CC BY
7
АВТОМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ И ПРОИЗВОДСТВАМИ
УДК 62-144
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-12-504-509
МЕТОДИКА СБЕРЕЖЕНИЯ ЭНЕРГОРЕСУРСОВ, ПОТРЕБЛЯЕМЫХ АВТОНОМНЫМИ ИСТОЧНИКАМИ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ЗА СЧЁТ ИЗМЕНЕНИЯ РАБОЧИХ ХАРАКТЕРИСТИК СРЕДСТВ ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЯ
Д.Р. Абсалямов, Р.Р. Хальметов, В.М. Моторин, В.М. Сальников, А.Ю. Петров
В настоящей статье описана методика сбережения энергоресурсов, потребляемых автономными источниками электроснабжения (АИЭ) технических систем (ТС) за счёт изменения рабочих характеристик средств энергоснабжения. Опыт эксплуатации объектов наземной космической инфраструктуры (ОНКИ), показал, что энергопотребление различных технических систем носит резкопере-менный характер, что приводит к увеличенному расходу топлива АИЭ.
Ключевые слова: сбережение энергоресурсов, автономные источники электроснабжения, технические системы, рабочие характеристики.
Анализ существующих методик выравнивания графиков нагрузок и особенностей режимов потребления электроэнергии ТС показал целесообразность разработки способа, связанного с согласованием режимов работы силовой электротехники ТС, не изменяя объема потребляемой электрической энергии. Для работы систем электроснабжения (СЭ) при резко-переменных нагрузках авторами разработаны методики выравнивания нагрузки от потребителей СТС, учитывающая возможности потребителей-регуляторов перераспределять потребляемую мощность при ее резко переменном характере [1].
Применение подходов комплексного или одновременного (совместного) использования существующих методик, с учётом оптимизации затрат проработано не в полной мере.
При этом потребление условного топлива средствами энергоснабжения специальных технических систем является основным фактором, определяющим эффективность работы СЭ.
Проведенные исследования в форме пассивного многофакторного эксперимента на экспериментальной установке СЭ на базе ДЭС, реализованной в ООО «МПЗ», позволили получить комплексную модель потребления условного топлива Qyi в зависимости от технического состояния (1).
Qyr = -19,07 + 0,5574Ратм + 0,0065тнар + 0,021Рген+ +2.1V + 0.28ш22 -5.3т! - 0.929т2 - 0.723т1т2 (кг у.т./час),
(1)
где Ратм - атмосферное давление, кПа; тнар - время наработки, час; Рген - генерируемая мощность, кВт; т1 — использование первой разработанной методики; т2 — использование второй разработанной методики.
Обработка результатов эксперимента проводилась в 2 этапа. На первом этапе была получена модель потребления СЭ @ут имеющая зависимость от Ратм, тнар, Рген. матрица для расчета коэффициентов уравнения регрессии при обработке полученных данных представлен в табл. 1.
Для приведенной в таблице матрицы будет соответствовать модель следующего вида: СУт = ¿0 + ^1^1 + ¿2*2 +Ьз*з +Ь4Х12 +Ь5Х22 +Ь6Х32 + + Ь8Х2Х3 + Ь7Х1Х2Х3 (2)
Уравнение первой части модели проверялось на адекватность по критерию Фишера, а значимость коэффициентов по критерию Стьюдента. Итоговое уравнение первой части представлено выражением (3).
Сут = -19,03 + 0,5574 * Ратм + 0,0065 * тнар + 0,021Рген(кг у.т./час) (3)
Матрица расчета коэффициентов регрессии второй части модели, позволяющая найти влияние на Сут коэффициентов щ и и2, была получен из точек получения данных по расходованию условного топлива пассивного многофакторного эксперимента, представленных на рис. 1 и в табл. 2.
Таблица 1
Матрица расчета коэффициентов уравнения регрессии __
№ опыта Х„ Хх Х2 Х3 Х,2 Х22 Х32 Х1Х2 Х2Х3 Х1Х3 Х1Х2Х3
1 1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 0,27 0,27 0,27
2 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 0,27 0,27 0,27
3 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 0,27 0,27 0,27
4 1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 0,27 0,27 0,27
5 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 0,27 0,27 0,27
6 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 0,27 0,27 0,27
7 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 0,27 0,27 0,27
8 1 1 1 1 1 1 1 1 0,27 0,27 0,27
9 1 -1,215 0 0 0 0 0 0 0,75 -0,73 -0,73
10 1 1,215 0 0 0 0 0 0 0,75 -0,73 -0,73
11 1 0 -1,215 0 0 0 0 0 -0,73 0,75 -0,73
12 1 0 1,215 0 0 0 0 0 -0,73 0,75 -0,73
13 1 0 0 -1,215 0 0 0 0 -0,73 -0,73 0,75
14 1 0 0 1,215 0 0 0 0 -0,73 -0,73 0,75
15 1 0 0 0 0 0 0 0 -0,73 -0,73 -0,73
41
0.5
0.1
3(1,1) 8(0,1)
5(0.0)
И-Ш 9(0,1}
«11,1)
711,0)
0 0.1 0,5 I
Рис. 1. Расположение экспериментальных точек, соответствующих полиному 2-го порядка
для двух независимых переменных Ш1 и т2
Для приведенной в таблице матрицы будет соответствовать модель следующего вида:
дут = ь0 + ь1х1 + ь2х2+ь3х12 + ь4х22 + ь5хгх2 (4)
Полученное уравнение второй части модели проверялось на адекватность по критерию Фишера, а значимость коэффициентов по критерию Стьюдента. Итоговое уравнение второй части при фиксированных значениях внешних возмущающих факторов Ратм, тнар, Рген, представлено выражением (5).
(5)
С = 45.468 + 2.1 • V + 0.28-и22 -5.3 •и1 - 0.929 • и2 - 0.723 • щ ■
Матрица расчета коэффициентов регрессии
Таблица 2
№ опыта Х0 Х1 Х2 X,2 X,2 Х1 Х2 Y
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 +1 -1 10 -1 10 1 (+0,33) 1 (+0,33) +1 45,24
2 +1 +1 90 -1 10 1 (+0,33) 1 (+0,33) -1 44,66
3 +1 -1 10 +1 90 1 (+0,33) 1 (+0,33) -1 42,62
4 +1 +1 90 +1 90 1 (+0,33) 1 (+0,33) +1 41,58
5 +1 0 50 0 50 0 (-0,67) 0 (-0,67) 0 43,14
6 +1 -Ь (1) 90 0 50 ЬЛ2(+0,33) 0 (-0,67) 0 43,60
7 +1 L (1) 10 0 50 Ьл2(+0,33) 0 (-0,67) 0 42,79
8 +1 0 50 +1 (Ь) 90 0 (-0,67) ЬЛ2(+0,33) 0 42,06
9 +1 0 50 -1 (Ь) 10 0 (-0,67) ЬЛ2(+0,33) 0 44,91
Проверка качества полученной регрессионной модели представлена в табл. 3.
Таблица 3
Проверка качества полученной регрессионной модели_
Регрессионный показатель объекта исследования Коэффициент детерминации R2 Статистическая значимость F Средняя ошибка аппроксимации А, % Диапазон изменения остатков, %
расход топлива бут кг/ч 0,824 F=10,2 > Fтаб=3,8 4,47 -9..8,4
Комплексное уравнение на основе двух, ранее полученных частей (3 и 5) примет вид, показанный выражением (6).
Сут = -19,07 + 0,5574Ратм + 0,0065тШр + 0,021Рген+ (6)
+2.1 щ2 + 0.28и22 -5.3% - 0.929и2 - 0П23иЛи2 (кг у.т./час) ( )
Полученная регрессионная модель, позволяет подтвердить значимость разработанных методик и оценить эффективность разработанного способа [2]. Экспериментальная проверка эффективности предложенного способа была осуществлена на натурной модели автономного источника электроснабжения, созданной на экспериментальной базе ПАО «ЗВЕЗДА».
Сравнительная оценка расчетных и экспериментальных результатов реализации метода показала высокую степень сходимости расчетных и экспериментальных данных, представленных на рис. 2.
Тнар
Рис. 2. Сравнительная оценка расчетных и фактических результатов реализации способа
На основе полученной зависимости (6) возможно решение экономической задачи по оптимизации затрат на комплексное применение разработанных методик при модернизации имеющегося парка СЭ.
Для этого необходимо найти управляющие воздействие в виде коэффициента модернизации парка СЭ на базе ДЭС до ДЭС с МДП генератором (%) и управляющие воздействие в виде коэффициента использования способа выравнивания графиков нагрузок (и12), обеспечивающих выполнение условий минимизации @ут.
и* = а^тт{СЕ (Ц)>; (7)
Бей
где
Съ (и1, и2) = АТи + иТАи; ит = [м1,м2]; (8)
Т.
А = Оъа2) ; А =
а22а21/2 а21/2а22.
(9)
При следующих ограничениях:
Д = {0,1 < щ <0,9; 0,15<и2 < 0,85; См =щ +уи2} (10)
где первая часть, это система материальных ограничений, а вторая См - ограничения абсолютной стоимости на модернизацию.
См = (11)
где и - стоимости внедрения ДЭС до ДЭС с МДП генератором в СЭ и способа выравнивания графиков нагрузок.
Задача была решена методом наискорейшего градиентного спуска, применяемого для представленной постановки задачи при заданных исходных данных. Вектор антиградиента, задающий направление наибольшего убывания функции
( ^^ ^^ Л
УС (и(к-1)) =
дС (Б)
дС(Б)
кдС(и!)/и = и(к-1)'дС(и2)/и = и(к-1) Координаты конечной точки перемещения на к-ом шаге
и?) = и1к "1)(и(к-1))-у к =
дС(Б)
и2к) = и(к-1)(и(к-1))-у к =-
дС (и!)/и = и
дС(и)
(к-1):
(12)
(13)
(14)
дС(и2)/ и = и'
= Б(к-1)
где у к - величина шага перемещения.
Перпендикулярность векторов - УС (и(к-1)) и -УС (и(к)) из условия равности нулю скалярного произведения в к-й точке градиентного спуска т.е.
(-УС (и (к-1)))(-УС (и(к))) = 0 или УС (и(к-1))УС (и(к)) = 0 (15)
с учетом (8) выражение (11) примет вид:
( дС (и) V дС (и) дС (и) У дС (и) 1 0 (16)
дС (и)
дС(м1)/ и = и(к-1)
дС (М1)/ и = и(к)
дС (м2)/ и = и(к-1) 506
дС (м2)/ и = и(к)
Решение уравнения (17) совместно с (14), (15) позволяет определить величину у^ на к-ом шаге
поиска по методу наискорейшего градиентного спуска [3, 4]. Процесс поиска минимума в соответствии с (14), (15) будет продолжаться до тех пор, пока не будет выполнено условие:
УС (и(к)) <8 (17)
где е - требуемая точность определения функции С(И). С учетом (18) выражение (17) примет вид:
1
дС (И)
дС (М1)/ и = и
(к)
^ ( + -
/
дС (И)
дС (и2)/ и = и
(к)
<8
(19)
Условия по точности определения е функции С(И) задают требуемую область минимума функции От, которая определяется из выражения е=С^:С^т1п+12%.
Результаты решения уравнения (18) и вычисленные значения величины у к при пошаговом
поиске минимума по методу наискорейшего градиентного спуска с учетом условия (18) представлены в табл. 4 и на рис. 3-4.
Решение задачи оптимизации затрат
Таблица 4
Решения задачи оптимизации затрат
к "1(К) и2(к) Се £
кг.ут/час кг.ут/час
0 0,1 0,2 44,788 41,52
1 0,793 0,182 42,365 41,52
2 0,796 0,771 41,632 41,52
3 0,892 0,766 41,388 41,52
кг у.т./ч
Рис. 3. График зависимости расхода условного топлива от коэффициента управляющих
воздействий щ и и2
«9 1,0" 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5
О 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0
Рис. 4. Геометрическая интерпретация применения метода наискорейшего градиентного спуска
Экспериментальная проверка эффективности предложенного способа была осуществлена на натурной модели автономного источника электроснабжения, созданной на экспериментальной базе ПАО «ЗВЕЗДА».
Оценка качества метода проведена путем сравнения расчетных и экспериментальных результатов его реализации. Результаты показали высокую степень сходимости расчетных с экспериментальными данными, которая составила 7,5-12%.
Разработанный способ обеспечивает номинальный режим работы систем электроснабжения СТС на базе ДЭС, что увеличивает комплексный коэффициент использования на 30-35%, представленный на рис. 5.
Рис. 5. Изменение комплексного коэффициента использования СЭ на базе ДЭС после применения
разработанного способа
Расчёты, проведённые представленным способом, показали снижение удельного эффективного расхода топлива на 18-23%; снижение расходов условного топлива на 8-12%; повышение сроков автономности СТС на 8-12%; обеспечение номинального режима работы СЭ на базе ДЭС в режимах от 25110% нагрузки по мощности.
Разработанный способ обеспечения номинального режима работы средств энергоснабжения СТС при изменяющейся нагрузке, в отличие от известных, основан на комплексном применении разработанных методик, учитывающих зависимость удельного эффективного расхода топлива от частоты вращения вала дизель-генератора и нагрузки, а также на основе разработанного алгоритма, что позволяет повысить комплексный коэффициент использования средств энергоснабжения на базе ДЭС при изменяющейся нагрузке.
Список литературы
1. Абсалямов Д.Р., Хальметов Р.Р., Аитов Р.Н., Петров А.Ю. Прогнозирования технико-экономических показателей механического оборудования дизель-генераторов в процессе эксплуатации / Известия Тульского государственного университета. Технические науки, 2022. Выпуск 3. С. 71-75
2. Абсалямов Д.Р., Мосягин Р.А., Моторин В.М., Сальников В.М. Энерго-ресурообеспечение эксплуатации наземной космической инфраструктуры космодромов / Сборник статей XXIV межвузовской научно-практической конференции «Современные направления развития технологии, организации и экономики строительства» ВИ(ИТ) ВА МТО. 2021. Специальный выпуск 3 (15). С.17-24.
3. Абсалямов Д.Р., Николаев К.С. Обоснование применения регрессионного анализа для построения математических моделей специальных технических систем / Труды военно-космической академии имени А.Ф.Можайского. 2010. Выпуск 627. С 8-11.
4. Аверьянов В.К. Научно-технические основы энергосбережения в системах теплоснабжения специальных комплексов. Монография. ЛВВИСКУ. 1988. 160 с.
Абсалямов Дамир Расимович, д-р техн. наук, доцент, начальник кафедры, vka@mil.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космической академии имени А. Ф.Можайского,
Хальметов Рамиль Ряшидович, преподаватель, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космической академии имени А. Ф. Можайского,
Моторин Виктор Михайлович, канд. техн. наук, доцент, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского,
Сальников Вадим Михайлович, канд. техн. наук, старший научный сотрудник, доцент, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космической академии имени А. Ф. Можайского,
Петров Алексей Юрьевич, начальник отдела, a. y.petrov@adm. gazprom. ru, Россия, Санкт-Петербург, ПАО «Газпром»
THE METHOD OF SAVING ENERGY RESOURCES CONSUMED BY A UTONOMOUS SOURCES
OF PO WER SUPPLY OF TECHNICAL SYSTEMS BY CHANGING THE PERFORMANCE CHARACTERISTICS OF POWER SUPPLY FACILITIES
D.R. Absalyamov, R.R. Halmetov, V.M. Motorin, V.M. Salnikov, A.Y. Petrov
508
This article describes a technique for saving energy resources consumed by autonomous sources of power supply of technical systems by changing the performance characteristics of power supply facilities. The experience of operating ground-based space infrastructure facilities has shown that the energy consumption of various technical systems is sharply variable, which leads to increased fuel consumption of autonomous power supply sources.
Key words: energy conservation, autonomous power supply sources, technical systems, performance characteristics.
Absalyamov Damir Rasimovich, doctor of technical sciences, docent, head of the department, vka@mil.ru, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Halmetov Ramil Rashidovich, lecturer of the department, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Viktor Mikhailovich Motorin, candidate of technical sciences, docent, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Salnikov Vadim Mikhailovich, candidate of technical sciences, senior researcher, docent, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Mosyagin Roman Alexandrovich, candidate of political sciences, docent, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Petrov Alexey Yurievich, head of the department, a.y.petrov@qdm.sazprom.ru, Russia, St. Petersburg, PJSC «Gazprom»
УДК 681.5; 004.9
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-12-509-515
СОВОКУПНОСТЬ АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХ ТРЕБОВАНИЙ К БЕСПИЛОТНЫМ ЛЕТАТЕЛЬНЫМ АППАРАТАМ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ПРИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ РАЗЛИВОВ НЕФТИ
К.В. Егорова, С.С. Соколов, Т.П. Кныш
Возможность использования беспилотных летательных аппаратов для идентификации разливов нефти ставит ряд важнейших задач, связанных с выбором и обоснованием используемого аппаратно-программного оборудования. Цель текущей статьи состоит в анализе технических решений и характеристик, необходимых для возможности использования беспилотных летательных аппаратов в задачах идентификации разливов нефти. Авторами производится комплексное исследование представленного вопроса, включая описание необходимого технического оснащения и требований применительно к составу беспилотного летательного аппарата.
Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, разлив нефти, идентификация, техническое оснащение, технические характеристики.
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) активно используются при решении практических задач во многих профессиональных областях жизнедеятельности человека. Однако, наибольшую значимость и актуальность своего использования данные аппараты получили в нефтегазовой отрасли. Так, на основе БПЛА решается ряд важнейших задач из нефтегазового сектора, связанных с необходимостью произведения мониторинга и обнаружения различных объектов. Одной из таких задач, требующих применение инновационного инструментария цифровых технологий, является обнаружение и идентификация разливов нефти. Современные БПЛА представляют собой одно из наиболее эффективных, существующих на сегодняшний день, решений, предназначенных для автоматизированной идентификации разливов нефти. Технологический процесс решения данной задачи посредством беспилотных летательных аппаратов включает в себя ряд определенных этапов и действий [1].
Так, идентификация разливов нефти с использованием беспилотных летательных аппаратов делится на следующие основные этапы (рис.1):
1. Обеспечение непрерывного мониторинга. Для возможности оперативной и эффективной идентификации разливов нефти требуется непрерывное использование группы беспилотных летательных аппаратов. Современные технологические решения из области БПЛА имеют ограниченный запас мощности батареи и дальности ведения мониторинга. Важным моментом при обеспечении мониторинга является наличие возможности связи между БПЛА и их совместной организации для наиболее
