CC BY
47
сти мультимодальной транспортной сети в пределах принятого горизонта расчета.
Декомпозиция мультимодальной транспортной сети позволяет с учетом перспективных задач развития экономики регионов и страны формировать эффективные стратегии на элементах исследуемой системы (МТУ и ТЗ), которые можно будет агрегировать при решении комплексных задач развития МТС как совокупности МТК.
Описание основных элементов МТС, принятые термины и их понятия позволяют автору перейти к системному представлению мультимо-дального транспортного коридора.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Методологические основы проектирования этапного развития облика и мощности мультимодальной транспортной сети / С.М. Гончарук и др. Хабаровск : Изд-во ДВГУПС, 2012. 227 с.
2. Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года : утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 22 ноября 2008 г. № 1734-р.
3. Новосибирский мультимодальный транспортный узел / под общей ред. К.Л. Комарова. Новосибирск : Изд-во СГУПСа, 2001. 351 с.
4. Проектирование инфраструктуры железнодорожного транспорта (станции, железнодорожные и транспортные узлы) : учебник / Н.В. Правдин, С.П. Вакуленко, А.К. Головнич и др. М. : УМЦ по образованию на ж.-д. трансп., 2012. 1086 с.
5. Технический железнодорожный словарь : сайт. URL: http://enc-dic.com/railway/. (дата обращения 05.04.2016).
6. Лебедева Н.А. Формирование области эффективных альтернатив изменения облика и мощности мультимодальных транспортных узлов
на основе системного подхода : дис. ... канд. тех. наук / Наталья Андреевна Лебедева. Хабаровск, 2008. 179 с.
7. Нестерова Н.С., Гончарук С.М. Методика формирования региональных мультимодальных транспортных коридоров как элементов мультимодальной транспортной сети (на примере малоосвоенных районов Дальнего Востока и северо-востока) // Межвуз. сб. науч. тр. Хабаровск : Изд-во ДВГУПС, 2013. С. 52-65.
8. Нестерова Н.С., Анисимов Вл.А., Гончарук С.М. Совершенствование классификации облика транспортных систем с учетом неопределенности технического состояния их элементов // Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании' 2010 : сб. науч. тр. по материалам между-нар. науч.-практ. интернет-конф. Одесса : Чер-номорье, 2010. С. 13-17.
9. Анисимов Вл. А., Нечипорук М.В. Модель взаимодействия железнодорожного и морского транспорта для повышения эффективности мультимодальных перевозок // Известия ПГУПС. 2014. № 3 (40). С. 9-15.
10.Нечипорук М.В., Анисимов Вл.А. К вопросу использования сбалансированной системы показателей при моделировании взаимодействия железнодорожного и морского транспорта в мультимодальном транспортном узле // Транспорт Урала. № 3 (42). 2014. С. 13-17.
11. Взаимодействие различных видов транспорта в узлах / Н.В. Правдин, В.Я. Негрей и др. Мн. : Выш. школа, 1983. 247.
12.Нечипорук, М.В., Анисимов Вл.А. Оценка надежности проектных альтернатив развития мультимодального транспортного узла // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2015. № 2 (46). С. 118-124.
УДК 621.311 Черепанов Александр Валерьевич,
к. т. н., старший преподаватель кафедры электроэнергетика транспорта, Иркутский государственный университет путей сообщения, тел. (3952)638345 e-mail: Santela89@mail.ru
АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ИСКАЖЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В СИСТЕМАХ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ
A. V. Cherepanov
ANALYSIS OF FACTORS AFFECTING THE DISTORTIONS IN THE QUALITY OF RAILWAYS ELECTRICITY SUPPLY SYSTEMS
Аннотация. В статье представлены результаты анализа таких факторов, как профиль пути, мощность короткого замыкания на шинах высокого напряжения тяговых подстанций, стационарные нагрузки, режим ведения поезда, межпоездной интервал, влияющих на искажение таких показателей качества электроэнергии, как отклонение напряжения, коэффициент не симметрии по обратной последовательности, коэффициент искажения синусоидальности кривых напряжения в системах электроснабжения железных дорог. Исследование проведено с использованием статистических методов корреляционного и
регрессионного анализа, а также сравнения показателей качества электроэнергии с допустимыми значениями. Результаты анализа могут использоваться в задачах управления интеллектуальными электроэнергетическими системами электроснабжения железных дорог переменного тока, а также для составления рекомендаций по повышению качества электроэнергии.
Ключевые слова: интеллектуальные системы электроснабжения железных дорог, качество электроэнергии, фазные координаты.
Abstract. The article presents an analysis offactors such as the users profile path, short-circuit power at the tires of high voltage traction substations, fixed load, conducting train mode interval between trains affecting the distortion of such power quality indices as voltage deviation, negative sequence unbalance coefficient, distortion factor of sinusoidal voltage curves in railway power supply systems. The study was conducted using statistical methods of correlation and regression analysis, as well as comparison of the quality of electricity with the permissible values. Results of the analysis can be used in AC roads electricity supply intellectual power systems management, as well as to make recommendations to improve the quality of electricity.
Keywords: intelligent systems of railway power supply, power quality, phase coordinates.
Введение
В системах электроснабжения железных дорог (СЭЖД) в полном объеме применимы технологии интеллектуальных электрических сетей (smart grid) [1... 10]. Применение таких технологий управления имеет большую значимость в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке, где основная системообразующая электрическая сеть непосредственно связана с тяговыми подстанциями (Т П) железнодорожных магистралей. Ввиду значительного объема резкопеременной нелинейной и однофазной нагрузки показатели качества электроэнергии (ПКЭ) в этих сетях выходят далеко за допустимые пределы. Поэтому проблема управления качеством электроэнергии на основе интеллектуальных технологий приобретает особую актуальность.
Постановка задачи
Для построения эффективной системы управления качеством электроэнергии (КЭ) необходим анализ факторов, влияющих на ПКЭ в СЭЖД. Из физических соображений могут быть выделены такие факторы, как профиль пути, мощности короткого замыкания на шинах высокого напряжения ТП, стационарные нагрузки, режим ведения поезда, межпоездной интервал.
Ниже приведены результаты анализа влияния перечисленных факторов на ПКЭ, полученные на основе компьютерного моделирования ряда схем СЭЖД, часть из которых соответствует реальным объектам.
Результаты моделирования
Профиль пути. Анализ проведен применительно к расчетной схеме, в которой тяговые подстанции железной дороги с контактной сетью 25 кВ питаются от сети 110 кВ. Моделирование выполнено для трех вариантов, отвечающих таким профилям пути, как идеальный равнинный с нулевым перепадом высот, средний и горный. График движения поездов был принят одинаковым для всех вариантов.
Результаты моделирования представлены в табл. 1 и на рис. 1, 2, из которых видно, что
сложность профиля пути, которую можно охарактеризовать дисперсией высот, существенно влияет на показатели качества электроэнергии.
s^ d uy0 Равнинн
Nv^...........f
VS_ TJ,— х
■—/ / i / \ еднин
Л r\ V
Л ! \ i "
\J i
i Вреш, ■•,.,.,
Рис. 1. Отклонения напряжений фазы на шинах 110 кВ
кж,% рвыи
А / \ i Л
г\ V ■"1 1 г А- Средний
i Л Л / \ i "IP \ t JHHblÜ \ / \ /
Vi i. / /
Рис. 2. Коэффициент къ
0.5 1 1 5 2 2.5 3 Рис. 3. Зависимость максимальной дисперсии отклонений напряжения от среднеквадратичного отклонения высот:
F = 361,1 > )= 199,5; ар = 0,03
Транспорт
4.00
З.ОО
2.00
1.00
0.00
) В (к 56+2.2 о /
У
г = 0.986 /
/ /
У / о а (к), и
0.5
Рис. 4. Зависимость максимальной дисперсии къ от среднеквадратичного отклонения высот:
Г = 366,1 > Е{105) = 199,5; аг = 0,104
дальности ку с мощностями короткого замыкания ^, а также путем построения регрессионных зависимостей
к2и = к2и {^К ) , ки = ки К ),
аи = аи (рК)
и проверки их значимости.
Результаты регрессионного анализа приведены на рис. 5... 9. Большие значения коэффициентов корреляции (в пределах 0,92.0,94) между ПКЭ, полученными в результате моделирования и величинами , свидетельствуют о существенном влиянии внешней сети на качество ЭЭ в СЭЖД. Поэтому при решении вопросов управления КЭ требуется адекватный учет СВЭ. Данный вывод дополнительно подтверждается значимостью полученных регрессионных зависимостей.
Т а б л и ц а 1
Зависимость максимального отклонения напряжения от среднеквадратичного отклонения высот
Профиль О (к), м тах Э(йи), кВ2 Б(к2и ),%
Равнинный 0,58 0,29 0,09
Средний 1,14 4,11 0,56
Горный 2,70 18,1 4,66
Примечание: О{И) - среднеквадратичное отклонение
высот; тах - максимальная величина дисперсии
отклонений напряжений по фазам на шинах 220 кВ ТП; 0{к2и ) - дисперсия коэффициента несимметрии на шинах 220 кВ ТП.
Мощности короткого замыкания на шинах высокого напряжения ТП. Интегрально влияние системы внешнего электроснабжения может быть оценено на основе определения мощностей короткого замыкания на шинах высокого напряжения ТП; при этом могут использоваться корреляционные и регрессионные методы статистического анализа.
Оценка влияния системы внешнего электроснабжения (СВЭ) выполнена для реальной СЭЖД одной из магистральных железных дорог Восточной Сибири путем определения коэффициентов корреляции между максимальными значениями коэффициентов несимметрии к и несинусои-
ю ит „,к1
\
*
\ \ »
\ \
Ф \ V
N N
• • * \
5 в • ♦ *
Рис. 5. Зависимость йи = йи(^ ) :
г = 136,03 > ) = 2,09; аг = 3,8910-11
• 1 1 Ки °/о
» Ок»
Л, ч •
\ \ *
\ •
\ *
• *
• • • • а *
• ,мв А * •
Рис. 6. Зависимость к2[/ = к2и ) : Г = 142,37 > ) = 2,09; аг = 2,48 10-11
Рис. 7. Зависимость к^^^ = к^ах) (Як ): Г = 241,2 > ) = 2,09; аг = 1,1 10-13
Рис. 8. Зависимость
7(тах ( тах) { г< )
кив кив К ):
г = 273,36 > Е
(0.05)
= 2,09; аг = 2,93 10-
•
а • *
* оь*
•
♦ *
*
• •
• * *
№ - А *
Рис. 9. Зависимость к^^ = к^^^к ): г = 181,48 > ) = 2,09; аг = 2,13 -10-14
Стационарные нагрузки. С целью исследования влияния уровня стационарных нагрузок на качество электроэнергии на шинах 220 кВ тяговых подстанций железной дороги проведены серии расчетов несимметричных и несинусоидальных режимов при движении поездов применительно к реальной СЭЖД. Расчеты выполнялись на основе базовых режимов, сформированных с помощью контрольных замеров. При этом рассматривались максимальные и минимальные нагрузки зимнего и летнего контрольных замеров. В дальнейшем эти режимы именуются: зимний рабочий день - ЗРД, зимний выходной день - ЗВД, летний рабочий день - ЛРД, летний выходной день - ЛВД. Сводные данные по результатам расчета несимметричных и несинусоидальных режимов для летних и зимних контрольных проиллюстрированы графиками, приведенными на рис. 10, 11. Ухудшение качества электрической энергии на шинах 220 кВ ТП10 в летних режимах связано с отключением одной цепи ЛЭП ТП9-ТП10, при котором питание ТП10 происходило по одной цепи ЛЭП от ТП12.
Рис. 10. Максимальные значения коэффициентов несимметрии
Рис. 11. Максимальные значения коэффициентов несинусоидальности фазы А
Из полученных результатов можно сделать следующие выводы:
1. Нагрузки стационарных потребителей оказывают существенное влияние на несимметрию напряжения в сети 220 кВ, особенно на конце участка; максимальный коэффициент к на шинах 220 кВ ТП17 изменяется от 5,3 % в ЛВД до 9,0 % в ЗРД.
т
14
Транспорт
2. Несинусоидальность напряжения в основном остается в нормально допустимых пределах, что связано с небольшими тяговыми нагрузками на однопутной железной дороге с малым количеством поездов. На восточном конце расчетного участка несинусоидальность практически не зависит от изменения стационарных нагрузок; на западном конце наблюдается заметное различие несинусоидальности, особенно для фазы В, в летний и зимний периоды. Этот факт может быть отнесен на счет больших уравнительных токов в тяговой сети, возникающих в зимние месяцы ввиду большого транзита мощности по сети 220 кВ.
3. При создании системы управления качеством электроэнергии в СЭЖД необходимо корректно учитывать режим внешней сети. Такой учет может быть реализован на основе методов структурно-параметрического синтеза моделей внешней сети, предложенных в работах [11], а также методов параметрической идентификации
[12...15].
Режим ведения поезда. На практике применяются разные режимы ведения поездов. В «мягком» режиме движение состава производится без рывков скорости. «Жесткий» режим характеризуется чередованием тяги с большой потребляемой мощностью и выбега с малым электропотреблением. В этом режиме снижается напряжение в контактной сети и увеличивается потребляемый поездом ток. Это ведет к росту несимметрии и гармонических искажений на шинах высокого напряжения и на районных обмотках ТП. На рис. 12 представлены расчетные коэффициенты несимметрии по обратной последовательности при движении поездов унифицированных масс с интервалом 35 мин между поездами при ведении поездов одним двухсекционным электровозом ВЛ-80 («мягкий» режим) и при ведении четных поездов двумя двухсекционными ВЛ-80 («жесткий» режим).
£ IV- >/о Же СТк \ ИИ
\ М ягк ин
*>
О" -<> -с- -с- -о-
О" ■о-
............"...•".
Рис. 12. Максимальные коэффициенты несимметрии по обратной последовательности
Приведенные данные показывают, что в зависимости от режима ведения поездов возможен
существенный рост несимметрии питающего напряжения в конце расчетного участка - вплоть до полуторакратного увеличения максимальных значений коэффициента несимметрии при небольшом увеличении средних значений.
к 1 1 1
М. ягк ий
............ "".'."
Рис. 13. Максимальные коэффициенты несинусоидальности напряжений фазы В
На рис. 13 показаны расчетные значения коэффициента искажения синусоидальности кривой напряжения по фазе В питающего напряжения, где наблюдается максимальная несинусоидальность, при «мягком» и «жестком» режимах ведения поездов.
Средние значения коэффициента искажения синусоидальности напряжения при «мягком» и «жестком» режимах движения поездов отличаются не слишком существенно, но отличия максимумов значительны. Как и для несимметрии, различия максимумов достигают полуторакратных значений, что связано с соответствующим увеличением потребляемых токов в «жестком» режиме ведения поездов.
Межпоездной интервал. Моделирование проведено применительно к системе электроснабжения того же участка дороги, для которого производился анализ влияния стационарных нагрузок. Изменение графика движения поездов с межпоездными интервалами 180, 120 и 90 мин, эквивалентное значениям поездной работы 47,7, 71,6 и 95,4 млн тонно-километров брутто в сутки, приводило к неоднозначному изменению фазных напряжений на шинах 220 кВ тяговых подстанций. Подъем средних напряжений за счет отключения шунтирующих реакторов при интервале движения 90 мин нивелировался возросшей тяговой нагрузкой, приводящей, кроме того, к значительным изменениям напряжений во времени. На рис. 14 показана зависимость от времени фазных напряжений опорной подстанции восточного участка.
Характерный провал напряжений фазы В подстанций связан с движением тяжелого четного поезда по большому уклону при подъезде к ТП 8, когда поезд потребляет около 18 МВ А полной мощности. Этот провал наблюдается при всех ин-
тервалах движения поездов, а при 90-минутном интервале проявляется и в фазе А. Длительный провал напряжения фазы С связан с движением тяжелого четного поезда на 17-километровый подъем с уклоном в 15 %о в межподстанционной зоне ТП 2 - ТП 3. Все отклонения напряжения, формируемые в основном тяговыми нагрузками западного участка, заметно увеличиваются к востоку.
Особенно большие отклонения возникают при одновременном движении поездов по критичным участкам. Фаза В сети 220 кВ, таким образом, является наиболее подверженной большим нагрузкам и имеет существенные отклонения напряжений из-за питания от нее критичных МПЗ.
Нечетные поезда при моделировании имели меньшие массы по сравнению с четными и создавали сравнительно небольшие нагрузки на систему электроснабжения. При росте весовых норм нечетных поездов следует ожидать роста нагрузок на тех же межподстанционных зонах, что и для четных поездов.
Изображенные на рис. 15 зависимости от времени коэффициентов несимметрии напряжений по обратной последовательности показывают увеличение несимметрии в конце магистрали при значительных отклонениях напряжений. Эти кривые демонстрируют сравнительно слабую зависимость максимальной несимметрии от размеров движения поездов. Несимметрия резко возрастает при одновременном движении поездов по критичным подъемам. Этот факт позволяет уменьшить несимметрию путем регулирования графика движения поездов таким образом, чтобы не допускать одновременного движения поездов на значительные подъемы в указанных межподстанционных зонах; надо заметить, что подобное регулирование возможно только при малых размерах движения, типичных для настоящего времени, но при увеличении количества поездов такое регулирование станет затруднительным.
Рис. 15. Коэффициенты несимметрии напряжения 220 кВ ТП 9
На рис. 16, 17 показаны значения долей времени превышения нормально и предельно допустимых величин коэффициента несимметрии.
Времена превышения нормально допустимых значений сильно зависят от размеров движения поездов на западном участке; на восточном участке зависимости неоднозначны и слабее ввиду того, что доля времени превышения нормально допустимых значений приближается к 100 %. Этот параметр существенно зависит от интенсивности движения поездов, но его серьезное снижение наблюдается только при межпоездных интервалах 180 мин.
Разные размеры движения неоднозначно влияют на несинусоидальность (рис. 18), но по большей части несинусоидальность напряжений, обусловленная нелинейными тяговыми нагрузками, остается в допустимых пределах.
Рис. 16. Времена превышения нормально допустимого значения коэффициента к
Рис. 14. Напряжения фазы В на шинах 220 кВ ТП 9
Рис. 17. Времена превышения предельно допустимого значения к
1260
1280
1300
1320
1340
1360
1380
1400
1420
1440
Транспорт
Рис. 18. Коэффициенты искажения синусоидальности напряжения фазы А
Очевидно, заметного увеличения несинусоидальности следует ожидать тогда, когда в меж-подстанционных зонах будет более одного поезда каждого направления.
Заключение
Показатели качества электроэнергии, такие как отклонение напряжения, коэффициент несимметрии по обратной последовательности, коэффициент искажения синусоидальности кривых напряжения, существенно зависят от следующих факторов: сложности профиля пути; мощностей короткого замыкания на шинах высокого напряжения ТП; режимов ведения поездов; межпоездного интервала.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Кучеров Ю.Н., Федоров Ю.Г. Анализ условий развития интеллектуальных энергосистем [Электронный ресурс] // Экологические системы. 2012. № 11. URL: http:// www. journal.esco.co.ua /2012_11 /art191.htm. (Дата обращения 02.02.2016).
2. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Черепанов А.В. Управление качеством электроэнергии в системах тягового электроснабжения на основе технологий интеллектуальных сетей // Известия Транссиба. № 3(19). 2014. С. 65-75.
3. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Черепанов А.В. Интеллектуальные технологии управления качеством электроэнергии. Иркутск : Изд-во ИР-НИТУ, 2015. 218 С.
4. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Черепанов А.В. Управление качеством электроэнергии в систе-
мах электроснабжения железных дорог. Иркутск : Изд-во ИрГУПС, 2015. 180 с.
5. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Ушаков В.А., Алексеенко В.А. Оперативное управление в системах электроснабжения железных дорог. Иркутск : Изд-во ИрГУПС, 2012. 129 с.
6. Закарюкин В.П., Крюков А.В. Моделирование режимов систем электроснабжения железных дорог. Иркутск : Изд-во ИрГУПС, 2014. 164 с.
7. Распределенная генерация в системах электроснабжения железных дорог / М.О. Арсентьеви др. Иркутск : Изд-во ИрГУПС, 2013.164 с.
8. Арсентьев М.О., Арсентьев О.В., Крюков А.В. Системы электроснабжения железнодорожного транспорта с установками распределенной генерации. Иркутск : Изд-во ИрГТУ, 2013. 152 с.
9. Арсентьев М.О., Крюков А.В., Арсентьев О.В. Показатели качества электроэнергии в системах электроснабжения железных дорог с установками распределенной генерации // Вестник ИрГТУ. 2015. № 12(107), С. 170-176.
10.Булатов Ю.Н., Крюков А.В., Чан Зюй Хынг. Нечеткие регуляторы для ветрогенерирующих установок // Известия вузов. Проблемы энергетики. 2014. № 7-8. С. 60-69.
11.Закарюкин В.П., Крюков А.В., Вторушин Д.П. Моделирование систем внешнего электроснабжения железных дорог переменного тока. Иркутск : Изд-во ИрГУПС, 2013. 161 с.
12.Закарюкин В.П., Крюков А.В., Шульгин М.С. Параметрическая идентификация силовых трансформаторов // Вестник ИрГТУ. 2011. № 12 (59). С. 219-227.
13.Закарюкин В.П., Крюков А.В., Ле Конг Зань. Идентификация асинхронной нагрузки // Системы. Методы. Технологии. 2014. № 2(22). С. 56-61.
14. Крюков А.В., Чан З.Х. Сетевые кластеры в системах электроснабжения железных дорог переменного тока // Системы. Методы. Технологии. 2013. № 1 (17). С. 59-63.
15.Закарюкин В.П., Крюков А.В., Шульгин М.С. Параметрическая идентификация силовых трансформаторов тяговых подстанций // Известия Транссиба. 2013. № 1 (13). С. 54-63.
