автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Активный компенсатор кондуктивных помех в судовой электроэнергетической системе

005013453

Горева Татьяна Сергеевна

АКТИВНЫЙ КОМПЕНСАТОР КОНДУКТИВНЫХ ПОМЕХ В СУДОВОЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ

Специальность 05.09.03 -«Электротехнические комплексы и системы»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 5 ндр 2012

Санкт - Петербург - 2012

005013453

Работа выполнена в федеральном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Государственная морская академия имени адмирала С. О. Макарова»

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор, Кузнецов Сергей Емельянович

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Агунов Александр Викторович

- кандидат технических наук, профессор Приходько Валентин Макарович

Ведущая организация: ВГУП ГИПРОРЫБФЛОТ (г. Санкт - Петербург)

Защита состоится № 2012г., в 1400, на заседании совета по защите

докторских и кандидатский диссертаций Д 223.002.02 на соискание учёной степени кандидата технических наук при Государственной морской академии имени адмирала С. О. Макарова по адресу: Санкт-Петербург, 22 линия, д.9.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГМА им. адм. С.О.Макарова

Автореферат разослан 2012 г.

Учёный секретарь

Совета по защите докторских и кандидатский диссертаций доктор технических наук профессор

Петухов В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В связи с развитием силовой полупроводниковой техники все большее применение в судовых электроэнергетических системах (СЭЭС) находят мощные статические преобразователи электроэнергии (выпрямители, инверторы, преобразователи электроэнергии), а также другое электрооборудование с нелинейными вольт - амперными характеристиками и резкопеременными нагрузками.

При этом происходит ухудшение показателей качества электроэнергии, выражающиеся в нарушении синусоидальности напряжения в цепях питания, бросках и провалах напряжения. Кондуктивные помехи, приводящие к искажению напряжения могут быть:

- Импульсными, в виде кратковременного провала или броска напряжения, тока в результате включения или выключения мощных приемников или срабатывания защит;

- Осциллирующими, в виде кратковременного двухполярного изменения напряжения, тока из-за резонанса при включении конденсаторов, предназначенных для коррекции коэффициента мощности;

- Флуктуационными, в виде изменения среднеквадратического значения напряжения при наличии пульсаций нагрузки.

Несинусоидальность напряжения и наличие в связи с этим высших гармонических составляющих напряжения и тока, в питающей электрической сети отрицательно влияют на работу электрооборудования (возрастают потери в электрических машинах, сокращается срок службы электрической изоляции), средств автоматизации, связи и персональных компьютеров.

В настоящее время большое внимание уделяется вопросам разработки методов и средств, позволяющих устранить влияние высших гармоник, для обеспечения качества электроэнергии, соответствующего требованиям стандартов.

Этим вопросам посвящен ряд работ отечественных и зарубежных авторов: Агунов A.B., Акаджи X., Аррилаги Дж., Мала С., Сергеенко А.Б., Глинтерник С.Р., Джюджи Л., Жежеленко И.В., Железко Ю.С., Зиновьев Г.С., Карташев И.И. и др.

Для минимизации уровня высших гармоник (ВГ) в СЭЭС находят применение фильтрокомпенсирующие устройства (ФКУ). ФКУ настраивается на подавление одной или нескольких гармоник, например ФКУ УСФМ-5/7-0,4-790 УЗ обеспечивает подавление пятой и седьмой гармоник. При сложном характере амплитудного спектра токов и напряжений, когда имеют место интергармоники и субгармоники, применение ФКУ может оказаться неэффективным.

Наиболее перспективным способом компенсации в настоящее время является применение активных фильтров компенсаторов. При активной фильтрации основной задачей является разработка эффективного метода идентификации (выделение) кондуктивных помех в электрической сети. Устройство управления обеспечивает формирование соответствующих управляющих сигналов, под воздействием которых широтно - импульсный модулятор активного компенсатора генерирует компенсирующий сигнал.

В общем случае в напряжении СЭЭС содержится разномасштабные локальные особенности, относительная величина и временная протяженность которых зависит от природы возмущения. Выделить кондуктивные помехи в кривой напряжения с подобными особенностями позволяет вейвлет - преобразование.

В связи с этим целью работы является разработка активного компенсатора помех для судовой электроэнергетической системы с идентификацией кондуктивных помех в ортогональном вейвлет базисе.

Основные задачи, решаемые в работе: 1. Анализ показателей качества электроэнергии в судовой сети 0.38 кВ с выводом соотношений между относительной амплитудой импульсной помехи и гармоническим составом помех допускаемых Российским морским регистром судоходства (РМРС), МЭКIEC 60050 и ГОСТ;

2. Анализ существующих методов и алгоритмов подавления кондуктивных помех в электрической сети, анализ алгоритмов цифровой фильтрации с целью выделения импульсных кондуктивных помех;

3. Выбор и обоснование базиса представления сигналов и кондуктивных помех, в котором процедура разделения помехи и полезного сигнала наиболее эффективна;

4. Разработка способа управления вейвлет фильтрацией кондуктивных помех в судовой электроэнергетической системе;

5. Разработка алгоритма и программного обеспечения компенсации кондуктивных помех сетевого сигнала в судовой электроэнергетической системе;

6. Разработка гибридной нейросети прогнозирования кондуктивных помех сигнала для компенсации временной задержки реакции фильтра.

7. Разработка структурной схемы и полезной модели активного компенсатора помех с применением блока вейвлет - анализа.

Предмет исследования представляют разработки алгоритмического, программного

обеспечения и полезной модели активного компенсатора кондуктивных помех в кривой

напряжения СЭЭС на основании вейвлет - преобразования.

Методы исследования. В диссертационной работе использовалась теория цифровой обработки сигналов, теория цифрового вейвлет анализа, теория построения математических моделей, теория электрических цепей, теория автоматического управления, теория электромеханических преобразователей энергии, методы вычислительной математики, основы функционального анализа.

С целью проверки эффективности полученных новых результатов и синтезируемых на их основе алгоритмов обработки данных, в среде МаЙаЬ выполнялись расчеты, и проводилось математическое моделирование с использованием реальных и модельных сигналов.

Данная работа посвящена решению задач, связанных с обработкой и анализом несинусоидальных сигналов, имеющих непериодические кондуктивные помехи. Сигналы питающего напряжения содержат разномасштабные локальные особенности. Относительная величина и временная протяженность таких особенностей зависит от природы возмущения.

Естественным и наиболее эффективным способом представления таких сигналов является построение нелинейных адаптивных аппроксимирующих схем на основе экстраполирующих фильтров. Инструментом, позволяющим реализовать такую процедуру для сигналов с подобными особенностями, является вейвлет-преобразование. На основе вейвлет-преобразования в данной работе предложены методы обработки и анализа формы питающих электрических напряжений, которые базируются на следующих операциях:

1. выбор «наилучшего» аппроксимирующего базиса;

2. идентификация структурных компонентов сигнала;

3. локализация особенностей.

Научная новизна полученных в диссертации результатов заключается в разработке метода эффективного выделения задающей кривой напряжения и компенсирующего сигнала судовой сети электропитания в условиях действия значительных кондуктивных помех непериодического характера и разработке активного компенсатора кондуктивных помех на основе вейвлет - преобразования.

Наиболее значительными результатами, впервые полученные автором, являются:

1. Методика идентификации структурных составляющих несинусоидальных сигналов напряжения и тока в судовых системах электроснабжения на базе вейвлет -преобразования.

2. Обоснование выбора базисных вейвлет функций для применения в реализации дискретного вейвлет - преобразования, осуществляющего непрерывный анализ сигналов в режиме реального времени.

3. Методика анализа импульсных и флуктуационные помех случайного характера в системах электроснабжения с идентификацией структурных компонент в ортогональном вейвлет базисе.

4. Методика нейросетевого прогнозирования изменений высокочастотной составляющей сигнала электрической сети.

5. Активный компенсатор кондуктивных помех в судовой электроэнергетической системе.

Практическая ценность состоит в том, что проведенные исследования, доказали эффективность применения вейвлет - преобразования для создания активного компенсатора кондуктивных помех в СЭЭС, вызванных электрооборудованием с нелинейными вольт -амперными характеристиками и резкопеременными нагрузками. Разработанный активный компенсатор помех питающего напряжения позволяет контролировать качество электроэнергии в СЭЭС и при необходимости компенсировать возникающие кондуктивные помехи.

Достоверность результатов. Достоверность полученных научных результатов, выводов и рекомендаций подтверждена корректным применением теории электрических цепей, теории цифровой обработки сигналов, теории построения математических моделей, теории вейвлет анализа, теории электромеханических преобразователей энергии, методов вычислительной математики, теоретическим обоснованием применяемых методов и алгоритмов, результатами компьютерного моделирования и экспериментально при испытании действующих судовых электротехнологических устройств.

Реализация результатов.

Основные научные результаты диссертационной работы внедрены в производственный процесс:

1. ООО «Электромонтажные работы» для поддержания оптимальных режимов и увеличения надежности электроснабжения судов. Рекомендации и технические предложения используются для рационального выбора и эксплуатации электрических установок с точки зрения уменьшения потерь в СЭС предприятия.

2. ОАО «ЮЭСК» в лаборатории по контролю показателей качества электроэнергии с целью анализа импульсных и флуктуационных помех с идентификацией структурных компонент в ортогональном вейвлет базисе для поддержания оптимальных режимов и увеличения надежности электроснабжения. Предметом внедрения являются математические модели и алгоритмы идентификации составляющих сигнала на основе нелинейной аппроксимирующей схемы в базисе вейвлетов при несинусоидальных режимах ЭЭС.

3. Дальневосточного федерального университета г. Петропавловск — Камчатский. Результаты работы используются в учебном процессе, при чтении дисциплин специальности 140211 «Электроснабжение»: «Электрические измерения», «Промышленная электроника», «Математические задачи энергетики», «Электропитающие системы и электрические сети», в разделах «Нелинейные искажения», «Оценка показателей качества электроэнергии». Результаты используются при выполнении НИР «Разработка микропроцессорной системы обнаружения и компенсации помех питающего напряжения».

4. ООО НПФ «Наносилика» для исключения режимов сбоя системы электроснабжения при производстве углеродных нанотрубок спроектирован цифровой фильтр и передан в виде технического предложения. Внедрение математических моделей и алгоритмов идентификации и компенсации, составляющих сигнала на основе нелинейной аппроксимирующей схемы в базисе вейвлетов позволило повысить надежность работы установки.

Работа была поддержана фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере УМНИК 9002р/13172 от 19.04.2011 г. «Разработка микропроцессорной системы обнаружения и компенсации помех питающего напряжения».

Апробация. Полученные результаты докладывались на:

13-ой Международной конференции (Цифровая обработка сигналов и её применение -РЗРА' 2011, г. Москва), 8-ой Международной научно-практической конференции ( Наука и

современность -2011, г. Новосибирск, 2011 г.), 3-ей Международной научной конференции (Актуальные вопросы современной техники и технологии, г. Липецк, 2011 г.), 12-ой Международной научно - практической конференции (Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности, г. Санкт-Петербург, 2011 г.), 7-м Всемирном электротехнологическом конгрессе (г. Москва, 2011 г.), на научно-технических конференциях ППС ГМА им. адм. С.О.Макарова (г. Санкт - Петербург, 2012 г.).

Публикации. Основные научные результаты, изложенные в диссертации, опубликованы в 20 печатных работах, в том числе: 5 публикаций в ведущих рецензируемых научных изданиях и журналах, рекомендованных «Перечнем ведущих рецензируемых научных журналов» объёмом 6,3 п.л. (авторский вклад 6 п.л.), 1 монографии объёмом 4,6 п.л. (авторский вклад 4 пл.), 7 работ в материалах международных конференций объёмом 2,4 п.л. (авторский вклад 1,5 п.л.), 3 публикациях в региональных изданиях объёмом 1 п.л. (авторский вклад 0,7 п.л.), 1 полезная модель, 4 свидетельства об отраслевой регистрации комплексов программ, 1 научно-технический отчёт по НИР.

Личный вклад автора. Все результаты, составляющие существо диссертации получены автором самостоятельно. В работах, выполненных в соавторстве автором осуществлена постановка задач, алгоритмизация процесса их решения, программная реализация разработанных методов, а также непосредственно автором произведены компьютерные эксперименты.

Работа выполнена на кафедре судовых автоматизированных электроэнергетических систем ГМА им. адм. С.О.Макарова, на кафедре электроснабжения и промышленной теплоэнергетики ДВФУ, реализацией многих идей автор обязан Кузнецову С.Е., Пюкке Г.А.

Автор выражает благодарность научному консультанту доктору технических наук, профессору Портнягину H.H.

Большую роль в написании работы сыграло также содружество с рядом исследовательских, учебных и производственных организаций - СПбГТУ, ИКИР ДВО РАН, НИИГТЦ ДВО РАН, ООО НПФ «Наносилика» и др.

Структура и объём работы. Диссертация объёмом 203 страницы машинописного текста состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников из 106 наименований, содержит 85 рисунков. В приложение вынесены материалы, подтверждающие практическое использование полученных в диссертации результатов.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы. Сформулированы цель и задачи исследований. Представлены научная новизна и практическая значимость полученных результатов. Сформулированы научные положения, выносимые на защиту. Отражены уровни апробации и реализации полученных результатов, личный вклад соискателя в решении научных задач.

В первой главе проведен анализ показателей качества электроэнергии, влияния параметров электроэнергии на судовое электрооборудование, а так же методов управления показателями качества электрической энергии.

Низкое качество электроэнергии проявляется дополнительными потерями в электротехнических машинах, трансформаторах; затрудняется коррекция реактивной мощности с помощью батареи конденсаторов, сокращается срок службы изоляции кабелей электрических машин и аппаратов; ухудшается работа устройств автоматики и связи.

Активные фильтры в СЭЭС (рис.1) обеспечивают большую гибкость применения по сравнению с пассивными фильтрами. Используя для управления активным фильтром микропроцессоры, его можно применять при изменении импеданса нагрузки.

Проведенный обзор и анализ проблемы улучшения показателей качества электроэнергии указал на необходимость дальнейшего решения задачи совершенствования методов и средств

идентификации искажений, позволяющих непрерывно контролировать параметры изменяющихся во времени сигналов тока и напряжения.

грщ

Рис 1. Структурная схема автономной СЭЭС с активным компенсатором.

Алгоритм быстрого вейвлет - преобразования позволяет анализировать искажения (особенности) электрических сигналов в непрерывном режиме с гораздо меньшей временной задержкой, чем быстрое преобразование Фурье.

Для преобразования Фурье требуется конечное число отсчетов исследуемого сигнала, то есть задержка оказывается длительностью больше чем несколько периодов несущей частоты (более 20 мсек). Применение вейвлет-преобразования позволяет снизить задержку на порядок.

Таким образом, для идентификации искажений синусоидального напряжения и тока рациональнее использовать алгоритмы вейвлет - преобразования. Для этого необходимо решить задачу выбора компактного вейвлет носителя.

В третьей главе «Алгоритмическое обеспечение процессов управления качеством электроэнергии в судовой электроэнергетической системе», основываясь на понятиях вейвлет-преобразования, автор определяет в качестве базовых конструкций, используемых для построения многокомпонентной модели сигнала - кратномасштабный анализ и вейвлет-пакеты. Предложены критерии выбора базиса, обеспечивающие построение наилучшей аппроксимирующей схемы сигнала, лежащей в основе построения многокомпонентной модели и обеспечивающей выделение существенных компонентов структуры сигнала. Разработаны способы идентификации опорной частоты (50 Гц) сигнала сети и особенностей его структуры (составляющие других частот). Разработаны численные методы и алгоритмы построения наилучшей аппроксимирующей схемы сигнала. Предложены методы диагностики и оптимизации полученной аппроксимирующей схемы сигнала.

Ортогональные вейвлеты Добеши с компактными носителями - это единственное семейство базисных вейвлет-функций, которые имеют минимальный размер носителя при заданном числе нулевых моментов. И как было отмечено выше, с возрастанием числа нулевых моментов возрастает гладкость вейвлета Добеши. Вейвлеты Добеши вычисляются с помощью сопряженных зеркальных фильтров для конечных импульсных откликов /¡где И есть

АГ-1

тригонометрический многочлен: й(и') = ^ Л[л]е~""".

Чтобы Ч* имел т нулевых моментов, И должен иметь нуль порядка т в точке \\> = л. Чтобы построить тригонометрический многочлен наименьшей степени, вводится множитель

(l + e lw)m, который есть многочлен наименьшей степени, имеющий m нулей при w = /r:

Далее конструируется многочлен R(e~минимальной степени к такой, что I? удовлетворяет уравнению зеркальных квадратурных фильтров:

|Ä(w)j2 + I h(w + xf = 2.

В результате h имеет N = к + т + \ ненулевых коэффициентов. Добеши доказала, что наименьшая степень R есть к = т-1. Сопряженный зеркальный фильтр q имеет длину 2т. Когда т=], то имеем вейвлет Хаара.

Вейвлеты Добеши, вычисленные с помощью этих сопряженных фильтров, имеют наименьший носитель. Гладкость ф и ¥ одинакова, т.к. ^(i) есть конечная линейная комбинация ф(2t-ri).

Сформулируем основные требования к вейвлет-фильтру:

- наиболее точное выделение высокочастотных составляющих сигнала и основной гармоники;

- минимальное количество уровней декомпозиции;

- наименьшая длина вейвлет фильтра.

В соответствии с первым критерием, необходимо подобрать вейвлет, который позволит наиболее точно восстановить сигнал после прямого и обратного вейвлет-преобразования.

В качестве тестового сигнала, используем сигнал, содержащий высокочастотные искажения импульсного характера. Характеристики сигнала следующие:

- длительность сигнала - 0,2 сек;

- частота основной гармоники - 50 Гц;

- количество периодов основной частоты - 10.

Фильтрую основной сигнал /(/) с помощью различных вейвлет-функций (//. ,, будем рассчитывать среднеквадратическое отклонение S от синусоидальной функции S(t), содержащей основную гармонику (f,= 50 Гц) соответствующего сигнала:

где N - количество отсчетов исследуемого сигнала;

(f'Vn) " сигнал, полученный в результате фильтрации тестового сигнала, длительностью

N отсчетов;

S - сигнал, представляющий собой функцию синуса и соответствующий основной

гармонике исследуемого тестового сигнала, длительностью N отсчетов.

Произведем покомпонентное восстановление тестируемого сигнала для второго и третьего уровней разложения. Расчет погрешности S будем осуществлять для второго, третьего уровней разложения.

Одна из основополагающих идей вейвлет-представления сигналов заключается в разбивке приближения к сигналу на две составляющие - аппроксимирующую и детализирующую - с последующим их дроблением с целью изменения уровня декомпозиции сигнала. Это возможно как во временной так и в частотной областях представления сигналов вейвлетами.

В основе непрерывного вейвлет-преобразования лежит использование двух непрерывных и интегрируемых по всей оси t функций:

- вейвлет функция psi v(t)c нулевым значением интеграла ^ fy(t)dt = oj, определяющая детали сигнала и порождающая детализирующие коэффициенты;

- масштабирующая, или скэйлинг-функция phi <p(t) с единичным значением интеграла J<p(t)dt = 1 j, определяющая грубое приближение (аппроксимацию) сигнала и

порождающая коэффициенты аппроксимации.

Второй критерий представляет собой минимальное количество уровней декомпозиции исследуемого сигнала, при котором достигается наиболее точное представление основной гармоники в его коэффициентах аппроксимации.

Третий критерий - длина вейвлет-фильтра, то есть количество коэффициентов, от этого критерия зависит скорость вычисления вейвлет-преобразования, что является актуальным при непрерывном анализе.

Результаты сравнения фильтров по приведенным выше критериям представлены в таблице 1.

Таблица 1. Сравнение характеристик вейвлет-фильтров.

Семейство вейвлет-фильтров Ср.кв. отклонение 8 на 2-м масштабном уровне Ср.кв. отклонение S на 3-м масштабном уровне Длина вейвлет-фильтра, m Количество уровней декомпозиции, i

Добеши 1 (dbl) 2,208Е-05 4,441Е-05 2 3

Добеши 4 (db4) 4,517Е-06 3,826Е-0б 8 4

Хаара (haar) 4.441Е-05 2,208Е-05 2 3

Биортогональный (biorl.l) 2,208Е-05 4,441Е-05 2/2 4

Коифлет (coif5) 4.531Е-06 4.620Е-06 30 4

Симлет (sym4) 4,434Е-06 4,355Е-0б 8 4

Обратный биортогональный (rboil.5) 4.607Е-06 3,868Е-06 10/2 4

Мейер (шеуег) 4,807Е-06 3,908Е-06 60 4

Морлет (morlet) 4,852Е-06 4,867Е-06 40 4

Наиболее подходящим для решения поставленных задач является вейвлет из семейства Добеши 4-го порядка.

Разработан метод идентификации составляющих сигнала на основе нелинейной аппроксимирующей схемы в базисе вейвлетов.

При обычном ортогональном вейвлет - разложении аппроксимирующие коэффициенты раскладываются на аппроксимирующие и детализирующие коэффициенты более низкого уровня, а затем процедура применяется к вновь полученным аппроксимирующим коэффициентам. Детализирующие коэффициенты далее не анализируются. Идея пакетного вейвлет - анализа состоит в том, чтобы раскладывать также и детализирующие коэффициенты, используя тот же самый метод разложения. Это дает более богатый анализ: двоичное дерево Т коэффициентов разложения, начинающееся с исходного сигнала s(0,0). При разложении некоторого узла ниже слева находятся аппроксимирующие коэффициенты, а справа -детализирующие коэффициенты.

Пусть ¡1, - множество индексов М векторов ßx, которые максимизируют Наилучшая нелинейная аппроксимация / в ßl есть: = ^

Погрешность аппроксимации есть: е1[м\= £ =||/||2 - X '

mt/y те/м

Тогда базис ß" =^/°}l<m<N лучше, чем базис ß' = }l <m<N при аппроксимации /, если при всех М > 1: еа [м] < ег [м].

Полученное условие лучшего базиса эквивалентно тому, что: \/М > 1

хм^им2-

При выборе базиса таким способом обеспечивается выполнение основных критериев качества аппроксимации: минимизацию числа аппроксимирующих слагаемых и минимизацию погрешности аппроксимации. Аппроксимирующие векторы, выбранные из этого «наилучшего» базиса, наилучшим образом приспособлены для аппроксимации конкретного сигнала и описывают важные структуры сигнала, фильтруя шум. Модель сигнала в этом случае имеет вид:

7(0 = I Е^-а^-аО + Е^.,/^,ДО,где

* I

с_и - коэффициенты вейвлет-преобразования, соответствующие сглаженной составляющей сигнала, - детализирующие коэффициенты вейвлет-преобразования, к - вейвлет, ф_,, - скэйлинг-функция.

Построение полного дерева разложения: : = Ф'., , {ч*" (2Л * - и)} ^есть базис

пространства 1У''; определение ветвей дерева, соответствующих структурным компонентам случайного сигнала.

Компоненты gJ в ^0(0 = 2(Я,(0 + е,(0) + /ДО, являются детализирующими и

включают в себя приращения порядка 2~': выбирая апостериори п векторов Ч'^', зависящих от свойств функции /, мы получаем приближение сигнала п векторами, индексы которых принадлежат 1п \ / (!) = У^, , 4" ' . Данная составляющая модели нацелена на выделение

изолированных особенностей в сигнале в виде пиков, всплесков, перегибов и т.п. Поэтому естественно определить в качестве параметров этой составляющей коэффициенты с!' =

где },к 6/.: /,(0 = 2>,(0= Е^Ч"* •

1 1М1,

Сглаженная компонента модели единственным образом идентифицируется на основе коэффициентов вейвлет-преобразования = где с, ф- скэйлинг-функция.

Коэффициенты с' = {с/}1б2 содержат устойчивые (более стационарные) характеристики структуры сигнала.

Алгоритм определения структуры вейвлет - дерева на основе разложения по наилучшему базису представлен на рис.2.

На основе описанного алгоритма выполняются следующие действия:

1. Выбор структуры наилучшего дерева

2. Расчет погрешности выбранной структуры.

Для оценки эффективности предложенного метода проведены эксперименты по модельной генерации рис. 3, обработке и анализу полученных модельных данных рис. 4-5:

- произведен выбор структуры наилучшего дерева рис. 5;

- произведено компонентное восстановление сигнала;

- произведен выбор наиболее информативной компоненты восстановления сигнала после вейвлет - обработки рис. 6;

- произведен анализ спектрограммы сигнала.

с

Рис.2. Алгоритм определения структуры вейвлет - дерева.

|лл |—

:тШ

................я

7=0-43

Ід

Рис.3. Модель в Зішиїіпк.

Ток нагрузки изменяется по синусоидальному закону с периодом 0,02 с (рис.4,а) и определяется моделирующей функцией. Так же он содержит высокочастотную составляющую, обусловленную импульсным режимом работы тиристора, и относительно малой величиной индуктивной нагрузки. Эту составляющую можно наблюдать на фрагменте диаграммы (рис.4, б).

а)

(\ л .. „д...., п /

ч. / ч/ :\7 і /

О 03 О ОБ О 04 О 02

а

б)

Рис.4. Модельный сигнал с импульсной помехой (а) и её фрагмент (б).

Информативная компонента выделялась на основе анализа восстановленных сигналов: если искажения сигнала сети имели наибольшую величину, то компонента являлась наиболее информативной. На основе этого анализа была выбрана структура наилучшего дерева разложения сигналов электрической сети рис.5. Согласно этой структуре было произведено

восстановление сигнала сети. Полученное восстановление локализует особенности сети по времени и определяет их величину. Полученные данные являются основой для построения метода компенсации особенностей сигналов сети.

Рис.5. Структура наилучшего дерева: пунктиром обозначены те листья дерева вейвлет -коэффициенты, которых будут приравниваться нулю при восстановлении сигнала.

!*

..............1................X................,!.................¡...„„^^„Л................1................1......... м "ио 7^0 МЙ *М МОО ИОв" \.................!_ - — $

Ч2М 1Э4»

1 1 1 7 1 1 1 1 1

Рис.6. Наиболее информативной компоненты восстановления сигнала: а) исходный сигнал сети, б) восстановленный по наилучшему дереву сигнал.

Полученные результаты моделирования, представленные на рис. 4-6 свидетельствуют о возможности локализации импульсных помех с помощью вейвлет - анализа, в то время как Фурье - анализ не выделяет обозначенных в круговых областях особенностей импульсных помех.

Поэтому при построении систем активного подавления влияния импульсных помех необходимо учитывать полученные модельные результаты, что очевидно приведет к усложнению структуры активных фильтров на алгоритмическом уровне.

Предложена вейвлет технология выделения импульсной помехи и технология прогноза изменения импульсной помехи с помощью гибридной нейронной сети.

Проведенные компьютерные эксперименты с моделью подтвердили эффективность построения процедуры прогноза на основе совмещения вейвлет технологии и гибридных нейросетей, полученные погрешности прогноза искажений попадают в 95% доверительный интервал. Анализ результатов представленных на рис. 10-20 позволяет сделать вывод о целесообразности применения гибридных нейросетей для прогноза импульсных помех. Что важно для повышения качества напряжения судовой сети электропитания в условиях использования на промысловом судне мощного технологического оборудования с силовыми электронными блоками.

Временной ряд сложной структуры может быть представлен в виде суммы разномасштабных ортогональных компонент f]:

/(<) = (0 + х2/2 (0 +... + *„/„ (0, (3)

Еа/уС,)/.(',) = **. & =1 (4>

Процедуру идентификации компонент построим на применении методов

аппроксимации, основанных на разложении функции по базису в пространстве Лебега ¿2(Л). Учитывая локальный характер анализируемых особенностей, их разномасштабность и разнообразие по форме, наиболее подходящим базисом для представления данных является вейвлет - базис: /, (/) = №¿¿(1),

где, у/д - базисные вейвлет - функции пространства Ь2 (Я).

Вейвлет - коэффициенты с,, рассматриваются здесь как результат отображения

/ в пространство с разрешением j.

Будем использовать нелинейные аппроксимирующие вейвлет - схемы. В этом случае приближение / выполняется М векторами, зависящими от структуры сигнала:/м = £(/>„У„,,

те/д,

где 1и - множество индексов, определяемое структурой сигнала /.

Рассмотрим в качестве пространства исходных дискретных последовательностей данных пространство с разрешением у' = 0: У0 =с/ояі!<ю(ф(2°/-к)),к <=2.

В этом случае нулевой уровень детальности /0 соответствует интервалу снятия показаний.

Применяя к данным конструкцию разложения в вейвлет-пакеты, получим схему разложения пространства У0: 1У0 = 1фУп,

где Щ, = У0; \У_] - пространства вейвлет-пакета.

Выделенная составляющая = является детализирующей компонентой и

определяет локальные особенности структуры данных, сглаженная составляющая /2(0 = /., содержит устойчивые характеристики структуры.

Численный метод идентификации компонент g_¡ и /_„ включает следующие операции:

1. выбор аппроксимирующего вейвлет - базиса у/т;

2. выделение компонент ряда.

Выделенные компоненты g_J и /_„ аппроксимируются АР - моделью:

до=¿/¿(Око». 4(0=

(5)

м

где у{ - коэффициенты авторегрессии компоненты модели масштаба у, й>/(/) = У^гД?), 1У = }(-;.,-„(е/ > порядок АР - модели компоненты масштаба у, V1 - оператор

взятия разности назад порядка .

В таблице - 2 приведены результаты моделирования сигналов сети.

Вид искажения Значение константы Значение 1-го параметра модели Значение 2-го параметра модели Значение 3-го параметра модели Значение 4-го параметра модели Значение 5-го параметра модели

Импульсная помеха -0,00682 1,555169 -0,7478 0,782837 -0,54639 -0,04492

Восстановленный по лучшему дереву сигнал (чистый сигнал) -0,00046 1,57000 -0,4692 0,162545 -0,24829 -0,01612

Для импульсных помех идентифицирована АР - модель пятого порядка (рис.7.): АР: г, = 241,5552г,_! - 0,7478г,_2 + 0,7828г,_3 - 0,5463г,_4 - 0,0449Г,_5 .

Для восстановленного по лучшему дереву сигналу идентифицирована АР - модель пятого порядка (рис.8.):

АР: г, = г +1,57г,-0,4692г,_2 + 0,1625г,_3 -0,2482г,_„ -0,01 б 1г,_5.

Построенные модели имеют хорошие характеристики (оптимальное значение дисперсии ошибки, точность прогноза таблица 3).

но перепета » « ■

ІІІІІІШІІІІІІІІШІІІІІІІІ

! ІЇЇТгпіРШ

І ІІІІІІІШІшпшШІІШІ

1 — Исхоаныв ланные - Ъотоз 1

І — Исходные данные

— Прогноз I

Рис.7. Прогноз сигнала сети с импульсной помехой

Таблица 3. - Характеристики АР моделей.

Рис.8. Прогноз сигнала сети с импульсной помехой

Вид возмущения Длина временного ряда Время упреждения Доверительный интервал 95% Дисперсия ошибки

Импульсная помеха 106 5 0,00644 0,0012

Чистый сигнал 106 5 0,021648 0,0006

Предложена вейвлет технология прогноза сигналов сети без помех и с импульсными помехами.

Проведенные компьютерные эксперименты с моделью подтвердили эффективность построения процедуры прогноза на основе вейвлет технологии, полученные погрешности прогноза сигнала с помехой на уровне 0,1% от уровня сигнала отличаются примерно в два раза от прогноза сигнала без импульсных помех, что позволит обеспечить 1000 кратное подавление импульсной помехи методами активной фильтрации, что особенно важно для повышения качества напряжения судовой сети в условиях использования, например, на промысловом судне мощного технологического оборудования с силовыми электронными блоками.

При проектирование гибридной сети прогноза помехи нужно учитывать, что каждая разновидность систем искусственного интеллекта имеет свои особенности, например, по возможностям обучения, обобщения и выработка выводов, что делает ее наиболее пригодной для решения одного класса задач и менее пригодной - для другой.

Системы с нечеткой логикой, напротив, хороши для обеспечения получаемых с их помощью выводов, но они не могут автоматически получать знания для использования их в механизмах выводов. Необходимость разбиения универсальных множеств на отдельные области, как правило, ограничивает количество входных переменных в таких системах небольшим изменением.

Теоретически системы с нечеткой логикой искусственные нейронные сети эквивалентны друг другу, однако на практике у них имеются свои собственные достоинства и недостатки. Данное соображение легло в основу аппарата гибридных сетей, в которых выводы делаются на основе аппарата нечеткой логики, но соответствующие функции принадлежности подстраиваются с использованием алгоритмов обучения нейронных сетей, например, алгоритма обратного распространения ошибки. Такие системы не только используют априорную информация, но могут приобретать новые знания и для пользователя являются логически прозрачными.

Проведем исследование параметров гибридной системы с помощью экспериментов, таблица 4.

№ эксперимента Длина выборки питЮТз - вектор Кол-во эпох

1 500 10 1000

2 500 50 1000

3 500 80 500

4 500 100 1000

Лучшие результаты прогнозирования сигнала на 10 шагов вперед показала сеть с параметрами питМр8=100, еросЬ_п=1000 рис.9. Структурная схема спроектированной гибридной сети представлена на рис.10.

Рис.9. Обучающая выборка и выход системы Рис.10. Структура разработанной гибридной

при питМРз=100, еросИ п=1000. нейронной.

На рис. 11 представлена блок - схема алгоритма проектирования гибридной сети прогноза помехи.

Разработка системы управления вейвлет фильтрацией и прогнозом искажений производится в следующей последовательности: сбор данных для обучения; подготовка и нормализация данных; выбор топологии сети; экспериментальный подбор характеристик сети; экспериментальный подбор параметров обучения; собственно обучение; проверка адекватности обучения; корректировка параметров, окончательное обучение; вербализация сети с целью дальнейшего использования.

В качестве эталонного сигнала для фильтрации определим модельный сигнал с импульсными помехами 100 В, моделирование производится в течении 3 с , с частотой дискретизации 2кГц, фрагмент сигнала представлен на рис. 12. Результат идентификации спектра импульсной помехи и спектра основной составляющей сигнала (50 Гц) представлены на рис. 13-14.

Рис.11. Блок - схема алгоритма проектирования гибридной сета прогноза помехи.

Рис.12. Модельный сигнал с импульсными помехами.

І'

Р ц || ^ ^ 1-і ¿1 и 4 1-И)

\ А А А А А

Рис.13. Вейвлет спектр выделенной высокочастотной составляющей модельного сигнала с импульсными помехами. Анализ полученного прогноза рис. 15-17 подтверждает адекватность нейросети.

Рис.14. Вейвлет спектр выделенной низкочастотной составляющей модельного сигнала с импульсными помехами.

I

и-

г.....'1

Рис.15. Прогноз выделенной высокочастотной составляющей модельного сигнала с импульсными помехами._

^ „ Рис.17. Ошибки прогноза гибридной сети.

Рис.16. Прогноз выделенной

высокочастотной составляющей

модельного сигнала с импульсными

помехами.

Принцип работы системы управления вейвлет фильтрацией и прогнозом искажений представлен на рис. 18.

и АЦП 1 , Вейвлет фильтр и. Гибридная НС 1, ЦАП и

і і

Рис.18. Принцип работы системы управления вейвлет фильтрацией и прогнозом искажений. Входной сигнал оцифровывается с помощью аналого-цифрового преобразователя и поступает на микропроцессор в виде дискретных отсчетов. В МП с помощью вейвлет фильтра

сигнал расщепляется на высокочастотную составляющую (помеху) и низкочастотную составляющую (50 Гц) напряжения.

Выделенные искажающие гармонические составляющие входного сигнала подаются на вход гибридной нейронной сети. Гибридная нейросеть способна прогнозировать изменения искажений в реальном времени.

Выделенные таким образом отсчеты направляются на цифро-аналоговый преобразователь, с выхода которого снимается непрерывный аналоговый сигнал, управляющий работой широтно-импульсного модулятора.

На рис.19 приведен результат компенсации импульсных помех с помощью приведенных выше алгоритмов.

Рис.19. Результат компенсации импульсных помех с помощью приведенных выше алгоритмов

На рис. 19 видно, что сигнал сети содержит импульсные помехи. С помощью активного вейвлет фильтра выделяется высокочастотная составляющая сигнала (помеха). Когда активный фильтр начитает работать суммарный ток сети и вейвлет фильтра становится синусоидальным.

В целом предложена вейвлет технология выделения импульсной помехи и технология прогноза изменения импульсной помехи с помощью гибридной нейронной сети.

Проведенные компьютерные эксперименты с моделью подтвердили эффективность построения процедуры прогноза на основе совмещения вейвлет технологии и гибридных нейросетей, полученные погрешности прогноза искажений попадают в 95% доверительный интервал. Анализ результатов прогноза рис. 9,15 позволяет сделать вывод о целесообразности применения гибридных нейросетей для прогноза импульсных помех. Что важно для повышения качества напряжения судовой сети электропитания в условиях использования на промысловом судне мощного технологического оборудования с силовыми электронными блоками.

Разработаны: алгоритмическое обеспечение процессов управления качеством электроэнергии в судовой электроэнергетической системе, численные методы и алгоритмы идентификации опорной частоты (50 Гц) сигнала сети и особенностей его структуры (составляющие других частот), принцип работы системы управления вейвлет фильтрацией и прогнозом искажений.

В четвертой главе «Построение программно-аппаратного комплекса и организация экспериментов для проверки разработанных алгоритмов улучшения параметров качества электрической энергии» произведен выбор платформы программирования программно -аппаратного комплекса улучшения параметров качества электрической энергии. На базе алгоритмов разработана структура и удобный пользовательский интерфейс программного комплекса. Проведен анализ импульсных и флуктуационных помех случайного характера с идентификацией структурных компонент в ортогональном вейвлет базисе. Произведен сравнительный анализ методов фильтрации на базе ФНЧ и предложенной методикой вейвлет фильтрации. Предложена структурная схема активного компенсатора помех. Разработана

математическая модель для исследования методов вейвлет компенсации помех. Разработанная i математическая модель подтверждена результатами экспериментальных исследований как на модельных сигналах с импульсными помехами, так и в системе электроснабжения действующего электромонтажного предприятия. Внедрено предложение по уменьшению | потерь в СЭС на предприятии ООО «Электромонтажные работы». Рекомендации и технические предложения используются для поддержания оптимальных режимов и увеличения надежности электроснабжения судов.

Применение вейвлет - анализа структурных компонентов сетевого тока (напряжения) позволит осуществлять компенсацию всех составляющих тока (напряжения) одним ШИМ, в то время как активный компенсатор гармоник на основе Фурье - анализа имеет предустановки, I то есть «запрограммирован» на компенсацию только «близких» гармоник (3, 5, 7 или 9 и 11) то есть гармоник, амплитуда которых значительна. Или тех гармоник, которые характерны для данного узла нагрузки. Но ведь кроме гармоник кратных сетевой частоте, существуют гармоники не кратные сетевой частоте. Кондуктивные помехи в проводах питания способны проникнугь в сеть и нарушить работу других устройств. Кондуктивные помехи возбуждаются импульсными источниками питания.

Структурная схема активного компенсатора помех (АКП) сетевого тока представлена на рис.20. В состав АКП входят следующие составные узлы: микропроцессор с процессорным ядром DSP; IGBT - преобразователь (блок IGBT); датчики тока (ДТ); блок защиты. I

Оптические датчики тока установлены на фазных проводах нагрузки ДТд, ДТв, ДТс. Информация о мгновенных значениях токов поступает в микропроцессор с процессорным ядром DSP для вейвлет - разложения на структурные компоненты и анализа структурных компонент. Периферийные модули микропроцессора вырабатывают сигнал рассогласования и сигнал управления силовыми ключами.

Силовой модуль на IGBT - транзисторах генерирует ШИМ - сигнал - компенсации, который в противофазе подается в питающую сеть. Блок защиты содержит

Рис.20. Структурная схема активного компенсатора помех.

В соответствии со структурной схемой АКП разработана полезная модель на фильтрокомпенсирующее устройство, рис. 21.

Рис.21. Полезная модель на фильтрокомпенсирующее устройство импульсных и флуктуационных помех случайного характера, возникающих в системах электроснабжения, с идентификацией в

ортогональном вейвлет - базисе С целью, проверки выдвинутых положений была проведена серия компьютерных модельных экспериментов:

- В качестве эталонного сигнала для фильтрации определена зарегистрированная в судовых условиях кривая мгновенных значений напряжения в условиях действия мощной импульсной нагрузки в виде силового тиристорного пускателя при запуске электропривода мощностью 100 кВт, мощность питающей сети 300 кВт, регистрация производилась в течение 3 секунд с частотой дискретизации 2 кГц, после окончания основного переходного процесса, чтобы исключить влияние механических переходных процессов в системе. В качестве регистратора использовалось микропроцессорное устройство FLUKE 381.

- Используя схему подключения АКП рис. 1 выполним фильтрацию с помощью спроектированного в среде MATLAB, фильтра ФНЧ высокого порядка, выделим полезный сигнал рис. 25 для его подачи на активный компенсатор помехи, выделенную помеху подадим в противофазе в исходный сигнал.

- Используя спроектированный активный компенсатор помех рис. 20-21 и предложенный принцип работы системы управления вейвлет фильтрацией и прогнозом искажений рис. 18, выделим помеху из сигнала питающего напряжения и подадим в противофазе в исходный сигнал.

Результат операции вычитания сигнала сети и сигнала полученного в результате ФНЧ представлен на рис.22. Фазовый сдвиг основной гармоники после преобразования в ФНЧ десятого порядка составляет Aq> = -37,7°, поэтому выделение помех не происходит.

Рис.22. Результат операции вычитания исходного сигнала и сигнала основной гармоники выделенной ФНЧ.

Рис.23. Результат вычитания сигнала сети и сигнала полученного в результате фильтрации вейвлет фильтром.

Фазовый сдвиг основной гармоники после вейвлет преобразования db4 составляет Агр = -4°. Результат операции вычитания сигнала сети и сигнала несущей (50 Гц) полученного в результате вейвлет фильтрации представлен на рис.22.

В результате проведенных исследований установлено:

- методы активной фильтрации с контуром регулирования, использующим в качестве задающего воздействия полезный сигнал, предполагают точное отделение полезного сигнала от помехи;

- при использование ФНЧ в качестве выделяющего фильтра возникают существенные динамические погрешности из-за фазовых задержек выделенного опорного сигнала по отношению к реальному;

- при использовании вейвлет фильтров возникающие не существенные динамические погрешности, позволяют обеспечить достаточный уровень подавления помех, для повышения эффективности подавления предлагается использовать фильтры с прогнозом, которые реализуются в системе MATLAB. На базе разработанных алгоритмов рис.24, предложена структура и пользовательский интерфейс программного комплекса идентификации и подавления кондуктивных помех. Предложена структурная схема активного компенсатора помех и разработана математическая модель с использованием методов вейвлет компенсации помех. Выполненные экспериментальные исследования на модельных сигналах с импульсными помехами и в системе электроснабжения действующего электромонтажного предприятия подтвердили работоспособность активного компенсатора помех. Внедрено предложение по уменьшению потерь в СЭС на предприятии, ООО «Электромонтажные работы». Рекомендации и технические предложения используются для поддержания оптимальных режимов и увеличения надежности электроснабжения судов.

Рис.24. Блок - схема алгоритма компенсации импульсных составляющих сетевого сигнала.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В представленной работе решен комплекс актуальных задач, направленных на повышение качества электроэнергии в судовых электроэнергетических системах. В результате проведенных исследований разработаны математическое и программное обеспечение, полезная модель активного компенсатора кондуктивных помех в СЭЭС. Основными результатами работы являются:

1. Анализ кондуктивных помех, действующих в судовых системах электроснабжения. Установлено, что наибольшее опасными являются импульсные широкополосные помехи с апериодической составляющей, и проведена оценка соотношений амплитуды помехи и величины кривых гармоник, создаваемых ею.

2. На основе анализа активных фильтров установлено, что в активных фильтрах при применении процедуры выделения полезного сигнала в базисе Фурье требуется высокий порядок фильтра, приводящий к значительной фазовой задержке и динамической погрешности. Более эффективно изменяющиеся во времени спектры сигналов описывать в базисе вейвлетов.

3. Методика и алгоритмы идентификации структурных составляющих несинусоидальных сигналов напряжения и тока в СЭЭС в ортогональном вейвлет -базисе с выделением опорной частоты (50 или 60 Гц) и составляющих других частот.

4. Алгоритмы функционирования системы управления активным фильтром с вейвлет фильтрацией и нейросетевым прогнозированием изменений высокочастотной составляющей сигнала электрической системы.

5. Структурная схема и полезная модель активного компенсатора кондуктивных помех в СЭЭС на основе вейвлет-преобразования имеет меньшую динамическую погрешность и позволяет по сравнению с преобразованием Фурье гасить импульсную помеху до допустимого по ГОСТам уровня даже без блока предсказания.

6. По выполненным научным исследованиям получено 4 Свидетельства об отраслевой регистрации комплексов программ и одно свидетельство о регистрации полезной модели.

Основное содержание диссертации опубликовано:

По теме диссертации имеется 21 опубликованных работ (включая 1 свидетельство на полезную модель и 4 свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ) Ведущие рецензируемые журналы и научные издания

1. Горева Т.С., Портнягин H.H. Методы построения активных фильтров подавления импульсных помех в сетях электропитания промысловых судов, (монография) // -М.: Издательство «Академия Естествознания», 2010 г.-102 с.

2. Горева Т.С., Кузнецов С.Е., Портнягин H.H. Построение активных фильтров подавления импульсных помех в сетях электропитания промысловых судов с применением вейвлет -анализа.// «Эксплуатация морского транспорта». Выпуск №3. Санкт - Петербург. 2011 г. С. 65 - 70.

3. Горева Т.С., Кузнецов С.Е, Портнягин H.H. Моделирование процесса локализации просек напряжения на основе вейвлет - преобразования.// Фундаментальные исследования. Выпуск №12,часть 3 - Москва. 2011 г. С. 548-552.

4. Горева Т.С.,. Горева Т.И, Портнягин H.H., , Пюкке Г.А.. Использование метода исключения внешнего полюса многополюсника при построении модели регулирования многомерных систем.// «Фундаментальные исследования». Выпуск №8, часть 1 - Москва. 2011 г. С. 157-166.

5. Горева Т.С., Кузнецов С.Е, Портнягин H.H. Построение модели сигналов электрической сети на основе вейвлет - конструкции и модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего.// Современные проблемы науки и образования. - № 6 - 2011; URL: www.science-education.ru/100-5313.

Свидетельства об отраслевой регистрации (Патенты)

6. Горева Т.С. Свидетельство об отраслевой регистрации комплекса программ для ЭВМ Кч 15684: «Программный комплекс подавления шумовой компоненты, идентификации структурных составляющих и выделения аномалий сигналов сложной структуры» / М.: ИНИМ РАО, 2010 г.

7. Горева Т.С. Свидетельство об отраслевой регистрации комплекса программ для ЭВМ № 16389: «Программный комплекс управления качественными показателями электроэнергии в распределительных сетях» / М.: ИНИМ РАО, 2010 г.

8. Горева Т.С., Кузнецов С.Е., Портнягин H.H., Горева Т.Н. Свидетельство об отраслевой регистрации комплекса программ для ЭВМ № 16624: ((Анализатор импульсных и флуктуационные помех случайного характера в системах электроснабжения с идентификацией структурных компонент в ортогональном вейвлет базисе» / М.: ИНИМ РАО, 2011 г.

9. Горева Т.С., Портнягин H.H., Горева Т.Н. Пюкке Г.А. Свидетельство об отраслевой регистрации комплекса программ для ЭВМ № 16510: «Программный комплекс построения модели регулирования многомерных систем на основе метода исключения внешнего полюса многополюсника» / М.: ИНИМ РАО, 2010 г.

10. Горева Т.С., Портнягин H.H., Кузнецов С.Е. Свидетельство об отраслевой регистрации комплекса программ для ЭВМ № 16746: «Полезная модель на фильтрокомпенсирующее устройство импульсных и флуктуационных помех случайного характера, возникающих в системах электроснабжения, с идентификацией в ортогональном вейвлет - базисе» / М.: ИНИМ РАО, 2011 г.

Материалы международных конференций

11. Горева Т.С., Кузнецов С.Е., Портнягин H.H. Вейвлет-технология локализации и подавления импульсных помех в сетях электропитания.//Труды Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени А.С.Попова. Серия: Цифровая обработка сигналов и ее применение. Выпуск 8-1. г. Москва. 2011 г. С. 260 -263.

12. Горева Т.С., Кузнецов С.Е., Портнягин H.H. Построение активных фильтров подавления импульсных помех в сетях электропитания промысловых судов с применением вейвлет -анализа.// 3-я Международная научная заочная конференция «Актуальные вопросы современной техники и технологии», г. Липецк. 2011 г. С.42-50.

13. Горева Т.С., Кузнецов С.Е., Портнягин H.H. Моделирование процесса локализации и подавления импульсных помех в сетях электропитания промысловых судов в ортогональном вейвлет базисе.// VIII Международная научно-практическая конференция «Наука и современность - 2011 ».г. Новосибирск. 2011 г. С. 151 - 161.

14. Горева Т.С. Метод определения лучшего вейвлет базиса для идентификации импульсных помех в сигналах сетей электропитания. // 12-я Международная научно - практическая конференция «Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности», г. Санкт - Петербург. 2011 г. С. 245-252.

15. Горева Т.С, Горева Т.Н., Пюкке ГЛ., Портнягин H.H. Программно алгоритмический комплекс построения модели регулирования многомерных систем на основе метода исключения внешнего полюса многополюсника. // 12-я Международная научно -практическая конференция «Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности», .г. Санкт - Петербург. 2011 г. С. 252-263.

16. Горева Т.С. Вейвлет-технология анализа импульсных помех случайного характера в системах электроснабжения с идентификацией структурных компонент в ортогональном вейвлет - базисе.// 7 Всемирный электротехнический конгресс, г. Москва. 2011 г. С. 126 -127.

17. Горева Т.С., Кузнецов С.Е, Портнягин H.H. Программно алгоритмический комплекс анализа импульсных и флуктуационных помех случайного характера в системах

электроснабжения с идентификацией структурных компонент в ортогональном вейвлет базисе. // 12-я Международная научно - практическая конференция «Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности», г. Санкт-Петербург. 2011 г. С. 97-104.

Региональные издания

18. Горева Т.С., Портнягин H.H. Применение вейвлет - преобразования для моделирования импульсивных изменений напряжения в судовых электроэнергетических системах. // Сборник тезисов докладов. Научно-технической конференции ППС и научных сотрудников и курсантов. Государственная морская академия имени адмирала С.О. Макарова, г. Санкт-Петербург. 2011. С. 35-45.

19. Горева Т.С., Кузнецов С.Е, Портнягин H.H. Идентификация составляющих сигнала напряжения судовой электроэнергетической системы на основе вейвлет-преобразования. // Научно-технический сборник. Российский морской регистр судоходства. Выпуск 34. 2011 г. С. 242 - 252.

20. Горева Т.С., Кузнецов С.Е., Портнягин Н.Н Метод анализа импульсных помех в системах электроснабжения с идентификацией структурных компонент в ортогональном вейвлет базисе. Вестник КРАУНЦ. Физико - математические науки. // г. Петропавловск -Камчатский, Камчатский государственный университет имени В. Беринга. Выпуск №2, том 3. 2011. С.50-57.

Горева Татьяна Сергеевна

АКТИВНЫЙ КОМПЕНСАТОР КОНДУКТИВНЫХ ПОМЕХ В СУДОВОЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

В авторской редакции Технический редактор Т.С. Горева Набор текста, верстка Т.С. Горева Оригинал-макет Т.С. Горева

Подписано в печать 28.02.2012. Формат 60 х 84/16. Уч.-изд. л. 1,75. Усл. печ. л. 1,16. Тираж 70 экз. Заказ № 292/02-12 Рсдакционно-издагельский отдел Камчатского государственного технического университета ИП Степанов Е. В. ИНН 410100615076. Широкоформатная типография «Искра», г. Петропавловск-Камчатский, ул. Тундровая, 2а. Тел. 22-22-10

61 12-5/2133

Федеральное агентство морского и речного транспорта Федеральное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования ГОСУДАРСТВЕННАЯ МОРСКАЯ АКАДЕМИЯ _ИМЕНИ АДМИРАЛА С. О. МАКАРОВА__

На правах рукописи

ГОРЕВА Татьяна Сергеевна

АКТИВНЫЙ КОМПЕНСАТОР КОНДУКТИВНЫХ ПОМЕХ В СУДОВОЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ

Специальность 05.09.03 - «Электротехнические комплексы и системы»

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель - доктор технических наук,

профессор С.Е. Кузнецов

Санкт - Петербург - 2012

СОДЕРЖАНИЕ

Список использованных сокращении

ВВЕДЕНИЕ 6

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЯМИ 14 КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ

1.1 Судовые электроэнергетические установки 14

1.2 Показатели качества электроэнергии 19

1.3 Влияние параметров электроэнергии на судовое 33 электрооборудование

1.4 Методы улучшения качественных показателей электроэнергии 45

48

Выводы

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СИГНАЛОВ 51 В СУДОВОЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ

2.1 Классификация математических моделей 52

2.2 Вейвлеты в обработке сигналов 59 2.2.1 Кратномасштабный анализ, вейвлет преобразование 59

2.3 Вейвлеты их свойства и характеристики 63

2.3.1 Ортогональные вейвлеты 63

2.3.2 Нулевые моменты вейвлетов 64

2.3.3 Размер носителя 65

2.3.4 Гладкость 66

2.4 Вейвлет Добеши с компактным носителем 68

2.5 Частотно - временная локализация 69

2.6 Двоичное дерево вейвлет - пакетов 72 Выводы 74

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССОВ 76 УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В СУДОВОЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ

3.1 Метод выбора базисных вейвлет функций для применения в 76 реализации дискретного вейвлет - преобразования

3.2 Метод удаления шумовой компоненты, расчет погрешности, 86 выбор вейвлета

3.3 Метод идентификации составляющих сигнала на основе 93 нелинейной аппроксимирующей схемы в базисе вейвлетов

3.4 Построение модели сигнала сети на основе вейвлет - 101 конструкции и модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего

3.4.1 Модель авторегрессии и проинтегрированного 101 скользящего среднего (АММА)

3.4.2 Показатели качества модели АРПСС ЮЗ

3.4.3 Построение модели сигнала сети 104

3.4.4 Моделирование и прогнозирование данных сети 109

3.5 Проектирование гибридной сети прогноза помехи 111

3.6 Разработка системы вейвлет фильтрации и прогноза 117 искажений

Выводы 123

ГЛАВА 4. ПОСТРОЕНИЕ ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО 124 КОМПЛЕКСА И ОРГАНИЗАЦИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ ДЛЯ ПРОВЕРКИ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ УЛУЧШЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ

4.1 Выбор среды разработки 124

4.2 Разработка структуры программного комплекса 127

4.3 Разработка пользовательского интерфейса программного 129 комплекса

4.4 Анализатор импульсных и флуктуационные помех случайного 135 характера в системах электроснабжения с идентификацией структурных компонент в ортогональном вейвлет базисе

4.5 Описание подфункций разработанного комплекса 141

4.6 Отладка программного комплекса и проведение исследований 148

4.6.1 Постановка эксперимента 148

4.6.2 Сравнительный анализ методов фильтрации на базе ФНЧ 153 и вейвлет фильтра Добеши 4.

4.7 Разработка структурной схемы активного компенсатора помех 164

Выводы 170

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ПРИЛОЖЕНИЕ А

Программный код комплекса программ для улучшения параметров качества электрической энергии ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Материалы по внедрению диссертационной работы

171 173 184

199

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АФ - активный фильтр

БК - батареи конденсаторов

ВАХ - вольт-амперная характеристика

ВГ - высшие гармоники

ГА - генераторный агрегат

ГлЭУ - главной энергетической установки судна

ГЭУ - гребная электрическая установка

ДГ - дизель-генератора

ИБП - источник бесперебойного питания

ИГ - интергармоники

КРМ - компенсации реактивной мощности

КЭ - качество электроэнергии

МП - микропроцессор

ПК - персональный компьютер

ПКЭ - показатели качества электроэнергии

ПФ - преобразование Фурье

РМРС - Российский морской регистр судоходства

РЩ - электрораспределительные щиты

СГ - субгармоники

СЭЭС - судовая электроэнергетическая система СЭЭУ - судовая электроэнергетическая установка ФКУ - фильтрокомпенсирующее устройство ФНЧ - фильтр нижних частот ШИМ - широтно - импульсный модулятор ЭС - электроснабжение

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В связи с развитием силовой полупроводниковой техники все большее применение в судовых электроэнергетических системах (СЭЭС) находят мощные статические преобразователи электроэнергии (выпрямители, инверторы, преобразователи электроэнергии), а также другое электрооборудование с нелинейными вольт - амперными характеристиками и резкопеременными нагрузками.

При этом происходит ухудшение показателей качества электроэнергии, выражающиеся в нарушении синусоидальности напряжения в цепях питания, бросках и провалах напряжения. Кондуктивные помехи, приводящие к искажению напряжения могут быть:

- Импульсными, в виде кратковременного провала или броска напряжения, тока в результате включения или выключения мощных приемников или срабатывания защит;

- Осциллирующими, в виде кратковременного двухполярного изменения напряжения, тока из-за резонанса при включении конденсаторов, предназначенных для коррекции коэффициента мощности;

- Флуктуационными, в виде изменения среднеквадратического значения напряжения при наличии пульсаций нагрузки.

Несинусоидальность напряжения и наличие в связи с этим высших гармонических составляющих напряжения и тока, в питающей электрической сети отрицательно влияют на работу электрооборудования (возрастают потери в электрических машинах, сокращается срок службы электрической изоляции), средств автоматизации, связи и персональных компьютеров.

В настоящее время большое внимание уделяется вопросам разработки методов и средств, позволяющих устранить влияние высших гармоник, для обеспечения качества электроэнергии, соответствующего требованиям стандартов.

Этим вопросам посвящен ряд работ отечественных и зарубежных авторов: Агунов A.B., Агунов М.В., Акаджи X., Аррилаги Дж., Воршевский A.A., Вилесов Д.В., Мала С., Сергеенко А.Б., Глинтерник С.Р., Джюджи Л., Жежеленко И.В., Железко Ю.С., Зиновьев Г.С., Карташев И.И. и ДР-

Для минимизации уровня высших гармоник в СЭЭС находят применение фильтрокомпенсирующие устройства. ФКУ настраивается на подавление одной или нескольких гармоник, например ФКУ УСФМ-5/7-0,4-790 УЗ обеспечивает подавление пятой и седьмой гармоник. При сложном характере амплитудного спектра токов и напряжений, когда имеют место интергармоники и субгармоники, применение ФКУ может оказаться неэффективным.

Наиболее перспективным способом компенсации в настоящее время является применение активных фильтров компенсаторов. При активной фильтрации основной задачей является разработка эффективного метода идентификации (выделение) кондуктивных помех в электрической сети. Устройство управления обеспечивает формирование соответствующих управляющих сигналов, под воздействием которых широтно - импульсный модулятор активного компенсатора генерирует компенсирующий сигнал.

В общем случае в напряжении СЭЭС содержится разномасштабные локальные особенности, относительная величина и временная протяженность которых зависит от природы возмущения. Выделить кондуктивные помехи в кривой напряжения с подобными особенностями позволяет вейвлет -преобразование.

В связи с этим целью работы является разработка активного компенсатора помех для судовой электроэнергетической системы с идентификацией кондуктивных помех в ортогональном вейвлет базисе.

Основные задачи, решаемые в работе:

1. Анализ показателей качества электроэнергии в судовой сети 0.38 кВ с выводом соотношений между относительной амплитудой импульсной помехи и гармоническим составом помех допускаемых Российским морским регистром судоходства (РМРС), МЭК1ЕС 60050 и ГОСТ;

2. Анализ существующих методов и алгоритмов подавления кондуктивных помех в электрической сети, анализ алгоритмов цифровой фильтрации с целью выделения импульсных кондуктивных помех;

3.Выбор и обоснование базиса представления сигналов и кондуктивных помех, в котором процедура разделения помехи и полезного сигнала наиболее эффективна;

4. Разработка способа управления вейвлет фильтрацией кондуктивных помех в судовой электроэнергетической системе;

5.Разработка алгоритма и программного обеспечения компенсации кондуктивных помех сетевого сигнала в судовой электроэнергетической системе;

6. Разработка гибридной нейросети прогнозирования кондуктивных помех сигнала для компенсации временной задержки реакции фильтра.

7. Разработка структурной схемы и полезной модели активного компенсатора помех с применением блока вейвлет - анализа.

Предмет исследования представляют разработки алгоритмического, программного обеспечения и полезной модели активного компенсатора кондуктивных помех в кривой напряжения СЭЭС на основании вейвлет -преобразования.

Методы исследования. В диссертационной работе использовалась теория цифровой обработки сигналов, теория цифрового вейвлет анализа, теория построения математических моделей, теория электрических цепей, теория автоматического управления, теория электромеханических преобразователей энергии, методы вычислительной математики, основы функционального анализа.

С целью проверки эффективности полученных новых результатов и синтезируемых на их основе алгоритмов обработки данных, в среде МайаЬ выполнялись расчеты, и проводилось математическое моделирование с использованием реальных и модельных сигналов.

Данная работа посвящена решению задач, связанных с обработкой и анализом несинусоидальных сигналов, имеющих непериодические кондуктивные помехи. Сигналы питающего напряжения содержат разномасштабные локальные особенности. Относительная величина и временная протяженность таких особенностей зависит от природы возмущения.

Естественным и наиболее эффективным способом представления таких сигналов является построение нелинейных адаптивных аппроксимирующих схем на основе экстраполирующих фильтров. Инструментом, позволяющим реализовать такую процедуру для сигналов с подобными особенностями, является вейвлет-преобразование. На основе вейвлет-преобразования в данной работе предложены методы обработки и анализа формы питающих электрических напряжений, которые базируются на следующих операциях:

1. выбор «наилучшего» аппроксимирующего базиса;

2. идентификация структурных компонентов сигнала;

3. локализация особенностей.

Научная новизна полученных в диссертации результатов

заключается в разработке метода эффективного выделения задающей кривой напряжения и компенсирующего сигнала судовой сети электропитания в условиях действия значительных кондуктивных помех непериодического характера и разработке активного компенсатора кондуктивных помех на основе вейвлет - преобразования.

Наиболее значительными результатами, впервые полученные автором, являются:

1. Методика идентификации структурных составляющих несинусоидальных сигналов напряжения и тока в судовых системах электроснабжения на базе вейвлет - преобразования.

2. Обоснование выбора базисных вейвлет функций для применения в реализации дискретного вейвлет - преобразования, осуществляющего непрерывный анализ сигналов в режиме реального времени.

3. Методика анализа импульсных и флуктуационные помех случайного характера в системах электроснабжения с идентификацией структурных компонент в ортогональном вейвлет базисе.

4. Методика нейросетевого прогнозирования изменений высокочастотной составляющей сигнала электрической сети.

5. Активный компенсатор кондуктивных помех в судовой электроэнергетической системе.

Практическая ценность состоит в том, что проведенные исследования, доказали эффективность применения вейвлет - преобразования для создания активного компенсатора кондуктивных помех в СЭЭС, вызванных электрооборудованием с нелинейными вольт - амперными характеристиками и резкопеременными нагрузками. Разработанный активный компенсатор помех питающего напряжения позволяет контролировать качество электроэнергии в СЭЭС и при необходимости компенсировать возникающие кондуктивные помехи.

Достоверность результатов. Достоверность полученных научных результатов, выводов и рекомендаций подтверждена корректным применением теории электрических цепей, теории цифровой обработки сигналов, теории построения математических моделей, теории вейвлет анализа, теории электромеханических преобразователей энергии, методов вычислительной математики, теоретическим обоснованием применяемых методов и алгоритмов, результатами компьютерного моделирования и

экспериментально при испытании действующих судовых электротехнологических устройств.

Реализация результатов.

Основные научные результаты диссертационной работы внедрены в

производственный процесс:

1. ООО «Электромонтажные работы» для поддержания оптимальных режимов и увеличения надежности электроснабжения судов. Рекомендации и технические предложения используются для рационального выбора и эксплуатации электрических установок с точки зрения уменьшения потерь в СЭС предприятия.

2. ОАО «ЮЭСК» в лаборатории по контролю показателей качества электроэнергии с целью анализа импульсных и флуктуационных помех с идентификацией структурных компонент в ортогональном вейвлет базисе для поддержания оптимальных режимов и увеличения надежности электроснабжения. Предметом внедрения являются математические модели и алгоритмы идентификации составляющих сигнала на основе нелинейной аппроксимирующей схемы в базисе вейвлетов при несинусоидальных режимах ЭЭС.

3. Дальневосточного федерального университета г. Петропавловск -Камчатский. Результаты работы используются в учебном процессе, при чтении дисциплин специальности 140211 «Электроснабжение»: «Электрические измерения», «Промышленная электроника», «Математические задачи энергетики», «Электропитающие системы и электрические сети», в разделах «Нелинейные искажения», «Оценка показателей качества электроэнергии». Результаты используются при выполнении НИР «Разработка микропроцессорной системы обнаружения и компенсации помех питающего напряжения».

4. ООО НПФ «Наносилика» для исключения режимов сбоя системы электроснабжения при производстве углеродных нанотрубок спроектирован цифровой фильтр и передан в виде технического

предложения. Внедрение математических моделей и алгоритмов идентификации и компенсации составляющих сигнала на основе нелинейной аппроксимирующей схемы в базисе вейвлетов позволило повысить надежность работы установки. Работа была поддержана фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере УМНИК 9002р/13172 от 19.04.2011 г. «Разработка микропроцессорной системы обнаружения и компенсации помех питающего напряжения».

Апробация. Полученные результаты докладывались на: 13-ой Международной конференции (Цифровая обработка сигналов и её применение - Б8РА' 2011, г. Москва), 8-ой Международной научно-практической конференции ( Наука и современность -2011, г. Новосибирск, 2011 г.), 3-ей Международной научной конференции (Актуальные вопросы современной техники и технологии, г. Липецк, 2011 г.), 12-ой Международной научно - практической конференции (Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности, г. Санкт-Петербург, 2011 г.), 7-м Всемирном электротехнологическом конгрессе (г. Москва, 2011 г.), на научно-технических конференциях ППС ГМА им. адм. С.О.Макарова (г. Санкт -Петербург, 2012 г.).

Публикации. Основные научные результаты, изложенные в диссертации, опубликованы в 20 печатных работах, в том числе: 5 публикаций в ведущих рецензируемых научных изданиях и журналах, рекомендованных «Перечнем ведущих рецензируемых научных журналов» объёмом 6,3 п.л. (авторский вклад 6 п.л.), 1 монографии объёмом 4,6 п.л. (авторский вклад 4 п.л.), 7 работ в материалах международных конференций объёмом 2,4 п.л. (авторский вклад 1,5 п.л.), 3 публикациях в региональных изданиях объёмом 1 п.л. (авторский вклад 0,7 п.л.), 1 полезная модель, 4 свидетельства об отраслевой регистрации комплексов программ, 1 научно-технический отчёт по НИР.

Личный вклад автора. Все результаты, составляющие существо диссертации получены автором самостоятельно. В работах, выполненных в соавторстве автором осуществлена постановка задач, алгоритмизация процесса их решения, программная реализация разработанных методов, а также непосредственно автором произведены компьютерные эксперименты.

Работа выполнена на кафедре судовы�