Мониторинг показателей качества электроэнергии с помощью Вейвлет-преобразования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе представлена имитационная модель системы электроснабжения с нелинейной нагрузкой, работающей в нестационарном режиме. Для анализа несинусоидального режима предложено использование пакетного вейвлет-преобразования. Вейвлет-преобразование имеет ряд преимуществ, что может быть использовано для внедрения в систему мониторинга показателей качества электроэнергии.

Предмет исследования: показатели качества электроэнергии.

Цель исследования: доказательство преимущества вейвлет-преобразования при анализе несинусоидальных нестационарных режимов.

Объект исследования: система электроснабжения напряжением до 1 кВ с нелинейными нагрузками, искажающими показатели качества электроэнергии.

Методы исследования: анализ, компьютерное моделирование.

Результаты работы: доказана перспективность применения вейвлет-преобразования для организации системы мониторинга показателей качества электроэнергии; показано отсутствие эффекта растекания спектра.

Полный текст

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире электроэнергия является одним из основных ресурсов, обеспечивающих функционирование различных отраслей экономики и повседневной жизни людей. Однако качествo электроэнергии (КЭ) может существенно влиять на стабильность работы электрооборудования, надёжность электроснабжения и экономические показатели предприятий и потребителей. В связи с выходом приказа Министерства энергетики Российской Федерации от 28 августа 2023 года № 690 «Об утверждении требований к качеству электрической энергии, в том числе распределению обязанностей по его обеспечению между субъектами электроэнергетики и потребителями электрической энергии» возникает необходимость разработки математических моделей для реализации мониторинга показателей качества электроэнергии (ПКЭ) при нестационарных режимах электроэнергетических систем.

Мониторинг ПКЭ необходим для обеспечения стабильной и надёжной работы электрооборудования, соблюдения требований законодательства, предотвращения экономических потерь и поддержания высокого уровня электроснабжения.

  1. Соблюдение требований законодательства. В соответствии со статьей 542 Гражданского кодекса РФ потребители имеют право на получение качественной электроэнергии. Мониторинг позволяет контролировать соблюдение этого права и предотвращать возможные нарушения со стороны поставщика электроэнергии.
  2. Выявление отклонений от нормативов. Мониторинг ПКЭ помогает своевременно выявлять отклонения от установленных норм и стандартов, что может привести к серьёзным проблемам, таким как поломки оборудования и аварии.
  3. Разработка проектов модификации электросети. Мониторинг ПКЭ позволяет собирать данные о текущих показателях и параметрах электросети, что может быть использовано для разработки проектов модернизации и улучшения системы электроснабжения.
  4. Определение причин ухудшения качества электроэнергии. Мониторинг позволяет выявить причины ухудшения качества электроэнергии, которые могут быть связаны с состоянием передающих сетей, проблемами поставщика электроэнергии или другими факторами.
  5. Оценка экономического ущерба.

Искажение показателей качества электроэнергии в общем случае оказывает негативное влияние на электроприемники промышленных предприятий, гражданских и общественных зданий, медицинских учреждений [1]. Значительное увеличение доли частотно-регулируемого (ЧРП) привода в системах электроснабжения обусловило актуальность задачи обеспечения электромагнитной совместимости [2].

Существенные искажения ПКЭ возникают в электрических сетях, питающих тяговые подстанции железных дорог [3]. Как отмечают авторы, «существует проблема пониженного качества электроэнергии по уровням гармонических искажений, создаваемых выпрямительно-инверторными агрегатами» [4, c. 51].

В работе [4] приведен анализ ПКЭ в системе электроснабжения горно-обогатительного комбината, где основными источниками искажений синусоидальности формы кривой напряжения и тока являются коммутационные процессы в вентилях выпрямителей.

В действующих системах мониторинга ПКЭ широкое применение находит преобразование Фурье:

F^(f)=+f(x)eixωdx. (1)

С целью устранения эффекта «растекания спектра» может быть применено оконное преобразование Фурье:

F^(f,x0)=+f(x)g(xx0)eixωdx. (2)

Для решения ряда научных и практических задач анализа нестационарных режимов электрических сетей, в том числе и ПКЭ, в последнее время находит широкое применение пакетное вейвлет-преобразование:

F^m,n=a0m/2f(t)ψa0mtnb0dt. (3)

Существенное практическое значение приобретает исследование амплитудно-частотных характеристик систем электроснабжения с нелинейными нагрузками при подключении фильтров подавления высших гармоник [5].

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

В качестве исследуемой сети примем систему электроснабжения предприятия, питающегося от трансформатора ТМ 1000 10/0,4. Нелинейная нагрузка по одной из отходящих из ВРУ линий представлена трехфазными 6-пульсными выпрямителями и системой светодиодного освещения. Имитационная модель представлена на рисунке 1.

 

Рисунок 1. Имитационная модель для исследования несинусоидального режима в сети до 1 кВ

 

В результате имитационного моделирования был получен несинусоидальный нестационарный режим с осциллограммами токов, представленными на рисунке 2.

 

Рисунок 2. Результаты имитационного моделирования. Токи в кабельной линии

 

Для полученного фрагмента нестационарного несинусоидального сигнала проведем быстрое преобразование Фурье, используя Matlab. В результате, представленном на рисунке 3, получаем характерный вид спектрального состава при наличии фактора – «эффект растекания спектра».

 

Рисунок 3. Результаты быстрого вейвлет-преобразования тока фазы

 

Проведем анализ полученных осциллограмм тока с помощью пакетного вейвлет-преобразования. Cхема пакетного вейвлетпреобразования для исходного сигнала с частотой дискретизации Fd=3,2 кГц представлена на рисунке 4.

 

Рисунок 4. Схема пакетного вейвлет-преобразования для Fd=3,2 кГц

 

Вейвлет-преобразование, в отличие от преобразования Фурье, использует специальные функции, называемые вейвлетами, которые обладают локализацией как во временной, так и в частотной области. Вейвлет-преобразование позволяет анализировать сигнал одновременно в разных масштабах времени и частoты, что делает его более гибким инструментом для анализа нестационарных и несинусоидальных сигналов. Можно выделить следующие достоинства и недостатки вейвлет-преобразования (по сравнению с преобразованием Фурье).

Достоинства вейвлет-преобразования:

  • Локализация сигнала как во временной, так и в частотной области, что позволяет анализировать сигнал одновременно в разных масштабах времени и частоты.
  • Устойчивость к краевым эффектам и потерям информации о кратковременных изменениях сигнала.
  • Подходит для анализа нестационарных сигналов.

Недостатки вейвлет-преобразования:

  • Более сложная реализация и математический аппарат по сравнению с преобразованием Фурье.
  • Трудности с интерпретацией результатов, особенно для сигналов с несколькими масштабами и частотными составляющими.

В общем случае частота дискретизации может быть увеличена (более 4 кГц) в соответствии с теоремой Котельникова для анализа высших гармоник вплоть до сороковой.

В результате пакетного вейвлет-преобразования добиваемся локализации каждой частотной компоненты (гармоники или гармонической группы), при этом величины токов и напряжений могут быть представлены в виде суммы вейвлет-коэффициентов:

i(t)=2jnm2jn(m+1)1ij,m(k)ψ(t) (4)

u(t)=2jnm2jn(m+1)1uj,m(k)ψ(k) (5)

В результате реализации алгоритма вейвлет-разложения (в соответствии со схемой на рис. 4) получаем набор вейвлет-коэффициентов, отвечающих за соответствующую гармоническую группу (рис. 5–6).

 

Рисунок 5. Вычисленные вейвлет-коэффициенты пакетного вейвлет-преобразования

 

Рисунок 6. Вычисленные вейвлет-коэффициенты пакетного вейвлет-преобразования

 

Полученные вейвлет-коэффициенты могут быть использованы для расчета интегральных характеристик (расчета действующих значений токов, напряжений, расчета мощности) каждой гармоники в отдельности. Применяя свойства вейвлет-преобразования сжимать без существенной потери информации данные, полученные вейвлет-коэффициенты могут быть переданы системой мониторинга ПКЭ для дальнейшего хранения и обработки данных.

В статье [6] приводится алгоритм расчета активной, реактивной и мощности искажения для несинусоидального режима электрической сети на основе вейвлет-преобразования. Предложенный в работе [6] метод позволяет определять уровни мощности на каждой гармонике в отдельности, что имеет существенное значение для технико-экономических расчетов при обосновании внедрения различных типов фильтрокомпенсирующих устройств [7].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

По итогу исследования показано, что вейвлет-преобразование может быть использовано для организации системы мониторинга ПКЭ, поскольку обладает рядом преимуществ. Разработка системы мониторинга ПКЭ на основе вейвлет-преобразования является необходимым условием для обеспечения стабильного и надёжного функционирования электрооборудования, снижения экономических потерь и негативного воздействия на окружающую среду. Применение вейвлет-преобразования и других современных методов и инструментов позволяет получать объективные данные о качестве электроэнергии и разрабатывать эффективные меры по его улучшению, способствуя устойчивому развитию электроэнергетики и повышению экологической безопасности.

×

Об авторах

Наталия Юрьевна Кривошеева

Югорский государственный университет

Email: natalia.krivoscheeva2015@yandex.ru

лаборант

Россия, Ханты-Мансийск

Дмитрий Сергеевич Осипов

Югорский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: d_osipov@ugrasu.ru

доктор технических наук, профессор

Россия, Ханты-Мансийcк

Список литературы

  1. Исследование воздействия нарушений качества электроэнергии на функционирование специализированного электротехнического оборудования в медицинском учреждении / Р. Н. Хайруллин, С. Ю. Шигаев, Л. Н. Мухамедьяров [и др.] // Промышленная энергетика. – 2024. – № 3. – C. 41–53. – doi: 10.34831/EP.2024.63.60.006.
  2. Янченко, С. А. Обеспечение электромагнитной совместимости в сетях с частотно-регулируемыми приводами / С. А. Янченко, К. Ф. Шарафеддин, С. А. Цырук // Промышленная энергетика. – 2024. – № 5. – С. 43–49. – doi: 10.34831/EP.2024.11.35.006.
  3. Уменьшение гармонических искажений в электрических сетях, питающих тяговые подстанции железных дорог постоянного тока / А. В. Крюков, К. В. Суслов, А. В. Черепанов, К. Х. Нгуен // Промышленная энергетика. – 2024. – № 4. – C. 51–57. – doi: 10.34831/EP.2024.77.35.007.
  4. Костин, В. Н. Анализ качества электроэнергии в системе электроснабжения горно-обогатительного комбината с мощной нелинейной нагрузкой / В. Н. Костин, Ю. А. Сычев, В. А. Сериков // Промышленная энергетика. – 2024. – № 5. – C. 50–57. – doi: 10.34831/EP.2024.79.14.007.
  5. Оценка влияния активно-емкостного пассивного фильтра на амплитудно-частотные характеристики промышленной системы электроснабжения с нелинейной нагрузкой и конденсаторными установками при резонансных явлениях / Ю. А. Сычев, В. А. Сериков, В. Н. Костин, А. А. Коржев // Промышленная энергетика. – 2024. – № 1. – C. 46–55. – doi: 10.34831/EP.2024.37.84.006.
  6. Осипов, Д. С. Анализ несинусоидальных нестационарных режимов электрических сетей на основе вейвлет-преобразования / Д. С. Осипов, Н. Н. Долгих, Е. А. Дюба // Вестник Югорского государственного университета. – 2023. – № 3. – С. 117–126. – doi: 10.18822/byusu202303117-126.
  7. Антонов, А. И. Применение активных и пассивных фильтрокомпенсирующих устройств для снижения негативных воздействий гармонических искажений / А. И. Антонов, Д. Ю. Руди // Вестник Югорского государственного университета. – 2024. – Т. 20, № 1. – С. 118–125. – doi: 10.18822/byusu202401118-125.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1. Имитационная модель для исследования несинусоидального режима в сети до 1 кВ

Скачать (654KB)
3. Рисунок 2. Результаты имитационного моделирования. Токи в кабельной линии

4. Рисунок 3. Результаты быстрого вейвлет-преобразования тока фазы

Скачать (429KB)
5. Рисунок 4. Схема пакетного вейвлет-преобразования для Fd=3,2 кГц

Скачать (938KB)
6. Рисунок 5. Вычисленные вейвлет-коэффициенты пакетного вейвлет-преобразования

7. Рисунок 6. Вычисленные вейвлет-коэффициенты пакетного вейвлет-преобразования

Скачать (674KB)

© Югорский государственный университет, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».