CC BY
28
In article presents the comparative analysis of power efficiency of the electrotech-nical complexes for testing induction motors by a method of mutual load. The features of operation and application of different schemes depending on the power source of the tested machine are noted. Expressions that determine the composition of power losses in the known test schemes are obtained. The possible reasons for the decrease in the power efficiency of the test complex are revealed.
Key words: test complex, induction motor, load tests, energy efficiency, frequency converter.
Popov Denis Igorevich, candidate of technical sciences, docent, popovomsk@yandex. ru, Russia, Omsk, Omsk State Transport University
УДК 621.3
КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ РЕЗКОПЕРЕМЕННЫХ НАГРУЗОК МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ
В.И. Зацепина, Е.П. Зацепин, О.Я. Шачнев
Рассмотрены имитационные модели резкопеременных нагрузок в программной среде MatlabSimulink. Изображены необходимые составные части модели для воспроизведения необходимого графика нагрузки с подробным изложением применяемых блоков.
Ключевые слова: имитационная модель, резкопеременные нагрузки, дуговая сталеплавильная печь, нормальное распределение, график нагрузки.
Резкопеременные нагрузки наибольших амплитудных значений можно наблюдать в любом электросталеплавильном производстве, где используются электротермические установки - дуговые сталеплавильные печи. Мощностные показатели, формируемые дуговыми сталеплавильными печами в режиме плавки колодцев, свидетельствуют о генерации высших гармонических составляющих тока и напряжения, большой реактивной мощности в энергосистеме с последующими провалами напряжения на примыкающей шине [1].
С целью устранения негативных последствий от резкопеременных нагрузок необходимо построить имитационную модель [2, 3]. Наиболее целесообразно моделировать в системе MatlabSimulink, т.к. данный программный комплекс имеет огромное число настроек и подходов к моделированию практически любых систем электроснабжения и их процессов.
Наиболее простую резкопеременную нагрузку можно изобразить в виде блока "UniformRandomNumber", который использует для выбора случайных точек из заданного интервала нормальное распределение по амплитудной области. Принцип его работы основывается на правиле "трех сигм", т.е., если случайный сигнал имеет нормальное распределение, то вероятность ее отклонения от своего среднего значения не более чем на о составляет 68,27 %, не более чем на 2о - 95,45 % и не более чем на За - 99,73 % [6]. Рассмотрим такую модель на рис. 1.
Данная модель (рис. 1) использует блоки "UniformRandomNumber" (задает рез-копеременную нагрузку с нормальным распределением), "ControlledCurrentSource" и "Ground" (моделирует электроды дуговой сталеплавильной печи), "ThreePhaseSeriesRLCLoad" (необходим для последовательного соединения блока "ControlledCurrentSource" и печного трансформатора) и "Scope" (отображает характеристики тока и напряжения на электродах). Полученный график токовой нагрузки из блока "Scope"отразим на рис. 2.
О
RMS —к Meas UEme nt -
Scope
ьш
®
Un if arm Randa г NumbEf
О
tO
i-i-
ItrsIlEd ÜLffEnt SCL'Cí!
O
Souce2
Csnt'nílEd CurEnt Sauce
ThfEE-FhasE SEfiES PLC Load
Voltage M Ees uement2
ScapE3
Рис. 1. Модель резкопеременной нагрузки циклического характера
Рис. 2. Полученная резкопеременная нагрузка циклического характера
Моделируемая резкопеременная нагрузка с нормальным распределением может отображать работу циклического характера, т.е. условно среднее значение нагрузки находится в одних и тех же пределах амплитудной области [3]. Выход за пределы зоны нагрузки при неизменных параметрах характерен либо аварийным режимом, либо изменением сопряженных физических величин. Таким образом, модель, изображенная на рис. 1, может удовлетворять требованиям нагрузки циклического характера (рис. 2) при заданных параметрах электроустановок. Она достаточно быстро просчитывается, построение точек происходит в определенной амплитудной области и с целью уточнения расчетов можно увеличить точность выборки точек на блоке "Scope" и в основных параметрах конфигурации модели (рис. 3).
Configuration Parameters: statkom_new_dynamic1/Configuration (Active)
ilect:
Data Import/ Export
Optimization
Diagnostics
Hardware Implementation Model Referencing Simulation Target Code Generation Simscape
Simulation time Start time: |o.Q
Solver options
Type: | Variable-step
Max step size: auto
Min step size: auto
ode45 (Dormand-Prince)
Relative tolerance: le-3
Absolute tolerance: auto
Initial step size: [auto
Shape preservation: Disable All
N u m ber of consecutive m in steps: 1
Tasking and sample time options Tasking mode for periodic sample times:
□ Automatically handle rate transition for data transfer
□ Higher priority value indicates higher task priority Zero-crossing options
Zero-crossing control: Use local settings Time tolerance:
' Algorithm:
Signal threshold: auto
Number of consecutive zero crossings:
11000
OK I Pcancel Help Apply
Рис. 3. Параметры конфигурации имитационной модели
124
Следует отметить, что для получения достоверных данных в параметрах конфигурации (рис. 3) необходимо поставить адаптивный алгоритм (Adaptive), в графе Solver (метод решения) выбрать параметр ode45 (Dormand-Prince), либо ode23 (Bogacki-Shampine), т.к. они с относительным быстродействием могут просчитать сложный циклический график с минимальными погрешностями. Не рекомендуется, но допустимо поставить метод ode 23tb (stiff/TR-BDF2), обладающим высоким быстродействием, но при масштабировании будет отражаться ступенчатый график, что характеризует низкую точность выбранного метода.
Для того, чтобы в рамках одной модели отобразить несколько технологических процессов, например, для дуговой сталеплавильной печи - режимы расплавки металла (расплав, окисление, рафинирование), необходимо предусмотреть наложение графика резкопеременной нагрузки на ступенчатый график. Рассмотрим такую модель на рис. 4.
Данная модель использует блоки "SignalGenerator" (задает резкопеременную нагрузку c заданной частотой, амплитудой и привязкой ко времени симуляции), "PulseGenerator" (задает импульсный график с необходимой длительностью и частотой), "Sum" (накладывает графики от блоков "SignalGenerator" и "PulseGenerator"), "Mux" (переводит скалярный сигнал в векторый для восприятия блоком "Three-PhaseDynamicLoad"), "RMS" и "Scope" (данный блок отображает получаемый график в виде действующего значения, т.к. результирующий амплитудный график не воспринимается ввиду большого наложения точек) и "Three-PhaseDynamicLoad" (моделирует непосредственно дуговую сталеплавильную печь с заданной нагрузкой и задаваемыми параметрами [4], а также электротермических установок [7]).
Рис. 4. Модель резкопеременной нагрузки импульсного вида
Результирующий график резкопеременной нагрузки (рис. 5) отображает два процесса - расплав и окисление.
II !
II 1
Рис. 5. Импульсный график резкопеременной нагрузки
125
Программно-математический комплекс MatlabSimulink является перспективным комплексом по моделированию систем электроснабжения в том числе и при наличии специфических резкопеременных нагрузок [5]. Полученные графики в результате моделирования можно перенести и в интерфейс Microsoft Excel, что необходимо при комплексном анализе графиков нагрузок. Отметим, что вышеприведенные способы не единственные, однако они отражают основные аспекты воздействия резкопеременных нагрузок на общую систему электроснабжения.
На заключительном этапе моделирования необходимо проанализировать график, при необходимости провести вторую, третью, четвертую итерации с повышением точности каждого этапа на 1e1 (рис. 3, графа RelativeTolerance). В конечном итоге, при максимальной точности выявляются основные негативные воздействия конкретной системы электроснабжения и применяются известные методы по устранению или компенсации негативных факторов и их последствий.
Работа выполнена в рамках научного проекта № 17-48-480083 при финансовой поддержке РФФИ и администрации Липецкой области.
Список литературы
1. Зацепин, Е.П., Зацепина В.И. Минимизация провалов напряжения при совместной работе группы дуговых сталеплавильных печей // Промышленная энергетика. №1. 2009. C. 22-24.
2. Зацепин, Е.П. Колебания и отклонения напряжения в дуговых сталеплавильных печах // Сборник тезисов докладов научной конференции студентов и аспирантов Липецкого государственного технического университета в 2-х ч. Липецк, 2012. Ч 1. 345 c.
3. Зацепин Е.П., Зацепина В.И. Качество электрической энергии по напряжению в системах электроснабжения металлургических предприятий // Вести вузов Черноземья. Липецк, 2013. №1. С. 21-25.
4. Зацепин Е.П., Зацепина В.И., Шачнев О.Я. Анализ применения FACTS-устройств в системах с резкопеременными нагрузками // Вести высших учебных заведений Черноземья. Липецк, 2015. №4. C. 21-26.
5. Шпиганович А.Н., Зацепин Е.П., Зацепина В.И. Нормализация переходных процессов и компенсация возмущающих факторов в системах электроснабжения: монография. Елец, 2011. 165 с.
6. Шпиганович А.А. Функционирование систем электроснабжения: монография. Липецк, 2015. 212 с.
7. Володин И.М. Разработка и внедрение качество-повышающей технологии термической обработки поковок // Известия тульского государственного университета. Серия: Математика. Механика. Информатика, 2003. Вып. 1. С. 100.
Зацепина Виолетта Иосифовна, д-р техн. наук, профессор, vizats@,gmail. com, Россия, Липецк, Липецкий государственный технический университет,
Зацепин Евгений Петрович, канд. техн. наук, доцент, ezats@mail.ru, Россия, Липецк, Липецкий государственный технический университет,
Шачнев Олег Ярославович, аспирант, sh. ol. ya@yandex. ru, Россия, Липецк, Липецкий государственный технический университет
CLASSIFICATION MODELS FOR VARIABLE LOADS METALLURGICAL PRODUCTION
V.I. Zatsepina, E.P. Zatsepin, O.Y. Shachnev 126
Simulated model of variable loads in the software environment Matlab Simulink. Depicts the required parts of the model to reproduce the required load chart detailing the used blocks.
Key words: simulation model, variable load, electric arc furnace, normal distribution, graph of loading.
Zatsepina Violetta Iosifovna, doctor of technical Sciences, professor, vizats@,gmail. com, Russia, Lipetsk, Lipetsk state technical University,
Zatsepin Evgeny Petrovich, candidate of technical sciences, docent, ezats@,mail.ru, Russia, Lipetsk, Lipetsk state technical University,
Shachnev Oleg Yaroslavovich, postgraduate, sh. ol.ya@yandex. ru, Russia, Lipetsk, Lipetsk state technical University
УДК 621.3
БЕЗОТКАЗНОСТЬ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРЕДПРИЯТИЙ
Е.П. Зацепин
Рассматриваются вопросы безотказности электрических систем предприятий, приведена классификация методов исследования надежности. Рассмотрены основные возмущения электромагнитной совместимости микропроцессорных устройств.
Ключевые слова: система, релейная защита, средства автоматики, электрооборудование, перенапряжения, компенсация, обслуживание, емкостные токи, функционирование.
Количественный рост числа защитных средств приводит к увеличению случаев нарушений, в работе электрических систем вызванных неправильными действиями защиты. По материалам докладов сессии СИГРЭ в Швеции за 15 лет число таких нарушений выросло в 2 раза [1]. Развитие систем электроснабжения выдвигает на первое место повышенные требования к качеству работы релейной защиты и средств автоматики. Наряду с такими характеристиками как: селективность, чувствительность и быстродействие, надежность является одним из основных параметром систем релейной защиты и автоматики. Основной путь повышения безотказности систем состоит в совершенствовании элементной базы и применяемых схемотехнических решений. Надежность системы закладывается на этапе проектирования и ее расчета. Для одной и той же системы могут быть выбраны разные критерии, а так же составлены различные структурные схемы в зависимости от анализируемой функции и вида отказов. Существует большое количество различных методов расчета надежности, но при всем разнообразности их можно подразделить на три основные группы: аналитические, статистического моделирования и статистические.
Разновидности аналитических методов первых двух групп, в основном применяются для невосстанавливаемых объектов, используются с количественными показателями надежности при любых законах распределения наработки на отказ элементов системы. Третья группа методов определяется видом законов распределения наработки на отказ и восстановления отказов, а также степень сложности системы. На рис.1 приведена схема классификации математических методов исследования надежности.
127
