Итоги исследования показывают, что влияние несимметрии и несинусоидальности на работу электрооборудования птицефабрики незначительно, а уровень дополнительных потерь от данных параметров качества значительно меньше потерь на основной частоте.

Потери электроэнергии вызваны, в основном, протеканием токов основной частоты и их можно уменьшить путем оптимального регулирования напряжения. Таким образом, рекомендуется снизить напряжение трансформатора на 5%либо заменить существующий трансформатор на аналогичный по мощности с устройством регулирования под нагрузкой. Полученные формулы потерь позволили рассчитать экономический эффект данного мероприятия.

В целом, задачи, поставленные перед дипломной работой были выполнены, но не удалось более полно изучить влияние несимметрии и несинусоидальности на электрооборудование предприятия, поэтому в качестве дальнейших перспектив работы над этой темойможно указать следующее.

Малые потери от несимметрии и несинусоидальности вызваны, в первую очередь, относительно небольшой мощностью электрооборудования и генерируемых им высших гармоник, поэтому целесообразно изучить предприятие с большой установленной мощностью оборудования и генерируемых высших гармоник. Также необходимо отметить большой запас по пропускной способности существующих ТП птицефабрики, поскольку до модернизации производства, птичники потребляли бульшую электрическую мощность, т.к. по старому проекту предусматривалось электрическое отопление в отличие от современного газового.

Список использованных источников и литературы

1. Ополева Г.Н. Схемы и подстанции электроснабжения: Справочник: Учеб. пособие. / Г.Н. Ополева. - М.: Форум: Инфра-М, 2006. - 480 с.

2. Регламент по технологии откорма бройлеров при напольном выращивании. - ООО "Птицефабрика "Акашевская", 2011 - 12 с.

3. Кавтарашвили А.И. Проблема стресса в условиях интенсивного выращивания и эксплуатации птицы и пути ее решения / А.И. Кавтарашвили, Т.Н. Колокольникова // Животноводство России. - 2010. - №5. - С.48.

4. Р 50.1.033-2001 Прикладная статистика. Правила проверки согласия опытного распределения с теоретическим. Часть I. Критерии типа хи-квадрат. Переиздание 2006 г.

5. ГОСТ 13109-97. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. - Взамен ГОСТ 13109-87; введ.01.01.99. - М.: Изд-во стандартов, 2002. - 33 с.

6. Арриллага Дж. Гармоники в электрических системах / Дж. Арриллага, Н. Уотсон. - 2-е изд. - Чичестер: Изд-во "Вайли", 2003. - 391 с.

7. Петухов В. Энергосберегающие лампы как источник гармоник тока / В. Петухов // Новости электротехники. - 2009. - №5. - с.50-52.

8. Жежеленко И.В. Показатели качества электроэнергии и их контроль на промышленных предприятиях / И.В. Жежеленко, Ю.Л. Саенко. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 2000. - 252 с.

9. Войнов С.Л. Нормирование показателей качества электроэнергии и их оптимизация / С.Л. Войнов [и др.]. - Гливице - Иркутск, 1988. - 249 с.

10. Иванов-Смоленский А.В. Электрические машины. Т.1. Основные вопросы теории и конструкции трансформаторов и асинхронных машин: Учебник для вузов. /А.В. Иванов-Смоленский - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство МЭИ, 2004. - 656 с.

11. Карташев И.И. Управление качеством электроэнергии / И.И. Карташев [и др.]. - М.: Издательский дом МЭИ, 2006. - 320 с.

12. Шидловский А.К. Повышение качества энергии в электрических сетях / А.К. Шидловский, В.Г. Кузнецов - Киев: Наук. думка, 1985. - 268 с.

13. Жежеленко И.В. Показатели качества электроэнергии и их контроль на промышленных предприятиях/ И.В. Жежеленко, Ю.Л. Саенко-3-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 2000. - 252 с.

14. Церазов Л.А. Исследование влияния несимметрии и несинусоидальности напряжения на работу асинхронных двигателей /Л.А. Церазов, Н.И. Якименко // Информационные материалы № 70. - М.: Госэнергоиздат, 1963.

15. Железко Ю.С. Потери электроэнергии. Реактивная мощность. Качество электроэнергии: Руководство для практических расчетов / Ю.С. Железко - М.: ЭНАС, 2009. - 456 с.

16. Каменский М.К. Силовые кабели с пластмассовой изоляцией. Расчет активного и индуктивного сопротивлений / М.К. Каменский, С.Д. Холодный // Новости электротехники. - 2008. - №3. - с.12-15.

17. Теоретические основы электротехники. В 3-х т. Учебник для вузов. Том 1. - 4-е изд. / К.С. Демирчян [и др.]. - СПб.: Питер, 2004. - 463 с.

18. Бронштейн И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов /И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев - М.: Наука, 1981. - 720 с.

19. Федеральный Закон №261-ФЗ "Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации" // Российская Газета, №5050 (226) от 27.11.09 г.

Приложения

Приложение 1

Однолинейная схема электроснабжения птицефабрики "Акашевская"

Приложение 2

Однолинейная электрическая схема птичника

Приложение 3

Технические характеристики прибора "Ресурс-UF2"

Измеритель показателей качества электрической энергии "Ресурс-UF2" предназначен для измерений характеристик напряжения, включая основные показатели качества электрической энергии, а также характеристик силы тока, мощности и энергии переменного трехфазного и однофазного тока, при работе, как в автономном режиме, так и в составе информационно-измерительных систем.

Область применения: измерение показателей качества, организация учета количества электроэнергии на предприятиях промышленности и в энергосистемах, обследование электросетей предприятий (энергоаудит), учет потоков мощности в энергосистемах, межсистемных перетоков, выработки и использования электроэнергии.

Диапазоны измерений и пределы допускаемых погрешностей измерителя представлены в таблице 26.

Таблица 26 - Диапазоны измерений и пределы допускаемых погрешностей

Схема подключения изображена на рисунке 60.

Рисунок 60 - Трехфазная четырехпроводная схема измерения напряжения (220/380B) и схема измерения тока с тремя ТТ (1А)

Измерения производились в двух точках: на отходящей от КТП линии, питающей несколько птичников и на вводе птичника.

Измеритель производит статистическую обработку результатов измерения показателей качества электрической энергии и определяет на интервале измерения равном одним суткам следующие характеристики:

наибольшее и наименьшее действующие значения установившегося напряжения (отклонения напряжения, , ) в интервале времени наибольших (индекс - I) и наименьших (индекс - II) нагрузок;

верхнюю () и нижнюю () границы диапазона () в котором находятся 95 % измеренных значений в интервале времени наибольших (наименьших) нагрузок;

наибольшее f_нб (Дf_нб) и наименьшее f_нм (Дf_нм) значения частоты f (отклонения частоты Дf);

верхнюю f_в (Дf_в) и нижнюю f_н (Дf_н) границы диапазона f (Дf), в котором находятся 95 % измеренных значений;

наибольшее значение коэффициента искажения синусоидальности напряжения К_Uнб;

наибольшее значение коэффициента n-ой гармонической составляющей напряжения К_{U (n) нб};

наибольшее значение коэффициента несимметрии напряжений по обратной последовательности К_2Uнб;

наибольшее значение коэффициента несимметрии напряжений по

нулевой последовательности К_0Uнб;

значение коэффициента искажения синусоидальности напряжения, которое не превышает 95 % измеренных значений К_Uв;

значение коэффициента n-ой гармонической составляющей напряжения, которое не превышает 95 % измеренных значений К_{U (n) в};

значение коэффициента несимметрии напряжений по обратной последовательности, которое не превышает 95 % измеренных значений К_2Uв;

значение коэффициента несимметрии напряжений по нулевой последовательности, которое не превышает 95 % измеренных значений К_0Uв;

относительное время превышения нормально допустимых значений Т₁;

относительное время превышения предельно допустимых значений Т₂.

Приложение 4

Проверка согласия опытного распределения с теоретическим.

Число моделей непрерывных законов распределений, используемых в задачах статистического анализа (при контроле качества, исследованиях надежности и т.д.), немногим превышает 100, а для описания наблюдаемых случайных величин в прикладных исследованиях в основном применяют порядка 30 параметрических законов и семейств распределений.

Это не покрывает многообразия случайных величин, встречаемых на практике. Корректное применение критериев согласия часто приводит (и должно приводить) к отклонению гипотез о принадлежности выборки удобному и привычному закону распределения, например нормальному, так как за­коны реальных случайных величин, являющиеся следствием многочисленных причин, сложнее тех моделей, которые обычно используют для их описания. Следовательно, и модели должны быть более сложными.

Целью первичной обработки экспериментальных наблюдений обычно является выбор закона распределения, наиболее хорошо описывающего случайную величину, выборку которой наблюдают. Насколько хорошо наблюдаемая выборка описывается теоретическим законом, проверяют с использованием различных критериев согласия. Целью проверки гипотезы о согласии опытного распределения с теоретическим является стремление удостовериться в том, что данная модель теоретического закона не противоречит наблюдаемым данным и использование ее не приведет к существенным ошибкам при вероятностных расчетах. Некорректное использование критериев согласия может приводить к необоснованному принятию (чаще всего) или необоснованному отклонению проверяемой гипотезы.

Допустим, на основании материала выборки следует проверить гипотезу H₀ о равенстве законов распределения. Для проверки такой гипотезы необходима контрольная величина T, которой является соответствующим образом выбранная н приспособленная к задаче функция выборки. По заданному уровню надежности б (чаще всего выбирается ) определяется область B, так называемая критическая область, удовлетворяющая условию

(132)

Область B можно найти практически, если известно распределение (или по меньшей мере асимптотическое распределение) контрольной величины T.

Метод проверки состоит в следующем. Производится выборка, которая дает частное значение t контрольной величины T. Если , т.е. если осуществляется событие, имеющее очень малую вероятность б, то от гипотезы H₀ отказываются. Если t не лежит в B, то можно заключить, что данные наблюдения не противоречат принятой гипотезе.

Ошибочное решение, когда гипотеза H₀ отвергается, хотя она и верна, называют ошибкой первого рода. Чем меньше б, тем меньше вероятность того, что совершается ошибка первого рода.

Ошибочное решение, когда гипотеза H₀ не отвергается, хотя она неправильна, называют ошибкой второго рода. Если б задано, то, согласно условию (132), критическую область B можно выбрать бесконечно многими способами. Ее выбирают так, чтобы вероятность допустить ошибку второго рода была по возможности наименьшей.

Критерии, при помощи которых проверяют, удовлетворяет ли рассматриваемая случайная величина X заданному закону распределения . Они называются критериями согласия. Критерий согласия служит для проверки гипотезы H₀ о том, что , где - функция распределения X, a - заданное (гипотетическое) распределение.

Область значений случайной величины X делится на конечное число непересекающихся множеств (так называемых классов) Д₁, …,Д_k. При непрерывномX множества Д_i являются промежутками, при дискретном X - группами возможных значений X. Пусть р_i, есть "теоретическая вероятность" того, что X попадает в Д_i, если гипотеза H₀ верна. Если , то

(133)

Теперь из X производится выборка (X₁, …,X_n) объема n. Пусть М_i - число значений выборки в Д_i. Тогда

Разбиение на классы довольно произвольно. Количество интервалов разбиения определяется по формуле Стерджесса (1):

где n - число измерений.

Для суточного графика с числом измерений

В рекомендациях [4] также указано, что "оптимальное" значение k зависит не только от объема выборки, но и от вида закона распределения и от способа группирования.

При асимптотически оптимальном группировании относительно скалярного параметра при 10, 11 интервалах в группированной выборке сохраняется около 98% информации, при оптимальном группировании относительно вектора параметров (два параметра) для 15 интервалов - около 95%. Дальнейшее увеличение числа интервалов существенного значения не имеет.

Окончательно принимаем

Контрольная величина равна

(134)

В предположении, что гипотеза H₀ верна, X имеет асимптотическое -распределение с степенями свободы. Если производится оценка r параметров, то остается только степеней свободы. Так как есть мера отклонения истинного распределения от гипотетического, то гипотеза отвергается, если значение, вычисленное по конкретной выборке согласно формуле (134), превышает определенное критическое значение. Это критическое значение для заданного уровня значимости б и степеней свободы находят из справочных данных (таблица 1.2.2.7 [18]) или вычисляют на ЭВМ как квантиль -распределения.

Рассмотрим гипотезу о нормальном распределении несимметрии по нулевой последовательности на шинах НН трансформатора. Следовательно, гипотетическое распределение имеет плотность

(135)

которая содержит два неизвестных параметра a и у.

По выборке из 1440 значений были вычислены наиболее правдоподобные оценки для a и у, т.е. среднее значение и стандартное отклонение соответственно:

Таким образом, функция распределения , используемая для проверки, имеет плотность

(136)

При помощи измерительного прибора было проведено 1440 измерений средних за минуту значений несимметрии. Коэффициент несимметрии по нулевой последовательности изменялся в диапазоне от 0,26% до 2,35%. Этот интервал разделен на 15 промежутков, которые даны в таблице 27.

Графики функции распределения и плотности вероятности изображены на рисунке 61. Таблица 27 содержит все данные, необходимые для расчета.

а)

б)

Рисунок 61 - Нормальное распределение:

а) функция распределения; б) плотность вероятности.

Таблица 27 - Расчет величины

Итак, Для уровня значимости и числа степеней свободы находим квантиль -распределения:

Так как вычисленное меньше, то гипотеза о нормальной распределённости несимметрии по нулевой последовательности не противоречит материалу наблюдений.

Приложение 5

Расчет линейной регрессии двух величин

Если дано распределение системы двух случайных величин X и Y, то линейной регрессиейYотносительноX называется функция вида

(137)

приближенно представляющая статистическую зависимость Y от X.

Величина называется коэффициентом регрессии. Коэффициент вычисляется следующим образом:

(138)

При этом с есть коэффициент корреляции X и Y:

(139)

Где m_XY - эмпирическая ковариация, вычисляемая как

(140)

- несмещенные средние квадратические отклонения величин X иY, вычисляемые как

(141)

Коэффициент корреляции с измеряет качество "наилучшего" линейного приближения.

Рассчитаем коэффициенты регрессии и корреляции для суточного потребления электроэнергии и потерь в течение 40-дневного цикла. Примем в качестве переменной X суточное потребление электроэнергии (кВт•ч), в качестве переменной Y суточные потери (кВт•ч).

В таблицу 31 сведены исходные данные и расчетные величины.

Таблица 31 - Расчет коэффициентов регрессии

Средние значения равны

Квадраты несмещенных средних квадратических отклонений равны

Ковариация:

Коэффициент корреляции:

Коэффициент корреляции близок к единице, что свидетельствует о хорошей аппроксимации линейной функцией опытных данных.

Коэффициент регрессии:

Уравнение линейной регрессии:

(142)

Диаграмма с нанесенными опытными данными и линией регрессии изображена на рисунке 62.

Рисунок 62 - Опытные данные и линия регрессии

Размещено на Allbest.ru