Politechnika Czstochowska Wydzia Elektryczny Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych

  • Slides: 23
Download presentation
Politechnika Częstochowska Wydział Elektryczny Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do oceny wpływu pracy odbiorników nieliniowych

Politechnika Częstochowska Wydział Elektryczny Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do oceny wpływu pracy odbiorników nieliniowych na jakość energii elektrycznej dr inż. Marek Gała Kraków, 16 grudnia 2010 r.

Pojęcie jakości energii elektrycznej Od wielu lat, w krajach rozwiniętych, energia elektryczna dawno już

Pojęcie jakości energii elektrycznej Od wielu lat, w krajach rozwiniętych, energia elektryczna dawno już przestała być postrzegana wyłącznie w kategoriach ilościowych jako wielkość fizyczna, lecz skupia na sobie uwagę równie często z powodów jej oceny w kategoriach standardów jakościowych. Podobnie jak każdy inny produkt, również energia elektryczna jest efektem procesu wytwórczego i jako taki produkt podlega ocenie i standaryzacji. Jakość energii elektrycznej jest pojęciem określającym przydatność energii elektrycznej do zasilania odbiorników i wyraża się poprzez wartości liczbowe określonych parametrów elektrycznych (wyrażanych najczęściej dla napięcia w postaci jego wartości i odchylenia, częstotliwości, asymetrii oraz kształtu napięcia) oraz wskaźników opisujących proces jej dostarczania do odbiorcy w normalnych warunkach pracy (czyli bez uwzględnienia skutków działania sił natury, ingerencji osób trzecich oraz władz administracyjnych) z uwzględnieniem występowania zaburzeń przewodzonych.

Metody lokalizacji źródeł wyższych harmonicznych Obecnie za najbardziej miarodajną ze wszystkich sposobów lokalizacji źródeł

Metody lokalizacji źródeł wyższych harmonicznych Obecnie za najbardziej miarodajną ze wszystkich sposobów lokalizacji źródeł wyższych harmonicznych uważana jest tzw. „metoda impedancyjna” zaproponowana przez Xu, która pozwala na dokonanie oceny udziału dostawcy i odbiorcy energii w całkowitym odkształceniu napięcia w PWP, powodowanym istnieniem wyższych harmonicznych. Uproszczony model układu elektroenergetycznego stanowiący reprezentację dostawcy oraz odbiorcy energii elektrycznej na potrzeby analizy wpływu stron kontraktu na zawartość wyższych harmonicznych w węźle PWP [Xu_00, Xu_03]

Metody lokalizacji źródeł wyższych harmonicznych W celu wyznaczenia udziału poszczególnych stron kontraktu w ostatecznej

Metody lokalizacji źródeł wyższych harmonicznych W celu wyznaczenia udziału poszczególnych stron kontraktu w ostatecznej wartości prądu In PWP w węźle PWP, dokonuje się zastąpienia modelu układu odpowiadającą mu modyfikacją w oparciu o twierdzenie Nortona: Zmodyfikowany schemat układu elektroenergetycznego ilustrujący udział poszczególnych stron kontraktu w zaburzeniu prądu in PWP powodowanym zjawiskiem generowania wyższych harmonicznych [Xu_00, Xu_03] Wartość płynącego prądu w torze pomiędzy dostawcą oraz odbiorcą energii określa się zgodnie z zasadą superpozycji:

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach związanych z oceną intensywności zaburzeń elektromagnetycznych Wykorzystanie sztucznych

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniach związanych z oceną intensywności zaburzeń elektromagnetycznych Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do estymacji prądu płynącego w obwodzie zasilającym odbiorcę nieliniowego [Maz_05]

Cel pracy badawczej Za cel pracy badawczej przyjęto: opracowanie neuronowej metody estymacji wartości chwilowych

Cel pracy badawczej Za cel pracy badawczej przyjęto: opracowanie neuronowej metody estymacji wartości chwilowych napięcia w węźle wspólnego przyłączenia odbiorców nieliniowych na potrzeby realizacji oceny jakości energii elektrycznej, determinowanej stopniem zaburzeń pochodzących od strony dostawcy energii elektrycznej oraz charakterem i intensywnością pracy wszystkich odbiorców zasilanych poniżej punktu PWP.

Metoda neuronowa estymacji napięcia w punkcie wspólnego przyłączenia Model sieci elektroenergetycznej zasilającej dwóch odbiorców

Metoda neuronowa estymacji napięcia w punkcie wspólnego przyłączenia Model sieci elektroenergetycznej zasilającej dwóch odbiorców nieliniowych oddziaływujących na jakość energii elektrycznej punkcie wspólnego przyłączenia PWP [oprac. wł. ] Idea wydzielania odbiorców na: pojedynczego odbiorcę oraz odbiorcę skupionego. Model sieci elektroenergetycznej zasilającej odbiorniki nieliniowe Z O 1 i ZO 2 oraz odbiornik nieliniowy ZO 0 znajdujący się powyżej punktu PWP [oprac. wł. ]

Metoda neuronowa estymacji napięcia w punkcie wspólnego przyłączenia Zmiana wartości wskaźnika MSE u. PWP

Metoda neuronowa estymacji napięcia w punkcie wspólnego przyłączenia Zmiana wartości wskaźnika MSE u. PWP uzyskana dla sieci 10–Nl– 2 dla elementów zbiorów danych uczących oraz testujących zarejestrowanych w układzie modelowym [oprac. wł. ] Widok neuronowej sieci jednokierunkowej o architekturze 10–Nl– 2 [oprac. wł. ]

Metoda neuronowa estymacji napięcia w punkcie wspólnego przyłączenia ^ Zmiana błędu estymacji u wartości

Metoda neuronowa estymacji napięcia w punkcie wspólnego przyłączenia ^ Zmiana błędu estymacji u wartości podczas chwilowych napięciasieci u. PWPneuronowej dla sieci neuronowej Przykładowe wyniki testowania 10– 10– 2 PWPuzyskane dla zbioru danych testowych zarejestrowanych w układach [oprac wł. ] dla elementów zbioru testującego [oprac. modelowych wł. ]

Pomiar i akwizycja danych pomiarowych na potrzeby zastosowania neuronowej metody estymacji napięcia Schemat sieci

Pomiar i akwizycja danych pomiarowych na potrzeby zastosowania neuronowej metody estymacji napięcia Schemat sieci dystrybucyjnej zasilającej piece indukcyjne zainstalowane w zakładzie przemysłowym, odbiorniki trakcyjne PKP oraz odbiorców komunalno-bytowych, niewielkie podmioty usługowo-produkcyjne i administracyjno-biurowe [oprac. wł. ]

Pomiar i akwizycja danych pomiarowych na potrzeby zastosowania neuronowej metody estymacji napięcia

Pomiar i akwizycja danych pomiarowych na potrzeby zastosowania neuronowej metody estymacji napięcia

Zastosowanie neuronowej metody estymacji napięcia w sieci dystrybucyjnej zasilającej odbiorniki nieliniowe Uzyskany w wyniku

Zastosowanie neuronowej metody estymacji napięcia w sieci dystrybucyjnej zasilającej odbiorniki nieliniowe Uzyskany w wyniku realizacji prac pomiarowo-rejestracyjnych zbiór danych pomiarowych posłużył do wyodrębnienia zbioru danych uczących Xucz zawierającego następujące katalogi informacji: ü zbiór danych wyjściowych uczących: ü zbiór danych wejściowych uczących: Uproszczony schemat prezentujący sposób uczenia neuronowego estymatora napięcia w punkcie PWP [oprac. wł. ]

 UL 1 UL 2 UL 3 V Zastosowanie neuronowej metody estymacji napięcia w

UL 1 UL 2 UL 3 V Zastosowanie neuronowej metody estymacji napięcia w sieci dystrybucyjnej zasilającej odbiorniki nieliniowe Nr próbki Wartości chwilowe napięć fazowych u. PWP L 1÷u. PWP L 3 [oprac. wł. ]

Zastosowanie neuronowej metody estymacji napięcia w sieci dystrybucyjnej zasilającej odbiorniki nieliniowe Wyniki uzyskane dla

Zastosowanie neuronowej metody estymacji napięcia w sieci dystrybucyjnej zasilającej odbiorniki nieliniowe Wyniki uzyskane dla rzeczywistego napięcia u. PWP oraz napięcia estymowanego ˆ u. PWP przez sieć neuronową 30– 10– 5– 2 dla zbioru danych testowych [oprac. wł. ]

Zjawisko przenikania wyższych harmonicznych prądu Uproszczony jednofazowy schemat sieci elektroenergetycznej zasilającej odbiorniki nieliniowe Schemat

Zjawisko przenikania wyższych harmonicznych prądu Uproszczony jednofazowy schemat sieci elektroenergetycznej zasilającej odbiorniki nieliniowe Schemat zastępczy układu określony dla składowej podstawowej Uproszczony schemat zastępczy układu określony dla wyższych harmonicznych

Estymacja wyższych harmonicznych prądu nieliniowego odbiorcy skupionego w przypadku wirtualnego wyłączenia sąsiedniego odbiorcy nieliniowego

Estymacja wyższych harmonicznych prądu nieliniowego odbiorcy skupionego w przypadku wirtualnego wyłączenia sąsiedniego odbiorcy nieliniowego Uwzględnienie zmian intensywności zaburzeń elektromagnetycznych zawartych w prądzie i. O 2 pochodzących od wyłączanego w sposób wirtualny analizowanego odbiorcy zostało zrealizowane również z wykorzystaniem sieci neuronowych. Dokonano wyboru następujących elementów będących zbiorem danych uczących: Uproszczony schemat prezentujący sposób uczenia neuronowego estymatora widma wyższych harmonicznych odkształconego prądu i. O 2 [oprac. wł. ]

 IO 2 L 1 IO 2 L 2 IO 2 L 3 A

IO 2 L 1 IO 2 L 2 IO 2 L 3 A Estymacja wyższych harmonicznych prądu nieliniowego odbiorcy skupionego w przypadku wirtualnego wyłączenia sąsiedniego odbiorcy nieliniowego Nr próbki Wartości chwilowe prądów i. O 2 L 1÷i. O 2 L 3 [oprac. wł. ]

Estymacja wyższych harmonicznych prądu nieliniowego odbiorcy skupionego w przypadku wirtualnego wyłączenia sąsiedniego odbiorcy nieliniowego

Estymacja wyższych harmonicznych prądu nieliniowego odbiorcy skupionego w przypadku wirtualnego wyłączenia sąsiedniego odbiorcy nieliniowego Wyniki uzyskane dla rzeczywistego prądu i. O 2 oraz prądu estymowanego ˆi. O 2 przez sieć neuronową 24– 12– 6– 2 dla zbioru danych testowych [oprac. wł. ]

Ocena jakości energii elektrycznej w węźle PWP podczas wirtualnego wyłączenia odbiorcy nieliniowego Estymacja napięcia

Ocena jakości energii elektrycznej w węźle PWP podczas wirtualnego wyłączenia odbiorcy nieliniowego Estymacja napięcia w węźle PWP podczas wirtualnego wyłączenia odbiorcy nieliniowego Z O 1, połączona z jednoczesną oceną jakości energii elektrycznej w stanie wirtualnego wyłączenia oraz w stanie rzeczywistej pracy odbiorcy przemysłowego Z O 1 [oprac. wł. ]

Ocena jakości energii elektrycznej w węźle PWP podczas wirtualnego wyłączenia odbiorcy nieliniowego

Ocena jakości energii elektrycznej w węźle PWP podczas wirtualnego wyłączenia odbiorcy nieliniowego

Ocena jakości energii elektrycznej w węźle PWP podczas wirtualnego wyłączenia odbiorcy nieliniowego Wyniki uzyskane

Ocena jakości energii elektrycznej w węźle PWP podczas wirtualnego wyłączenia odbiorcy nieliniowego Wyniki uzyskane dla rzeczywistego napięcia u. PWP oraz napięcia estymowanego ˆ u. PWP przez sieć neuronową dla zbioru danych testowych [oprac. wł. ]

Wnioski ü opracowana neuronowa metoda estymacji napięcia pozwala na określenie wartości chwilowych napięcia w

Wnioski ü opracowana neuronowa metoda estymacji napięcia pozwala na określenie wartości chwilowych napięcia w analizowanym węźle sieci elektroenergetycznej w zależności od charakteru oraz intensywności pracy analizowanego odbiorcy, tzw. odbiorcy skupionego oraz pracy samego systemu elektroenergetycznego; ü wykazano, iż maksymalny błąd względny uzyskany podczas wyznaczania wartości estymowanej napięcia chwilowego ûPWP nie przekracza 3, 5 %, natomiast uzyskana dokładność podczas określania wartości poszczególnych parametrów opisujących jakość energii elektrycznej jest istotnie lepsza, np. dla wskaźnika THD û PWP wartość błędu bezwzględnego wyniosła 0, 15 %; ü dysponowanie wartościami chwilowymi napięć w analizowanym węźle pozwala na przeprowadzenie kompleksowej oceny jakości energii elektrycznej w zależności od charakteru pracy danego odbiorcy nieliniowego; ü zastosowanie opisanej metody w rzeczywistych układach elektroenergetycznych pozwala na określenie stopnia odkształcenia napięcia w PWP oraz pozostałych wskaźników opisujących jakość energii elektrycznej (stopień asymetrii, wahania napięcia, etc. ) podczas tzw. wirtualnego wyłączenia analizowanego odbiorcy nieliniowego, co prowadzi do wyznaczenia jego indywidualnego wpływu w całkowitej degradacji napięcia w analizowanym węźle systemu elektroenergetycznego.

Dziękuję za uwagę

Dziękuję za uwagę