Современные электрические сети отличаются как сильной разветвленностью (комплексностью топологии), так и наличием в своем составе большого количества разнообразного оборудования, имеющего различные (часто нелинейные) характеристики. Исходя из этого, расчет электрических сетей отличается сложностью и громоздкостью, и к настоящему времени его уже невозможно представить без использования вычислительной техники и специальных средств программирования. Настоящее исследование посвящено разработке методики, алгоритмов и программы расчета режимов электрических сетей с использованием библиотеки функций PandaPower для языка Python. Данный программный модуль отличается широкими возможностями как по созданию моделей сетей с большим разнообразием элементов в их составе, так и по выводу результатов вычислений и их анализу. Для освоения библиотеки имеются достаточное количество документации и огромная база данных по стандартным элементам электросхем. Лежащие в основе моделирования алгоритмы являются стандартизированными либо хорошо опробованными на практике в ходе эксплуатации коммерческих программных продуктов, в то время как PandaPower является свободно распространяемым программным обеспечением. В статье приведены описание предпосылок данного исследования, теоретические основы применяемой методики и ход разработки кода программы для расчета электрической сети несложной топологии. Результаты вычислений расшифрованы и проанализированы, а также произведена их визуализация. В конце работы приведены рекомендации по дальнейшему использованию созданной методики и программы, а также в целом по расширению сферы применения библиотеки функций PandaPower.
Modern electrical networks are distinguished by both strong branching (complexity of topology) and the presence of a large number of diverse equipment with various (often non-linear) characteristics. Based on this, the calculation of electrical networks is complicated and cumbersome, and by now it is no longer possible to imagine it without the use of computer equipment and special programming tools. This study is devoted to the development of a methodology, algorithms and program for calculating the modes of electrical networks using the PandaPower function library for Python. This software module is distinguished by its wide capabilities both for creating models of networks with a wide variety of elements in their composition, and for outputting the results of calculations and analyzing them. To master the library, there is a sufficient amount of documentation and a huge database of standard elements of electrical circuits. The underlying algorithms are standardized or well-tested in practice during the operation of commercial software products, while PandaPower is freely available software. The article describes the prerequisites of this study, the theoretical foundations of the methodology used and the progress of developing the program code for calculating the electrical network of a simple topology. The results of the calculations were decoded and analyzed, as well as their visualization. The end of the work provides recommendations for further use of the created methodology and program, as well as for expanding the scope of the PandaPower function library in general.
1. Кононов Ю.Г., Зеленский Е.Г., Жуков М.В. Перспективы моделирования несинусоидальных режимов электрических сетей по данным синхронных измерений в интеллектуальных сетях // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. 2012. № 2. С. 12-17.
2. Рамзин Н.С. Расчет установившегося режима электрической сети на примере промышленного предприятия c проверкой в ETAP 16.0 // Colloquium-Journal. 2019. № 17-2 (41). С. 99?101.
3. Vysocky J., Foltyn L., Brkic D., Praksova R., Praks P. Steady-state analysis of electrical networks in Pandapower software: computational performances of Newton–Raphson, Newton–Raphson with Iwamoto multiplier, and Gauss–Seidel methods. // Sustainability. 2022. Т. 14. № 4.
4. Ильичев В.Ю., Чухраев И.В. Обработка данных с использованием глубокого обучения генеративно-состязательной нейронной сети (GAN) // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2021. Т. 23, № 5. С. 51-56.
5. Ильичев В.Ю., Юрик Е.А. Анализ массивов данных с использованием библиотеки Pandas для Python // Научное обозрение. Технические науки. 2020. № 4. С. 41-45.
6. Ильичев В.Ю., Илюхин И.Ю. Создание методик программной визуализации моделей теории графов // Научное обозрение. Технические науки. 2022. № 2. С. 16-20.
7. Бадалян Н.П. Реализация математических моделей установившегося режима электроэнергетической системы по методу Ньютона-Рафсона // Евразийское Научное Объединение. 2019. № 1-2 (47). С. 61-64.
8. Белов Е.И. Исследование влияния параметров узлов и ветвей на сенсорность элементов электроэнергетической системы // Известия НТЦ Единой энергетической системы. 2018. № 2 (79). С. 88-95.
9. Виноградова А.В., Виноградов А.В., Псарев А.И., Хархардин А.Н., Лансберг А.А. Выбор количества и места установки секционирующих пунктов по критерию надежности электроснабжения // Агротехника и энергообеспечение. 2019. № 3 (24). С. 28-38.
10. Вдовин Д.В., Имелбаев Ф.Ф., Нефедова А.А. Функциональная модель контроллера ветроэлектростанции с логической схемой управления и контроля активной и реактивной мощности // КИП и автоматика: обслуживание и ремонт. 2023. № 10. С. 49-56.
11. Ильичев В.Ю., Смирнов М.Е. Использование программных средств Python для анализа распределения степеней узлов сетевых графов // Системный администратор. 2022. № 7?8 (236-237). С. 134-137.
12. Багинский Л.В., Глазырин В.Е., Журавлев П.Е. Расчетное сопротивление нагрузки трансформаторов тока мощных блоков в режиме коротких замыканий на землю // Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. 2007. № 2. С. 14-18.