ОБОСНОВАНИЕ ПЕРИОДА КВАНТОВАНИЯ ИЗМЕРЕНИЙ СТОХАСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПОТРЕБЛЕНИЯ И ГЕНЕРИРОВАНИЯ РЕАКТИВНОЙ МОЩНОСТИ
Article Sidebar
Main Article Content
Аннотация
В статье приводится график измерения реактивной мощности на Мирновской ветроэлектростанции с периодом квантования 1 с и временем измерения 0,2 с. Выбор периода квантования обосновывается с помощью теоремы Котельникова. Измерения одного и того же параметра выполнялись синхронно цифровым мультиметром с периодом отсчётов 1 с и комплектом в составе измерительного преобразователя и цифрового осциллографа PCS500 с периодом отсчётов 0,1 с. При этом учитывался интервал осреднения скорости ветра. Приведена схема измерений для данного случая, предусматривающая передачу информации на персональный компьютер. Оценены погрешности измерений стохастически изменяющихся электрических параметров ветроэнергетической установки. Показаны варианты схем организации передачи данных системы мониторинга для ветроэлектростанции в целом.
Предмет исследования: ветроэлектростанция. Исследование направлено на решение проблемы, связанной с точностью проведения измерений реактивной мощности из-за стохастического характера ее генерации и потребления, и передачей данных от ряда ветроэлектроустановок, входящих в состав ветроэлектростанции.
Материалы и методы: Применялись как аналитические, так и расчетные методы, основанные на использовании теоремы Котельникова, а также экспериментальные методы.
Результаты: Установлено, что выбранный период квантования в 1 с обеспечивает чёткую и корректную картину изменения параметров генерированной энергии ветроэнергетической установкой.
Выводы: Исследования показали корректность используемой методики определения реактивной мощности для стохастического процесса генерации и потребления на ветроэлектростанции путем отдельного измерения тока и напряжения, а также при передаче данных с использованием радиомодема или сотовой связи. Данная методика и схемы могут быть использованы на других объектах энергетики.
Article Details
Библиографические ссылки
Хассан Ф.А., Гайнуллина Л.Р., Тимербаев Н.Ф. Методика оценки и прогнозирования среднегодовой скорости и направления ветра на основе данных ветроизмерений // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2022. Т. 14. № 3 (55). С. 59-68.
Матренин П.В., Манусов В.З., Игумнова Е.А. Устойчивое краткосрочное прогнозирование скорости ветра с помощью адаптивных компактных нейронных сетей // Проблемы региональной энергетики. 2020. № 3 (47). С. 69-80.
Min-Woo Baek, Min Kyu Sim and Jae-Yoon Jung; Wind power generation prediction based on weather forecast data using deep neural networks // ICIC Express Letters. 2020. Volume 11, Number 9. pp. 863-868.
Lawrence R. Martin. Wind energy - the facts: a guide to the technology economics and future of wind power // Journal of Cleaner Production. 2010. 18 (10). pp. 1122 – 1123.
Freitas Nicksson, Silva Marcelino, Sakamoto Meiry. Wind speed forecasting: a review // International Journal of Engineering Science. 2018. 8. 10.9790/9622-0801010409.
Безъязычный В.С., Велигура С.А., Калашников А.И., Надтока И.И. Анализ зависимостей электропотребления в энергосистеме от скорости ветра и эффективной температуры воздуха и использование их при краткосрочном прогнозировании // В сборнике: Электроэнергетика глазами молодежи - 2020. материалы ХI Международной научно-технической конференции. В 2-т.. Ставрополь, 2020. С. 147-150.
Насырова Е.В., Тимербаев Н.Ф., Леухина О.В., Мазаров И.Ю. Анализ данных ветромониторинга в республике Татарстан // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2019. Т. 21. № 6. С. 39-50.
Hellmann G. Uber die Bewegung der Luft in den untersten Schichten der Atmosphere. Meteorol. Zeit. 1915. Vol. 32. pр. 1 – 16.
Хассан Ф.А., Алали Ш., Гайнуллина Л.Р. Повышение эффективности ветровых электростанций // iPolytech Journal. 2022. Т. 26. № 2. С. 217-227.
Шерьязов С.К., Исенов С.С., Искаков Р.М. и др. Основные типы ветротурбин-генераторов в системе электроснабжения // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2021. Т. 23. № 5. С. 24 – 33.
Широбокова О.Е., Лапонов А.С. Вопросы компенсации реактивной мощности в электросетях // В сборнике: Проблемы энергообеспечения, автоматизации, информатизации и природопользования в АПК. Сборник материалов международной научно-технической конференции. 2022. С. 260 – 263.
Shankar Rajukkannu, Gomathy Velmurugan, Ramkumar Pandian, (2024). An Effective SST-FLC for Mitigation of Reactive Power Compensation of DFIG Based Wind Energy Conversion System // Electric Power Components and Systems. 1-18. 10.1080/15325008.2023.2298268.
Вдовин Д.В., Имелбаев Ф.Ф., Нефедова А.А. Функциональная модель контроллера ветроэлектростанции с логической схемой управления и контроля активной и реактивной мощности // КИП и автоматика: обслуживание и ремонт. 2023. № 10. С. 49-56.
Андрюшанов Д.А., Брацюк Ф.О., Никишин А.Ю. Регулирование реактивной мощности ветроэлектростанций при подключении к энергосистеме Калининградской области // Вестник молодежной науки. 2018. № 5 (17). С. 15.
Yanping Deng, Ye Du, Yifan Sun, etc. (2024). Distributed energy storage participates in reactive power optimization strategy research of new distribution system // Journal of Physics Conference Series. 2831. 012036. 10.1088/1742-6596/2831/1/012036.
Тропин В.В., Кучеренко Р.Е., Кучеренко Д.Е. Анализ эффективности устройств измерения и регулирования реактивной мощности в сельских электрических сетях 0,4 кВ. Уфа: Общество с ограниченной ответственностью "Аэтерна". 2024. 162 с.
Серов А.Н., Иваненко К.А., Золкин Д.С. Применение преобразователя герцеля для измерения параметров реактивной мощности // Автоматизация и измерения в машино- приборостроении. 2022. № 2 (18). С. 75-86.
Лычев А.О. Оценка влияния погрешности квантования на результат измерения активной и реактивной мощностей // Южно-Сибирский научный вестник. 2013. № 1 (3). С. 61-63.
Серов А.Н., Иваненко К.А., Подобуев С.А., Шатохин А.А. Оценка влияния апертурной задержки ацп на погрешность измерения реактивной мощности // Южно-Сибирский научный вестник. 2023. № 3 (49). С. 121-130.