Аннотация
В настоящее время в связи с ухудшающейся экологической обстановкой увеличение доли возобновляемых источников энергии является основным направлением развития электроэнергетических отраслей многих стран. Важным этапом создания новых энергетических установок является имитационное моделирование, позволяющее проанализировать работу аппаратуры в различных условиях, включая нарушение пределов нормальной эксплуатации, уменьшить количество возможных ошибок проектирования. В данной статье описывается разработка и применение имитационной модели системы выработки электрической энергии на основе возобновляемых источников с системой оценки и прогнозирования технического состояния оборудования. Имитационная модель реализована в среде Matlab Simulink. Получены осциллограммы токов и напряжений при работе модели с мощностью электрической нагрузки 10 кВА для преобразователей ветряной и солнечной энергии. Разработана система мониторинга технического состояния оборудования на основе системы нечеткого ввода Мамдани-Заде, формирующая оценку технического состояния элементов энергоустановки на основании диагностических параметров в соответствии с базой экспертных правил. Полученные оценки технического состояния оборудования обрабатываются при помощи адаптивной нейро-нечеткой системы вывода (ANFIS), в результате работы которой формируется прогноз технического состояния оборудования на заданном временном отрезке. Построенная модель может быть использована при проектировании объектов возобновляемой энергетики, а также разработке и испытании алгоритмов систем управления и мониторинга. Система оценки и прогнозирования состояния оборудования с применением аппарата нечеткой логики может использоваться для поддержки принятия решений оператором электроэнергетической установки при определении необходимости ремонта и замены оборудования.
Ключевые слова
Возобновляемая энергетика, имитационная модель, нечеткая логика, диагностика технического состояния, система мониторинга.
1. Real-time condition monitoring and fault detection of components based on machine-learning reconstruction model / C. Yang, J. Liu, Y. Zeng, G. Xie // Renewable Energy. 2019. No. 133. Pp. 433-441. doi: 10.1016/j.renene.2018.10.062.
2. Назарычев А.Н., Новомлинский Э.В., Андреев Д.А. Оценка технического состояния электрооборудования на основе расчетов интегральных показателей // Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики: материалы Международного научного семинара им. Ю.Н. Руденко. Сыктывкар: ООО «Коми республиканская типография», 2016. С. 171-179.
3. Gangsar P., Tiwari R. Signal based condition monitoring techniques for fault detection and diagnosis of induction motors: A state-of-the-art review // Mechanical Systems and Signal Processing. 2020. Vol. 144. Pp. 1-37. doi: 10.1016/j.ymssp.2020.106908.
4. Condition monitoring and fault diagnosis of induction motors: A Review / A. Choudhary, D. Goyal, S. Letha Shimi, A. Akula // Archives of Computational Methods in Engineering. 2019. No. 26. Pp. 1221-1238. doi: 10.1007/s11831-018-9286-z.
5. Байдюк М. А., Комарова Г. В. Оценка технического состояния и надежности электрических машин // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2019. № 3. С. 78-84.
6. Левин В.М., Керимкулов Н.Н. Экспресс-оценка состояния силовых трансформаторов для обеспечения эксплуатационной надежности // Системы. Методы. Технологии. 2016. № 4(32). С. 101-109. doi: 10.18324/2077-5415-2016-4-101-109.
7. Condition monitoring of PWM converter based on multiple support vector machine algorithm / M. Shi, J. Wang, Y. Xu, K. Huang, H. Li, P. Wang // 10th International Symposium on Power Electronics for Distributed Generation Systems (PEDG). IEEE, 2019. Pр. 264-268. doi: 10.1109/PEDG.2019.8807567.
8. Стеклов А.С., Титов В.Г., Серебряков А.В. Применение экспертных систем для обработки результатов диагностирования // Научный альманах. 2015. № 10-3(12). С. 247-250.
9. Саушев А.В. Области работоспособности электротехнических систем. СПб.: Политехника, 2013. 412 с.
10. Серебряков А.В., Стеклов А.С., Титов В.Г. Мониторинг и прогнозирование технического состояния автономных электротехнических комплексов. Нижний Новгород: Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева, 2018. 174 с.
11. Кочеганов Д.М., Серебряков А.В. Применение аппарата нечеткой логики для оценки качества функционирования синхронного генератора // Энергоэффективность и энергобезопасность производственных процессов (ЭЭПП-2019): сборник трудов всероссийской конференции. Тольятти: Тольяттинский государственный университет, 2019, С. 186-189.
12. Кочеганов Д.М., Серебряков А.В. Система оценки качества функционирования преобразователя частоты с использованием нечеткой логики // Интеллектуальная электротехника. 2019. №4 (8). С. 27-34.
13. Кочеганов Д.М., Серебряков А.В., Применение нечеткой логики для оценки качества функционирования фотоэлектрических панелей // Фёдоровские чтения: материалы международной конференции. М.: Издательский дом МЭИ, 2019. С. 300-304.