Подавление индуктивных электромагнитных помех во вторичных цепях измерительных систем электростанций и подстанций

• Автор: Садовская, Людмила Вадимовна
• Шифр специальности: 05.14.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 260 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

1 СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Современные системы учета электроэнергии и мощности на оптовом и розничном рынках электроэнергии
1.2 Метрологическое обеспечение автоматизированных информационноизмерительных систем коммерческого и технического учета электроэнергии.
1.3 Электромагнитная совместимость информационноизмерительных систем и электромагнитная обстановка на энергообъектах.
1.4 Анализ современного состояния научнотехнической документации по обеспечению электромагнитной обстановки на энергообъектах.

1.5 Задачи исследования

2 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ВЛИЯНИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ПОМЕХ НА ВТОРИЧНЫЕ ЦЕПИ ПОДСТАНЦИЙ 0 И 0 КВ
2.1 Существующие методы измерений наводимых напряжений на вторичных цепях подстанций.

2.2 Экспериментальные измерения электромагнитных помех на подстанциях

2.2.1 Наводимые напряжения при работе подстанции в нормальном режиме

2.2.2 Методика измерения импульсных помех и их общая характеристика.
2.3 Анализ эффективности исследовавшихся защитных мероприятий.
2.3.1 Влияние защитных мероприятий на уровень электромагнитных помех, наводимых во вторичных цепях
2.3.2 Влияние электромагнитных возмущений на параметры электробезопасности заземляющих устройств и на электромагнитную обстановку.
3 АНАЛИЗ И ОЦЕНКА НАВОДИМЫХ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ПОМЕХ ВО ВТОРИЧНЫХ ЦЕПЯХ ПОДСТАНЦИЙ.
3.1 Аналитические оценки наводимых напряжений на вторичных цепях подстанций
3.2 Анализ импульсных потенциалов на заземлителях подстанций
3.3 Расчт наводимых напряжений во вторичных цепях измерительных систем
3.3.1 Оценка импульсных наводок в кабельных линиях
3.3.2 Оценка защитного действия кабельного экрана.
3.4 Оценка влияния электромагнитных помех на метрологические характеристики информационноизмерительных каналов
3.4.1 Моделирование влияния наведенных электромагнитных
помех на вторичные цепи информационноизмерительного канала
3.4.2 Алгоритм повышения класса точности информационноизмерительного канала при наличии наведенных электромагнитных помех.
4 ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕРОПРИЯТИЙ ПО ЗАЩИТЕ ЭЛЕМЕНТОВ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ ОТ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ПОМЕХ.
4.1 Рекомендуемые меры защиты аналоговых вторичных цепей и входов аппаратуры
4.2 Использование цифровых цепей тока и напряжения в измерительных системах подстанций
4.3 Разрабо тка экрана из электропроводного бетона для выравнивания потенциала на заземляющем устройстве
4.3.1 Влияние экрана из бстэла на состояние искусственных и естественных заземлитслсй
4.3.2 Расчет степени выравнивания потенциала с помощью электропроводного бетона бетэла
4.3.3 Оценка степени снижения воздействия возмущений на параметры ЗУ.
5 ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ И УЧТА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ НА ПРЕДПРИЯТИИ
5.1 Оперативное прогнозирование электропотребление с использованием нейронных сетей.
5.2 Методика оценки экономической эффективности оптимизации структуры измерительных систем.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Сегодня встает вопрос о внедрении АСТУЭ на предприятиях, каждое из которых будет подавать в энергосбытовые компании данные о прогнозе суточного потребления электроэнергии с разбивкой по часам. Для крупного предприятия такие данные должны соответствовать планам производства по отдельным цехам, этапам. Система технического учета строится на основе анализа показателей предприятия, с выделением узловых точек, где необходимо ставить приборы учета, и помогать работе производственных, плановых и финансовых подразделений. Западной Европы, в 1,8 раза выше, чем в США, и в 6 раз чем в Японии. Доля затрат в себестоимости продукции и услуг составляет в среднем в промышленности , а в ряде масштабных производств и даже , в сельском хозяйстве , в транспорте . Таким образом, проблема энергосбережения, учета и прогнозирования потребления энергоресурсов чрезвычайно актуальна. Учитывая условия работы на оптовом и в дальнейшем на розничном рынках электроэнергии, к точности краткосрочного прогнозирования электропотреблеиия предъявляются высокие требования, которым противостоит чрезвычайно сложный характер случайных процессов и непрерывного развития энергетики регионов . Реализация режимов энергопотребления электросбытовой компании или крупного предприятия за хронологически расположенные отрезки времени имеют довольно характерные конфигурации и обладают известной повторяемостью, которые, однако, в действительности являются лишь внешними проявлениями нестационарности и неоднородности этих случайных процессов. Как известно, нестационарность есть та или иная по форме зависимость, вероятностных моментов математического ожидания, дисперсии, функции авто и взаимной корреляции и т. Неоднородность может быть обусловлена различием значений параметров вероятностной модели случайного процесса, соответствующих разным временным сечениям. Так, для электрической нагрузки энергосбытовой компании вероятностные параметры интенсивность подключений элекгроприемников, математические ожидания длительности их подключенных состояний и пауз между ними и т. Таким образом, неоднородность режима электропотребления имеет суточнонедельные циклически повторяющийся характер праздники и примыкающие к ним дни являются источниками дополнительной неоднородности. Нсстационарность случайного процесса колебаний электрической нагрузки предприятия имеет характер сезонной цикличности и эволюционного роста. В силу непрерывного совершающегося развития электронагрузок как отдельных предприятий, так и региона в целом, любое полученное на какомто конкретном этапе решение проблемы прогнозирования режимов энергопотребления не может рассматриваться как окончательное. В краткосрочное прогнозирование включаются методы прогнозирования нагрузки с упреждением до ч. В наиболее краткосрочном оперативном диапазоне для контроля достоверности текущих измерений параметров режима системы и расчета ожидаемой нагрузки разработаны методы оценивания состояния. Для интервалов упреждения до нескольких часов используются адаптивные методы прогнозирования, которые должны обеспечивать задачи расчета и управления режимами энергопотребления. Ограничения, связанные с оперативным i режимом использования, обусловливают применение на этом уровне однофакторных методов прогнозирования. В настоящее время для решения проблемы прогнозирования нестационарных и неоднородных процессов энергопотребления используются и нейронные сети ,,2. Такие сети являются исключительно мощным методом имитации процессов и явлений, позволяющим воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Нейронные сети по своей природе являются нелинейными, в то время как на протяжении многих лет для построения моделей использовался линейный подход. Кроме того, во многих случаях нейронные сети позволяют преодолеть проклятие размерности, обусловленное тем, что моделирование нелинейных явлений в случае большого числа переменных требует огромного количества вычислительных ресурсов. Искусственные нейронные сети относятся к классу параметризованных функциональных структур, свойства которых определяются коэффициентами связи между нейронными элементами и параметрами их характеристик преобразования.