1491

В настоящее время вышел ряд регламентирующих документов по нормированному первичному и автоматическому вторичному регулированию частоты, которые ужесточают требования к качеству регулирования нагрузки при поддержании с высокой точностью остальных технологических параметров работы энергоблока, одним из которых является частота тока в сети [5].

Изменения частоты и нагрузки взаимосвязаны. Анализ литературных источников [1, 3, 4] показывает, что задача исследования системы автоматического регулирования мощности энергоблока 800 МВт рассматривалась без учета реального характера возмущающих воздействий по нагрузке. В статье В.В. Жигунова, И.А. Шавочкина при

управлении частотой ставится проблема учета статистических свойств возмущений энергосистемы [2].

В настоящей работе энергоблок 800 МВт, в состав которого входят прямоточный котел типа ТПП-804 (ПП-2650-255-545/545) ТКЗ, паровая турбина К-800-240-5 ПО ЛМЗ и генератор переменного тока ТЗВ-800-2УЗ ЛЗО «Электросила», рассматривается как объект управления.

Проведен эксперимент по исследованию динамических характеристик каналов передачи возмущений.

Получены передаточные функции (МВт/%), имеющие вид:

– по каналу «расход газа – мощность энергоблока»

τз = 240 с;

– по каналу «расход острого пара – мощность энергоблока»

Для определения реального характера возмущающих воздействий использованы тренды изменения мощности котла, изменения мощности турбины, изменения положения клапанов КРМ (котельный регулятор мощности) и ТРМ (турбинный регулятор мощности) в режиме нормальной эксплуатации

(рис. 1 и 2).

Структурная схема проведения эксперимента представлена на рис. 3.

Рис. 3. Структурная схема проведения эксперимента

Модели для эквивалентного возмущения прямоточного котла и турбины, актуализированные в пакете MatLab Simulink, представлены на рис. 4 и 5.

Реализация случайного процесса (изменение мощности при изменении расхода газа), автокорреляционная функция (АКФ) и спектральная плотность сигнала для котла представлены на рис. 6 и 7.

Реализация случайного процесса (изменение мощности при изменении расхода острого пара), автокорреляционная функция и спектральная плотность сигнала для турбины показаны на рис. 8 и 9.

Рис. 8. Реализация сигнала и автокорреляционная функция для турбины

Рис. 9. Спектральная плотность сигнала для турбины

Обработка результатов проведенных экспериментальных исследований позволяет с удовлетворительной точностью аппроксимировать автокорреляционные функции сигналов реакции на возмущения зависимостями следующего вида: Rxx (τ) = Ax e−a|τ| cos(ωt).

34

Список литературы

1.Арефьева А.А., Бояршинов Д.Г., Давыдов Д.И. Модельные исследования системы автоматического регулирования мощности энергоблока 800 МВт // Теп-

лоэнергетика. – 2003. – № 10. – С. 9–13.

2.Жигунов В.В., Шавочкин И.А. Повышение эффективности управления мощностью энергоблоков с применением дифференцирования в котельном регуляторе давления пара перед турбиной // Теплоэнергетика. – 2011. –

№10. – С. 60–69.

3.Динамические характеристики энергоблока 800 МВт с котлоагрегатом ТГМП-204 / М.Б. Койчу, В.Г. Кондратенко, П.С. Перловский, Б.Е. Симкин // Теп-

лоэнергетика. – 1976. – № 4. – С. 10–16.

4.Выбор структуры и оптимальная настройка форсирующего командного устройства в системе автоматического управления мощностью энергоблока / Н.И. Смирнов, В.Р. Сабанин, Е.Ю. Бочкарева, А.И. Репин // Автоматизация и IT

в энергетике. – 2011. – № 1. – С. 10–17.

5.Стандарт ОАО СО ЕЭС СТО

59012820.27.100.002–2013. Нормы учас-

тия энергоблоков тепловых электростанций в нормированном первичном регулировании частоты и автоматическом вторичном регулировании частоты и перетоков активной мощности. – М., 2016.

Переходные процессы (ПП) в обмотках якоря синхронных машин (СМ) в опытах внезапного симметричного короткого замыкания (ВКЗ), гашения поля (ГП), восстановления напряжения (ВН), ударного возбуждения (УВ) представляют синусоидально затухающую (возрастающую) форму сигнала, поэтому основным моментом обработки осциллограмм быстропротекающих процессов является выделение вершин, которое по отечественным и международным стандартам осуществляется с использованием трудоемких и многочисленных графических операций или так называемого графоаналитического метода (ГАМ). Это приводит к значительному разбросу результатов идентификации ПП СМ, а также низкой их точности и достоверности из-за неиз-

бежного влияния на ПП различных случайных факторов. Новый подход к исследованию и идентификации длительных ПП по результатам стендовых испытаний мощных синхронных машин (МСМ) заключается в разработке вероятностностатических методов (ВСМ) с использованием элементов теории вероятностей и математической статистики (ТВиМС) с разумным сочетанием чисто математических возможностей и вероятностного аппарата. При разработке нового подхода к исследованию и идентификации ПП МСМ, основанного на разработке ВСМ, полностью сохранена методология ГАМ, представленная в отечественных и международных стандартах.

Рассмотрим перспективный новый подход к исследованию и идентифика-

ции переходных процессов (ПП) на примере опыта ВКЗ, который при обработке опытных данных методами, представленными в отечественных стандартах для СМ, наиболее насыщен графическими процедурами, из-за чего сильнее иных ПП зависит от влияния различных случайных факторов на результаты идентификации при обработке огромных объемов первичной информации. Кроме того, опыт ВКЗ является одним из центральных в теории переходных процессов СМ, так как позволяет получать наибольшее количество параметров СМ, электромагнитных ПВ и других важнейших величин, поэтому он явился основой для распространения нового подхода к диагностике, исследованию и идентификации ПП из других опытов в объеме приемочных испытаний данных машин.

Укрупненный алгоритм обработки опыта ВКЗ следует представить двумя самостоятельными этапами.

Рис. 1. Укрупненный алгоритм исследований и идентификации ПП СМ

Первый этап включает:

1.Аппаратную регистрацию аналогового сигнала ПП СМ в обмотках якоря

иобмотке возбуждения с помощью измерительных трансформаторов, калибровочных шунтов, датчиков тока, напряжения.

2.Преобразование аналогового ПП СМ к цифровому виду с использованием ЦЗО.

3.Алгоритм выделения знакопеременных относительно нулевой оси вершин аналогового ПП в обмотках якоря, представляющих собой дискретно заданные огибающие процесса с частотой питающего напряжения.

4.Преобразование ПП в опыте ВКЗ к дискретному виду через элементы между обеими огибающими с удвоенной частотой питающего напряжения.

5.Аналитическое разделение ПП в опыте ВКЗ на самостоятельно существующие независимо друг от друга симметричный и асимметричный токи с использованием дискретно полученных по опытным данным вершин и аналитически рассчитанных дискретных элементов.

На рис. 2–4 представлена первичная информация, полученная в соответствии с п. 2–4 программы первого этапа.

Второй этап включает:

Разделение симметричного тока якоря в ПП СМ на переходную и сверхпереходную составляющие из-за разброса их результатов идентификации с низкой точностью в процессе их стендовых испытаний требует нового подхода. Вопервых, возникла необходимость проведения качественного исследования влияния исходной информации на избранный случайный признак конкретного ПП, возникающего в процессе стендовых испытаний СМ.

Во-вторых, точная и достоверная идентификации ПП с учетом разброса ее результатов в условиях влияния на нее случайных факторов невозможна на основе традиционных разделов математики. Проведение качественных исследований с достоверной идентификацией разделенных составляющих симметричного тока якоря с учетом влияния на ПП

различных случайных факторов потребовало разработки новых подходов к диагностике, исследованию и иденти-

фикации ПП СМ с использованием элементов теории вероятностей и математической статистики. Новейшая разработка многофункциональной исследовательской программы на базе ВСМ оказалась связанной с решением комплекса проблем и задач в объеме:

6.Обоснования границ с целью использования опытной локальной информации полного дискретного ПП для идентификации каждой составляющей симметричного тока якоря.

7.Использования базового случай-

ного признака для идентификации дискретно заданных составляющих симметричного тока якоря.

8.Разработки с использованием элементов ТВиМС эффективной мно-

гофункциональной исследовательской

программы для проведения исчерпывающих статистических исследований с качественным анализом влияния опытных данных ПП СМ в исследуемом диа-

пазоне симметричного тока якоря tн′ –tв

с переходной составляющей на свойства случайного признака в следующей последовательности:

8.1. Формирование по опытным данным генеральной совокупности (ГС) случайного признака, выборки из нее

сопределением их свойств.

8.2.Получение вариационных рядов

сопределением их свойств.

8.3.Оценка по свойствам вариационных рядов, а также по размахам и коэффициентам вариации уровня зашумленности и степени отклонения случайного признака от экспоненциального затухания переходной составляющей симметричного тока якоря.

8.4.Исследования по подтверждению гипотезы предполагаемого нормального закона распределения случайного признака по вариационным рядам

сиспользованием критерия согласия

Пирсона χ2 («хи-квадрат»).

8.5.Выявление эффективных точечных выборок (ЭТВ). Определение их полного и минимизированного объема в ГС случайного признака или выборке из нее в исследуемом диапазоне ПП с использованием распределения Пуассона для редких случайных событий.

8.6.Оценка близости свойств вариационных рядов с использованием свойств базового минимизированного объема ЭТВ (иначе – способ близости свойств вариационных рядов вместо классического метода интервальных оценок ТВиМС).

8.7.Конструирование и модернизация унифицированных комбинаторных выражений для исследования и идентификации переходной составляющей

симметричного тока якоря СМ в исследуемом диапазоне ПП tн′ –tв.

8.8. Разработка, с использованием минимизированного объема эффективных точечных выборок в исследуемом

диапазоне tн′ –tв , нового, неординарного

метода минимизации среднеквадратичной погрешности приближения дискрет-

ной статистической модели переходной составляющей в узлах дискретизации к опытным данным с визуальным представлением полученной погрешности дискретной поверхностью в трехмерной системе координат. Построение, по результатам расчета статистической функции в узлах дискретизации полного тока якоря в исследуемом диапазоне ПП

tн′ –tв , дискретной поверхности средне-

квадратичной погрешности приближения в трехмерной системе координат с минимизацией данной погрешности, которая достигается одновременной оптимизацией установившегося значения тока якоря и нижней границы диапазона исследования в статистической функции с использованием процедуры моделирования переходной составляющей в узлах дискретизации полного тока якоря.

9.Идентификации с использованием эффективных точечных выборок сверхпереходной составляющей симметричного тока якоря ПП.

10.Идентификации асимметричного тока якоря ПП с использованием эффективных точечных выборок.

11.Критериальной оценки точности идентификации ПП.

12.Возможности вероятностно-ста-

тистических методов: новый подход к достоверной оценке ударного тока якоря; определение индуктивных сопротивлений в опытах ВКЗ и другие возможности.

Первоначальные теоретические основы ВСМ подробно представлены в работах [1, 2], новый подход по использованию многофункциональной программы диагностики, исследований и идентификации ПП СМ требует дополнительных исследований с апробацией на натурных образцах этих машин по результатам их стендовых испытаний.

Ниже представлены результаты апробации МСМ на 50 МВт по результатам стендовых испытаний при уровнях на- в опы-

тах ВКЗ [3]. По п. 6 программы исследования заданы границы диапазона исследований ПП, установившиеся значения тока якоря и сдвиг первой вершины ∆T , с, от начала процесса (табл. 1).

По п. 7 программы исследования на базе случайного признака по формуле (5) из работы [1] сконструирована его полная ГС объемом N по выражению (7) из работы [2] с количеством

элементов K по формуле (5) из работы [2], а также определены математическое

ожидание (МО) τ′0 , с, и дисперсия σ02 ,

с2 , по формуле (8) в исследовании [2],

размах вариации R, определяемый разностью между наибольшим и наименьшим значениями случайного признака вариационного ряда ГС (табл. 2), коэффициент вариации υ, %, по формуле

υ = σ0 100 %.

τ′0

Как следует из табл. 2, генеральная совокупность случайного признака сильно зашумлена, а по свойствам ГС видна нереальная картина на исследуемом участке ПП с существенным отклонением затухания переходной составляющей симметричного тока якоря от экспоненциального закона.

После упорядочивания вариационного ряда ГС случайного признака, т.е. его нормализации, свойства ряда резко изменяются в лучшую сторону (табл. 3).

Таблица 1