АНАЛИЗ ПРОМЫШЛЕННЫХ ИСПЫТАНИЙ МОДУЛЬНОГО КОМПЕНСАТОРА РЕАКТИВНОЙ МОЩНОСТИ НА ВЕТРОЭЛЕКТРОСТАНЦИЯХ КРЫМА

Main Article Content

Э. А. Бекиров
С. Н. Воскресенская
О. С. Бекиров

Аннотация

В статье проведено исследование работы модульных компенсаторов реактивной мощности на Мирновской и Пресноводненской ветроэлектростанциях. Для этого приведены измерения активной и реактивной мощностей за краткие промежутки времени: несколько часов для Мирновской ветроэлектростанции и за сутки для Пресноводненской, а также значения для каждого месяца в течение одного года. Колебания реактивной мощности при использовании компенсаторов реактивной мощности могут быть очень незначительными, в основном за счет времени коммутации, а эффективность обоснована повышением коэффициентов мощности до значений, близких к единице.


Предмет исследования: ветроэлектростанции. Все ветроэлектростанции как генерируют активную мощность, являющуюся функцией от скорости ветра, так и потребляют реактивную мощность. Оба этих процесса могут наблюдаться одновременно и возникает проблема, связанная с уменьшением коэффициента мощности. Конденсаторных батарей, расположенных в шкафах управления, часто недостаточно для ее решения.


Материалы и методы: применялись аналитический и экспериментальный методы.  Измерения проводились на Мирновской и Пресноводненской ветроэлектростанциях.


Результаты: Установлено, что применение модульных компенсаторов реактивной мощности на ветроэлектростанциях позволяет практически полностью компенсировать потребление реактивной мощности. 


Выводы: Исследования показали, что на ветроэлектростанциях необходимо устанавливать дополнительные компенсирующие устройства, чтобы увеличить коэффициент мощности до значений, близких к единице, и практически полностью перекрыть потребность в реактивной мощности как в режимах, близких к номинальному, так и при отсутствии ветра.

Article Details

Как цитировать
[1]
Бекиров Э.А. АНАЛИЗ ПРОМЫШЛЕННЫХ ИСПЫТАНИЙ МОДУЛЬНОГО КОМПЕНСАТОРА РЕАКТИВНОЙ МОЩНОСТИ НА ВЕТРОЭЛЕКТРОСТАНЦИЯХ КРЫМА [Электронный ресурс]/ Э.А. Бекиров, С.Н. Воскресенская, О.С. Бекиров // Строительство и техногенная безопасность. — 2025. — № 37(89). — c.59-66. — DOI: 10.29039/2413-1873-2025-37-59-66.
Выпуск
Раздел
Инженерное обеспечение

Библиографические ссылки

Малюк Е.Г. Реактивная мощность и особенности компенсации реактивной мощности в сетях жилищно-коммунального сектора // Энергетические установки и технологии. 2017. Т. 3. № 1. С. 57-62.

Ребровская Д.А., Кузнецов А.В. Анализ моделей снижения потерь мощности в сетевой организации при компенсации реактивной мощности в сети потребителя // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ. 2020. Т. 12-2. С. 19-23.

Кузнецов А.В., Ребровская Д.А., Юренков Ю.П. Упрощение модели оценки снижения потерь мощности в сетевой организации при компенсации реактивной мощности в сети потребителя // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. 2019. Т. 62. № 4. С. 82-89.

Табаров Б.Д., Соловьев В.А. Исследование управления семиступенчатого компенсатора реактивной мощности при дискретном регулировании реактивной мощности // Ученые записки Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. 2023. № 5 (69). С. 61-66.

Басманов В.Г., Порошин Д.А. Разработка математической модели адаптивного регулятора реактивной мощности для конденсаторных установок // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. 2013. № 2. С. 55-59.

Hong Wang, Chao Yuan, Wen Gu, et al. Multitime Scale Reactive Power and Voltage Optimal Regulation for Transmission Network With Wind Power Cluster Based on Model Predictive Control // International Transactions on Electrical Energy Systems. 2024. 10.1155/2024/7687093.

Савина Н.В., Казакул А.А. Прогнозирование реактивной мощности узлов нагрузки для оптимальной компенсации реактивной мощности в условиях неопределённости // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2012. № 2 (61). С. 92-99.

Полуянович Н.К., Дубяго М.Н. Оценка воздействующих факторов и прогнозирование электропотребления в региональной энергосистеме с учетом режима ее эксплуатации // Известия ЮФУ. Технические науки. 2022. № 2 (226). С. 31-46.

Diaa Salman, Abdirahman Farah, Suleiman Abdullahi Ali, et al. Enhancing Power Grid Stability through Reactive Power Demand Forecasting Using Deep Learning // International Journal of Electrical and Electronics Engineering. 2024. 10.14445/23488379/IJEEE-V11I12P116.

Пашкин И.А., Николайчук Д.Г., Ставнистов А.О., и др. Компенсация реактивной мощности в энергосистеме путём применения статического синхронного компенсатора реактивной мощности СТАТКОМ // Современная школа России. Вопросы модернизации. 2022. № 3-1 (40). С. 31-33.

Широбокова О.Е., Лапонов А.С. Вопросы компенсации реактивной мощности в электросетях // В сборнике: Проблемы энергообеспечения, автоматизации, информатизации и природопользования в АПК. Сборник материалов международной научно-технической конференции. 2022. С. 260 – 263.

Kushakov G. The reaсtive power compensation in nonlinear electrical loads // Universum: технические науки. 2022. № 5-12 (98). С. 7-9.

Goolak S., Tkachenko V., Kyrychenko M., et al. Hybrid reactive power compensator with adaptation of the operation of the control system to the parameters of the mains voltage // Problems of the Regional Energetics. 2023. № 1 (57). С. 1-16.

Чернецкий И.А., Стрельников П.А., Семенов В.Д. Способ компенсации реактивной мощности и мощности искажений в трехфазной сети // Сборник избранных статей научной сессии ТУСУР. 2022. № 1-1. С. 130-132.

Shankar Rajukkannu, Gomathy Velmurugan, Ramkumar Pandian. An Effective SST-FLC for Mitigation of Reactive Power Compensation of DFIG Based Wind Energy Conversion System // Electric Power Components and Systems. 2024. 1-18. 10.1080/15325008.2023.2298268.

Yanping Deng, Ye Du, Yifan Sun, etc.. Distributed energy storage participates in reactive power optimization strategy research of new distribution system // Journal of Physics Conference Series. 2024. 2831. 012036. 10.1088/1742-6596/2831/1/012036.

Ahmed M.K., Osman M.H., Korovkin N. Optimal reactive power dispatch in power system comprising renewable energy sources by means of a multi-objective particle swarm algorithm // Materials Science. Power Engineering. 2021. Т. 27. № 1. С. 5-20.