Джапарова Динара Амангельдиевна. Нейросетевое регулирование напряжения в электроснабжении сельскохозяйственных потребителей

brief description

Джапарова Динара Амангельдиевна. Нейросетевое регулирование напряжения в электроснабжении сельскохозяйственных потребителей: диссертация ... кандидата Технических наук: 05.20.02 / Джапарова Динара Амангельдиевна;[Место защиты: ФГБОУ ВО «Мичуринский государственный аграрный университет»], 2020

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
«Тамбовский государственный технический университет»
(ФГБОУ ВО «ТГТУ»)
На правах рукописи

У ■_
ДЖАПАРОВА ДИНАРА АМАНГЕЛЬДИЕВНА
НЕЙРОСЕТЕВОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ НАПРЯЖЕНИЯ
В ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ
ПОТРЕБИТЕЛЕЙ
Специальность 05.20.02 - Электротехнологии и электрооборудование в
сельском хозяйстве
ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук
Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Калинин В.Ф.
Тамбов - 2020

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 4
1 СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ В ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ
ПОТРЕБИТЕЛЕЙ 11
1.1 Вопросы энергообеспечения сельскохозяйственных
потребителей 11
1.2 Особенности электроснабжения сельскохозяйственных
потребителей 15
1.3 Особенности управления качеством электрической энергии и регулирования напряжения в электроснабжении сельскохозяйственных
потребителей 21
1.4 Анализ нейронных сетей для прогнозирования параметров
качества электрической энергии 31
1.5 Постановка задачи диссертационной работы 39
2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ
И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ 41
2.1 Разработка имитационной модели сельской электрической
сети 41
2.2 Обоснование конфигурации нейронной сети для
прогнозирования отклонения напряжения в сельских электрических сетях 53
3 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ СЕЛЬСКИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ 70
3.1 Исследование закономерностей изменения параметров
качества электрической энергии сельских потребителей 70
3.2 Исследования влияния работы люминесцентных ламп на
показатели качества электрической энергии 86
4 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ НЕЙРОСТЕВОГО
РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ 93
4.1 Формирование структуры и алгоритма системы нейростевого
регулирования напряжения 93
4.2 Экспериментальные исследования эффективности системы
нейросетевого регулирования напряжения 98
2

5 ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ СИСТЕМЫ НЕЙРОСЕТЕВОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ В ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ 106
5.1 Оценка экономических параметров управления качеством
электроэнергии сельскохозяйственных потребителей 106
5.2 Определение экономических потерь при снижении
напряжения в узле электрической нагрузке 110
5.3 Определение затрат на внедрение системы нейросетевого
регулирования напряжения 113
5.4 Расчет экономического эффекта от внедрения системы
нейросетевого регулирования напряжения 116
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 118
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ
ИСТОЧНИКОВ 122
ПРИЛОЖЕНИЯ 139
3

bibliography

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В диссертационной работе проведены теоретические и экспериментальные исследования и предложены новые решения, позволяющие повысить эффективность и надежность функционирования систем электроснабжения сельскохозяйственных потребителей за счет использования системы нейросетевого регулирования напряжения. Основные результаты исследований сводятся к следующему:
1. Проведена оценка известных способов и средств управления качеством электрической энергии и регулирования напряжения в электроснабжении сельскохозяйственных потребителей, который показал актуальность разработки системы регулирования напряжения позволяющей оценивать качество электрической энергии с требуемой точностью и периодичностью, а также осуществлять прогнозирование отклонения напряжения. Анализ известных систем регулирования напряжения показал необходимость разработки системы регулирования, которая способна работать с устройствами ПБВ, как наиболее распространенными устройствами регулирования напряжения в сельском хозяйстве Для прогнозирования параметров качества электрической энергии наиболее подходящими являются искусственные нейронные сети способные к обучению и обобщению накопленных знаний.
2. Разработана имитационная модель сельской электрической сети 10/0,4 кВ с использованием пакета SimPowerSystems в математической программе MATLAB 7.0, позволяющая повысить надежность систем электроснабжения за счет вычисления параметров качества электрической до наступления аварийной ситуации. В результате имитационных исследований режимов ее работы установлено, что при изменении мощности бытовой однофазной нагрузки от 0,5 до 7 кВт сельскохозяйственных потребителей, величина тока в нулевом проводе варьируется от 0,4 до 2,75 А, коэффициент несимметрии по
118

нулевой последовательности изменяется от 4 до 47%, отклонение напряжения находится в пределах от -3% до 7,5%.
3. Разработана и теоретически обоснована конфигурация нейронной сети для прогнозирования отклонения напряжения в электроснабжении сельскохозяйственных потребителей с функциями активации типа logsig в скрытом слое и purelin в выходном, которая позволяет прогнозировать отклонение напряжения при резком изменении электрической нагрузки сельскохозяйственных потребителей, показывающую наименьшую из исследованных вариантов среднюю абсолютную ошибку прогноза равную 4,8 %.
4. В результате экспериментальных исследований проведена проверка
адекватности разработанной имитационной модели сельской электрической сети с. Покрово-Пригородное. Согласно полученным данным, экспериментальные исследования подтверждают результаты имитационного моделирования. Отклонение теоретических данных от экспериментальных составляет не более 3,5%. Выявлены закономерностей изменения параметров качества электрической энергии (КЭ) сельских потребителей. Установлено, увеличение коэффициента искажения синусоидальности фазных напряжений сельской бытовой нагрузки до с 2% до 6%, что характеризует влияние современной коммунальной бытовой нагрузки сельских потребителей на искажение синусоидальности кривой напряжения на шинах подстанции. Характерной особенностью режима электроснабжения
сельскохозяйственного предприятия, является сильное влияние нагрузки на отклонение напряжения в ночное и дневное время, связанное с отсутствием системы регулирования напряжения.
5. Проведены лабораторные исследования влияния источников света на увеличение гармонических оставляющих напряжения и тока. Согласно полученным данным в гармонических составляющих напряжения и тока преобладают нечетные гармоники. Особенно искажается кривая тока.
119

Величина 3-й гармоники тока достигает 74% от основной частоты тока. Величина 3-й гармоник напряжения не превышает нормально допустимых значений 5% в сети напряжением 0,38 кВ. На основании полученных данных разработана математическая модель, отражающая характер изменения коэффициента искажения синусоидальности в функции потребляемой активной мощности источников света. Математическая модель позволяет вычислять прогнозные значения увеличения коэффициента искажения синусоидальности электрических сетях.
6. Разработана структура системы нейросетевого регулирования напряжения для электроснабжения сельскохозяйственных потребителей и проведены ее экспериментальные исследования. Отличительной особенностью нейросетевого регулирования напряжения является возможность работы с устройствами ПБВ за счет формирования графиков переключений на трансформаторных подстанциях в результате нейросетевого прогнозирования отклонения напряжения. Установлено, что в результате работы в нейросетевого регулирования напряжения среднее значение отклонения напряжения в течение года составляет не более 3%, а на зажимах удаленной осветительной нагрузки не более 3,8%.
7. Проведено технико-экономическое обоснование системы нейросетевого регулирования напряжения в электроснабжении сельских потребителей. Установлено, что за счет внедрения системы нейросетевого регулирования напряжения в узле электрической нагрузки, питающей сельскохозяйственных потребителей, годовой ущерб потребителям из-за работы с пониженным напряжением снижается с 185 до 14,3 тыс. руб/год, а экономический эффект составит 457,1 тыс. руб.