Елементи цифрової енергетики в контролі стану мережі, що побудовані на вимірах допоміжних параметрів
DOI:
https://doi.org/10.20998/2409-9295.2019.20.08Ключові слова:
Цифрова енергетика, діагностика мережі, якість електрики, коронний розряд в мережі, виміри допоміжних параметрів, значні обсягі даних, використання сучасних математичних методів обробки великих масивів даних .Анотація
У статті розглядається питання переходу технологій електроенергетики до цифрових станцій. Наведено огляд матеріалів фірм Siemens і ABB які де факто встановлюють стандарти цифрових технологій для енергетики. Створення цифрових станцій зачіпає питання які до цього часу не розглядалися в такій зв'язці. Тому була сформована тріада: цифрове управління – моніторинг стану обладнання – кібербезпека. Виходячи з такої тріади енергетика в цифровому втіленні набуває нових граней, що відкриває нові можливості до використання діагностики і збору даних датчиками побудованими на опосередкованих даних, і відповідно кількість датчиків значно зростає якщо ще взяти до уваги можливості виконувати моніторинг первинних технологічних процесів. В такому разі значно виростає обсяг даних що надходять. Відповідно до сучасних тенденцій і зростають вимоги до якості електрики в мережі. Одним з чинників зіпсування форми нарпуги в мережі є короний розряд, який виникає в мережі і на обладнанні навіть підчас пережоху до цифровиї станції. Провідні фірми розробляють прилади і системи з діагностики наявності короного розряду в мережі по не елекричним параметрам. На прикладі таких замірів показана можливість діагностики не прямими вімірами в мережі. Такі заміри мають призводити до збільшення обсягу даних. Відповідно обробка таких масивів даних стає можлива за умови використання цифрових технологій, до яких відносяться можливості проводити обробку значних обсягів даних із використанням математичного апарату по обробці великих даних – Data Mining. Результати обробки над апаратними (програмними) методами дозволяє визначити або винайти такі дані, яких в безпосередніх замірах не було видно. Технології Data Mining дозволяють використання експертних оцінок на даних прямого вимірювання, що неодмінно призводитиме до об'єктивності. Data Mining, на відміну від експертних методик, знаходить об'єктивні закономірності між різними факторами, таким чином дозволяючи мінімізувати вплив суб'єктивного людського фактору на прийняття рішень. Автори звертають увагу на перспективність використання датчиків опосередкованого виконання замірів в електроенергетичних системі що на базі цифрових технологіях забезпечить можливість проведення більш глибокого аналізу реальних систем, що може привести до якісних змін енергетики в цілому.Посилання
Tcifrovaia podstantciia. Tekhnologii i sistemy` kompanii Siemens access mode:https://assets.new.siemens.com/siemens/assets/public.1543828892.f278d576-62bf-4c19-b9ef-0e63b6cf2cfb.ru-digitalsubstation.pdf date 20190217
ABB postroit pervuiu gibridnuiu podstantciiu v Marokko. access mode: http://ditalsubsttion.com/blog/2017/08/02/abbpostroit-pervuyu-gibridnuyu-podstantsiyu-v-nbsp-marokko/ date 20190217
Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthurusamy R Advances in Knowledge Discovery and Data Mining AAAI/MIT Press: 1996
Gregory Piatetsky-Shapiro Machine Learning and Data Mining. Course Notes Fall 2003
Musaev A.A Algoritmy` analiticheskogo upravleniia proizvodstvenny`mi protcessami Avtomatizatciia v promy`shlennosti. 2004, №1, p. 30-35.
Osobennosti izlucheniia koronnogo razriada otritcatel`noi` poliarnosti v vozdukhe v rezhime impul`sov Trichela/ V.I Karas` i dr. Fizika plazmy`, 2008, tom. 34, №10, p. 1-8.
Wallis, J. 2015. Making the invisible visible: UViRCO, an innovation success story. In: The 5th CSIR conference, CSIR ICC, Pretoria, South Africa, 8 -9 October 2015.
G. G. Karady, G. Besztercey and M. W. Tuominen, "Corona caused deterioration of ADSS fiber-optic cables on high voltage lines," in IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 14, no. 4, pp. 1438-1447, Oct. 1999.
Christo van der Walt “Corona discharge detection using an ultraviolet imaging camera”, July 15th, 2016, Published in Articles: EE Publishers https://www.ee.co.za/article/corona-discharge-detectionusing-ultraviolet-imaging-camera.html (Accessed 27 February 2019). (Eng)
Analiz i ocenka e`konomicheskikh ushcherbov ot nizkogo kachestva e`lektricheskoi` e`nergii: Monografiia / [Onishchenko V.A, Samoi`lenko I.A., Grib O.G., Zharkin A.F., Vasil`chenko V.I., Ushchapovskii` K.V., Senderovich G.A., Svetelik A.D., Kondratenko K.I., Dovgaliuk O.N., Shcherbakova P.G., Zaharenko N.S.] / Pod red. V.A. Onishchenko. – Kharkov: PP«Graf-Іks», 2013. – 329 pp.
GOST 13109-97. E`lektricheskaia e`nergiia. Sovmestimost` tekhnicheskikh sredstv e`lektromagnitnaia. Normy` kachestva e`lektricheskoi` e`nergii v sistemakh e`lektrosnabzheniia obshchego naznacheniia. — Minsk.: IPK Izd-vo standartov. — 1998. — 30 pp.
Leskovec J. Mining of Massive Datasets / Jure Leskovec Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman // Stanford Univ. – 2010. 13. Hussain, Sadiq Survey on Current Trends and Techniques of Data Mining Research. London Journal of Research in Computer Science and Technology.- 2017