CC BY
42
УДК 621.316.1 А.А. Герасименко, А.В. Тихонович
АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА ОЦЕНКИ НАГРУЗОК ТРАНСФОРМАТОРНЫХ ПОДСТАНЦИЙ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЕЙ
Рассмотрена постановка задачи оценки нагрузок трансформаторных пунктов и предложены методы решения, базирующиеся на детерминированном и статистическом моделировании многорежимности распределительных электрических сетей. Приводится краткое описание Wíndows-приложения, разработанного на основе описываемых методик. Указывается ряд подходов, позволяющих повысить качество получаемых оценок.
Общие принципиальные положения и предпосылки. Для решения ряда задач эксплуатации распределительных электрических сетей (РЭС) 6-10 кВ (выявление перегруженного или недогруженного оборудования, контроля текущей загрузки, замены оборудования, планирования ремонтов и др.) необходимо иметь оценки загрузки трансформаторов подстанций и диапазоны изменения нагрузок.
Распределительные сети современных предприятий электрических сетей (ПЭС) представляют наиболее массовую и разветвленную их часть. В среднем количество отходящих от центров питания линий 6-10 кВ РЭС, построенных по радиально-магистральному типу, составляет несколько сотен, общее количество трансформаторных подстанций (ТП) 6-10/0,4 кВ по ПЭС может достигать одну тысячу и более штук. В этих условиях при отсутствии информационно-измерительных комплексов и относительно небольшой численности эксплуатационного персонала ПЭС проводить регулярные (например, ежемесячные) замеры нагрузок ТП практически не представляется возможным.
В зависимости от имеющейся исходной информации существует несколько подходов для решения данного круга задач. Основными данными о режимах РЭС являются: пропуски электроэнергии через центры питания и линии 6-10 кВ; суточные графики токовых нагрузок центров питания и отходящих от них линий; выборочные замеры нагрузок ТП; тип преобладающей нагрузки ТП. Кроме этих данных, возможно также использовать информацию о месячном потреблении отдельных электроприемников в сети 0,38 кВ. Систематизация данной информации требует определенного аппаратного и программного обеспечения и в настоящее время не выполняется в большинстве сетевых предприятий. Основываясь на реально имеющихся исходных данных, разработано два алгоритма и на их основе создана программа оценки нагрузок ТП распределительных сетей.
Методики оценки нагрузок трансформаторных пунктов. Первый алгоритм оценки нагрузок ТП использует данные о типе преобладающей нагрузки ТП (типовые годовые и суточные графики нагрузок [1-2]), месячные пропуски электроэнергии через головные участки фидеров, месячные обобщенные графики нагрузок [3] и выборочные замеры, выполненные на отдельных трансформаторных пунктах.
Нагрузки ТП определяются в результате последовательных приближений. Приняв наибольшие среднемесячные значения нагрузки за год равными в о.е. е (рекомендуемые значения лежат в интервале
0,70-0,80), определим нагрузку ТП в виде:
пм = р . С (1)
пнаиб г пном г . (|)
Тогда с учетом известных годовых графиков нагрузки можно определить в первом приближении загрузку данного ТП для требуемого месяца (периода времени):
пМ
пм = . сМ (2)
100 ^ наиб I . (2)
На основе данной оценки рассчитываются коэффициенты участия каждого трансформаторного пункта в средней за месяц нагрузке фидера:
пМ
Ьу;_-Г—, (3)
I И?
I=1
где h - количество трансформаторных пунктов фидера.
В итоге среднемесячная нагрузка ТП оценивается через пропуски электроэнергии ~Щр, фидера
1Ш 2 + ш2
,м ЧууР,фид + уу<2 ,фид
\ЖСМ V 2 у
МБ г =------------Т------------ку 1 ' (4)
Т фид
Оценка наибольших и средних значений нагрузки ТП за сутки замера выполняется на основе текущих замеров нагрузки БЗ и типовых суточных графиков с D интервалами постоянства (Б, *, у = 1, Б)
с Б
жс" =1ГЗГ~ ■ 2 ! (5)
Б ■ Бз * !=1
с
^ сут наиб * ^ -----
Бнаиб г = ^ БЗ, г = 1, П , (6)
Б З *
где п - количество ТП.
Дальнейшее уточнение детерминированных оценок (4) нагрузок ТП выполняется на основе стохастического подхода. Теоретически обоснована и находит применение в практических приложениях вероятностно-статистическая (факторная) модель электрических нагрузок вида [4-5]
Б, » МБМ + 2ии ■ Гц , = 1п, (7)
к=1
где МБМ - среднемесячная нагрузка; ик1 - собственные вектора матрицы корреляционных моментов нагрузок в данном районе; Гк, - месячные ортогональные графики нагрузки (ОГН); б - число интервалов ос-
реднения месячного графика нагрузки.
Для определения месячных ОГН, являющихся линейной комбинацией п исходных графиков ? ),
г = 1, п , центрированных своими математическими ожиданиями МБ ,
Г к, = 2 и, -л. к=1,р <8>
!=1
находятся собственные значения МКМ в порядке убывания их модуля и соответствующие собственные вектора ик, причем методика эффективна при условии р << п.
Выделенные из МКМ, в частности методом главных компонент, графики Г,,, линейно независимы, т.е. обладают свойством ортогональности [3-5]:
ГТ ■ г~. = о, г Ф , .
Рассматриваемый статистический подход позволяет выделить общие доминирующие закономерности электропотребления, сконцентрированные в нескольких первых собственных векторах и ОГН, отражающих до 70-90% общей дисперсии изменения нагрузки [3-5] (рис. 1). В итоге представляется возможным в сжатом виде экономно моделировать исходные графики нагрузок с помощью малого числа главных признаков и р << п обобщенных графиков - модель (7). Их количество зависит от свойств обучающей выборки графиков нагрузок и обычно составляет от двух до пяти. В работах по факторному анализу значительное внимание уделяется проверке значимости при оценке числа факторов (собственных векторов). Обзорный анализ исследований в данном направлении был выполнен Г. Харманом [6], где автор разделил понятия статистической и практической значимости, подчеркивая их различия.
Решение задачи определения необходимого числа собственных чисел и собственных векторов МКМ различных выборок (от 15 до 93) месячных графиков электропотребления выполнялось на основе «практического критерия», сформулированного в [5], «прагматического подхода» [6] и критерия «каменистой осыпи» [7]. К примеру, для моделирования исходной совокупности в 93 месячных графика оказалось достаточным первых четырех собственных векторов и ОГН, при этом средняя погрешность составила 8ср = 14,4% с интервалом
ошибки 1,48-168,8% и дисперсией 549,4.
а2, % 40
а , %
30
20
10
0 иииииииниивн.^...................//..........
1 5 9 13 17 21 25 29 85 89 П
б
Рис. 1. Графики учета дисперсии переменных собственными векторами
Собственные вектора представляют собой совокупность некоторых коэффициентов пропорциональности между ОГН и среднеквадратичными (стандартными) отклонениями графика нагрузок, учитывающих особенности каждого отдельного графика. Проведенные исследования месячных графиков электропотребления показали, что соотношения а/МБ (рис. 2) изменяются в узких пределах.
а
а
МБ
2
1,5
1
0,5
0
тппППпНппПппп
ппп ппппп11п11 пппНп ппппн IIпПппппПМИН Пп пПII II пIIп IIпПII п11пп11Пп
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 П
Рис. 2. Диаграмма отношений а /МБ по выборке
С другой стороны, компоненты нескольких первых собственных векторов также изменяется несущественно. Для иллюстрации данного факта представим диаграмму отображения факторных нагрузок (компонент собственных векторов) в координатах первых двух факторов (рис. 3).
Учитывая указанные свойства, введем следующие предположения о постоянстве отношений а/МБ
и постоянстве коэффициентов пропорциональности рк между ОГН и дисперсионной составляющей графиков нагрузок. В результате моделирование любого из графиков в рассматриваемом районе может быть выполнено в соответствии с выражением
МБМ + МБМ ■ 2 Р ■ Гк,, ! = 1, й.
(9)
к=1
Выбор моделирующих коэффициентов представляется в виде оптимизационной задачи и здесь отдельно не рассматривается. При построении целевой функции, в данном случае, необходим учет точности моделирования дисперсионной составляющей применительно к отдельному графику и всей совокупности графиков в целом. Учитывая это, была построена целевая функция
(10)
Рис. 3. Отображение исходных переменных в пространстве первых двух факторов
Полученные с ее помощью коэффициенты рк позволяют с приемлемой для практических целей точностью (средней погрешностью 23,84%, интервалом ошибки 9,43-108,93% и дисперсией 321,01) выполнять моделирование по выражению (9) любого из месячных графиков в данном районе.
Перепишем выражение (9) в виде
р Б
Ш" = Б у /(1 + 2 р • Гц) = —^7. (11)
к=1 1 + Г ]
Считая одно значение вектора Б у известным (МБсут ), а также известными значения моделирующих коэффициентов рк и компоненты ортогональных графиков нагрузки Гку, можно получить значение
среднемесячной нагрузки.
Для оценки нагрузок ТП на основе замеров предлагается использовать замеры соответствующих временных периодов за последние три года. Результирующее значение среднемесячной нагрузки, определенное по результатам трех замеров, может быть получено в соответствии с выражением:
М к, • МБМ , + к2 • МБМ , + к3 • МБМ
\лсМ 1 1 1 2 2 г 3 3 г
МБ *=--------------------кГ+кГГк-----------------------------------■ (12)
где к,, к2, к3 - весовые коэффициенты, экспертно определяемые величины.
На основании оценок, полученных по выражениям (4) и (12), выполняется корректировка начальных значений нагрузки (2) ТП, на которых выполнялись замеры:
МБМ = (МБ М + МБМ) / 2. (13)
В дальнейшем уточняются значения коэффициентов участия (3) и соответствующие среднемесячные нагрузки ТП (4).
Наибольшие среднесуточные нагрузки рассчитываются при помощи ОГН по выражению:
М$с2б1 = МБМ-(1 + Птах). (14)
Второй алгоритм. Данный подход оценивает нагрузку трансформаторных пунктов, опираясь на замеры токовых графиков центров питания (ЦП) и отходящих от них линий 6-10 кВ. Нагрузка ЦП и отходящих
от них линий РЭС формируется большим числом разнообразных независимых приемников, причем каждая
из слагаемых нагрузок обычно одного порядка и в отдельности мало влияет на суммарный результат. В этих условиях можно считать, что нагрузки таких ЦП и фидеров как случайные величины в каждый момент (интервал) времени с достаточной точностью подчиняются нормальному (гауссовскому) закону распределения.
Оценка математических ожиданий тока ТП выполняется на основе графиков токовых замеров отходящих от центров питания линий 6-10 кВ и определенных в первом алгоритме коэффициентов участия (3).
Определение интервала изменения нагрузок выполняется в соответствии с неравенством Чебышева [8]:
р{/ -М/|<5}=в, (15)
представляемое для практических целей в виде
М/-5</ <М/ + 5, (16)
где для заданного значения вероятности (уровня достоверности) в изменение 5 случайной величины I относительно математического ожидания М1 могут быть выражены через среднеквадратичное (стандартное) отклонение:
5 = к^-а1. (17)
При нормальном законе распределения и уровне достоверности в = 0,95 используется значение кр = 2,0. Неравенство (16) с учетом выражения (17) позволяет получить следующие оценки для искомых нагрузок ТП:
/ найм = М/ - 2а , /наиб = М/ + 2а.
Откуда интервал (размах) изменения токовых нагрузок равен
А/ = 4а/ (18)
и ориентировочно оценка среднеквадратичного отклонения
а, = А//4. (19)
Учитывая условия существования нормального распределения нагрузок вводов и отдельных фидеров, оценка интервала может быть получена с учетом допущения о равном соотношении размаха изменения нагрузок ТП и соответствующего фидера, с одной стороны, и изменением нагрузки фидера и ввода ЦП, с другой стороны, т.е.:
А/фид = А/тп (20)
откуда
А/вв А/фид
А/тп = А/фид -А/,
Тогда с учетом данных диспетчерских ведомостей (контрольных замеров) токов вводов и отходящих фидеров оценки наименьших и наибольших нагрузок ТП (16) определяются в виде:
/найм = М/. - 0,5. А1ТП, /наиб = М/.I + 0,5- А/ТП. (21)
Описание программы. На основе представленных методик разработаны алгоритмы и программа оценки загрузки ТП. Программный продукт представляет собой современное Windows приложение с удобным и простым интерфейсом. В качестве источника данных используется реляционная система управления базами данных FireBird 1.5.3 с архитектурой клиент-сервер. Это позволяет использовать источник данных как локально на одной вычислительной машине, так и обращаться к нему по сети. Помимо прочих сервисных возможностей, предоставляемых приложением, стоит отметить функции импорта исходной информации и гибкую систему генерации отчетов.
В настоящий момент алгоритмы работают параллельно, предоставляя пользователю ряд оценочных значений нагрузки ТП. Каждый из подходов для оценки наибольших нагрузок использует собственные методы и наборы исходных данных. Сравнение качества получаемых оценок отложено на период практических испытаний работы данного программного продукта.
Сопоставление расчетных данных оценки загрузок ТП с контрольными замерами в ряде фидеров свидетельствует о приемлемой для практических целей точности оценки загрузок по рассматриваемым алгоритмам.
Выводы
1. Представлено сочетание детерминированного и стохастического подходов для оценки средних и наибольших нагрузок ТП. Предложенью на их основе алгоритмы базируются на реально имеющейся исходной информации.
2. Разработанные методики и алгоритмы оценки загрузок ТП отражают решение части комплексной задачи анализа и учета многорежимности распределительных электрических сетей.
Литература
1. Справочник по проектированию электроэнергетических систем / под ред. С.С. Рокотяна, И.М. Шапиро. -М.: Энергоатомиздат, 1985. - 352 с.
2. Руководящие материалы по проектированию электроснабжения сельского хозяйства. - М.: Изд-во ВНИИЭ, 1981.
3. Герасименко, А.А. Факторное моделирование нагрузок распределительных сетей электроэнергетических систем / А.А. Герасименко, А.В. Тихонович // Вестн. ассоц. выпускников КГТУ. - Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2005. - № 12. - С. 147-156.
4. Герасименко, А.А. Статистические методы получения и использования интегральных характеристик режимов электрических систем / А.А. Герасименко, А.В. Липес. - М.: Информэнерго, 1982. - 53 с.
5. Арзамасцев, Д.А. Снижение технологического расхода энергии в электрических сетях / Д.А. Арзамасцев, А.В. Липес. - М.: Высш. шк., 1989. - 127 с.
6. Харман, Г. Современный факторный анализ / Г. Харман. - М.: Статистика, 1972. - 486 с.
7. Малхотра, Н.К. Маркетинговые исследования: практ. руководство / Н.К. Малхотра. - М.-СПб.-Киев: Вильямс, 2003. - 957 с.
8. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. - М.: Наука, 1964. - 564 с.
----------♦'------------
УДК 620.179.14 А.В. Бастрон, А.В. Мещеряков, Н.В. Цугленок
ТЕХНОЛОГИЯ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ОБЕЗЗАРАЖИВАНИЯ СЕМЯН ЭНЕРГИЕЙ СВЧ-ПОЛЯ
В статье говориться о том, что технология обработки семян энергией СВЧ-поля является перспективной за счет экологичности, малого энергопотребления и низкой стоимости обработки по сравнению с существующими технологиями. Представлены принципиальная технологическая схема предпосевной обработки семян в ЭМПСВЧ, устройство для подготовки семян к посеву, устройство для термической обработки сыпучих диэлектрических материалов, установка для предпосевной обработки семян электромагнитным полем сверхвысокой частоты, технологическая линия непрерывного процесса обеззараживания семян.
В связи с переходом страны к рыночной экономике и систематически растущими ценами на ядохимикаты и расходами на их транспортировку, возникла необходимость в снижении энергетических и материальных затрат на предпосевную обработку семян. Одна из эффективных технологий решения данной задачи -повышение качества посевного материала с помощью воздействия на семена физическими факторами. Перспективной в решении поставленной задачи является технология обработки семян энергией СВЧ-поля: она сочетает в себе электрические и тепловые процессы воздействия на семена и позволяет осуществлять их регулирование.
Основная цель обработки энергией СВЧ-поля - это активизировать ростовые процессы в семенах, снять семенную инфекцию и обеспечить производство экологически чистой продукции.
Разработка новых технологий и технических средств (СВЧ-устройств) нагрева семян сельскохозяйственных культур является актуальной задачей в отрасли растениеводства. Решение этой задачи позволит улучшить качество обрабатываемых семян за счет высокого коэффициента полезного действия СВЧ-устройств, объемного и равномерного характера нагрева, поднять на более высокий уровень показатели самих технологических процессов, характеризующихся экологической чистотой и отсутствием тепловой инерции.
Для выполнения поставленной цели решены следующие задачи:
- проведен анализ существующих методов и обоснован экологически чистый метод ЭМПСВЧ обеззараживания семян;
- проведены эксперименты по определению эффективных режимов СВЧ-обработки, обоснованы основные параметры нагрева семян и установлены пределы их варьирования;
- разработана технологическая схема процесса обеззараживания энергией СВЧ-поля (рис. 1) [2];
- разработаны технические средства обеззараживания семян энергией СВЧ-полем (рис. 2-4);
- предложена технологическая линия непрерывного процесса обеззараживания семян (рис. 5).
В ходе проведенных лабораторных исследований [1] были выявлены эффективные, с точки зрения повышения всхожести и энергии прорастания семян, обеззараживания семенных инфекций и энергопотребления, режимы предпосевной обработки семян рапса и горчицы энергией СВЧ-поля, которые легли в основу предлагаемой технологии.
Сущность технологии состоит в следующем: семена перед посевом увлажняют в растворе биологически активных веществ, отвечающих за иммунитет и устойчивость к стрессовым факторам климата, затем перемешивают и подвергают воздействию электромагнитного поля сверхвысокой частоты, при удельной СВЧ-мощности воздействия 512-2548 Вт/дм3 в течение 30-90 с [1].
Перед обработкой сухие семена необходимо увлажнить; для этой цели разработано устройство для подготовки семян к посеву (рис. 2) [5].
Устройство для подготовки семян к посеву работает следующим образом: подлежащий обработке материал поступает через загрузочный бункер 1 к дисковому дозатору 2, через который мелкими порциями проходят внутрь патрубка 3 и подаются на распределительный конус 4. Конус 4 своей дырчатой поверхностью рассеивает материал, который увлажняется форсунками 5. Увлажненный таким образом материал поступает для перемешивания в месильное корыто 6, откуда вращающимся месильным органом 10 осуществляется выгрузка через выгрузное окно 8.
Для воздействия на семена электромагнитным полем сверхвысокой частоты предлагается устройство для термической обработки сыпучих диэлектрических материалов энергией СВЧ-поля (рис. 3) [3].
Упаковка
Рис. 1. Технологическая схема обеззараживания семян энергией СВЧ-поля
Рис. 2. Устройство для подготовки семян к посеву:
1 - загрузочный бункер; 2 - дисковый дозатор; 3 - цилиндрический патрубок; 4 - распределительный дырчатый конус; 5 - форсунка; 6 - корыто для перемешивания семян; 7 - диски; 8 - выгрузное окно; 9 - привод; 10 - месильный орган; 11 - подшипники; 12 - вал
Устройство для термообработки сыпучих диэлектрических материалов работает следующим образом: через волновод 6 от СВЧ-генератора 4 осуществляется подача энергии сверхвысокой частоты в объемный
резонатор - камеру 1. Обрабатываемый материал 10 через загрузочный бункер 2 подается в камеру 1. Под действием энергии электромагнитного поля сверхвысокой частоты в камере 1 материал обрабатывается, продвигаясь вдоль камеры 1 к разгрузочному окну 3 при помощи шнека 5. Выгрузка обработанного материала происходит через разгрузочное окно 3.
Шнек 5 выполняет роль диссектора, а также является механизмом подачи обрабатываемого материала 10, одновременно обеспечивая регулировку времени нахождения обрабатываемого материала 10 в рабочей зоне, за счет того, что на оси 7 шнека 5 имеются лопатки 8, вращающиеся вокруг своей оси. Находясь на определенном расстоянии друг от друга, они образуют воображаемую спираль шнека. На концах лопаток 8 имеются гибкие элементы 9, соприкасающиеся с нижней частью камеры 1 и служащие для защиты обрабатываемого материала 10 от повреждения.
Рис. 3. Устройство для термической обработки сыпучих диэлектрических материалов:
1 - камера; 2 - загрузочный бункер; 3 - разгрузочное окно; 4 - СВЧ-генератор; 5 - шнек; 6 - волновод;
7 - ось шнека; 8 - лопатки; 9 - гибкие элементы; 10 - обрабатываемый материал
Для фокусирования электромагнитного излучения на обрабатываемых семенах в рабочей камере внутренняя часть рабочей камеры может быть выполнена в виде эллипсоида. Техническим результатом предлагаемой установки для предпосевной обработки семян электромагнитным полем сверхвысокой частоты является повышение скорости нагрева семян (рис. 4) [4].
Рис. 4. Установка для предпосевной обработки семян электромагнитным полем сверхвысокой частоты: 1 - рабочая камера в виде эллипсоида вращения; 2 - ленточный транспортер; 3 - электропривод;
4 - источник электромагнитного излучения; 5 - волновод; 6 - СВЧ-генератор
Установка для предпосевной обработки семян электромагнитным полем сверхвысокой частоты работает следующим образом: из фокуса F1 через рупор 4, соединенного с помощью волновода 5 с СВЧ-генератором 6, выполненным с применением магнетрона или клистрона, осуществляется подача электромагнитной энергии сверхвысокой частоты в рабочую камеру 1. В фокусе F2 перемещаются семена транспортирующим устройством
2, выполненным в виде ленточного транспортера, приводимым в движение электроприводом 3.
Технологическая линия непрерывного процесса обеззараживания семян состоит из следующих блоков:
I - измерения влажности семян;
II - контроля расхода семян;
III - информации;
IV - контроля и управления расходом воды;
Рис. 5. Технологическая линия непрерывного процесса обеззараживания семян масленичных культур: блок I измерения влажности семян содержит: формирователь потока семян 1, устройство контроля влажности семян 2 и показывающий прибор влажности семян 3; блок II контроля расхода семян содержит датчик расхода семян 4; блок III информации содержит: микропроцессорное устройство контроля и управления 5, выключатель 6, сигнализатор 7 и информационную таблицу 8; блок IV контроля и управления расходом воды включает манометр 9, сигнализатор 10, расходомер воды 11, отсечной электромагнитный клапан 12, автоматический клапан подачи воды 13, вентили 14, фильтры 15; блок V - устройство для подготовки семян к посеву; блок VI - устройство для термической обработки сыпучих диэлектрических материалов
Выводы
1. В сложившихся в стране рыночных отношениях, когда постоянно происходит рост цен на электроэнергию, материалы и услуги, необходимо переходить на новые технологии, позволяющие при минимальных затратах получать высокий урожай.
2. Разработанная технология позволяет реализовать полученные в ходе лабораторных исследований эффективные режимы предпосевной обработки семян энергией СВЧ-поля.
3. Простота конструкции СВЧ-устройств позволяет встраивать их в систему оборудования по предпосевной обработке семян и отказаться от применения протравителей.
Литература
1. Мещеряков, А.В. Влияние электромагнитного поля сверхвысокой частоты на всхожесть семян рапса и горчицы: мат-лы регион. науч.-практ. конф. / А.В. Мещеряков, Н.В. Цугленок; Краснояр. гос. аграр. ун-т.
- Красноярск, 2005.
2. Мещеряков, А.В. Разработка технологической схемы и проектирование установки СВЧ для предпосевной обработки семян / А.В. Мещеряков // Аграрная наука на рубеже веков: мат-лы регион. науч.-практ. конф. - Красноярск, 2006.
3. Мещеряков, А.В. Устройство для термической обработки сыпучих диэлектрических материалов / А.В. Бастрон, А.В. Мещеряков, Н.В. Цугленок // Аграрная наука на рубеже веков: мат-лы регион. науч.-практ. конф. - Красноярск, 2006.
4. Мещеряков, А.В. Установка для предпосевной обработки семян электромагнитным полем сверхвысокой частоты / А.В. Бастрон, А.В. Мещеряков, Н.В. Цугленок// Аграрная наука на рубеже веков: мат-лы регион. науч.-практ. конф. - Красноярск, 2006.
5. Пат. 58284 Российская Федерация, МПК7 А 01 С 1/00. Устройство для подготовки семян к посеву / А.В. Бастрон, А.В. Мещеряков, Н.В. Цугленок (Россия); заявитель и патентообладатель ФГОУ ВПО «КрасГАУ». - №2006120174/22; заявл. 08.06.2006; опубл. 27.11.2006; Бюл. № 33. - 3 с.
----------♦--------------
УДК 63.571.51 Г.И. Цугленок, А.А. Василенко
ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ПОЛЯ СВЕРХВЫСОКОЙ ЧАСТОТЫ НА БИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ И ЭЛЕМЕНТЫ СТРУКТУРЫ УРОЖАЯ ЯЧМЕНЯ ПИВОВАРЕННОГО В КРАСНОЯРСКОЙ ЛЕСОСТЕПИ
В статье описана методика, на основании которой был проведен полевой опыт. По полученным данным, обработанным с помощью методики активного планирования, составлены уравнения регрессии и получены графические зависимости выходных параметров от входных.
Известно, что наиболее ценным сырьем для пивоваренной промышленности является зерно ярового ячменя. Оно должно отвечать технологическим требованиям по цвету, запаху, пленчатости, белковости и другим, а также, в частности, по уровню зараженности грибной и бактериальной микрофлорой, которая ухудшает технологические качества сырья. Кроме этого, семена ячменя должны иметь высокую энергию прорастания и экстрактивность [2].
Анализ литературных источников показывает, что зараженность зерна ячменя пивоваренного на сегодняшний день очень высока и значительно превышает установленные пороги вредоносности. Поэтому с каждым годом все весомее становится испытание и внедрение различных способов обеззараживания семян нехимической природы [3], обеспечивающих снижение зараженности и увеличение урожайности пивоваренных сортов ячменя.
В Красноярском государственном аграрном университете на протяжении ряда лет ведутся исследования по влиянию электромагнитного поля сверхвысокой частоты (ЭМПСВЧ) на фитосанитарное состояние, посевные и урожайные качества зерновых культур.
В частности, в 2004-2005 гг. был проведен полевой опыт с целью установления влияния режимов
СВЧ-обработки на технологические качества семян ячменя пивоваренного, а также зараженность фитопатогенной микрофлорой.
Опыт проводился в учебно-опытном хозяйстве «Миндерлинское». На опытном участке был проведен уравнительный посев овса. Схема опыта включала 14 вариантов, повторность четырехкратная, площадь опытной делянки - 10 м2, расположение делянок в опыте - рендомизированное, количество делянок - 72. Посев производился сеялкой СФК-17. Норма высева определялась исходя из посевной годности семян. Сорт
- Красноярский 80.
В трехфакторном эксперименте оценивались три уровня удельной мощности, три времени обработки (экспозиции) и три дозы биологического препарата. Сначала семена обрабатывались на лабораторной СВЧ-установке с предварительным увлажнением, согласно схеме (табл. 1), затем непосредственно перед посевом обработанные семена смешивались с биологическим препаратом триходермином, предназначенным для уничтожения почвенной микрофлоры.
Таблица 1
Схема закладки полевого опыта
Вариант Экспозиция Мощность обработки Триходермин
с Вт г
1 90 900 150
2 30 900 150
3 90 180 150
4 30 180 150
5 90 900 90
6 30 900 90
7 90 180 90
8 30 180 90
9 90 540 120
10 30 540 120
11 60 900 120
12 60 180 120
13 60 540 150
14 60 540 90
В ходе эксперимента были проведены учеты полевой всхожести, распространения и развития болезней, а также учет урожая и некоторые элементы его структуры, для чего в процессе уборки отбирались снопы. Нами была поставлена цель - выявить те элементы структуры урожая, которые в результате воздействия СВЧ-поля оказывают наибольшее положительное влияние на количество и качество урожая ячменя пивоваренного. Исследования проводили в лаборатории кафедры системоэнергетики. Для обработки полученных результатов применяли методику активного планирования [4].
При активном планировании полевого опыта входные параметры варьировалась на трех уровнях: минимальном (-1), среднем (0), максимальном (+1). Зависимость выходных параметров от входных выражается уравнением:
у=в0 + вх + в2х2 + в3х3 + впх2 + в22х2 + в33х32 + в12х,х2 + в13х^х32 + в23х22х2, (1)
где Вп - коэффициент уравнения регрессии;
Х1 - экспозиция (т, с);
Х2 - мощность обработки (Р, Вт);
Хз - биологический препарат (триходермин, г).
Так как для проведения эксперимента необходим план с минимальным количеством опытов, был выбран план Вз. При небольшом числе переменных это один из лучших планов. Матрица плана представлена в табл. 2.
Таблица 2
Матрица плана В3
№ варианта Кодированные значения факторов
Х1 Х2 Хз Уи
1 +1 +1 +1 У1
2 -1 +1 +1 У2
3 +1 -1 +1 Уз
4 -1 -1 +1 У4
5 +1 +1 -1 У5
6 -1 +1 -1 Уб
7 +1 -1 -1 У7
8 -1 -1 -1 У8
9 +1 0 0 У9
10 -1 0 0 У10
11 0 +1 0 У11
12 0 -1 0 У12
13 0 0 +1 У13
14 0 0 -1 У14
Результаты наблюдений эксперимента соответственно вариантам варьирования плана записываются в матрицу для проведения дисперсионного, а затем и регрессионного анализа.
В таблицах 3-4 представлены результаты полевого опыта.
Таблица 3
Средние биометрические показатели
Вариант Продуктивная кустистость (одного растения), шт. Высота растения, см Длина флагового листа, см Масса корней, г
1 4 61,3 10,3 0,64
2 3 67,8 11,6 0,3
3 4 64,4 11,6 0,43
4 3 63,4 12,2 0,39
5 3 61,6 11,5 0,6
б 4 64,5 11,3 0,39
7 4 63,8 12,0 0,48
8 4 65,6 12,1 0,55
9 5 64,0 11,6 0,49
10 3 68,0 11,3 0,36
11 4 67,8 12,2 0,47
12 4 65,3 12,7 0,41
13 2 60,1 10,7 0,31
14 3 63,7 11,4 0,39
Контроль 3 62,6 12,1 0,36
Таблица 4
Средние значения элементов структуры урожая и урожайности ячменя пивоваренного
Вари- ант Длина колоса, см Число колосков в колосе, шт. Число зерен в колосе, шт. Масса 1000 зерен, г Урожайность, ц/га.
1 2 3 4 5 6
1 9,3 25 22 41,15 12,1
2 7,5 23 20 36,4 19,1
3 8,7 25 22 37,55 21,3
Окончание табл. 4
1 2 3 4 5 6
4 8,6 25 22 37,85 20,2
5 9,8 26 22 44,15 7,0
6 8,6 24 22 38,7 23,1
7 8,1 24 22 36,5 18,1
8 8,6 24 22 37,7 24,1
9 9,3 26 24 42,95 24,0
10 8,1 24 21 37,2 22,0
11 8,7 25 22 39,8 21,0
12 8,4 24 22 38,6 19,8
13 8,1 23 21 40,7 20,8
14 8,4 25 22 42,75 22,0
К 8,4 24 21 41,15 21,4
В результате обработки данных по определению значимых коэффициентов получены следующие адекватные уравнения регрессии, связывающие выходные параметры с экспозицией т (Х1) нагрева зерна, мощностью обработки Р (Х2) и триходермой (Х3):
1) продуктивная кустистость растения:
Уз — 11,65 — 0,14х1 — 0,4х2 - 0,18х3 + 0,78х2 - 0,62х2 — 0,24х2х2 —
- 0,1х2 х 2;
4) масса корней:
л
у4 — 0,37 + 0,07х1 + 0,016 х 2 — 0,04 х з + 0,05x2 + 0,07 х 2 + 0,07x2x2 +
+ 0,03 х2 х 2 + 0,02 х 2 х 2;
5) длина колоса:
л
у5 — 8,4 + 0,39х1 + 0,15 х 2 — 0,12 х з + 0,26x2 + 0,15 х2 — 0,16 х2 +
+ 0,4x2x2 + 0,13 х 2 х 2 — 0,28 х2 х 2;
6) число колосков в колосе:
у6 = 24,22 + 0,63х1 + 0,175х2 -0,25х3 + 0,41x2 -0,47х32 +
+ 0,44x2x2 - 0,44х2х2;
7) число зерен в колосе:
л
у 7 = 22,2 + 0,48хі — 0,175 х 2 — 0,18 х 3 + 0,44 х 2 + 0,81 х 2 +
(2)
у 1 — 3,3 + 0,28 x1 — 0,075 х 2 — 0,23 х з + 0,56x2 + 0,3 х 2 —
— 0,69 х2 + 0,06 x2x2 + 0,19 х2х2 + 0,13х2х2;
2) высота растения:
л
у2 — 65,2 — 1,43x1 — 0,12х з +1,34 х 2 — 3,3х 32 — 1,^x2 + 0,58х 2 х 32; (3)
3) длина флагового листа:
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
^ 2
+ 0,25x1x2 + 0,13 х 1 х 3 — 0,3х 2 х 3;
8) масса 1000 зерен:
л
у8 — 41,125 +1^1 —1,2 х 2 — 0,62 х 3 — 1,05x2 —1,93 х 2 — 0,6 х 32 +
+ 1,5x12x2 — 0,8 х 2 х2;
9) урожайность:
л
у9 — 23,4 — 2,6 х 1 — 2,11 х 2 — 2,98 х \ —1,95 х2 — 2,3x12x2 + 2,03 х2 х2. (10)
(9)
л
л
В результате табулирования данных уравнений в программе Excel на персональных компьютерах были построены графические зависимости. Результаты исследований влияния различных режимов СВЧ-обработок приведены на рис. 1-9.
Продуктивная
кустистость,
шт
□ 3,75-4,00
□ 3,50-3,75
□ 3,25-3,50
□ 3,00-3,25
□ 2,75-3,00
□ 2,50-2,75
М Мощность 540 об обработки, 540 Вт
60
Экспозиция,с
Высота растения, см
□ 65,00-66,00
□ 64,00-65,00
□ 63,00-64,00
□ 62,00-63,00
□ 61,00-62,00 □ 60,00-61,00 □ 59,00-60,00
Мощность 540обработки, Вт
60 90
Экспозиция, с
Рис. 1. Зависимость продуктивной кустистости растений от параметров СВЧ-обработки
Рис. 2. Зависимость высоты растений от параметров СВЧ-обработки
30
60
Экспозиция,с
90
Рис. 3. Зависимость длины флагового листа от параметров СВЧ-обработки
Масса корней, гр
□ 0,60-0,70
□ 0,50-0,60
□ 0,40-0,50
□ 0,30-0,40
□ 0,20-0,30
т
Г 900
540
Мощность обработки, Вт
180
30
60
Экспозиция,с
90
Рис. 4. Зависимость массы корней растений от параметров СВЧ-обработки
30
Мощность обработки, Вт
60
Экспозиция,с
90
Рис. 5. Зависимость длины колоса растений от параметров СВЧ-обработки
Число колосков в колосе, шт
■ 26,00-26,50
□ 25,50-26,00
■ 25,00-25,50
□ 24,50-25,00
□ 24,00-24,50
■ 23,50-24,00
□ 23,00-23,50
Мощность
обработки,
Вт
540
Экспозиция,с
Рис. 6. Зависимость числа колосков в колосе растений от параметров СВЧ-обработки
Число зерен в колосе, шт
□ 22,50-22,75
□ 22,25-22,50
□ 22,00-22,25
□ 21,75-22,00
□ 21,50-21,75
□ 21,25-21,50
□ 21,00-21,25
900
Мощность 540 обработки, Вт
Масса 1000 зерен, гр
■ 44,00-45,00
□ 43,00-44,00
□ 42,00-43,00
□ 41,00-42,00
□ 40,00-41,00
□ 39,00-40,00
□ 38,00-39,00
□ 37,00-38,00 30
□ 36,00-37,00
900
Мощность 540 обработки, Вт
Экспозиция,с
Экспозиция, с
Рис. 7. Зависимость числа зерен в колосе Рис. 8. Зависимость массы 1000 зерен растений
растений от параметров СВЧ-обработки от параметров СВЧ-обработки
Урожайность ц/Га □ 26,00-28,00
□ 24,00-26,00
□ 22,00-24,00
□ 20,00-22,00 □ 18,00-20,00 □ 16,00-18,00
□ 14,00-16,00
□ 12,00-14,00
□ 10,00-12,00 □ 8,00-10,00
900
540
Мощность
обработки,
Вт
180
Экспозиция, с
Рис. 9. Зависимость урожайности ячменя пивоваренного от параметров СВЧ-обработки
Выводы
♦ Анализ полученных данных показал, что увеличение продуктивной кустистости под влиянием СВЧ-поля (рис. 1) составило около 25% относительно контрольного варианта. Данный показатель можно не брать за основу, так как по литературным данным наиболее эффективное значение, которое может принимать продуктивная кустистость, равно 2. Но, в нашем случае, для характеристики урожая этот показатель имеет большое значение.
♦ Наблюдается изменение высоты растений (рис. 2) в зависимости от параметров СВЧ-обработки. Здесь имеется как понижение показателей в пределах 4%, так и увеличение до 3%. В целом, обработка результатов показывает обратно пропорциональную зависимость данного показателя от нагрузки СВЧ-поля: чем выше мощность и экспозиция, тем ниже высота растений.
♦ Большие величины длины флагового листа (рис. 3) присутствуют в вариантах при мощности Р = 180 Вт и экспозиции т = 30-90 с. Все остальные варианты имеют меньшие значения и лежат в одной плоскости.
♦ Масса корней в принципе не имеет значительное влияние на формирование урожайности зерновых культур, но в данном случае (рис. 4) каких-либо закономерностей нами не было установлено. Единственное, что можно отметить, масса корней в исследуемых вариантах в основном выше, чем в контрольном и достигает значения 0,64 граммов против 0,36.
♦ Как продемонстрировано на рис. 5, длина колоса не варьируется в широких пределах. Здесь тоже наблюдается как снижение биологической эффективности в пределах 10,7%, так и ее увеличение (на 16,7%), при этом имеется прямая зависимость данного показателя от мощности и экспозиции СВЧ-обработки. Если при Р = 180 Вт и т = от 90 до 30 с, а также Р = от 180 до 900 Вт и т = 30 не наблюдаются никакого изменения, то при увеличении нагрузки происходит изменение показателей.
♦ Число колосков в колосе (рис. 6), как показал проведенный анализ полученных данных, напрямую зависит от длины колоса, при этом наблюдается практически прямая зависимость, чем длиннее колос, тем больше в нем колосков.
♦ Число зерен в колосе не имеет особой зависимости от предыдущего показателя, оно лежит в одной плоскости и значительно не изменяется (рис. 7).
♦ Масса 1000 зерен является одним из основных показателей при оценке качества пивоваренного ячменя (рис. 8). Из представленных данных мы видим, что при низкой мощности обработки = 180 Вт и экспозиции от 30 до 90 секунд происходит незначительное увеличение, а в дальнейшем - снижение данного показателя. При других уровнях мощности и тех же пределах экспозиции происходит увеличение массы 1000 зерен до 44,2 г, при этом биологическая эффективность в данном варианте составила 7,3%.
♦ Также в процессе обработки результатов были получены данные по урожайности ячменя пивоваренного, которые показали, что прибавку, относительно контрольного варианта можно получить при всех уровнях мощности от 180 до 900 Вт и экспозиции, равной 30 с. Но наиболее эффективным вариантом, который дал наибольший биологический эффект, полагаясь на статистическую обработку, можно считать вариант при Р = 540 Вт и т = от 30 до 60 с.
Таким образом, проанализировав все вышеизложенное, можно сделать вывод, что свое влияние в формировании урожая ячменя пивоваренного оказали в большей или меньшей степени все без исключения биометрические показатели и элементы структуры. Но на их фоне особо можно выделить два: это продуктивная кустистость и масса 1000 зерен, эффективность которых в отмеченном варианте обработки была выше остальных.
Литература
1. Кайшев, В.Г. Состояние и перспективы развития производства пивоваренного ячменя и солода в России / В.Г. Кайшев // Пиво и напитки. - 2003. - № 1. - С. 6.
2. Козлова, Г.Я. Содержание белка в зерне пивоваренного ячменя в зависимости от агроклиматических условий и оценка возможности возделывания культуры в различных почвенно-климатических зонах Западной Сибири / Г.Я. Козлова // С.-х. биология. - 2006. - № 5. - С. 22.
3. Пасынков, А.В. От чего зависит зараженность зерна пивоваренного ячменя / А.В. Пасынков // Защита и карантин растений. - 2004. - № 1. - С. 38.
4. Цугленок, Г.И. Методология и теория системы исследования электротехнологических процессов / Г.И. Цугленок; Краснояр. гос. аграр. ун-т. - Красноярск, 2003. - 193 с.
----------♦-------------
УДК 536.5 А.Я. Кунгс, А.Г. Лапицкий, Т.В. Петраченко, Н.В. Цугленок
ИЗМЕРЕНИЕ ТЕМПЕРАТУРНОГО ПОЛЯ ПОМЕЩЕНИЯ,
ОБОРУДОВАННОГО ЛУЧИСТЫМИ ИСТОЧНИКАМИ ТЕПЛА
Проводимые авторами исследования теплового режима помещения, обогреваемого источниками лучистого тепла типа «Теплофон» ЭРГНА 0.4/220 (п) КТ, показали что для создания комфортного теплового климата достаточно двух потолочных обогревателей мощностью по 400 Вт каждый.
Натурные наблюдения за тепловым режимом помещения, обогреваемого источниками лучистого тепла типа «Теплофон» серии ЭРГНА 0.4/220 (п) КТ, производились для стационарного теплового режима служебного помещения на втором этаже здания. Теплофоны оборудованы регуляторами температуры типа «Термостат комнатный 1М1Т-Та3», поддерживающими температуру в помещении на заданном уровне. Поскольку температура наружного воздуха в день измерения держалась постоянной и составляла - 4єС, то и установленная температура помещения системой регулирования оставалась постоянной и равной + 19єС.
Для замера температур был выбран термоэлектрический метод измерения прибором ТК-5.05 с цифровым отсчетом измерения температуры на экране с жидкокристаллическим индикатором.
Технические характеристики прибора ТК-5.05 приведены в табл. 1.
Таблица 1
Технические характеристики прибора ТК-5.05
Параметр прибора Значение
Температура окружающего воздуха, еС 0 7 0 2 -
Относительная влажность, % До 90
Предел допускаемой дополнительной погрешности измерения температуры, вызванной изменением температуры окружающей среды на каждые 10еС от нормальной, (20±5) еС 0,5 основной погрешности
Напряжение питания, В 9 +2
Потребляемая мощность, Вт 0,06
Длина соединительного кабеля между блоком и зондом, м 1
Масса электронного блока, кг 0,12
Габаритные размеры электронного блока, мм 185Ч60Ч20
В качестве измерительного зонда использовался зонд ЗПВ-150.
Характеристики зонда приведены в табл. 2.
Таблица 2
Технические характеристики зонда ЗПВ-150
Параметр зонда Значение
Диапазон измерения температуры, еС -20...+250
Показатель тепловой инерции, с 6
Предел допускаемой основной абсолютной погрешности, еС ±2 от -20 до +50 єС
Предел допускаемой основной относительной погрешности, % ±2+единица младшего разряда свыше +50єС
Методика построения температурного поля помещения заключается в следующем:
Вычерчивается план и профиль обследуемого помещения с расположением источников лучистого тепла, затем на полу помещения намечаются точки замеров, которые располагаются по вершинам углов квадратов со стороной один метр (рис. 1). По вертикали помещение разбивается на четыре уровня, в которых измеряется температура в точках, аналогичных сетке измерения на полу. Расстояния между уровнями выбираются из расчета: первое измерение располагается на полу помещения, второй уровень на высоте 120 см от пола (голова работающего за столом сидящего человека), третий уровень на расстоянии 160 см от пола (голова стоящего человека) и четвертый уровень на высоте 220 см (высота вытянутой руки человека). Время между измерениями температуры рядом стоящими точками определяется показателем тепловой инерции прибора, которая для зонда составляет 6 с.
На вычерченном плане (в планах уровней) в точках измерений наносятся значения замеренной температуры, после чего вычерчиваются эпюры изменения температуры и определяются максимальные величины как в каждом уровне (по осям х и у)
Atx _ tx max — tx min, Aty — ty max — ty min ,
так и между уровнями
Atz — tz max — tz min.
По данным їх, tу, tz строится тепловое поле помещения.
На рис. 1 показан аксонометрический рисунок комнаты с размещением теплофонов на потолке помещения, двери и окне. Характеристики обогревателя приведены в табл. 3. На полу помещения нанесена сетка точек измерения. На рис. 2 показан поперечный разрез помещения с указанием высот условных уровней, на которых проводились измерения.
Рис. 1. Общий вид помещения, в котором проводились измерения
ЗРГНА 0А/220/п! КТ
Рис. 2. Поперечный разрез помещения с обозначением уровней измерения температур
Таблица 3
Характеристики обогревателя ЭРГНА 0,4/220 (п) КТ
Параметр Значение
Номинальное напряжение переменного тока частотой 50 Гц, В 220
Номинальная потребляемая мощность, Вт 400
Температура теплоотдающей поверхности (при t окр.+20°С), °С 130
Рекомендуемая высота подвеса обогревателя от пола не ниже, м 1,8
Время разогрева поверхности до рабочей температуры, мин 20
Габаритные размеры (длина, ширина, высота), мм 592Ч592Ч53
Площадь теплоотдающей поверхности, м2 0,36
Класс защиты от поражения электрическим током II
Степень защиты по ГОСТ 14254- 96 (МЭК 60335-2-30-99) IP54
Условия эксплуатации Без надзора
Масса, кг 5,1
В табл. 4 приведены результаты измерения температуры на разных уровнях помещения. Средние значения температур на каждом уровне (еС) определялись по формуле:
£ tn
1_______
п
где ^ 1П - сумма измеренных температур; п - число точек измерения.
Таблица 4
Результаты анализа температурного поля помещения
Средняя температура воздуха каждого уровня t _ Е t ср.п f п h=0 h=1,2 h=1,6 h=2,2 Atcp = tcp max — tcp min
18,675 18,72 19,156 19,388 0,713
Atx _ tx max — tx min 4,1 0,7 0,3 0,6
Aty — ty max — ty min 5,0 0,8 0,3 0,2
Atz — tz max — tz min 3,7 2,1 3,2 3,7
Анализ теплового поля помещения, по данным табл. 4, показывает на весьма удовлетворительное распределение температуры по объему помещения. Различие средних температур по разным уровням замеров составляет всего 0,713єС, а разброс температур на самих уровнях от 4,1єС на полу помещения до
0.6.0,2єС на средних уровнях. Максимальная разность температур по вертикали на высоте роста человека составляет от 2,1єС до 3,7єС. Самыми холодными зонами являются зоны у окон и дверей, но они удовлетворяют регламентируемым Красноярской городской администрацией нормам обогрева помещения.
Исследования температурного поля помещения показывают достаточность двух потолочных обогревателей мощностью по 400 Вт каждый для создания комфортного теплового климата.
Литература
1. Троик, И.В. Термо- и влагометрия пищевых продуктов: справ. / И.В. Троик, Н.А Рогов, В.А. Горбунов. -М.: Агропромиздат, 1988. - 304 с.
2. Термометры контактные цифровые ТК-5.01, ТК-5.01 м, ТК-5.01п, ТК-5.03, ТК-5.05: руководство по эксплуатации, паспорт. - Коломна, 2005.
----------♦-------------
