Ершов Михаил Сергеевич – д-р техн. наук, профессор кафедры Теоретической электротехники и электрификации нефтяной и газовой промышленности
г. Москва
Mikhail S. Ershov
Moscow
Журавлев Семен Михайлович – аспирант кафедры Теоретической электротехники и электрификации нефтяной и газовой промышленности
г. Москва
Semen M. Zhuravlev
Moscow
АКТУАЛЬНОСТЬ исследования заключается в решении важной проблемы повышения устойчивости и надежности работы промышленных электротехнических систем. ЦЕЛЬЮ работы является сокращение числа вынужденных отключений электрооборудования при провалах напряжения, обусловленных короткими замыканиями, неизбежными при эксплуатации электрических сетей. Рассмотрены вопросы выбора параметров защит минимального напряжения в промышленных электротехнических системах. В результате анализа эксплуатационных данных и имитационного моделирования провалов напряжения установлено, что при использовании защит минимального напряжения (ЗМН) с независимыми характеристиками свыше 50% срабатываний защиты с отключением нагрузки происходит необоснованно. Основанием для отключения нагрузки является нарушение устойчивости электротехнической системы (ЭТС). МЕТОДЫ. Применение ЗМН с зависимой характеристикой времени срабатывания от величины остаточного напряжения, приближенной к границе устойчивости, снижает долю необоснованных срабатываний ЗМН, но не исключает их полностью. Для максимального снижения числа необоснованных срабатываний защиты необходима адаптация параметров характеристики ЗМН к зависящей от нагрузки и режима источника питания границе устойчивости. Для мониторинга параметров границы устойчивости ЭТС в процессе эксплуатации предложено применение алгоритмов искусственных нейронных сетей. РЕЗУЛЬТАТЫ. Апробированный алгоритм Левенберга-Марквардта (LM) показал приемлемую точность мониторинга устойчивости по измеряемым в ходе эксплуатации электрическим параметрам ЭТС. Показано, что применение зависимой характеристики ЗМН, параметры которой адаптируются к нагрузке и режиму источника питания с помощью алгоритмов нейронных сетей, позволяет примерно в два раза снизить число необоснованных отключений нагрузки и повысить устойчивость работы ЭТС непрерывных производств.
THE RELEVANCE of the study lies in solving the important problem of increasing the stability and reliability of electrical engineering systems (EES). The AIM of the work is to reduce the number of forced shutdowns of electrical equipment during voltage drops caused by short circuits inevitable during operation of electrical networks. The issues of selecting the parameters of minimum voltage protection in electrical engineering systems are considered. As a result of the analysis of operational data and simulation modeling of voltage drops, it was found that when using minimum voltage protection (MVP) with independent characteristics, more than 50% of protection trips with load disconnection occur unreasonably. The basis for disconnecting the load is a violation of the stability of the electrical engineering system. METHODS. The use of MVP with a dependent response time characteristic on the residual voltage value close to the stability limit reduces the share of unreasonable MVP trips, but does not eliminate them completely. To minimize the number of unreasonable protection trips, it is necessary to adapt the parameters of the MVP characteristic to the stability limit dependent on the load and power source mode. To monitor the stability boundary parameters of the electrical engineering system during operation, it is proposed to use artificial neural network algorithms. RESULTS. The tested Levenberg-Marquardt (LM) algorithm showed sufficient accuracy of stability monitoring based on the parameters of the electrical engineering system measured during operation. It is shown that the use of the dependent characteristic of the MVP, the parameters of which are adapted to the load and power source mode using neural network algorithms, allows for approximately a twofold reduction in the number of unjustified load shutdowns and an increase in the stability of the electrical engineering system of continuous production.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.