Содержание к диссертации
Введение
1. Современное состояние проблемы. цель и задачи диссертации 15
1.1. Современное состояние проблемы 15
1.2. Выводы. Цель и задачи диссертации 32
2. Статистический анализ графиков электрической нагрузки на низших ступенях иерархии систем электроснабжения 34
2.1. Общие положения 34
2.2. Аппаратурное и методическое обеспечение проведения экспериментальных исследований 36
2.3. Экспериментальная оценка вида и параметров нормированной корреляционной функции графика электрической нагрузки на примере специализированного шлифовального станка BLL
2.4. Экспериментальная оценка закона распределения ординат на примере группового графика электрической нагрузки 4 токарных станков марки 16Б16Т1С1 53
2.5. Выводы 57
3. Вероятностные модели оценки характеристик графиков электрической нагрузки 58
3.1 Общие положения 57
3.2 Вероятностная модель оценки коэффициента усечения Сус 61
3.3 Вероятностная модель оценки среднего значения нагрузки Рс(ус) 66
3.4 Вероятностная модель оценки среднеквадратического отклонения нагрузки а&{уС) 72
3.5 Расчет 9-пиков и 9-впадин ГЭН с учетом ограниченности Э-ординат 81
3.6 Выводы 85
4. Усовершенствованный иерархически-структурный метод оценки расчетных значений пиков и впадин графиков электрической нагрузки 87
4.1.. Общие положения 87
4.2. Методика оценки расчетных значений 0-пиков Ррпв(Ус) и 0-впадин РРвв(ус) ГЭН, учитывающая ограниченность 9-ординат графиков по величине 89
4.3. Алгоритм программы расчета 0-пиков Ррпв(Ус) и 0-впадин Ррвв(ус) ГЭН усовершенствованным иерархически-структурным методом 97
4.4. Расчет 0-пиков Ррпв(Ус) и 0-впадин Ррав(ус)ТЭИусовершенствован ным иерархически-структурным методом на примере 4 шлифо вальных станков 105
4.4. Выводы 116
Заключение 117
Список использованной литературы
- Выводы. Цель и задачи диссертации
- Экспериментальная оценка вида и параметров нормированной корреляционной функции графика электрической нагрузки на примере специализированного шлифовального станка BLL
- Вероятностная модель оценки коэффициента усечения Сус
- Алгоритм программы расчета 0-пиков Ррпв(Ус) и 0-впадин Ррвв(ус) ГЭН усовершенствованным иерархически-структурным методом
Введение к работе
Актуальность темы. Результаты расчетов электрических нагрузок лежат в основе технико-экономических решений, принимаемых при проектировании, реконструкции (или при переоснащении) и эксплуатации систем электроснабжения (СЭС), а также являются исходными данными для проектирования энергосберегающих режимов работы и оценки электромагнитной совместимости СЭС с электроприемниками (ЭП). Как свидетельствуют результаты многочисленных экспериментальных и теоретических исследований, расчетные характеристики графиков электрической нагрузки (ГЭН) завышаются. Это приводит к увеличению прямых инвестиций в СЭС и необходимости совершенствования методов оценки расчетных электрических нагрузок СЭС. Последнее обуславливает практическую актуальность диссертационной работы.
Применяемые в инженерной практике метод упорядоченных диаграмм (Каялов Г.М.), статистический (Гнеденко Б.В., Мешель Б.С.) и модифицированный статистический (Жохов Б.Д.) методы используют в качестве математической модели нормальный закон распределения вероятностей -ординат ГЭН. Предложенные к практической реализации инерционный и уточненный инерционный методы (Дмитриева Е.Н., Куренный Э.Г.) также используют нормальный закон распределения вероятностей -ординат ГЭН, а иерархически-структурный (ИС) метод (Жежеленко И.В., Степанов В.П.) использует, помимо нормального закона, закон распределения вероятностей Грама-Шарлье типа А.
Однако на низших ступенях иерархии СЭС экспериментальные законы распределения вероятностей -ординат ГЭН общепромышленных ЭП отличаются от теоретических: нормального закона и закона Грама-Шарлье типа А, конечными пределами изменения -ординат. При этом на 2, 3 и 4 ступенях иерархии СЭС (по терминологии проф. Степанова В.П.), которые характеризуются небольшим количеством подключенных ЭП, значительным разбросом номинальных мощностей pном и коэффициентов использования kи ЭП в группе, экспериментальные законы распределения вероятностей -ординат подчиняются усеченному закону Грама-Шарлье типа А. Последнее является одной из причин несоответствия расчетных характеристик ГЭН фактическим характеристикам. Уточнение здесь достигается за счет совершенствования ИС метода расчета электрических нагрузок на низших ступенях иерархии СЭС, заключающегося в использовании в качестве вероятностной модели усеченного закона Грама-Шарлье типа А, учитывающего конечные пределы изменения -ординат ГЭН. Это обуславливает научную актуальность диссертационной работы.
Связь работы с научными программами, планами, темами, грантами.
Диссертационная работа выполнялась по научно-технической программе СамГТУ «Энергосбережение и управление энергоэффективностью в образовательных учреждениях» на 2001-2005 гг. (протокол №7 от 30.03.01) в рамках основных направлений программы «Энергосбережение» Министерства образования России на 1999-2005 г.г. Работа на тему «Расчет электрической нагрузки на низших ступенях иерархии систем электроснабжения металлообрабатывающих заводов г. Самары» поддержана грантом Министерства образования и науки Самарской области (рег. № 308 Т 3.1 К от 18.05.2007 г.) и грантом Ученого совета СамГТУ (протокол №5 от 25.01.2008).
Цель работы состоит в совершенствовании ИС метода расчета q-пиков и q-впадин ГЭН, заключающегося в учете конечных пределов изменения q-орди-нат и обеспечивающего уменьшение металлоемкости электрической сети на низших ступенях СЭС машиностроительных предприятий.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие научные и практические задачи.
Научные:
экспериментальное исследование индивидуальных и групповых ГЭН для оценки видов и параметров нормированных корреляционных функций (НКФ) и параметров усеченного закона распределения вероятностей -ординат Грама-Шарлье типа А;
разработка вероятностных моделей оценки среднего значения Рс(ус) и среднеквадратического отклонения (ус) случайного процесса изменения -ординат ГЭН, распределенных по усеченному закону Грама-Шарлье типа А;
совершенствование ИС метода расчета -пиков и -впадин ГЭН, путем учета ограниченности -ординат ГЭН по величине на низших ступенях иерархии СЭС машиностроительных предприятий.
Практические:
получение информации о видах и параметрах НКФ случайного процесса изменения -ординат индивидуальных ГЭН общепромышленных ЭП, пополняющих справочно-информационную базу исходных данных;
определение значений статистических коэффициентов 1(ус) и 2(ус) для оценки расчетных -пиков и -впадин ГЭН в зависимости от граничной вероятности Ех и коэффициентов асимметрии А и эксцесса Е, при усеченном законе распределения вероятностей -ординат Грама-Шарлье типа А;
разработка алгоритма программы оценки -пиков и -впадин ГЭН для ПЭВМ на основе усовершенствованного ИС метода расчета.
Основные методы научных исследований. Аналитические выражения вероятностных моделей оценки среднего Рс(ус) значения и среднеквадратического отклонения (ус) с учетом конечных пределов случайного процесса изменения ГЭН получены с использованием методов теории вероятностей. Информация о видах и параметрах НКФ индивидуальных ГЭН общепромышленных ЭП получена на основе опытных данных с помощью методов корреляционной теории. Обработка экспериментальных индивидуальных и групповых ГЭН выполнена с использованием методов математической статистики.
Научная новизна:
получены экспериментальные значения параметров усеченного закона распределения вероятностей Грама-Шарлье типа А -ординат ГЭН, наблюдаемые на нижних ступенях иерархии СЭС машиностроительных предприятий;
разработаны вероятностные модели оценки среднего значения Рс(ус) и среднеквадратического отклонения (ус) случайного процесса изменения -ординат ГЭН, распределенных по усеченному закону Грама-Шарлье типа А;
разработан усовершенствованый ИС метод расчета -пиков и -впадин ГЭН для нижних ступеней иерархии СЭС машиностроительных предприятий.
Практическая ценность:
пополнена справочно-информационная база исходных данных о видах и параметрах НКФ индивидуальных ГЭН общепромышленных ЭП, обеспечивающая практическую реализацию усовершенствованного ИС метода расчета -пиков и -впадин ГЭН;
составлены таблицы значений статистических коэффициентов 1(ус) и 2(ус) для определения расчетных значений -пиков и -впадин ГЭН, распределенных по усеченному закону Грама-Шарлье типа А, для граничной вероятности Ех=0,05 и коэффициентов А и Е, изменяющихся в диапазоне ±2.
разработан алгоритм программы усовершенствованного ИС метода оценки -пиков и -впадин ГЭН на ПЭВМ.
Достоверность полученных результатов. Достоверность научных положений, теоретических выводов и практических рекомендаций диссертации подтверждены экспериментальным исследованием ГЭН в действующих СЭС машиностроительных заводов г. Самара: ОАО «Завод авиационных подшипников» и ОАО «Авиаагрегат», а также результатами полного и корректного теоретического анализа.
Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены в практику проектирования ЗАО «Самарский электропроект» (г. Самара) и ЗАО «Самарский центр «Проект-электро» (г. Самара). Материалы диссертационной работы используются в учебном процессе кафедры «Автоматизированные электроэнергетические системы» СамГТУ при чтении спецкурса «Электроснабжение» - «Энергосберегающие технологии в проектировании систем электроснабжения», а также на кафедре «Электроснабжение» Ульяновского ГТУ и кафедре «Автоматизированные электроэнергетические системы» Пензенского ГУ при чтении курсов «Электроснабжение».
Основные положения, выносимые на защиту:
вероятностные модели оценки среднего значения Рс(ус) и среднеквадратического отклонения (ус) -ординат ГЭН, распределенных по усеченному закону Грама-Шарлье типа А, повышающие точность оценки -пиков и -впадин ГЭН на низших ступенях иерархии СЭС машиностроительных предприятий;
усовершенствованный ИС метод и алгоритм оценки расчетных значений -пиков и -впадин ГЭН, обеспечивающий уменьшение металлоемкости промышленной электрической сети на низших ступенях иерархии СЭС машиностроительных предприятий.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на XIV и XV Международных научно-технической конференциях студентов и аспирантов “Радиоэлектроника, электротехника и энергетика” (г. Москва, 2008 и 2009 гг.), на XXIX сессии Всероссийского научного семинара РАН “Кибернетика электрических систем” по тематике “Электроснабжение промышленных предприятий” (г. Новочеркасск, 2007 гг.), на Международной научно-практической интернет - конференции “Энерго- и ресурсосбережение XXI век” (г. Орел, 2006 г.), на V Всероссийской научной конференции с международным участием “Математическое моделирование и краевые задачи” (г. Самара, 2008 г.), на Всероссийской научной конференции молодых ученых “Наука. Технологии. Инновации” (г. Новосибирск, 2007 г.) - доклад удостоен Диплома I степени, на IV Всероссийской научно-практической конференции “Энергетика в современном мире” (г. Чита, 2009 г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ: 3 статьи в изданиях из списка ВАК, 1 статья в другом издании, 5 докладов и 3 тезиса докладов на Международных и Всероссийских конференциях. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в монографии Жежеленко И.В., Кроткова Е.А., Степанова В.П. «Методы вероятностного моделирования в расчетах характеристик электрических нагрузок потребителей» М.: Энергоатомиздат, 2007 (3.10 и приложения П2.1, П10, П11).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 136 наименований, 9 приложений и содержит 128 стр. основного текста.
Выводы. Цель и задачи диссертации
Из всей совокупности характеристик графиков электрической нагрузки важнейшими являются 0-пики и 9-впадины нагрузки и, в частности, расчетная нагрузка по нагреву, предопределяющая металлоемкость электрической сети, выбор сечения проводника по условию нагрева и экономической плотности тока. Как свидетельствуют результаты многочисленных экспериментальных исследований, расчетные нагрузки завышаются [64-88]. Одной из причин завышения расчетных нагрузок является несоответствие фактических законов и пределов изменения 0-ординат графиков электрической нагрузки теоретическим, используемым в методах расчета характеристик графиков.
Применяемые в инженерной практике метод упорядоченных диаграмм (Каялов Г.М.) [27, 28], статистический (Гнеденко Б.В., Мешель Б.С.) [89, 90] и модифицированный статистический (Жохов Б.Д.) [84] методы используют в качестве математической модели нормальный закон распределения вероятностей Э-ординат графиков электрической нагрузки. Предложенные к практической реализации инерционный (Дмитриева Е.Н., Куренный Э.Г.) [38, 58], уточненный инерционный (Погребняк Н.Н., Куренный ЭХ.) [91] также используют нормальный закон, а иерархически-структурный (Жежеленко И.В., Степанов В.П.) [48-50, 53, 54, 62] метод использует, помимо нормального закона, закон распределения вероятностей Грама-Шарлье типа А.
Однако, как показали многочисленные исследования электрических нагрузок проведенные автором диссертации на низших ступенях иерархии систем электроснабжения экспериментальные законы распределения вероятностей 9-ординат графиков нагрузки общепромышленных электроприемников отличаются от теоретических: нормального закона и закона Грама-Шарлье типа А, конечными пределами изменения 9-ординат. Это приводит к завышению расчетных характеристик графиков электрической нагрузки и увеличению прямых инвестиций при проектировании систем электроснабжения. Последнее обуславливает практическую актуальность диссертационной работы.
Установление соответствия расчетных электрических нагрузок фактическим нагрузкам достигается за счет совершенствования иерархически-структурного метода расчета электрических нагрузок на низших ступенях иерархии систем электроснабжения, заключающегося в использовании в качестве вероятностной модели усеченного закона Грама-Шарлье типа А, который обеспечивает учет конечных пределов изменения 9-ординат графиков электрической нагрузки. Это обуславливает научную актуальность диссертационной работы.
Связь диссертационной работы с научными программами, планами, темами, грантами. Диссертационная работа выполнялась по научно-технической программе Самарского государственно технического университета «Энергосбережение и управление энергоэффективностью в образовательных учреждениях» на 2001 - 2005 г.г. (протокол №7 от 30.03.01) в рамках основных направлений программы «Энергосбережение» Министерства образования России на 1999 — 2005 г.г. Работа автора на тему «Расчет электрической нагрузки на низших ступенях иерархии систем электроснабжения металлообрабатывающих заводов г. Самары» поддержана грантом Министерства образования и науки Самарской области (per. № 308 Т 3.1 К от 18 мая 2007 г.) и грантом Ученого совета СамГТУ (протокол №5 от 25.01.2008).
Цель работы состоит в совершенствовании иерархически-структурного метода расчета 9-пиков и 9-впадин графиков электрической нагрузки, заключающегося в учете конечных пределов изменения 6-ординат и обеспечивающего уменьшение металлоемкости электрической сети на низших ступенях систем электроснабжения машиностроительных предприятий.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие научные и практические задачи. Научные: экспериментальное исследование индивидуальных и групповых графиков электрической нагрузки для оценки видов и параметров нормиро 9 ванных корреляционных функций и параметров усеченного закона распределения вероятностей 0-ординат Грама-Шарлье типа А; разработка вероятностных моделей оценки среднего значения РС(ус) и среднеквадратического отклонения ав(ус) случайного процесса изменения G-ординат графиков электрической нагрузки, распределенных по усеченному закону Грама-Шарлье типа А; совершенствование иерархически-структурного метода расчета 0-пиков и 0-впадин графиков электрической нагрузки, путем учета ограниченности 0-ординат графиков по величине на низших ступенях иерархии систем электроснабжения машиностроительных предприятий. Практические: получение информации о видах и параметрах нормированных корреляционных функций случайного процесса изменения 0-ординат индивидуальных графиков электрической нагрузки общепромышленных электроприемников, пополняющих справочно-информационную базу исходных данных; определение значений статистических коэффициентов р1(уС) и р2(ус) Для оценки расчетных 0-пиков и 0-впадин графиков электрической нагрузки в зависимости от граничной вероятности Ех и коэффициентов асимметрии А и эксцесса Е, при усеченном законе распределения вероятностей 0-ординат Грама-Шарлье типа А; разработка алгоритма программы оценки 0-пиков и 0-впадин графиков электрической нагрузки для ПЭВМ на основе усовершенствованного иерархически-структурного метода расчета.
Экспериментальная оценка вида и параметров нормированной корреляционной функции графика электрической нагрузки на примере специализированного шлифовального станка BLL
В заключении изложены основные выводы и результаты диссертационной работы.
В приложении приведены фрагменты реализаций графиков электрической нагрузки активной мощности; экспериментальные и теоретические нормированные корреляционные функции графиков электрической нагрузки общепромышленных электроприемников машиностроительных заводов; вывод аналитических выражений коэффициента усечения, среднего значения, среднеквадратического отклонения электрической нагрузки и статистических коэффициентов полученных для усеченного закона распределения Грамма-Шарлье типа А; значения статистических коэффициентов для определения расчетных значений 0-пиков и 0-впадин графиков электрической нагрузки, 9-ординаты которых распределены по усеченному закону Грама-Шарлье типа А, с граничной вероятностью 0,05; документы о внедрении результатов диссертационной работы.
Перед обзором существующих методов расчета характеристик графиков электрической нагрузки (ГЭН), остановимся на используемых в диссертации принципах отбора и последовательности изложения материалов.
Эмпирические методы оценки характеристик ГЭН, к которым относятся метод коэффициента спроса, удельной плотности нагрузки и удельного расхода электроэнергии, подробно изложенные в [27, 28], в диссертации не рассматриваются. В диссертации также не рассматриваются вероятностные методы расчета, реализующие математическую модель «случайная величина»: метод упорядоченных диаграмм [27, 28], статистический [89, 90] и модифицированный статистический методы [84]. Анализу подлежат основные положения и принципы вероятностных методов расчета 0-пиков и 8-впадин переменных ГЭН, использующих математическую модель «случайный процесс»: метод вероятностного моделирования [27, 28], иерархически-структурный [48-50, 53, 54, 62] и инерционный [38, 58] методы.
Рассматриваемые методы базируются на следующих общих исходных предпосылках, положенных в основу экспериментальных исследований и расчетного анализа ГЭН: 1. Процесс потребления электрической энергии в наиболее загруженную смену является стационарным. 2. Распределение вероятностей возникновения электрической нагрузки описывается нормальным законом или законом распределения Грама-Шарлье типа А. 3. Электрические нагрузки отдельных электроприемников (ЭП) независимы друг от друга. При изложении материала, как и в работах [27, 28, 34, 50, 53, 54], принята следующая система обозначений: показатели индивидуальных ГЭН обозначаются строчными буквами, а групповые - прописными. Методы опреде 16 ления реактивной мощности в обзор не включены, поскольку в диссертации не делается никаких дополнений к существующим методам расчета.
Информационная база исходных данных представляет собой характеристики индивидуальных ГЭН ЭП в относительных единицах: количество п, номинальные мощности р,„ коэффициенты использования ки и загрузки к3, а также вид и параметры нормированных корреляционных функций (НКФ) г(х), а и а)0.
Индивидуальные ГЭН анализируются с целью изучения механизма формирования групповых ГЭН и справочно-информационной базы исходных данных для расчетов. Поскольку групповые ГЭН получаются суммированием индивидуальных, рассмотрим вначале модель индивидуального ГЭН.
Основными характеристиками индивидуального ГЭН, описываемого математической моделью «случайный процесс», являются средняя нагрузка рс, представляющая собой математическое ожидание
Для периодических (цикличных) графиков значения ординаты p(t/) в момент времени tj как показано на рис. 1.1, однозначно определяет значение ординаты/?( в последующий момент времени t2:=t1+T, т.е. взаимосвязь между ординатами нагрузок p(tj) и p(t?) является жесткой или детерминированной. Для нециклических, нерегулярных графиков взаимосвязь между ординатами upft?) сохраняется. Однако она носит не детерминированный, а вероятностный характер. Это объясняется тем, что формирование индивидуальных графиков p(t) происходит под действием целого ряда случайных фак торов. Так, например, случайность ординат графика/? нагрузки металлорежущего станка вызывается неравномерностью подачи деталей, различиями свойств обрабатываемого материала и т.д. P(tj\ РІЩ
Индивидуальные графики различных типов: а - периодический; б - циклический; в - нециклический; г - нерегулярный
Для стационарных и эргодических случайных процессов КФ зависит только от времени сдвига т = t2— tj между ординатами ГЭН и не зависит от моментов времени t, и t2. Свойство эргодичности случайного процесса аналитически выражается как Urn к{х) = О, и позволяет определять характери Т- со стики ГЭН по одной реализации наиболее загруженной смены, что существенно упрощает экспериментальные исследования в условиях действующих производств.
Количественной характеристикой вероятностной взаимосвязи между ординатами стационарного случайного процесса изменения нагрузки служит постоянная времени корреляции tk, определяемая по формуле [94, 95]: tk = г(т т, (1.3) где г (г) - НКФ с диапазоном изменения [-1; 1] описываемая выражением: г(т) = k(z)/Dp = к(т)/РХ(к, -ки). (1.4) Анализ выражения (1.3) показывает, что при r tk ординаты/? ир(ґ+т) ГЭН являются зависимыми, а при r 3tk — ординаты ГЭН становятся практически независимыми друг от друга.
Важным свойством КФ является то, что при т=0 значение КФ равно дисперсии DP исходного ГЭН p(t) [94, 95]: В реальных условиях ЭП работают с некоторой периодичностью. Поэтому КФ индивидуальных ГЭН, как свидетельствуют экспериментальные исследования [27, 28, 34, 36, 50, 53-55], апроксимируются следующими выражениями: где Dp - дисперсия индивидуального ГЭН; a=l/tk — коэффициент затухания КФ, величина обратная времени корреляции tk; со0 - частота периодической составляющей КФ, обусловленная повторяемостью технологических операций.
Вид и параметры индивидуальных ГЭН, как будет показано в главе 2, определяются в результате экспериментальных исследований.
Переходя к рассмотрению групповых ГЭН, отметим, что, несмотря на нестационарность сменного и суточного ГЭН, на них можно выделить участки, на которых групповой ГЭН является стационарным эргодическим случайным процессом [57, 62]. Достоинством применяемой математической мо
Вероятностная модель оценки коэффициента усечения Сус
Анализатор предназначен для регистрации, запоминания и передачи дискретных ГЭН по активной, реактивной, полной мощностям и току, графиков изменения напряжения и коэффициента мощности в электрической сети номинальным напряжением UHOM 660 В. Токовые клещи С193 и гибкие токовые датчики А193 предназначены для измерения токовых ГЭН. Персональная ЭВМ осуществляет прием, сохранение информации на жесткий диск и анализ ГЭН с помощью программы Qualistar View V2.4, являющейся неотъемлемой частью комплекса.
Следует отметить, что измерительный комплекс С.А 8334 - это комплекс последнего поколения и является наиболее современным и эффективным по сравнению с применяемыми ранее [30, 50, 53, 55, 108 110]. Это объясняется преимуществами, которые заключаются в следующем.
Подключение измерительного комплекта не требует остановки технологического процесса и в ряде случаев не требует измерительных трансформаторов тока и напряжения. S Измерительный комплекс более компактен и мобилен в силу меньшего габарита и веса. S Питание измерительного комплекса может осуществляться от сети и от аккумуляторной батареи, входящей в комплект. S Время, затрачиваемое на подготовку экспериментальной установки для записи информации о параметрах электрической сети, на порядок меньше. S Объем анализируемой и записываемой информации о параметрах электрической сети на несколько порядков больше. S Измерительный комплекс позволяет воспроизвести график на экране с различным масштабом, вывести график на печать, экспортировать график из своей электронной памяти на жесткий диск ПЭВМ для последующей обработки. S Отпадает необходимость «ручной» обработки информации для подготовки и ввода исходных данных в ПЭВМ. Погрешность записи исходных ГЭН определяется аппаратурной погрешностью трансформаторов тока и напряжения, датчиков тока, анализатора С.А 8334. Допустимая погрешность измерительных трансформаторов тока Sm.m.— 0,5% [111], измерительных трансформаторов напряжения 5тм,- 0,5% [111], датчиков тока ддм— 0,5%, анализатора С.А 8334 5а- 1% [106]:
Для выполнения условия непревышения 10%-ой погрешности расчетной оценки характеристик ГЭН достаточно, чтобы погрешность экспериментальной оценки НКФ не превышала 15% [58].
Исследования индивидуальных и групповых ГЭН общепромышленных ЭП измерительным комплексом С.А 8334, построение и описание экспериментальных НКФ и законов распределения вероятностей 0-ординат ГЭН состоят из следующих этапов: I. Предварительное планирование экспериментальных исследований индивидуальных и групповых ГЭН ЭП; II. Регистрация ГЭН, алгоритм которой различается для индивидуальных и групповых графиков, и сохранение их в электронную память С.А 8334. III. Экспорт записанных ГЭН в ПЭВМ для дальнейшего анализа. IV. Обработка полученных ординат ГЭН в программе Microsoft Office Excel - для построение и описание экспериментальных НКФ и в программе Statistica 6.0 - для построения и описания экспериментальных законов распределения вероятностей 0-ординат.
Подробное описание этапов приведено ниже. Предварительное планирование эксперимента заключается в следующем. 1. Подготавливается первичная документация по эксперименту, включающая: наименование и характеристики общепромышленного технологического оборудования, сведения об установленном электрооборудовании, схемы питания и характеристики общепромышленных ЭП.
При UHOM 660B выбирается место установки токовых клещей (при нагрузке меньше 1000 А) или гибких датчиков тока (при нагрузке от 1000 А до 3000 А) таким образом, чтобы измерялась токовая нагрузка каждой фазы. Электрические цепи токовых измерительных клещей и напряжения фаз электрической сети, питающей ЭП, подводятся к измерительному комплексу. В этом случае отсутствует необходимость в трансформаторах тока и напряжения, а также в остановке технологического процесса.
При UHOM=660B определяется место подключения переносных трансформаторов тока и блока напряжения 660/100В в схему электрической сети исследуемого ЭП. Измерительный комплекс подключается к трансформаторам тока через трехфазный пятиамперный адаптер, а напряжение подводится через блок напряжения 660/100В.
При 11НОЛ1 660В используются трансформаторы тока и напряжения в шкафах распределительных устройств. В этом случае, как правило, также отсутствует необходимость в отключении электрической цепи или ЭП.
С помощью клавиатуры в измерительном комплексе производится набор следующих обязательных установок: количество фаз исследуемой сети, вид датчиков тока (токовые клещи, гибкие токовые датчики или адаптер с указанием коэффициента трансформации трансформаторов тока) и выбор регистрируемых параметров (например, активной мощности), количество которых определяется целью исследования.
На этом регистрация индивидуального ГЭН ЭП завершается. Регистрация групповых ГЭН общепромышленных ЭП производится для одной наиболее загруженной рабочей смены длительностью Тр = 8 ч. с интервалом дискретизации Ata — 1 мин., обеспечивающим последующую достоверную оценку диапазона отклонений напряжения в электрических сетях низших ступеней СЭС.
Экспорт записанных ГЭН е ПЭВМ осуществляется при помощи программы Qualistar View V2.4, входящей в комплект измерительного комплекса. Программа Qualistar View V2.4 импортирует записанные графики из электронной памяти измерительного комплекса С.А.8334 и позволяет просматривать графики, изменять их интервал дискретизации и экспортировать в программу Microsoft Office Excel для дальнейшей обработки.
Построение и описание экспериментальных НКФ ГЭН выполняется с помощью программы Microsoft Office Excel [112] по выражению: где гэ(т) - экспериментальная НКФ индивидуального ГЭН; ад — среднеквад-ратическое отклонение случайного процесса изменения нагрузки осреднен-ное на интервале 6=Ata\ PQ = Р0 - Рс - центрированные значения нагрузок в моменты времени к и /; п — количество ординат дискретного ГЭН.
Графическое изображение экспериментальной НКФ ГЭН в виде ломаной кривой выводится на отдельный лист в программе Microsoft Office Excel которое затем аппроксимируется аналитическими выражениями (1.6-1.9).
По характеру изменения экспериментальной НКФ определяется ее вид: экспоненциальная или осциллирующая (колебательная). Подбор параметров аналитического выражения НКФ может быть произведен двумя способами.
В первом способе неизвестные параметры аи щ НКФ приближенно находятся из условия совпадения ординат теоретической и экспериментальной НКФ в точках Т\ и т2, которые иллюстрируются на рис. 2.3 [58].
Алгоритм программы расчета 0-пиков Ррпв(Ус) и 0-впадин Ррвв(ус) ГЭН усовершенствованным иерархически-структурным методом
Анализ кривых на рис 3.1 свидетельствует о том, что уменьшение нижнего Пве и верхнего П„е нормированных пределов G-впадин и 0-пиков ГЭН приводит к увеличению коэффициента усечения Сус. Таким образом, чем больше наблюдаемые максимальные Рп6 и минимальные Рве значения 0-ординат ГЭН отличаются соответственно от ± х , тем больше фактические вероятности возникновения 0-ординат ГЭН отличается от теоретических вероятностей, определяемых законом Грама-Шарлье типа А, и соответственно тем больше погрешность допускаемая при определении 0-пиков и 0-впадин электрической нагрузки. Максимальное значение коэффициента усечения Сус наблюдается при достижении нижним Пв0 и верхним Ппо нормированным пределами соответственно значений -1 и 1 при коэффициенте эксцесса Е=-2 и любом значении коэффициента асимметрии А (табл. 3.1). 3.3 Вероятностная модель оценки среднего значения нагрузки РС(уС) Среднее значение Рс 6-ординат ГЭН является первой составляющей расчетных 0-пика и 0-впадины графиков, определяемых по выражениям (3.5) и (3.6) соответственно. Среднее значение Рс(уС) 0-ординат ГЭН распределенных по усеченному закону Грама-Шарлье типа А, определяется как первый начальный момент случайного процесса изменения 0-ординат ГЭН от нижнего PeQ до верхнего конечных значений Рп$ по известному из теории вероятностей [92, 93] выражению:
Анализ выражения (3.15) показывает, что отличие значения средней нагрузки РС{ус) определяемой для усеченного закона Грама-Шарлье типа А, от среднего значения Рс, рассчитанного для теоретического закона Грама-Шарлье типа А, зависит, в первую очередь, от величины нижнего Пв0 и верхнего Ппе нормированных пределов изменения 0-ординат ГЭН, а также от значений коэффициентов асимметрии А, эксцесса Е и коэффициента формы группового ГЭН Хф0.
При этом очевидно, что при некотором нижнем нормированном пределе ПвЄ и некотором коэффициенте формы фо минимальные 0-ординат группового ГЭН примут отрицательные значения (.Ра0 О), что противоречит тео 67 рии электрических нагрузок. Поэтому для нахождения искомых значений Пв0 и Кфв, удовлетворяющих условию Рво 0, воспользуемся выражением (2.20) и известной из теории электрических нагрузок [28] формулой: переменных ГЭН имеющих К =1,0\ значения нижнего нормированного предела Пв0 могут снижаться до Пв9 -7, а для переменных ГЭН с Кф0=\ ,1 - до Пв9 -2,18.
Как показали исследования электрических нагрузок, проведенные автором диссертации на нижних ступенях иерархии СЭС и изложенные в главе 2 настоящей диссертации, нижние нормированные пределы изменения 9-ординат ГЭН при различных коэффициентах формы іфо=1,01-К,1 находятся в диапазоне Пв9=-К-3 [121, 123].
Количественную оценку влияния фактических нижнего Пво и верхнего ПпЄ нормированных пределов случайного процесса изменения 0-ординат переменных ГЭН (ф=1,01-КД), закон распределения вероятностей которых подчиняется усеченному закону Грама-Шарлье типа А, на значения средней нагрузки проведем аналогично оценке коэффициента усечения Сус, используя те же принципы и допущения. При этом рассматривать будем относительное значение средней нагрузки: Кы-Р Р,- (3.20) Полученные при коэффициентах формы группового ГЭН Хфе=1,1 и /Сф9=1,01 относительные значения средней нагрузки Рс л для различного сочетания нижнего Пв0 и верхнего Ппе нормированных пределов и коэффициентов асимметрии А и эксцесса Е, в соответствии с принятыми допущениями, а также для ГЭН 4 шлифовальных станков, показанном на рис. 2.9, приведены в таблицах 3.2 и 3.3.
Анализ значений табл. 3.2 и 3.3 свидетельствует о том, что учет в вероятностной модели оценки среднего значения нагрузки фактических нижнего Пв6 и верхнего Пп0 нормированных пределов, в основной массе наблюдаемых на низших ступенях иерархии СЭС ГЭН, не оказывает существенного влияния на значение средней нагрузки, а при равенстве Пи0=Ппо средняя нагрузка ГЭН остается неизменной.
Примечание: Ш-Пп= 1,1; -Пп=1,2; w - Пв = 1,1; -Пв = 1,2. Примечание: Графическое отображение изменения среднего значения нагрузки P ciyc\, при изменении фактических нижнего Пв0 и верхнего ПпЭ нормированных пределов и значений коэффициентов асимметрии А и эксцесса Е при коэффициенте формы группового ГЭН K Q =1,01 приведено на рис. 3.4, 3.5 и 3.6.
Погрешности оценки среднего значения случайного процесса изменения 9-ординат ГЭН, возникающие при использовании теоретического закона Грама-Шарлье типа А, не учитывающего фактические нижний Пв9 и верхний Пп0 нормированные пределы, определим по выражению:
Результаты расчетов по (3.21) показали, что погрешности, возникающие при расчете средней нагрузки без учета фактических нижнего Пв9 и верхнего Пп9 нормированных пределов случайного процесса изменения 9-ординат ГЭН, достигают 20%.
Максимальные афі и минимальные аф2 значения среднеквадратического отклонения, получаемые для расчета 0-пиков и 0-впадин ГЭН с граничной вероятностью х=0,05, являются второй составляющей расчетных выражений (3.5) и (3.6).
Значение среднеквадратического отклонения а0(ус) 0-ординат ГЭН, распределенных по усеченному закону Грама-Шарлье типа А, определяется через дисперсию нагрузки, являющуюся вторым центральным моментом случайного процесса изменения 9-ординат ГЭН от нижнего PeQ до верхнего конечных значений Р„е и рассчитываемую по известному из теории вероятностей [92, 93] выражению:
