Методы, модели и устройства статистического исследования случайных процессов в электрических сетях систем электроснабжения

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Введение

Актуальность темы. Экспериментальные исследования показывают, что требования ГОСТ 13109-97 на качество электроэнергии часто не выполняются. Это приводит к перерасходу электроэнергии на 10-15% и материальному ущербу из-за отказов электрооборудования (ЭО).

В связи с несовершенством существующих методов расчета электрических нагрузок реальная загрузка трансформаторов на предприятиях составляет всего 25 - 30 %, что приводит к неоправданному перерасходу стали и обмоточных материалов.

Наибольшие сложности возникают при исследовании резкопеременных процессов изменения напряжения сети и тока (мощности) нагрузки. Случайный характер указанных величин требует применения статистических методов и использования специализированной аппаратуры для автоматизации исследований. Однако существующие методы и средства определения параметров резкопеременных процессов недостаточно точны и оперативны.

Требования к повышению качества электроэнергии обусловлены распространением сложного электронного оборудования, АСУ ТП, роботов, вычислительной техники, станков с числовым программным управлением, чувствительных к изменениям напряжения питающих сетей. Внедрение в производство мощных прокатных станов, дуговых сталеплавильных печей большой мощности, прессов, сварочных машин и другой резкопеременной нагрузки существенно ухудшает качество электроэнергии.

Организация совместной работы указанных электроприемников (ЭП) требует оперативного контроля показателей качества электроэнергии (ПКЭ) и исследовании их влияния на работу сетей и ЭО с целью выбора наиболее эффективных мероприятий по регулированию напряжения.

В связи с изложенным является актуальным решение двух проблем: создания методов и средств оперативного контроля ПКЭ, а также оценки влияния резкопеременных ПКЭ на ЭО.

Из-за несовершенства существующих методов расчета электрических нагрузок силовые трансформаторы, кабели и другие токоведущие элементы (ТЭ) систем электроснабжения (СЭС) выбираются со значительным запасом. Повышение загрузки трансформаторов всего на 1% в масштабах страны позволило бы отказаться от продукции целого трансформаторного завода, а эффект от такого мероприятия составил бы сотни миллионов рублей.

Существующая методика получения экспериментальных данных об электрических нагрузках и их обработки устарели; эти данные также приводят к завышению расчетной нагрузки. Поэтому актуальной является проблема как накопления новой информации о параметрах электрической нагрузки, так и проведения обследования нагрузок по новой методологии.

Эффективное исследование случайных процессов изменения различных физических величин в СЭС возможно с применением методов моделирования, которые начали развиваться в энергетике в конце сороковых годов. Применение теории моделирования позволяет решать задачи исследования процессов изменения параметров режимов в СЭС путем построения систем автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированных систем научных исследований (АСНИ) и испытания и контроля объектов (АСКИО). Такой подход при решении обычно позволяет существенно снизить трудозатраты и время получения нужных результатов, а в некоторых случаях оказывается единственно возможным.

Поэтому решение проблемы моделирования в реальном масштабе времени резкопеременных процессов изменения тока, мощности нагрузки, напряжения сети приобретает особую актуальность.

Актуальность диссертационной работы также подтверждается уровнем научно-исследовательских работ (НИР), выполненных по теме диссертационной работы в соответствии с планом экономического и социального развития РСФСР на 1982 г., утвержденным Постановлением СМ РСФСР № 606 от 9.11.81 г., планом комплексной научно-технической программы (КНТП) ГКНТ СМ СССР ОЦ.003 (этап И2 задания 03 подпрограммы 0.01.13.Ц), утвержденным Постановлением ГКНТ Госплана СССР № 473/249 от 12.12.80 г., планом КНТП Госстандарта СССР 1012.02.86 (задания 01.01.08 и 01.01.09 раздела 01), утвержденным Постановлением Госстандарта СССР № 147 от 28.11.85 г., отраслевыми планами НИР Минэнерго СССР на 1982 год (позиция 13/02069) и 1984 г. (позиция 36/02117), планом КНТП Минвуза СССР «Потери энергии и их компенсация», утвержденным приказом Минвуза СССР № 443 от 28.04.80 г., планом региональной КНТП «Дон» на 1997 - 2000 гг. (Развитие народного хозяйства Ростовской области вузовской наукой).

Работа выполнялась в соответствии с планом НИР ЮРГТУ (НПИ) как раздел научного направления «Рациональное использование топливно-энергетических ресурсов и повышение эффективности работы электроэнергетических систем», утвержденного Минвузом РСФСР 22.04.86 г., в рамках раздела «Теория вероятностей и математическая статистика» перечня № 2727п-П8 в области приоритетных направлений фундаментальных исследований, а также раздела «Системы математического моделирования» перечня № 2728п-П8 в области критических технологий федерального уровня, утвержденного Правительственной комиссией по научно-технической политике России 21 июля 1996 г.

Значительный вклад в обоснование актуальности, постановку и решение ряда задач развиваемого автором научного направления внесли такие ученые как Азарьев Д.И., Астахов В.И., Баркан Я.Д., Бахвалов Ю.А., Бобнев М.П., Брагин С.М., Будзко И.А., Бусленко Н.П., Вагин Г.Я., Веников В.А., Волобринский С.Д., Гладкий В.С., Гнеденко Б.В., Гурвич И.С., Гутенмахер Л.И., Денисенко Н.А., Жежеленко И.В., Железко Ю.С., Иванов В.С., Каждан А.Э., Каялов Г.М., Константинов Б.А., Кудрин Б.И., Куренный Э.Г., Маркушевич Н.С., Мирский Г.Я., Музыченко А.Д., Никифорова В.Н., Окунцов Е.И., Пухов Г.Е., Сазыкин В.Г., Салтыков В.М., Солдат-кина Л.А., Степанов В.П., Тропин В.В., Фокин Ю.А., Цветков Э.И., Четвериков В.Н., Шидловский А.К. и другие, зарубежные авторы Ailleret P., Aro Martti, Bigi S., Dzierzanowski W., Fenalio P.I., Gaussens P., Glimn A.E., Hдtцnen Mauri, Kendall P.Y., Kimura H., Lanner V., Martzlof F.D., Meynaud, Missen L.G.,Senn P., Tendon M.L., Torseke P.E., Van Ness J.E., Watson J.F., Wehrli Berhard, Zinguzi T. и другие.

Автором продолжена работа в области разработки методов моделирования и статистического исследования случайных процессов изменения напряжения, тока и мощности в электрических сетях, причем в рамках темы диссертации решено 5 взаимосвязанных проблем.

Цель работы. Разработка методов моделирования и статистического исследования случайных процессов изменения напряжения, тока и мощности в электрических сетях СЭС, позволяющих повысить точность выводов при исследовании резкопеременных процессов и осуществить наиболее обоснованный выбор мероприятий по оптимизации качества электроэнергии для снижения ее расхода и повышения надежности работы ЭО, а также повысить загрузку трансформаторов и токоведущих элементов.

В диссертации рассмотрены и решены следующие взаимосвязанные проблемы:

- проблема автоматизированного контроля ПКЭ;

- проблема накопления информации о параметрах электрической нагрузки (ПЭН);

- проблема обобщенной оценки влияния резкопеременных изменений напряжения на режимы работы и параметры ЭО;

- проблема определения расчетной мощности резкопеременной нагрузки;

- проблема моделирования резкопеременных изменений напряжения, тока и мощности нагрузки в электрических сетях переменного и постоянного тока.

На защиту выносятся:

- методика классификации вероятностных распределений различных ПКЭ и ПЭН, которые необходимо измерять при контроле качества электроэнергии и исследованиях электрической нагрузки;

- методы автоматизированного контроля ПКЭ и ПЭН;

- методы обобщенной оценки влияния на различное ЭО колебаний напряжения по их размаху и длительности, а также выбросов и провалов напряжения по их площади и длительности;

- метод определения срока службы ЭО по начальным вероятностным моментам соответствующего порядка напряжения сети или тока нагрузки;

- аналитический и аппаратный методы определения расчетной мощности (тока) нагрузки с учетом инерционности процесса нагрева и нелинейности параметров токоведущих элементов систем электроснабжения;

- метод многомерного статистического анализа нестационарной мощности нагрузки;

- метод моделирования случайных процессов с заданным двумерным законом распределения ординаты и производной;

- метод формирования случайных равномерно распределенных двоичных чисел;

- обобщенные блок-схемы одномерных, условных и многомерных статистических анализаторов случайных процессов, а также устройств для аналогового и физического моделирования детерминированных и случайных процессов изменения напряжения, тока и мощности в сетях переменного и постоянного тока;

- комплекс устройств для моделирования и статистического анализа случайных процессов в электрических сетях, разработанных на базе предложенных блок-схем;

- датчики равномерно распределенных случайных двоичных чисел.

Область и объект исследований. Предметом исследований являются процессы изменения напряжения, тока и мощности в электрических сетях СЭС и параметры ЭО.

Методы исследований. При выполнении работы использовались методы теории вероятностей и математической статистики, аппаратурного исследования случайных процессов, математического анализа, векторной алгебры, теории конечных элементов, теории планирования эксперимента, широко применялись эвристические методы синтеза микроэлектронных и гибридных устройств для моделирования и статистического анализа случайных процессов в электрических сетях.

Научная новизна работы. В работе предложены:

а) методы: автоматизированного контроля ПКЭ; многомерного исследования электрических нагрузок; оценки влияния на ЭО колебаний напряжения по их размаху и длительности, а также выбросов и провалов напряжения по их площади и длительности; определения срока службы ЭО по начальным вероятностным моментам соответствующего порядка напряжения сети или тока нагрузки; определения расчетной мощности (тока) нагрузки с учетом инерционности процесса нагрева и нелинейности параметров токоведущих элементов СЭС; многомерного статистического анализа нестационарной мощности нагрузки; моделирования случайных процессов; формирования случайных равномерно распределенных двоичных чисел;

б) алгоритмы получения эмпирических функций распределения ПКЭ; проведения многоуровневого статистического анализа площади и длительности выбросов и провалов напряжения; многомерного статистического анализа мощности нагрузки, усредненной на различных интервалах; разделения и многомерного статистического анализа стационарной и нестационарной составляющих мощности нагрузки; моделирования детерминированных и случайных процессов изменения напряжения в сети переменного тока: прямоугольных, ступенчатых, треугольных и трапециевидных изменений с варьируемыми амплитудой, крутизной, длительностью возмущений и пауз между ними; получения физических моделей процессов изменения полной мощности (тока) нагрузки индивидуальных и групповых ЭП;

в) обобщенные блок-схемы одномерных, условных и многомерных статистических анализаторов случайных процессов, а также устройств для аналогового и физического моделирования детерминированных и случайных процессов изменения напряжения, тока и мощности в сетях переменного и постоянного тока.

Практическая полезность. На основе проведенных теоретических исследований для реализации предложенных методов созданы:

а) комплекс приборов для автоматизированного контроля ПКЭ: статистические анализаторы отклонений напряжения АОН, колебаний напряжения АКОН, коэффициента несимметрии АКН, длительности провалов напряжения АДПН, отклонений частоты АОЧ, колебаний частоты и фазы АКЧФ, параллельный статистический анализатор отклонений и колебаний напряжения АОКН-П; анализаторы позволяют автоматически получать гистограммы и функции распределения (ФР) измеряемых ПКЭ и предназначены для контроля соответствия качества электроэнергии в сетях промышленных предприятий и энергосистем нормативам ГОСТ 13109-97; применение приборов существенно снижает трудоемкость контроля ПКЭ, повышает его оперативность, точность, позволяет снизить потери электроэнергии в сетях и повысить надежность работы электрооборудования СЭС;

б) многомерный статистический анализатор усредненной мощности нагрузки АМН-МУ, предназначенный для получения семейств ФР усредненной на различных интервалах мощности нагрузки; его применение позволяет в результате обследования электрических нагрузок уточнить значения коэффициента максимума, учитывая различный сглаживающий эффект процесса нагрева выбираемых токопроводов в зависимости от их сечения, а также определить фактический коэффициент загрузки токоведущих элементов, установленных в действующих СЭС;

в) устройства для моделирования резкопеременных процессов изменения напряжения и полной мощности (тока) в сетях переменного и постоянного тока; мощные имитаторы перерывов питающего напряжения, циклических выбросов и провалов напряжения с заданными параметрами, выбросов, провалов и колебаний напряжения с монотонно изменяющимися параметрами; прецизионные имитаторы для поверки статистических анализаторов колебаний, выбросов и провалов напряжения, а также колебаний частоты и фазы; аналоговые и гибридные моделирующие устройства, используемые в составе САПР и АСНИ, позволяют решить ряд проектных и научно-исследовательских задач СЭС, мощные имитаторы используются для исследования влияния изменений напряжения сети на ЭО, прецизионные имитаторы предназначены для метрологического обеспечения анализаторов АКОН, АДПН, АКЧФ, средства поверки которых серийно не выпускаются.

Всего для практического использования по теме работы разработано 40 устройств различного назначения.

Внедрение. По выполненным под руководством автора 10 хоздоговорам в эксплуатацию ОАО "Ростовэнерго", ПО "Атоммаш", "Ростсельмаш", "Каменский машзавод", и других промышленных предприятий внедрено 9 комплексов приборов для контроля качества электроэнергии, отдельных приборов комплекса и ряд других устройств. Всего в производство внедрено 14 изобретений с суммарным экономическим эффектом по данным ЦСУ СССР -1,4 млн. руб. (в ценах 1990 года).

Авторское свидетельство № 455489 в 1978 году внедрено по отрасли в серийное производство п/я А-3283. Частотомер промышленного напряжения Ч3-90 производится серийно Хозрасчетным центром «Интеграл»; сертификат соответствия выдан Российской Академией наук.

С 1994 г. по 2008 г. по данным Роспатента РФ использовано 33 изобретения.

Результаты диссертации внедрены в проектную практику ОАО ВНИПИ «Тяжпромэлектропроект», а также нашли применение в учебном процессе Южно-Российского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института) при разработке и совершенствовании лекционных курсов "Качество электроэнергии в промышленных сетях" и "Вероятностно-статистические методы в электроэнергетике" и при создании учебных лабораторий с аналогичными названиями. В учебный процесс кафедры "Электроснабжение промышленных предприятий и городов" ЮРГТУ (НПИ) внедрено 11 изобретений автора.

Апробация. Результаты работы прошли апробацию на научно-технических конференциях (НТК), ВДНХ, ВВЦ, в конкурсах научных работ:

а) докладывались и обсуждались на 76 НТК, симпозиумах и семинарах (всего опубликовано 117 докладов), в том числе на 17 международных, 35 всесоюзных, 3 республиканских, 7 региональных, 3 областных и 11 внутривузовских: Международных НТК "Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики", Новочеркасск, ЮРГТУ, 2000, 2001, 2002, 2006, 2008 гг.; "Моделирование. Теория, методы и средства", Новочеркасск, ЮРГТУ, 2001, 2002, 2008, 2009 гг.; "Современные энергетические системы и комплексы и управление ими", Новочеркасск, ЮРГТУ, 2001, 2002, 2003, 2006, 2008, 2009 гг.; "Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах", Новочеркасск, ЮРГТУ, 2001, 2008 г.; "Микропроцессорные, аналоговые и цифровые системы: проектирование и схемотехника, теория и вопросы применения", Новочеркасск, ЮРГТУ, 2005 г.; «Энергосбережение, энергетическое оборудование и системы технической диагностики», Ростов на Дону, ВЦ «ВертолЭкспо», 2008; «Релейная защита и автоматика энергосистем», Москва, ВВЦ, 2008; III Всесоюзном симпозиуме "Проблемы создания преобразователей формы информации", Киев, институт кибернетики АН УССР, 1976 г.; Всесоюзных научных семинарах "Кибернетика электрических систем", Москва, МЭИ, 1976, 1981, 1987, 1988 гг.; "Кибернетика электрических систем: Электроснабжение промышленных предприятий", Гомель, ГПИ, 1991 г.; Донецк, ДПИ, 1983 г.; Ростов-на-Дону, РИИЖТ, 1973 г.; Киев, КПИ, 1982 г.; Новочеркасск, НПИ, 1980, 1981,1984, 1987,1988, 1992,1993, 1995,1996, 1998, 2000, 2002 гг.; на Всесоюзных НТК и семинарах, проводимых в Москве МДНТП: "Новая техника в электроснабжении и электрооборудовании промышленных предприятий» 1975 г.; "Новые электронные приборы и устройства", 1976, 1982 гг.; "Качество электрической энергии в сетях промышленных предприятий и мероприятия по его обеспечению", 1977 г.; "Повышение эффективности использования топливно-энергетических ресурсов в промышленности", 1981 г.; "Электрические нагрузки и электропотребление в новых условиях хозяйствования", 1989 г.; Всесоюзных НТК "Моделирование электроэнергетических систем", Баку, Азинефтехим, 1982 г.; Рига, ФЭИ АН Лат. ССР, 1987 г.; "Бенардосовские чтения", Иваново, ИЭИ, 1985, 1992 гг.; "Технико-экономические проблемы оптимизации режимов электропотреб-ления промышленных предприятий", Челябинск, УДНТП, 1984, 1991 гг.; "Эффек-тивность и качество электроснабжения промышленных предприятий", Жданов, ЖдМИ, 1983 г.; "Электробезопасность и надежность эксплуатации электрооборудования", Калининград-Светлогорск, фирма "Балтик легис интернешнл", 1991 г.; Республиканских НТК "Методы и средства повышения качества электрической энергии", Киев, ИЭД АН УССР, 1976 г.; "Автоматизация проектирования в энергетике и электротехнике", Иваново, ИЭИ, 1991 г.; Всероссийских семинарах "Пути повышения надежности электроснабжения потребителей", Москва, ОРГРЭС, 1996 г. и других НТК;

б) демонстрировались на Международных выставках "Метрология-86", Москва, 1986 г.; "Телеком-87", Женева, 1987 г.; ВДНХ СССР, Москва, 1981-1983, 1985, 1986, 1990, 1991 гг.; ВВЦ РФ, Москва, 1993 - 1996 гг.;

в) представлялись на Всесоюзные конкурсы научных работ, проводимые Центральным правлением НТОЭ и ЭП, Ленинград, 1981, 1985 гг.

По результатам апробации и внедрения работы автор награжден серебряной и 2 бронзовыми медалями ВДНХ СССР, 3 медалями "Лауреат ВВЦ" РФ, стал лауреатом I и III премий Центрального правления НТОЭ и ЭП, в 1986 г. ему присвоено звание заслуженного изобретателя РСФСР.

Публикации. Основные научные результаты диссертации опубликованы в 1 научной монографии, 37 статьях в ведущих рецензируемых научных журналах и 38 патентах на изобретения.

Всего по теме опубликовано 267 работ, создано 145 изобретений, защищенных авторскими свидетельствами СССР и патентами РФ; 94 работы выполнены само-стоятельно и опубликованы без соавторов; выпущено 10 отчетов о НИР; подано 10 заявок на выдачу патента на изобретение, в которых представлены группами 40 изобретений.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четы-рех глав и списка литературы, приложений. Объем работы - 385 страниц, включая 93 рисунка и 8 таблиц. Список литературы содержит 581 наименование.

1. Описание и анализ методов и средств автоматизированного эксплуатационного контроля ПКЭ

электрический нагрузка вероятностный

Методическими указаниями Минэнерго СССР РД 153-34.0-15.501-00 по контролю и анализу качества электрической энергии, а также в соответствии с требованиям ГОСТ 13109-97, рекомендуется выполнение статистического анализа контролируемых ПКЭ.

Первым прибором, пригодным для решения этой задачи, был выпускавшийся Рижским опытным заводом ПО "Союзэнергоавтоматика" с 1971 г. статистический анализатор качества напряжения САКН, позволяющий получать гистограмму отклонений напряжения. Недостатками анализатора САКН были значительная погрешность, низкая надежность, большой вес, ограниченное число и малая емкость канальных счетчиков, сложность подготовки и неудобство в эксплуатации.

Выпускаемые Житомирским ПО "Электроизмеритель" с 1987 г. измерители отклонений 43203, несимметрии 43204 и несинусоидальности 43250 напряжения в сочетании с измерителем статистических характеристик 43401 позволяли получать статистические распределения ПКЭ. Недостатками этих приборов являлись большие размеры, вес, стоимость, что было связано с их многомодульным исполнением. Приборы 43203 и 43204 за счет применения аналоговых активно-емкостных фильтров симметричных составляющих имели значительную погрешность, возникавшую при отклонении и колебании частоты контролируемого напряжения.

На основании анализа нормативов ГОСТ 13109-97, рекомендаций Методических указаний РД 153-34.0-15.501-00, а также систематизации сведений о влиянии ПКЭ на различные ЭП, в диссертации предложена следующая классификация вероятностных распределений различных ПКЭ, которые необходимо измерять при контроле качества электроэнергии:

1) плотность распределения вероятностей f(x) (где x - обобщенное обозначение различных ПКЭ), описывающую случайные отклонения напряжения Uу и частоты f (рис. 1, где xд1, xд2 - допустимые пределы ПКЭ, Рнд1, Рнд2 -вероятность выхода ПКЭ за допустимые пределы);

2) дополнительные функции распределения вероятностей F1(x) (где F1= 1 - F, F - основная ФР), где в качестве переменной x могут выступать: уровень фликера P; коэффициент искажения синусоидальности кривой напряжения КU; коэффициент n-ной гармонической составляющей КU(n); коэффициенты обратной К2U и нулевой К2U последовательности напряжений (рис. 2, где F1д = P(x > xд) - интегральная вероятность выхода ПКЭ за допустимый предел xд; x ={ P; КU; КU(n); К2U; К2U}); в данном случае функция F1(x) является характеристикой непрерывных случайных процессов;

3) дополнительные функции распределения вероятностей F1(x) колебаний частоты f, длительности выбросов tв и провалов tп напряжения, являющиеся характеристиками импульсных случайных процессов; по измеренной ФР может быть получена зависимость значений ПКЭ от средней частоты превышения fд уровней анализа, которой удобнее пользоваться на практике (рис. 3, где fд - средняя частота превышения допустимого значения ПКЭ xд, полученная по экспериментальной зависимости 1; x = {f; tв; tп}).

Рис. 1



Рис. 2

Поскольку по ГОСТ 13109-97 интервал между соседними колебаниями напряжения должен быть больше 30 мс (иначе два соседних колебания рассматриваются как одно), то при контроле колебаний напряжения необходимо измерять:

4) условную дополнительную функцию распределения размаха колебаний напряжения F1(Ut)|ti,i+1 > 30 мс, являющуюся характеристикой импульсного случайного процесса колебаний напряжения; для оценки используется зависимость размахов колебаний напряжения Ut от их средней частоты превышения f уровней анализа, получаемая из измеренной условной ФР (рис.4, где 2 - зависимость допустимых размахов колебаний напряжения от их частоты по ГОСТ 13109-97).

Исследования Вагина Г.Я. и Гурвича И.С. показали, что размахи колебаний, выбросы и провалы напряжения различной длительности, а также площади по-разному влияют на сварочные установки и качество электросварки, ЭВМ, системы управления тиристорными преобразователями и другие ЭП. В связи с этим целесообразно выделить пятую группу вероятностных характеристик ПКЭ, которые следует измерять:

5) двумерную дополнительную функцию распределения вероятностей (ДФР) F1(x, y) (где x, y - обобщенные обозначения двух параметров ПКЭ: x = {Ut; Uав; Uап}; y = {tк; tв; tп}), например, размаха Ut и длительности tк колебаний напряжения, длительности выбросов tв и провалов tп напряжения; площади выбросов Sв и провалов Sп напряжения, за различные уровни анализа Uа; в данном случае ДФР) F1(x, y) является характеристикой импульсных случайных процессов (рис. 4).

Учитывая, что эксплуатационный контроль качества электроэнергии может производиться в электрических сетях с различным характером производства, в которых в общем случае ПКЭ могут подчиняться различным законам распределения, для получения перечисленных выше плотности распределения вероятностей и функций распределения вероятностей ПКЭ наиболее целесообразно применять универсальный способ их определения: из эмпирических распределений - гистограммы и дискретной ФР.

Для получения гистограмм и одномерных дискретных ФР ПКЭ предлагается обобщенная блок-схема статистических анализаторов качества электроэнергии, изображенная на рис. 5, дискретных ДФР ПКЭ - на рис. 6.

Рис. 3



Рис. 4

Блок-схема, изображенная на рис. 5, реализует следующий алгоритм.

Исследуемое переменное напряжение сети u(t) преобразуется входным преобразователем (ВП) в постоянное напряжение, пропорциональное действующему значению контролируемого напряжения U(t). Блок выделения (БВ) показателя качества электроэнергии непрерывно выделяет контролируемый ПКЭ x(t), который с помощью квантователя (К) подвергается равномерному амплитудному квантованию и превращается им в последовательность дискретных случайных величин X(t). Значение числа X определяет номер канала блока памяти (БП); в каждом из каналов БП накапливаются статистики контролируемого ПКЭ, соответствующие определенному разряду измеряемых статистических распределений, всего в БП накапливается статистический ряд из I элементов (по числу разрядов измеряемых гистограмм и ФР).

Рис. 5

Блоком управления (БУ) осуществляется синхронизация работы всех блоков схемы, а также производится выборка; причем при исследовании непрерывных слу-чайных процессов изменения ПКЭ интервал выборки задается постоянным T = T0, а при исследовании импульсных случайных процессов изменения ПКЭ выборка формируется через произвольные интервалы времени T самим анализируемым процессом - в моменты появления, прохождения или окончания импульсного ПКЭ (колебания напряжения и частоты, выброса и провала напряжения).

После окончания времени Tа статистического анализа (которое может быть равным часу, смене, суткам, неделе) по данным БП формируются гистограммы и дискретные ФР контролируемых ПКЭ. По дискретным статистическим распреде-лениям, используя известные методы аппроксимации опытных распределений теоретическими (по критериям Колмогорова, ч2 и др.), получают вероятностные распределения ПКЭ, изображенные на рис. 2 - 4.

Блок-схема, изображенная на рис. 6, работает по следующему алгоритму.

Рис. 6

Исследуемое переменное напряжение u(t) преобразуется ВП в постоянное U(t). Напряжение U(t) преобразуется равномерным квантователем К1 в величину Y(t), пропорциональную одной из характеристик измеряемого распределения ПКЭ (например, уровням анализа U). Совокупность элементов БВ ПКЭ и К2 (равномерный квантователь) формирует величину X(t), пропорциональную другой характеристике исследуемого распределения (например, длительности выбросов tв за различные уровни анализа). Совокупность чисел X и Y определяет конкретные каналы БП, в которых накапливаются статистики при очередной выборке ПКЭ. Блок памяти БП содержит матрицу каналов из Kх I элементов, по содержимому которых после окончания статистического анализа строятся дискретные ДФР контролируемых ПКЭ. По дискретным статистическим распределениям путем аппроксимации получаются вероятностные распределения, изображенные на рис. 4.

На базе предложенных обобщенных блок-схем, используя методы теории аппаратурного исследования случайных процессов, разработанной Мирским Г.Я., и эвристические методы, для контроля качества электроэнергии были разработаны: статистические анализаторы отклонений напряжения АОН, колебаний напряжения АКОН, отклонений частоты АОЧ, колебаний частоты и фазы АКЧФ, коэффициента несимметрии АКН, параллельный статистический анализатор отклонений и колебаний напряжения АОКН-П; статистический анализатор размаха и длительности колебаний напряжения АКОН-РД; многоуровневые статистические анализаторы длительности выбросов и провалов напряжения АВПН-МД, а также площади выбросов и провалов напряжения АВПН-МП за различные уровни анализа.

Анализаторы позволяют автоматически получать гистограммы установившихся отклонений напряжения Uу, отклонений частоты f, одномерные функции распределения коэффициента обратной К2U последовательности, колебаний частоты f и фазы , условную ФР размахов колебаний напряжения Ut, двумерные функции распределения размаха Ut и длительности tк колебаний напряжения, уровня U и длительности t выбросов и провалов напряжения, а также уровня U и площади S выбросов и провалов напряжения. Приборы предназначены для контроля соответствия качества электроэнергии в сетях промышленных предприятий и энергосистем нормативам ГОСТ 13109-97, оценки влияния ПКЭ на ЭО, выбора мероприятий по регулированию напряжения; их применение существенно снижает трудоемкость контроля ПКЭ, повышает его оперативность и точность. Анализаторы изготовлены на микроэлектронной элементной основе в портативном исполнении, имеют малые размеры и массу. Погрешность не превышает 2 %; погрешность АОЧ равна ± 0,001 Гц (0,002 %). Анализатор АОКН-П позволяет одновременно контролировать два ПКЭ - отклонения и колебания напряжения.

В таблице приведены примеры экспериментального исследования ПКЭ с помощью разработанных приборов.

Таблица 1 - Примеры экспериментального исследования ПКЭ в действующих СЭС

Гистограмма отклонений напряжения дU (%) - прибор АОН - Каменский машзавод - п/ст № 12 - 11 ноября 1990 года	lgf Зависимость размахов изменений напряжения дUt (%) в функции от средней частоты - прибор АКОН - общежитие № 8 НПИ (г. Новочеркасск) - п/ст № 5 - 9 ноября 1987 года
f, Гистограмма отклонений частоты - прибор АОЧ - РДУ (г. Ростов-на-Дону) - 28 января 2002 года	Двумерная функция распределения уровня Uа и длительности ?tп провалов напряжения - прибор АВПН-МД - Новочеркасский станкостроительный завод - 19 - 20 мая 1992 года

На основании предложенной в диссертации методологии (методики классификации и обобщенных блок-схем статистических анализаторов ПКЭ) рядом организаций выполнены разработки последних лет (Ресурс-UF, Эрис-КЭ.02, Парма РК6.05, ОМСК, ППКЭ-1-50 и др.), представляющие собой измерители и регистра-торы ПКЭ. Для статистической обработки информации в них предусмотрено подключение к ПЭВМ через последовательный порт. Это позволяет существенно улучшить сервис и увеличить объем информации о ПКЭ.

2. Методы и средства автоматизированного исследования ПЭН

В соответствии с Методическими указаниями по обследованию электрических нагрузок промышленных предприятий ЦЕНТОЭП, разработанными под руководством Каялова Г.М. и утвержденными в 1964 г., предписывается проводить исследования электрических нагрузок, используя счетчики активной и реактивной энергии с фиксацией их показаний через 30 минут. После обработки результатов измерений строится упорядоченная диаграмма (УД) мощности Р30, усредненной на получасовых интервалах времени, следующих друг за другом. В качестве расчетной принимается максимальная получасовая мощность Рм, полученная из УД.

Как показано в работах Кудрина Б.И., определение расчетной мощности нагрузки о методу упорядоченных диаграмм дает завышенные результаты от 20 до 350 %. Объясняется это тем, что в качестве расчетной принимается максимальная мощность графика нагрузки с нарастающими ординатами. Действительная расчетная мощность нагрузки Рд из-за неупорядоченного следования ординат в реальном процессе изменения мощности нагрузки, а также инерционности тепловых процессов в ТЭ СЭС, практически всегда оказывается ниже расчетной мощности Рp, определенной по методу УД. В редких случаях Рp может оказаться заниженной, поскольку значения усредненной мощности нагрузки Р30 для резкопеременных процессов сильно зависит от того, как расположены на временной оси границы получасовых интервалов усреднения. Второй причиной завышения (возможно, занижения) Рр является тот факт, что токопроводы различного сечения имеют постоянную нагрева от 2 до 90 минут и поэтому лишь в частном случае для постоянной нагрева 10 мин можно считать существующий метод точным.

Снижения погрешности определения расчетной мощности можно достигнуть за счет использования метода многомерного экспериментального статистического исследования нагрузки.

На рис. 7 приводится блок-схема многомерного статистического анализатора усредненной мощности нагрузки АМН-МУ, реализующего предложенный метод.

Блок-схема на рис. 7 реализует следующий алгоритм.

Датчиком мощности (ДМ), в качестве которого используется счетчик электроэнергии с телеметрическим выходом, вырабатываются импульсы, частота f(t) которых пропорциональна текущей мощности P(t) нагрузки. На выходе усреднителя (У) появляется код Рt, который пропорционален мощности нагрузки, усредненной на небольшом (продолжительностью в несколько секунд) промежуточном интервале усреднения t (см. рис. 9). В блоке выделения параметра (БВП) осуществляется выделение исследуемого параметра мощности нагрузки, например, мощности Рт, усредненной на интервале T. Блоком управления-таймером (БУ-Т) осуществляется синхронизация работы всех блоков, а также формируется ряд значений интервала усреднения T. Совокупность чисел Рт и T определяет каналы блока памяти БП, в которых накапливаются статистики при очередной выборке исследуемого параметра, выполняемой через промежуточный интервал усреднения t. Блок памяти БП содержит матрицу каналов из KI элементов, по содержимому которых после окончания статистического анализа строится дискретная ДФР исследуемого параметра электрической нагрузки, а также определяется среднее значение нагрузки Рc .

Рис. 7

Предложенный метод автоматизированного исследования параметров электрической нагрузки состоит в следующем.

Выбирают наиболее загруженную смену и проводят исследование параметров нагрузки одного электроприемника (ЭП) или группы однородных ЭП. С помощью двух многомерных статистических анализаторов усредненной мощности нагрузки АМН-МУ параллельно проводят статистический анализ активной Pтк и реактивной Qтк мощностей нагрузки, усредненных на различных интервалах времени Tк (где к = 116 - номер интервала усреднения T) длительностью от нескольких минут до нескольких часов.

Рис. 8

После длительного накопления информации и получения репрезентативной выборки по содержимому каналов блока памяти анализаторов определяется среднее значение активной Pc и реактивной Qc мощностей нагрузки ЭП, а также строится семейство из "2к" дискретных одномерных ФР мощностей нагрузки Ртк и Qтк. Каждая дискретная ФР аппроксимируется одним из известных методов наиболее близким теоретическим законом распределения (исследования показывают, что электрические нагрузки различных производств подчиняются нормальному, равномерному или релеевскому законам). После этого определяют максимальные значения усредненной мощности нагрузки Рмк и Qмк, которые могут быть превышены с заданной допустимой вероятностью Pдоп (например, Pдоп = 0,05). Затем по известным формулам определяются среднее значение Sc, а также ряд максимальных значений Sмк полной мощности группы ЭП.

По точкам Sмк, используя известные методы аппроксимации (например, метод наименьших квадратов), строят зависимость Sм (Т). Так на рис.10 приведены две зависимости Sм1 и Sм2, соответствующие различным группам ЭП. Зависимостям Sм1 и Sм2 соответствуют различные средние мощности Sc1 > Sc2. По справочным данным определяется зависимость постоянной нагрева от номинальной мощности ЭП Рн. Кроме того, в работах Куренного Э.Г. показано, что с приемлемой для выполнения расчетов точностью выполняется соотношение Т 2,25. С учетом этого строим обратные зависимости Sн1(Т) и Sн2(Т), соответствующие различным типам ТЭ СЭС (рис. 9). По точкам пересечения зависимости Sн1(Т) и кривых Sм1(Т), Sм2(Т) находят значения расчетной мощности Sp1 и Sp2, соответствующие одному типу ТЭ и разным нагрузкам.

Аналогично могут быть получены значения расчетной мощности нагрузки для ТЭ другого типа.

Коэффициент максимума полной мощности нагрузки одного ЭП или группы однородных ЭП определяют по формуле?

Hм = . (1)

После накопления достаточно большого объема экспериментальных данных для определенного производства и определенной группы однородных ЭП могут быть получены значения коэффициента максимума полной мощности нагрузки в виде регрессионных зависимостей Hм(Sс) для ТЭ различных типов (рис. 10).



Рис. 9

Рис. 10

При исследовании нестационарной нагрузки используется метод разделения и многомерного статистического анализа стационарной и нестационарной составляющих, а также разработанный многомерный статистический анализатор нестационарной мощности нагрузки АМН-МУН. При этом диапазон интервалов усреднения стационарной составляющей мощности нагрузки задается равным T16T (см. рис.8), а нестационарной - 16T16х16T.

Анализ причин завышения расчетной мощности нагрузки, проведенный Куренным Э.Г. и Шидловским А.К., а также автором, показывает, что в наблюдаемом диапазоне погрешности от -20 до +180 % её основной причиной является неучет инерционности процесса нагрева проводника.

Как показывает практика, моделирование процесса изменения температуры проводника на стадии расчета приводит к необходимости учета ряда ограничений: по типу корреляционной функции, спектру нагрузки и т. д.

Предложенный автором аналитический метод определения расчетной мощности нагрузки предполагает проведение моделирования и статистического анализа процесса изменения температуры ТЭ на стадии обследования электрических нагрузок, что позволяет снять ряд ограничений, возникающих на стадии расчета, а также повысить его точность.

Расчет выполняется следующим образом.

1) По известной формуле определяют среднее значение полной мощности нагрузки группы ЭП Sc

. (2)

2) В том случае, если вся группа состоит из однородных ЭП, то расчетная групповая полная мощность определяется по формуле

Sp = Hм(Sc) Sc, (3)

где Hм(Sc) - значение коэффициента максимума, определяемое по рис. 9 для данного типа ЭП в зависимости от суммарной средней мощности.

3) В том случае, если вся группа ЭП является разнородной, то вначале по рис. 10 находят соответствующие значения КМ Hм в зависимости от суммарной средней полной мощности нагрузки всех ЭП - Hм1(Sc), Hм2(Sc), ...

4) Затем определяют расчетную мощность нагрузки по формуле

Sp = Hм1(Sc) Sc1+ Hм2(Sc) Sc2 + ... + Hмj(Sc) Scj, (4)

где Sc1, Sc2,..., Scj - соответственно, суммарные мощности 1-й, 2-й, ..., j-й групп однородных ЭП;

- суммарная мощность всех групп ЭП.

Формула (4) является приближенной, поскольку в ней не учтено различное направление векторов расчетных мощностей 1-й, 2-й,..., j-й групп однородных ЭП (см. рис. 11), модули которых определяются по формулам:

Sp1 = Hм1(Sc) Sc1; Sp2 = Hм2(Sc) Sc2; Spj = Hмj(Sc) Scj.(5)

В общем случае расчет выполняется по следующей точной формуле (ее целесообразно использовать при размахе значений углов для различных групп однородных ЭП более 30; при размахе значений углов 30 погрешность формулы (4) не превышает 4 %)

Sp = Sp1·cos(1-) + Sp2·cos(2-) +...+Spj·cos(j-) , (6)

Угол расчетной мощности Sp, определяемый, как средневзвешенный угол по формуле:

.(7)



Рис. 11

Для расчета по формулам (6) и (7) необходимо знать углы i, соответствующие расчетным мощностям Spi; в случае, когда такой информации нет, можно выполнять расчет по их средним или номинальным значениям.

Значения мощности Sp, а также угла могут быть определены по ортогональным составляющим Spi по формулам:

; (8)

. (9)

Метод не требует учета каких-либо ограничений, для его реализации должны быть лишь накоплены данные о Hм(Sс) для различных производств и ЭП.

При известных графиках нагрузки ЭП для определения расчетной мощности в работе предложено использовать аппаратный метод и реализующий его автомат для выбора ТЭ СЭС по нагреву, который работает следующим образом.

Устройством, входящим в автомат, моделируется процесс изменения суммарного полного тока I(t) группы ЭП. С помощью набора инерционных звеньев с различными постоянными времени i и коэффициентами усиления КУi процесс изменения тока нагрузки I(t) преобразуется в процесс изменения температуры нагрева ТЭ. Автомат методом конечных разностей реализует решение нелинейного дифференциального уравнения нагрева, учитывающего зависимость постоянной нагрева и сопротивления тоководущих элементов R от температуры :

, (10)

где;

При запуске автомата моделируемый процесс изменения тока нагрузки I(t) поочередно пропускается через инерционные звенья с различными постоянными времени i до получения решения.

Поскольку моделирование может выполняться ускоренно в режиме сжатия времени, то выбор соответствующего ТЭ СЭС осуществляется за несколько секунд.

3. Разработка и аппаратная реализация методов моделирования процессов изменения напряжения, тока, мощности в СЭС

Предложенные методы моделирования процессов изменения напряжения, тока, мощности в СЭС могут быть использованы для решения основных поставленных задач: моделирования электрических нагрузок и процесса изменения температуры токопроводов с целью выбора по нагреву элементов СЭС на стадии проектирования; моделирования искажений напряжения сети с целью исследования влияния качества электроэнергии на параметры ЭО, а также с целью поверки приборов для контроля ПКЭ и т.д. В зависимости от решаемой задачи могут использоваться методы детерминированного или вероятностного моделирования процессов.

Методы цифрового моделирования имеют недостатки: 1) параметры процессов, протекающих в реальной СЭС параллельно во времени, на ЦВМ рассчитываются последовательно; 2) из-за взаимного влияния процессов друг на друга с целью достижения необходимой точности моделирования приходится прибегать к ряду итераций. В результате, несмотря на высокое быстродействие ЦВМ, время расчета каждой ординаты процесса столь сильно возрастает, что моделирование в реальном масштабе времени оказывается неприемлемым из-за больших затрат времени.

Аналоговое моделирование позволяет существенно повысить быстродействие имитации параллельно протекающих процессов, что дает возможность решить ряд задач в реальном масштабе времени.

Следует, однако, отметить, что при использовании цифрового и аналогового методов моделирования невозможно решение ряда задач, например, задачи поверки статистических анализаторов контроля ПКЭ.

Для решения многих задач удобно использовать физическое моделирование. В работах Азарьева Д.И. и Веникова В.А. широко используется физическое моделирование энергетических систем и их элементов (электрических генераторов и двигателей, трансформаторов, линий электропередачи). Актуальным является раз-работка методов и средств физического моделирования процессов в электрических сетях, поскольку известные технические решения имеют узкие функциональные возможности, невысокую точность и ограниченное быстродействие.

Как показано в работах Пухова Г.Е., наиболее перспективным в энергетике является гибридное моделирование, при котором используются принципы цифрового, аналогового и физического моделирования. Гибридные вычислительные системы (ГВС) и цифро-аналого-физические комплексы (ЦАФК) имеют широкие функциональные возможности, обеспечивают высокие быстродействие и точность.

Как один из вариантов цифро-аналоговой ГВС в работе описывается обобщенная блок-схема устройств для моделирования процессов изменения напряжения, тока, мощности в СЭС. Схема на рис. 12 содержит следующие блоки. Блок управления БУ, который осуществляет запуск устройства и, если оно имеет циклический режим работы, его остановку. Генератор (Г), в качестве которого может использоваться прецизионный генератор синусоидальных колебаний напряжения, силовая сеть напряжением 220 В частотой 50 Гц, в частном случае источник постоянного напряжения. Цифровой блок (БЦ), в качестве которого используется цифровой конечный автомат, постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), персональная ЭВМ. Цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП), вариантами которого могут выступать: гибридное устройство с использованием цифровых элементов и операционных усилителей; ЦАП в интегральном исполнении; ЦАП, весовые разрядные сопротивления которого выбираются достаточно мощными, чтобы обеспечить использование в сети 220 В, и коммутируются тиристорами. Исполнительным элементом (ИЭ) является трансформатор.

Рис. 12

На базе обобщенной блок-схемы (рис.13) разработаны и реализованы моделирующие устройства, которые условно можно разбить на 5 групп:

1) мощные имитаторы перерывов питающего напряжения, циклических выбросов и провалов напряжения с заданными параметрами, выбросов, провалов и колебаний напряжения с монотонно изменяющимися параметрами (прямоугольных, ступенчатых, треугольных и трапециевидных изменений напряжения с варьируемыми амплитудой, крутизной, длительностью возмущений и пауз между ними);

2) прецизионные имитаторы колебаний, выбросов и провалов напряжения, а также колебаний частоты и фазы напряжения;

3) цифро-аналоговое устройство для моделирования напряжения, тока, мощности;

4) устройства для моделирования процессов изменения полной мощности и тока нагрузки в сетях постоянного и переменного тока.

5) имитаторы случайных процессов изменения напряжения в сетях постоянного и переменного тока.

Мощные имитаторы в составе АСКИО используются для исследования влияния изменений напряжения сети на ЭО. Прецизионные имитаторы предназначены для метрологического обеспечения анализаторов АКОН, АВПН, АКЧФ, средства поверки которых серийно не выпускаются. Устройства, относящиеся к третьей и четвертой группам, при использовании их в составе САПР и АСНИ, позволяют решить ряд проектных и научно-исследовательских задач СЭС (например, автоматический выбор токоведущих элементов по нагреву, исследование работы регуляторов реактивной мощности и др.).

Моделирующие устройства работают в следующих режимах:

- однократном - в этом случае при запуске вырабатывается единичное изменение параметра;

- циклическом - в этом случае параметры процессов обычно изменяются монотонно в каждом цикле до заданного максимального значения;

- по любому другому алгоритму, заложенному в ПЗУ, в том числе по случайному закону.

Предложен метод моделирования реализаций случайных процессов по двумерной функции распределения уровня и производной ординат, позволяющий учесть в процессе-модели не только статические (как в традиционных методах), но и динамические свойства процесса-оригинала. Для сбора информации о процессе-оригинале разработан и реализован статистический анализатор уровня и производной напряжения. Для обеспечения возможности моделирования случайных процессов предложен метод формирования последовательностей случайных двоичных чисел путем суммирования по модулю два разрядов чисел исходных последовательностей. Разработано несколько вариантов реализующих данный метод датчиков случайных чисел, которые используются в устройствах для моделирования случайных процессов.

При имитации и моделировании процессов в сети переменного тока осуществляется модуляция синусоидального напряжения (сетевой или любой другой частоты, например, при ускоренном моделировании процессов) по закону, заложенному в БЦ. Процесс модуляции достигается различными методами. В мощных имитаторах изменений напряжения в качестве исполнительного элемента используются трансформаторы с управляемым коэффициентом трансформации. В прецизионных маломощных имитаторах модуляция входного синусоидального напряжения постоянной амплитуды осуществляется с помощью стандартного ЦАП, на цифровой вход которого с выхода ПЗУ последовательно подаются коды модуляции. При моделировании полной мощности нагрузки имитация ее ортогональных составляющих осуществляется с помощью двух специальных ЦАП, весовые сопротивления двоичных разрядов одного из этих ЦАП имеют активный характер, другого - реактивный.

4. Разработка многомерных методов оценки влияния на электрооборудование резкопеременных изменений напряжения

Исследования, проведенные Вагиным Г.Я., Гурвичем И.С., Тэндоном М.Л. и другими учеными, показали, что колебания, выбросы и провалы напряжения раз-личной длительности и площади по-разному влияют на ЭО. Поэтому актуальным является продолжение работ в этом направлении с целью выявления спектра ЭО, на которое отрицательно влияют указанные характеристики изменяющегося напряжения, а также исследование влияния на параметры ЭО других характеристик напряжения сети (крутизны изменений напряжения, возмущений напряжения различной формы, амплитуды и т.п.), исследование влияния на ЭП серии возмущений и т. п.

Для проведения таких исследований предложено использовать метод автоматизированного определения критических значений характеристик резкопеременных изменений напряжения, приводящих к нарушению нормального режима работы единичных ЭП различного типа. Сущность метода заключается в том, что на зажимах исследуемого ЭП (или его физической модели) с помощью мощных имитаторов моделируются возмущения напряжения определенной формы с монотонно изменяющимся значением исследуемой характеристики (амплитуды выброса или провала; размаха колебания; площади и длительности этих изменений напряжения и т.д.) до тех пор, пока не нарушится его работоспособность, после чего процесс моделирования возмущений прекращается, а критическое значение характеристики отображается на цифровом табло имитатора.

Этот метод, являясь методом активного эксперимента, по сравнению с методом пассивного эксперимента (при котором исследования проводятся в действующих электрических сетях с пассивным длительным ожиданием требуемых значений характеристик возмущений напряжения) позволяет значительно быстрее накопить необходимую статистику. Метод позволяет исследовать влияние резкопеременных изменений напряжения на ЭП, имеющие пороговую (релейную) чувствительность к этим возмущениям. К таким ЭП относятся устройства релейной защиты и автоматики, элементы систем управления и т.п. В то же время метод можно использовать и для оценки влияния напряжения сети на интегральные характеристики ЭП (например, срок службы). В этом случаев в цифровой блок имитаторов закладываются алгоритмы циклических или случайных изменений моделируемого напряжения с известными вероятностными характеристиками законов распределения, а испытания, в которых одновременно участвует большое количество ЭП, проводятся достаточно длительное время.

Для оценки влияния на различное ЭО реальных возмущений напряжения действующей электрической сети предлагаются следующие обобщенные методы.

Обобщенный многомерный метод дифференцированной оценки влияния на ЭО колебаний напряжения, имеющих различные размах Ut и длительность tк. Реализация метода предполагает учет следующих особенностей.

1) С помощью статистического анализатора АКОН-РД определяется характеристика напряжения контролируемой сети в виде дополнительной ДФР размаха Ut и длительности tк колебаний напряжения F1(Ut, tк).

...