CC BY
13
использовать для питания аналоговых схем системы, а два других используются для питания цифровых схем. LDO (LowDropOut) стабилизатор имеет низкий ток покоя и широкий диапазон входных напряжений, что позволяет продлить время работы устройств с батарейным питанием. При этом уровень подавления помех по питанию LDO при частотах до 10 кГц превышает 60 дБ.
В качестве АЦП планируется использовать AD7767-2 высокопроизводительный 24-разрядный аналого-цифровой преобразователь последовательного приближения, работающий от одного источника питания VDD. Производительность AD7767-2 - 32 kSPS. Данные 24-разрядные АЦП с низким энергопотреблением имеют универсальный порт последовательного интерфейса, который используется для подключения к процессору по интерфейсу SPI. На вывод VREF аналого-цифрового преобразователя AD7767 подается напряжение, которое генерируется малошумным источником опорного напряжения ADR445. Выход этого источника не требует дополнительного буфера, однако необходимо использовать сеть пассивных фильтров между выводом Vout ADR445 и выводом Vref AD7767. Конденсатор на выходе ADR445 стабилизирует выходное опорное напряжение. Последовательный резистор, соединенный вместе с конденсаторами с другими номиналами, работает как фильтр нижних частот. В качестве приёма передатчика рекомендуется использовать схему, работающую с интерфейсом RS-485. Данный интерфейс позволит обеспечить передачу со скоростью до 10 мбит/сек на расстояние до 1200 метров, а дифференциальный способ передачи данных позволит достичь желаемой помехоустойчивости сигнала, получаемого с устройства преобразования [3].
Данные решения позволят разрабатывать устройства преобразования и передачи информации, получаемой с гидроакустического преобразователя, необходимого для уменьшения уровня шумов, накладываемого на сигнал гидроакустических приёмников и для возможности передачи полезной информации на большое расстояние. Кроме того, выбранная элементная база позволит при достаточно большой производительности добиться компактности устройства и невысокой стоимости. Следует отметить, что задачи, которые способно решать данное устройство, не ограничены только гидроакустикой. Выбранная микроэлектронная база позволяет гибко настраивать устройство для его использования в других областях цифровой обработки сигналов.
Литература
1. Лосев Г. И. Применение и оптимизация стороннего бесплатного программного обеспечения на процессорах семейства BlackFin. // Наука, техника и образование, 2015. № 12 (18).
2. ADSP-BF504-BF504F-BF506F DATA Sheet Rev. B; [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.analog.eom/en/products/processors-dsp/blackfm/adsp-bf504f.html#product-overview (дата обращения 17.05.2016).
3. AD7767: 24-Bit, 8.5 mW, 109 dB, 128 kSPS/64 kSPS/32 kSPS ADCs Data Sheet. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.analog.com/media/en/technical-documentation/data-sheets/AD7767.pdf. (дата обращения: 17.05.2016).
Метод определения оптимального резерва электроэнергии ГАЭС для выравнивания графика ВЭС Гемалмазян Д. А.
Гемалмазян Дереник Агаронович / Gemalmazyan Овгвтк Agaronovich — аспирант, ЗАО «Научно-исследовательский институт энергетики», г. Ереван, Республика Армения
Аннотация: в статье представлен метод определения оптимального резерва электроэнергии ГАЭС для выравнивания графика ВЭС. Представлены пример суточного графика электроэнергии выработки комплекса ВЭС-ГАЭС и стратегия выравнивания графика.
Ключевые слова: ветровая электростанция, гидроаккумулирующая электростанция, оптимальный запас, выравнивания графика.
На основании анализа результатов мониторинга ветров в Республике Армения [1] можно сделать вывод, что скорость ветра в Армении не имеет постоянного доминирующего значения. Значит график выработки ветровой электростанции (ВЭС) тоже будет иметь переменный характер. Это делает необходимой реализацию мер, которые позволят максимально выравнивать график выработки ВЭС. Для примера рассмотрена площадка в районе горного перевала Карахач, на которой планируется строительство ВЭС Карахач с номинальной мощностью 200 МВт. Исследования показывают, что средняя скорость ветра в этой местности на высоте 50 м от земли составляет 8.2 м/с.
Чтобы выровнять график выработки ВЭС, рассмотрена возможность применения гидроаккумулирующей электростанции (ГАЭС). Основная задача - определить оптимальную мощность ГАЭС при имеющихся данных производительности ВЭС.
Используя результаты мониторинга, можно определить объем электроэнергии, которая может производиться в дневное и ночное время, а также объем электроэнергии, которая необходима для выравнивания графика.
По разработаной стратегии планируется пополнять верхний резервуар в промежутке 23:00-07:00, то есть в это время ГАЭС будет работать в насосном режиме, а в промежутке 07:00-23:00 ГАЭС будет работать в генераторном режиме так, чтобы выравнивать график выработки ВЭС. Поскольку время работы ГАЭС в насосном и в генераторном режимах не меняется, то есть время пополнения резервуара ГАЭС строго периодичено, то предлагается воспользоваться моделью пополнения запасов [2] с фиксированным периодом. В этой модели промежуток между пополнениями запаса фиксирован и строго периодичен и не зависит от спроса (потребления) в предыдущем периоде или от прогнозируемого спроса в будушем.
Обозначим время между пополнениями запаса, с 07:00 до 23:00, Т = 1 6 часов или 2/3 суток, а время пополнения запаса, с 23:00 до 07:00, 1 = 8 часов или 1/3 суток. Таким образом, планируемый в данной модели период равен Т + I , что состовляет 1 сутки. Если прогнозируемый среднесуточный спрос на планируемый период равен W, стандартное отклонение ежедневного спроса Б, а приемлемый риск возникновения дефицита за этот период принять равным А, то, очевидно, что необходимый на этот период времени запас равен спросу за Т + I плюс безопасный резерв.
На рисунке 1 представлен пример суточного графика выработки электроэнергии комплекса ВЭС-ГАЭС.
Р| |
23 01 23456789 10 *1 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24(00:00)
Рис. 1. Пример суточного графика выработки электроэнергии комплекса ВЭС-ГАЭС
чь вырабатываемая электроэнергия ВЭС с 23:00 до 07:00,
Wвэc вырабатываемая электроэнергия ВЭС с 07:00 до 23:00,
электроэнергия для выравнивания графика с 07:00 до 23:00,
^^сеп,потребление электроэнергия с сетей (23:00-07:00):
В ночное время ГАЭС работает в насосном режиме, используя электраэнергию ВЭС Шночь и при необходимости потрбляет электраэнергию с сетей, чтобы пополнить верхний резервуар, а днем ГАЭС работает в генераторном режиме вырабатывая электраэнергию Wвыр и выравнивает график ВЭС.
^ночь и WВЭС можно определить из результатов мониторинга, а Wвыр определяется из уравнения (1)
WвЫр = 16*РМакс - Wвэc (1)
где: Wвыр - объем электроэнергии, необходимой для выравнивания графика с 07:00 до 23:00; Рмакс - максимальное значение электроэнергии с 07:00 до 23:00;
ш
га
ШВЭс - вырабатываемая электраэнергия ВЭС с 07:00 до 23:00:
В табл. 1 представлена необходимая суточная электроэнергия для выравнивания графика ВЭС за 1 год в МВтЧ.
Таблица 1. Необходимая суточная электроэнергия для выравнивания графика ВЭС
Янв. Февр Март Апр. Май Июнь Июль Авг. Сент. Окт. Нояб Дек.
1 757 191 348 729 661 550 948 450 185 246 467 116
2 415 218 504 1014 530 533 688 392 334 117 175 450
3 295 123 346 595 663 847 587 189 561 588 278 324
4 411 448 286 716 619 540 599 930 451 187 229 200
5 141 560 62 461 584 658 856 719 456 197 494 155
6 456 628 382 531 461 902 744 562 268 381 543 237
7 265 453 183 896 661 556 168 594 502 787 205 317
8 413 386 558 524 611 640 737 766 738 395 305 246
9 287 176 437 571 383 731 821 537 692 805 726 492
10 372 506 341 1059 1037 709 726 926 822 858 247 334
11 145 520 387 660 529 992 387 343 406 698 761 306
12 454 572 263 571 382 187 792 747 904 592 614 487
13 378 427 362 459 572 374 727 368 644 388 547 124
14 436 733 360 427 433 772 609 927 407 490 254 147
15 101 105 760 678 690 628 416 769 467 37 351 425
16 676 429 335 312 257 596 454 703 290 635 489 387
17 220 338 598 350 465 273 612 585 424 642 606 158
18 604 374 499 348 914 715 436 667 634 200 398 73
19 231 298 676 560 743 325 237 398 160 223 505 54
20 444 630 801 386 370 626 407 613 306 533 365 153
21 433 127 475 619 431 644 572 371 532 240 230 491
22 142 458 583 661 436 331 779 931 426 420 168 497
23 319 318 635 810 889 938 579 643 136 151 495 77
24 290 519 541 309 646 508 648 579 329 265 287 441
25 265 571 665 500 773 1014 737 522 509 424 189 283
26 206 817 640 652 701 1132 549 559 505 501 294 154
27 226 552 469 711 624 424 909 603 459 357 525 410
28 110 602 214 913 505 1122 731 390 441 554 130 397
29 423 0 529 1002 361 809 566 416 193 309 223 634
30 95 0 181 358 489 657 403 771 176 403 254 564
31 136 0 443 0 794 0 802 546 0 919 0 576
Сум. 10147 12079 13862 18383 18212 19733 19227 18513 13360 13543 11353 9709
Соответствующие преобразования позволяют представить элементы выборки в виде вариацинного ряда и определить его статистические характеристики. Для обеспечения корректности выбора числа и ширины интервалов вариационного ряда воспользуемся формулой Стерджеса [3]:
т = 1+3.3221п(п) (2) к = ^с^нУт (3), где т - число интервалов, к - ширина интервалов, п - объем (общее число элементов) выборки; ^макс, Шмин соответственно максимальное и минимальное значения элементов выборки. Таким образом, получим, т = 1+3.3221п (365) = 20.599 интервалов к = ^м^минУт = 53 МВтЧ
Примем ' к= 53 МВтЧ, число интервалов т= 22, а также начало первого интервала
Wн1ч = WMИн - 0.5*к = 11 МВтЧ (4), Тогда вариационный ряд примет вид, представленный в табл. 2.
Таблица 2. Статистические характеристики вариационного ряда
i Интервал Середина интервала Щ Эмпирические частоты щ Щ = Wi*nt Vu = (Wf — W)2 * щ v2i = (inWj - InW)2 * il;
1 11 64 38 3 114 598215 19.45
2 64 117 91 7 637 1084160 19.6
3 117 170 144 19 2736 2203485 28.02
4 170 223 197 20 3940 1653676 16.23
5 223 276 250 21 5250 1155268 9.22
6 276 329 303 21 6363 692153 4.65
7 329 382 356 27 9612 446164 2.58
8 382 435 409 39 15951 222592 1.13
9 435 488 462 34 15708 17286 0.08
10 488 541 515 32 16480 29674 0.12
11 541 594 568 31 17608 215892 0.77
12 594 647 621 28 17388 521337 1.71
13 647 700 674 18 12132 646057 1.95
14 700 753 727 20 14540 1175660 3.28
15 753 806 780 15 11700 1309379 3.39
16 806 859 833 8 6664 971351 2.34
17 859 912 886 5 4430 805819 1.82
18 912 965 939 9 8451 1858740 3.93
19 965 1018 992 4 3968 1030030 2.05
20 1018 1071 1045 2 2090 628213 1.18
21 1071 1124 1098 1 1098 376323 0.67
22 1124 1177 1151 1 1151 444158 0.75
п = ^ щ - W = — п ç - J n
365 485 223 0.585
Из приведенной таблицы видно, что среднее арифметическое элементов выборки равно W = 485 МВтЧ. Для проверки соответствия эмпирическкого распределения Fn (W) логнормальному Fin (W) воспользуемся критерием Колмогорова [3, 4], критическое значение которого на уровне значимости а= 0.05 в соответствии со справочными данными равно V05=1.36. Ход и результаты такой проверки приведены в табл. 3.
Таблица 3. Проверки эмпирического распределения
I Ш, щ и>1 = щ/п = + Рщ(УП |Рп (Ш) — Рщ (Ш) 1
1 38 3 0.008 0.008 0 0.008
2 91 7 0.019 0.027 0 0.027
3 144 19 0.052 0.079 0.002 0.07
4 197 20 0.055 0.134 0.067 0.067
5 250 21 0.058 0.192 0.123 0.069
6 303 21 0.058 0.249 0.188 0.061
7 356 27 0.074 0.323 0.317 0.06
8 409 39 0.107 0.43 0.39 0.04
9 462 34 0.093 0.523 0.515 0.008
10 515 32 0.088 0.611 0.625 0.014
11 568 31 0.085 0.696 0.718 0.022
12 621 28 0.077 0.773 0.792 0.019
13 674 18 0.049 0.822 0.85 0.028
14 727 20 0.055 0.877 0.893 0.016
15 780 15 0.041 0.918 0.925 0.007
16 833 8 0.022 0.94 0.948 0.008
17 886 5 0.014 0.953 0.965 0.012
18 939 9 0.025 0.978 0.977 0.001
19 992 4 0.011 0.989 0.986 0.003
20 1045 2 0.005 0.995 0.992 0.003
21 1098 1 0.003 0.997 0.997 0
22 1151 1 0.003 1 1 0
0 = тах(Р„(Ш)-Р1п(Ш)) 0.07
X = Б * /п 1.34
Из табл. 3 следует, что условие Х< Х0.05 выполняется для случая Ры (Ш) , т. е. с эмпирическими данными согласуется гипотеза о логнормальном законе распределения. При этом данный закон распределения описывается следующими числовыми характеристиками [5]:
• Медиана Ме(Ш) = а = Ш = 485 МВтЧ
Б2/
• Математическое ожидание М^) = а* е ' 2 = 575 МВтЧ
• Мода Мо^) = а * е~52 = 342 МВтЧ (5)
• Дисперсия D(W) = с2 = а2е5 (е5 - 1) = 136161 МВтЧ2 а = /ЩШ) = 369 МВтЧ
После вычисления параметров получим
Ш = Ме(Ш) = 485 МВтЧ (6)
и
Б = а = 369 МВтЧ (7) Коэффициент возникновения дефицита
7а = (ШР - Ш)/Б = 1.746 (8) где: 7а - коэффициент возникновения дефицита, ROP - максимальное значение Ш, Ш — средняя суточная вырабатываемая электроэнергия, S - стандартное отклонение Ш.
Тогда оптимальный резерв электроэнергии для выравнивания графика ВЭС получается равной
WonT = W*T + Za*S*Vf = 848 МВтЧ (с 07:00 до 23:00, 16 часов) (9) где: W^ - оптимальный резерв электроэнергии для выравнивания графика ВЭС, Za - коэффициент возникновения дефицита, W — средняя суточная вырабатываемая электроэнергия, S - стандартное отклонение W, Т — период между пополнениями запаса. Выводы
1. Предложен метод, позволяющий оценить оптимальный резерв электроэнергии для выравнивания графика ВЭС.
2. По данным измерения скорости ветра за год определено, что распределение необходимой суточной электроэнергии для выравнивания графика ВЭС подчинено логнормальному закону.
Литература
1. Marjanyan A. H. Wind Power Development in Armenia, February, 2008.
2. Зайцев М. Г., Варюхин С. Е. Методы оптимизации управления и принятия решений. Примеры, задачи, кейсы, 2008.
3. КремерН. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика, 2003. 543 c.
4. Надежность и эффективность в технике. Справочник. Том 2. Математические методы в теории надежности и эффективности, 1987. 280 с.
5. Пугачев В. С. Теория вероятностей и математическая статистика, 1979. 495 c.
Достоинство и недостатки светодиодного освещения Моргунов Д. Н.
Моргунов Денис Николаевич /Morgunov Denis Nikolayevich — аспирант, кафедра электроснабжения железнодорожного транспорта, факультет системы обеспечения движения поездов, Самарский государственный университет путей сообщения, г. Самара
Аннотация: в статье анализируются основные характеристики светодиодных светильников. Рассматриваются варианты исполнения светодиодного освещения. Сопоставляются достоинства и недостатки светодиодной техники.
Ключевые слова: светодиоды, энергосберегающие, филамент, диммирование, пульсация.
Достоинство и недостатки светодиодного освещения
В настоящее время (в 21 век - век электроники и новейших технологий) проблема экономии электроэнергии стоит особенно остро, в жизнедеятельности любой организации и в быту используется огромное количество самых разных электронных устройств (кондиционеры, компьютеры, чайники, микроволновые печи и т.д.). Все они потребляют электроэнергию, причем некоторые - достаточно в большом объеме. Энергопотребление во всем мире постоянно растет, причем быстрыми темпами. Для примера, потребление электроэнергии в нашей стране с 2006 года выросло в 2,5 и ожидается его дальнейшее увеличение.
Главный вопрос, который возникает, состоит в том, что выгоднее: увеличение генерирующих мощностей или снижение потребления электроэнергии.
И однозначно все приходят к выводу, что экономически выгодно и целесообразно не создание новых мощностей (строительство электростанций, ЛЭП - что тоже будет необходимо в будущем), а ведение политики на создание мероприятий экономии электроэнергии. Немалая часть, а именно на нужды освещения, в Российской Федерации ежегодно расходуется около 12% от общего объема электропотребления в стране. Если брать офисные помещения, то эта цифра (в рамках отдельного здания) увеличивается 40 - 60 %. Поэтому одним из путей решения является применение энергосберегающих технологий в освещении.
Существует несколько вариантов исполнения энергосберегающих приборов освещения:
1. Самыми распространенными на сегодняшний день являются компактные люминесцентные энергосберегающие лампы. У такой лампы имеется ряд плюсов и минусов. Наиболее большим минусом конечно же является наличие опасных веществ - ртуть.
2. Менее знакомы индукционные лампы. Свечение происходит благодаря электромагнитной индукции в газе, заполняющем лампу. Для получения светового излучения используется комбинация трех физических процессов - электромагнитной индукции, электрического разряда в газе, свечения люминофора при взаимодействии с газом. Индукционная лампа содержит твердотельную ртуть, что
