CC BY
28
Бабокин Геннадий Иванович, д-р техн. наук, профессор, babokingi-nov@yandex.ru, Россия, Москва, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», Горный институт,
Деревнин Игорь Андреевич, магистрант, derevninja@mail.ru, Россия, Москва, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», Горный институт
POWER STABILIZATION SYSTEM OF THE ELECTRIC DRIVE OF THE CONE CRUSHER
G.I. Babokin, I.A. Derevnin
A system for stabilizing the power of an electric drive of a cone crusher with a belt feeder with a gearless drive based on a synchronous motor with permanent magnets is considered and the results of mathematical modeling of the system when the strength of the shot material changes. It is shown that the use of the power stabilization system increases the energy efficiency of the crusher.
Key words: cone crusher, power stabilization system, permanent magnet synchronous motor.
Babokin Gennady Ivanovich, doctor of technical sciences, professor, babokingi-nov@yandex.ru, Russia, Moscow, National University of Science and Technology «MISiS», Mining Institute,
Derevnin Igor Andreevich, master's, derevnin_ia@mail.ru, Russia, Moscow, National University of Science and Technology «MISiS», Mining Institute
УДК 621.31
DOI: 10.24412/2071-6168-2021-8-273-283
ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВОГО КОМПЛЕКСА
Ю.А. Сычев, М.С. Ковальчук, А.А. Алдашов, В.А. Сериков, А.А. Пастухова
В статье представлен обзор основных проблем при интеграции интеллектуальных систем электроснабжения на предприятиях минерально-сырьевого комплекса. Проведен анализ ключевых проблем на предприятиях минерально-сырьевого комплекса, препятствующих или осложняющих процесс интеграции. Проанализированы проблемы, связанные с самой интеграцией интеллектуальных систем электроснабжения.
Ключевые слова: минерально-сырьевой комплекс, интеллектуальные системы электроснабжения, преобразователи частоты, распределённая генерация, качество электроэнергии.
Влияние, которое оказывают предприятия минерально-сырьевого комплекса на экономику в России является всем известным фактом. Позиция Российской Федерации на геополитической и экономической арене во многом зависит от качества, количества и цены добываемых минеральных ресурсов (металлы, нефть, газ и т.д.). Несмотря на то, что на территории Российской Федерации находится большое разнообразие полезных ископаемых, ощущается необходимость в развитии методов добычи, переработки и разведки этих ресурсов [1].
Согласно анализу тенденции развития минерально-сырьевого комплекса, далее МСК, становится ясным, за последнее время количество высокотехнологичного оборудования на таких предприятиях растет. Следовательно, новое оборудование оказывает влияние на существующую энергосеть, в частности на качество электроэнергии. Это подводит к тому, что необходимость совершенствования существующих систем электроснабжения является неизбежностью. В качестве решения или метода можно использовать интеллектуальные системы электроснабжения. Однако важно понимать, что у данной системы есть свои достоинства и недостатки. Для того, чтобы в результате интеграции интеллектуальных систем получить наиболее эффективный и оптимальный результат, нужно изучить проблемы, связанные с разработкой интеллектуальных систем контроля качества электроэнергии предприятий МСК [2-3].
Необходимость развития интеллектуальных систем электроснабжения обусловлено удаленностью новых предприятий МСК от единой энергосети. Говоря иначе, у данных потребителей может присутствовать дефицит источников электрической энергии. Другой причиной необходимости развития данных сетей является усиление требований к качеству электроэнергии и к надежности со стороны потребителей. Еще одним требованием к переходу является наличие квалифицированных кадров в энергетической отрасли на горнодобывающих предприятиях. Тут речь идет о том, что присутствует проблема перехода немалой доли работников энергетической отрасли, принимавших участие в проектирование, создании и развитии энергетического комплекса, уходят на пенсию. И несмотря на то, что данная проблема решается, но она все еще остается актуальной как в России, так и за рубежом. Еще одной проблемой является недостаток институтов для подготовки высококвалифицированных кадров. [4-5].
Образ или структура интеллектуальных систем. Интеллектуальные система электроснабжения - это распределенный комплекс электротехнического, аппаратного и программного обеспечения оборудования, необходимого и достаточного для безопасного, рационального и эффективного управления электроснабжением объекта.
Данная система электроснабжения использует открытые протоколы обмена данными между различными элементами через сетевые контроллеры, позволяя создать распределенную инфраструктуру, которая имеет высокую степень открытости для наращивания и модернизации [6].
Доля энергопотребления на предприятиях МСК технологическими процессами достаточно велика. Ее диапазон может колебаться между 10-40% от общего объёма затрат. Например, в условиях нефтегазодобычи и производства алюминия энергетическая составляющая достигает 35 %, при транспортировке нефти и газа - 70-80 %. Самые большие затраты энергии наблюдаются на объектах, выполняющих потребление, распределение и преобразование электроэнергии [7-8].
Реализация интеллектуальных систем электроснабжения подразумевает наличие распределенной генерации. Наступление нового десятилетия началось с лозунгом о сокращении выбросов СО2, следовательно, увеличения доли распределенной генерации (РГ), которая включает возобновляемые источники энергии и не возобновляемые источники энергии. Поскольку размер энергогенерирующих агрегатов становится меньше, эти агрегаты обычно подключены к сетям среднего и / или низкого напряжения, а не к сетям высокого напряжения. Внедрение распределенной генерации приводит к различным технические проблемам, таким как перенапряжение, перегрузка кабелей, а также влияет на качество электроэнергии, поставляемой потребителями в сеть НН. Надежность сети низкого напряжения может стать причиной озабоченности при внедрении распределенной генерации. Несмотря на то, что технологии интеллектуальной сети предназначены для решения проблем из-за изменений в традиционной сети, они же и могут стать причиной этих изменений [9-10].
Один из ключевых элементов концепции умной сети - это интеграция распределенной генерации (РГ) и системы накопления энергии (СНЭ), которые могут позволить использовать географически распределенные возобновляемые источники энергии
и ресурсы (ВИЭ). В этом смысле следует обратить внимание на уровни напряжения распределительных сетей, в частности на средний уровень напряжения (СН) и низкий уровень напряжения (НН). Фактически в таких сетях есть широкий географический охват, таким образом, их переход к умным сетям действительно могут позволить полностью использовать ВИЭ. С этой точки зрения, интеллектуальные сети представляют собой один из наиболее эффективных способов для достижения цели ЕС 20-20-20. Об этом говорится на Форуме крупнейших экономик по энергетике и климату («Технологический план действий: умные сети», 2009 г.) и подтверждено в программе Horizon 2020 («безопасный, чистый и эффективная энергия»). Это подразумевает полное переосмысление менеджмента и управления распределительными сетями среднего напряжения (СН), а также переход от «пассивных» сетей с однонаправленными энергетическими потоками и низкого уровня интеллекта и автоматизации функций, к активным «умным сетям», с двунаправленным потоком энергии (за счет увеличения РГ) и высокого наличия поля распределенных интеллектуальных устройств в рамках архитектуры SCADA (Диспетчерский контроль и сбор данных). Эта цель может быть достигнута только при наличии надлежащей двусторонней коммуникационной инфраструктуры «всегда на связи». Развитие такой инфраструктуры позволило бы реализовать ряд интеллектуальные функции для автоматизации и дистанционного управления, обнаружением расположения неисправностей и их изоляция, сервисное восстановление, регулировка напряжения, контроль качества электроэнергии, защита от мгновенный запрет повторного подключения генератора к распределительной сети, система диагностика и так далее [10-11].
Как и в прошлом, большая часть энергии производилась на высоких уровень напряжения, вся сеть была спроектирована для однонаправленного потока мощности. Из-за растущей интеграции подразделений распределенной генерации (РГ). Еще одна проблема будущего связанная с управлением сетью и ее эксплуатацией - это переход к двунаправленному процессу поставок. Это приводит к совершенно новым требованиям к будущим интеллектуальным сетям. Таким образом, для реализации требует подход на основе кластерной системы энергоснабжения (КСЭ). Основная идея этой концепция заключается в использовании функций управления, согласно которой учитывается работа на уровне передачи и на уровне распределительной сети, что позволяет обеспечивать сосуществования обеих концепций [12]. Для физической реализация этого подхода, нужны многофункциональные мощные электронные регуляторы, которые размещаются между нужными кластерными областями. Одна из этих частей устройств - умная сеть инвертор. Поэтому сначала требуется анализ состояния сети в распределительных сетях низкого напряжения [13].
Обзор существующей электрической сети на предприятиях МСК. На данный момент до сих пор присутствует проблема морального устаревания, существующего электротехнического и электросетевого оборудования. Например, на 2019 год системы электроснабжения в Западной Якутии (Мирнинский горно-обогатительный комбинат (МГОК)) работают в автономном режиме, у них практически отсутствуют резервные источники электроэнергии. В добавок у линий электропередач, по который поставляется электроэнергия на МГОК большая протяженность, они имеют проблемы с пропускной способностью и у них не наблюдается наличие резерва. Помимо всего этого состояние электротехнического оборудования на электрических станциях и состояние ЛЭП можно охарактеризовать по надежности как недопустимо низкое. Еще одна проблема- это недостаток укомплектования обслуживающим персоналом штатов электрических станций и ремонтных бригад [14-15].
Еще одной проблемой при интеграции интеллектуальных сетей является экономическая составляющая. На предприятиях МСК доля потребления электроэнергии электрическим приводом может достигать 60%. Так где есть потребление присутствуют и потери электроэнергии. Таким образом на крупных горных предприятиях у электрического привода доля от общих потерь электроэнергии в системе электроснабжения
может достигать 60-70%. Это подводит к необходимости рационального использования электроэнергии. В качестве примера в [14] приводятся предприятия АК «АЛРОСА», где было принято решение о внедрении частотно-регулируемого привода (ЧРП). Однако большим препятствие является стоимость ЧРП. Авторы указывают, что стоимость преобразователей частоты с номинальной мощностью 200 кВт начинается от 1 млн рублей и это при том, что будут присутствовать другие расходы. Однако в случаях предприятий с морально устаревшим оборудованием, где присутствует необходимость глобальной, в рамках предприятия, замена электротехнического оборудования, закупка частотных преобразователей - неизбежность [16-17].
В [18] автор проводит оценку от внедрения ПЧ на различные объекты с характерными для них проблемами. Автор в статье показал эффективность внедрения ПЧ на скиповую подъемную установку, шаровую мельницу технологического закладочного комплекса, главную вентиляторную установку и на пульпанососную установку. В первом случае была решена проблема несинусоидальности, во втором - превышение пускового тока, провалы напряжения и отключение питающих ячеек, в третьем - более эффективное расходование электроэнергии, в четвертом - обеспечил поддержание коэффициента гармонических составляющих в промежутке между 2,4 и 6,6 %, что соответствует требования ГОСТ-32144 о поддержании данного коэффициента не выше 8%. Однако автор отмечает что 21,5 % измерений превышают значение 5%, а это не удовлетворяет требованиям ГОСТ-32144.
Другой неизбежностью может стать то, что установка преобразователей частоты подведет к проблеме электромагнитной совместимости (ЭМС). Важнейшим аспектом проблемы ЭМС статических преобразователей с потребителями электроэнергии, входящими в состав системы электроснабжения предприятий минерально-сырьевого комплекса, является генерирование преобразователями высших гармоник тока и напряжения. Все это, в свою очередь, ведет к сокращению срока службы электрооборудования из-за перегрузки магнитных цепей, дополнительного нагрева, ускоренного старения изоляции. Именно преобразователи являются основной причиной ухудшения таких показателей качества электрической энергии, как коэффициент искажения синусоидальности кривой напряжения Ки и коэффициента п-й гармонической составляющей напряжения Ки(п)[19-20].
Форма тока, потребляемого из сети, зависит от схемы выпрямления. Наиболее характерные кривые (рисунок) построены в предположении, что цепь нагрузки содержит бесконечно большую индуктивность, т.е. выпрямленный тока идеально сглажен. Кривая тока на рисунке (а) принадлежит однофазной сети двухполупериодной и однофазной мостовой схема выпрямления. Кривая тока на рисунке (б) свойственна трехфазной двухполупериодной мостовой схеме и, наконец кривая тока на рисунке (в) характерна для комбинированных схем выпрямления обеспечивающих двенадцатифазную пульсацию выпрямленного напряжения [19, 21].
Форма тока, потребляемого из сети различными схемами выпрямления
276
Токи, потребляемые выпрямителями из сети, содержат основную гармонику,
частота которой равна частоте напряжения сети, и некоторый спектр высших гармоник.
Так, кривая тока на рисунке (а) представляется рядом Фурье следующего вида:
4Ь / sin3wt sin5wt sinnwt \
i(a)t) =—(sina)t + —-— + —-— + ■■■ +-+■■■) (1)
Kn\ 3 5 n )
Помимо вышеуказанного существует проблема качественной и эффективной эксплуатации электротехнического оборудования. В [22] авторы подчеркивают необходимость в переходе от технического обслуживания по регламенту и по выходу из строя к обслуживанию по состоянию оборудования. Они отмечают, что данную проблему, на момент написания статьи, решали с помощью метода анализа вибраций отдельных элементов агрегата и акустических колебаний. Однако данный метод не лишён недостатков и требует непосредственного доступа к электротехническому оборудованию. А это в свою очередь зачастую невозможно.
Проблемы реализации интеллектуальных систем. Для работы систем мониторинга Smart Grid необходимо достаточно большое количество подконтрольных датчиков. В связи с этим существует проблема необходимости в увеличении у каналов связи полосы пропускания, ведь без этого работа измерительных датчиков в режиме реального времени попросту невозможно. Это подводит к необходимости выбора методов снятия данных с датчиков наиболее оптимальным образом [23-24].
Одними из ключевых элементов любой интеллектуальной системы электроснабжения являются интеллектуальные счетчики и точек агрегации данных (ТАД). Интеллектуальные счетчики отвечают за регистрацию потребления энергии или информации о тарифах. ТАД собирают информацию с разных умных счетчиков и направляют ее на шлюзы сети. Для сети расположение ТАД и интеллектуальных счетчиков сильно влияет на производительность связи. Это в свою очередь может влиять на потребление энергии, скорость передачи и сквозная задержка в сети. Следовательно, необходимо осуществлять выбор расположения ТАД по отношению к умным счетчикам. Данную проблему можно разделить на две составляющих. Первая цель - минимизировать среднее расстояние между точками доступа и интеллектуальными счетчиками. Вторая цель - минимизировать максимальное расстояние между ТАД и умными счетчиками [25-26].
С другой стороны, существует проблема, связанная с длинами кабельных соединений. На предприятиях минерально-сырьевого комплекса системы мониторинга линии кабельных соединений между датчиком и центром управления достаточно протяженные и разветленные, что ведет к росту стоимости поддержания структурированной системы кабельных соединений [26].
Помимо всего прочего, как и любое современное электрооборудование Smart Grid требует технического обслуживания. Для того, чтобы понять масштаб всей системы Smart Grid. Согласно концептуальной модели интеллектуальной сети, установленной Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST), структуру Smart Grid выделяет семь областей: массовое генерация, передача, распределение, потребление, операции, рынки и поставщики услуг. В дополнение к этому, IEEE рассматривает Smart Grid как «большая система систем», где каждый домен NIST Smart Grid разделен на три Базовых уровня Smart Grid: (I) уровень мощности и энергии, (II) уровень связи и (III) ИТ / компьютерный уровень. Взаимодействие этих уровней через сложную инфраструктуру ИКТ привносит интеллектуальные данные в сеть и позволяет ей предоставлять заинтересованным сторонам новые дополнительные услуги. Исходя из этого элементы Smart Grid, которые находятся в семи вышеуказанных областях требуют постоянного обслуживания и контроля [27-28].
Экономическая диспетчеризация и единичные обязательства являются важными проблемами, которые необходимо решить, чтобы обеспечить поставку высококачественной электроэнергия для потребителей при работе в контексте интеллектуальной сети. Высокое проникновение возобновляемых источников энергии, большое количество энергии, которое может быть сохранено, и различные методы, используемые в ал-
горитме экономической диспетчеризации, которые традиционные и современные методы. Все эти аспекты должны быть учтены при интеграции Smart Grid в существующие системы электроснабжения. Так же нужно помнить о том, что большинство заказчиков заинтересованы в электроэнергии с высоким показателем качества и минимальных расходах на эту электроэнергию. При этом важным фактором остается и стабильность данной системы, ведь при попытках интеграции интеллектуальных сетей и систем необходимо поддерживать надежность, безопасность и стабильность существующих систем. Так же необходимо учитывать стоимость эксплуатации и обслуживания [2930].
Проблемы реализации интеллектуальных систем контроля качества ЭЭ.
Если рассматривать интеграцию интеллектуальных систем электроснабжения в сети на переменном токе нужно разобрать влияния первых на качество электроэнергии у вторых. С точки зрения качества электроэнергии (КЭ) микросети работают в двух различных режимах: соединение и изолирование. Неблагоприятные воздействия на КЭ ожидаются не только во время автономных операций. но также во время переходов между изолированной и подключенной к сети операциями. Эти переходы могут заставить некоторые элементы распределенных энергетических ресурсов (РЭР) переключаться, что позволит перейти из режима управления напряжением (во время автономных операций) в режим управления током (во время подключения к сети), тем самым вызывая проблемы со стабильностью напряжения из-за задержки в обнаружении ненамеренных автономизаций [31].
В автономном режиме более высокая динамика и более широкий диапазон взаимодействий между нагрузки на микросети и доступные малые или средние габаритные РЭР приведут к более выраженным, более частые и продолжительные колебания напряжения и частоты. Нужно понимать, что это может быть дополнительно усилено уменьшенной мощностью короткого замыкания и индукцией в микросетях.
Интерфейсы силовой электроники РЭР, подключенные к микросети, включают традиционные топологии сетевого подключения, которые могут привести к нежелательно высоким уровням гармонических искажений, когда они подключены к электросети. Самокоммутируемый ШИМ (широтно-импульсный модулятор) управляемый инверторами обычно создают супрагармоники (форма волны искажения в диапазоне от 2 до 150 кГц) [32].
Для статических характеристик микросетей необходимо низкое отношение X / R линии распределения полное сопротивление может повлиять на точность распределения нагрузки инверторов, что обычно приводит к дисбалансу в трехфазной сети. Кроме того, гармоники и дисбалансы плохо компенсируются соединением нелинейных и неуравновешенных нагрузок. Для динамического режима микросетей необходимо учитывать вольт-амперные и частотные зависимости откликов нагрузки при выборе характеристик падения для блоков РЭР; в противном случае контроллеры могут не обеспечить надлежащее совместное управление и привести к нестабильности [31, 33].
Далее речь пойдет о сетях постоянного тока. Проблемы КЭ в микросетях постоянного тока связаны с различиями между идеально постоянным напряжением в сетях постоянного тока и фактическим напряжением, обеспечиваемым силовыми электронными преобразователями. В микросетях постоянного тока были выявлены четыре фундаментальные проблемы КЭ:
1. Искажение формы сигнала в системах постоянного тока связано с наличием колебаний тока и напряжения (стационарных неэлектрических составляющих), которые можно рассматривать как аналогичные переменным гармоники. Управление гармоническими токами, создаваемыми преобразователем нагрузки, или пульсациями напряжения, создаваемыми преобразователем РЭР достигается с помощью фильтров электромагнитных помех (ЭМП), которые обычно размещаются на соединении с шиной постоянного тока.
2. Емкость фильтров электромагнитных помех может потреблять значительный пусковой ток, при включении нагрузки, подключенной к системе постоянного тока, тем самым вызывая колебания напряжения в точке подключения нагрузки. Когда они превышают диапазон рабочего напряжения, некоторые нагрузки могут отключаться.
3. Неисправности, возникающие в системах постоянного тока, которые питаются через преобразователи РЭР и ограничиваются номинальной мощностью преобразователей и соответствующими схемами защиты/управления. Чтобы увеличить токи замыкания до значений, которые приведут к отключению защиты системы, емкость фильтра ЭМП должна быть увеличена, что затем приведет к увеличению пусковых токов.
4. Выбор подходящей конфигурации заземления для распределительной системы постоянного тока оказывает влияние на КЭ и безопасность, особенно при неисправностях. Тип заземления будет определять путь тока при замыкании на землю и влиять на уровень тока замыкания, в том числе на опасность поражения электрическим током человека, контактирующего с пораженной цепью замыкания [31,34].
Говоря о качестве электроэнергии нужно понимать какое влияние оказывают интеллектуальные системы электроснабжения.
Медленные и быстрые изменения напряжения. Профиль напряжения сети можно разделить на два состояния: медленные колебания напряжения и быстрые изменения напряжения. Эти изменения напряжения или возмущения уровня напряжения относятся к переходному процессу, обусловленному подключением генераторов к сети или отключением. Распределенные генераторы также оказывают влияния и могут стать причиной возмущения уровней напряжений в сети. Быстрые изменения напряжения происходят при подаче активной мощности в сеть. Уровень напряжения может измениться в тех случаях, когда мощность впрыскивается в середину линия. Для таких операций, связанных с активной мощностью, принято использовать устройства CVR (в переводе с английского значит «Сохранение энергии уменьшением напряжения») для снижения напряжения питания и для снижения потребления электроэнергии низковольтными потребителями. Ожидается, что диапазон напряжений будет поддерживаться в диапазоне от 0,94 до 1,1 о.е. CVR помогает поддерживать уровень напряжения в распределительной сети как можно ниже.
Быстрые изменения напряжения могут стать причиной роста дозы фликера. Быстрые изменения напряжения происходят за счет коммутационного действия переключателя ответвлений (обмоток трансформатора) под нагрузкой (OLTC). Величина быстрого изменение напряжения зависит от количества ступеней в переключателе ответвлений. Значение 2%-2,5% упоминается для обмоток трансформаторов.
Гармонические искажения. Значения полного гармонического искажения (ПГИ) тока и напряжения имеют тенденцию изменяться после реконфигурации. Сочетание нагрузок из-за реконфигурации может способствовать увеличению или уменьшению значений ТНО. Реконфигурация также может привести к увеличению числа включений трансформатора, что способствует искажению второй гармоники. Переходные процессы, вероятно, происходят из-за включения трансформатора из-за изменения нагрузки в сторону более низкого сопротивления. Использование интеллектуальных счетчиков высокой гармоники энергетическая и распределенная фильтрация обеспечивает минимальное сетевое сопротивление для основной гармоники.
Переходные процессы переключения. Использование коммутируемых конденсаторных батарей приводит к коммутационным переходным процессам. Кроме того, несколько конденсаторных батарей приводят к обратным переходным процессам переключения, которые способствуют более высокой частоте колебаний. Это приводит к дальнейшему усилению колебаний. Величина переходного процесса возбуждения конденсатора напрямую связана с демпфированием, имеющимся в сети. Исследования, связанные с пределами демпфирования, необходимы для коммутационных переходных процессов в распределительной сети [35].
Заключение. На основании вышеперечисленной информации можно сделать вывод, что для интеграции интеллектуальных систем электроснабжения необходимо:
1. Достаточно ощутимое финансирование. Высокотехнологическое оборудование и сети требуют достаточно значимых капиталовложений;
2. Наличие у существующих систем электроснабжения достаточных характеристик и требуемого состояния и качества для интеграции интеллектуальных систем электроснабжения;
3. Грамотное проектирование, которое будет учитывать недостатки интеллектуальных сетей, которые могут стать потенциальным источником новых проблем;
4. В соответствии с концепцией интеллектуальных и переходом к чистой энергетике требуется наличие распределенной генерации и возобновляемых источников энергии. Так же для развития интеллектуальных сетей необходимо наличие системы накопления электроэнергии.
Список литературы
1. О развитии минерально-сырьевого комплекса России / А. В. Волков, А. А. Сидоров // Вестник Российской академии наук. 2015. № 4. С. 351-358.
2. Energy-efficient power supply system for mines / S.A. Linkov, V.V Olizarenk, A.A. Radionov, O.A. Sarapulov // Procedía Engineering 129 ( 2015 ) 63 - 68.
3. Рациональное электропотребление на горных предприятиях / Н.М. Кузнецов // Труды Кольского научного центра РАН. 2011. №4. - С. 128-135.
4. Инновационное развитие электроэнергетики на базе концепции Smart Grid / Б. Б. Кобец, И. О. Волкова. М.: ИАЦ Энергия, 2010. — 208 с.
5. Особенности внедрения интеллектуальных энергосетей Smart Grid / Д.С. Гришин, Д.В. Пащенко, М.П. Синев, Д.А. Трокоз, М.В. Яровая // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2017. - С. 109-115.
6. Карпиленко Ю. А. Концепция интеллектуальной системы электроснабжения от группы «РУСЭЛТ» / Ю. А. Карпиленко, В. П. Климов // Периодический научно-технический журнал Практическая силовая электроника. 2010. № 2. С. 33-38.
7. Абрамович Б. Н. Проблемы обеспечения энергетической безопасности предприятий минерально-сырьевого комплекса / Б. Н. Абрамович, Ю. А. Сычев // Записки Горного института. 2016. Т. 217. С. 132-319.
8. Технические средства повышения энергоэффективности систем электроснабжения предприятий минерально-сырьевого комплекса / О.В. Нос, М.А. Дыб ко // Горный журнал. 2019. №5. С. 82-86.
9. Анализ энергопотребления на горных предприятиях / А.П. Матвеев // XI Международная студенческая конференция «Студенческий нучный форум 2019». 2019.
10. Realization of Smart Grid Employing PowerRouter / Rahul Gopakumar, Ballard Asare-Bediako, Han Slootweg, P. F. Ribeiro, Annepieter Haytema // Conference: Universities Power Engineering Conference (UPEC). 2012.
11. Narrowband power line communications for medium voltage Smart Grids / Giovanni Artale, Antonio Cataliotti, Valentina Cosentino, Salvatore Guaiana // 2014 IEEE International Conference on Smart Grid Communications, SmartGridComm. 2014.
12. Научные проблемы распределенной генерации / С. А. Ерошенко, А. А. Карпенко, С. Е. Кокин, А. В. Паздерин // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2010. №12. - С. 126-133.
13. Системы распределенной генерации SMART GRID / А.Н. Трепашко, С.Г. Гапанюк // Актуальные проблемы энергетики. 2017. С. 103-106.
14. Энергоэффективность и энергосбережение в системах электроснабжения горнодобывающих предприятий / Н. С. Волотковская, А. С. Семенов, О. В. Федоров // Вестник Гомельского государственного технического университета им. П.О. Сухого. 2019. C. 52 - 62.
15. Multilevel and 4-leg Topology for Smart Grid Inverter / J. Kortenbruck, T. Premgamone, S. Leksawat, E. Ortjohann, D. Holtschulte, A. Schmelter, D. Morton // Conference: 2016 IEEE International Energy Conference (ENERGYCON). 2016.
16. Анализ структуры и технического состояния западных электрических сетей Республики Саха (Якутия) / Н. С. Волотковская, А. С. Семенов, О. В. Федоров // Изв. высш. учеб. заведений. Проблемы энергетики. 2018. Т. 20, № 11/12. С. 4655.
17. Организационные и технические мероприятия по снижению потерь в западных электрических сетях Якутскэнерго РС (Я) / А. В. Юрченко, И. В. Забегин, В. В. Евсеенко // Горный информ.-аналит. бюл. - 2011. - № 10. - С. 234-238.
18. Анализ эффективности применения частотно-регулируемого электропривода в условиях алмазодобывающих предприятий / А. Н. Егоров // Горный журн. 2019. № 2. С. 77-82.
19. Оценка влияния преобразовательной нагрузкина искажения кривых тока и напряжения / Ю.А. Сычёв // Записки Горного института. Т.159. Часть1. 2004. С. 123125.
20. Сопоставление ианализ результатов контроля качества электроэнергии всистемах электроснабжения горных предприятий / Я.С. Харитонов, Ю.В. Бебихов, А.Н Егоров // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований № 4, 2019. С. 54-59.
21. Электромагнитная и электромеханическая совместимость в электротехнических системах с полупроводниковыми преобразователями / В. И. Вершинин, Э. А. Загривный, А. Е. Козярук. Изд. Санкт-Петербургский горный институт имени Г.В. Плеханова, Санкт-Петербург 2000. 66 с.
22. Диагностика и оценка остаточного ресурса электромеханического оборудования, работающего в тяжелых условиях, по электрическим параметрам / А.Е. Ко-зярук, Ю.Л. Жуковский, С.В. Бабурин, А.А. Коржев, А.В. Кривенко // Записки Горного института. Т.192. 2011. С. 161-166.
23. Кубрин, С. С. Автоматизированная информационно-измерительная система технического учета электроэнергии для подземных горных работ / С. С. Кубрин, С. Н. Решетняк // Горный журн. 2016. № 1. С. 87-90.
24. Устройства и система мониторинга надежности электроснабжения и отклонения напряжения в электрических сетях 0,38 кВ / А.В. Виноградов, А.В. Виноградова, В.Е. Большев // Вестник НГИЭИ. 2017. №11 (78). С. 69-81.
25. Проблема электромагнитной совместимости. Электромагнитная обстановка и анализ источников помех для оборудования связи / Р.А. Колесников, В.Д. Зюзин, А.И. Воронцов, Р.С. Лопухов, Д.И. Багажков // Инновации и инвестиции. №10. 2020. С. 154-158.
26. Организация промежуточных узлов преобразования информации в инфраструктуре мониторинга Smart Grid / М.С. Шикова, И.В. Мельник // Вестник ХНТУ. 2015. № 3(54) С. 313-318.
27. A Clustering Algorithm for the DAP Placement Problem in Smart Grid / Guodong Wang, Yanixao Zhao, Yulong Ying, Jun Huang // Advanced Hybrid Information Processing. 2018. C. 349-359.
28. Modelling the Data Aggregator Positioning Problem in Smart Grids / G. Rolim, D. Passos, I. Moraes and C. Albuquerque // 2015 IEEE International Conference on Computer and Information Technology; Ubiquitous Computing and Communications; Dependable, Autonomic and Secure Computing; Pervasive Intelligence and Computing. 2015.
29. Smart Grid / Vlasios Tsiatsis, Stamatis Karnouskos, Jan Holler, David Boyle // Internet of Things. 2019. C. 257-268.
30. Smart Grid Communication Using Open Smart Grid Protocol / Mazhar Hussain, Ali Zohair, Umar Saeed, Sohrab Mirsaeidi1, Sijia Wang // Energy and Power Engineering. 2021. №13. С. 52-64.
31. Economic load dispatch problems in smart grid: A review / Tur Mehmet Rida, Abdulfetah Abdela Shobole, Frie Ayalew, Seada Hussen // International Engineering and Science Symposium. 2019.
32. Wireless Power Supply System / Mark Leach, Zhao Wang, Chenyue Wang, Ka Lok Man // Advanced Science Letters. 2015. №21. - С. 458-460.
33. Overview of metrics and their correlation patterns for multiple-metric topology analysis on heterogeneous graph ensembles / G. Bounova, O. de Week // Phys. Rev. E. 2012. №85. C. 106-117.
34. Review of methodologies and polices for evaluation of energy efficiency in high energy-consuming industry / M.-J. Li, W.-Q. Tao // Applied Energy 2017. № 187(1). С. 203215.
35. Smart grid and power quality issues / Amalorpavaraj Rini Ann Jerin, Natarajan Prabaharan, Nallapaneni Manoj Kumar, Kaliannan Palanisamy, Subramaniam Umashankar, Pierluigi Siano // Hybrid-Renewable Energy Systems in Microgrids. 2018. C. 195-202.
Сычев Юрий Анатольевич, канд. техн. наук, доцент, sychev_yua@pers.spmi.ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский горный университет,
Ковальчук Маргарита Сергеевна, канд. техн. наук, доцент, kovalchuk_ms@pers.spmi.ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский горный университет,
Сериков Владимир Александрович, аспирант, serikov.va@bk.ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский горный университет,
Алдашов Алексей Александрович, аспирант, Aldashov.lescha@gmail.com, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский горный университет,
Пастухова Анастасия Андреевна, магистрант, pas-
tukhova.anastasia@gmail.com, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский горный университет
PROBLEMS OF DEVELOPMENT OF INTELLIGENT POWER SUPPLY SYSTEMS AT THE ENTERPRISES OF THE MINERAL COMMODITY COMPLEX
Y.A. Sychev, M.S. Kovalchuk, A.A. Aldashov, V.A. Serikov, A.A. Pastukhova
The article presents an overview of the main problems in the integration of intelligent power supply systems at the mineral and commodity complex enterprises. An analysis of key problems in the enterprises of the mineral resource complex that impede or complicating the integration process. The problems associated with the integration of intelligent power supply systems are analyzed.
Key words: mineral resource complex, intelligent power supply systems, frequency converters, distributed generation, electricity quality.
Sychev Yuriy Anatolievich, candidate of technical sciences, docent, sychev_yua@pers.spmi.ru, Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg Mining University,
Kovalchuk Margarita Sergeevna, candidate of technical sciences, docent, koval-chuk_ms@pers.spmi.ru, Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg Mining University,
Serikov Vladimir Aleksandrovich, postgraduate, serikov.va@bk.ru, Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg Mining University,
282
Aldashov Aleksey Aleksandrovich, postgraduate, Aldashov. lescha@,gmail.com, Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg Mining University,
Pastukhova Anastasia Andreevna, graduate, pastukhova. anastasia@,gmail. com, Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg Mining University
УДК 621.311.22
DOI: 10.24412/2071-6168-2021-8-283-290
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ИЗМЕРЕНИЯ СОСТОЯНИЯ ФУНДАМЕНТОВ АНКЕРНЫХ ОПОР МЕТОДОМ УЛЬТРАЗВУКОВОГО ЗОНДИРОВАНИЯ В СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННОЙ ДИАГНОСТИКИ ПРОВОДОВ ВЛ
В.О. Акуличев, С.Ю. Захаров, И.А. Родионов, С.Г. Висич, М.В. Панарин, В.М. Степанов, А.А. Маслова
Рассмотрена математическая модель модуля дистанционной диагностики проводов воздушных линий по каналу измерения состояния фундаментов анкерных опор методом ультразвукового зондирования, которая реализуется на модуле и на сервере диспетчерского пункта электросетевой компании. Модуль вырабатывает управляющие сигналы на встроенные в опору излучатели ударного типа и излучатели ультразвуковых колебаний. Приемники ультразвуковых колебаний принимают сигналы, проходящие через бетон фундамента опоры воздушной линии электропередач от излучателей, и выдают в виде непрерывной аналоговой функции.
Ключевые слова: дистанционная диагностика, воздушная линия электропередач, фундамент, анкерная опора, измерение, ультразвуковое зондирование, диспетчерский пункт.
В России, как и во всем мире, запущен процесс цифровизации экономики и промышленности. Сегодня многие процессы управления российской энергосистемой уже интеллектуализированы: на объектах применяются автоматика, релейная защита, внедрены системы телеуправления и телемеханизации, энергокомпании считывают информацию с основных объектов оборудования, оснащенных необходимым объемом датчиков, налажен двусторонний обмен информацией. Для России процесс цифровиза-ции электросетевого комплекса - с одной стороны, естественная эволюция, а с другой -технологический ответ на внешние вызовы на фоне мировых тенденций [1-5].
На основе этих принципов ООО «СервисСофт» и филиалом «Тулэнерго» ПАО «МРСК Центра и Приволжья» разрабатывается серия модулей интеллектуальной диагностики воздушных линий электропередач воздушных линий (ВЛ) 6...220 кВ. В том числе ведется разработка математических моделей модулей диагностики проводов ВЛ 6.220 кВ. В данной статье рассмотрена математическая модель измерения состояния фундаментов анкерных опор методом ультразвукового зондирования в системе дистанционной диагностики проводов ВЛ.
В процессе дистанционного мониторинга фундаментов опор ВЛ по каналу измерения состояния фундаментов анкерных опор методом ультразвукового зондирования модуль вырабатывает управляющие сигналы на встроенные в опору излучатели ударного типа и излучатели ультразвуковых колебаний. Излучатель ударного типа математически представляется в виде реализации единичной импульсной функции 3, описывающей ударное воздействие на фундамент. Излучатели ультразвуковых колебаний характеризуются частотой ]уз, амплитудой Aуз и длиной импульса у ультразвукового воздействия на фундамент. Приемники ультразвуковых колебаний принимают
283
