• Тел.: (351) 232-33-53
  • Е-mail: info@mininform74.ru
Главная »  Новости »  Ученые придумали умную систему контроля состояния электрических сетей

[Версия для печати]

Ученые из Южно-Уральского государственного университета провели исследование в рамках актуального направления в электроэнергетике  –   интеллектуального мониторинга электрических сетей  с помощью беспроводных датчиков. В исследовании принимали участие ученые кафедры «Электрические станции, сети и системы электроснабжения» Энергетического факультета Политехнического института ЮУрГУ – доктор технических наук, профессор Ирина Кирпичникова и старший научный сотрудник Ювараджа Теекераман. Позже к ним присоединились ученые Харипрасат Манохаран и Рамья Куппусами из Индии, Срете Николовски из Хорватии и Хамид Реза Багаи из Ирана.

Напряжение играет важную роль при передаче электроэнергии. Для его контроля обычно применяются специальные измерительные устройства, которые измеряют величину напряжения и фазовый угол всех соответствующих шин.  Однако, если произойдет сбой в работе данных устройств, для его устранения потребуются большие затраты времени, средств и рабочей силы. Чтобы сделать работу сети умной и бесперебойной, необходимо специальное сенсорное устройство, которое следит за работой измерительных устройств и передает данные в специальную систему онлайн-мониторинга.

«Обзор существующей литературы по данной тематике показал, что вопрос мониторинга сети с использованием фазовых измерительных устройств практически не изучается. Там, где такие устройства применяются, существует большая погрешность в данных, передаваемых ими в систему мониторинга состояния сетей. Нами был предложен новый метод обнаружения ошибок данных с фазовыми датчиками с использованием бинарной логистической регрессии. Такая технология позволяет предотвратить критические ситуации в сети, например, потерю энергии. Мы сделали новый шаг в развитии «умных» сетей и системе их мониторинга», – пояснила Ирина Кирпичникова.

Проблема качественной работы электрических сетей имеется во всех энергосистемах мира. В исследовании принимали участие ученые из разных точек планеты, поэтому можно сказать, что использование результатов работы станет отправной точкой для дальнейшего развития направления интеллектуального мониторинга сетей в электроэнергетике разных стран.

Работа ученых носила теоретический характер, в ней использовалось компьютерное моделирование для создания алгоритма оптимизации и двоичной логистической регрессии, специальной статистической модели для прогнозирования вероятности, на основе интеллектуальных беспроводных датчиков.

«Была разработана двоичная логистическая регрессия на основе группы интеллектуальных беспроводных датчиков. Система датчиков,  интегрированных в точки фазовых измерительных устройств, сможет быстро обнаруживать неисправности и сообщать об этом в центр управления. Такая технология намного более эффективна, чем существующие системы, работает в большем диапазоне исследуемых сетей и потребляет меньше энергии, как для систем передачи, так и для систем распределения энергии», – прокомментировала Ирина Кирпичникова.

Ученые уже наметили направления для будущей работы.Они полагают, что разработанная система двоичной логистической регрессии может быть распространена на крупномасштабные электрические системы для наблюдения за результатами работы сети в режиме реального времени и для мониторинга больших территорий.

Основная проблема  будущей работы заключается в размещении группы датчиков и их разделении в местах, где будут установлены блоки фазовых измерительных устройств.

Рост числа отечественных разработок и патентов на изобретения предусмотрен нацпроектом «Наука», который должен быть реализован в России к 2024 году.

ЮУрГУ – участник Проекта 5-100, призванного повысить конкурентоспособность российских университетов среди ведущих мировых научно-образовательных центров.

Источник: pravmin74.ru

 


Дата публикации: 03 декабря, 2020 [16:40]
Дата изменения: 03 декабря, 2020 [16:41]
← Вернуться

Обнаружив в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить нам.
Yandex.Metrika informer Яндекс.Метрика /Yandex.Metrika informer