Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

ПРОГРАММНОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АППАРАТНЫХ КОМПЛЕКСОВ СНИЖЕНИЯ ВЛИЯНИЯ ИМПУЛЬСНЫХ ИСКАЖЕНИЙ В СЕТЯХ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ

Горева Т.С. 1 Портнягин Н.Н. 2
1 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
2 Российский государственный университет нефти и газа имени И.М. Губкина
В статье представлена разработка алгоритмического и программного обеспечения аппаратных комплексов повышения качества питающей электроэнергии в распределительных сетях методами активной цифровой фильтрации. Разработан алгоритм идентификации составляющих сигналов сети с применением ортогонального вейвлет-базиса. Экспериментально доказано, что наиболее опасными являются широкополосные импульсные помехи с апериодической составляющей. При сравнении алгоритмов активной фильтрации установлено, что применение Фурье базиса требует высокого порядка фильтра, что приводит к значительной фазовой задержке и погрешности. Произведен выбор-вейвлет базисов для более эффективной идентификации структурных составляющих сигналов питающего напряжения. В статье представлено решение комплекса задач, направленных на повышение качества электроэнергии в электроэнергетических системах. В результате проведенных исследований разработано математическое и программное обеспечение активного компенсатора кондуктивных помех в электроэнергетических системах. Разработаны алгоритмы и методика идентификации структурных составляющих несинусоидальных сигналов сети (напряжения и тока) в электроэнергетической системе с применением ортогональных вейвлет-базисов Добеши. Применение разработанного комплекса программ обнаружения нарушений показателей качества электрической энергии во время мониторинга позволяет контролировать качество электрической энергии в режиме реального времени. Отсутствует необходимость сбора статистических данных, разработанные методы позволяют своевременно применять алгоритм улучшения качества электрической энергии.
качественные показатели электроэнергии
активная фильтрация
цифровая обработка
ортогональный вейвлет-базис
вейвлет-преобразование
анализатор импульсных помех
идентификация структурных компонент
1. Карташев И.И., Тульский В.Н. Управление качеством электроэнергии / И.И. Карташев. – М.: МЭИ, 2008. – 320 с.
2. Куско А. Качество энергии в электрических сетях / А. Куско, Марк Томпсон. – М.: Додэка, 2008. – 333 с.
3. Горева Т.С. Программное и алгоритмическое обеспечения аппаратных комплексов повышения качества питающей электроэнергии в распределительных сетях: монография / Т.С. Горева, Н.Н. Портнягин. – М.: Издательский дом Академии Естествознания, 2015. – 118 c.
4. Жежеленко И.В. Высшие гармоники в системах электроснабжения промпредприятий. – 6-е изд., перераб. и доп./ И.В. Жежеленко. – М.: Энергоатомиздат, 2010. – 375 с.
5. Железко Ю.С. Потери электроэнергии. Реактивная мощность. Качество электроэнергии: Руководство для практических расчетов / Ю.С. Железко. – М.: ЭНАС, 2009. – 456 с.
6. Stephane Mallat. A Wavelet tour of signal processing. Пер. с английского. – М.: Мир, 2005. – 671 с.
7. Горева Т.С. Методы построения активных фильтров подавления импульсных помех в сетях электропитания промысловых судов: монография / Т.С. Горева, Н.Н. Портнягин. – 2010. – 102 с.
8. Черных И.В. Моделирование электротехнических устройств в MATLAB, SimPowerSystems и Simulink. 1-е изд. – М.: ДМК Пресс, 2009. – 288 с.
9. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. – М.: ДМК Пресс, 2014. – 628 с.
10. Горева Т.С. Свидетельство об отраслевой регистрации комплекса программ для ЭВМ № 16389: «Программный комплекс управления качественными показателями электроэнергии в распределительных сетях». – М.: ИНИМ РАО, 2010.
11. Дорогов А.Ю. Теория и проектирование быстрых перестраиваемых преобразований и слабосвязанных нейронных сетей. – СПб.: Политех, 2014. – 344 с.

Рост установленной мощности нелинейных резкопеременных нагрузок в автономных системах приводит в ряде случаев к ухудшению показателей качества электроэнергии.

Искажения синусоидальности кривых напряжений и токов вызываются работой электроприборов с нелинейной вольтамперной характеристикой и регулируемых преобразователей переменного тока в постоянный. Кривые тока и напряжения в этих случаях приобретают вид, отличный от синусоиды.

Первым проявлением низкого качества электроэнергии являются искажения формы синусоидального напряжения в цепях питания, отклонения напряжения за пределы установленных допусков или полные прерывания подачи электроэнергии. Эти возмущения могут быть вызваны гармониками сетевой частоты или неполадками в системе электроснабжения. Они могут длиться от миллисекунд до секунд. Внешние возмущения обычно проявляются как неправильная работа оборудования или его полная остановка [1, 2].

В последнее время возник большой интерес в области разработки активных фильтров сетевой частоты, позволяющих компенсировать влияния высших гармоник, для улучшения качества электроэнергии.

При активной фильтрации основной задачей является разработка эффективного метода идентификации (выделение) кондуктивных помех в электрической сети. Устройство управления обеспечивает формирование соответствующих управляющих сигналов, под воздействием которых широтно-импульсный модулятор активного компенсатора генерирует компенсирующий сигнал.

Отклонения напряжения от номинальных значений, колебания напряжения и частоты, искажения симметрии и синусоидальности напряжений приводят к ряду нежелательных явлений. Увеличиваются потери электроэнергии в сетях и в электрооборудовании. Увеличение потерь электроэнергии в оборудовании вызывает дополнительный его нагрев, что приводит к сокращению сроков службы оборудования или необходимости увеличения его мощности.

Разработан активный компенсатор кондуктивных помех для электроэнергетической системы с идентификацией структурных составляющих в ортогональном вейвлет-базисе.

Научная новизна работы заключается в разработке методики выделении опорной частоты кривой тока (напряжения), а также компенсирующего сигнала помехи сети электропитания с применением вейвлет-преобразования.

Материалы и методы исследования

Сигналы сети электропитания (напряжение) содержат разномасштабные локальные возмущения. Временная протяженность и величина особенностей зависит от природы возмущений.

Для представления сигналов с локальными особенностями удобным и информативным является способ построения нелинейных аппроксимирующих схем с применением адаптивных фильтров. Наиболее эффективным методом реализации данной процедуры является вейвлет-анализ.

Экспериментальные исследования показали эффективность применения вейвлет анализа для создания активного компенсатора кондуктивных помех в системах электроснабжения.

Применение разработанного активного компенсатора помех питающего напряжения дает возможность в режиме реального времени компенсировать помехи, вызванные применением электрооборудования с нелинейными вольт-амперными характеристиками, тем самым улучшить качество электроэнергии в системах электроснабжения [3].

Наличие высших гармонических составляющих в токах нелинейных электропотребителей приводит к разрушительным последствиям.

1. Импульсный характер нагрузки приводит к деформации синусоиды напряжения, действующей на зажимах нагрузки.

2. Нелинейные нагрузки генерируют высочастотные гармоники тока, что вызывает дополнительные потери в обмотках трансформатора. Так, для линейных нагрузок потери на вихревые токи составляют в общих потерях приблизительно 5 %, а с нелинейной нагрузкой они возрастают до 75 % [4].

3. Высшие гармоники напряжения уменьшают емкостное сопротивление компенсирующих конденсаторов. Напряжения высших гармоник вызывают значительные токи гармоник, что приводит к скорому старению изоляции и возникновению перегрузки по току.

4. Высшие гармоники ухудшают механические характеристики и КПД синхронных и асинхронных машин. Ускоряют старение изоляции электрических машин, кабелей и трансформаторов [4].

5. Под воздействием высших гармоник нарушается работа устройств электронной автоматики [5].

Электроэнергетическая система является системой со сложной электромагнитной обстановкой, в которой существуют различного вида помехи, воздействующие на цепи питания.

Для анализа структуры сигнала сети разной длительности необходимы частотно-временные составляющие с различными временными характеристиками.

Ортонормированные вейвлеты являются носителями подробностей, необходимых для повышения разрешения аппроксимации сигнала.

Свойство частотной и временной локализации вейвлет-функций может быть охарактеризовано концентрацией их энергии в частотной и временной областях, или посредством частотно-временных окон [6].

На базе процедур вейвлет-анализа разработана методика фильтрации сигнала питающего напряжения, для обеспечения качественного подавления интергармонических составляющих и импульсных помех [7].

Вейвлет-функция может описывать сложный сигнал во временном и частотном представлении с большой точностью.

Определим требования к вейвлет-базису:

– максимально точное выделение основной гармоники 50 Гц, а также высших гармонических составляющих;

– оптимальное количество уровней детализации вейвлет-дерева;

– минимальная длина вейвлет-разложения.

Важной задачей является выбор вейвлет-фильтра, позволяющего максимально точно восстанавливать сигнал сети после прямого и обратного вейвлет-разложения.

В теории вейвлет-анализа существует большое число различных семейств базисных вейвлет-функций.

Важным свойством базисных функций является свойство ортогональности. Оно обеспечивает представление функции f в виде суммы ортогональных компонент:

gor02.wmf

Основной принцип работы алгоритма вейвлет-преобразования сетевых сигналов состоит в разложении приближения сигнала на две компоненты: аппроксимирующую и детализирующую, а также их дальнейшее дробление для увеличения уровня декомпозиции сигнала. Этот алгоритм работает как во временной, так и в частотной областях.

Вейвлет Добеши является ортогональным и имеет минимальный компактный носитель при заданном числе нулевых моментов. С возрастанием числа нулевых моментов возрастает гладкость вейвлета, что способствует более четкому представлению детализирующих компонентов сигнала.

Вейвлеты Добеши вычисляются с помощью сопряженных зеркальных фильтров для конечных импульсных откликов h, где h есть тригонометрический многочлен [6]:

gor05.wmf.

Численные методы построения аппроксимирующей схемы построим на основе алгоритма:

1) очистка от шума с помощью пороговой функции и с применением вейвлет-пакета;

2) определение критериев выбора вейвлет-базиса, выделение информативных ветвей дерева, формирование структуры лучшего дерева аппроксимации (рис. 1);

gor1.tif

Рис. 1. Выделение информативных ветвей дерева вейвлет-разложения по базису db4

3) идентификация локальных особенностей сигнала тока на основе лучшего дерева вейвлет-разложения по базису [3].

Процедура определения структуры дерева разложения для конкретного сигнала может быть выполнена путем реализации следующего рекурсивного алгоритма:

1) разложение сигнала сети в базисе вейвлет-дерева: gor06.wmf, gor07.wmf есть базис пространства gor08.wmf;

2) выбор информативных ветвей дерева, определяющих структурные компоненты сигнала сети, где наилучший базис gor09.wmf пространства gor10.wmf есть базис

gor11.wmf ,

где множества индексов gor12.wmf определяются как

индекс gor13.wmf если gor14.wmf, где порог gor15.wmf.

Назовем этот алгоритм алгоритмом идентификации структурных компонентов сигнала [7].

Результаты исследования и их обсуждение

С целью проверки выдвинутых положений проведем компьютерный модельный эксперимент с применением Matlab Wavelet Toolbox и графической среды имитационного моделирования Simulink [8].

В качестве эталонного сигнала для фильтрации определим модельный сигнал с импульсными помехами 100 В, моделирование производится в течение 3 с, с частотой дискретизации 2 кГц, фрагмент сигнала представлен на рис. 2. При обработке сигналов в среде Matlab применялись вейвлеты Добеши 4 (db4) [9].

gor2.wmf

Рис. 2. Модельный сигнал с импульсными помехами

gor3.tif

Рис. 3. Вейвлет-спектр модельного сигнала с импульсными помехами

gor4.tif

Рис. 4. Вейвлет-спектр с импульсными помехами (выделенная высокочастотная составляющая сигнала)

gor5.tif

Рис. 5. Компенсация импульсных помех с применением вейвлет-анализа

gor6.wmf

Рис. 6. Принцип работы системы управления вейвлет-фильтрацией и прогнозом искажений [11]

Рассмотрим подробнее разложение модельного сигнала по вейвлет-дереву (рис. 1). На первом уровне разложения аппроксимация сигнала (1,0) отображает сигнал сети, здесь присутствуют основная частота и помеха, детализирующая ветка (1,1) состоит из высокочастотных колебаний, амплитуда помехи на два порядка меньше, чем амплитуда аппроксимации. На втором уровне разложения вейвлет-дерева осуществляется разделение крупномасштабной (2,0) и мелкомасштабной (2,1), (2,2), (2,3) составляющей сигнала сети.

Анализ сигнала (рис. 3, 4) показывает наличие широкого спектра гармонических составляющих. На рис. 4 отчетливо виден ряд максимумов сигнала сети. На рис. 3, 4 представлено трехмерное пространственное изображение спектра сигнала сети после вейвлет-преобразования, которое наглядно показывает изменение таких параметров, как, амплитуда, частота и время.

На рис. 5 представлены результаты компенсации импульсных помех с помощью представленных алгоритмов [10].

Принцип работы системы управления вейвлет-фильтрацией и прогнозом искажений представлен на рис. 6.

Применение разработанного комплекса программ обнаружения нарушений показателей качества электрической энергии во время мониторинга позволяет контролировать качество электрической энергии в режиме реального времени. Отсутствует необходимость сбора статистических данных, разработанные методы позволяют своевременно применять алгоритм улучшения качества электрической энергии.

Заключение

В статье представлено решение комплекса задач, направленных на повышение качества электроэнергии в электроэнергетических системах. В результате проведенных исследований разработано математическое и программное обеспечение активного компенсатора кондуктивных помех в ЭЭС.

Полученные результаты:

1. Экспериментально доказано, что наиболее опасными являются широкополосные импульсные помехи с апериодической составляющей.

2. При сравнении алгоритмов активной фильтрации установлено, что применение Фурье базиса требует высокого порядка фильтра, что приводит к значительной фазовой задержке и погрешности. Произведен выбор вейвлет-базисов для более эффективной идентификации структурных составляющих сигналов питающего напряжения.

3. Разработаны алгоритмы и методика идентификации структурных составляющих несинусоидальных сигналов сети (напряжения и тока) в электроэнергетической системе с применением ортогональных вейвлет-базисов Добеши.


Библиографическая ссылка

Горева Т.С., Портнягин Н.Н. ПРОГРАММНОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АППАРАТНЫХ КОМПЛЕКСОВ СНИЖЕНИЯ ВЛИЯНИЯ ИМПУЛЬСНЫХ ИСКАЖЕНИЙ В СЕТЯХ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ // Современные наукоемкие технологии. – 2018. – № 4. – С. 26-31;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=36954 (дата обращения: 29.03.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674