CC BY
178
продолжить исследования по следующим направлениям: дальнейшее совершенствование технологии нанесения тефлона на поверхность щеточного материала; проведение эксплуатационных испытаний щеток с тефлоновым покрытием на коллекторных машинах постоянного тока на предмет их коммутационной устойчивости и износных характеристик.
Омск : ОмГУПС, 2007.
Вып. 8.
ст. аспирантов ун-та. С. 128-133.
3. Авилов, В. Д. К вопросу об использовании тефлона при работе щеток электрических машин / В. Д. Авилов, П. Г. Петров // Проблемы и достижения в промышленной энергетике : материалы 8-й науч.-техн. конф. с междунар. участием. — Екатеринбург, 2008. — С. 104—107.
Библиографический список
1. Chmelik K. Kluzny kontakt v elektrickych strojich / K. Chmelik, F. Veselka. — Ostrava : KEY Publishing s. r. o., 2007. - 256 р.
2. Петров, П. Г. Совершенствование технологии анализа вольт-амперных характеристик щеточного контакта электрических машин / П. Г. Петров, А. Г. Бородулин // Повышение эффективности работы железнодорожного транспорта : сб. науч.
ПЕТРОВ Павел Геннадьевич, кандидат технических наук, доцент кафедры электрических машин и общей электротехники.
Адрес для переписки: [email protected], [email protected]
Статья поступила в редакцию 21.03.2015 г. © П. Г. Петров
УДК 621.316.1 Е. А. ТРЕТЬЯКОВ
Омский государственный университет путей сообщения
РЕГУЛИРОВАНИЕ
ПАРАМЕТРОВ РЕЖИМА В СИСТЕМЕ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ НЕТЯГОВЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ
Как известно, повышение энергоэффективности системы электроснабжения железных дорог может достигаться на основе измерений информативных параметров и реализации согласованных управляющих воздействий на исполнительные устройства регуляторов, позволяющие обеспечить заданные показатели надежности, качества электроэнергии и уровня потерь в реальном режиме времени. Решение комплекса вопросов, связанных с регулированием параметров режима в системе электроснабжения нетяговых потребителей железных дорог для повышения экономичности и надежности передачи и распределения электроэнергии, представляется весьма актуальным. Предложены и реализованы на модели методы интеллектуального управления режимами в системе электроснабжения нетяговых потребителей железных дорог, обеспечивающие повышение надежности, качества электрической энергии и снижения потерь.
Ключевые слова: система электроснабжения, нетяговые потребители, регулирование параметров режима, координация управляющих воздействий, интеллектуальный регулятор.
Постановка задачи. Электроснабжение нетяговых потребителей крупных железнодорожных станций и узлов (объекты инфраструктуры, в том числе локомотивного и вагонного хозяйства, культурно-бытовые объекты, сторонние потребители и др.) осуществляется непосредственно от подстанций электроэнергетических систем 110/6(10)/0,4 кВ или от тяговых подстанций 220 (110)/35/10 кВ. Электроснабжение нетяговых железнодорожных потребителей, расположенных на железнодорожных перегонах и железнодорожных станциях, находящихся на меж-подстанционных зонах (освещение промежуточных станций, остановочных пунктов, линейно-путевых зданий, устройств автоблокировки и др.), осуществляется, как правило, от линий продольного электроснабжения 6, 10, 35 кВ или от районных электросетей.
В настоящее время основой управления параметрами режима системы электроснабжения железных
дорог является оперативно-диспетчерское управление переключениями, выполняемое персоналом.
Между тем повышение энергоэффективности системы электроснабжения железных дорог может достигаться на основе измерений информативных параметров и реализации согласованных управляющих воздействий на исполнительные устройства объектов системы электроснабжения железных дорог, позволяющие обеспечить заданные показатели надежности, качества электроэнергии и уровня потерь в реальном режиме времени.
Режим работы сети характеризуется рядом параметров, которые можно изменять (регулировать). К их числу относятся активные и реактивные нагрузки потребителей (линий), нагрузки и ток линий тяговой и распределительной сети, напряжение в узлах электрической сети, уровень искажений напряжений.
Ряд авторов [1] применительно к управлению режимами системы тягового электроснабжения,
Рис. 1. Архитектура управления системой электроснабжения железных дорог для целей регулирования параметров режима
развивают известным метод ситуационного управления, основанный на введении понятия ситуации, классификации ситуаций и их преобразований. Количество состояний (классов) текущего режима электрической сети зависит от количества конфигураций топологий сети, переменных параметров режима или управляемых объектов системы электроснабжения (с учетом значений критериев разбиения). При невозможности отнести состояние системы к какому-либо классу синтезируется новый класс состояний.
Недостатком такого подхода является грубое усреднение параметров режима (и управляющих воздействий) внутри кластера из-за конечного числа сценариев управления и централизованный подход к управлению, исключающий регулирование параметров режима в реальном времени. Ситуационное управление вполне себя оправдывает, если существует управляющий орган (как правило, на базе контроллера), который выполняет мгновенные, дискретные действия, а если действия имеют продолжительность и могут накладываться друг на друга, то ситуационное исчисление становится довольно громоздким.
Зачастую при регулировании параметров режима электрической сети, в частности напряжения, используют устройства с применением fuzzy — логики [1], при этом осуществляется усреднение влияющих на напряжение факторов с использованием математического аппарата нечеткой логики для целей управления. В результате напряжение в конкретной точке распределительной сети может не соответствовать предъявляемым требованиям.
Классическим подходом к регулированию параметрами режима электрической сети является работа [2], согласно которой регулирование напряжения осуществляется в центре питания (с использованием РПН) в соответствии с условиями, требуемыми для той группы однородных потребителей, которые имеют наибольшую долю в общей нагрузке линий, присоединенных к данному центру питания. Для обеспе-
чения должного качества напряжения у остальных потребителей, получающих питание от этого центра питания, должны использоваться средства местного регулирования напряжения. Нескоординированная работа таких средств не может обеспечить заданные параметры режима.
Поэтому для разрешения представленных недостатков существующих подходов и развития перспективных требуется разработка методов оперативного управления системой электроснабжения железных дорог на основе современных технологий представления и обработки знаний (баз знаний) и онтологий, а также мультиагентного подхода [3, 4], основанного на измерениях информативных параметров и реализации управляющих воздействии в реальном времени во всех режимах, а также алгоритмов взаимодействия и координации элементов управляющей системы для реализации согласованных воздействий на исполнительные устройства объектов системы электроснабжения стационарных потребителей желез -ных дорог, позволяющие обеспечить заданные параметры надежности, качества электроэнергии и уровня потерь в реальном режиме времени.
Предлагаемые решения. Предлагаемый подход к регулированию параметров режима включает в себя архитектуру с распределенными центрами принятия решений (управляющие контроллеры-агенты-координаторы) на основе измерений и высокоскоростного анализа с помощью вычислительных средств на базе мультиагентных систем (рис. 1); необходимые датчики электрических (напряжения, токи, мощности, коэффициент мощности, показатели качества электроэнергии и т.п.) и неэлектрических величин (положение коммутационных аппаратов, отпаек РПН, ПБВ, вольтодобавочных трансформаторов, ступеней компенсирующих устройств и т.п.); локальные контроллеры исполнительных устройств. Все датчики, локальные и управляющие контроллеры соединены через информационные каналы по своим протоколам к виртуальной модели сети в границах энергодиспетчерского пункта ОАО «РЖД» (с воз-
Рис. 2. Структура управляющего контроллера
можностью получения и обмена данными с соседними энергодиспетчерскими пунктами). Виртуальная модель сети содержит все зеркальные данные о сети, которые обновляются с получением новых данных. Она позволяет реализовать взаимодействие элементов сети в системе управления с различными протоколами передачи данных.
Математическое обобщенное описание состояния системы управления электроснабжением железных дорог можно представить в виде:
^ (ХпАС •
(1)
где ХпАС — вектор переменных состояний параметров режима (узловые напряжения и фазы, токи, мощности и т.п.); ЯпР — вектор состояний контроллеров исполнительных устройств объектов управления.
Выдача управляющих воздействий на исполнительные устройства объектов электроснабжения осуществляется как в автоматическом режиме, так и в результате действий энергодиспетчера, который осуществляет свои функции в центре управления системой электроснабжения.
В качестве локальных контроллеров-агентов исполнительных устройств выступают локальные контроллеры оборудования (локальное управление регулируемыми компенсирующими устройствами, РПН трансформаторов, фильтр-устройств, накопителей, коммутационных аппаратов и т.д.). Локальные контроллеры могут работать автономно, получая данные непосредственно в месте подключения и/или из виртуальной модели сети, на основе своих заданных целей и в составе системы управления электроснабжением, получив задание от распределительного контроллера для достижения глобальной цели, т.е. координированно.
Управляющие контроллеры выступают в качестве агентов-координаторов, реализованы по функциональному признаку, например, контроллеры управления напряжением, управления секционированием и потоками мощности, управления качеством электроэнергии и др.
Управляющий контроллер содержит (рис. 2) средства обработки данных от датчиков, локальных контроллеров, центра управления и включает в себя оценку состояния — идентификацию параметров сети (топология: путем анализа измерений на наличие соединения линий, параметры элементов схемы), параметры режима — напряжения узлов, перетоки мощностей и токов в ветвях, мощности генерации, накопления и потребления в узлах, ограничения на параметры режима. Далее, с учетом базы знаний, которая содержит модели процессов, критерии
и ограничения, как заложенные, так и полученные из опыта и прогнозирования, происходит принятие решений по управлению системой электроснабжения железных дорог, основанное на алгоритмах полезности функционирования объекта (например, алгоритм минимума потерь в сетях) по результатам координации с другими управляющими контроллерами и определяется величина управляющих воздействий, которая передается локальным контроллерам для реализации исполнительными устройствами.
Для представления онтологии используется семантическая сеть, которая состоит узлов и упорядоченных отношений (связей), соединяющих эти узлы. Онтология регулирования параметров режима содержит концепты, атрибуты и отношения применительно к конкретному объекту. Примеры концептов: подстанция, линия, средство регулирования и т.п. Атрибуты, например, линии: сечение, марка кабеля, ток, мощность, напряжение и т.п. Отношения, например логики 1-го порядка применительно к линии: если ток линии превысит ток перегрузки, то линия отключается (при невозможности изменения топологии транспорта электроэнергии) или не отключается, но происходит включение дополнительной батареи конденсаторов компенсирующего устройства и т.д. Онтология отношений описывает все возможные ситуации, в том числе с использованием теории нечетких множество, и создает новые на основе реализации критериев обучения.
Прогнозирование особенно необходимо для целей управления переключением РПН трансформаторов, т.к. количество переключений таких систем в сутки ограничено и для повышения эффективности такого управления необходим закон изменения напряжения. Кроме этого, управляющий контроллер содержит средства координации по принципу сотрудничества или переговоры-аукциона. Координация осуществляется для достижения глобальной цели или получения максимальной отдачи от локальных систем управления (контроллеров-агентов). Например, агент начинает переговоры с другими, когда его реактивная нагрузка возрастает, а он не имеет достаточного запаса реактивной мощности, чтобы достичь локальной цели (повышения напряжения). Координация может выполняться на основе выставленных приоритетов и чувствительности к параметрам режима (например, на основе сенсорного анализа), а также ранжирования по значениям функции полезности со стороны агентов с учетом истории и прогнозных значений, например, реконфигурация топологии сети для автоматического восстановления нормального режима. Под функциями полезности пони-
Таблица 1
Результаты моделирования
Узел (точка) СКО напряжения, В (относительно 25 кВ) Ветвь Мощность в ветвях, кВ-А (среднее значение) Потери электроэнергии, кВт-ч
без управления с управлением без управления с управлением без управления с управлением
1 458,04 408,36 1-3 2710,2 2383,2 1897,2 1429,8
2 455,19 379,29 3-4 2231,4 1961,1 892,5 627,6
3 488,46 403,71 4-5 1541,1 1348,8 616,5 431,7
4 630,48 473,52 5-8 724,5 651,3 289,8 208,5
5 905,7 552,87 2-6 2644,8 2344,5 1057,8 750,3
6 763,92 519,99 6-7 1873,5 1654,8 749,4 529,5
7 952,35 564,51 7-8 1134,9 1017,6 794,4 610,5
8 1158,4 575,1
Итого 6297,6 4587,9
маются алгоритмы оптимизации, например, минимум потерь в сетях, минимальное среднеквадратическое отклонение напряжения в узлах сети и т.д. Координация выполняется между всеми управляющими контроллерами через среду обмена данными (виртуальную сеть). Ели какой-то контроллер-агент не сможет выполнять свою работу по причине отказа, то соседний контроллер возьмет на себя его функции. К примеру, регулирование напряжения предлагается выполнять двухступенчатым. Первая ступень — это координированное применение местных средств регулирования, вторая — ввод в работу регулятора РПН при неудовлетворительных результатах регулирования на первой ступени [5].
Для повышения качества управления и эффективности системы электроснабжения в целом в управляющем контроллере реализован механизм обучения на основе оперативной оценки результатов управляющих действий контроллера, который заключается в запоминании и анализе результатов управления, получении новых знаний и внесении соответствующих изменений в работу управляющего контроллера.
Способ управления системой электроснабжения железных дорог осуществляется в реальном режиме времени с высоким быстродействием, порядка 0,1 с. За счет распределенных вычислений и отсутствия централизованного сбора и обработки данных существенно возрастает скорость управления системой электроснабжения железных дорог.
Использование управляющих контроллеров, построенных по функциональному признаку, предполагает задание каждому из них своей динамически изменяющейся «зоны ответственности» над локальными контроллерами и исполнительными устройствами на основе заданной чувствительности действий исполнительных устройств к конкретным параметрам (например, напряжению, перетокам мощности). Таким образом, система электроснабжения железных дорог разделяется на отдельные участки на основе, например, сенсорного анализа с учетом наличия средств регулирования на конкретном участке сети и их влияния на регулируемые параметры для более эффективной работы управляющего контроллера. Также, например, возможно определение участков системы электроснабжения с различным качеством электроэнергии, перегрузкой линий с предоставлением информации в центр управления о невозможности поддержания требуемых параметров режима для поиска решения.
Описание исследования. Для оценки координированного управления параметров режима рассмотрим участок электрической сети из восьми узлов и семи ветвей.
Параметры состояния сети соответствуют уравнениям установившегося режима следующего вида:
PGi -Pu-TPUi \Gjj cos(9 j -0,)-Bj cos(0 j -0, )| = 0,
j=i
i = 1, 2, ... NB-1;
Qc<-Qu -lUUi\G цsin(0 j -0,)-Bysin(0 j -0, )|=0,
j=i
i = 1, 2, ... Npq ,
(2)
где pa ,Qa ,pLi ,QLi ,Ui ,G j ,B j, 0 {, 0 j — соответственно активная и реактивная мощность генерации i-го узла и нагрузки, напряжение i-го узла, активная и реактивная проводимость линии между i-м и j-м узлами, фазовый угол.
Алгоритмы мультиагентного управления напряжением при изменении нагрузки, ее местоположения, накоплении и генерации в сеть исследованы на тестовой сети с помощью встроенных функций Mat-lab Simulink в виде отдельных подзадач на основе схемы замещения (табл. 1). Все потребители задавались расчетными суточными графиками нагрузок. К другим допущениям также можно отнести упрощенные онтологии отношений 1-го порядка, отсутствие статистического описания нагрузок, т.к. предполагается управление в реальном времени. Также для упрощения расчет выполнялся дискретно в 24 временных точках. Для каждой точки рассчитывались управляющие воздействия в виде уставок средств регулирования.
Выводы. Результаты моделирования подтвердили эффективность координированного управления локальными объектами.
Таким образом, использование принципов координированного управления объектами системы электроснабжения железных дорог позволит осуществить реализацию принципиально новых возможностей: секционирование сети по зонам качества электроэнергии; управление спросом (с накопителями и распределенной генерацией); автоматическая реконфигурация топологии сети (самовосстановление); распараллеленные оптимизационные вычисления.
Между тем для реализация представленных результатов в виде аппаратно-программного комплекса
необходимо продолжить моделирование на основе современных агентских платформ и специальных программных продуктов моделирования мульти-агентных интеллектуальных систем, что является целью дальнейших исследований автора.
Библиографический список
4. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг ; пер. с англ. — М. : Издательский дом Вильямс, 2006. — 1408 с.
5. Третьяков, Е. А. Управление качеством электрической энергии в распределительных сетях железных дорог : моногр. / Е. А. Третьяков. - Омск : ОмГУПС, 2013. - 196 с.
1. Оперативное управление в системах электроснабжения железных дорог : моногр. / В. П. Закарюкин [и др.] ; под ред. А. В. Крюкова. - Иркутск : ИрГУПС, 2012. - 129 с.
2. Электрические системы. В 7 т. Т. 2. Электрические сети : учеб. для электроэнергетических специальностей вузов / Под ред. В. А. Веникова. — М. : Высшая школа, 1971. — 440 с.
3. Weng B. Optimal signal reconstruction using the empirical mode decomposition // Euroasip Journal on Advances in Signal Processing, 2008, vol. 4, P. 12—18.
ТРЕТЬЯКОВ Евгений Александрович, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры подвижного состава электрических железных дорог. Адрес для переписки: [email protected], [email protected]
Статья поступила в редакцию 21.03.2015 г. © Е. А. Третьяков
УДК 621.184.64 И. А. ЯНВАРЕВ
В. Ю. ГРОХОТОВ М. В. ГРОХОТОВА
Омский государственный технический университет
ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УТИЛИЗАЦИОННОГО ТЕПЛООБМЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ ТЕПЛОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТАНОВОК ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПОЭТАПНОГО ТЕПЛООБМЕНА_
Эффективное использование топливно-энергетических ресурсов при эксплуатации теплоэнергетических установок является важным и актуальным. На промышленных предприятиях, использующих газотурбинные технологии, применение теплообменников-утилизаторов (ТУ) для внутреннего и внешнего теплоиспользования позволит добиться существенной экономии топливного природного газа. Комплексное решение возникающих при этом проблем может быть достигнуто на пути применения поэтапного процесса теплообмена.
Ключевые слова: теплоэнергетическая установка, теплообменник-утилизатор, поэтапный теплообмен, экономия топлива и электроэнергии.
Совершенство преобразования энергии, затраты материальных и топливных ресурсов для самого широкого спектра теплоэнергетических установок в значительной степени определяются эффективностью процессов теплообмена в газотурбинных и парогазовых технологиях, в различных энерго- и компрессорных установках, реализующих многоступенчатое компремирование и охлаждение газов [1 -3].
Применение в рамках этих технологий утилизационного теплообменного оборудования позволяет использовать на промышленных предприятиях теряемую в обычной ситуации энергию уходящих газов, экономить топливо, необходимое для теплоснабжения, снизить себестоимость тепловой энергии [4 -6]. В частности, теплообменники-утилизаторы (ТУ) — наиболее простой и достаточно дешевый способ для
теплоснабжения компрессорных станций (КС) магистральных газопроводов и прилегающих к ним поселков в осенне-зимний период.
В свою очередь, повышение эффективности теплообменников-утилизаторов связано с созданием новых эффективных технологических процессов поэтапного теплообмена, наиболее полно и комплексно использующих сырье и энергетические ресурсы.
В общем случае теплоэнергетические установки можно представить как совокупность элементов, основными из которых (влияющими на эффективность преобразования энергии) являются элементы для изменения давления (ступени сжатия, расширения) и элементы для изменения температуры (теплооб-менные системы и аппараты) в соответствующих
