Прототип моделі реконфігурованої електричної мережі в середовищі Simulink для балансування навантаження шляхом перемикання ліній передачі

Abstract

The increasing complexity of modern power systems, driven by the integration of renewable energy sources and decentralized generation, has amplified the need for adaptive and reconfigurable control strategies. This study presents the development and validation of a modular simulation model of an electrical power network in MATLAB/Simulink 2024a, aimed at real-time load balancing through dynamic transmission line switching. The model integrates Simscape Electrical (Specialized Power Systems) blocks to replicate key components, including a three-phase programmable voltage source, transmission lines, and dynamically switchable loads.Mathematical formulations based on Kirchhoff’s laws are used to represent the nodal power balance and load distribution. Switching logic is implemented to simulate sequential load engagement and disengagement under various operational conditions. The model structure supports real-time observation of transient behavior through voltage, current, and power measurements at critical network nodes. Simulation scenarios demonstrate system response to load switching events, including voltage sags, current surges, and power flow redistribution. The results confirm the model’s ability to maintain stability and accurately reflect dynamic system characteristics. This framework provides engineers with a flexible tool for analyzing load balancing strategies, testing protection algorithms, and exploring control mechanisms in reconfigurable power networks.The novelty of the research lies in the practical implementation of topological reconfiguration within a Simulink environment, bridging the gap between theoretical optimization approaches and hands-on simulation. This makes the model suitable for academic purposes, engineering education, and prototyping of smart grid solutions. Future developments may include integration of renewable energy sources, fault modeling, and machine learning algorithms for automated switching decisions and anomaly detection.Зростаюча складність сучасних енергетичних систем, зумовлена інтеграцією відновлюваних джерел енергії та децентралізованої генерації, підсилює потребу в адаптивних та реконфігурованих стратегіях керування. У даному дослідженні представлено розробку та верифікацію модульної симуляційної моделі електричної мережі в середовищі MATLAB/Simulink 2024a, яка призначена для балансування навантаження в режимі реального часу шляхом динамічного перемикання ліній електропередачі. Модель інтегрує блоки Simscape Electrical (Specialized Power Systems) для відтворення ключових компонентів, зокрема програмованого трифазного джерела напруги, ліній передачі та динамічно комутованих навантажень. Математичне формулювання, засноване на законах Кірхгофа, використовується для опису балансу потужностей на вузлах мережі та розподілу навантаження. Реалізована логіка перемикання дозволяє моделювати послідовне підключення та відключення навантажень за різних умов експлуатації. Структура моделі підтримує моніторинг перехідних процесів у режимі реального часу шляхом вимірювання напруги, струму та потужності у ключових точках мережі. Сценарії моделювання демонструють реакцію системи на події перемикання навантаження, включаючи провали напруги, стрибки струму та перерозподіл потоків потужності. Результати підтверджують здатність моделі підтримувати стійкість та адекватно відображати динаміку системи. Розроблена модель є гнучким інструментом для аналізу стратегій балансування навантаження, тестування алгоритмів захисту та дослідження механізмів керування у реконфігурованих енергетичних мережах. Наукова новизна роботи полягає у практичній реалізації топологічної реконфігурації в середовищі Simulink, що поєднує теоретичні підходи до оптимізації з практичним моделюванням. Модель може використовуватись як у наукових дослідженнях, так і в освітньому процесі та прототипуванні рішень для інтелектуальних мереж. Подальші розробки можуть включати інтеграцію відновлюваних джерел енергії, моделювання аварійних режимів і використання алгоритмів машинного навчання для автоматичного перемикання та виявлення аномалій