CC BY
97
УДК 681.518.5
А.Ю. Мирошниченко, В.В. Сотников СПЕЦИФИКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МИКРОКОНТРОЛЛЕРОВ В СОСТАВЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
Предлагается способ обработки данных в режиме реального времени для систем, построенных на базе микроконтроллеров с ограниченным вычислительным ресурсом.
Диагностика, силовые сети, информационно-измерительная система, обработка данных
A.Y. Miroshnichenko, V.V. Sotnikov THE FEATURE OF THE MICROCONTROLLERS USING IN THE DISTRIBUTED INFORMATION MEASUREMENT SYSTEMS
Proposed a real time data processing method for microcontrollers based systems with limited computational resources.
Diagnostic, power network, information-measuring system, data processing
Основное назначение систем контроля силовой сети - это обеспечение максимальной работоспособности объекта наблюдения, учет прохождения, распределения и потребления электроэнергии, позволяющий в случае необходимости определить место и величину ее потерь и утечек. Г ородские распределительные силовые сети имеют сложную разветвленную структуру, их узловые точки многочисленны и удалены друг от друга. Для качественного контроля работы сети оптимально использовать распределенные информационно-измерительные системы (ИИС), позволяющие получать информацию со всех информационных точек объекта [1]. Такая система представляет собой иерархическую структуру, функционально объединяющую совокупность информационноизмерительных и вычислительных комплексов точек контроля сети (КТ), центрального информационно-вычислительного комплекса (ИВК) и аппаратуры для приемопередачи данных (рис. 1).
Согласно идеологии распределенной ИИС, составляющие общей задачи контроля сети являются разными ступенями контролирующей системы. В точках непосредственного определения параметров, находящихся, как правило, на трансформаторных подстанциях (ТП), размещены модули, которые собирают и предварительно обрабатывают данные, отображающие текущее состояние участка сети. На распределительных пунктах (РП) размещаются промежуточные ИВК, основной задачей которых является оценка региональной ситуации и принятие решения о режимах связи (штатном или аварийном) с диспетчерским пунктом. Центральный ИВК системы, размещенный на диспетчерском пункте, базируется на мощном вычислительном ресурсе и обеспечивает решение задач текущего учета энергии, диагностики сети в режиме реального времени, обработки, хранения и визуализации поступающей и архивной информации.
Рис. 1. Структурная схема распределенной информационно-измерительной системы
От точности и своевременности данных, поступающих из точек непосредственного контроля сети, зависит и точность работы системы. С другой стороны, в разветвленной распределительной силовой сети среднего города может содержаться до нескольких сотен (а иногда и тысяч) узловых точек. Использование такого количества дорогостоящих мощных вычислительных модулей может оказаться неоправданным с экономической точки зрения. Поэтому в составе блоков КТ системы мониторинга силовой сети «Дельта» предложено использование сравнительно простых и дешевых микроконтроллеров типа Р1С-18Р или ATmega128 фирмы ЛТМБЬ [2]. Однако у простых микроконтроллеров имеется ряд особенностей, отличающих их от привычных вычислительных систем. К ним, в первую очередь, необходимо отнести:
1) большие ресурсные затраты или отсутствие встроенных алгоритмов операций с плавающей запятой;
2) «затратность» или отсутствие некоторых функций (извлечение корня, тригонометрические, гармонические и т.д.);
3) низкая скорость многоступенной обработки данных (зависит от числа составляющих элементарных действий и количества обращений к памяти);
4) малые объемы долговременной и оперативной памяти;
5) ограниченная разрядность АЦП контроллера.
Эти особенности микроконтроллеров не позволяют использовать привычные правила обработки гармонического сигнала. Неприменима стандартная процедура определения параметров синусоиды по трем точкам, так как при этом должна использоваться отсутствующая в данном случае встроенная функция синуса. Внешнее программирование ее занимает значительный объем памяти, а вычисления требуют больших временных затрат, поэтому этот прием нежелателен при анализе сигнала «напроход», т.е. в режиме непрерывно поступающих данных. Невозможными становятся и другие известные приемы аппроксимации гармонических функций. В этих условиях перед проектировщиками возникает противоречивая задача - необходимо обеспечить скоростную обработку поступающих данных, не потеряв при этом их точности. От
решения этой задачи зависит построение работоспособной системы на базе сравнительно
простых и дешевых микроконтроллеров.
Рис. 2. Схема обработки первичных данных синусоидального процесса
Для того чтобы оценить работу конкретного участка распределительной сети, необходимо знать количество и качество поступающей и отходящей энергии, ее распределение и потребление, т.е. необходимо определить величины поступающей активной и реактивной мощностей, мощности потребления и внутренних потерь участка, а также величины напряжений и токов по каждой из трех фаз, частоты сети, косинуса угла потерь и т.д. Естественно, что обработка такого объема информации невозможна и на мощных микроконтроллерах, поэтому должен быть сформирован минимальный пакет данных, по которому в процессе обработки могут быть получены вышеуказанные величины. Очевидно, что таким пакетом являются: текущая частота сети или ее период Т ; текущие значения амплитуд напряжений по трем фазам сети Аиі; текущие значения
амплитуд токов по трем фазам Аи; текущие значения фазовых углов по этим шести
показателям вк.
Эти величины являются характеристиками синусоидального процесса, методика их регистрации и первичной обработки не будет существенно различаться при условии, если они приведены к единому измерительному диапазону.
При выборе алгоритма обработки данных микроконтроллером предпочтение следует отдавать наиболее простым и скоростным операциям, т.е. операциям сложения, вычитания, умножения, деления, сравнения, накопления и замещения информации по определенным условиям. Так, для определения текущей амплитуды сигнала выбрана процедура последовательного замещения в памяти его мгновенных значений по условию, что поступающее значение по абсолютной величине превосходит предшествующее (рис. 2). Такая процедура проводится на интервале времени Тиз, превосходящем период измеряемой синусоиды:
Тиз > Т+2дг»|, (1)
где АТдоп - допустимые отклонения периода синусоиды от его среднего значения Т.
Исходя из требуемой точности в определении амплитуды сигнала, выбирается необходимое число точек деления интервала измерений. Наибольшая ошибка в определении амплитуды синусоиды будет наблюдаться при условии, что два близлежащих к ее вершине мгновенных значения равноотстоят от максимума (точки 8 и 9 рис. 2), при любом другом положении точек относительно экстремума ошибка будет
существенно меньше (точки 21 и 22). Для обеспечения требуемой точности измерений шаг съема показаний & должен удовлетворять соотношению Cos(0.5 • & / Т)< 1 -дл, где 8а - максимально допустимая ошибка в определении амплитуды. При максимально допустимой ошибке в 1.5% и среднем периоде функции Т = 0.02 с, получаем шаг измерений равный &»77 мкс, т.е. получаем 26 точек деления полного интервала измерений Тиз. Для исполнения этой процедуры контроллер в начале процесса опроса данных запускает счетчик, который через одинаковые промежутки времени инициирует снятие очередного мгновенного значения измеряемой функции.
Для определения периода синусоиды необходимо знать интервал между двумя ее разнозначными переходами через ноль (за знак перехода договоримся принимать знак той области, в которую попадает функции после перехода). Для того, чтобы напряжение на АЦП принимало только положительные значения, на его вход обычно подают положительное смещение, заведомо большее амплитуды измеряемой функции (очевидно, что переход через среднее значение преобразуется в переход через ноль вычитанием этого смещения). Определив время положительного Трр и отрицательного Тор переходов,
период функции Т можно вычислить по выражению
Т = 2 • \Т - Т I, (2)
ор РР
модуль в этом выражении взят потому, что в процессе реального измерения переходы могут следовать в произвольном порядке.
Как видно из рис. 2, точки измерения могут не совпасть с действительной точкой перехода. Поэтому для определения истинного времени перехода используется линейная аппроксимация функции на отрезке между двумя обрамляющими переход точками измерений. Использование более сложной аппроксимации требует значительных временных затрат и не влечет значимого повышения точности результата. Обозначим для точек 2 и 3 (рис. 2), обрамляющих переход функции через ноль, мгновенные значения амплитуд как а2 и а3, а время измерения как t2 и t3 соответственно, время
положительного перехода Трр, тогда получим из выражения
ТРР = Ч - (а3 /(а2 + а3)) •& , (3)
где & - шаг снятия показаний. Время отрицательного перехода Тор вычисляется
аналогично. Для дальнейших вычислений вместо фазы синусоиды удобнее использовать известное значение времени положительного перехода функции через ноль, выраженное в соответствующих единицах (эту величину будем называть углом смещения в). Можно показать, что для идеальной синусоиды с известным периодом Т, фаза функции р и угол ее смещения в являются взаимозаменяемыми величинами и по одной из них можно однозначно определить вторую.
Опишем действия микроконтроллера в одном цикле измерений для всех 6 измеряемых синусоид [3]. В начале цикла записываются состояния счетчиков внутреннего цикла и его внешней переменной, далее обнуляются эти две величины. С начала и до конца цикла измерений инкрементируется значение переменной счетчика в диапазоне от 0 до 25000 единиц по прерыванию, вырабатываемому внутренним счетчиком. Счетчик внутреннего цикла вырабатывает прерывания один раз в 200 цс (эту единицу назовем мигом [т], 1 т = 200 ц с). На каждый миг приходится 2 переключения входа АЦП на следующую измеряемую величину и опрос его состояния. Одновременно с переключением входа АЦП последовательно переключаются адреса, в которые заносятся поступающие данные. Данные о мгновенных значениях измеряемых величин по операции сравнения, замещают (или не замещают) предыдущие данные, принадлежащие этой синусоиде. На кванте времени, равном 4 мигам, программа опрашивает по одной точке на всех 8 синусоидах (шесть из них используются, а два значения являются резервными). По окончании одного кванта времени опрос каждой из синусоид повторяется.
При переходе опрашиваемой функции через среднее значение в память вводятся мгновенные значения амплитуд в точке, непосредственно предшествующей переходу, и в точке после перехода. Кроме них, в память заносятся показания счетчиков времени в точках после перехода. Для каждой синусоиды в пределах одного такта производится 26 опросов, функция на этом интервале, как правило, имеет два перехода через ноль. Из положительной полуволны синусоиды в память вводится максимальное значение функции, из отрицательной - минимальное. На этом первый в цикле такт заканчивается и наступает пауза, которая длится 395 т. За это время происходят обработка поступивших данных, определение амплитуды, угла смещения и периода синусоид.
Вычисленные величины сравниваются с предельно допустимыми значениями -уставками. При выходе за допустимый предел контроллер опроса выставляет готовность экстренной передачи, формирует код аварии и продолжает работу. При условии, что измеряемая величина находится в допустимых пределах, контроллер переходит к определению следующей. По окончании вычислений контроллер переходит к следующему шагу. Такой алгоритм используется микроконтроллерами распределенной информационно-измерительной системой мониторинга «Дельта» для определения текущих параметров силовой распределительной сети в точках ее контроля.
Работа выполнена в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научнопедагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы по направлению «Создание энергосберегающих систем транспортировки, распределения и потребления тепла и электроэнергии», поддержанной грантом № П541.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бурмистров А.В. Построение автоматизированной системы учёта электроэнергии и диспетчеризации в сетях 6/10 кВ и 0.4 кВ / А.В. Бурмистров // Системы АИИС КУЭ (АСКУЭ) и автоматизация расчётов с потребителями электроэнергии в энергосистемах : сб. докл. шестого науч.-техн. семинар. М., 2007. С. 81-91.
2. Большаков А.А. Математическое моделирование нештатных ситуаций в работе кабельных распределительных силовых сетей / А. А. Большаков, В. В. Сотников // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-23ХХТТТ : сб. тр. XXIII Междунар. науч. конф. Саратов, 2010.
3. Захаров А. А. Алгоритм распознавания типовых неисправностей силового кабеля подземных электрических сетей / А.А. Захаров, В.Д. Сорока, В.В. Сотников // Вестник СГТУ. 2009. №4(43). Вып. 2. С. 59-62.
Мирошниченко Алексей Юрьевич -
кандидат технических наук, доцент кафедры «Электронные приборы и устройства» Саратовского государственного технического университета
Сотников Вадим Витальевич -
аспирант кафедры «Электронные приборы и устройства» Саратовского государственного технического университета
Статья поступила в редакцию 03.10.10, принята к опубликованию 25.10.10
