Розробка вимірювальної системи та програмного продукту для збору та аналізу параметрів якості електроенергії

Abstract

В реальних умовах експлуатації електричних мереж виникають режими, що характеризуються відхиленням своїх параметрів від номінальних значень. Особливо важливими з точки зору експлуатації електричного обладнання є відхилення амплітуди та частоти напруги мережі живлення. Допустимі та граничні значення відхилення цих параметрів нормуються у відповідності з державними стандартами. Для розрахунку основних параметрів якості електроенергії недостатньо знати тільки методи їх розрахунку. Для визначення напруги та частоти основної гармоніки потрібні додаткові алгоритми. Таким алгоритмом є дискретне перетворення Фур’є. Даний алгоритм створений для проведення аналізу сигналів. Але цей алгоритм не знайшов широкого застосування при розрахунках коефіцієнтів Фур’є у сучасних програмних комплексах. Причиною є значна витрата часу та ресурсів комп’ютера на визначення коефіцієнтів Фур’є, що зменшує привабливість такого підходу. У зв’язку з цим, доцільно використовувати алгоритм швидкого перетворення Фур’є. Цей алгоритм використовує властивості періодичності тригонометричної функції, що дозволяє скоротити кількість операцій множення. Результати використання алгоритму швидкого перетворення Фур’є є аналогічними дискретному, але кількість операцій необхідна для обчислення в рази менша. Разом з тим алгоритми швидкого та дискретного перетворення Фур’є можуть давати досить значну похибку у визначенні оцінки частоти. Дане відхилення пов’язане з кратністю часу між вимірами сигналу та його періоду. У випадку коли період аналогового сигналу не кратний відстані між вимірами дискретизованого сигналу, для зменшення похибки у визначенні частоти основного сигналу необхідно використовувати додатковий метод Квіна. У зв’язку з цим розробка алгоритмів та програмного комплексу для автоматизованих вимірювальних систем показників якості електричної енергії з використанням цифрових приладів збору та обробки даних у реальному часі є актуальною задачею.

In the real operating conditions of electrical networks, there are modes of operation characterised by deviations of their pa rameters from their nominal values. Of particular importance for the operation of electrical equipment are variations in the amplitude and frequency of the supply voltage. The permissible and limit deviations of these parameters are regulated in accordance with national standards. To calculate the main power quality parameters it is not sufficient to know only the methods of their calculation. Additional algorithms are needed to determine fundamental harmonic voltages and frequencies. Such a method is the discrete Fourier transform. This algorithm is desi gned for signal analysis. However, this algorithm was not widely used in calculating Fourier coefficients in modern software packages. The reason is that it takes much time and computer resources to determine the Fourier coefficients which reduces the attractiveness of this approach. For this reason, it is advisable to use the fast Fourier transform algorithm. This algorithm uses the periodicity properties of the trigonometric function, which allows reducing the number of multiplication operations. The results of using the fast Fourier transform algorithm are similar to the discrete Fourier algorithm, but the number of operations required for calculation is several times less. At the same time, fast and discrete Fourier transform algorithms can give quite a significant error in determining the frequency estimate. This deviation is related to multiplicity of time between signal measurements and its period. If the period of the analogue signal is a multiple of the sampled signal measurement distance, an additional Quin method must be used to reduce the error in determining the frequency of the main signal. In this regard, the development of algorithms and software complex for automated measurement systems of electrical power quality indicators using digital data acquisition and processing devices in real time is an urgent task.