Модели и методы идентификации нелинейных искажений в электрических сетях в информационно-управляющих интегрированных комплексах электроснабжения

• Автор: Жматов, Дмитрий Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 152 с. : ил.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ.

1 ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В СЕТИ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ.

1.1 Идентификация показателей качества электроэнергии.

1.2 Обзор современных технических средств для контроля показателей

качества электроэнергии

1.3 Определение отклонения напряжения.

1.4 Колебания напряжения

1.5 Несинусоидальность напряжения в сети электроснабжения.

1.6 Опеределение несимметрии напряжения.

1.7 Определение отклонения частоты

1.8 Провал напряжения.
1.9 Импульс напряжения и временное перенапряжение.
1. Статистическая оценка показателей качества электроэнергии
1. Способы повышения качества электроэнергии.
2 МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНФОРМ АЦИШОУПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
2.1 Обоснование метода решения исследуемой задачи.
2.2 Обоснование выбора среды разработки.
2.3 Принципы графического программирования
2.4 Информационная модель поддержки принятия решений
2.5 Геометрическая модель идентификации нелинейных искажений
3 РАЗРАБОТКА ТЕХНИЧЕСКОЙ И ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОШЮУПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ.
3.1 Техническая реализация
3.2 Программная реализация
3.2.1 Модель регистрации напряжений и токов
3.2.2 Модель вычисления мощности на1рузки
3.2.3 Модель несимметрии напряжений.
3.2.4 Модель оценки методом симметричных составляющих.
4 РЕЗУЛЬТАТЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПКЭ
4.1 Результаты снятия ПКЭ в сети электроснабжения
4.2 Тестирования системы на контрольном примере
4.3 Результаты идентификации ПКЭ.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Все это, а также достаточный уровень развития вычислительной техники, обусловили необходимость создания обобщенного подхода к моделированию и выделению отдельного направления теории автоматического управления, занимающегося построением моделей - идентификации [6]. В настоящее время проблема построения адекватных, эффективных моделей, используемых в дальнейшем, в частности, для синтеза системы управления, находит свое решение во многих областях науки и техники. Первым систематическим изложением многообразных алгоритмов и способов идентификации является книга одного из основоположников теории идентификации П. Эйкхоффа [7]. Д. Гроппа [8], Э. П. Сэйджа [9] и Дж. Л. Мелсы [], Л. Льюнга [], а среди отечественных авторов книги ЯЗ. Цып-кина [], Н. С. Райбмана [2], Ш. Е. Штейнберга []и др. В настоящее время понятие модели используется во многих областях науки и техники, занимающихся решением сложных задач технологии, экономики, социологии, живой природы и прочих. Эти задачи возникают при изучении свойств и особенностей объектов с целью последующего управления, при создании адаптивных систем, в которых на основе построенной модели объекта вырабатываются оптимальные управляющие воздействия. Различные типы моделей рассматриваемых объектов, систем или процессов используются на стадии создания систем управления этими объектами и на стадии их эксплуатации. Это обуславливает актуальность проблемы построения эффективных моделей объектов: технических, технологических, экономических или социальных процессов. Построение математических моделей того или иного типа на основе результатов наблюдений за поведением объектов и исследование их свойств составляет основное содержание науки идентификации [7, 8, 2, , , , 1]. На содержательном уровне под системой понимается имеющая определенные задачи или цели взаимодействующая совокупность объектов, между которыми существует причинно-следственная связь, отражающаяся в наблюдаемых входных и выходных сигналах []. В зависимости от типа объекта и цели построения модели формальные описания могут быть различными. В качестве моделей объектов могут быть использованы структурные схемы, операторные уравнения, алгебраические, дифференциальные, интегральные уравнения, передаточные функции, частотные характеристики, весовые функции, графы и т. Все эти модели функционально связывают входные и выходные сигналы объектов [, ]. Построение математических моделей, в основном, осуществляется двумя способами: аналитическим и на основе экспериментальных данных, а также путем их комбинаций [, , ]. Аналитический метод основывается на «расщеплении» системы на более простые подсистемы, свойства которых известны из ранее накопленного опыта, наблюдений за поведением объекта с позиции законов физики, химии, механики и т. Математическое объединение описаний этих подсистем определяет модель системы, в целом. Такой подход называется аналитическим моделированием [7]. Этот подход применим, когда рассматриваемый объект имеет достаточно простую структуру или всесторонне изучен. Если из-за отсутствия достаточных данных аналитическое описание объекта выполнить невозможно, применяют экспериментальные методы, когда для построения модели непосредственно используются экспериментальные данные. В этом случае ведется измерение входных и выходных сигналов системы, и модель формируется в результате обработки соответствующих данных. Задача идентификации сводится, в общем случае, к определению оператора модели, преобразующего входные воздействия объекта в выходные величины [2, , 1]. Оператор объекта является его математической формализацией, т. Операторы М7Т характеризоваться разной структурой и характеристиками, и соответственно, задача идентификации объекта может иметь различные постановки. Рис. Они могут быть детерминированными или случайными, могут быть смесью (обычно аддитивной) детерминированной и случайной составляющих. А, В, Р, В - операторы, в некоторых случаях, их вид неизвестен, в других известен, но неизвестны параметры. Согласно приведенной структурной схеме модели объекта (рис. Задача нахождения характеристик (параметров) объекта. По известным наблюдаемым переменным и и у требуется определить операторы (или параметры операторов) А и В.