3702

ность) переменные в форме “черного ящика”. При этом, определение данной зависимости в явном виде сопряжено с рядом проблем: недостаток от неполноты информации, сложность учета многообразия факторов, оказывающих влияние на характер данной зависимости.

Структурная схема автоматической СУ ОН

По мнению авторов, для решения подобных задач наиболее перспективны нейро-нечеткие сети (ННС) [3]. С одной стороны, они позволяют разрабатывать модели систем в форме правил нечетких продукций, которые обладают наглядностью и простотой содержательной интерпретации. С другой стороны, для построения правил нечетких продукций используются методы нейронных сетей, что является более удобным и менее трудоемким для разработчиков.

Опираясь на результаты моделирования [2] можно сделать следующие выводы:

1.Для достижения оптимальных показателей энергоэффективности СУ ОН следует применять современные технические и программные решения [4].

2.Алгоритмы управления типовых СУ ОН, на основе булевой логики, позволяют достичь экономии электроэнергии в сравнении с неуправляемыми вариантами ОН не более чем на 25 – 35 %.

3.Применение СУ ОН на базе ННС позволяет увеличить показатель энергоэффективности СУ ОН, в сравнении с базовым вариантом, дополнительно на

5 – 7 %.

4.Достижение значительного дополнительного эффекта в сбережении электроэнергии в случае реализации СУ ОН на базе ННС (более гибкой в сравнении с базовым вариантом) возможно при плавном регулировании уровня на-

90

пряжения питания групп ОН. Последний фактор в любом случае экономически оправдан при применении контроллеров освещения.

5.Несмотря на увеличение капиталовложений в СУ ОН на базе ННС (в сравнении с базовым вариантом) на величину 5 – 10 %, эффект от ее применения видится достаточно значительным для средних и особенно крупных объектов инфраструктуры.

6.Применительно к производственным мощностям ПАО «ВАСО» возможно снижение доли нагрузки ОН до величины 10% (посредствам внедрения базовых вариантов с элементами ННС), что позволит существенно увеличить энергоэффективность производства в целом и реализовать полноценную модернизацию рассмотренной группы оборудования.

Литература

1.Федеральный закон РФ от 23.03.09 г. N 261-ФЗ "Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации" //"РГ" - Федеральный выпуск №5050 от 27 ноября 2009 г.

2.Руцков А.Л. Прогнозирование потребления электроэнергии в развивающейся региональной системе электроснабжения / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Шукур Омар Шукур Махмуд // Физико-математическое моделирование систем: материалы XV Междунар. семинара. Воронеж: ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет», 2016. Ч. 2. С. 137-143.

3.Крысанов В.Н. Применение нейро-нечетких сетей для распределенных объектов / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков // Электротехнические комплексы и системы управления. – 2013. – № 2. – С. 18-22.

4.Леоненков А.Л. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. БХВПетербург. 2003.

OPTIMIZATION OF ENERGY EFFICIENCY

OF INDUSTRIAL FACILITIES

V.N. Krysanov, M.O. Slepokurov, N.A. Eroshenkov

Voronezh State Technical University

The article deals with improving the energy efficiency of production facilities of public joint stock company "VASO" through modernization of the lighting load of the enterprise

Keywords: energy saving, energy efficiency, lighting load, a fuzzy neural network

91

УДК 621.316.726, 681.5.01

ВОЗМОЖНОСТЬ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПОДПИТОЧНОЙ СТАНЦИИ БЛОКА ХОЗЯЙСТВЕННЫХ НУЖД ПАО «ВАСО»

В.Н. Крысанов, Д.О. Слепокуров

Воронежский государственный технический университет

Denis.slepockurov@yandex.ru

В статье рассматриваются вопросы повышения эффективности функционирования подпиточной станции ПАО «ВАСО» посредствам внедрения частотно-регули- руемого электропривода с адаптивными алгоритмами

Ключевые слова: насосная станция, частотный электропривод, адаптивные алгоритмы, повышение энергетической эффективности

На протяжении последних десятилетий, одним из основных потребителей электроэнергии являются производственные предприятия и сектор жилищнокоммунального хозяйства (ЖКХ). При этом, большая часть электроэнергии потребляется электроприводами насосов и вентиляторов. Так, затраты на содержание вышеуказанных типов оборудования составляют от 50 до 70 % общей доли расходов в сфере ЖКХ. При этом доля нерационально используемой энергии находится в пределах 15-30, а в некоторых случаях и 50 % от выше обозначенных цифр [1].

Вышеизложенное положение дел в отрасли прослеживается в подавляющем большинстве пунктов первого, второго (и более низких) подъема воды.

Всвязи со стремлением к минимизации потерь при выработке, транспортировке и распределению потоков энергии в последние десятилетия активно используется (там, где это возможно) принцип совмещения станций 2 и/или 3 подъема (предназначенных для поддержания параметров давления в трубопроводе) со станциями горячего водоснабжения и отопления в одном функциональном блоке. Схожая ситуация наблюдается в рамках блока хозяйственных нужд ПАО «ВАСО»: существует необходимость оптимизации функционирования подпиточной станции второго подъема с позиций комплексного повышения энергосбережения производства.

Основными причинами потерь электрической энергии в оборудовании подпиточной станции являются: нерегулируемый ЭП; неоптимизированность алгоритмов управления (АУ) и средств их реализации; неудовлетворительная теплоизоляция элементов гидросистем; изношенность трубопроводов.

Остановимся подробнее на рассмотрении решений первых двух выше приведенных проблем.

Внастоящее время наиболее перспективным видом управления асинхронного ЭП (преобладающего в насосных станциях) является частотное управление. При таком подходе обеспечивается возможность управления параметрами системы, к примеру, поддержание постоянства уровня давления и тем-

92

пературы в трубопроводе. Изменяя частоту вращения насосов, мы имеем возможность перехода на требуемую характеристику оборудования в зависимости от алгоритма управления. Графики, иллюстрирующие разницу между частотным приводом и дроссельным регулированием привода приведены на рис. 1 (по осям абсцисс – относительная подача насоса, по осям ординат – напор насоса в относительных единицах, зеленая линия – характеристика трубопровода, синяя – насоса). При этом следует отметить, что конечная величина потерь энергии будет определяться выбором того или иного алгоритма функционирования системы, включая насосное оборудование с частотным преобразователем [1].

а б Рис. 1. Дроссельное регулирование (а); частотное регулирование (б)

Известны следующие принципы управления, находящие широкое применение на действующих объектах: индивидуальное, групповое, смешанное и каскадно-частотное регулирование.

Данные виды управления системой насосного оборудования имеют следующие недостатки:

–при управлении от преобразователя частоты (по схеме 1 ПЧ-группа насосов) гарантируется защита только основного двигателя. В алгоритмах, которые заложены в ПЧ защита будет обеспечена тому двигателю, который в данный момент управляется от ПЧ. Защита же остальных двигателей, работающих от сети, возлагается на их пускорегулирующую аппаратуру (контакторы, пускатели). Сбой в работе какого-либо двигателя становится известным ПЧ с помощью соответствующих диагностических дискретных входов. Аварийный двигатель просто исключается из дальнейшей работы;

–выход из строя ПЧ означает невозможность продолжения работы;

–отсутствует верхний уровень выработки управляющих воздействий (в редких случаях есть примеры систем мониторинга и диспетчеризации);

–алгоритмы задаются на каждой подпиточной станции, исходя из некоторых статистических данных за определенный период и без учета возмущающих факторов в реальном времени;

–задача прогнозирования расхода энергоресурсов решается путем ступенчатых приближений, при этом существенно возрастают потери в системе.

93

Решение поставленных проблем в области выбора и реализации алгоритмов управления частотного ЭП видится в совершенствовании системам микроконтроллерного управления, опирающимися на булеву логику с повышенной степенью адаптивности [2].

Задачи, с которыми сталкиваются при проектировании и эксплуатации подпиточной станции, совмещенной с индивидуальным тепловым пунктом ПАО «ВАСО», являются достаточно сложно формализуемыми (при учете изменяющейся нагрузки и возмущающих воздействий), с точки зрения точного математического описания систем объектов. Можно выделить три основных подсистемы, представленные на рис. 2, из анализа которых становится ясно следующее:

– модель подпиточной станции, совмещенной с индивидуальным тепловым пунктом, характеризуется набором параметров техпроцесса: температура, давление и расход теплоносителя в прямом и обратном каналах, а также набором параметров исполнительных механизмов (напряжение питания и скорость вала групп насосных установок);

Рис. 2. Подсистемы необходимые для описания работы подпиточной станции, совмещенной с индивидуальным тепловым пунктом ПАО «ВАСО»

–модель трубопровода описывает геометрические соотношения своих составных частей (протяженность линии, сечение точек трубопровода, его гидравлическая схема);

–модель параметров здания характеризует объект, являющийся нагрузкой (при этом существенны вопросы теплопроводности конструкции и учет подводимых/отводимых потоков энергии, в т.ч. вопросы обусловленные факторами окружающей среды).

При формировании задания управления для функционирования подпиточной станции необходимо производить комплексный анализ всех подсистем (1-3), а также использовать и постоянно обновлять график потребления теплоносителя в зависимости от времени года и суток. Именно поэтому подобный класс задач является сложно формализуемой (ввиду учета влияния погодных условий; переменного характера потребительской нагрузки; учета процессов

94

теплопроводности зданий; наличием повреждений в элементах гидросистемы; а также характеристиками насосного и распределительного оборудования и параметров сети напряжения питания).

Формирование адаптивных подструктур на базе микроконтроллерного управления позволит наиболее просто решить поставленную задачу. В качестве примера рассмотрим классическую реализацию насосного ЭП и вариант, учитывающий отмеченные выше особенности функционирования подпиточной станции хозяйственного блока ПАО «ВАСО».

Вкачестве оценочного параметра используем скорость вращения вала ЭП. При этом проведем анализ пуска для трех типов СУ: прямой пуск (контакторное управление), частотно-регулируемое управление и частотно-регулируе- мое управление с дополнительными адаптивными структурами [3-4].

Вкачестве среды моделирования взят пакет прикладных программ Matlab, позволяющий производить комплексный синтез и анализ физических процессов.

На рис. 3 представлена функциональная модель ЭП насоса подпиточной станции при прямом пуске.

Рис. 3. Функциональная модель насоса при прямом пуске

Блоки Tm – модель нагрузки ЭП и модель двигателя имеют одинаковые параметры для всех последующих функциональных схем и приведены на рис. 4.

Рис. 4. Параметры блока Тm (а) и двигателя (б) 95

График полученного переходного процесса по скорости выходного вала ЭП при питании от источника трехфазного питания напряжением 380 В представлен на рис. 5.

Рис. 5. Скорость на валу ЭП для модели прямого пуска

Далее рассмотрим модель частотно-регулируемого ЭП (рис. 6).

Рис. 6. Модель частотно-регулируемого ЭП

96

Параметры элементов модели рис. 6: Fcn1=1–exp(–4u); Fcn2=1–exp(–6u);

релейные элементы А, В, С имеют одинаковые параметры ограничения выходного сигнала на уровне 380 В, K 2 f – угловая частота напряжения сети; параметры Look-Up Table: вектор входных значений [0 0.25 0.75 1] / 2000, вектор выходных значений [0 1 –1 0].

Подсистема 1 (рис. 6) реализует регулирование, в соответствии с которым величина напряжения имеет экспоненциальную зависимость от частоты питающей сети. График полученного переходного процесса по скорости выходного вала ЭП показан на рис. 7.

Рис. 7. Скорость на валу модели частотно-регулируемого ЭП

Модель, представленная на рис. 8, имеет СУ частотно-регулируемого ЭП с адаптивной подсистемой учета слабоформализуемых факторов (Adapt_mod).

Рис. 8. СУ частотно-регулируемого ЭП с адаптивными элементами

97

График полученного переходного процесса по скорости выходного вала ЭП показан на рис. 9.

Рис. 9. Скорость на валу для модели частотно-регулируемого ЭП с адаптивной структурой коррекции

Анализируя графики на рис. 5, 7, 9, построим динамические характеристики представленных СУ в относительных единицах (рис. 10). За 1 по оси ординат принята установившаяся скорость выходного вала ЭП: 144 рад/с.

Рис. 10. Величины перерегулирования для прямого пуска (a); частотнорегулируемого привода (b); частотно-регулируемого привода с адаптивными элементами (c)

98

Очевидно, что СУ частотно-регулируемым приводом с адаптивными элементами имеет лучшие показатели качества переходных процессов (перерегулирование, время пуска).

В этом случае можно получить значительный энергосберегающий эффект от снижения пусковых потерь, утечек воды вследствие гидравлических ударов, а также значительные эксплуатационные выгоды.

Литература

1.Усольцев А.А. Частотное управление асинхронными двигателями / Учеб. пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2006, – 94 с.

2.Инженерный анализ адаптивных систем: пер. с нем. / К.П. Шульце, К.Ю. Реберг; Пер. З.М. Бачманова; Ред. А.С. Бондаревский. – М.: Мир, 1992. – 279 с.

3.Крысанов В.Н. Особенности реализации технологии Smart Grid в региональных системах электроснабжения / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков, Шукур Омар Шукур Махмуд // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2014. – Т. 10. – № 5-

1.– С. 92-97.

4.Крысанов В.Н. Анализ системы микроконтроллерного управления солнечным источником энергии / В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2013. – Т. 9. – № 6-3. – С. 62-67.

THE POSSIBILITY OF INCREASE OF EFFICIENCY

OF FUNCTIONING THE MAKE-UP OF THE STATION BLOCK ECONOMIC NEEDS OF PUBLIC JOINT STOCK COMPANY "VASO"

V.N. Krysanov, D.O. Slepokurov

Voronezh State Technical University

In the article the questions of increase of efficiency of functioning the make-up station "VASO" through the introduction of frequency-regulated electric drive with adaptive algorithms

Keywords: pump station, variable frequency electric drive, adaptive algorithms, improvement of energy efficiency

99