Розробка алгоритму оптимізації рівнів споживання електричної енергії підстанцій гірничо-збагачувального комбінату за допомогою інтелектуальних систем

Ю. Шерстньов Ю. Осадчук
Отримано 28.11.2023, Доопрацьовано 18.02.2024, Прийнято 26.04.2024
Анотація

Мета роботи: Розробити алгоритм компенсації реактивної потужності підстанції для зменшення її впливу на електромережу. Передбачається встановлення компенсуючих пристроїв і за допомогою розробленого алгоритму оптимізувати режими їх комутацію. Це дозволить знизити витрати на енергоспоживання, збільшити ефективність та надійність роботи електромережі. Методи досліджень. Проведено аналіз добових рівнів споживання електричної енергії споживачами підстанції за літній та зимовий місяці, проаналізовано рівні завантаження синхронних двигунів. За допомогою теоретичного аналізу та узагальнення результатів досліджень за стандартними та новими методиками розроблено алгоритм роботи системи компенсації та складені нечіткі правила для неї. Виконано моделювання інтелектуальної системи керування споживачами електричної енергії (ФКП та СД). Наукова новизна. Виконано моделювання системи нечіткого керування, із використанням реальних даних про рівні споживання електричної енергії споживачами підстанції гірничо-збагачувального комбінату. Запропонована система дозволяє враховувати необхідні показники для оптимізації рівнів реактивної потужності для досягнення високих показників енергетичної ефективності. Практична значимість. Споживачі електроенергії підстанцій гірничо-металургійного комплексу часто мають нелінійні характеристики навантаження. Наявність напівпровідникових перетворювачів призводить до погіршення якості живлення через наявність вищих гармонійних складових напруги і струму [1, 2], підвищується сплата підприємством за електричну енергію [15]. Таким чином, оператор мережі змушений впроваджувати заходи з компенсації реактивної потужності [8, 9]. Але системи керування, із за невизначеності характеру навантаження та збурень, можливості перекомпенсації, потребують більш складних підходів по реалізації на етапі проектування але простіших дій в подальшій експлуатації. Таке керування може здійснювати система на базі нечіткої логіки. Результати. На прикладі добового споживання електричної енергії наведено результати комп’ютерного моделювання процесу компенсації реактивної потужності на прикладі реальних показників споживання електричної енергії потужних підстанцій гірничо-збагачувального комбінату. Проведено аналіз ефективності використання принципу нечіткого керування. Для тестування авторами були використані експериментальні дані за січень та червень 2019 року. Розроблено алгоритм роботи компенсуючими пристроями для регулювання реактивної потужності підстанцій на базі нечіткої логіки

Ключові слова:
гірничо-збагачувальні комбінати; мережі живлення; якість електроенергії; енергоефективність; синхронні двигуни; алгоритм; нечітка логіка

Взято з Том 22, № 1, 2024

Сторінки 116–124

Використані джерела ЦИТУВАТИ

[1] А.І. Купін, Ю.Г. Осадчук, О.І. Савицький, Ю.Г Осадчук, Ю.В. Шерстнов, Підвищення якості електропостачання підстанцій гірничо-збагачувальних комбінатів, 2022, Наукові записки Таврійського Національного Університету імені В.І. Вернадського, Серія: Технічні науки Том 33 (72) № 4 2022, С. 149–159. URL: http://tech.vernadskyjournals.in.ua/journals/2022/4_2022/4_2022.pdf.

[2] В.М Вербинець, Ю.В. Шерстнов, С.А. Сільченко, А.І. Купін, Ю.Г. Осадчук, О.І. Савицький Алгоритм керування фільтро-компенсуючими пристроями за умови наявності синхронних двигунів 2022, Наукові записки Таврійського Національного Університету імені В.І. Вернадського, Серія: Технічні науки Том 34 (73) № 1, С. 173 – 179, URL: http://www.tech.vernadskyjournals.in.ua/archive

[3] Andrey Kupin, Yurii Sherstnov, Yuriy Osadchuk, Olexander Savytskyi Intelligent control of industrial compensating devices based on the application of Fuzzy Logic CoLInS2023

[4] Kupin, A., Senko, A. (2015). Principles of intellectual control and classification optimization in conditions of technological processes of beneficiation complexes. CEUR Workshop Proceedings, (1356), 153-160.

[5] Kupіn, A., Vdоvіchеnkо, І., Muzуka, І., & Kuznеtsоv, D. (2017). Development of an intelligent system for the prоgnоstіcatіоnоfеnеrgуprоducеdbуphоtоvоltaіccеllsіn smart grіdsуstеms. Еastеrn Еurоpеan Jоurnal оf Еntеrprіsе Tеchnоlоgіеs, 5(8(89)), 4-9

[6] The method of increasing the energy efficiency of technical systems of technological units with synchronous drives by adjusting their reactive power: pat. 141771 Ukraine: G01N 25/30, G21C 3/40, G01R 15/12. u 2019 10423; statement 17.10.2019; published 04/27/2020, Bul. No. 8. 11 p.

[7] Device for increasing the energy efficiency of technical systems of technological units with synchronous drives: pat. 151007 Ukraine: E21C 41/16, u 2021 02980; statement 03.06.2021; published 25.05.2022, Bull. No. 21. 6 s.

[8] Sinchuk, O., Kupin, A., Sinchuk, I., Rohoza, M., & Plіeshkov, P. (2020). Certain aspects concerning the development of a functioning scheme of the automated system to control energy flows of underground iron-ore enterprises. MiningofMineralDeposits, 14(3), 101-111. https://doi.org/10.33271/mining14.03.101

[9] Sinchuk, I. (2018). Harmonization of modeling systems for assessing the electric-power consumption levels at mining enterprises. Mining of Mineral Deposits, 12(4), 100-107. https://doi.org/10.15407/mining12.04.100

[10] Bornschlegl M., Bregulla M., Franke J. Methods-energy measurement – an approach for sustainable energy planning of manufacturing technologies. Journal of Cleaner Production. 2016;135(1):644–656. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.06.059.

[11] Biel K., Glock C. Systematic literature review of decision support models for energy-efficient production planning. Computers&IndustrialEngineering. 2016;101:243–259. https://doi.org/10.1016/j.cie.2016.08.021.

[12] Biel K., Glock C. Systematic literature review of decision support models for energy-efficient production planning // Computers & Industrial Engineering, 2016, Vol. 101, pp. 243–259. 

[13] Zhukovskiy Y., Batueva D., Buldysko A., Shabalov M. Motivation towards energy saving by means of IoT personal energy manager platform //Journal of Physics: Conference Series, 2019, 1333 (6). DOI: 10.1088/1742- 6596/1333/6/062033.

[14] Spiliotis E., Petropoulos F., Kourentzes N., Assimakopoulos V.Cross-temporal aggregation: Improving the forecast accuracy of hierarchical electricity consumption //Applied Energy, 2020, Vol. 2611, № 114339.

[15] A. Binbusayyis, "Deep embedded fuzzy clustering model for collaborative filtering recommender system," Intelligent Automation & Soft Computing, vol. 33, no.1, pp. 501–513, 2022.

[16] Mohammed B., Samer S., Yuting T., Joydeep M. Reactive power compensation for reliability improvement of power systems. 2016 DOI: 10.1109/TDC.2016.7519910

[17] Oscar D.M., Walter G. Dynamic active and reactive power compensation in distribution networks with batteries: A day-ahead economic dispatch approach. Computers & Electrical Engineering Volume 85, July 2020. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2020.106710 

Sherstniov, Yu., & Osadchuk, Yu. (2024). Development of an algorithm for optimizing electrical energy consumption levels at mining and beneficiation plant substations using intelligent systems. Journal of Kryvyi Rih National University, 22(1), 116-124. https://doi.org/10.31721/2306-5451-2024-1-58-116-124
uk