авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 13 |
-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

АДМИНИСТРАЦИЯ ТОМСКОЙ ОБЛАСТИ

МЕЖДУНАРОДНАЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ

МЕЖДУНАРОДНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

ЭКОЛОГИИ И БЕЗОПАСНОСТИ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ

МАТЕРИАЛЫ ДОКЛАДОВ ЧЕТЫРНАДЦАТОЙ

ВСЕРОССИЙСКОЙ

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ

«ЭНЕРГЕТИКА:

ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ»

Томск - 2008

УДК 620.9+(621.311+621.039):504+621.039.058+621.311.019.3 Материалы четырнадцатой Всероссийской научно-технической конференции “Энергетика: экология, надежность, безопасность”. – Томск: Изд-во ТПУ, 2008. – 289 с.

Настоящий сборник содержит материалы тринадцатой Всероссийской научно-технической конференции “Энергетика:

экология, надежность, безопасность”, проведенной 9-11 декабря 2008 г. на базе Томского политехнического университета. В пленарных и секционных докладах обсуждаются проблемы эффективности и безопасности электроэнергетических и теплоэнергетических установок и систем, вопросы энергосбережения и проблемы ядерной энергетики. Рассматриваются научные проблемы и задачи экологии и защиты окружающей среды, медико биологические аспекты техногенного влияния среды на организм.

Верстка материалов докладов проведена на основе представленных авторами электронных версий без редактирования их текста!

Редакционная коллегия: Литвак В.В. (председатель) Ушаков В.Я.

Беляев С.А.

Панин В.Ф.

Сечин А.И.

© Томский политехнический университет Состав организационного и научного комитета ХIV-й Всероссийской научно-технической конференции «Энергетика: экология, надежность, безопасность»

Телефон Похолков ректор ТПУ, председатель Юрий Петрович профессор оргкомитета Власов Проректор ТПУ по сопредседатель Виктор Алексеевич НР, профессор оргкомитета директор центра Ушаков сопредседатель ресурсосбережения Василий Яковлевич оргкомитета ТПУ, профессор Кузнецов декан ТЭФ ТПУ, зам. председателя Гений Владимирович профессор оргкомитета Литвак зам. директора РЦР зам. председателя Валерий Владимирович ТПУ;

профессор оргкомитета Коханенко начальник отдела член оргкомитета Лидия Павловна ОНТИ ТПУ Вайнштейн зав. кафедрой ЭСТ председатель Роберт Александрович ЭлТИ, доцент секции Заворин зав.



кафедрой ПГС председатель Александр Сергеевич ТЭФ ТПУ, профессор секции Панин зав. кафедрой ЭБЖ председатель Владимир Филиппович ИЭФ, профессор секции Матковская председатель СГМУ, профессор Тамара Васильевна секции Лукутин зав. кафедрой ЭлТИ, председатель Борис Владимирович профессор секции Сечин профессор кафедры член оргкомитета Александр Иванович ЭБЖ ИЭФ ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция Эффективность электроэнергетических Секция 1 установок и систем УДК 630. Экологические последствия лесных пожаров Н.В. Барановский Томский политехнический университет, г. Томск firedanger@narod.ru В результате действия лесных пожаров атмосфера загрязняется продуктами пиролиза и горения лесных горючих материалов (ЛГМ). Необходимо проводить оценку масштабов загрязнений и коэффициентов эмиссии основных поллютантов из очагов лесных пожаров.

Большое значение имеет исходный состав эмитируемых веществ и сценарий загрязнения атмосферы продуктами пиролиза и горения ЛГМ. Кроме того, большую актуальность для прогноза экологических последствий лесных пожаров имеет информация о распределение поллютантов по прилегающей территории, особенно населенных мест.

Экологическая система лесов Российской Федерации занимает 1.2 млрд га территории и содержит около 25 % лесных ресурсов всей планеты [1]. Российские леса не только экономический, но и важнейший экологический ресурс, так как РФ обеспечивает ежегодное депонирование углерода в объеме 29 млрд т, на ее территории сохранилось 26 % неосвоенных лесов мира [1]. Глобальные процессы регулирования состояния окружающей среды, биоразнообразия, климата, речных стоков подвержены значительному влиянию лесов РФ [1].

Существуют различные определения лесного пожара. Например, лесным пожаром называется явление неуправляемого многостадийного горения в открытом пространстве на покрытой лесом площади, в рамках которого имеют место взаимосвязанные процессы конвективного и радиационного переноса энергии, нагревания, сушки и пиролиза ЛГМ, а также горение газообразных и догорание конденсированных продуктов пиролиза ЛГМ [2].

Лесные пожары подразделяются на низовые, повальные верховые, вершинные верховые, подземные (торфяные) и массовые [2,3]. При низовых пожарах сгорает напочвенный покров. При повальных верховых и напочвенный покров и кроны деревьев. При вершинном верховом горят только кроны деревьев. Подземные пожары характеризуются наличием очага горения в толще слоя. Массовые лесные пожары возникают при столкновительной катастрофе, воздушном ядерном взрыве и т.д. [4].

Лесные пожары рассматриваются как потенциальные источники эмиссии полихлорированных дибензо-п-диоксинов (polychlorinated dibenzo-p-dioxins) и дибензофуранов (polychlorinated dibenzofurans, PCDD/Fs). Однако, не обнаружено достаточных данных, чтобы подкрепить информацию о том, что лесные пожары могут быть потенциальными источниками этих поллютантов [5].

Эмиссия от лесных пожаров может иметь значительное влияние на качество воздуха, как на локальном, так и региональном масштабах. Например, в 1998 году пожары в Мехико и Центральной Америке произвели эмиссию загрязняющих веществ, которая привела к тому, что в “дюжине городов был смог”, перемещающийся от Флориды до Северной Дакоты. Оценка эмиссии поллютантов может быть проведена по формуле [6]:





Q = K CF, (1) где Q - эмиссия (фунт), K - коэффициент эмиссии (фунт/тонну), C - потребление топлива (тонн/акр), F - выгоревшая площадь (акр). Значения коэффициентов эмиссии представлены в документах Американского агентства по защите окружающей среды.

Измерения с помощью самолетов концентрации озона в плюмах от лесных пожаров [7] подтвердили тот факт, что озон генерируется в дымах от лесных пожарах при воздействии солнечного света (фотохимические процессы). Вблизи от огня концентрация озона нулевая, но по мере поднятия дыма в верхних слоях плюма (от англ. plume – струйка, столбик дыма, газа и т.д.) регистрируется озон.

Известна обширная информация по веществам, эмитируемым от пожаров растительной биомассы, в Африке в 2000 году [8]. Например, эмиссионные коэффициенты для этих веществ.

Набор поллютантов разнообразен. Например, обнаружены такие поллютанты, как моноксид и диоксид углерода, метан, этан, пропан, ацетилен, бутан, бутадиен, пентан, изопрен, бензол, ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция толуол, формальдегид, метанол, аммиак и ряд других веществ.

Эмиссии органических загрязнителей воздуха, в том числе эмиссии органических поллютантов от лесных пожаров, пожаров растительности и предписанных выжиганий могут быть достаточно масштабны. Детально исследован органический аэрозоль от горения биомассы лиственных и хвойных пород деревьев умеренных климатических зон [9].

Продукты горения растительной биомассы могут иметь различное влияние. Например CO и CH4 вносят вклад в глобальное потепление, NOx и SO2 влияют на кислотность атмосферных выпадений. Если в дыме содержатся частицы и многоядерные ароматические углеводороды, то они могут оказывать воздействие на здоровье людей [10]. В результате фотохимических реакций происходит преобразование первичных эмитируемых веществ во вторичные, такие как озон.

По некоторым оценкам [11,12], в бореальной зоне источники дают около 37 % от общего земного фонда углерода и, следовательно, данный регион имеет экстремальное значение для Земного цикла углерода. Шесть факторов контролируют сохранение и выход углерода в бореальной зоне – скорость роста растительности, разложение биомассы, формирование вечной мерзлоты, а также размер, частота и жесткость лесных пожаров, что является сильным возмущающим региональным фактором.

Показательны сведения об эмиссии парниковых газов от лесных пожаров в течение 1997 – 2001 годов. В этот период была высокая активность лесных пожаров, что привело к увеличению эмиссии углекислого газа и метана. Глобальное содержание углекислого газа и метана в атмосфере Земли растет, но в различные годы с разной скоростью [13,14].

Ртуть является важным элементом, экологический мониторинг которого следует проводить, так как известно его вредное воздействие на здоровье человека. Газообразная ртуть не адсорбируется земной поверхностью, водой или растительностью в течение полугода – двух лет и поэтому может переноситься на большие расстояния. Установлены эмиссия и перенос газообразной ртути от крупномасштабных пожаров в бореальных лесах Канады [15]. Годовая эмиссия Hg от бореальных лесных пожаров может составлять до 30 % от годовой антропогенной эмиссии в Канаде [15]. Определенное отношение Hg:CO [15] намного меньше, чем отмечается при пожарах в лесах умеренного пояса и Африки. Это позволяет говорить, что эмиссия от пожара зависит от вида растительности и можно только оценить гипотетический общий объем эмиссии от пожаров экстраполируя данные одиночного пожара.

Формула для оценки эмиссии ртути от горения растительности имеет вид [16]:

QHg = AMHg c Ec E Hg (2) где QHg – эмиссия ртути от лесного пожара (кг/год), A – выгоревшая площадь (га/год), M – количество фитомассы (кг/га), Hgc – концентрация ртути в фитомассе (мг/кг), Ec – эффективность горения фитомассы, EHg – эффективность выхода ртути в атмосферу.

Элементы EHg, Ec, Hgc могут быть объединены в единый комплекс называемый коэффициентом эмиссии, значение которого изменяется от 14 до 71 мг/кг сухой фитомассы [17].

Особый интерес представляет повторная эмиссия радионуклидов при возникновении лесных пожаров на зараженных лесопокрытых территориях (например, перераспределение радионуклидов в зараженной зоне Чернобыльской аварии [18,19]). Определен вклад радионуклидов 90Sr, 238Pu, 239+240Pu в радиоактивное загрязнение территории [18]. В результате контролируемых пожаров [20] получены массивы эмпирических данных, необходимых для разработки и верификации соответствующих моделей.

Возможно масштабное загрязнение почвы и поверхностных вод 137Cs после лесных пожаров. Например, в Лос-Аламосе (Нью Мехико, США) [21] концентрация 137Cs на поверхности земли превышала в 40 раз первоначальную в зольном загрязнении и в три раза в верхних 50 мм почвы по сравнению со значениями перед пожаром. Увеличивается концентрация данного загрязняющего вещества в стоке поверхностных вод после пожара. При горении лесных фитоценозов, пострадавших от аварии на Чернобыльской АЭС, в атмосферу выделяются радиоактивные продукты в виде дыма, сажи и аэрозолей, концентрация которых в воздухе может превышать допустимую норму во много раз [22].

Вынос радионуклидов из зоны пожара и вовлечение в атмосферные потоки с перемещением на большие расстояния способствует их перераспределению и загрязнению чистых зон [22]. Оставшиеся в золе радионуклиды могут быть разнесены ветровой эрозией по большим площадям и также способствовать вторичному загрязнению и возникновению дополнительных дозовых нагрузок [23]. Лесные пожары на радиоактивно загрязненных территориях ускоряют процесс перехода радионуклидов из растительного покрова в минеральную часть почвы и лишают ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция лес аккумулирующей способности, что ведет к потере его роли в стабилизации радиоэкологической обстановки [24].

Лесные пожары оказывают негативное воздействие на лесные фитоценозы [25] и здоровье населения [26, 27]. В качестве инструмента исследования предлагается использовать опросники качества жизни населения [28].

Список литературы:

1. Кузнецов В.И., Козлов Н.И., Хомяков П.М. Математическое моделирование эволюции леса для целей управления лесным хозяйством. М.: ЛЕНАНД, 2005. 232 С.

2. Гришин А.М., Фильков А.И. Прогноз возникновения и распространения лесных пожаров.

Кемерово: Изд-во Практика, 2005. 202 С.

3. Гришин А.М. Математическое моделирование лесных пожаров и новые способы борьбы с ними. Новосибирск: Наука, 1992. 408 С.

4. Пинаев В.С., Щербаков В.А. // Физика горения и взрыва. 1996. Т. 32. № 5. С. 116 – 121.

5. Prange J.A., Gaus C., Weber R., Papke O., Muller J.F. // Environmental Science & Technology.

2003. Vol. 37, N 19, P. 4325 – 4329.

6. Dennis A., Fraser M., Anderson S., Allen D. // Atmospheric Environment. 2002. Vol. 36. N 23. P.

3779 – 3792.

7. Evans L.F., King N.K., Packham D.R., Stephens E.T. // Environmental Science & Technology. 1974.

Vol. 8. N 1. P. 75 – 76.

8. Korontzi S. // Global Change Biology. 2005. Vol. 11. N 10. P. 1680 – 1700.

9. Oros D.R., Simoneit B.R.T. // Applied Geochemistry. 2001. Vol. 16 N 13. P. 1513–1544.

10. Radojevic M. Chemistry of forest fires and regional haze with emphasis on Southeast Asia // Pure and Applied Geophysics. 2003. Vol. 160. N 1–2. P. 157 – 187.

11. Zhang Y.-H., Wooster M.J., Tutubalina O., Perry G.L.W. // Remote Sensing and Environment. 2003.

Vol. 87. N 1. P. 1 – 15.

12. Goldammer J. G., Furyaev V. V. // Fire in ecosystems of Boreal Eurasia. Dordrecht: Kluwer, 1996.

P. 1 – 20.

13. Battle M. et al. // Science. 2000. Vol. 287, P. 2467 – 2470.

14. Dlugokencky E. J., Walter B. P., Masarie K. A., Lang P. M., Kasischke E. S. // Geophysical Research Letters. 2001. Vol. 28. N 3. P. 499 – 502.

15. Sigler J.M., Lee X., Munger W. // Environmental Science & Technology. 2003. Vol. 37. N 19. P.

4343 – 4347.

16. Roulet M., Lucotte M., Farella N., Serique G., Coelho H., Sousa Passos C.J., De Jesus da Silva E., Scavone de Andrade P., Mergler D., Guimaraes J.R.D., Amorim M. // Water, Air and Soil Pollution 1999. Vol. 112, P. 297–313.

17. Friedli H.R., Radke L.F., Lu J.Y., Banic C.M., Leaitch W.R., MacPherson J.I. // Atmospheric Environment. 2003. Vol. 37. N 2, P. 253–267.

18. Yoschenko V.I., Kashparov V.A., Levchuk S.E., Glukhovskiy A.S., Khomutinin Yu.V., Protsak V.P., Lundin S.M., Tschiersch J. // Journal of Environmental Radioactivity. 2006. Vol. 86. N 2.

P. 260 – 278.

19. Kashparov V.A., Lundin S.M., Kadygrib A.M., Protsak V.P., Levtchuk S.E., Yoschenko V.I., Kashpur V.A., Talerko N.N. // Journal of Environmental Radioactivity. 2000. Vol. 51, P. 281 – 298.

20. Yoschenko V.I., Kashparov V.A., Protsak V.P., Lundin S.M., Levchuk S.E., Kadygrib A.M., Zvarich S.I., Khomutinin Yu.V., Maloshtan I.M., Lanshin V.P., Kovtun M.V., Tschiersch J. // Journal of Environmental Radioactivity. 2006. Vol. 86, P. 143 – 163.

21. Johansen M.P., Hakonson T.E., Whicker F.W., Breshears D.D. // Journal of Environmental Quality.

2003. Vol. 32. N 11. P. 2150 – 2157.

22. Азаров С.И., Однолько А.А. // Лесное хозяйство. 1996. № 3. С. 15 – 16.

23. Азаров С.И. // Радиационная биология. Радиоэкология. 1996. Т. 36. № 4. С. 506 – 515.

24. Кучма Н.Д., Бедная С.М., Усар Л.С., Терещенко О.Н. // Сб. тез. Междунар. научно-техн. конф.

“Итоги 8 лет работы по ликвидации последствий аварии на ЧАЭС”. Зеленый мыс, 1994. С. – 167.

25. Barlow J., Peres C.A. // Philosophical Transactions of the Royal Society B Biological sciences. 2004.

Vol. 359. n 1443. P. 367 – 380.

26. Aditama T.Y. // Respirology. 2000. Vol. 5. P. 169–174.

27. Барановский Н.В., Барановская С.В., Исакова А.В. // Пож. безопасность. 2007. № 3. С. 71 – 74.

28. Руководство по исследованию качества жизни в медицине. 2-е издание / Под ред. акад. РАМН Ю.Л. Шевченко. М.: ЗАО “ОЛМА Медиа Групп”, 2007. 320 С.

ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция УДК 620.9:332. Направления уральских исследований региональной энергетической безопасности А.А. Куклин, А.Л. Мызин Институт теплофизики УрО РАН, Уральский государственный технический университет – УПИ, г. Екатеринбург mez@itp.uran.ru В современных условиях преодоления экономического спада и ожидающегося существенного роста спроса на электроэнергию в России, колебаний мировой экономической конъюктуры включая цены на топливо и сырье, в энергетике на первый план выдвигаются задачи обеспечения устойчивого развития и противодействия угрозам энергетической безопасности.

Проводимая реструктуризация системы управления электроэнергетикой также должна быть подчинена решению этих задач. До сих пор не решена задача создания таких правовых условий и организационных структур управления системами энергетики, которые позволяют формировать эффективную государственную энергетическую политику, соединяющую преимущества рыночных методов регулирования в соответствующих секторах систем энергетики и государственного регулирования в ее монопольных секторах. В связи с этим не снижается актуальность проблемы исследования энергетической безопасности территорий России различного уровня, определения состава и силы действия угроз безопасности и не этой основе выработки мер по их нейтрализации.

Исследования энергетической безопасности проводят различные научные коллективы страны, но в первую очередь следует выделить работы Сибирской (ИСЭМ СО РАН) [1–3 и др.] и Уральской (Институт экономики УрО РАН, Институт теплофизики УрО РАН и УГТУ–УПИ) [4– и др.] научных школ, выработавших свои направления исследований. В исследованиях состояния энергетической безопасности можно выделить три основных территориальных уровня:

федеральный (страна), региональный (федеральный округ, субъект Федерации) и муниципальный (город, муниципальное образование). Рассматриваемые в докладе задачи, решаемые уральской научной школой, касаются, прежде всего, регионального уровня. Наше направление исследований характеризуется, прежде всего, учетом тесной взаимосвязи задач экономической и энергетической безопасности, их глубокого взаимопроникновения.

Экономическая безопасность территории рассматривается как формирующаяся по следующим сферам жизнедеятельности:

1. Группа сфер, характеризующих способность территорий к устойчивому развитию;

1.1. Инвестиционная безопасность;

1.4. Внешнеэкономическая безопасность;

1.2. Производственная безопасность;

1.5. Финансовая безопасность;

1.3. Научно–техническая безопасность;

1.6. Энергетическая безопасность;

2. Группа сфер, обеспечивающих приемлемый уровень существования на территории 2.1. Сфера уровня жизни населения;

2.4. Правопорядок;

2.2. Сфера рынка труда;

2.5. Продовольственная безопасность;

2.3. Демографическая безопасность;

3. Экологическая безопасность.

Основная задача анализа безопасности – это диагностирование состояния территории по безопасности, т.е. определение способности территории противостоять действию угроз.

Разработанная схема диагностирования основана на применении индикативного анализа. Прежде всего, классифицируются состояния безопасности по степени действия угроз: нормальное (Н), предкризисное (ПК) и кризисное (К). Каждая сфера жизнедеятельности представлена своей системой индикативных показателей (индикаторов), характеризующих действие угроз безопасности. Для каждого индикатора по разработанной методике [7] устанавливаются пороговые уровни, соответствующие значениям индикатора, пограничным между двумя смежными зонами кризисности. Таким образом, сопоставляя фактическое значение индикатора с пороговыми, можно определять состояние безопасности территории по рассматриваемому индикатору.

Решена задача определения состояния безопасности в целом и каждой сфере жизнедеятельности в частности. Для этого разработана система нормирования индикативных показателей, т.е. приведения их к безразмерному виду для последующего сопоставления. За базу для нормирования берется разность между двумя пороговыми значениями каждого индикатора – предкризисным и кризисным. Также для повышения точности классификации каждая из двух зон состояний подразделяется на подзоны углубления кризисности – зоны начального (ПК1), ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция развивающегося (ПК2) и критического (ПК3) предкризиса, а также нестабильного (К1), угрожающего (К2) и чрезвычайного (К3) кризиса. Разработан алгоритм последовательного определения степени противодействия территории соответствующей угрозе безопасности, состояния по каждой сфере жизнедеятельности и оценке ситуации в целом.

Аналогично сформирована совокупность индикаторов энергетической безопасности как одной из важнейших сфер экономической безопасности. Индикативные показатели энергетической безопасности разделены на следующие семь индикативных блоков:

1. Блок обеспеченности электрической и топливной энергией.

2. Блок обеспеченности топливом.

3. Структурно–режимный блок.

4. Блок воспроизводства основных производственных фондов в энергетике.

5. Экологический блок.

6. Финансово–экономический блок.

7. Блок энергосбережения и энергоэффективности.

Общее количество индикаторов 39. По каждому индикатору установлены пороговые уровни, территориально районированные в зависимости от условий энергетического развития, экономико–географических и природно–климатических условий территорий.

Изложенный методический подход реализован в виде системы мониторинга экономичесокой и энергетической безопасности территорий. Он дополнен методиками анализа взаимного влияния экономических и энергетических факторов в системе формирования безопасности, оценки вкладов отраслевых комплексов в энергетическую безопасность, оценки энергоинвестиционной привлекательности территорий с позиций экономической и энергетической безопасности, разработки направлений безопасного энергетического развития территорий.

Укрупненная схема разработанного подхода представлена на рис. 1.

Рис. 1. Схема диагностирования энергетической безопасности Содержание соответствующих разделов будет изложено ниже, пока же отметим другие разрабатываемые нами направления диагностирования энергетической безопасности, а именно:

дискриминантный анализ, теорию нечетких множеств и нейросетевое моделирование. Их применение эффективно, если предварительно совокупность исходных показателей состояния систем энергетики территорий и условий их развития будет проанализирована на информативность и будут отфильтрованы лишь информативные показатели. В связи с этим необходимо до проведения основных расчётов уровней энергетической безопасности территорий использовать процедуры, которые бы по некоторым критериям оценивали информационную ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция полезность признаков, включаемых в расчёт. Были исследованы три метода определения информативности:

1. Метод весовых коэффициентов (-критерий), который основан на вычислении собственного веса i соответствующего i-й переменной (xi) i=(mAi-mBi)2/[NA 2xi(A)+ NB 2xi(B)], (1) где mA(В) – математическое ожидание переменных из классов А(В), NA(В) – мощность множеств А(В) и 2xi(A(В)) – дисперсия по i-й переменной для классов А(В). Для выборки значения mA(В) и 2xi(A(В)) должны быть заменены их оценками. Увеличение веса переменной соответствует увеличению её информативности.

2. Метод отношения дисперсий (k-критерий), основанный на отношении математического ожидания дисперсии переменной по классам к дисперсии математических ожиданий классов по переменной. Чем меньше это отношение, тем больше информативность переменной.

3. Многомерный метод определения информативности показателей, основанный на отношении внутренней обобщённой дисперсии в классах к общей по выборке обобщённой дисперсии.

Внутренняя обобщённая дисперсия есть определитель внутригрупповой матрицы перекрёстных произведений W(x) для переменных x=(x1, x2,…, xp), и, аналогично, общая обобщённая дисперсия – определитель общей матрицы перекрёстных произведений T(x) для этих переменных.

Отношение (x) = det W(x) / det T(x) называется - статистикой Уилкса. Оно принимает значения между 0 и 1. Большие значения указывают на слабое разделение между группами, в то время как малые значения – на хорошее разделение между группами.

По каждой из используемых процедур определяются количественные значения информативности и составляются ряды переменных, упорядоченные по убыванию информативности. После проверки согласованности результатов (рассчитывается коэффициент конкордации), полученных разными методами, составляется итоговый ряд информативности переменных.

При решении задач классификации основным критерием является ошибка распознавания при уменьшении числа используемых переменных. На рис. 2 приведен пример изменения процента правильной классификации по шагам выявления и отсеивания наименее информативных переменных из первоначальной совокупности 28 показателей. Критерии показывают, что наиболее информативных переменных дают около 80% правильной идентификации состояния.

Процент правильной идентификации, % Количество переменных Рис. 2 Ошибка идентификации наблюдений при изменении количества переменных Исследовалась возможность классификации состояний территорий по энергетической безопасности с применением дискриминантного анализа [8].

Разработанный методический подход заключается в следующем. Перед построением системы классификации производится анализ исходных данных: подчинение нормальному закону распределения переменных, равенство ковариационных матриц классов и др. Исходными данными для производимых далее расчётов являются отобранные на предыдущем этапе переменные, характеризующие деятельность объектов (энергосистем и субъектов РФ) и сгруппированные в блоки.

Задача состоит в построении по данным обучающей выборки (с оценкой параметров генеральных совокупностей) моделей образов mk – решающих правил, на основе которых можно было бы производить распознавание нового объекта а(х0):

ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция Х 0 m k Х 0 Х k a(X 0 ) A(X k ), k = н, пк, к. (2) Решающее правило должно быть таким, чтобы минимизировать математическое ожидание потерь, связанных с неправильной классификацией, то есть F(u) = с1q1P1(u) + с2q2P2(u)+ с3q3P3(u), (3) где Pk(u), (k=1, 2, 3) – функции распределения объектов в классах (н, пк и к), qk априорные вероятности появления объектов трёх классов;

сk - ’’цены’’ ошибок отнесения объектов к трём классам.

Решающее правило K, приводящее к минимизации функции F(u), в терминах информантов выглядит следующим образом: объект следует относить к той совокупности, для которой больше её информант, то есть Кi : i(x) = max [ 1(x), 2(x), 3(x) ] a(x) A(xi), i = 1,2,3. (4) Классификация наблюдений может проводиться и на основе измерения расстояний между объектом и центроидами классов в пространстве канонических дискриминантных функций.

Классический вариант дискриминантного анализа, определяющий канонические направления в пространстве признаков, строится на основе критерия дисперсия между классами = max. (5) = дисперсия внутри классов Существенным достоинством разработанной методики, как показала практика ее применения, является наглядность представления траектории движения каждого объекта (системы, территории) в экономическом пространстве по годам анализируемого периода. Это позволяет выявить тенденции процесса изменения действия угроз безопасности и предпринять упредительные меры по их нейтрализации. Учитывая, что информация о текущем, а тем более перспективном состоянии систем энергетики и экономики территорий характеризуется большой неопределенностью, исследовалась возможность применения теоретических множеств для рассказывания ситуации по энергетической безопасности [9].

Для реализации распознавания ситуаций в нечеткой информационной среде разработана обучаемая система распознавания образов (ОСРО). Она представляет собой оболочку, позволяющую формировать и изменять конфигурацию системы, заполнять и корректировать базу знаний и список распознаваемых ситуаций. Конфигурация системы определяется составом используемых параметров, наборами используемых высказываний (тезов), логических операций, терминов точности. Распознавание образов проводится по формуле i = max min sup(min( µ j ( x ), ijk ( x )) ), (6) xXj j k где i – номер класса;

i - степень принадлежности ситуации классу с номером i;

k – номер высказывания i -го класса;

j – номер параметра;

X j - область значений j-го параметра;

µ j ( x ) функция принадлежности оценки ситуации по j-му параметру;

ijk (x ) - функция принадлежности k-го высказывания по j-му параметру сочетания i -го класса.

Кроме принадлежностей ситуации классам, находятся определяющие параметры и проводится ранжирование параметров по влиянию на принадлежность к тому или иному классу.

Задачи диагностирования состояния объектов по энергетической безопасности относятся к классу задач классификации. Для решения некоторых подобных задач в последнее время начали применять нейронные сети. Интерес к нейросетевому анализу обосновывается тем, что, во первых, слоистые нейронные сети типа многослойного персептрона непосредственно используются в задачах классификации, во-вторых, нейросетевой анализ предъявляет менее жёсткие требования к исходным данным (в отличие от дискриминантного анализа). К тому же результаты, получаемые с использованием нейронных сетей, часто дают более точные результаты по сравнению со статистическими методами, например, справляются с задачей “исключающего или”. Исходя из вышесказанного, в данной работе исследовались классификационные нейронные сети применительно к задачам анализа энергетической безопасности.

Полученные результаты позволили сделать следующий вывод. Нейронная сеть применима для классификации состояний объектов, но практически не пригодна для содержательного анализа. Поэтому построение системы распознавания образов на основе нейронной сети перспективно, поскольку существенно увеличит её аналитические свойства, но для построения такой системы необходим гораздо больший объём исходной информации.

Сопоставление изложенных выше методов анализа состояния территорий по ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция энергетической безопасности показало, что для практического регулярного мониторинга энергетической безопасности федеральных округов и субъектов РФ наиболее приспособлена методика, использующая индикативный анализ. В связи с этим нами ежегодно начиная с года для всех регионов России выполняются расчеты по диагностированию их энергетической безопасности. По результатам расчетов формируется диагностическая картина состояния территорий по энергетической безопасности и исследуется динамика изменения их состояния. На рис. 3 и 4 соответственно приведены результаты таких расчетов по федеральным округам (рис. 3) и субъектам РФ, входящим в Уральский ФО (рис. 4).

Рис. 3 Динамика комплексной оценки энергетической безопасности федеральных округов РФ Энергетическая безопасность территории существенно связана с ее экономической безопасностью, являясь ее важнейшей составной частью. В то же время, достаточно глубоких исследований их взаимосвязей не проводилась. В связи с этим был разработан методический подход к такому анализу. Он включает в себя следующие этапы:

1) выявление характера и типов взаимосвязей показателей экономической и энергетической безопасности;

2) оценка влияния экономических факторов на энергетическую безопасность;

3) оценка влияния энергетического фактора на экономическую безопасность.

Первый этап реализован путем проведения корреляционного анализа исходных и индикативных показателей энергетической и экономической безопасности. Вся совокупность показателей была разделана на следующие блоки: 1) показатели энергетики территорий, характеризующие ее технологическое состояние;

2) показатели энергетики, характеризующие ее экономическое состояние;

3) показатели экономики территорий. Такое деление дает возможность исследовать как внутренние взаимосвязи показателей выделенных блоков, так и взаимосвязи между соответствующими блоками.

Для реализации первого этапа исследования была сформирована база данных по наблюдениям над 57–ю показателями для 79–и субъектов РФ за период 2000–2005 г.г. и проведен корреляционный анализ, позволивший выявить существенные взаимосвязи и создать основу для выполнения последующих этапов.

ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция Нормализованная оценка уровня кризисности К3 Курганская обл.

1, К 1, Свердловская обл.

1, К 1, Тюменская обл.

0,8 ПК3 Ханты-Мансийский АО 0, ПК 0,4 Ямало-Ненецкий АО 0,2 ПК Челябинская обл.

2000 2001 2002 2003 2004 2005 Годы Рис. 4 Динамика изменения ситуации по энергетической безопасности в УрФО в 2000 – 2006 гг.

Для реализации второго этапа были разработаны два подхода. Первый из них заключался в проведении индикативного анализа с разделением индикативных показателей энергетической безопасности на два класса – характеризующих технологическое состояние систем энергетики и характеризующих их экономическое состояние. После этого производилась оценка состояния энергетической безопасности территорий по всей совокупности индикативных показателей и по совокупности «технологических» индикативных показателей с анализом полученных результатов.

В соответствии со вторым подходом выполнялось экономическое моделирование показателей энергетической безопасности. При этом использовались результаты корреляционного анализа. На основе выделения существенных взаимосвязей были построены 38 эконометрических моделей, из которых были отобраны наилучшие. Достоинством разработанного методического подхода является возможность использования моделей для прогнозирования перспективных уровней энергетической безопасности территорий.

Разработанный методический подход выполнения третьего этапа анализа заключается в определении потенциальных вкладов энергетического фактора в экономическую безопасность и его вкладов в создание кризисной ситуации на территории. Разработана соответствующая методика, апробированная путем расчета вкладов для территорий Уральского федерального округа.

Следующим направлением углубления анализа энергетической безопасности регионов является оценка вкладов отраслевых комплексов в энергетическую безопасность регионов.

Важность такой постановки в российских условиях определяется высокой территориальной неравномерностью развития региональных отраслевых комплексов систем энергетики: газового, нефтяного (нефтедобыча, нефтепереработка), угольного и электроэнергетики, что в конечном счете ведет к высокой степени территориальной дифференциации состояния энергетической безопасности регионов.

Очень важно исследовать, каковы факторы, определяющие эти различия, какие из них и в какой степени ослабляют энергетическую безопасность. Лишь выяснив это, можно рассчитывать на разработку целевых мероприятий по нейтрализации угроз энергетической, а значит, и экономической безопасности, специфических для каждой территории. Именно поэтому при разработке комплексной методики энергетической безопасности территориальных образований нами было уделено особое внимание учету различий в условиях, в которых находятся различные регионы России и оценке воздействия этих условий на уровни их энергетической безопасности.

В связи с этим была получена модификация комплексной методики диагностирования энергетической безопасности, заключающаяся в формировании синтетических показателей безопасности. Каждый из синтетических показателей состоит из нескольких частных индикативных показателей, каждый из которых отражает воздействие соответствующего отраслевого комплекса на энергетическую безопасность.

ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция Такое разделение открывает путь к более глубокому анализу условий формирования как состояний энергетической безопасности, так и угроз энергетической безопасности, обусловленных конкретной отраслевой спецификой систем энергетики, осуществляющих свою деятельность на конкретных территориях. Ниже приводится список выделенных индикативных блоков.

Следующие за названием блоков числа показывают: первая – число индикаторов блока с учетом синтетических индикативных показателей, вторая – с учетом всех частных индикаторов, образующих синтетические показатели.

1. Блок обеспеченности энергетической и тепловой энергией (4-4).

2. Блок обеспеченности топливом (5-12).

3. Структурно-режимный блок (8-10).

4. Блок воспроизводства основных производственных фондов в энергетике (9-24).

5. Экологический блок (4-7).

6. Финансово-экономический блок (4-10).

7. Блок энергосбережения и энергетической эффективности (9-11).

Таким образом, количество индикативных показателей энергетической безопасности с учетом синтетического характера ряда из них равно 43, а с учетом разделения синтетических показателей на частные – 78.

Вклад отрасли в энергетическую безопасность, казалось бы, можно определить через вклады ее показателей в индикаторах безопасности. Однако определение таких вкладов встречает некоторые трудности, связанные с необходимостью учета следующих двух обстоятельств: 1) отрасль является составной частью ТЭК и поэтому возникает задача «отделения» вклада отрасли от вкладов остальных отраслей ТЭК;

2) структура управления отраслью, ее техническое оснащение и технологические режимы работы существенно отличаются от других систем энергетики и. как следствие, отрасль иначе действует на состояние энергетической безопасности региона. Это приводит к необходимости выделения двух видов вкладов отрасли в энергетическую безопасность.

Первый вид вкладов может быть назван потенциальным. Он характеризует роль и значимость отрасли в ТЭК и в обеспечении энергетической безопасности. Второй вид вкладов может быть назван вкладами отрасли в создание кризисной ситуации по энергетической безопасности. Совместное рассмотрение потенциальных вкладов и вкладов отрасли в кризисность по индикативным показателям безопасности позволяет объективно и комплексно оценить влияние отрасли на энергетическую безопасность.

При рассмотрении индикативных показателей энергетической безопасности обнаруживается, что участие отрасли в их формировании может проявляться напрямую или опосредованно, формируя таким образом прямой или косвенный вклад,.либо вовсе не проявлять себя. Исходя из этого предварительно производится классификация индикаторов энергетической безопасности из которых отбираются две группы индикаторов, для которых производится расчет вкладов: для одной группы определяются прямые вклады, а для другой – косвенные. Такой отбор, получение соответствующих расчетных формул и расчеты были выполнены для оценки вкладов газовой отрасли в энергетическую безопасность территорий субъектов РФ [10].

Накопленный опыт диагностирования энергетической безопасности территорий, ее взаимосвязей с их экономической безопасностью, анализ возникающих угроз показал, что основной угрозой энергетической безопасности регионов России является хроническое недоинвестирование развития систем энергетики. Это делает актуальным анализ состояния энергоинвестиционной привлекательности территорий с позиций энергетической и экономической безопасности. Решение такой задачи позволит определить территории с низкой энергоинвестиционной привлекательностью, выявить причины этого положения, наилучшим образом распределить ресурсы для их более эффективного использования.

Разработан методический подход к определению сравнительной энергоинвестиционной привлекательности территории [11]. Определен следующих круг видов энергоинвестиционной привлекательности:

1. Привлекательность поставок топлива на территорию: котельно–печного топлива (угля, газа, мазута), моторного топлива;

2. Привлекательность инвестирования в развитие топливодобывающей базы на территории (угледобыча, нефтедобыча, добыча газа);

3. Привлекательность инвестирования в топливоперерабатывающий комплекс (обогащение угля, переработка нефти и газа);

ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция 4. Привлекательность инвестирования в развитие транспорта газа и (или) нефтепродуктов по территории;

5. Привлекательность инвестирования в развитие систем теплоснабжения на территории (котельных, ТЭЦ);

6. Привлекательность инвестирования в развитие электрогенерирующих мощностей на территории (строительство электростанций);

7. Привлекательность инвестирования в развитие электрических сетей на территории.

Разработана методика определения сравнительной энергоинвестиционной привлекательности территорий для решения задачи определения привлекательности территорий по поставке на них угольного топлива. Методология анализа основана на расчете и сопоставлении энергоинвестиционного потенциала территорий и энергоинвестиционных рисков на них.

Структурная схема анализа представлена на рис.5.

Рис. 5 Структура анализа общей энергоинвестиционной привлекательности территорий Комплексное применение разработанных направлений анализа формирования энергетической безопасности регионов и динамики ее изменения, полученные модели зависимости индикаторов энергетической безопасности от условий развития территорий создают основу для прогнозирования энергетического развития территорий будущих состояний их энергетической безопасности.

Для этой цели предложена методология анализа, базирующаяся на реализации методов сценарного подхода, моделировании основных балансовых соотношений в системах энергетики и экономики территорий, формировании стратегических целевых установок экономического и энергетического развития территорий. Данный подход был применен при разработке стратегии развития генерирующих источников территорий Уральского ФО на период до 2015 года.

Полученные результаты дали возможность выполнить расчеты прогнозных состояний энергетической безопасности по ключевым индикативным показателям, в частности по показателям инвестирования предприятий энергетики [12].

Исследование выполнялось при финансовой поддержке РГНФ (проекты 08-02-0031а и 08 02-83222а/У Список литературы:

1. Воропай Н.И., Сендеров С.М., Чельцов М.Б. Оценка энергетической безопасности регионов Сибири и основные направления ее повышения // Материалы VIII Всеросс. совещ.

«Энергоэффективность и использование возобновляемых источников энергии – основные резервы энергетической безопасности регионов России». Томск. 14–16 ноября 2007 г. Томск.

ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция ТМДЦ «Технопарк». 2007. С. 7–21.

2. Воропай Н.И., Пяткова Н.И., Рабчук В.И., Сендеров С.М. и др. Рост экономики и энергетическая безопасность // Академия энергетики. 2006. N 6. С. 22–30.

3. Бондаренко А.Н., Пяткова Н.И., Сендеров С.М. и др. Применение двухуровневой технологии исследований при решении проблем энергетической безопасности // Известия РАН.

Энергетика. 2000. N 6. С. 31–39.

4. Мызин А.Л., Мезенцев П.Е., Пыхов П.А., Денисова О.А., Исследование отраслевых и региональных проблем формирования энергетической безопасности // Экономика региона.

2008. N 3. С. 81–88.

5. Моделирование состояния и прогнозирование развития региональных экономических и энергетических систем // Под ред. А.И. Татаркина, А.А. Макарова. М.: Экономика, 2004. 462 с.

6. Татаркин А.И., Куклин А.А., Мызин А.Л. и др. Комплексная методика диагностики энергетической безопасности территориальных образований Российской Федерации (вторая редакция). Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2002. 80 с.

7. Экономическая безопасность Свердловской области // Под науч. ред. Г.А. Ковалевой и А.А.

Куклина. Екатеринбург: Из–во Урал. ун–та, 2003. 455 с.

8. Классификация состояний безопасности региональных экономических и энергетических систем // А.И. Татаркин, В.В. Бушуев, А.А. Куклин, А.Л. Мызин, Л.Л. Богатырев, В.Г.

Литвинов и др. Препринт. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2003. 95 с.

9. Классификация состояний и выбор эффективных альтернатив развития с применением теории нечетких множеств // А.И. Татаркин, Л.Л. Богатырев, А.А. Куклин, А,Л Мызин, А.В. Калина, П.Е. Мезенцев и др. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2003. 68 с.

10. Мызин А.Л., Козицын А.А., Мезенцев П.Е., Пыхов П.А. Анализ влияния газового комплекса на энергетическую безопасность региона: разработка методики и результаты оценки // Экономика региона. 2007. N 2. С. 54–69.

11. Мызин А.Л., Мезенцев П.Е., Пыхов П.А. Энергетическая безопасность Уральского федерального округа и Свердловской области // Сб. докл. 3–й междунар. науч.-технич. конф.

«Энергосистема: управление, конкуренция, образование». г. Екатеринбург. 14–16 октября 2008 г. Екатеринбург: УГТУ–УПИ, 2008. С. 278–283.

12. Мызин А.Л., Мезенцев П.Е., Пыхов П.А. Исследование динамики и прогнозирование региональной энергетической безопасности // Материалы 14–й Всеросс. науч.-технич.конф.

«Энергетика: экология, надежность, безопасность». Томск: Из–во ТПУ, 2008.

Диагностирование конденсаторных установок компенсации реактивной мощности по массивам мгновенных значений токов и напряжений Л.В. Абрамочкина Томский политехнический университет, г. Томск, Россия http://tims89@sibmail.com В энергосистемах всегда необходимо поддерживать баланс реактивной мощности, поскольку в случае его нарушения происходит отклонение напряжения и частоты, что крайне негативно отражается на работе потребителей электроэнергии и ЭЭС в целом. С этой целью используются различные устройства, предназначенные для регулирования реактивной мощности, в частности конденсаторные установки (КУ) компенсации реактивной мощности. КУ представляют собой ячейки, в которых размещены конденсаторы, соединенные по схеме треугольника или звезды, а также аппаратура управления, измерения и сигнализации.

В процессе эксплуатации под воздействием различных факторов происходит изменение параметров КУ, в результате чего снижается их работоспособность, а при значительном изменении параметров может наступить критическая ситуация.

В [1, 2] рассмотрены вопросы диагностирования различных элементов ЭЭС, в том числе и конденсаторов, однако вопросы диагностирования КУ не освещены.

К сожалению, контроль параметров каждого отдельного конденсатора, входящего в КУ, неосуществим, но зато есть возможность проводить диагностирование пофазно. Эквивалентная схема замещения (СЗ) конденсаторной установки представлена на рис.1.

Если с помощью регистраторов электрических процессов собирать массивы мгновенных значений (ММЗ) токов iA(tj), iВ(tj), iС(tj), и напряжений uA(tj), uВ(tj), uС(tj), то интересующие нас параметры CА, СВ, СС, RА, RВ, RС можно определить двумя способами с ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция использованием процедур дискретизированной электротехники [1]:

Рис. 1. Эквивалентная СЗ КУ CА, СВ, СС – эквивалентные емкости соответствующей фазы;

RА, RВ, RС – сопротивления потерь в соответствующей фазе;

Первый способ: На основе ММЗ тока i(tj)и напряжения u(tj);

• Второй способ: По ММЗ тока i(tj), напряжения u(tj) и производной тока по времени i (t j ).

Первый способ реализуется следующими процедурами:

• По i(tj) определяется действующее значение тока:

1 N i(t ) jN I= j = N (1) j = • По i(tj) и u(tj) находится мгновенная мощность р(tj):

N (2) = i (t j ) u (t j ) N p (t j ) j = j = • Определяются интегральные мощности: активная (P) и реактивная (Q):

1 N p(t ) jN1 (3) P= j = N j = 1 N u (t N ) u (t j +1 ) i (t j ) + i (t j +1 ) Q= (4) j j = j = • Определяются параметры схемы замещения:

Q P R= 2 ;

X = 2 ;

C= (5) XC I I - циклическая частота ( = 2 f здесь ).

Второй способ:

Для каждой фазы эквивалентной СЗ справедливо следующее уравнение:

i (t j ) • • u (t j ) = R i (t j ) +, (6) C • • где: u (t j ) и i (t j ) - производные напряжения и тока, которые определяются по явной трехточечной формуле дифференцирования (7) или формуле дифференцирования после сглаживания (8) [1].

a (t j +1 ) a (t j 1 ) N d • N a (t j ) = a (t j ) = (7) 2 t j =1 j = dt • ( a (t j 2 ) a (t j + 2 )) 8( a (t j 1 ) a (t j +1 )) N a (t j ) = (8) 12 t j = Решение уравнения (6) ведется для нескольких моментов времени и, затем, полученные результаты усредняются. Для этого сначала составляется система уравнений для любых двух моментов времени, например, для 1-го и 2-го:

ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция • i (t1 ) • U (t1 ) = R i (t1 ) + C ;

(9) • U (t ) = R i (t ) + i (t2 ) • 2 C Из системы (9) определяются параметры R и С;

емкостное сопротивление может быть определено по очевидной формуле:

(10) x= C Затем составляется система уравнений для двух других моментов времени и снова определяются искомые параметры и т.д. После этого находится среднее арифметическое полученных значений.

В процедурах (1)…(8): N = T / t ;

T - период сигнала, t – шаг дискретизации при общем числе отсчетов массива N В таблице 2 приведены результаты расчета интересующих нас величин для батареи статических конденсаторов БСК-2, состоящей из блоков конденсаторов БКЭ-1,05-252 У (эксперимент проведен аспирантом ЭЛТИ Джумиком Д.В., использованные сведения приведены в таблице 1).

Таблица Экспериментальные данные для БСК – j t, с u A, В uB, В u C, В iA, A iB, A iC, A 0 0 -97423,7 64915,42 32774,02 -176,57 -745,211 927, 1 0,000625 -99040,3 48758,69 50655,01 12,40408 -854,885 847, 2 0,001250 -96850,9 30728,19 66589,36 200,9014 -931,707 735, 3 0,001875 -90939,6 11516,82 79964,72 381,6783 -972,723 594, 4 0,002500 -81533,4 -8137,13 90267,08 547,7874 -976,359 430, 5 0,003125 -68994 -27478,4 97100,53 692,8454 -942,473 250, 6 0,003750 -53803,3 -45763,6 100202,5 811,2777 -872,369 60, 7 0,004375 -36544,8 -62290,2 99453,66 898,5331 -768,74 -131, 8 0,005000 -17882 -76423,1 94882,91 951,2583 -635,569 -318, 9 0,005625 1468,018 -87619 86665,87 967,4273 -477,973 -493, 10 0,006250 20761,62 -95447,8 75118,31 946,4185 -302,009 -648, 11 0,006875 39257,37 -99608,5 60683,99 889,0394 -114,439 -779, 12 0,007500 56244,48 -99941,4 43917,62 797,495 77,52871 -880, 13 0,008125 71070,14 -96433,6 25463,52 675,3034 266,5172 -947, 14 0,008750 83164,62 -89219,9 6030,874 527,1602 445,2635 -978, 15 0,009375 92063,13 -78577,5 -13633,5 358,7585 606,8987 -971, 16 0,010000 97423,70 -64915,4 -32774 176,57 745,211 -927, 17 0,010625 99040,34 -48758,7 -50655 -12,4041 854,8854 -847, 18 0,011250 96850,91 -30728,2 -66589,4 -200,901 931,7069 -735, 19 0,011875 90939,55 -11516,8 -79964,7 -381,678 972,7235 -594, 20 0,012500 81533,44 8137,132 -90267,1 -547,787 976,3588 -430, 21 0,013125 68994,05 27478,38 -97100,5 -692,845 942,4733 -250, 22 0,013750 53803,25 45763,65 -100202 -811,278 872,369 -60, 23 0,014375 36544,82 62290,24 -99453,7 -898,533 768,7401 131, 24 0,015000 17882 76423,06 -94882,9 -951,258 635,5689 318, 25 0,015625 -1468,02 87618,98 -86665,9 -967,427 477,9731 493, 26 0,016250 -20761,6 95447,75 -75118,3 -946,419 302,0092 648, 27 0,016875 -39257,4 99608,52 -60684 -889,039 114,4391 779, 28 0,017500 -56244,5 99941,39 -43917,6 -797,495 -77,5287 880, 29 0,018125 -71070,1 96433,57 -25463,5 -675,303 -266,517 947, 30 0,018750 -83164,6 89219,86 -6030,87 -527,16 -445,264 978, 31 0,019375 -92063,1 78577,48 13633,54 -358,759 -606,899 971, 32 0,020000 -97423,7 64915,42 32774,02 -176,57 -745,211 927, ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция Таблица Результаты расчета для БСК - По интегральным мощностям Фаза R, Ом C, мкФ х, Ом А 0,2044 31,2925 101, В 0,2048 31,2924 101, С 0,2048 31,2925 101, По совместному решению уравнений для 6-ти моментов времени при явной трехточечной формуле дифференцирования А 0,2098 31,2990 101, В 0,2048 31,2920 101, С 0,2047 31,2920 101, при формуле дифференцирования после сглаживания А 0,2047 31,0932 102, В 0,2049 31,0933 102, С 0,2047 31,0930 102, Стоит отметить, что результаты, полученные разными методами, оказались очень близки по значению. Сопоставление с паспортными данными позволяет утверждать о принципиальной работоспособности описанных выше процедур.

Список литературы:

1. Гольдштейн Е.И. Диагностирование электротехнических цепей./ Е.И. Гольдштейн, Н.Л.

Бацева, Д.В. Джумик, Ю.П. Усов. – Томск: Изд-во ТПУ, 2006. – 152с.

2. Функциональный контроль и диагностика электротехнических и электромеханических систем и устройств по цифровым отсчетам мгновенных значений тока и напряжения / В.С Аврамчук, Н.Л Бацева, Е.И. Гольдштейн, И.Н Исаченко, Д.В. Ли, А.О. Сулайманов, И.В. Цапко //Под ред. Е.И.Гольдштейна. - Томск: Печатная мануфактура, 2003. – 240с.

УДК 631.371:621.311.004. Энергоэффективная система управления электроэнергетическими установками в АПК С.А. Ракутько Дальневосточный государственный аграрный университет, г.Благовещенск, sergej1964@yandex.ru В настоящее время особую актуальность среди прочих направлений развития и модернизации отраслей народного хозяйства приобретают вопросы энергосбережения. Целью данной работы является рассмотрение вопросов оптимизации энерготехнологических процессов (ЭТП), т.е. процессов, которые основаны на преобразовании энергии, подаваемой на вход процесса, в энергию, содержащуюся в продукции на выходе процесса. В качестве критерия оптимизации принята энергоемкость, которая является определяющим фактором конкурентоспособности производимой продукции.

Особенности функционирования отраслей АПК связаны с тем, что в качестве объекта воздействия энергетических технологий выступают биологические объекты: почва, животные, растения. Это накладывает отпечаток на закономерности потребления и распределения энергии в сельскохозяйственных ЭТП. В последнее время выполнен ряд разработок, направленных на обеспечение энергосбережения в ЭТП [1, 2].

Для многих ЭТП в сельском хозяйстве можно проследить следующую логистическую величина подводимой энергии ( Q ) характеризующий процесс параметр, цепочку:

являющийся мерой воздействия создаваемого энергетическим воздействием фактора на живой организм ( X ) количество продукции ( P ). В любом ЭТП происходят так же потери энергии ( Q ).

Характерными для сельскохозяйственных процессов так же являются следующие признаки:

1. Действие закона оптимума. В соответствии с этим законом, любой фактор X, воздействующий на живые организмы, имеет лишь определенные пределы положительного ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция влияния. Как недостаточное, так и избыточное действие фактора отрицательно сказывается на жизнедеятельности живых организмов. Функция отклика живого организма от величины воздействующего на организм фактора PX имеет более или менее четко выраженный максимум.

2. Нелинейность функциональной зависимости величины формируемого фактора X от интенсивности энергетического воздействия Q. Причем для достижения одинаковых приращений величины формируемого фактора необходимо прилагать все большие приращения интенсивности воздействия. Такая закономерность характерна для процессов, потери энергии в которых увеличиваются с увеличением интенсивности энергетического воздействия.

Уравнение энергетического баланса для ЭТП Q = P + Q X. (1) Энергоемкость ЭТП Q. (2) X = PX Индекс « X » является показателем того, что ЭТП рассматривается при данном значении характеризующего процесс параметра.

Примером могут служить следующие ЭТП. В агрономии: затраты на внесение удобрений ( Q ) создаваемая в почве концентрация активного элемента ( X ) урожайность выращиваемых культур ( P ). В животноводстве: энергия на создание микроклимата ( Q ) температура воздуха в животноводческом помещении ( X ) продуктивность животных ( P ). В светокультуре: энергия на создание радиационного режима в теплице ( Q ) облученность в теплице ( X ) урожайность облучаемых растений ( P ).

На рисунке 1 показаны в относительных единицах для условий светокультуры зависимости количества производимой продукции P и энергоемкости ЭТП от характеризующего процесс параметра X, т.е. функции PX и X, а так же зависимость параметра X от величины подводимой энергии Q, т.е. функция X Q. Анализ представленных графиков свидетельствует, что при увеличении количества затрачиваемой энергии растет значение величины облученности, что (до некоторых пределов) приводит к росту урожайности облучаемых растений, при этом оптимум урожайности соответствует точке «А» (максимум на кривой зависимости урожайности от облученности PX ).

Однако с точки зрения энергозатрат оптимальным является режим, соответствующий точке «В» (минимум энергоемкости процесса облучения в зависимости от создаваемой облученности X ).

Рис. 1. Характеристики Рис. 2. Принцип прогноза типичного ЭТП энергоемкости ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция Таким образом, задачей энергосберегающего алгоритма управления ЭТП является поддержание минимального значения энергоемкости в любой момент времени. Одним из путей решения этой задачи является нахождение в предварительных экспериментах указанных зависимостей, определение такого значения величины X, при которой энергоемкость минимальна и поддержание в течение производственного ЭТП найденного значения X [3]. Однако при этом невозможен учет возмущающих воздействий на ЭТП. Более приемлемым представляется способ, при котором минимальное значение энергоемкости ищется непосредственно при проведении ЭТП, по результатам непрерывного мониторинга его параметров.

На рисунке 2 показан принцип прогноза значения энергоемкости i +1 для следующего момента времени i + 1 по результатам по крайне мере трех измерений мгновенного значения энергоемкости: в двух предшествующих моментах времени i 2, i 1 и текущий момент времени i.

Для выполнения прогноза необходимо найти функцию зависимости энергоемкости от параметра X в различные моменты времени, т.е. функцию i. Решение этой задачи может быть получено методом наименьших квадратов (МНК), путем аппроксимации функции i, например, квадратичной параболой вида i = ai 2 + bi + c, (3) где a, b, c - искомые постоянные коэффициенты.

С помощью полученного уравнения производится прогноз величины энергоемкости в следующий момент времени.

Пример. Пусть получены следующие значения мгновенной энергоемкости, представленные в таблице 1.

Таблица 1.

Численный пример значений мгновенной энергоемкости, отн.ед.

i Показатель Значение i 0 i 1 i 2 Обработка данных таблицы по МНК позволяет описать тренд изменения энергоемкости квадратичной параболой i = i 2 6i + 11.

Прогноз значения энергоемкости на следующий момент времени дает величину i +1 =2.

Это меньше, чем текущее значение энергоемкости, значит, минимум энергоемкости еще не достигнут и следует увеличить энергозатраты.

Структурная схема системы энергосбережения, реализующей рассмотренный алгоритм, показана на рисунке 3. Входом системы является поток энергоносителя Q, выходом - поток производимой продукции P.

Рис. 3. Схема системы энергосбережения ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция Система работает следующим образом. На вход объекта управления 3, под которым подразумевается любой ЭТП, через блок автоматизированного управления объектом 1 и блок определения расхода энергоносителя 2 подается поток энергоносителя Q. Результатом ЭТП является производство продукта, количество которого в виде потока производимой продукции P проходит через блок определения производительности 4. На выходе блока 6 формируется значение характеризующего процесс параметра X. Задатчик моментов времени 5 с некоторым интервалом (величина которого определяется скоростью изменения зависимостей X Q, PX и X ) выдает метки времени, в соответствии с которыми изменяется количество подаваемого на объект управления энергоносителя, а в блоках 7 и 9 вычисляются соответственно мгновенные значения расхода энергоносителя Qi и мгновенные значения производительности Pi.


В блоке 8 производится определение мгновенного значения энергоемкости i в заданные моменты времени при текущем значении характеризующего процесс параметра X. В блоке 10 по результатам анализа динамики изменения энергоемкости до текущего момента времени производится прогноз ее значения i +1 на следующий момент времени. В блоке 11 производится принятие решения о необходимости изменения количества подаваемого на объект управления энергоносителя. Соответствующий сигнал подается на блок автоматизированного управления объектом 1.

Применение данной системы позволит обеспечить энергосбережение в ЭТП при простоте технической реализации системы, повышении степени автономности ее функционирования, возможность контроля определяющих течение процесса внутренних параметров и точности управления системой.

Список литературы:

1. Пат. 2212746 РФ, МПК7 H02J2/06. Способ контроля и управления энергопотреблением / Карпов В.Н., Беззубцева М.М., Петров В.Ф.;

заявители Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, Карпов В.Н., патентообладатели Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, Карпов В.Н.-№2001118101/09;

заявл. 29.06.2001;

опубл. 20.09.2003.

2. Пат. 2315324 РФ, МПК7 G01R11/00. Система управления энергоресурсами / Лисиенко В.Г.;

патентообладатель ГОУ ВПО Уральский государственный технический университет - УПИ. №2006132144/28;

заявл. 06.09.2006;

опубл. 20.01.2008.

3. Пат. 2053644 РФ, МПК6 A01G9/24, A01G31/02. Способ искусственного облучения растений в процессе выращивания / Ракутько С.А.;

заявитель и патентообладатель Ракутько С.А. №93008935/15;

заявл.17.02.93;

опубл. 10.02.96.

УДК 621. Высокочастотные вентильные источники питания Е.П. Богданов Томский политехнический университет, г. Томск, Россия bogdanov@t-sk.ru В связи с необходимостью экономии энергоресурсов и повышения качества продукции машиностроения значительно возрос интерес к применению тиристорных источников питания повышенной частоты (1-22 кГц). Применение таких источников обеспечивает малый удельный расход электроэнергии на нагрев за счет более высокого электрического КПД преобразования энергии по сравнению с электромашинными преобразователями и за счет оптимизации технологического процесса с высоким уровнем автоматизации. Тиристорные источники питания имеют высокие регулировочные свойства: быстродействие 0,001-0,01 с, глубокий диапазон регулирования (1:20), возможность регулирования параметров нескольких нагрузок, питаемых от одного источника с бесконтактной коммутацией, дистанционное управление, прецизионность поддержания требуемых технологических параметров (например, температуры с точностью до 0,01оС), возможность оптимального программного управления по эталонной математической модели с применением управляющей ЭВМ или микропроцессора.

Расширение применения управляемых тиристорных источников питания обусловлено также их технико-экономическими и эксплуатационными преимуществами по сравнению с электромашинными преобразователями: тиристорные источники питания работают без шума и ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция вибрации и поэтому могут быть размещены непосредственно в технологических линиях или конвейерах;

им не нужны специальные фундаменты. Капитальные затраты на монтаж и установку сокращают по сравнению с электромашинными преобразователями в 3-5 раз;

их отличает простота технического обслуживания, ремонта и решения вопросов резервирования;

такие источники имеют значительный срок службы, возможность отключения даже при кратковременных перерывах в работе.

Главная задача проектирования и эксплуатации индукционных установок с тиристорными источниками питания - правильный выбор их отдельных элементов, согласование режимов источника питания с нагрузочным контуром и рациональное использование указанных устройств в технологическом потоке.

Особое внимание необходимо уделить вопросам обеспечения надежности источников в аварийных ситуациях и автоматизации процесса принятия решений при производстве тиристорно индукционных управляемых технологических комплексов, а также особенностям конструирования узлов тиристорных источников питания и их нагрузочного контура.

Специфической особенностью индукционных установок для нагрева токопроводяших тел (металлических, порошковых и композиционных изделий) является тесная взаимосвязь режимов работы индуктора (нагрузки), тиристорного источника питания и системы управления мощностью инвертора. Инвертор управляет режимом нагрева путем формирования оптимальных управляющих воздействий: изменения во времени частоты тока, напряжения, скважности импульсов. Имеет место и обратное воздействие нагрузки на инвертор. Например, переход точки Кюри при нагреве ферромагнитных изделий сопровождается резким изменением индуктивности нагрузки, нарушением условия согласования инвертора с нагрузкой (резонанса), возможностью срыва инвертирования, вследствие времени, предоставляемого тиристорам на восстановление управляемости, что характерно для последовательных инверторов тока.

Следовательно, тиристорный источник питания, объект управления (нагрузочный контур) и система управления образуют сложную техническую систему. Поэтому нужно уделять большое внимание анализу требований к тиристорному источнику питания в зависимости от технологических процессов и адаптации схем и параметров этих источников к нагрузке.

При большой мощности индукторов (несколько мегаватт) или ответственности объекта (варка оптического стекла в платиновых тиглях, спекание порошковых изделий в индукционных печах косвенного нагрева и др.) система управления комплектуется ЭВМ или микропроцессором.

Это дает возможность реализовать оптимальное программное управление по эталонной математической модели. Но возникают задачи создания автоматизированной системы принятия решения оператором по информации, получаемой с ЭВМ. Это особенно важно при развитии нестандартных аварийных ситуаций.

При питании индукционных установок от тиристорных преобразователей частот существует необходимость в регулировании электромагнитных параметров в ходе всего процесса.

Частотный способ регулирования, использующий резонансные свойства колебательного контура, является наиболее простым и удобным, применительно к преобразователям, выполненным на базе резонансных инверторов тока со встроенными параллельными диодами.

При индукционном нагреве металлов нагрузочный колебательный контур при начальном режиме настраивается на частоту первой гармоники.

Со снижением частоты ниже резонансной эквивалентное реактивное сопротивление нагрузочного контура имеет индуктивный характер, это приводит к снижению частоты собственных колебаний в коммутирующем контуре и уменьшению пауз и появлению отсечки тока встречных диодов.

При увеличении частоты управления выше резонансной эквивалентное реактивное сопротивление нагрузочного контура имеет емкостный характер, но возрастает с ростом частоты. Таким образом, наличествует снижение и повышение частоты относительно резонансной при работе инвертора и всего преобразователя в целом не только по величине мощности, но и по частоте собственных колебаний коммутирующего контура и скорости восстановления тиристоров.

С помощью автоподстройки частоты управления тиристорами инвертора возможен номинальный режим его работы при поддержке максимальной выходной частоты в широком диапазоне изменения параметров нагрузочного колебательного контура.

Список литературы:

1. Зиновьев Г.С. Основы силовой электроники. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1999, - 200 с.

2. ГОСТ 13109-97. Нормы качества электрической энергии в системах общего назначения. – Минск: Издательство стандартов. – 1999.

ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция 3. Методические указания по ограничению высокочастотных коммутационных перенапряжений и защите от них электротехнического оборудования. – М.: СПО ОРГРЭС. – 1998.

УДК 621.3. Оптимальные методы расчетов в электротехнике на основе энергетических критериев О.В. Васильева, Ю.Н. Исаев Томский политехнический университет, г. Томск, Россия vasileva.o.v@mail.ru Несмотря на то, что теория электрических цепей является разделом физики, заметного использования экстремальных мощностных и энергетических свойств цепей при их анализе особо не наблюдалось. Существование значительного числа научных публикаций на эту тему не оказало особого влияния на практическую методологию электротехники. Основной причиной стала невероятная наглядность электротехники, снимавшая нужду в развитии энергетической части теории цепей.

Целью развиваемого авторами подхода является формирование нового производительного математического ядра теоретической электротехники, подключающего все современные методы, поддержанные математическими пакетами.

Построению такой теории, в которой основу составляют энергетические инварианты в противовес существующим подходам с инвариантами тока, способствуют как мощные методы современной математики, так и компьютеризация, сделавшая фундаментальные методы доступными и целесообразными для разработки [1].

Известно, что при преобразованиях электрических цепей мощность не является инвариантом. Тем самым это вызывает некоторые неудобства при рассмотрении энергетической задачи, поэтому авторами предлагаются методы преобразования цепей, инвариантами которых является мощность [2].

В качестве примера авторы приводят два новых метода для инженерной электротехники с более конструктивных позиций.

Рассмотрим последовательность примеров, наглядно иллюстрирующих фундаментальную роль свойств цепей в формировании их состояний.

Первый метод – спектральный метод, суть которого в том, что любая физическая система находится лишь в состояниях, формируемых линейной комбинацией собственных функций этой системы.

Пусть задана связная цепь с контурными токами I1K, I 2 K и контурными ЭДС E1, E 2 (см.

рис.1).

R1 R3 R I I 1 I1K I2K I E E Рис.1. Схема цепи с контурными токами Рис.2. Схема цепи двух несвязанных контуров Убеждаемся, что баланс выполняется:

Pи = Pп = P0 (1) Далее расщепляем связную схему до двух простых несвязанных контуров (см. рис.2) и находим новые сопротивления и источники ЭДС с помощью специальных программ пакета MathCAD.

Здесь после преобразований новые сопротивления являются собственными числами, а соответствующие столбцы ортогональной матрицы - собственными векторами матрицы сопротивлений связной схемы. Собственные вектора позволяют перейти от векторных уравнений к скалярным уравнениям. Затем находим токи и составляем баланс мощностей по известным формулам и проверяем инвариантность мощности.

Для наглядности на рисунке 3 приведена очевидная геометрическая интерпретация нашего метода.

ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция Рис. 3. Геометрическая интерпретация Второй метод – метод минимизации энергии, который является одним из альтернативных методов решения задач электротехники.

Любая физическая система стремится к минимуму энергии.

Если записать функционал энергии для электротехнической системы с последующей его минимизацией, то можно получить уравнения для интересующих нас обобщенных координат.

В зависимости от того, что выбирается в качестве обобщенных координат, функционал S записывается по-разному.

Если в качестве обобщенных координат выбираются контурные токи (см. рис.1), функционал мощности может быть записан в зависимости от контурных токов:

S ( I1 K, I 2 K ) = I12K R1 + I 22K R3 + ( I1 K I 2 K ) 2 R2 2 ( E1 I1K + E2 ( I 2 K )) (2) I2K, и Минимизировать функционал S ( I1 K, I 2 K ) можно, взяв производную по I1K и приравняв производную нулю. Полученная система и даст нам интересующие нас контурные токи:

S ( I1K, I 2 K ) = I1K (3) S ( I1K, I 2 K ) = I 2 K Продемонстрируем универсальность нашего метода на примере нелинейной цепи с двумя источниками ЭДС (см. рис.4).

Рис. 4. Нелинейная цепь.

Записываем функционал мощности в зависимости от потенциалов, то есть в качестве обобщенных координатах мы выбираем потенциалы:

( ) 2 + E (1 + E1 ) 1 1 2 (4) i1 ( )d + i2 ( ) d + i3 ( ) d + i4 ( ) d + i5 ( 2 )d S (1, 2 ) = 0 0 0 0 Теперь минимизируем функционал S (1, 2 ), беря производную по 1 и 2, и приравниваем производную нулю. Полученная система и даст нам интересующие нас потенциалы:

ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция S (1, 2 ) = (5) S (1, 2 ) = Преодоление инженером математических трудностей на пути спектрального подхода, развиваемого дедуктивной электротехникой, стало возможным благодаря внедрению компьютера с мощным математическим программным обеспечением. Традиционные руководства далеки от описания спектральных методов и могут не испытывать методологической нужды в обновлении, поскольку для стандартной электроэнергетической практики состоялся стандартный набор задач, решаемый рутинными методиками, использующими компьютер для механизации стандартных вычислений. Здесь приведен весь арсенал математического пакета программ, что является инструментом для обнаружения новых системных свойств электрических цепей [1,3].

Отметим основные достоинства использованных выше методов:

• позволяют оптимизировать электротехническую систему;

• раскрывают физическую сущность системы;

• хороши для синтеза электротехнических схем;

• позволяют получить схему с наперед заданными свойствами;

• применимы в задачах электроэнергетики при рассмотрении электромеханических систем.

Список литературы:

1. Грамм М.И. // Электричество. 1996. №10. С. 25-35.

2. Крон Г. Тензорный анализ сетей. М.: Сов. радио, 1978. 420 с.

3. Хэпп Х. Диакоптика и электрические цепи. М.: Мир, 1974. 212 с.

УДК 621.365.2. Повышение эффективности управления электрическим режимом дуговых сталеплавильных печей Н.Г. Волков Томский политехнический университет, г. Томск, Россия lukutin48@mail.ru Промышленные предприятия, как известно, являются основными потребителями электроэнергии. Себестоимость продукции некоторых из них может содержать 40-50 % стоимости энергетических затрат. Применение новых технологий производства влечет за собой, как правило, прирост энергопотребления. Существенное повышение тарифов на энергоресурсы за последние годы диктуют поиски наиболее эффективного использования имеющихся ресурсов энергообеспечения.

Современные технологии производства все чаще используют такие электротехнологические установки как электросварка, индукционный нагрев, тиристорные преобразователи, дуговые сталеплавильные печи и другие, работающие в режиме резкопеременных нелинейных нагрузок. Мощности установок, таких как дуговая сталеплавильная печь (ДСП), соизмеримы с мощностью питающей сети, что при их эксплуатации приводит к значительному снижению качества напряжения, что проявляется в виде глубоких провалов и асимметрии напряжения, наличия высших гармоник и т.д. Это приводит к затягиванию технологического процесса выплавки стали, увеличению удельного расхода электроэнергии, более продолжительному выделению газов в окружающую среду. Кроме того из-за снижения качества напряжения снижается электромагнитная совместимость и надежность работы других потребителей, питающихся от одной сети.

Предметом исследования в данной работе является ДСП. Одной из проблем управления электрическим режимом печи является создание высокодинамичной системы автоматического регулирования (САР). Сложности возникают из-за непрерывного в процессе плавки изменения коэффициента передачи печи в 10-12 раз. Эта задача решается добавлением в классическую структуру регулятора контура самонастройки, который идентифицирует коэффициент передачи печи и в соответствии с ним корректирует параметры регулятора, поддерживая их на оптимальном уровне.

Разработка и реализация САР по предложенной структуре в процессе эксплуатации ЭНЕРГЕТИКА: ЭКОЛОГИЯ, НАДЕЖНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ Секция показала ее высокую эффективность [1]. Эффект зависит от емкости печи и типа заменяемого регулятора. Так внедрение адаптивных САР на печах ДСВ-3,5 за счет повышения качества управления электрическим режимом повысило производительность печи на 20 % с одновременным уменьшением удельного расхода электроэнергии на 9,3 %. На печах ДСП-5 и ДСП-10 производительность возросла в 2,07 раза. Кроме того, качество напряжения значительно улучшилось, что частично сняло проблему электромагнитной несовместимости других электроприемников.

Следующим шагом в повышении эффективности функционирования САР предложено снять питание ДСП с генераторных шин собственной ТЭЦ предприятия. Для этого потребовалось строительство подстанции глубокого ввода 110 кВ. Реализация проекта практически сняла вопрос электромагнитной совместимости работы электроприемников и упростила условия создания автоматизированного приборного учета энергии, сводящегося к минимуму участия человека на этапе измерения, сбора и обработки данных с более достоверным, точным, оперативным и гибким учетом электроэнергии. Наличие на предприятии современной автоматизированной системы контроля и учета энергии (АСКУЭ) позволяет полностью контролировать весь процесс энергопотребления, разрабатывать и внедрять комплекс мероприятий по энергосбережению, включающих жесткий контроль поставки и потребления всех видов энергоресурсов, ограничение и снижение их доли в себестоимости продукции.

Организацию АСКУЭ следует начать с энергоемких объектов и в первую очередь с ДСП.

Для этого на первом этапе предлагается в качестве первичных измерительных приборов установить многофункциональные микропроцессорные счетчики типа СЭТ4-ТМ на подстанции глубокого ввода. Подключение счетчика на каждую печь осуществляется через измерительные трансформаторы напряжения и тока. Счетчик обеспечивает возможность считывания через интерфейс RS-485 или оптопорт следующие основные параметры и данные: учтенной активной и реактивной энергии прямого и обратного направлений;

текущих значений активной и реактивной энергии прямого и обратного направлений по текущему тарифу;

времени интегрирования мощности для построения графиков нагрузки;

средних значений активной и реактивной мощностей за время интегрирования для построения графиков нагрузок;

текущих значений активной и реактивной средней мощности для построения графиков нагрузки;

текущего времени и даты;

коэффициентов трансформации по напряжению и току;

мгновенных значений активной, реактивной и полной мощности со временем интегрирования 1 с по каждой фазе и по сумме трех фаз.

Внедрение предложенного счетчика с его возможностями позволит на этом этапе решить ряд задач. Основными из которых являются:

• установление фактического расхода электроэнергии по отдельным технологическим этапам процесса плавки;

• выявление наиболее затратных и менее эффективных периодов плавки;

• определение и устранение причин отклонений электрического режима печи от заданного;

• оценка качества работы каждой отдельно взятой печи;

• составление плана мероприятий по снижению затрат электроэнергии.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 13 |
 

Похожие работы:





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.