Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Основы научных исследований в электроэнергетике. Учебное пособие
.pdf
коэффициенты искажения синусоидальной формы кривой напряжения и nй гармонической составляющей, коэффициенты несимметрии напряжений
по обратной и нулевой последовательностям, размах изменения напряжения и доза фликера.
Фликер (мерцание) – субъективное восприятие человеком колебаний
светового потока искусственных источников освещения, вызванных колебаниями напряжения в электрической сети, питающей эти источники. К
свойствам фликера относятся: время восприятия фликера – минимальное
время для субъективного восприятия человеком фликера, вызнанного колебаниями напряжения определённой формы; доза фликера – мера восприимчивости человека к воздействию фликера за установленный промежуток
времени, то есть интегральная характеристика колебаний напряжения, вызывающих у человека накапливающееся за установленный период времени
раздражение мерцаниями (миганиями) светового потока. В зависимости от
длительности действия различают кратковременную дозу фликера и длительную дозу фликера.
Источниками искажений напряжения являются электроприёмники.
Для оценки уровня электромагнитных помех, вносимых такими устройствами, необходимо проведение технических мероприятий как на этапе проектирования СЭС, так и в процессе её эксплуатации.
ПКЭ первых двух групп нормируются ГОСТ 13109-97, на них установлены два допустимых уровня: нормальный и предельный.
Третью группу образуют ПКЭ, характеризующие случайные электромагнитные явления и электротехнологические процессы в СЭС: длительность провала напряжения; импульсное напряжение; коэффициент
временного перенапряжения. В большинство случаев они возникают в результате коммутации или разрядов молнии в ЛЭП.
ПКЭ третьей группы не могут нормироваться, так как являются случайными явлениями, однако статистическая информация о них имеет
большое значение для нормальной эксплуатации СЭС.
Измерения ПКЭ в системах электроснабжения позволяют получить
следующие показатели.
1. Результаты контроля отклонений частоты:
- наибольшее и наименьшее значения (с учетом знака) за каждые 24
ч общей длительности измерений;
- верхнее и нижнее значения (с учетом знака) за каждые 24 ч общей
длительности измерений.
2. Результаты измерений установившегося отклонения напряжения в
пункте контроля:
- наибольшее и наименьшее значения (с учетом знака) отдельно в
режимах наибольших и наименьших нагрузок в центре питания за каждые
24 ч общей длительности измерений;
- верхнее и нижнее значения (с учетом знака) отдельно в режимах
151
наибольших и наименьших нагрузок в центре питания.
3. По согласованию между энергоснабжающей и энергопотребляющей организациями допускается результаты измерений установившегося
отклонения напряжения представлять в виде:
- наибольшего и наименьшего значений (с учетом знака) за каждые
24 ч общей длительности измерений;
- верхнего и нижнего значений (с учетом знака) за каждые 24 ч общей длительности измерений.
4. Результаты измерений коэффициентов искажения кривой синусоидальности и n-й гармонической составляющей напряжения, а также коэффициентов несимметрии напряжений по обратной и нулевой последовательностям:
- наибольшее значение контролируемого ПКЭ за каждые 24 ч общей
длительности измерений;
- верхнее значение контролируемого ПКЭ за каждые 24 ч общей длительности измерений.
В качестве пунктов контроля могут рассматриваться:
- выводы электроприёмников;
- вводно-распределительное устройство (ВРУ) 220 или 380 В;
- шины 0,4 кВ трансформаторных подстанций (6; 10)/0,4 кВ;
- шины 6, 10 кВ трансформаторных подстанций (6; 10)/0,4 кВ;
- шины распределительных подстанций 6, 10 кВ;
- шины 6, 10 кВ трансформаторных подстанций (35; 110; 220)/(6; 10)
кВ, являющиеся центрами питания распределительных сетей;
- шины 35, 110, 220 кВ трансформаторных подстанций (35; 110;
220)/(6; 10) кВ.
В режиме наибольших нагрузок определяют потери напряжения:
- во внутренних сетях от ВРУ до ближайшего и наиболее удалённого
электроприёмников, от шин 6, 10 кВ трансформаторных подстанций (6;
10)/0,4 кВ до ближайшего и наиболее удалённого электроприёмников;
- в распределительных сетях от шин 6, 10 кВ трансформаторных или
распределительных подстанций до наиболее близкой и наиболее удаленной трансформаторных подстанций (6; 10)/0,4 кВ;
- в трансформаторах (6; 10)/0,4 кВ.
Используются следующие способы учёта (измерения количества)
электроэнергии.
1. Снятие показаний счётчиков и их регистрация на бумажный носитель – учёт вручную. Самый дешёвый способ, не требует никакого оборудования и программного обеспечения. Данный способ характеризуется высокой трудоёмкостью, низкой производительностью.
2. Проведение опроса счётчиков через оптический порт. Счётчики не
объединены между собой. Между счётчиками и центром сбора и обработки данных нет связи. Все счётчики опрашиваются последовательно при
152
обходе оператором. Опрос производится через оптический порт с помощью программы, размещенной на портативном персональном компьютере,
которая формирует файл результатов опроса.
Синхронизация времени счётчиков происходит в процессе опроса со
временем компьютера. Синхронизация времени портативного переносного
компьютера со временем компьютера центра сбора и обработки данных
производится в момент приема файлов-заданий на опрос счётчиков. Компьютер центра сбора и обработки данных формирует файл-задание на опрос и загружает информацию в базу данных. Для экономии в этом варианте роль центра сбора данных можно возложить на портативный переносной компьютер.
Проведение опроса счётчиков через оптический порт позволяет решать следующие задачи:
- точное измерение параметров потребления электроэнергии;
- коммерческий и технический учет энергоресурсов по предприятию
и его подразделениям и объектам;
- контроль энергопотребления по точкам и объектам учёта в заданных временных интервалах относительно заданных лимитов и технологических ограничений мощности;
- обработка данных и формирование отчётов по учёту электроэнергии;
- диагностика полноты данных;
- описание электрических соединений объектов и их характеристик;
- диагностика счётчиков;
- поддержание единого системного времени.
Недостатками данного способа учёта электроэнергии являются: высокая трудоёмкость сбора данных со счётчиков и невозможность использования в системе индукционных или электронных счетчиков с импульсными выходами.
3. Проведение опроса счётчиков портативным персональным компьютером через преобразователь интерфейса, мультиплексор или модем.
Счётчики, объединённые либо общей шиной RS-485, либо по интерфейсу
«токовая петля» на мультиплексор, либо УСПД, могут располагаться в
различных распределительных устройствах и опрашиваться один или несколько раз в месяц с помощью программы, размещенной на портативном
персональном компьютере, которая формирует файл результатов опроса.
Между счётчиками и центром сбора и обработки данных нет постоянной связи. УСПД выполняет функцию коммуникационного сервера.
Синхронизация времени счётчиков со временем портативного персонального компьютера происходит в процессе опроса. Синхронизация времени
портативного персонального компьютера со временем компьютера центра
сбора и обработки данных производится в момент приема файлов-заданий
на опрос счётчиков. Компьютер центра сбора и обработки данных может
отсутствовать, его роль может выполнять портативный персональный
компьютер.
153
4. Проведение автоматического опроса счётчиков центром сбора и
обработки данных. Счётчики постоянно связаны с центром сбора и обработки данных прямыми каналами связи и опрашиваются в соответствии с
заданным расписанием опроса. Информация со счётчиков записывается в
базу данных. Синхронизация времени счётчиков происходит в процессе
опроса со временем компьютера центра сбора и обработки данных. На ней
же происходит обработка данных и ведение базы. В зависимости от количества пользователей, количества счётчиков, квалификации пользователей,
сложности обработки и т.д. база данных может функционировать либо под
управлением MS Access, либо под СУБД ORACLE 8. Сбор данных происходит периодически с заданными интервалами времени.
Проведение автоматического опроса счётчиков центром сбора дан-
ных позволяет решать следующие задачи:
- точное измерение параметров потребления электроэнергии;
- коммерческий и технический учет энергоресурсов по предприятию
и его подразделениям и объектам;
- контроль энергопотребления по точкам и объектам учёта в заданных временных интервалах относительно заданных лимитов и технологических ограничений мощности;
- фиксация отклонений контролируемых параметров электроэнергии,
и оценка в абсолютных и относительных единицах для анализа, как энергопотребления, так и производственных процессов;
- сигнализация об отклонениях контролируемых параметров от допустимого диапазона значений;
- диагностика полноты данных;
- описание электрических соединений объектов и их характеристик;
- параметризация коммуникаций и характеристик опроса;
- диагностика системы;
- поддержание единого системного времени.
3.7. Обработка результатов
3.7.1. Проведение опытов и последовательность обработки
результатов
Опыты проводят в соответствии с разработанным планомпрограммой. Они заключаются в воздействиях на объекты исследований и
измерении их параметров (при проведении экспериментов), или измерении
факторов и параметров (в случае наблюдений). Регистрация результатов
опытов может осуществляться вручную, то есть исполнителем работ, или
техническими средствами (компьютеры, регистрирующие приборы). В
первом случае должны быть подготовлены специальные формы или таблицы для записи результатов.
Для снижения влияния возмущений на результаты эксперимента
проводят рандомизацию планов – случайное чередование повторений опы-
154
тов. Порядок реализации повторений опытов назначают в соответствии с
таблицей случайных чисел.
Обработка результатов эмпирических исследований (экспериментов
и наблюдений) заключается в применении методов математической статистики для оценки значений измеренных величин, характеризующих объект
исследования. Обработка включает также и определение точности данных,
полученных при проведении эмпирического исследования.
Результаты измерений обычно содержат случайные ошибки, поэтому
статистические оценки выполняют только при наличии серии измерений –
так называемой случайной выборки. Для оценки измеряемого значения некоторой величины или исследуемой зависимости её от внешних условий
по данным выборки рассчитывают так называемые выборочные параметры, характеризующие статистическое распределение ошибок в проведённом эксперименте или наблюдении. Такое распределение, как правило,
подчиняется нормальному закону, конкретный вид которого определяют
два параметра: среднее арифметическое значение и выборочная дисперсия.
Обработка результатов эмпирических исследований включает следующие действия:
- определение статистических характеристик измеренных величин;
- проверка соответствия результатов измерений нормальному закону
распределения;
- построение гистограмм выборок;
- проведение интерполяции и экстраполяции (при обработке или использовании эмпирических данных, представленных в табличном виде,
возникает потребность получения промежуточных значений);
- проверка однородности выборочных дисперсий опытов;
- проведение корреляционного анализа результатов для оценки степени взаимосвязанности факторов и параметров объекта исследования,
выбор регрессионных зависимостей; в качестве меры взаимосвязанности
используют коэффициент корреляции (для независимых или нелинейно зависимых случайных величин он равен или близок к нулю, а его близость к
единице свидетельствует о полной взаимосвязанности величин и наличии
между ними линейной зависимости);
- определение коэффициентов регрессионных зависимостей;
- проверка значимости коэффициентов и адекватности регрессионных зависимостей.
3.7.2. Определение статистических характеристик измеренной
величины
Среднее арифметическое значение измеренной величины y опреде-
ляется по формуле
155
u
u
ui...,,2,1
u
1
4,198;5,1
7
kuk
u; 3,11110
k
u
1
u
f
1
y
y
, (3.12)
i
i
1
где u – количество измерений (повторность опыта);
y – значение измеренной величины в i-ом измерении (
i
).
Выборочная дисперсия измеренной величины S равна
u
1
2
i
1
S
2
yy
i
, (3.13)
где – среднее квадратическое отклонение – стандарт выборки.
u
1
S
u
i
1
1
2
yy
i
. (3.14)
В ряду измеренных значений величины y могут быть такие, которые
сильно отклоняются от среднего арифметического значения y , это может
быть следствием неправильного измерения (промаха). Считается, что со-
мнительными являются значения, отклоняющиеся от среднего арифметического y на величину 3 (правило трёх сигм).
Для проверки принадлежности сомнительных результатов измерения
к рассматриваемому ряду значений можно воспользоваться следующими
методиками.
1. Сомнительные результаты измерений исключаются из рассматри-
ваемого ряда значений, если они окажутся:
max
Yy
и
M
Yy
0min
, где
Y и 0Y
M
определяются по формулам:
yykyY
;
M
minmax
yykyY , (3.15)
minmax0
где k – коэффициент, зависящий от числа наблюдений (измерений);
.
, yy – соответственно наибольшее и наименьшее значения изме-
minmax
ренной величины.
2. Сомнительный результат
y исключается из рассматриваемого
С
ряда, а для оставшихся значений вычисляют среднее арифметическое значение y и среднее квадратическое отклонение , затем определяют
yy
t
P
По уровню значимости q и числу степеней свободы
C
. (3.16)
из спе-
циальной таблицы находят табличное значение критерия Стьюдента t. Если tt
, то сомнительный результат является промахом и его необходимо
P
исключить из рассматриваемого ряда, в противном случае сомнительный
результат не исключается из рассматриваемого ряда.
156
В технических науках уровень значимости обычно принимают
05,0q
1
u
f
, что соответствует доверительной вероятности
tH , так как
95,0
1 .
ключения промахов для оставшихся значений измеренной величины y
уточняют: среднее арифметическое значение y (формула (3.12)); среднее
квадратическое отклонение (формула (3.14)); выборочную дисперсию S
(формула (3.13)), и рассчитывают:
tHq
После проверки наличия сомнительных результатов измерений и ис-
- среднюю квадратическую ошибку среднего значения
y
- коэффициент вариации V
V
;
u
100 ;
y
y
- точность опыта P
V
P
- ошибку измерений
- относительную допускаемую ошибку
100 ;
u
t
;
u
y
y
100
где t – критерий Стьюдента, который берут из специальной таблицы в за-
висимости от уровня значимости q и числа степеней свободы
Полученные значения ошибок и сравнивают с их допустимыми
значениями (заданными при определении количества измерений u величины y – см. пункт 3.2.1), если рассчитанные значения ошибок не превыша-
ют допустимых, то выполненное количество измерений является достаточным. После устанавливается доверительный интервал измеренной величины – интервал значений случайной величины y, в который попадает
истинное значение этой величины с заданной вероятностью
тельный интервал ограничивается следующими значениями: y ; y ,
то есть yyy .
3.7.3. Проверка соответствия результатов измерений
Нормальное распределение или распределение Гаусса –
распределение вероятностей, которое в одномерном случае задаётся функ-
,
y
.
tH . Довери-
нормальному закону распределения
157
цией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса. Для неко-
14,3
72,2e
u
торой случайной величины y функция Гаусса
2
y
2
2
eyf , (3.17)
2
1
yf имеет вид
где – среднее квадратическое отклонение;
– число «пи» (
);
e – основание натурального логарифма (
);
– математическое ожидание.
Нормальное распределение очень часто встречается в природе, технике. Следующие случайные величины хорошо описываются нормальным
распределением:
- отклонение при стрельбе;
- погрешности измерений (однако, погрешности некоторых измери-
тельных приборов имеют не нормальные распределения);
- некоторые характеристики живых организмов в популяции.
Широкое распространение нормального распределения связано с
тем, что оно является бесконечно делимым непрерывным распределением
с конечной дисперсией. Поэтому к нему в пределе приближаются некоторые другие, например, биномиальное и пуассоновское. Этим распределением описываются многие не детерминированные физические процессы.
Многомерное нормальное распределение используется при исследовании
многомерных случайных величин – случайных векторов.
Для не очень больших выборок (u<120) существуют простые рекомендации по проверке нормальности распределения. Для этого необходимо вычислить среднее абсолютное отклонение по формуле
u
1
i
yy
. (3.18)
i
1
Для выборки, имеющей приближенно нормальный закон распределения, должно выполняться условие
80,0
4,0
. (3.19)
u
Нормальность распределения также можно проверить по выборочным показателям асимметрии A и эксцесса E, которые сравнивают со средними квадратическими отклонениями асимметрии
и эксцесса
A
. Если
E
значение A или E по абсолютной величине не превосходит соответствующее значение
или
A
более чем в два раза, то рассматриваемый ряд из-
E
меренных величин подчиняется нормальному закону распределения. В
противном случае необходимо выполнить проверку по критериям Колмогорова или Пирсона, последний используется при больших объемах выборки (u>50).
158
u
u
uKlg32,31
K
E
A
u
1
3
i
i
1
1
4
A
E
i
1
ui
u
uu
2
3
yy
. (3.20)
4
3
yy
. (3.21)
. (3.22)
3116
3224
uuu
. (3.23)
531
uuu
3.7.4. Построение гистограммы выборки
Гистограмма выборки является эмпирическим аналогом функции
плотности распределения
yf , её строят следующим образом.
1. Составляют вариационный ряд измеренных значений путём их
расположения в порядке возрастания от
2. Находят количество интервалов K, на которые разбивается ось
абсцисс
. (3.24)
y до
min
y .
max
3. Определяют длину интервала h
yy
h
. (3.25)
minmax
4. Находят границы интервалов:
- первый интервал
- второй интервал hy
- третий интервал hy 2
- четвёртый интервал hy 3
- k-ый интервал
5. Для каждого интервала вычисляют середину
/
min
k
khyy
6. Определяют количество результатов измерений
y … hy
min
min
min
min
5,0
. (3.26)
min
… hy 2
… hy 3
min
;
min
min
… hy 4
hky 1
… khy
min
min
;
;
;
.
/
y по формуле
k
u попавших в
k
каждый интервал, используя вариационный ряд. Значения, попадающие на
границы интервалов, относят к следующему интервалу. Выполняют проверку
K
uu
. (3.27)
k
k
1
7. Рассчитывают относительные частоты наблюдений, попавших в
каждый интервал uup
/
. Выполняют проверку
kk
11
p . (3.28)
k
Kk
159
8. Строят гистограмму в виде K столбиков, ширина которых равна
S
u
u
1
длине интервала h, а высота – количеству результатов измерений в интервале
u .
k
9. Рассчитывают выборочное среднее
/
y и выборочную дисперсию
/
y
K
1
k
/
uy
;
S
kk
1
K
1
k
1
/
kk
2
/
yyu
. (3.29)
3.7.5. Интерполяция и экстраполяция
Обработка результатов эмпирических исследований позволяет установить значения параметра объекта исследования или зависимой переменной y от фактора, действующего на объект исследования или независимой
переменной x. В качестве y и x принимают средние арифметические значения, полученные при обработке результатов измерений.
При количестве выполненных опытов n имеются парные значения
, yx ; 22, yx ;…;
11
y ,…, ny являются дискретными и определены в точках 1x , 2x ,…, nx , на-
2
yx , . Значения параметра объекта исследования 1y ,
nn
зываемых узлами, расстояние между узлами называется шагом (шаг равен
xxh
, где j – номер узла). Если требуется определить значение пара-
jj
1
метра y между узлами, то используют интерполяцию, а если необходимо
найти значение параметра y за пределами крайних узлов, то используют
экстраполяцию.
Простейшими являются линейные интерполяция и экстраполяция.
Они предполагают, что между двумя соседними узлами
x и 2x , а также за
1
пределами крайних узлов на расстоянии до 0,5h параметр y изменяется линейно. Пусть есть два узла
ния параметра в узлах соответственно
x и 2x , причём 12> xx , тогда
1
y и 2y . Так как принято, что y от x
1
xxh
, значе-
12
зависит линейно, то
xaay
, (3.30)
10
где
подставить известные значения
параметра
, aa – постоянные коэффициенты.
10
Чтобы найти значения коэффициентов
x и 2x , и соответствующие им значения
1
y и 2y . В результате получается система уравнений вида
1
;
xaay
1101
(3.31)
.
xaay
2102
, aa надо в уравнение (3.30)
10
Если из второго уравнения вычесть первое и выполнить преобразование, то получается
yy
a
.
1
Из первого уравнения системы найдём
12
xx
12
a
0
160
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]