Сборник докладов Энергетика, надежность, безопасность
Подождите немного. Документ загружается.
Секция 1
ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ
к пк, н,=k (X a(X
k0
A ),)
∈
⇒
∈
⇒∈
k0k0
ХХmХ
. (2)
Решающее правило должно быть таким, чтобы минимизировать математическое ожидание
потерь, связанных с неправильной классификацией, то есть
F(u) = с
1
q
1
P
1
(u) + с
2
q
2
P
2
(u)+ с
3
q
3
P
3
(u), (3)
где P
k
(u), (k=1, 2, 3) – функции распределения объектов в классах (н, пк и к), q
k
-
априорные вероятности появления объектов трёх классов; с
k
- ’’цены’’ ошибок отнесения
объектов к трём классам.
Решающее правило K, приводящее к минимизации функции F(u), в терминах информантов
выглядит следующим образом: объект следует относить к той совокупности, для которой больше
её информант, то есть
К
i
: γ
i
(x) = max [ γ
1
(x) , γ
2
(x), γ
3
(x) ] ⇒ a(x) ∈ A(x
i
), i = 1,2,3. (4)
Классификация наблюдений может проводиться и на основе измерения расстояний между
объектом и центроидами классов в пространстве канонических дискриминантных функций.
Классический вариант дискриминантного анализа, определяющий канонические направления в
пространстве признаков, строится на основе критерия
max==ℑ
классоввнутридисперсия
классамимеждудисперсия
. (5)
Существенным достоинством разработанной методики, как показала практика ее
применения, является наглядность представления траектории движения каждого объекта
(системы, территории) в экономическом пространстве по годам анализируемого периода. Это
позволяет выявить тенденции процесса изменения действия угроз безопасности и предпринять
упредительные меры по их нейтрализации. Учитывая, что информация о текущем, а тем более
перспективном
состоянии систем энергетики и экономики территорий характеризуется большой
неопределенностью, исследовалась возможность применения теоретических множеств для
рассказывания ситуации по энергетической безопасности [9].
Для реализации распознавания ситуаций в нечеткой информационной среде разработана
обучаемая система распознавания образов (ОСРО). Она представляет собой оболочку,
позволяющую формировать и изменять конфигурацию системы, заполнять и корректировать базу
знаний и список распознаваемых ситуаций. Конфигурация системы определяется составом
используемых параметров, наборами используемых высказываний (тезов), логических операций,
терминов точности. Распознавание образов проводится по формуле
(
⎭
⎬
⎫
⎩
⎨
⎧
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
=
∈
))(),(min(supminmax xx
ijkj
Xjx
j
k
i
νµλ
)
, (6)
где i – номер класса;
i
λ
- степень принадлежности ситуации классу с номером i; k – номер
высказывания i -го класса; j – номер параметра;
- область значений j-го параметра;
j
X )(x
j
µ
-
функция принадлежности оценки ситуации по j-му параметру;
)(x
ijk
ν
- функция принадлежности
k-го высказывания по j-му параметру сочетания i -го класса.
Кроме принадлежностей ситуации классам, находятся определяющие параметры и
проводится ранжирование параметров по влиянию на принадлежность к тому или иному классу.
Задачи диагностирования состояния объектов по энергетической безопасности относятся к
классу задач классификации. Для решения некоторых подобных задач
в последнее время начали
применять нейронные сети. Интерес к нейросетевому анализу обосновывается тем, что, во-
первых, слоистые нейронные сети типа многослойного персептрона непосредственно
используются в задачах классификации, во-вторых, нейросетевой анализ предъявляет менее
жёсткие требования к исходным данным (в отличие от дискриминантного анализа). К тому же
результаты, получаемые с использованием нейронных
сетей, часто дают более точные результаты
по сравнению со статистическими методами, например, справляются с задачей “исключающего
или”. Исходя из вышесказанного, в данной работе исследовались классификационные нейронные
сети применительно к задачам анализа энергетической безопасности.
Полученные результаты позволили сделать следующий вывод. Нейронная сеть применима
для классификации состояний объектов, но практически не пригодна
для содержательного
анализа. Поэтому построение системы распознавания образов на основе нейронной сети
перспективно, поскольку существенно увеличит её аналитические свойства, но для построения
такой системы необходим гораздо больший объём исходной информации.
Сопоставление изложенных выше методов анализа состояния территорий по
11
Секция 1
ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ
энергетической безопасности показало, что для практического регулярного мониторинга
энергетической безопасности федеральных округов и субъектов РФ наиболее приспособлена
методика, использующая индикативный анализ. В связи с этим нами ежегодно начиная с 1996
года для всех регионов России выполняются расчеты по диагностированию их энергетической
безопасности. По результатам расчетов формируется диагностическая картина состояния
территорий по энергетической
безопасности и исследуется динамика изменения их состояния. На
рис. 3 и 4 соответственно приведены результаты таких расчетов по федеральным округам (рис. 3)
и субъектам РФ, входящим в Уральский ФО (рис. 4).
Рис. 3 Динамика комплексной оценки энергетической безопасности федеральных округов РФ
Энергетическая безопасность территории существенно связана с ее экономической
безопасностью, являясь ее важнейшей
составной частью. В то же время, достаточно глубоких
исследований их взаимосвязей не проводилась. В связи с этим был разработан методический
подход к такому анализу. Он включает в себя следующие этапы:
1) выявление характера и типов взаимосвязей показателей экономической и
энергетической безопасности;
2) оценка влияния экономических факторов на энергетическую безопасность;
3) оценка влияния
энергетического фактора на экономическую безопасность.
Первый этап реализован путем проведения корреляционного анализа исходных и
индикативных показателей энергетической и экономической безопасности. Вся совокупность
показателей была разделана на следующие блоки: 1) показатели энергетики территорий,
характеризующие ее технологическое состояние; 2) показатели энергетики, характеризующие ее
экономическое состояние; 3) показатели экономики территорий. Такое деление дает возможность
исследовать как внутренние
взаимосвязи показателей выделенных блоков, так и взаимосвязи
между соответствующими блоками.
Для реализации первого этапа исследования была сформирована база данных по
наблюдениям над 57–ю показателями для 79–и субъектов РФ за период 2000–2005 г.г. и проведен
корреляционный анализ, позволивший выявить существенные взаимосвязи и создать основу для
выполнения последующих этапов.
12
Секция 1
ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ
ПК1
К3
К2
К1
ПК3
ПК2
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
1,8
2
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Годы
Нормализованная оценка уровня кризисности
Курганская обл.
Свердловская обл.
Тюменс кая обл.
Ханты-Мансийс кий АО
Ямало-Ненецкий АО
Челябинс кая обл.
Рис. 4 Динамика изменения ситуации по энергетической безопасности в УрФО в 2000 – 2006 гг.
Для реализации второго этапа были разработаны два подхода. Первый из них заключался в
проведении индикативного анализа с разделением индикативных показателей энергетической
безопасности на два класса – характеризующих технологическое состояние систем энергетики и
характеризующих их экономическое состояние. После этого производилась оценка
состояния
энергетической безопасности территорий по всей совокупности индикативных показателей и по
совокупности «технологических» индикативных показателей с анализом полученных результатов.
В соответствии со вторым подходом выполнялось экономическое моделирование
показателей энергетической безопасности. При этом использовались результаты корреляционного
анализа. На основе выделения существенных взаимосвязей были построены 38 эконометрических
моделей, из которых были отобраны наилучшие.
Достоинством разработанного методического
подхода является возможность использования моделей для прогнозирования перспективных
уровней энергетической безопасности территорий.
Разработанный методический подход выполнения третьего этапа анализа заключается в
определении потенциальных вкладов энергетического фактора в экономическую безопасность и
его вкладов в создание кризисной ситуации на территории. Разработана соответствующая
методика, апробированная путем расчета вкладов для территорий Уральского
федерального
округа.
Следующим направлением углубления анализа энергетической безопасности регионов
является оценка вкладов отраслевых комплексов в энергетическую безопасность регионов.
Важность такой постановки в российских условиях определяется высокой
территориальной неравномерностью развития региональных отраслевых комплексов систем
энергетики: газового, нефтяного (нефтедобыча, нефтепереработка), угольного и
электроэнергетики, что в конечном счете ведет к высокой степени территориальной
дифференциации состояния энергетической безопасности регионов.
Очень важно исследовать, каковы факторы, определяющие эти различия, какие из них и в
какой степени ослабляют энергетическую безопасность. Лишь выяснив это, можно рассчитывать
на разработку целевых мероприятий по нейтрализации угроз энергетической, а значит, и
экономической безопасности, специфических для каждой территории. Именно поэтому при
разработке комплексной методики
энергетической безопасности территориальных образований
нами было уделено особое внимание учету различий в условиях, в которых находятся различные
регионы России и оценке воздействия этих условий на уровни их энергетической безопасности.
В связи с этим была получена модификация комплексной методики диагностирования
энергетической безопасности, заключающаяся в формировании синтетических показателей
безопасности. Каждый из синтетических
показателей состоит из нескольких частных
индикативных показателей, каждый из которых отражает воздействие соответствующего
отраслевого комплекса на энергетическую безопасность.
13
Секция 1
ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ
Такое разделение открывает путь к более глубокому анализу условий формирования как
состояний энергетической безопасности, так и угроз энергетической безопасности, обусловленных
конкретной отраслевой спецификой систем энергетики, осуществляющих свою деятельность на
конкретных территориях. Ниже приводится список выделенных индикативных блоков.
Следующие за названием блоков числа показывают: первая – число индикаторов блока с учетом
синтетических индикативных
показателей, вторая – с учетом всех частных индикаторов,
образующих синтетические показатели.
1. Блок обеспеченности энергетической и тепловой энергией (4-4).
2. Блок обеспеченности топливом (5-12).
3. Структурно-режимный блок (8-10).
4. Блок воспроизводства основных производственных фондов в энергетике (9-24).
5. Экологический блок (4-7).
6. Финансово-экономический блок (4-10).
7. Блок энергосбережения и энергетической эффективности (9-11).
Таким образом, количество индикативных
показателей энергетической безопасности с
учетом синтетического характера ряда из них равно 43, а с учетом разделения синтетических
показателей на частные – 78.
Вклад отрасли в энергетическую безопасность, казалось бы, можно определить через
вклады ее показателей в индикаторах безопасности. Однако определение таких вкладов встречает
некоторые трудности, связанные с необходимостью учета следующих двух обстоятельств: 1)
отрасль является
составной частью ТЭК и поэтому возникает задача «отделения» вклада отрасли от
вкладов остальных отраслей ТЭК; 2) структура управления отраслью, ее техническое оснащение и
технологические режимы работы существенно отличаются от других систем энергетики и. как
следствие, отрасль иначе действует на состояние энергетической безопасности региона. Это
приводит к необходимости выделения двух видов вкладов
отрасли в энергетическую
безопасность.
Первый вид вкладов может быть назван потенциальным. Он характеризует роль и
значимость отрасли в ТЭК и в обеспечении энергетической безопасности. Второй вид вкладов
может быть назван вкладами отрасли в создание кризисной ситуации по энергетической
безопасности. Совместное рассмотрение потенциальных вкладов и вкладов отрасли в кризисность
по индикативным показателям безопасности позволяет объективно и комплексно оценить
влияние отрасли на энергетическую безопасность.
При рассмотрении индикативных показателей энергетической безопасности
обнаруживается, что участие отрасли в их формировании может проявляться напрямую или
опосредованно, формируя таким образом прямой или косвенный вклад, .либо вовсе не
проявлять себя. Исходя из этого предварительно производится классификация индикаторов
энергетической безопасности из которых отбираются две группы индикаторов, для
которых
производится расчет вкладов: для одной группы определяются прямые вклады, а для другой –
косвенные. Такой отбор, получение соответствующих расчетных формул и расчеты были
выполнены для оценки вкладов газовой отрасли в энергетическую безопасность территорий
субъектов РФ [10].
Накопленный опыт диагностирования энергетической безопасности территорий, ее
взаимосвязей с их экономической безопасностью, анализ
возникающих угроз показал, что
основной угрозой энергетической безопасности регионов России является хроническое
недоинвестирование развития систем энергетики. Это делает актуальным анализ состояния
энергоинвестиционной привлекательности территорий с позиций энергетической и экономической
безопасности. Решение такой задачи позволит определить территории с низкой
энергоинвестиционной привлекательностью, выявить причины этого положения, наилучшим
образом распределить ресурсы для их более
эффективного использования.
Разработан методический подход к определению сравнительной энергоинвестиционной
привлекательности территории [11]. Определен следующих круг видов энергоинвестиционной
привлекательности:
1. Привлекательность поставок топлива на территорию: котельно–печного топлива (угля,
газа, мазута), моторного топлива;
2. Привлекательность инвестирования в развитие топливодобывающей базы на территории
(угледобыча, нефтедобыча, добыча газа);
3. Привлекательность инвестирования в
топливоперерабатывающий комплекс (обогащение
угля, переработка нефти и газа);
14
Секция 1
ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ
4. Привлекательность инвестирования в развитие транспорта газа и (или) нефтепродуктов по
территории;
5. Привлекательность инвестирования в развитие систем теплоснабжения на территории
(котельных, ТЭЦ);
6. Привлекательность инвестирования в развитие электрогенерирующих мощностей на
территории (строительство электростанций);
7. Привлекательность инвестирования в развитие электрических сетей на территории.
Разработана методика определения сравнительной энергоинвестиционной
привлекательности территорий для решения задачи определения привлекательности территорий
по поставке на них угольного топлива. Методология анализа основана на расчете и сопоставлении
энергоинвестиционного потенциала территорий и энергоинвестиционных рисков на них.
Структурная схема анализа представлена на рис.5.
Рис. 5 Структура анализа общей энергоинвестиционной привлекательности территорий
Комплексное применение разработанных направлений анализа формирования
энергетической безопасности регионов и динамики ее изменения, полученные модели
зависимости индикаторов энергетической безопасности от условий развития территорий создают
основу для прогнозирования энергетического развития территорий будущих состояний их
энергетической безопасности.
Для этой цели предложена методология анализа, базирующаяся
на реализации методов
сценарного подхода, моделировании основных балансовых соотношений в системах энергетики и
экономики территорий, формировании стратегических целевых установок экономического и
энергетического развития территорий. Данный подход был применен при разработке стратегии
развития генерирующих источников территорий Уральского ФО на период до 2015 года.
Полученные результаты дали возможность выполнить расчеты прогнозных состояний
энергетической безопасности
по ключевым индикативным показателям, в частности по
показателям инвестирования предприятий энергетики [12].
Исследование выполнялось при финансовой поддержке РГНФ (проекты 08-02-0031а и 08-
02-83222а/У
Список литературы:
1. Воропай Н.И., Сендеров С.М., Чельцов М.Б. Оценка энергетической безопасности регионов
Сибири и основные направления ее повышения // Материалы VIII Всеросс. совещ.
«
Энергоэффективность и использование возобновляемых источников энергии – основные
резервы энергетической безопасности регионов России». Томск. 14–16 ноября 2007 г. Томск.
15
Секция 1
ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ
ТМДЦ «Технопарк». 2007. С. 7–21.
2. Воропай Н.И., Пяткова Н.И., Рабчук В.И., Сендеров С.М. и др. Рост экономики и
энергетическая безопасность // Академия энергетики. 2006. N 6. С. 22–30.
3. Бондаренко А.Н., Пяткова Н.И., Сендеров С.М. и др. Применение двухуровневой технологии
исследований при решении проблем энергетической безопасности // Известия РАН.
Энергетика. 2000. N 6. С
. 31–39.
4. Мызин А.Л., Мезенцев П.Е., Пыхов П.А., Денисова О.А., Исследование отраслевых и
региональных проблем формирования энергетической безопасности // Экономика региона.
2008. N 3. С. 81–88.
5. Моделирование состояния и прогнозирование развития региональных экономических и
энергетических систем // Под ред. А.И. Татаркина, А.А. Макарова. М.: Экономика, 2004. 462 с.
6. Татаркин А.И
., Куклин А.А., Мызин А.Л. и др. Комплексная методика диагностики
энергетической безопасности территориальных образований Российской Федерации (вторая
редакция). Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2002. 80 с.
7. Экономическая безопасность Свердловской области // Под науч. ред. Г.А. Ковалевой и А.А.
Куклина. Екатеринбург: Из–во Урал. ун–та, 2003. 455 с.
8. Классификация состояний
безопасности региональных экономических и энергетических
систем // А.И. Татаркин, В.В. Бушуев, А.А. Куклин, А.Л. Мызин, Л.Л. Богатырев, В.Г.
Литвинов и др. Препринт. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2003. 95 с.
9. Классификация состояний и выбор эффективных альтернатив развития с применением теории
нечетких множеств // А.И. Татаркин, Л.Л
. Богатырев, А.А. Куклин, А,Л Мызин, А.В. Калина,
П.Е. Мезенцев и др. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2003. 68 с.
10. Мызин А.Л., Козицын А.А., Мезенцев П.Е., Пыхов П.А. Анализ влияния газового комплекса
на энергетическую безопасность региона: разработка методики и результаты оценки //
Экономика региона. 2007. N 2. С. 54–69.
11. Мызин А.Л., Мезенцев П.Е., Пыхов П.А. Энергетическая безопасность Уральского
федерального округа и Свердловской области // Сб. докл. 3–й междунар. науч.-технич. конф.
«Энергосистема: управление, конкуренция, образование». г. Екатеринбург. 14–16 октября
2008 г. Екатеринбург: УГТУ–УПИ, 2008. С. 278–283.
12. Мызин А.Л., Мезенцев П.Е., Пыхов П.А. Исследование динамики и
прогнозирование
региональной энергетической безопасности // Материалы 14–й Всеросс. науч.-технич.конф.
«Энергетика: экология, надежность, безопасность». Томск: Из–во ТПУ, 2008.
Диагностирование конденсаторных установок компенсации реактивной мощности по
массивам мгновенных значений токов и напряжений
Л.В. Абрамочкина
Томский политехнический университет, г. Томск, Россия
http://tims89@sibmail.com
В энергосистемах всегда необходимо поддерживать баланс реактивной мощности,
поскольку в случае его нарушения происходит отклонение напряжения и частоты, что крайне
негативно отражается на работе потребителей электроэнергии и ЭЭС в целом. С этой целью
используются различные устройства, предназначенные для регулирования реактивной мощности,
в частности конденсаторные установки (КУ) компенсации реактивной мощности. КУ
представляют собой ячейки, в которых размещены конденсаторы, соединенные по схеме
треугольника или звезды, а также аппаратура управления, измерения и сигнализации.
В процессе эксплуатации под воздействием различных факторов происходит изменение
параметров КУ, в результате чего снижается их работоспособность, а при значительном
изменении параметров может наступить критическая ситуация.
В [1, 2] рассмотрены вопросы диагностирования различных элементов ЭЭС, в том числе
и конденсаторов, однако вопросы диагностирования КУ не освещены.
К сожалению, контроль параметров каждого отдельного конденсатора, входящего в КУ,
неосуществим, но зато есть возможность проводить диагностирование пофазно. Эквивалентная
схема замещения (СЗ) конденсаторной установки представлена на рис.1.
Если с помощью регистраторов электрических процессов собирать массивы
мгновенных значений (ММЗ) токов i
A
(t
j
), i
В
(t
j
), i
С
(t
j
), и напряжений u
A
(t
j
), u
В
(t
j
), u
С
(t
j
), то
интересующие нас параметры C
А
, С
В
, С
С
, R
А
, R
В
, R
С
можно определить двумя способами с
16
Секция 1
ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ
использованием процедур дискретизированной электротехники [1]:
Рис. 1. Эквивалентная СЗ КУ
C
А
, С
В
, С
С
– эквивалентные емкости
соответствующей фазы;
R
А
, R
В
, R
С
– сопротивления потерь в
соответствующей фазе;
Первый способ: На основе ММЗ тока i(t
j
)и напряжения u(t
j
);
Второй способ: По ММЗ тока i(t
j
), напряжения u(t
j
) и производной тока по времени
()
j
it
•
.
Первый способ реализуется следующими процедурами:
• По i(t
j
) определяется действующее значение тока:
1
1
1
()
N
j
j
N
j
Iit
N
=
=
=
∑
(1)
• По i(t
j
) и u(t
j
) находится мгновенная мощность р(t
j
):
1
1
() () ()
jjj
N
j
N
j
pt it ut
=
=
=⋅
(2)
• Определяются интегральные мощности: активная (P) и реактивная (Q):
1
1
1
()
N
j
j
N
j
Ppt
N
=
=
=
∑
(3)
11
1
1
1
() ( ) () ( )
4
N
jj jj
j
N
j
Qututitit
π
++
=
=
⎡⎤⎡
=−⋅+
⎣⎦⎣
⋅
∑
⎤
⎦
(4)
• Определяются параметры схемы замещения:
2
P
R
I
=
;
2
Q
X
I
=
;
1
C
C
X
ω
=
⋅
(5)
здесь
ω
- циклическая частота (
2
f
ω
π
=
).
Второй способ:
Для каждой фазы эквивалентной СЗ справедливо следующее уравнение:
()
() () ,
j
jj
it
ut R it
C
••
=⋅ +
(6)
где:
и - производные напряжения и тока, которые определяются по явной трехточечной
формуле дифференцирования (7) или формуле дифференцирования после сглаживания (8) [1].
()
j
ut
•
()
j
it
•
11
1
()()
() ()
2
jj
jj
1
N
N
j
at at
d
at at
dt t
•
+−
j
=
=
−
==
⋅∆
(7)
22 11
1
1
() (( ) ( ))8(( ) ( ))
12
jjjjj
N
j
at at at at at
t
•
−+ −+
=
⎡⎤
=−−−
⎣⎦
⋅∆
(8)
Решение уравнения (6) ведется для нескольких моментов времени и, затем, полученные
результаты усредняются. Для этого сначала составляется система уравнений для любых двух
моментов времени, например, для 1-го и 2-го:
17
Секция 1
ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ
1
11
2
22
()
() () ;
()
() ()
(9)
it
Ut Rit
C
it
Ut Rit
C
••
••
⎧
=⋅ +
⎪
⎪
⎨
⎪
=⋅ +
⎪
⎩
Из системы (9) определяются параметры R и С; емкостное сопротивление может быть
определено по очевидной формуле:
()
1
10x
C
ω
=
Затем составляется система уравнений для двух других моментов времени и снова
определяются искомые параметры и т.д. После этого находится среднее арифметическое
полученных значений.
В процедурах (1)…(8):
/NT t
=
∆
; T - период сигнала, ∆t – шаг дискретизации при
общем числе отсчетов массива N
В таблице 2 приведены результаты расчета интересующих нас величин для батареи
статических конденсаторов БСК-2, состоящей из блоков конденсаторов БКЭ-1,05-252 У1
(эксперимент проведен аспирантом ЭЛТИ Джумиком Д.В., использованные сведения приведены в
таблице 1).
Таблица 1
Экспериментальные данные для БСК – 2
j t, с u
A
, В u
B
, В u
C
, В i
A
, A i
B
, A i
C
, A
0 0 -97423,7 64915,42 32774,02 -176,57 -745,211 927,4303
1 0,000625 -99040,3 48758,69 50655,01 12,40408 -854,885 847,5178
2 0,001250 -96850,9 30728,19 66589,36 200,9014 -931,707 735,0358
3 0,001875 -90939,6 11516,82 79964,72 381,6783 -972,723 594,3067
4 0,002500 -81533,4 -8137,13 90267,08 547,7874 -976,359 430,7387
5 0,003125 -68994 -27478,4 97100,53 692,8454 -942,473 250,6177
6 0,003750 -53803,3 -45763,6 100202,5 811,2777 -872,369 60,86555
7 0,004375 -36544,8 -62290,2 99453,66 898,5331 -768,74 -131,226
8 0,005000 -17882 -76423,1 94882,91 951,2583 -635,569 -318,274
9 0,005625 1468,018 -87619 86665,87 967,4273 -477,973 -493,091
10 0,006250 20761,62 -95447,8 75118,31 946,4185 -302,009 -648,959
11 0,006875 39257,37 -99608,5 60683,99 889,0394 -114,439 -779,888
12 0,007500 56244,48 -99941,4 43917,62 797,495 77,52871 -880,846
13 0,008125 71070,14 -96433,6 25463,52 675,3034 266,5172 -947,954
14 0,008750 83164,62 -89219,9 6030,874 527,1602 445,2635 -978,632
15 0,009375 92063,13 -78577,5 -13633,5 358,7585 606,8987 -971,702
16 0,010000 97423,70 -64915,4 -32774 176,57 745,211 -927,43
17 0,010625 99040,34 -48758,7 -50655 -12,4041 854,8854 -847,518
18 0,011250 96850,91 -30728,2 -66589,4 -200,901 931,7069 -735,036
19 0,011875 90939,55 -11516,8 -79964,7 -381,678 972,7235 -594,307
20 0,012500 81533,44 8137,132 -90267,1 -547,787 976,3588 -430,739
21 0,013125 68994,05 27478,38 -97100,5 -692,845 942,4733 -250,618
22 0,013750 53803,25 45763,65 -100202 -811,278 872,369 -60,8656
23 0,014375 36544,82 62290,24 -99453,7 -898,533 768,7401 131,2256
24 0,015000 17882 76423,06 -94882,9 -951,258 635,5689 318,2738
25 0,015625 -1468,02 87618,98 -86665,9 -967,427 477,9731 493,0909
26 0,016250 -20761,6 95447,75 -75118,3 -946,419 302,0092 648,9589
27 0,016875 -39257,4 99608,52 -60684 -889,039 114,4391 779,8877
28 0,017500 -56244,5 99941,39 -43917,6 -797,495 -77,5287 880,8458
29 0,018125 -71070,1 96433,57 -25463,5 -675,303 -266,517 947,9536
30 0,018750 -83164,6 89219,86 -6030,87 -527,16 -445,264 978,632
31 0,019375 -92063,1 78577,48 13633,54 -358,759 -606,899 971,7021
32 0,020000 -97423,7 64915,42 32774,02 -176,57 -745,211 927,4303
18
Секция 1
ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ
Таблица 2
Результаты расчета для БСК - 2
По интегральным мощностям
Фаза R, Ом C, мкФ х, Ом
А 0,2044 31,2925 101,7207
В 0,2048 31,2924 101,7210
С 0,2048 31,2925 101,7210
По совместному решению уравнений для 6-ти моментов времени
при явной трехточечной формуле дифференцирования
А 0,2098 31,2990 101,8220
В 0,2048 31,2920 101,8220
С 0,2047 31,2920 101,8230
при формуле дифференцирования после сглаживания
А 0,2047 31,0932 102,3730
В 0,2049 31,0933 102,3730
С 0,2047 31,0930 102,3730
Стоит отметить, что результаты, полученные разными методами, оказались очень
близки по значению. Сопоставление с паспортными данными позволяет утверждать о
принципиальной работоспособности описанных выше процедур.
Список литературы:
1. Гольдштейн Е.И. Диагностирование электротехнических цепей./ Е.И. Гольдштейн, Н.Л.
Бацева, Д.В. Джумик, Ю.П. Усов. – Томск: Изд-во ТПУ, 2006. – 152с.
2. Функциональный контроль и диагностика электротехнических и электромеханических систем
и устройств по цифровым отсчетам мгновенных значений тока и напряжения / В.С Аврамчук,
Н.Л Бацева, Е.И. Гольдштейн, И.Н Исаченко, Д.В. Ли, А.О. Сулайманов, И.В. Цапко //Под
ред. Е.И.Гольдштейна. - Томск: Печатная мануфактура, 2003. – 240с.
УДК 631.371:621.311.004.18
Энергоэффективная система управления электроэнергетическими установками в АПК
С.А. Ракутько
Дальневосточный государственный аграрный университет, г.Благовещенск,
sergej1964@yandex.ru
В настоящее время особую актуальность среди прочих направлений развития и
модернизации отраслей народного хозяйства приобретают вопросы энергосбережения. Целью
данной работы является рассмотрение вопросов оптимизации энерготехнологических процессов
(ЭТП), т.е. процессов, которые основаны на преобразовании энергии, подаваемой на вход
процесса, в энергию, содержащуюся в продукции на выходе процесса. В качестве критерия
оптимизации принята энергоемкость, которая является определяющим фактором
конкурентоспособности производимой продукции.
Особенности функционирования отраслей АПК связаны с тем, что в качестве объекта
воздействия энергетических технологий выступают биологические объекты: почва, животные,
растения. Это накладывает отпечаток на закономерности потребления и распределения энергии в
сельскохозяйственных ЭТП. В последнее время выполнен ряд разработок, направленных на
обеспечение
энергосбережения в ЭТП [1, 2].
Для многих ЭТП в сельском хозяйстве можно проследить следующую логистическую
цепочку: величина подводимой энергии (
Q
) характеризующий процесс параметр,
являющийся мерой воздействия создаваемого энергетическим воздействием фактора на живой
организм (
→
X
) количество продукции (→
P
). В любом ЭТП происходят так же потери энергии
(
).
Q∆
Характерными для сельскохозяйственных процессов так же являются следующие
признаки:
1. Действие закона оптимума. В соответствии с этим законом, любой фактор
X
,
воздействующий на живые организмы, имеет лишь определенные пределы положительного
19
Секция 1
ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ
влияния. Как недостаточное, так и избыточное действие фактора отрицательно сказывается на
жизнедеятельности живых организмов. Функция отклика живого организма от величины
воздействующего на организм фактора
имеет более или менее четко выраженный максимум.
X
2. Нелинейность функциональной зависимости величины формируемого фактора
P
X
от
интенсивности энергетического воздействия
. Причем для достижения одинаковых приращений
величины формируемого фактора необходимо прилагать все большие приращения интенсивности
воздействия. Такая закономерность характерна для процессов, потери энергии в которых
увеличиваются с увеличением интенсивности энергетического воздействия.
Q
Уравнение энергетического баланса для ЭТП
X
QPQ ∆+=
. (1)
Энергоемкость ЭТП
X
X
P
Q
=
ε
. (2)
Индекс «
X
» является показателем того, что ЭТП рассматривается при данном значении
характеризующего процесс параметра.
Примером могут служить следующие ЭТП. В агрономии: затраты на внесение удобрений
(
Q
) создаваемая в почве концентрация активного элемента (→
X
) → урожайность
выращиваемых культур (
P
). В животноводстве: энергия на создание микроклимата (
Q
)
температура воздуха в животноводческом помещении (
→
X
) продуктивность животных (→
P
). В
светокультуре: энергия на создание радиационного режима в теплице (
Q
) облученность в
теплице (
→
X
) урожайность облучаемых растений (
→
P
).
На рисунке 1 показаны в относительных единицах для условий светокультуры
зависимости количества производимой продукции
P
и энергоемкости ЭТП
ε
от
характеризующего процесс параметра
X
, т.е. функции
X
и , а так же зависимость параметра
P
X
ε
X
от величины подводимой энергии , т.е. функция . Анализ представленных графиков
свидетельствует, что при увеличении количества затрачиваемой энергии растет значение
величины облученности, что (до некоторых пределов) приводит к росту урожайности облучаемых
растений, при этом оптимум урожайности соответствует точке «А» (максимум на кривой
зависимости урожайности от облученности
).
Q
Q
X
X
Однако с точки зрения энергозатрат оптимальным является режим, соответствующий
точке «В» (минимум энергоемкости процесса облучения в зависимости от создаваемой
облученности
).
P
X
ε
Рис. 1. Характеристики
типичного ЭТП
Рис. 2. Принцип прогноза
энергоемкости
20