На главную страницу Rambler's Top100

О журнале

Архив

Разделы

Полезные ссылки

Rambler's Top100

Yandex.CN Сделано для России , тематический каталог отборных русских сайтов.

 

Н. В. Белов


Московский институт энергобезопасности и энергосбережения, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой электротехники и электроники

 

Д. В. Жматов


Московский институт энергобезопасности и энергосбережения, кандидат технических наук, доцент
  • Энергобезопасность и энергосбережение №6, 2013

    Графическое представление энергетических параметров и информационно-управляющая система для их компенсации

    Представлены разработанная авторами геометрическая модель пространственных сигналов длякаждого момента времени и информационно-управляющая система, которая позволяет фиксировать отклонения от заданных параметров и рекомендовать методы для их компенсации.
    Модель информационно-управляющей системы и графического представления энергетических параметров может быть использована в системе дополнительного профессионального образования как в режиме имитации системы электроснабжения, так и в реальных энергетических установках.

    Ключевые слова: геометрическая идентификационная модель, качество электроэнергии, нелинейные искажения, графическое программирование, информационно-управляющая система

    В статье представлена разработанная геометрическая модель пространственных сигналов для каждого момента времени t. Характеристика (отклонение от заданных параметров при наличии нелинейных искажений) определяется только формой. В качестве эталона можно взять любую форму (вид) геометрической фигуры. В свою очередь, выбор формы фигуры будет зависеть от количества входных данных при решении задач мониторинга и преобразования физических величин.

    Сигналы, снятые с первичных преобразователей информации, преобразуются в электрические параметры. Такими показателем качества электроэнергии будем считать коэффициенты несимметрии по напряжению KU и току KI , а также коэффициент мощности K P . За эталон возьмём трёхмерную геометрическую модель сферы [1, 2].

    В системе определены три различных вида электрических сигналов, которые поддаются регистрации и представляют собой триаду параметров (рис. 1).

    Сигнал Qt отображает параметр Q только по координате t и является одномерным скалярным сигналом. Например, в качестве таких сигналов могут быть рассмотрены напряжения U(t) и токи I(t) как функции времени. Фактически, этих величин достаточно для решения широкого спектра задач измерения, сбора и обработки данных при построении системы [3].

    Сигнал QS представляет информацию о форме или структурных характеристиках при передаче сигнала условно в пространстве в каждый момент времени t. QS – это сигнал, показывающий форму, образованную пространственно-распределенными сигналами, и определяемый вектором в трёхмерном пространстве QS (KU, KI, KР). Вследствие чего сигнал QStможет рассматриваться как композиция пространственных характеристик трёхмерного пространства KU, KI, KP и времени t. Таким образом, получаем трёхмерное пространство во временной области K={KU(t), KI(t), KP(t)}. В качестве QSt будем рассматривать значения коэффициентов нелинейных искажений напряжений и токов, а также коэффициент мощности.


    Представим параметрическое уравнение сферы в виде системы уравнений:


    Тогда параметр QS представим из (2) и (3) в виде трех систем уравнений в основе параметрического уравнения сферы [1]:







    Далее представлена виртуальная информационно-управляющая система принятия решений контроля и управления показателями качества электроэнергии на основе разработанных идентификационных моделей. Система позволяет анализировать влияние нелинейных искажений на качество электроснабжения и определять оптимальный выбор компенсирующих устройств.

    Особенность системы состоит в том, что она содержит комплекс идентификационных и имитационных моделей показателей качества электроэнергии, на основе которых диспетчер принимает решение о корректировке режима сети с целью демпфировать возникающие искажения [1].

    При разработке информационной системы принятия решений используются виртуальные приборы. Использование виртуальных приборов позволяет сократить время на разработку программного обеспечения и повысить надёжность (эффективность) разрабатываемых алгоритмов, лежащих в основе графических блок-диаграмм (программного кода).

    Действующее значение несинусоидального напряжения (или тока) определяется его среднеквадратическим (эффективным) значением за период


    Для приёмников, работающих при несинусоидальном напряжении (или токе), расчёт коэффициента мощности ведётся по известной формуле, где КP определяется как отношение активной мощности P к полной мощности S:


    Блок идентификации в информационно-управляющей системе при контроле ПКЭ, показанный на рис. 2, предусматривает определение параметров системы (нелинейных искажений) путём анализа входных и выходных показателей напряжений в контролируемых узлах системы электроснабжения. Под идентификацией амплитудных искажений напряжений (токов) следует понимать определение наличия их параметрических признаков в электрической сети.

    Информационная модель информационно-управляющей системы поддержки принятия решений (ИУСППР) оператором для идентификации ПКЭ, состоящая из ряда имитационных моделей, приведена на рис. 3.

    Имитационные модели разработаны для определения следующих ПКЭ:

    – действующих значений напряжений и тока, частоты основной гармоники сетевого напряжения;

    – потреблённой активной, реактивной и полной электроэнергии;

    – коэффициента мощности;

    – фазового сдвига между напряжением и напряжением, током и током, напряжением и током в каждой фазе и построения векторных диаграмм.

    – гармонических составляющих токов и напряжений в интервале до 50-й гармоники;

    – коэффициента нелинейных искажений по напряжению и току;

    – несимметрии напряжений по нулевой и обратной последовательности.


    Информационно-управляющая система для идентификации ПКЭ содержит программные средства, а также позволяет включать аппаратные модули для связи с реальными энергетическими объектами. Структура и взаимодействие между элементами системы отражены на рис. 4.

    Рассмотрим работу имитационной модели на примере определения коэффициента искажения синусоидальности кривой напряжения KU.

    Общепринятой мерой нелинейных искажений, согласно ГОСТ 15149-2010 [4] является коэффициент нелинейных искажений. Измерение коэффициента искажения синусоидальности кривой напряжения KU осуществляется для междуфазных напряжений. Для каждого i-го наблюдения за установленный период времени определяют действующие значения гармонических составляющих напряжения до 50-й гармоники. При определении синусоидальности необходимо вычислить уровень напряжения отдельных гармоник.

    На векторной диаграмме (рис. 5) показано потребляемое напряжение и ток из трехфазной сети асинхронным двигателем со следующими параметрами Uн= 380 В, Iн= 2,4 А, общей мощностью 0,75 кВт.

    Поэтому если система электроснабжения носит индуктивный характер, необходимо использовать компенсационные установки, о чём свидетельствует всплывающее диалоговое окно. Система определяет необходимую реактивную составляющую для выбора компенсирующих устройств [5].

    При расчёте компенсационных устройств реактивной мощности для производственных помещений используется база технологических знаний системы, из которой оператору предоставляется необходимый коэффициент мощности.

    Весь процесс расчёта необходимой реактивной мощности разделен на этапы: сбор и определение реактивной мощности системы электроснабжения в реальном времени; поиск элемента в массиве базы знаний реактивных составляющих, автоматический подбор коэффициента и расчёт реактивной мощности для конденсаторной установки.

    Из систем уравнений (3), (4) и (5) функцию QS, состоящую из коэффициентов KU, KI, KP, представим как систему уравнений в виде


    Ограничения на параметры модели



    Критерии, накладывающие ограничения на модель, регламентируются ГОСТ 15149-2010. Коэффициент нелинейных искажений по напряжению KUсоставляет 8 %, коэффициент KP в электрических сетях напряжением до 35 кВ в пределах 0,94-0,95, согласно приказу № 49 «Предельные значения коэффициента реактивной мощности» Министерства промышленности и энергетики РФ. Выходные ПКЭ в виде геометрической модели сферы состоят из триады коэффициентов KU , KI , KР .

    Таким образом, алгоритм идентификации заключается в сравнении параметров геометрических моделей сфер: эталонной (без искажений) и реальной, что даёт идентификатор. На вход имитационной модели и блок идентификации поступают одинаковые действующие значения напряжений и токов из сети электроснабжения, а коэффициенты нелинейных искажений KU , KI разные.

    Рассмотрим систему электропотребления с асинхронным двигателем мощностью 0,75 кВ. На рис. 6 визуально отражены изменения коэффициентов нелинейных искажений по напряжению и току, а также коэффициента мощности в сети электроснабжения.




    Введем степень отклонения (ед3 ) и рассчитаем объём тела вращения до компенсации V1 и после – V2 :

    Таким образом, на рис. 6 видно изменение объёма геометрической сферы V2 на 4500 ед3 от нормы V1 [1].

    С использованием разработанной информационно-управляющей системы принятия решений выполнено обследование асинхронных двигателей, корпоративных информационных систем. Опыт внедрения различных видов конденсаторных установок и фильтров гармоник показывает, что использование компенсирующих устройств различной конфигурации является оптимальным решением большинства проблем качества электроснабжения на предприятиях. Если система электроснабжения носит индуктивный характер, необходимо использовать компенсационные установки. Этот вывод важен при принятии решения оператором при расчёте компенсационных устройств реактивной мощности для производственных помещений.

    Литература

    1. Жматов Д. В. Модели и методы идентификации нелинейных искажений в электрических сетях в информационно-управляющих интегрированных комплексах электроснабжения: Автореф. дис. … канд. техн. наук: 05.13.06. – М., 2012. – 23 с.

    2. Путилин А. Б., Жматов Д. В. Геометрическая интерпретация пространственно-временных сигналов при анализе энергосети / / Перспективные технологии в разработке информационных систем. IХ Всероссийская конференция по теоретическим основам проектирования и разработки распределенных информационных систем (ПРИС-2011): Материалы заочной конференции. – Красноярск: ООО «Формат», 2011. – C. 3–10.

    3. Путилин А. Б. Континуальные системы обработки информации. – М.: Квадрат-С, 2005. – 156 c.

    4. ГОСТ Р 54149-2010. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. – М.: Стандартинформ, 2010.

    5. Черемухин В. Е., Белов Н. В., Жматов Д. В. Информационно-измерительный комплекс для анализа параметров сети электроснабжения / / Энергобезопасность и энергосбережение. – 2012. – № 1. – C. 39–43. № 1. – С. 90–102.

  • © «Московский институт энергобезопасности и энергосбережения»
    Полное или частичное использование материалов возможно только с разрешения редакции.
    Политика в отношении персональных данных
    Зарегистрирован в Федеральной службе по надзору в сфере массовых коммуникаций, связи и охраны культурного наследия. Свидетельство ПИ № ФС77-28742

    webmaster: webmaster@endf.ru