JUSTIFICATION OF THE PERIOD OF QUANTIZING MEASUREMENTS OF STOCHASTIC PROCESSES OF CONSUMPTION AND GENERATING REACTIVE POWER
Main Article Content
Abstract
The article provides a schedule for measuring reactive power at the Mirnovskaya wind farm with a quantization period of 1 second and a measurement time of 0.2 second. The choice of quantification period is justified using the Kotelnikov theorem. The measurements of the same parameter were performed by synchronously digital multimeter with a period of 1 second references and a set as part of a measuring converter and digital oscilloscope PCS500 with a reference period of 0.1 second. At the same time, the interval of the velocity of the wind was taken into account. The measurement scheme is given for this case, providing for the transfer of information to a personal computer. The errors of measurements of stochastically changing electrical parameters of a wind energy installation are evaluated. The options for the organization of the organization of data transfer of the monitoring system for the wind farm as a whole are shown.
Subject: wind farm. The study is aimed at solving the problem associated with the accuracy of conducting reactive power due to the stochastic nature of its generation and consumption, and the transfer of data from a number of wind turbines that are part of the wind farm.
Materials and methods: both analytical and calculated methods based on the use of Kotelnikov theorems, as well as experimental methods, were used.
Results: It was established that the selected quantization period in 1 second provides a clear and correct picture of changing the parameters of the generated energy by a wind turbine.
Conclusions: Studies have shown the correctness of the methodology for determining the reactive power for the stochastic generation and consumption on the wind farm by a separate measurement of current and voltage, as well as when transmitting data using a radio modem or cellular communication. This technique and schemes can be used at other energy facilities.
Article Details
References
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.