🔍 Поиск готовых работ

🔍 Поиск работ

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭКВИВАЛЕНТОВ ЭЭС ПО ДАННЫМ СИНХРОНИЗИРОВАННЫХ ВЕКТОРНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ

Работа №102179

Тип работы

Диссертации (РГБ)

Предмет

электроэнергетика

Объем работы124
Год сдачи2018
Стоимость4250 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
332
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ОГЛАВЛЕНИЕ 2
Введение 4
ГЛАВА 1. Эквиваленты ЭЭС и определение параметров их элементов 12
1.1 Эквиваленты ЭЭС 12
1.2 Моделирование генераторов 15
1.3 Моделирование нагрузок 20
1.4 Выводы 22
ГЛАВА 2. Определение параметров адаптивной модели синхронной машины 24
2.1 Адаптивная модель СМ 24
2.2 Определение инерционной постоянной СМ 25
2.3 Оценка демпферных свойств СМ 39
2.4 Определение эквивалентного сопротивления 48
2.5 Апробация на математической модели 49
2.6 Эквивалентирование генераторов 52
2.7 Выводы 59
ГЛАВА 3. Метод определения параметров эквивалентов ЭЭС 60
3.1 Определение параметров ветвей эквивалента 60
3.2 Апробация на модели радиальной сети 63
3.3 Апробация на модели замкнутой сети 67
3.4 Выводы 72
ГЛАВА 4. Методы определения мгновенных параметров электрического режима 73
4.1 Модифицированное преобразование Гильберта 73
4.2 Экспресс-оценка мгновенных параметров электрического режима.. 86
4.3 Сравнение методов 94
4.4 Применение ЭОМПЭР для определения параметров адаптивной
модели СМ 97
4.5 Выводы 98
Заключение 100
Перечень сокращений и обозначений 103
Список литературы 104
Приложение 1 - Многопараметрическая модель 112
Приложение 2 - Описание изобретения к патенту РФ №2663826 116

Актуальность темы и степень ее разработанности
Современные энергосистемы включают в себя большое количество элементов: электростанции с генераторами различных типов, линии электропередачи различных классов напряжения и протяжённости, потребители с различными характеристиками нагрузок. При этом вся электроэнергетическая система (ЭЭС) характеризуется единством режима: авария на одном элементе может привести к нарушению нормальной работы значительной части системы. Надёжность и живучесть ЭЭС зависит в высокой степени от работы управляющих систем. Корректное и эффективное управление электроэнергетической системой возможно только при использовании математических моделей основного оборудования, обладающих достаточной для решаемых задач управления точностью.
Модели основного оборудования ЭЭС, применяемые в современных программных комплексах для расчёта электрических режимов, как правило, характеризуются большим числом параметров, которые в силу старения оборудования и влияния различных эксплуатационных факторов в течение времени могут изменяться. В современной практике эти параметры определяются из паспортных данных оборудования или экспериментальным путём во время испытаний. Полученные таким образом параметры в расчётных моделях могут существенно отличаться от фактических. Актуализация большей части из них затруднена из-за отсутствия методов, позволяющих определить параметры оборудования непосредственно в процессе эксплуатации.
Существует два основных подхода к определению параметров оборудования ЭЭС: активный и пассивный эксперимент. Активный эксперимент предполагает проведение испытаний, в ходе которых параметры электрического режима изменяются принудительно. Этот метод связан с рисками, возникающими при проведении системных испытаний, поэтому редко применяется в Единой энергетической системе (ЕЭС) России. Пассивный эксперимент заключается в обработке измерений, полученных при незапланированных возмущениях в ЭЭС, в результате которых возникают электромеханические переходные процессы. Этот подход также пока не нашёл применения из-за отсутствия методов обработки измерений, обеспечивающих высокую точность параметров, рассчитанных во время переходного процесса.
Внедрение и всё более широкое применение технологии синхронизированных векторных измерений (СВИ) параметров электрического режима (ПЭР) [1] в ЕЭС России открывают широкие перспективы для повышения качества применяемых в задачах управления режимами расчетных моделей элементов ЭЭС. В ЕЭС России СВИ осуществляет Система мониторинга переходных режимов (СМПР) [2]. Она обеспечивает получение с устройств СВИ (УСВИ) синхронизированных во времени измерений напряжения, тока и синхронной электрической частоты с дискретностью 50 Гц [3]. СМПР активно развивается: по состоянию на июнь 2015 года в ЕЭС было установлено 400 УСВИ на 69 объектах электроэнергетики (электростанциях и подстанциях) [4], а на сентябрь 2017 года - уже 660 УСВИ на 94 объектах. Более того, в перспективе до 2020 года планируется развернуть более 1000 УСВИ на 200 объектах [4]:
• на подстанциях напряжением 500 кВ и выше:
о на всех отходящих ЛЭП высшего напряжения;
• на электростанциях установленной мощностью 500 МВт и выше:
о на всех отходящих ЛЭП высшего напряжения;
о на гидроагрегатах мощностью 100 МВт и выше;
о на турбогенераторах АЭС и ТЭС мощностью 200 МВт и выше;
о на генераторах парогазовых установок (далее - ПГУ) при общей мощности ПГУ 200 МВт и выше;
• на межгосударственных ЛЭП напряжением 220 кВ и выше;
• при мониторинге перетоков активной мощности в контролируемых сечениях, токовой нагрузки ЛЭП, напряжений в узлах электрической сети по требованию АО «СО ЕЭС»:
о на отходящих ЛЭП среднего класса напряжения энергообъекта; о на стороне высшего напряжения автотрансформаторов.
Полученные с помощью УСВИ данные могут использоваться для количественной оценки параметров динамических моделей элементов ЕЭС. Современные технологии дают возможность выполнять такую оценку в режиме реального времени во время переходных процессов. Определение параметров динамического эквивалента ЭЭС на начальной стадии переходного процесса позволяет получить количественную оценку характеристик моделей оборудования ЭЭС, соответствующую текущему состоянию системы, режиму и характеру возмущения, делая модели адаптивными. При таком подходе не требуется применение сложных моделей, характеризующихся большим числом параметров. Точность модели обеспечивается за счёт определения её фактических параметров в текущем режиме на основе реальных измерений, а не за счёт усложнения модели. Также упрощение моделей приводит к ускорению расчёта, что актуально для задач реального времени.
Одним из подходов к упрощению моделей ЭЭС является узловая модель системы, предложенная румынским учёным П. Димо. Узловой эквивалент позволяет решать широкий круг задач анализа режимов ЭЭС применительно к части энергосистемы. Важным применением таких моделей была централизованная система противоаварийной автоматики (ЦСПА) первого поколения, внедрение ко-торой существенно увеличило эффективность и надёжность противоаварийного управления. Развитие технологии СВИ позволяет изменить и усовершенствовать подходы к определению параметров эквивалентов ЭЭС. Определение их фактических параметров позволяет улучшить точность и скорость решения многих задач управления режимами ЭЭС, в том числе задач противоаварийного управления.
Цель работы - разработка методов определения параметров эквивалентов
ЭЭС в режиме реального времени с использованием СВИ, полученных в течение электромеханического переходного процесса.
Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:
1. Анализ применяемых методов определения параметров основных элементов эквивалентов ЭЭС.
2. Разработка методов определения параметров синхронной машины (СМ) и эквивалентной СМ на основе СВИ в ходе переходных режимов в ЭЭС.
3. Разработка методов определения параметров ветвей и нагрузок эквивалентов сети по СВИ в ходе переходных режимов.
4. Разработка новых методов обработки первичных измерений, позволяющих определять ПЭР с высокими скоростью и точностью для расчёта параметров эквивалентов в режиме реального времени.
5. Подтверждение эффективности разработанных методов по данным математического и физического моделирования, а также с использованием реальных архивов системы мониторинга переходных режимов (СМПР).
Объектами исследования являются энергосистема с оборудованием, системами управления и развернутой системой СВИ, а также общепризнанные цифровые и физические модели энергосистемы и СМ, описывающие и воспроизводящие электромеханические переходные процессы.
Методология и методы исследования. В ходе исследований были применены методы анализа и модели энергосистем и оборудования, разработанные в рамках теории электромеханических переходных процессов. Все алгоритмы проверялись с использованием цифровых моделей энергосистем и оборудования с помощью математического моделирования, а также воспроизведения переходных процессов на физической электродинамической модели (ЭДМ) энергосистемы, входящей в состав цифро-аналого-физического комплекса (ЦАФК) Научно- технического центра Единой энергетической системы (НТЦ ЕЭС) и на реальных данных, полученных из архивов измерений СМПР ЕЭС России.
Научная новизна заключается в:
- развитии методов адаптивного определения параметров эквивалентов ЭЭС, которые могут вычисляться в режиме реального времени на основе СВИ;
- разработке новых методов определения параметров эквивалентной СМ в режиме реального времени по данным СВИ в течение электромеханических переходных процессов;
- разработке нового метода определения параметров ветвей узлового эквивалента по данным СВИ в течение электромеханических переходных процессов;
- разработке двух новых методов определения ПЭР с частотой дискретизации первичных измерений УСВИ: метода, основанного на модифицированном преобразовании Гильберта, и метода экспресс-оценки мгновенных ПЭР.
Достоверность результатов подтверждается корректным применением теории ЭЭС и методов обработки сигналов, использованием различных математических методов, а также вычислительными экспериментами, выполненными на физических и математических моделях энергосистемы и аналитическими расчётами по реальным СВИ регистраторов, установленных в узлах ЕЭС России. Исследования выполнялись и обсуждались в контакте с научно-технической (АО «НТЦ ЕЭС», г. Санкт-Петербург) и диспетчерско-технологической (АО «СО ЕЭС», г. Москва) организациями, а также ведущей компанией- разработчиком программного и аппаратного обеспечения современных измерительных систем, развернутых в ЕЭС России (ООО «Прософт-Системы», г. Екатеринбург).
Теоретическая и практическая значимость работы состоят в:
- повышении надёжности ЭЭС за счёт увеличения скорости и точности решения задач противоаварийного управления реального времени с использованием методов определения параметров эквивалентов ЭЭС на основе СВИ, а также методов определения мгновенных ПЭР, позволяющих корректно определять пара-метры электрических величин во время переходного процесса;
- разработке «Системы определения инерционной постоянной синхронной машины», защищенной патентом РФ;
- использовании полученных результатов в учебном процессе и при повышении квалификации сотрудников профильных организаций.
Реализация и внедрение результатов работы. Система определения инерционной постоянной синхронной машины предполагается к использованию в системе мониторинга системных регуляторов в качестве дополнения, расширяющего ее функциональность в части определения динамических свойств СМ по данным СВИ в ходе электромеханических переходных процессов в ЭЭС. Метод экспресс-оценки мгновенных ПЭР (ЭОМПЭР) принят к реализации в разрабатываемом регистраторе динамических процессов (РДП).
Положения, выносимые на защиту:
1. Методы определения параметров СМ и эквивалентной СМ на основе СВИ, полученных в течение переходных процессов в ЭЭС.
2. Метод определения параметров ветвей эквивалента ЭЭС на основе СВИ.
3. Определение СВИ с плотностью первичных измерений методами модифицированного преобразования Гильберта и экспресс-оценки мгновенных ПЭР.
Апробация результатов работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на 9 конференциях, в том числе:
- Международная научно-техническая конференция «Электроэнергетика гла-ами молодежи» - Томск-2014, Иваново-2015, Казань-2016;
- 5-я Международная научно-техническая конференция «Современные направления развития систем релейной защиты и автоматики энергосистем» - Сочи-2015;
- International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON), Омск, 2015;
- International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufac-turing (ICIEAM), Челябинск, 2016;
- 2016 57th International Scientific Conference on Power and Electrical Engineer¬ing of Riga Technical University (RTUCON), Рига, Латвия, 2016;
- конференция «Релейная защита и автоматика энергосистем 2017», Санкт- Петербург, 2017;
- 2017 9th International Conference on Information Technology and Electrical En-gineering (ICITEE), Пхукет, Тайланд, 2017.
Основные положения работы рассматривались на научных семинарах кафедры «Автоматизированные электрические системы» УралЭНИН УрФУ, Екатеринбург, 2014-2018.
Публикации. Основные результаты по теме диссертации изложены в 15 печатных изданиях, в том числе 4 - в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ («Электрические станции», «Известия НТЦ Единой энергетической системы») и 5 - в зарубежных изданиях, входящих в международные базы цитирования Web of Science и Scopus. Получен патент РФ на изобретение «Системы определения инерционной постоянной синхронной машины».
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 96 наименований и 1 приложения. Объем работы: страниц - 124, включая рисунков - 63 и таблиц - 13.
В первой главе представлен обзор методов, применяемых для определения параметров элементов эквивалента ЭЭС.
Во второй главе предложены адаптивные модели СМ и эквивалентной СМ, используемые для моделирования генераторов в эквиваленте ЭЭС и методы определения её параметров на основе СВИ, полученных при переходных режимах в ЭЭС.
В третьей главе представлен метод определения основных параметров эквивалентов сети на основе СВИ, полученных во время переходных процессов в ЭЭС.
В четвёртой главе представлены разработанные методы расчёта мгновенных ПЭР, результаты их апробации на экспериментальных данных и сравнения. Разработан метод, основанный на модифицированном преобразовании Гильберта (МПГ), обладающий более высокой точностью и метод ЭОМПЭР, обладающий повышенным быстродействием.
В заключении приведены выводы и обобщены основные результаты, полученные в ходе выполнения работы.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

Выполненный обзор методов эквивалентирования ЭЭС показал, что текущий подход к определению параметров эквивалентов на основе паспортных данных оборудования приводит к увеличению погрешности расчёта, т.к. эти данные не всегда соответствуют фактическим. Любые изменения в системе требуют пе-реформирования эквивалента. Для преодоления этих недостатков целесообразно определять параметры эквивалентов ЭЭС на основе измерений, полученных в ходе переходных режимов. В качестве эквивалента ЭЭС может использоваться узловая модель сети.
Выполнен анализ моделей и методов определения параметров основных элементов эквивалента ЭЭС: модели сетевой части, моделей генераторов и моделей нагрузок. Для определения параметров связей используются электрические преобразования и Гауссово исключение узлов, что не обеспечивает высокую точность расчёта. Для моделирования генераторов используются, как правило, трёх-контурная модель и упрощённая модель. Недостатком первой является большое количество параметров, определение которых в ходе эксплуатации является сложной задачей, недостатком второй - недостаточная точность воспроизведения поведения СМ в некоторых расчётах. Для моделирования нагрузок используются различные модели (характеристики), фактические параметры которых могут быть определены на основе СВИ с использованием многопараметрической модели.
Для определения фактических параметров эквивалента ЭЭС предлагается использовать его адаптивную модель. Адаптивная модель позволяет определить параметры эквивалента для текущей схемно-режимной ситуации на основе изме-рений. Адаптивная модель с параметрами, определёнными в начале переходного процесса, может использоваться для задач управления ЭЭС в возникшем режиме.
Для моделирования генераторов предложена адаптивная модель СМ, которая включает в себя четыре параметра: инерционную постоянную, демпферный коэффициент, коэффициент синхронизирующей мощности и эквивалентное со-противление СМ. Адаптивная модель позволяет достаточно точно описать поведение СМ при динамических переходных процессах. Благодаря простоте модели, её использование в задачах управления ЭЭС в реальном времени становится возможным. Проведённые эксперименты подтвердили высокую точность модели.
Разработаны методы определения всех параметров адаптивной модели СМ, а также модели эквивалентной СМ, на основе СВИ, полученных при переходных процессах в ЭЭС. Алгоритмы методов позволяет применять их в режиме реального времени, что делает возможным оценку текущих значений параметров на начальном этапе электромеханического переходного процесса. В качестве исходных данных могут использоваться параметры, регистрируемые СМПР и СМСР. Эффективность методов доказана на экспериментах как с модельными данными, так и с реальными измерениями СМПР.
Представлен метод, позволяющий определять параметры ветвей эквивалентов сети на основе СВИ в узлах сети, входящих в состав эквивалента. Метод про-верен на данных математического моделирования как установившихся, так и переходных режимов. Вычисленные значения параметров эквивалентов отличаются от эталонных значений менее, чем на 5 %. Это говорит о возможности применения методики для определения параметров эквивалентов ЭЭС по измерениям в ходе переходных процессов.
Эксперименты показали, что параметры, вычисленные предлагаемыми методами, начинают определяться с высокой точностью через 1 с после возмущения. Это связано с повышенной погрешностью определения ПЭР традиционными методами в начале переходного процесса при быстром изменении параметров. Для задач управления режимами ЭЭС в реальном времени быстродействие является важным фактором, поэтому для ускорения расчёта разработано два метода определения ПЭР: МПГ и ЭОМПЭР. Оба алгоритма позволяют определять следующие параметры: амплитуду и фазу тока и напряжения, частоту, активную и реактивную мощность. Алгоритмы обеспечивают возможность определять пара-метры с дискретностью исходных сигналов.
Алгоритм, основанный на МПГ, позволяет получить значения ПЭР в произвольный момент времени с высокой точностью, в том числе во время переходных процессов, в отличие от существующих подходов. Алгоритм ЭОМПЭР обладает теми же свойствами, что и алгоритм МПГ, но имеет минимальную вычислительную задержку при меньшей точности расчёта параметров, что делает целесообразным его применение в пусковых органах противоаварийной автоматики нового поколения.
Эффективность методов подтверждена экспериментально. Опыты на смоделированных данных позволили оценить отклонение полученных результатов от эталонных значений, а эксперименты на данных, полученных с регистраторов аварийных событий, позволили подтвердить помехоустойчивость методов.
Разработанные методы подходят для определения ПЭР с точностью, позволяющей их использовать для определения параметров адаптивной модели узлового эквивалента ЭЭС. При этом ЭОМПЭР целесообразнее применять для выполнения оперативных задач, например, в пусковых органах ПА, т.к. он характеризуется высоким быстродействием. Для исследовательских и расчётных задач более предпочтительным является МПГ, т.к. этот метод обладает более высокой точностью.
Перспективы дальнейшей разработки темы исследования. Представ-ленные методы идентификации параметров эквивалента ЭЭС и методы определения мгновенных ПЭР могут стать основой систем противоаварийного управления нового поколения.



1. IEEE Std С37.118™-2005. IEEE Standard for Synchrophasors for Power Systems.
2. Аюев Б.И. О системе мониторинга переходных режимов // Энергорынок. - №
2.-2006.
3. Гайдамакин Ф.Н., Топорков Д.Н., Данилин А.В., Дубинин Д.М. Автоматическая система сбора информации с регистраторов системы мониторинга переходных режимов. Практический опыт создания WAMS в ЕЭС России // Сборник докладов 4-ой Международной научно-технической конференции CIGRE «Современные направления развития систем релейной защиты и автоматики энергосистем» - Екатеринбург, 2013.
4. Жуков А.В. Современное состояние и перспективы развития систем РЗА в ЕЭС России // Сборник докладов 5-ой Международной научно-технической конференции CIGRE «Современные направления развития систем релейной защиты и автоматики энергосистем» - Сочи, 2015.
5. Димо П. Узловой анализ электрических систем - М.: Мир, 1973. - 264 с.
6. Димо П. Модели РЕИ и параметры режима. Объединенные энергосистемы: Пер. с рум. - М.: Энергоатомиздат, 1987. - 392 с.
7. Бабина Н.В., Левит Л.М., Садовский Ю.Д., Теллинен Н.Ю. Разработка программного комплекса для расчета управляющих воздействий адаптивных систем противоаварийной автоматики // Сборник научных трудов НИИПТ. - Ленинград: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1987. - С. 21-26.
8. Кощеев Л.А., Шульгинов Н.Г. ЦСПА на базе алгоритмов нового поколения - очередной этап в развитии противоаварийного управления в энергосистемах // Известия НТЦ Единой энергетической системы. - 2013. - №1 (68). - С. 7- 14.
9. Кац П.Я., Садовский Ю.Д., Салита Е.П., Теллинен Н.Ю. Приведение расчетной схемы энергосистемы к совокупности узловых моделей для дозировки управляющих воздействий противоаварийной автоматики // Сборник научных трудов НИИПТ. - Ленинград: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1987. - С. 28-36.
10. Кац П.Я. Модель энергосистемы для экспресс-анализа послеаварийных ре-жимов // Сборник научных трудов НИИПТ. - Ленинград: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1987. - С. 36-42.
11. Садовский Ю.Д., Салита Е.П. Применение метода неканонических преобра-зований Н.Н. Щедрина для упрощения расчетных схем сложных энергоси¬стем // Сборник научных трудов НИИПТ. - Ленинград: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1983. - С. 35-41.
12. Богомолова И.А. Оценка устойчивости режима узловой модели энергосистемы // Сборник научных трудов НИИПТ. - Ленинград: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1987. - С. 45-58.
13. Богомолова И.А., Дианова И.М. Автоматический выбор управляющих воз-действий противоаварийной автоматики на базе узловых моделей энергосистемы // Сборник научных трудов НИИПТ. - Ленинград: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1987. - С. 59-65.
14. Кондрашкина В.Н., Левит Л.М., Садовский Ю.Д., Устюшенков А.А. Методика расчетов устойчивости в цикле дозировки управляющих воздействий противоаварийной автоматики // Сборник научных трудов НИИПТ. - Ленинград: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1983. - С. 22-29.
15. Богомолова И.А., Дианова И.М. Определение статической устойчивости для централизованной противоаварийной автоматики с ЭВМ ограниченного быстродействия // Сборник научных трудов НИИПТ. - Ленинград: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1983. - С. 41-47.
16. Ильин В. А., Позняк Э. Г. Линейная алгебра: Учебник для вузов. — 6-е изд., стер. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. — 280 с.
17. Kundur Р., Balu N. J., Lauby М. G. Power system stability and control / New York : McGraw-hill, 1994.
18. Milano F. Power system modelling and scripting. - Springer Science & Business Media, 2010.
19. Воропай H. И. Упрощение математических моделей динамики электроэнергетических систем. - Наука. Сиб. отд-ние, 1981.
20. IEEE Guide for Synchronous Generator Modeling Practices and Applications in Power System Stability Analyses, IEEE Std 1110-2002.
21. Веников В.А., Литкенс И.В., Пуго В.И. Демпферные коэффициенты. - М.: МЭИ, 1979.-72 с.
22. Power System Damping Ad Hoc Task Force of the Power System Dynamic Per-formance Committee. Damping representation for power system stability studies // IEEE Transactions on Power Systems. - 1999. - T. 14. -№ 1. - C. 151-157.
23. Kyriakides E., Farmer R. Modeling of damping for power system stability analysis // Electric Power Components and Systems. - 2004. - T. 32. - № 8. - C. 827-837.
24. Kilgore L. A., Whitney E. C. Spring and damping coefficients of synchronous ma-chines and their application //Transactions of the American Institute of Electrical Engineers. - 1950. - T. 69. - №. 1. - C. 226-230.
25. Concordia C. Synchronous machine damping and synchronizing torques //Transactions of the American Institute of Electrical Engineers. - 1951. - T. 70. - №. l.-C. 731-737.
26. Alden R. T. H., Shaltout A. A. Analysis of damping and synchronizing torques part IA general calculation method //IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. - 1979. - №. 5. - C. 1696-1700.
27. Shaltout A. A., Alden R. T. H. Analysis of damping and synchronizing torques part II-effect of operating conditions and machine parameters //IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. - 1979. - №. 5. - C. 1701-1708.
28. Feilat E. A. Fast estimation of synchronizing and damping torque coefficients using an adaptive neural network //Universities Power Engineering Conference, 2007. UPEC 2007. 42nd International. - IEEE, 2007. - C. 1049-1053.
29. Abu-Al-Feilat E. A. et al. On-line estimation of synchronizing and damping torque coefficients using an artificial neural network based approach //Electric machines and power systems. - 1997. - T. 25. - №. 9. - C. 993-1007.
30. Abu-Al-Feilat E. A., Younan N., Grzybowski S. Estimating the synchronizing and damping torque coefficients using Kalman filtering //Electric Power Systems Research. - 1999. - T. 52. - №. 2. - C. 145-149.
31. Вольдек А. И. Электрические машины: учебник для студентов высш. техн, учебн. заведений //Л.: Энергия. - 1978. - Т. 832.
32. Иванов-Смоленский А. В. Электрические машины. - Изд. дом МЭИ, 2006.
33. Jiang N., Chiang H. D. Numerical investigation on the damping property in power system transient behavior //IEEE Transactions on Power Systems. - 2013. - T. 28. -№. 3.-C. 2986-2993.
34. Jiang N., Chiang H. D. Damping torques of multi-machine power systems during transient behaviors // IEEE Transactions on Power Systems. - 2014. - T. 29. - №.
3. -C. 1186-1193.
35. Liu Q., Chen Y., Duan D. The load modeling and parameters identification for voltage stability analysis // 2002 International Conference on Power System Tech-nology. Proceedings. - 2002. - T. 4. - C. 2030-2033.
36. Hiskens I. A. Nonlinear dynamic model evaluation from disturbance measure¬ments // IEEE Transactions on Power Systems. - 2001. - T. 16. - № 4. - C. 702- 710.
37. Knyazkin V., Cañizares C. A., Sóder L. H. On the parameter estimation and modeling of aggregate power system loads // IEEE Transactions on Power Systems. - 2004. - T. 19. -№ 2. - C. 1023-1031.
38. Ku В. Y. и др. Power system dynamic load modeling using artificial neural networks // IEEE Transactions on Power Systems. - 1994. - T. 9. - №. 4. - C. 1868— 1874.
39. Chen D., Mohler R. Load modelling and voltage stability analysis by neural networks // Proceedings of the American Control Conference. - IEEE, 1997. - T. 2. - C. 1086-1090.
40. Ju P., Handschin E., Karlsson D. Nonlinear dynamic load modelling: model and parameter estimation // IEEE Transactions on Power Systems. - 1996. - T. 11. - №4.-C. 1689-1697.
41. J. Ma, R. He, Z. Dong, and D. J. Hill. Measurement-based load modeling using genetic algorithms // IEEE Congress on Evolutionary Computation. - 2007. - C. 2909-2916.
42. Jazayeri P., Rosehart W., Westwick D. T. A multistage algorithm for identification of nonlinear aggregate power system loads // IEEE Transactions on Power Sys¬tems. - 2007. - T. 22. - № 3. - C. 1072-1079.
43. Rosehart W., Westwick D., Jazayeri P., Aguado J., Martin S. Separable identifica-tion of nonlinear aggregate power system loads // Electric Power Systems Re¬search. - 2009. - T. 79. - № 2. - C. 346-354.
44. Hiyama T., Tokieda M., Hubbi W., Andon N. Artificial neural network based dynamic load modeling // IEEE Transactions on Power Systems. - 1997. -T. 12. - №
4. -C. 1576-1583.
45. Miranian A., Rouzbehi K. Nonlinear power system load identification using local model networks // IEEE Transactions on Power Systems. - 2013. - T. 28. - № 3. - C. 2872-2881.
46. Electric Power Research Institute (EPRI). Measurement-Based Load Modeling. Technical Report. - 2006.
47. Бердин A.C., Близнюк Д.И., Романов И.Б. Определение результирующих характеристик нагрузки энергорайонов для выполнения расчетов электромеханических переходных процессов // Известия НТЦ Единой энергетической системы. - 2016. - №1(74). - С. 35-41.
48. Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы,
1972.
49. Фомин В.Н. Математическая теория обучаемых опознающих систем. - Л.: Изд-во ЛГУ, 1976.
50. Близнюк Д.И., Романов И.Б. Оценка достоверности определения характеристик нагрузки по данным векторных измерений // Известия НТЦ Единой энергетической системы. - 2016. - №2(75). - С. 59-66.
51. Bliznyuk D., Berdin A., Romanov I. PMU data analysis for load characteristics estimation // Power and Electrical Engineering of Riga Technical University (RTU- CON), 2016 57th International Scientific Conference on. - IEEE, 2016. - C. 1-5.
52. Свид. 2018615075 Российская Федерация. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Определение характеристик нагрузок в узлах цифровой модели энергосистемы / А.С. Бердин, Д.И. Близнюк, И.Б. Романов; правообладатель АО «НТЦ ЕЭС» (RU). - №2018612207; заявл. 07.03.2018; опубл. 23.04.2018, Реестр программ для ЭВМ.
53. Бердин А. С., Близнюк Д. И., Герасимов А. С. Определение эквивалентной инерционной постоянной по данным измерений электромеханического переходного процесса // Известия НТЦ Единой энергетической системы. - 2016. - №. 1.-С. 58-66.
54. Bliznyuk D., Berdin A., Gerasimov A. Defining the equivalent inertia constant of generating unit based on electromechanical transient measurements // Power and Electrical Engineering of Riga Technical University (RTUCON), 2016 57th Inter-national Scientific Conference on. - IEEE, 2016. - C. 1-5.
55. Веников В. А. Электромеханические переходные процессы в электрических системах. - Госэнергоиздат, 1958.
56. Бердин А.С., Крючков П.А. Формирование параметров модели ЭЭС для управления электрическими режимами. - Екатеринбург: УГТУ, 2000.
57. Бердин А.С. Модели и методы информационного обеспечения систем управления электрическими режимами, контроля качества и потерь электроэнергии: диссертация на соискание ученой степени д-ра техн, наук: 05.14.02. - Екатеринбург, 2000.
58. Wall Р., Gonzalez-Longatt F., Terzija V. Estimation of generator inertia available during a disturbance //2012 IEEE Power and Energy Society General Meeting. - 2012.-C. 1-8.
59. Wall P., Regulski P., Rusidovic Z., Terzija V. Inertia estimation using PMUs in a laboratory //2014 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Eu-rope. - 2014. - C. 1-6.
60. Ashton P. M., Saunders C. S., Taylor G. A., Carter A. M., Bradley M. E. Inertia estimation of the GB power system using synchrophasor measurements // IEEE Transactions on Power Systems. - 2015. - T. 30. - №. 2. - C. 701-709.
61. Berdin A.S., Zakharov Y.P., Kovalenko P.Y. Estimation of synchronous generator participation in low-frequency oscillations damping based on synchronized phasor measurements // WIT Transactions on Ecology and the Environment vol. 190: En-ergy Production and Management in the 21st Century. - 2014. - T. 1. - C.319- 325.
62. Коваленко П. Ю. Методы анализа низкочастотных колебаний и синхронизирующего действия генератора на базе векторных измерений: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 05.14.02 : дне. - б. и., 2016.
63. Черных И. Моделирование электротехнических устройств в MATLAB, SimPower Sy stems и Simulink. - Litres, 2017.
64. “Recommended practice for excitation system models for power system stability studies,” IEEE Std 421.5-2005. - 2006.
65. IEEE committee report, “Dynamic models for steam and hydro turbines in power system studies,” // IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. - № 6. -
1973. -C. 1904-1915.
66. Релейная защита и автоматика. Устройства синхронизированных векторных измерений. Нормы и требования. СТО 59012820.29.020.011-2016. - Москва, 2016.
67. Цифро-аналого-физический комплекс - уникальный испытательный полигон Системного оператора Единой энергетической системы. Режим доступа: https://ntcees.ru/departments/edm.pdf(Дата обращения: 21.05.2018).
68. Бердин А. С., Близнюк Д. И., Герасимов А. С. Оценка демпферных свойств энергоблока с использованием экспериментальных данных // Известия НТЦ Единой энергетической системы. - 2016. - №. 2. - С. 75-83.
69. Bliznyuk D. et al. Defining the damping properties of synchronous generator using disturbance measurements //Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE), 2017 9th International Conference on. - IEEE, 2017. - C. 1-5.
70. Неуймин В.Г., Машалов E.B., Александров A.C., Багрянцев А.А. Программный комплекс «RastrWin3». Руководство пользователя. - 2015.
71. Релейная защита и автоматика. Автоматическое противоаварийное управление режимами энергосистем. Автоматика ликвидации асинхронного режима. Нормы и требования. СТО 59012820.29.020.008-2015. - Москва, 2015.
72. Бердин А. С., Близнюк Д. И., Герасимов А. С. Оценка демпфирующих свойств энергоблока на основе измерений переходных режимов // Электроэнергетика глазами молодёжи: материалы VII международной научно- технической конференции. В 3 т. - Казань: Казан, гос. энерг. ун-т, 2016. - Т. 2.-С. 75-78.
73. California Institute for Energy and Environment (CIEE)/Kema: Phasor Measure-ment Application Study. - 2006.
74. Бердин A.C., Герасимов A.C., Захаров Ю.П., Коваленко П.Ю., Шубин Н.Г. Методы исследования нелинейных и нестационарных свойств низкочастотных колебаний в энергосистеме. // Сборник докладов 4-ой Международной научно-технической конференции «Современные направления развития си¬стем релейной защиты и автоматики энергосистем». Екатеринбург : 2013. - С.2.2-8.
75. Бессонов Л.А. Теоретические основы электротехники. Электрические цепи. Издание девятое переработанное и дополненное. Москва: "Высшая школа", 1996.
76. Шнеерсон Э.М. Цифровая релейная защита. / Москва: Энергоатомиздат, 2007.
77. Norden, Е. Huang, Samuel S.P. Shen. The Hilbert-Huang transform and its applications / World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2005.
78. Warichet J., Sezi T., Maun J. C. Considerations about synchrophasors measurement in dynamic system conditions // International journal of electrical power & energy systems. - 2009. - T. 3L - №. 9. - C. 452-464.
79. Dash P. K., Krishnanand K. R., Patnaik R. K. Dynamic phasor and frequency estimation of time-varying power system signals // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. - 2013. - T. 44. - №. 1. - C. 971-980.
80. Хованова H.A., Хованов И.А. Методы анализа временных рядов. Учебное пособие / Саратов: Издательство Государственного учебно-научного центра "Колледж", 2001.
81. Бердин А. С. и др. Мгновенные значения параметров электрического режима в электромеханических переходных процессах // Известия НТЦ Единой энергетической системы. - 2015. -№. 1. - С. 65-77.
82. Berdin A. S. et al. Estimation of the Instantaneous Values of the Electrical Operat¬ing Parameters in the Ac Network // Power Technology and Engineering. - 2016. - T. 49.-№. 5.-C. 386-388.
83. Berdin A. S., Bliznyuk D. L, Kovalenko P. Y. Estimating the instantaneous values of the state parameters during electromechanical transients // Control and Commu-nications (SIBCON), 2015 International Siberian Conference on. - IEEE, 2015. - C.1-6.
84. Бердин A.C., Близнюк Д.И., Коваленко П.Ю., Егоров А.О., Черепов А.С.. Оценка мгновенных значений параметров электрического режима в сети пе-ременного тока // Электрические станции. - 2015. - №. 8. - С. 36-39.
85. Розенберг Г. С., Шитиков В. К., Брусиловский И. М. Экологическое прогнозирование (Функциональные предикторы временных рядов). - Тольятти: ИЭВБ РАН, 1994.-182 с.
86. Лукас В.А. Теория автоматического управления. - Москва: Недра, 1990. - 416 с.
87. Golyandina N., Zhigljavsky A. Singular Spectrum Analysis for time series. - Springer Science & Business Media, 2013. - 118 c.
88. Hong H., Wang X., Tao Z., Du S. Centroid-based sifting for empiricalmode decomposition // Journal of Zhejiang University. - 2011. - T. 12. - №. 2. - C. 88-95.
89. Ерохин П.М., Захаров Ю.П., Коваленко П.Ю., Семенова Л.А. Алгоритм локализации экстремумов в обобщенном методе эмпирической модовой декомпозиции. Сборник материалов Международной научно-технической конференции «Электроэнергетика глазами молодежи-2012», Екатеринбург: Изд-во УрФУ, 2012. - T. 1. - С. 209-213.
90. Финк Л.М. Сигналы, помехи, ошибки... Заметки о некоторых неожиданностях, парадоксах и заблуждениях в теории связи. / Москва: Радио и связь, 1984.
91. Завьялов Ю.С., Квасов Б.И., Мирошниченко В.Л. Методы сплайн-функций. / Москва: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1980.
92. Близнюк Д.И., Коваленко П.Ю. Определение мгновенной мощности в сети переменного тока при электромеханических переходных процессах. // Электроэнергетика глазами молодёжи: труды VI международной научно- технической конференции. В 2 т. Иваново: ФГБОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет им. В.И. Ленина», 2015. - T. Е - С. 45-50.
93. Минин Г. И. Измерение мощности. / Москва: Энергия, 1965. - 120 с.
94. Moulin Е., d Electricité S., Dictionary S. Measuring reactive power in energy me¬ters // Metering International. - 2002. - T. 1. - №. 1. - C. 52-54.
95. Hao P., Zanji W., Jianye C. A measuring method of the single-phase AC frequen¬cy, phase, and reactive power based on the Hilbert filtering // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. - 2007. - T. 56. - №. 3. - C. 918-923.
96. Близнюк Д.И., Коваленко П.Ю., Егоров A.O., Черепов А.С. Оценка мгновенных значений параметров электрического режима в сети переменного тока. // Электроэнергетика глазами молодёжи: научные труды V международной научно-технической конференции. T. 1. - Томск, 2014. - С. 389-394.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.