Аннотация: Работа посвящена статистическому анализу резкопеременных нагрузок в промышленных системах электроснабжения с целью моделирования энергетического узла с разнородной генерацией и определением оптимального плана развития собственных источников электрической энергии. Указанный тип нагрузок, характерный для энергоемких производств, обусловлен спецификой технологических процессов. Характер нагрузок данного типа накладывает ограничения при расчете режимов систем элек-троснабжения. Исследование основано на статистической обработке эксплуатационных данных, полученных с различных при-соединений главной понизительной подстанции промышленного объекта. По результатам исследования было выявлено, что традиционные методы прогнозирования неточно описывают нестационарные процессы. Линейная регрессия для прогнозирования мощности показала низкую точность, что исключило ее применимость при построении модели нагрузки. Статистическая проверка гипотезы о соответствии эмпирических данных распределению Вейбулла – Гнеденко с использованием критерия Колмогорова – Смирнова также показало его неприменимость. Анализ статистических параметров показал, что традиционные методы прогнозирования не обеспечивают адекватного описания динамических процессов, характерных для данного типа нагрузок и подтвердил необходимость перехода к частным методам прогнозирования. Для решения поставленных задач модель нагрузки целесообразно задавать в виде системы уравнений по активной и реактивной мощности с заданным пользователем шагом. Данная форма представления позволит оценивать устойчивость генераторов, определять их целесообразное число, мощность и место установки в промышленных энергоузлах с дефицитом мощности. Полученная модель нагрузки необходима для перспективной разработки системы инженерного анализа и проектирования промышленных систем электроснабжения с разнородной генерацией: собственными электростанциями, малой генерацией, внешними источниками электроэнергии.

Аннотация: Виртуальные электростанции стали революционной концепцией как в ИТ-секторе, так и в энергетике, особенно в контексте интеграции интеллектуальных сетей и возобновляемых источников энергии. Данные комплексы объединяют распределенные энергетические ресурсы, такие как солнечные панели, ветряные турбины, аккумуляторные батареи и системы ценозависимого потребления, что позволяет им функционировать как единая скоординированная система. Механизмы сбора, передачи и обра-ботки данных об режимах работы виртуальных электрических станций являются ключевыми компонентами для их эффективного управления и планирования. Они обеспечивают мониторинг, анализ и управление распределенными энергоресурсами в реальном времени. Такой принцип работы позволяет виртуальным электрическим станциям участвовать в рынках электроэнергии, предоставлять дополнительные услуги и повышать устойчивость энергосистем. Целью данной статьи является проведение систематизированного анализа современных методов хранения, обработки и прогнозирования данных в контексте виртуальных электрических станций, включая оценку их эффективности, ограничений и возможности применимости в условиях динамично развивающихся энергосистем. Особое внимание уделяется методам машинного обучения и оптимизационным алгоритмам, которые обеспечивают возможность не только эффективного мониторинга, но и предсказания будущих нагрузок и динамики возобновляемых источников. Рассматриваются современные решения по хранению данных, производится оценка их преимуществ и ограничений. Также рассмотрены работы с описанием ключевых аспектов виртуальных электростанций, включая их архитектуру данных, системы связи и передачи информации, методы оптимизации и их рыночную интеграцию, в контексте оперативного принятия решений и обеспечения высокой устойчивости энергосистем. Оценка методов включает как теоретические аспекты, так и практические примеры применения этих технологий в рамках исследований повышения эффективности и надежности современных виртуальных электрических станций. На основе проведенного обзора сформулированы перспективные направления дальнейших исследований, включая разработку гибридных методов прогнозирования и совершенствование механизмов обработки гетерогенных данных в реальном времени.

Аннотация: Активное внедрение распределенной генерации и увеличение числа сетевых инверторов в системах электроснабжения в последние годы в совокупности с ростом вычислительных мощностей современной микропроцессорной техники открывает возможности к расширению функционала инверторов в части фильтрации высших гармоник для обеспечения электромагнитной совместимости энергосистемы. В статье рассмотрена система управления сетевого инвертора напряжения типа виртуальная синхронная машина с интегрированным алгоритмом активной фильтрации гармоник тока нелинейной нагрузки согласно d-q-теории. Разработанный алгоритм апробирован с помощью имитационного компьютерного моделирования в программном пакете Matlab/Simulink с использованием библиотеки компонентов Simscape. В рамках оценки эффективности разработанного алгоритма проведено сравнение гармонического состава напряжения и тока сети в варианте с полным отсутствием коррекции в случае применения классического параллельного активного фильтра и в случае использования разработанного алгоритма с генерацией электрической мощности в сеть и без нее. Отмечено положительное влияние разработанного алгоритма на гармонический состав напряжения и тока сети в узком диапазоне, обусловленном наличием выходных емкостей инвертора. Для работы алгоритма фильтрации гармоник используется незадействованная в данный момент мощность инвертора, поэтому эффективность фильтрации обратно пропорциональна генерируемой инвертором в сеть полезной электрической мощности. Учитывая довольно высокую стоимость комплекта активного фильтра, предложенный способ доработки инвертора может стать более предпочтительной альтернативой ввиду меньших капитальных затрат. Для реализации системы, помимо доработки программного обеспечения инвертора, потребуется добавление трех измерительных каналов фазного тока нагрузки.

Аннотация: Задача согласования (выравнивания) нагрузок двигателей главных электроприводов верхнего и нижнего валков (ВГП и НГП) клетей толстолистовых прокатных станов является актуальной. В результате проведенных исследований показано, что при прокатке листов «тяжелого» сортамента в значительной части прохода имеет место различие моментов, при этом в первых проходах согласования скоростей и моментов не обеспечивается. При нагрузках выше номинальной более загруженный элек-тропривод может выйти на ограничение по моменту. Это приводит к нарушению управляемости и увеличению потерь электри-ческой энергии за счет снижения КПД. Данный вывод подтвержден ранее опубликованными результатами, полученными для электроприводов толстолистового стана 5000. Регулятор деления нагрузки (РДН), включенный в систему управления электро-приводами, не обеспечивает необходимого быстродействия в режиме согласования нагрузок, что подтверждено методом моде-лирования и многочисленными экспериментами. Это предопределило совершенствование алгоритма РДН за счет применения аппарата нечеткой логики (НЛ). Вклад статьи заключается в том, что на основе ресурса Fuzzy Logic Toolbox for MatLab разработан РДН с двумя каналами нечеткого регулирования скоростей: по разнице моментов двигателей и по производной разницы моментов. Рассмотрена структура, включающая блоки фаззификации, набора и применения правил нечеткого регулятора (НР) и деффазификации. Обоснован набор сигналов принадлежности входных переменных блоков фаззификации лингвистическим переменным. Заданы правила разработанного нечеткого регулятора по двум названным каналам. Выполнено моделирование режимов захвата раската валками и согласования нагрузок для различных функций принадлежности. Исследованы процессы при реализации различных входных воздействий, в том числе описываемых функциями Гаусса первого и второго порядков, а также при уменьшении перманентной зоны фаззификации разности моментов. При моделировании показано, что реализация функции Гаусса второго порядка является оптимальным решением. В этом случае время согласования моментов после включения РДН составляет десятые доли секунды, что превосходит ожидаемые результаты. Тем самым подтверждена целесообразность внедрения разработанного РДН с НЛ на стане 5000.

Аннотация: Глобальной целью исследования является развитие методов и средств построения синергетических систем, использующих экспертные оценки и элементы искусственного интеллекта для оценки технического состояния элементов опасных производ-ственных объектов с применением графической информации и методов ее обработки. В работе приведены результаты одного из промежуточных этапов – построение модели синергетической системы автоматизированного мониторинга технического состояния опасных производственных объектов с элементами искусственного интеллекта, являющейся неотъемлемой частью системного анализа в процессе проектирования. Исследования соответствуют приоритетному направлению «А» национального проекта «Наука и университеты». Авторы исследования выполнили обоснование использования синергетических свойств системы, таких как самоорганизация, открытость, адаптивность и междисциплинарность. Указанные свойства привели к построению двух уровней модели: расширенная структура прикладной цифровой платформы для оценки технического состояния опасных производственных объектов, включающая платформу искусственного интеллекта; концептуальная модель системы авто-матизированного мониторинга оценки технического состояния элементов опасного производственного объекта, включающая два основных объекта, обеспечивающие открытость системы к внешней среде, и 11 моделей прикладной цифровой платформы. Исследования проводятся с 2020 года и по настоящее время при финансовой поддержке крупного металлургического предпри-ятия Российской Федерации. Полученные решения использованы при разработке уникальной пилотной версии системы автома-тизированного мониторинга технического состояния элементов опасного производственного объекта металлургического пред-приятия. Перспективным направлением развития модели является установление структуры каждого модуля концептуальной модели, разработка алгоритмов саморазвития и адаптивности системы, проектирование программного продукта, его реализация и тестирование.

Аннотация: В статье рассматриваются линейные электромагнитные двигатели (ЛЭМД), широко применяемые в технике для создания механизмов с возвратно-поступательным перемещением рабочих органов. Показаны особенности физических процессов в таких двигателях. Отмечено, что в рабочих режимах двигателя происходят электромагнитные и электромеханические переходные процессы, которые описываются системой нелинейных уравнений. Это затрудняет математическое моделирование линейных электромагнитных двигателей. Выполнен обзор публикаций, посвященных моделированию и расчетам таких двигателей. Пока-зано, что большинство исследователей выполняют расчеты характеристик двигателей на основе решения полевых задач методом конечных элементов. Обоснована необходимость дальнейшего развития математических моделей и методик расчета ЛЭМД. Предложен новый подход к моделированию физических процессов в ЛЭМД, основанный на более полном использовании возможностей современных пакетов прикладных программ (Elcut, Mathcad и Matlab) при разработке таких двигателей. Основная идея предлагаемого метода заключается в том, что на предварительном этапе расчетов создается база данных, связывающая между собой основные электромагнитные параметры (ток в обмотке и потокосцепление) с силовыми характеристиками ЛЭМД. Использование такой базы данных позволяет автоматизировать расчеты системы нелинейных уравнений, описывающих электромеханические переходные процессы. Использование представленной методики показано на примере расчета опытного образца линейного электромагнитного двигателя ударного действия. На каждом этапе исследования результаты расчета срав-ниваются с экспериментальными данными, полученными при испытаниях опытного образца двигателя. Сопоставление расчетных и экспериментальных характеристик двигателя подтверждает правильность выбранного подхода и эффективность предлагаемой методики. Предложенный подход к математическому моделированию линейных электромагнитных двигателей показал свою эффективность и рекомендуется к практическому использованию при разработке таких машин.

Аннотация: В предложенной работе разработана усовершенствованная методика формирования скоростной и нагрузочной диаграмм и выбора мощности тягового электродвигателя карьерного самосвала. Отличительным признаком предлагаемой методики расчета мощности электродвигателя для проблемно-ориентированного тягового электропривода – карьерного самосвала – является формирование нагрузочной и скоростной диаграмм разделением пути движения на характерные участки, на каждом из которых возможны комбинации различных факторов, таких как радиус поворота, угол поперечного наклона и угол подъема дороги, ко-эффициент трения и др. Это позволяет более точно моделировать реальные условия эксплуатации, учитывая вариативность дорожного полотна. Предложенная методика включает в себя математические модели и алгоритмы для расчёта мощности, вра-щающего момента и номинальной скорости тягового электродвигателя, необходимых для обеспечения эффективной работы самосвала в условиях карьера. Особое внимание уделено учёту специфических условий эксплуатации, таких как перепады высот, существенное изменение качества дорожного покрытия на разных участках, особенности сил сопротивления движению транспортного средства на криволинейных участках дороги, степень загруженности транспортного средства и др. Усовершен-ствованная методика позволяет более точно рассчитать мощность, вращающий момент, номинальную скорость тягового элек-тродвигателя, что способствует оптимизации энергозатрат и увеличению ресурса оборудования. Результаты исследования могут быть рекомендованы как проектировщикам тяговых электродвигателей карьерных самосвалов, так и организациям, их экс-плуатирующим. Применение предложенной усовершенствованной методики формирования скоростной и нагрузочной диаграмм и выбора мощности тягового электродвигателя карьерного самосвала позволит снизить эксплуатационные расходы и минимизировать экологическое воздействие за счёт более эффективного использования электроэнергии.

Аннотация: В данной статье рассматривается идентификация параметров Т-образной схемы замещения асинхронного двигателя с ко-роткозамкнутым ротором с использованием заранее обученной нейронной сети. Актуальность работы заключается в возможно-сти использования нейронной сети как инструмента для точной идентификации параметров Т-образной схемы замещения асин-хронных двигателей при диагностике неисправностей двигателя или его первичного ввода в эксплуатацию. Целью статьи является оценка точности идентификации параметров для дальнейшего её использования в качестве инструмента диагностики. Ис-пользованы методы машинного обучения (нейронные сети), теория электрических машин и электропривода, математическое моделирование переходных процессов, а также проведены эксперименты (опыты холостого хода и короткого замыкания) на испытательном стенде. За основу при обучении нейронной сети взяты данные асинхронных двигателей серии 4А в диапазоне мощностей от 90 Вт до 200 кВт. Разработанный подход с использованием обученной нейронной сети настроен на конкретные типы двигателей и позволяет идентифицировать параметры схемы замещения для последующего анализа и диагностики. В статье дано описание процесса идентификации параметров с помощью нейронной сети, описаны её архитектура, входные и выходные данные, а также параметры настройки, разработана методика проверки адекватности идентифицированных параметров путем математического моделирования переходных процессов, проведена оценка точности идентификации на реальном двигателе фирмы Siemens (не участвовавшем в обучении нейронной сети), выбрана оптимальная конфигурация нейронной сети по количеству нейронов в скрытом слое, сделаны выводы о точности и применимости нейронной сети как инструмента для иден-тификации параметров схемы замещения.

Аннотация: В настоящее время изделия, изготавливаемые методом намотки, нашли широкое применение во многих отраслях промыш-ленности благодаря своим уникальным физико-механическим свойствам. В связи с совершенствованием технологии процесса намотки к электротехническим системам управления стали предъявляться более жесткие требования к быстродействию приводов, возможности их адаптации к изменяющимся режимам работы. Это возможно только при использовании современных цифровых средств управления процессом намотки. При этом необходимо иметь информацию о состоянии технологического процесса. Данная информация получается при помощи использования различных датчиков: натяжения, скорости движения ленты, длины тракта намотки. Информация с данных датчиков в привод поступает в виде аналоговых сигналов, которые в дальнейшем должны быть преобразованы в цифровую форму. Преобразование осуществляется с помощью аналого-цифровых преобразователей. В работе для проведения исследований разработаны в пакете MatLab Simulink схемы моделей, содержащие задержки по времени и квантованию по уровню в используемых в электротехнической системе аналога цифровых преобразователей. С использованием разработанной модели проведено исследование влияния времени задержки информации при ее преобразовании в аналого-цифровом преобразователе и квантования по уровню на работу привода. При исследовании время задержки изменялось от 0,1 до 16 мс, дискретность по уровню от 8 до 16 бит. Показано, что при использовании современных аналого-цифровых преобразователей с временем преобразования 1 мс и менее и разрядностью 8 бит и более поведение электротехнической системы натяжения регулирования практически не отличается от системы, в которой отсутствует преобразование по уровню и время преобразования сигнала равно нулю.