Full Text

Введение. На данный момент отечественные предприятия являются подготовленными к внедрениям решений, обеспечивающих комплексное решение проблем обеспечения толерантности электроэнергетических систем на основе информационно-аналитических сред принятия решений, имеющих связь с автоматизированными системами оперативного диспетчерского управления и противоаварийной автоматики различного уровня иерархии, до сих пор работавшими автономно [1, 2]. Полученная информация с таких систем способствует грамотному распределению имеющихся мощностей, регулированию режимности работы, определению ключевых показателей, которые характеризуют эффективность производственной деятельности [3]. Концепция сбора информации на производственных объектах, совмещенная со схемой замещения системы электроснабжения, представлена на рис. 1. Рис. 1. Фрагмент схемы замещения системы электроснабжения месторождения им. Сухарева (Пермский край) (совместно с системой мониторинга) Таким образом, большую часть статистических и логистических задач можно успешно выполнить путем обработки данных, полученных с систем мониторинга [4]. Однако одни лишь системы мониторинга не могут дать возможности прогнозировать потребление энергоресурсов, обусловленное изменением параметров энергосистемы [5]. К таким параметрам могут относиться: установленное оборудование; схема, по которой осуществляется питание потребителей электрической энергии; режим работы производственных объектов [6]. Как правило, из-за высокой цены системы мониторинга устанавливаются лишь на ключевых или типовых объектах [6, 7], что не передает полной картины происходящих процессов на производстве. Для решения такой производственной задачи, как прогнозирование, необходимо математическое моделирование потребления и распределения электрической энергии [8]. Матрично-топологический метод расчета в таких условиях является оптимальным выбором для описания фактического потребления электроэнергии на всем месторождении. Используя способы математического расчета потребления и распределения электрической энергии на предприятии, появляется возможность предусмотреть различные варианты развития событий при вариации параметров системы электроснабжения, а также моделировать ситуации, связанные с заменой оборудования [2, 9]. Наборы данных, так называемые dataset, в первую очередь подразумевают под собой структурированную по определенным правилам информацию не только в виде таблиц. При формировании единого dataset системы электроснабжения недостаточно объединить собранную информацию с систем мониторинга в единый массив, необходимо задать взаимосвязи между элементами, с которых поставляются data-файлы. Однако системы мониторинга не устанавливаются абсолютно на всех элементах сети электроснабжения. Таким образом, dataset системы электроснабжения формируются не только путем объединения исходных data-файлов и установлением взаимосвязей между объектами, но и дополнением информацией об элементах, не оснащенных системами мониторинга, на основе создания недостающих data-файлов путем математического расчета. Концепция объединения собранной информации в dataset. Системы мониторинга, установленные для снятия параметров электропотребления как на отходящей линии от узла генерации [10], так и для контроля используемых энергоресурсов на производственных объектах, формируют огромный перечень data-файлов, которые впоследствии используются для создания dataset всей системы электроснабжения [11]. Концепт объединения информации с разных объектов системы электроснабжения в один dataset представлен на рис. 1. Сформированный системой мониторинга набор данных представляет из себя временной ряд записываемых параметров. Поэтому при объединении массивов в один dataset необходимо определить конкретный момент времени, для которого впоследствии будет проводиться математическое моделирование. В связи с тем, что изначально наборы данных между собой не связаны ничем, кроме временной отметки, необходимо установить связи между элементами энергосистемы, которые так же связывают и объекты, с которых снимали показания системы мониторинга. Связи устанавливаются путем нумерации узлов начала и конца ветви на схеме замещения. Ветви на схеме замещения также нумеруются и обозначают конкретные участки системы электроснабжения, характеризующиеся активным и индуктивным сопротивлениями объекта. Как видно из схемы замещения, представленной на рис. 1, нумерация начинается с нулевого узла и обозначается знаком заземления; числа, обозначенные через дробь, представляют активное и индуктивное сопротивление ветви, сверху вниз соответственно. Метод фильтрации данных. В случае, когда необходимо получить результаты расчета в определенном интервале времени, т.е. во временном ряду, массивы данных должны формироваться для каждой временной отметки [12]. Однако в процессе мониторинга отчетные файлы замеров могут быть заполнены частично неверной информацией, как это продемонстрировано на рис. 2. На изображении представлена часть массива данных замеров для погружного электродвигателя, на котором видно, что имеются явно неверные значения замеров, выбивающиеся из общей массы. Для дальнейшего математического моделирования необходимо отфильтровать исходный массив данных. Для этого можно использовать MS Excel и фильтровать данные в ручном формате. Кроме того, для этих целей применяют языки программирования с предназначенными для этого библиотеками или любые различные способы, которые позволят автоматизированно выполнять процесс фильтрации. Рис. 2. Вид неотфильтрованного массива данных Если представить неотфильтрованный массив данных в виде графика, как это показано на рис. 3, можно выделить линейную зависимость распределения параметров во временном ряду. Рис. 3. Временной ряд замеров напряжения на отходящей линии с секции шин комплектной трансформаторной подстанции для питания нефтедобывающей скважины Как видно из рис. 3, имеются значения, которые резко выбиваются из общей массы и являются грубыми ошибками, от которых требуется избавиться [13]. В данном случае значения, выходящие за рамки допустимого отклонения в 5 % от линейной зависимости, исключаются из временного ряда. Результаты такого способа фильтрации данных представлены на рис. 4. Рис. 4. Временной ряд замеров напряжения на отходящей линии с секции шин комплектной трансформаторной подстанции для питания нефтедобывающей скважины после фильтрации значений Расчет активного и индуктивного сопротивления ветвей схемы замещения. Помимо установления номерной связи с узлами необходимо рассчитать активное и индуктивное сопротивления каждой ветви в соответствии с режимом работы оборудования и показателями, снятыми с систем мониторинга [14, 15]. Расчет активного и индуктивного сопротивления линии электропередачи осуществляется по выражениям: , (1) , (2) где L - длина кабельной линии (КЛ) (или воздушной линии (ВЛ)), км; и - погонное активное и индуктивное сопротивления провода, Ом/км; и - текущая и номинальная частоты питающей сети соответственно, Гц. Расчет активного и индуктивного сопротивления силового трансформатора осуществляется по выражениям: ; (3) , (4) где - мощность короткого замыкания трансформатора, кВт; - номинальная мощность трансформатора, кВт; - напряжение трансформатора на высокой стороне, кВ; - напряжение короткого замыкания, %. Величины сопротивлений могут корректироваться поправочными коэффициентами для учета потерь на элементах. Либо необходимо добавить шунтирующую ветвь в схему замещения элемента, чтобы дифференцировать величину полной энергии на полезную энергию и потери. Для кабельной линии шунтирующее сопротивление (Ом) рассчитывается по формулам: , (5) , (6) где C0 - удельная емкость кабеля (является каталожным параметром), мкФ/км; - поправочный коэффициент активного сопротивления шунта в соответствии с параметрами режима работы; - поправочный коэффициент реактивного сопротивления шунта в соответствии с параметрами режима работы; - удельное сопротивление изоляции кабеля (является каталожным параметром), МОм км. Шунтирующие сопротивления трансформатора определяются по выражениям: ; (7) , (8) где - ток холостого хода трансформатора, паспортная величина, %; - ток холостого хода трансформатора, А; - номинальный ток трансформатора, А; - потери холостого хода, Вт. Алгоритм матрично-топологического расчета. Данные, отфильтрованные и объединённые в единый массив со связями между элементами, могут быть использованы для расчета потребления и распределения электрической энергии [15]. Структура сформированных данных обеспечивает эффективный расчет на основе матрично-топологического метода. Суть метода можно описать в виде алгоритма, который представлен на рис. 5. Рассмотрим алгоритм подробнее: Блок 1. Получение исходных данных, их фильтрация и объединение в один dataset, который впоследствии используется для расчета. Блок 2. Формирование матрицы инцидентностей, суть которой - отобразить, входит ли ветвь в узел системы или выходит из него. Для этого предварительно в созданном dataset требуется установить взаимосвязи между элементами и пронумеровать узлы каждой ветви. Если ветвь входит в узел, соответствующая ячейка матрицы заполняется -1, а если выходит из узла, то +1, все остальные ячейки матрицы остаются пустыми (равными 0). Рис. 5. Последовательность расчета схемы электроснабжения матрично-топологическим методом Блок 3. Матрица напряжения базисных узлов представляет из себя вектор-столбец. В таком столбце в соответствующей строке прописывается напряжение узла генератора, остальные строки остаются пустыми (равными 0). Блок 4, 5. Зная параметры сопротивлений всех элементов, формируется диагональная матрица. Позиция элемента в диагонали матрицы зависит от выбранной нумерации и установленных взаимосвязей объектов в datasets, как это показано в следующем выражении: , (9) где i - номер элемента в datasets; X - индуктивное сопротивление ветви, Ом; R - активное сопротивление ветви, Ом. Матрица проводимостей представляет из себя также диагональную матрицу и является обратной матрицы сопротивления: . (10) Блок 6. Вычисление матрицы узловых потенциалов производится в соответствии с уже вышеуказанным выражением. Такая матрица принимает вид вектора-столбца. Уравнение потенциалов узлов выглядит следующим образом: , (11) где A - матрица инцидентностей; G - матрица проводимостей; E - напряжения базисных узлов. Блок 7. Зная потенциалы каждого узла системы электроснабжения, определяются падения напряжений в ветвях. Определение величины падения напряжения происходит путем вычисления разности потенциала узла начала ветви и потенциала узла конца ветви. Блок 8. Расчет токовых нагрузок производится умножением соответствующих значений проводимостей ветвей и падений напряжения в этих ветвях. После завершения расчета исходная база данных дополняется расчетными значениями токовых нагрузок во всех ветвях системы электроснабжения. Однако обработка столь обширного массива данных невозможна в ручном режиме. Поэтому для реализации такого способа расчета требуется использовать специализированные программные продукты, которые способны производить вычисления с матрицами большой размерности [8, 15, 16]. Апробация предложенного метода расчета. В рамках данной работы расчет был проведен в программном обеспечении Mathcad. Такой выбор обусловлен возможностью программного продукта автоматически заполнять матрицы любой размерности, используя блоки «Программирование». Реализация алгоритма в выбранном программном продукте представлена на рис. 6. Рис. 6. Блоки расчета матрично-топологическим методом в программном обеспечении Mathcad На рисунке наглядно видно, в какие блоки и для чего поступает информация из сформированного dataset. Основным недостатком использования данного программного продукта является процесс расчета матрицы проводимостей. При реализации такого способа расчета в других программных продуктах следует учитывать возможности расчета матриц высокой размерности либо добавлять алгоритмы расчета таких матриц [16, 17]. Расчет был проведен на примере месторождения имени Сухарева предприятия ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ». В связи со спецификой предприятия основными потребителями электрической энергии являются погружные электродвигатели, что обусловливает индуктивный характер сети [2, 3]. Результаты расчета представлены в табл. 1. Из таблицы видно, к какому формату приводится весь набор данных и какими параметрами он дополняется после расчета. Таблица 1 Результаты расчета потребления и распределения электрической энергии на месторождении им. Сухарева предприятия ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» № ветви № узла начала ветви № узла конца ветви Наименование/маркировка/ границы объекта R, Ом Х, Ом U, В I, А 1 0 1 Главная понизительная подстанция (ГПП) Нартовка 0,00 0,00 6300 165,92 2 1 2 КЛ от секции шин ГПП Нартовка до опоры 0,02 0,03 6294,20 165,92 3 2 3 Трансформатор КТП 2305 4000/6/20 кВ 0,08 0,67 20980,68 49,78 4 2 0 Шунт трансформатора КТП 2305 3001,073 136860,66 20534,03 0,15 5 3 4 ВЛ от опоры 2А до опоры 71 1,06 0,35 20478,49 49,63 342 165 184 КЛ до потребителя КТП-2312 0,02 0,00 390,42 21,82 343 184 0 Потребитель КТП-2312 17,52 3,56 390,42 21,82 344 165 185 КЛ до потребителя КТП-2312 0,02 0,00 390,30 27,91 345 185 0 Потребитель КТП-2312 13,69 2,78 390,30 27,91 Сравнивая результаты расчета с показателями замеров токов в ветвях, которые соответствуют погружным электродвигателям (ПЭД) (табл. 2), наглядно видно, что максимальное отклонение расчетов не превышает 5 % [18], а представленная методика может использоваться для расчета потребления и распределения электрической энергии. Таблица 2 Cравнение результатов расчета с замерами на ПЭД № ветви Наименование/ маркировка/ границы объекта Замер I, А Расчет I, А Отклонение, % 233 ПЭД скважины 115 18,9 18,608 1,545 245 ПЭД скважины 119 17,3 17,017 1,636 251 ПЭД скважины 120 21,0 20,625 1,786 239 ПЭД скважины 318 19,2 19,646 2,323 Выводы. Представленный способ расчета решает ряд производственных задач, связанных с подбором электротехнического оборудования, с принятием управленческих решений, с прогнозированием возможных последствий в связи с изменением схемы электроснабжения, с формированием балансовых заявок [2, 3, 9, 15]. Результатом данной работы является описание возможного варианта использования матрично-топологического метода в совокупности с data-массивами, собранными системой мониторинга. Такой способ расчета потребления и распределения электрической энергии может стать средством для моделирования различных режимов работы оборудования, подспорьем в алгоритме поддержки принятия решений на производстве, подборе оборудования. Также математическую модель, основанную на матрично-топологическом методе, можно использовать как средство проверки адекватности модели краткосрочного прогнозирования [19]. В дальнейшем планируется составить единый алгоритм обработки datasets, прогнозирования и расчета возможных вариантов без использования сторонних программных продуктов и доработать алгоритм расчета матриц высокой размерности, чтобы адаптировать алгоритм под системы электроснабжения любой размерности. Разработанное методическое обеспечение используется в лабораторных практикумах и научно-исследовательской работе в рамках новой сетевой магистерской программы «Концептуальное проектирование и инжиниринг повышения энергоэффективности» подготовки специалистов, научных работников и административного персонала для предприятий энергетической, распределительной и смежных отраслей [20].

About the authors

A. S Semenov

Perm National Research Polytechnic University

A. G Leisle

LLC "Transresurs"

A. B Petrochenkov

Perm National Research Polytechnic University

A. V Romodin

Perm National Research Polytechnic University

References

Statistics

Views

Abstract - 26

PDF (Russian) - 28

Refbacks

• There are currently no refbacks.