Аннотация:

Электромобили все чаще используются в транспортном секторе развитых стран. Это связано с экологическими и экономическими преимуществами, которые они предлагают по сравнению с автомобилями с двигателями внутреннего сгорания. Понимание архитектуры их зарядных устройств, характеристик и различий между ними чрезвычайно важно для исследователей и инженеров, занимающихся разработками в этой области. Цель: всесторонний обзор зарядных станций и применяемых в них технологий, широко востребованных специалистами. Тем не менее текущие обзорные статьи в основном ориентированы на конкретный аспект темы, не предоставляя целостного обзора аргументов, проблем и технологий, связанных с проектированием зарядных станций для электромобилей. Кроме того, в некоторых исследовательских статьях представлено лишь ограниченное сравнение между специальными типами этих зарядных устройств, что исключает общее понимание свойств и связанных с ними рабочих характеристик базовых схем преобразователей. Методы: в статье представлен обширный обзор станций и технологий быстрой зарядки электромобилей. Обзор расширен, чтобы объединить топологии зарядных устройств, а также общие проблемы проектирования и технологии зарядки, представленные в литературе. Кроме того, включены актуальные темы, чтобы пролить свет на предстоящее направление исследований в этой области и возможные достижения. Что еще более важно, в статье проведено всестороннее сравнение между некоторыми из наиболее распространенных зарядных устройств для электромобилей на основе рабочих характеристик встроенных в них преобразователей энергии. Результаты: проведено сравнение зарядных устройств электромобилей на основе компьютерных моделей, построенных в среде MatLab/SIMULINK, результаты проанализированы и оценены. На основании оценки основных характеристик даны рекомендации по использованию конкретной архитектуры при разработке зарядной станции для электромобилей, соответствующей российским и мировым стандартам.

Ключевые слова: зарядное устройство для электромобилей, топологии преобразователей, выпрямители, зарядная станция.

Сведения об авторах:

Джассим Хайдер Майтам (Екатеринбург, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Электропривод и автоматизация промышленных установок» Уральского энергетического института Уральского федерального университета им. первого Президента России Б.Н. Ельцина (620002, Екатеринбург, ул. Мира, 19, e-mail: khdzhassim@urfu.ru).

Зюзев Анатолий Михайлович (Екатеринбург, Российская Федерация) – доктор технических наук, доцент кафедры «Электропривод
и автоматизация промышленных установок» Уральского энергетического института Уральского федерального университета им. первого Президента России Б.Н. Ельцина (620002, Екатеринбург, ул. Мира, 19, e-mail: a.m.zyuzev@urfu.ru).

Костылев Алексей Васильевич (Екатеринбург, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Электропривод и автоматизация промышленных установок» Уральского энергетического института Уральского федерального университета им. первого Президента России Б.Н. Ельцина (620002, Екатеринбург, ул. Мира, 19, e-mail: a.v.kostylev@urfu.ru).

Мудров Михаил Валентинович (Екатеринбург, Российская Федерация) – кандидат технических наук кафедры «Электропривод и автоматизация промышленных установок» Уральского энергетического института Уральского федерального университета им. первого Президента России Б.Н. Ельцина (620002, Екатеринбург, ул. Мира, 19,
e-mail: m.v.mudrov@urfu.ru).

Хабаров Андрей Игоревич (Екатеринбург, Российская Федерация) – кандидат технических наук кафедры «Электропривод и автоматизация промышленных установок» Уральского энергетического института Уральского федерального университета им. первого Президента России Б.Н. Ельцина (620002, Екатеринбург, ул. Мира, 19, e-mail: tempaih@yandex.ru).

Список литературы:

1.  Aretxabaleta I. et al. High-voltage stations for electric vehicle fast-charging: trends, standards, charging modes and comparison of unity power-factor rectifiers. IEEE Access. IEEE, 2021.

2.  M. Safayatullah et al. A Comprehensive Review of Power Converter Topologies and Control Methods for Electric Vehicle Fast Charging Applications. IEEE Access. IEEE, 2022.

3.  MacInnis B., Krosnick J. Climate Insights 2020: Electric
Vehicles, 2020.

4.  Fried T., Welle B., Avelleda S. Steering a Green, Healthy and Inclusive Recovery through Transport. World Resour. Inst. Washington, DC, USA, 2021.

5.  Khalid M.R. et al. Experimental validation of off board EV charging station with reduced active switch count. Int. J. Energy Res. Wiley Online Library, 2022, vol. 46, no. 12, pp. 16929-16948.

6.  Bibra E.M. et al. Global EV Outlook 2021: Accelerating Ambitions Despite the Pandemic, 2021.

7.  Hannan M.A. et al. State-of-the-art and energy management system of lithium-ion batteries in electric vehicle applications: Issues and recommendations. Ieee Access. IEEE, 2018, vol. 6, pp. 19362-19378.

8.  Bohn T., Chaudhry H. Overview of SAE standards for plug-in electric vehicle. 2012 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies (ISGT). IEEE, 2012, pp. 1-7.

9.  Khaligh A., D’Antonio M. Global trends in high-power on-board chargers for electric vehicles. IEEE Trans. Veh. Technol. IEEE, 2019,
vol. 68, no. 4, pp. 3306-3324.

10.  Krishna G. Understanding and identifying barriers to electric vehicle adoption through thematic analysis. Transp. Res. Interdiscip. Perspect. Elsevier, 2021, vol. 10, 100364 p.

11.  Council N.R. Overcoming barriers to deployment of plug-in electric vehicles. National Academies Press, 2015.

12.  Gonçalves J.T. et al. Hybrid three-phase rectifiers with active power factor correction: A systematic review. Electronics. MDPI, 2021,
vol. 10, no. 13, 1520 p.

13.  Aggeler D. et al. Ultra-fast DC-charge infrastructures for EV-mobility and future smart grids. 2010 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe (ISGT Europe). IEEE, 2010, pp. 1-8.

14.  Sharma A., Sharma S. Review of power electronics in vehicle-to-grid systems. J. Energy Storage. Elsevier, 2019, vol. 21, pp. 337-361.

15.  Jassim H.M., Zyuzev A., Valtchev S. Analyzing G2V and V2G Functionalities for Electric Vehicle Charging Station. 2022 4th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA). IEEE, 2022, pp. 884-890.

16.  Esther S. et al. Recent challenges in vehicle to grid integrated renewable energy system: a review. 2018 Second International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS). IEEE, 2018, pp. 427-435.

17.  Ulhaq S.M. et al. Object-oriented simulation of DSP controlled three phase active PFC converte. 1998 Seventh International Conference on Power Electronics and Variable Speed Drives (IEE Conf. Publ. No. 456). IET, 1998, pp. 28-33.

18.  Hiraki E. et al. Feasible evaluations of space vector modulated three-phase soft-switching PFC rectifier with instantaneous power feedback scheme. The Fifth International Conference on Power Electronics and Drive Systems, 2003. PEDS 2003. IEEE, 2003, vol. 2, pp. 1126-1131.

19.  Chae B. et al. Carrier based PWM for three-phase three-switch buck-type rectifier in EV rapid charging system. 2015 9th International Conference on Power Electronics and ECCE Asia (ICPE-ECCE Asia). IEEE, 2015, pp. 881-889.

20.  Mallik A. et al. Input voltage sensorless duty compensation control for a three-phase boost PFC converter. IEEE Trans. Ind. Appl. IEEE, 2016, vol. 53, no. 2, pp. 1527-1537.

21.  Ancuti M.-C. et al. High efficiency three-phase interleaved buck-Type PFC rectifier concepts. IECON 2015-41st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. IEEE, 2015, pp. 4990-4995.

22.  Lei J. et al. An improved three-phase buck rectifier topology with reduced voltage stress on transistors. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2019, vol. 35, no. 3, pp. 2458-2466.

23.  Chen Q. et al. A digital control strategy with simple transfer matrix for three-phase buck rectifier under unbalanced ac input conditions. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2020, vol. 36, no. 4, pp. 3661-3666.

24.  Chen Q. et al. Analysis and improvement of the effect of distributed parasitic capacitance on high-frequency high-density three-phase buck rectifier. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2020, vol. 36, no. 6,
pp. 6415-6428.

25.  Wu X.H., Panda S.K., Xu J.X. Analysis of the instantaneous power flow for three-phase PWM boost rectifier under unbalanced supply voltage conditions. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2008, vol. 23, no. 4, pp. 1679-1691.

26.  Malinowski M., Jasinski M., Kazmierkowski M.P. Simple direct power control of three-phase PWM rectifier using space-vector modulation (DPC-SVM). IEEE Trans. Ind. Electron. IEEE, 2004, vol. 51, no. 2,
pp. 447-454.

27.  Indalkar S.S., Sabnis A. An OFF Board Electric Vehicle Charger Based On ZVS Interleaved AC-DC Boost PFC Converter. 2019 8th International Conference on Power Systems (ICPS). IEEE, 2019, pp. 1-6.

28.  Khorasgani S.M.H., Izadinia A., Karshenas H.R. Finite control set model predictive control for dc voltage balancing in Vienna rectifier. 2016 24th Iranian Conference on Electrical Engineering (ICEE). IEEE, 2016,
pp. 687-692.

29.  Gowthamraj R., Aravind C.V., Prakash O.K.S. Modeling of Vienna rectifier with PFC controller for electric vehicle charging stations. AIP Conference Proceedings. AIP Publishing LLC, 2019, vol. 2137, no. 1, 30003 p.

30.  Shuguang L.I.U., Jiang J., Cheng G. Research on vector control strategy of three phase VIENNA rectifier employed in EV charger.
2019 Chinese Control And Decision Conference (CCDC). IEEE, 2019,
pp. 4914-4917.

31.  Wang Q. et al. Design and implementation of a two-channel interleaved Vienna-type rectifier with> 99% efficiency. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2017, vol. 33, no. 1, pp. 226-239.

32.  Soeiro T.B., Kolar J.W. Analysis of high-efficiency three-phase two-and three-level unidirectional hybrid rectifiers. IEEE Trans. Ind. Electron. IEEE, 2012, vol. 60, no. 9, pp. 3589-3601.

33.  Halbig J. 15kW Bidirectional Vienna PFC. IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition-APEC,2020.

34.  Soeiro T.B., Friedli T., Kolar J.W. Swiss rectifier - A novel three-phase buck-type PFC topology for Electric Vehicle battery charging. 2012 Twenty-Seventh Annual IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition (APEC). IEEE, 2012, pp. 2617-2624.

35.  Schrittwieser L., Leibl M., Kolar J.W. 99% efficient isolated three-phase matrix-type DAB buck–boost PFC rectifier. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2019, vol. 35, no. 1, pp. 138-157.

36.  Ahmed M.A. et al. Interleaved SWISS rectifiers for fast EV/PHEV battery chargers. 2014 IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition-APEC 2014. IEEE, 2014, pp. 3260-3265.

37.  Soeiro T.B., Heldwein M.L., Kolar J.W. Three-phase modular multilevel current source rectifiers for electric vehicle battery charging systems. 2013 Brazilian Power Electronics Conference. IEEE, 2013,
pp. 623-629.

38.  Schrittwieser L., Kolar J.W., Soeiro T.B. Novel SWISS rectifier modulation scheme preventing input current distortions at sector boundaries. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2016, vol. 32, no. 7, pp. 5771-5785.

39.  Hariri R., Sebaaly F., Kanaan H.Y. A review on modular multilevel converters in electric vehicles. IECON 2020 The 46th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. IEEE, 2020,
pp. 1993-4987.

40.  Vadhiraj S., Swamy K.N., Divakar B.P. Generic SPWM technique for multilevel inverter. 2013 IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC). IEEE, 2013, pp. 1-5.

41.  Modeer T. et al. An analytical method for evaluating the power density of multilevel converters. 2016 IEEE 17th Workshop on Control and Modeling for Power Electronics (COMPEL). IEEE, 2016, pp. 1-5.

42.  Liao Z. et al. Architecture and control of an interleaved 6-level bidirectional converter with an active energy buffer for level-ii electric vehicle charging. 2020 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE). IEEE, 2020, pp. 4137-4142.

43.  Qin S. et al. A high-power-density power factor correction front end based on seven-level flying capacitor multilevel converter. IEEE J. Emerg. Sel. Top. Power Electron. IEEE, 2018, vol. 7, no. 3, pp. 1883-1898.

44.  Haga H., Kurokawa F. Modulation method of a full-bridge three-level LLC resonant converter for battery charger of electrical vehicles. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2016, vol. 32, no. 4, pp. 2498-2507.

45.  Deng J. et al. Design methodology of LLC resonant converters for electric vehicle battery chargers. IEEE Trans. Veh. Technol. IEEE, 2013, vol. 63, no. 4, pp. 1581-1592.

46.  Wang H., Dusmez S., Khaligh A. Design and analysis of a full-bridge LLC-based PEV charger optimized for wide battery voltage range. IEEE Trans. Veh. Technol. IEEE, 2013, vol. 63, no. 4, pp. 1603-1613.

47.  Dao N.D., Lee D.-C. High-efficiency hybrid LLC resonant converter for on-board chargers of plug-in electric vehicles. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2020, vol. 35, no. 8, pp. 8324-8334.

48.  Dudrik J. et al. Soft switching full-bridge PWM DC/DC converter using secondary snubber. J. Electr. Electron. Eng. University of Oradea, 2009, vol. 2, no. 1, pp. 147-150.

49.  Mishima T., Akamatsu K., Nakaoka M. A high frequency-link secondary-side phase-shifted full-range soft-switching PWM DC–DC converter with ZCS active rectifier for EV battery chargers. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2013, vol. 28, no. 12, pp. 5758-5773.

50.  Kishore K.V.R. et al. A new ZVS full-bridge DC-DC converter for battery charging with reduced losses over full-load range. 2015 Annual IEEE India Conference (INDICON). IEEE, 2015, pp. 1-6.

51.  Safayatullah M., Batarseh I. Small signal model of dual active bridge converter for multi-phase shift modulation. 2020 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE). IEEE, 2020, pp. 5960-5965.

52.  Xuan Y. et al. A three-level dual-active-bridge converter with blocking capacitors for bidirectional electric vehicle charger. IEEE Access. IEEE, 2019, vol. 7, pp. 173838-173847.

53.  Yan Y. et al. Securing full-power-range zero-voltage switching in both steady-state and transient operations for a dual-active-bridge-based bidirectional electric vehicle charger. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2019, vol. 35, no. 7, pp. 7506-7519.

54.  Assadi S.A. et al. Active saturation mitigation in high-density dual-active-bridge DC-DC converter for on-board EV charger applications. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2019, vol. 35, no. 4, pp. 4376-4387.

55.  Nguyen D.-D., Bui N.-T., Yukita K. Design and optimization of three-phase dual-active-bridge converters for electric vehicle charging stations. Energies. MDPI, 2019, vol. 13, no. 1, 150 p.

56.  Xuan Y. et al. A novel three-level CLLC resonant DC–DC converter for bidirectional EV charger in DC microgrids. IEEE Trans. Ind. Electron. IEEE, 2020, vol. 68, no. 3, pp. 2334-2344.

57.  Malan W.L., Vilathgamuwa D.M., Walker G.R. Modeling and control of a resonant dual active bridge with a tuned CLLC network. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2015, vol. 31, no. 10, pp. 7297-7310.

58.  Yaqoob M., Loo K.H., Lai Y.M. A four-degrees-of-freedom modulation strategy for dual-active-bridge series-resonant converter designed for total loss minimization. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2018, vol. 34, no. 2, pp. 1065-1081.

59.  Chan Y.P. et al. A structurally reconfigurable resonant dual-active-bridge converter and modulation method to achieve full-range soft-switching and enhanced light-load efficiency. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2018, vol. 34, no. 5, pp. 4195-4207.

60.  Rojas J. et al. Partial power DC-DC converter for electric vehicle fast charging stations. IECON 2017-43rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. IEEE, 2017, pp. 5274-5279.

61.  Anzola J., Aizpuru I., Arruti A. Partial power processing based converter for electric vehicle fast charging stations. Electronics. MDPI, 2021, vol. 10, no. 3, 260 p.

62.  Pires V.F., Foito D., Cordeiro A. A DC-DC converter with quadratic gain and bidirectional capability for batteries/supercapacitors. IEEE Trans. Ind. Appl. IEEE, 2017, vol. 54, no. 1, pp. 274-285.

63.  Reddy B.V., Tirupati A.P., Chengaiah C. A Review of Efficient Power Converters in Electric Vehicle Charging.

64.  Ayoub E., Karami N. Review on the charging techniques of a Li-Ion battery. 2015 Third International Conference on Technological Advances in Electrical, Electronics and Computer Engineering (TAEECE). IEEE, 2015, pp. 50-55.

65.  Gao Y. et al. Lithium-ion battery aging mechanisms and life model under different charging stresses. J. Power Sources. Elsevier, 2017, vol. 356, pp. 103-114.

66.  Abousleiman R., Al-Refai A., Rawashdeh O. Charge capacity versus charge time in CC-CV and pulse charging of Li-ion batteries. SAE Technical Paper, 2013.

67.  Brenna M. et al. Electric vehicles charging technology review and optimal size estimation. J. Electr. Eng. Technol. Springer, 2020, vol. 15,
no. 6, pp. 2539-2552.

68.  Smith K.A., Rahn C.D., Wang C.-Y. Model-based electrochemical estimation of lithium-ion batteries. 2008 IEEE International Conference on Control Applications. IEEE, 2008, pp. 714-719.

69.  Perez H.E. et al. Optimal charging of li-ion batteries via a single particle model with electrolyte and thermal dynamics. J. Electrochem. Soc. IOP Publishing, 2017, vol. 164, no. 7, A1679 p.

70.    Klein R. et al. Optimal charging strategies in lithium-ion battery. Proceedings of the 2011 american Control Conference. IEEE, 2011, pp. 382-387.

71.  Kim M., Baek J., Han S. Optimal Charging Method for Effective Li-ion Battery Life Extension Based on Reinforcement Learning. arXiv Prepr. arXiv2005.08770, 2020.

72.  Chen M., Rincon-Mora G.A. Accurate electrical battery model capable of predicting runtime and IV performance. IEEE Trans. energy Convers. IEEE, 2006, vol. 21, no. 2, pp. 504-511.

73.  Huria T. et al. High fidelity electrical model with thermal dependence for characterization and simulation of high power lithium battery cells. 2012 IEEE International Electric Vehicle Conference. IEEE, 2012, pp. 1-8.

74.  Tremblay O., Dessaint L.-A., Dekkiche A.-I. A generic battery model for the dynamic simulation of hybrid electric vehicles. 2007 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference. Ieee, 2007, pp. 284-289.

75.  Cheng X.-F. et al. State-of-the-art review on soft-switching technologies for non-isolated DC-DC converters. IEEE Access. IEEE, 2021.

76.  Abdul-Hakeem M.D., Sahid M.R., Sutikno T. Overview of soft-switching DC-DC converters. Int. J. Power Electron. Drive Syst. IAES Institute of Advanced Engineering and Science, 2018, vol. 9, no. 4, 2006 p.

77.  Kim J.-H., Lee I.-O., Moon G.-W. Analysis and design of a hybrid-type converter for optimal conversion efficiency in electric vehicle chargers. IEEE Trans. Ind. Electron. IEEE, 2016, vol. 64, no. 4, pp. 2789-2800.

78.  Lim C.-Y. et al. Half-bridge integrated phase-shifted full-bridge converter with high efficiency using center-tapped clamp circuit for battery charging systems in electric vehicles. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2019, vol. 35, no. 5, pp. 4934-4945.

79.  Lai C.-M., Yang M.-J. A high-gain three-port power converter with fuel cell, battery sources and stacked output for hybrid electric vehicles and DC-microgrids. Energies. MDPI, 2016, vol. 9, no. 3, 180 p.

80.  Mouli G.R.C., Bauer P., Zeman M. Comparison of system architecture and converter topology for a solar powered electric vehicle charging station. 2015 9th International Conference on Power Electronics and ECCE Asia (ICPE-ECCE Asia). IEEE, 2015, pp. 1908-1915.

81.  Mouli G.R.C. et al. A 10 kW solar-powered bidirectional EV charger compatible with chademo and COMBO. IEEE Trans. Power Electron. IEEE, 2018, vol. 34, no. 2, pp. 1082-1098.

82.  Zhang H. et al. Grid forming converters in renewable energy sources dominated power grid: control strategy, stability, application, and challenges. J. Mod. Power Syst. Clean Energy. SGEPRI, 2021, vol. 9, no. 6, pp. 1239-1256.

83.  Khan S.A. et al. A new isolated multi-port converter with multi-directional power flow capabilities for smart electric vehicle charging stations. IEEE Trans. Appl. Supercond. IEEE, 2019, vol. 29, no. 2, pp. 1-4.

84.  Tran H.N. et al. Optimization method for microgrid operation with photovoltaic generation and EV charging using multi-agent system theory. 2019 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC). IEEE, 2019, pp. 1-5.

85.  Mahesh A., Chokkalingam B., Mihet-Popa L. Inductive wireless power transfer charging for electric vehicles-a review. IEEE Access. IEEE, 2021, vol. 9, pp. 137667-137713.

86.  Mude K.N. Battery charging method for electric vehicles: From wired to on-road wireless charging. Chinese J. Electr. Eng. CMP, 2018,
vol. 4, no. 4, pp. 1-15.

87.  Kosmanos D. et al. Route optimization of electric vehicles based on dynamic wireless charging. IEEE Access. IEEE, 2018, vol. 6, pp. 42551-42565.

88.  Farkas C., Szűcs G., Prikler L. Grid impacts of twin EV fast charging stations placed alongside a motorway. 2013 4th International Youth Conference on Energy (IYCE). IEEE, 2013, pp. 1-6.

89.  Malik F.H., Lehtonen M. Analysis of power network loading due to fast charging of Electric Vehicles on highways. 2016 Electric Power Quality and Supply Reliability (PQ). IEEE, 2016, pp. 101-106.

90.  da Câmara R.A. et al. An Application of the Multi-Port Bidirectional Three-Phase AC-DC Converter in Electric Vehicle Charging Station Microgrid. 2019 IEEE 15th Brazilian Power Electronics Conference and 5th IEEE Southern Power Electronics Conference (COBEP/SPEC). IEEE, 2019, pp. 1-6.

Аннотация:

Коммутации вакуумными выключателями ненагруженных трансформаторов могут сопровождаться опасными для оборудования уровнями перенапряжений и бросками тока. Управление моментом включения и отключения сети позволит исключить неблагоприятные условия коммутации и с этой точки зрения является принципиально новым подходом в снижении уровней перенапряжения и бросков тока. Цели статьи: разработать модель электрической сети 6 (10) кВ с возможностью реализации принципов управляемой коммутации, провести исследования эффективности управляемой коммутации вакуумными выключателями ненагруженных трансформаторов, определить требования к синхронным вакуумным выключателям 6 (10) кВ. В работе использовались методы управляемой коммутации, заключающиеся в разновременном размыкании или замыкании полюсов выключателя. Моделирование переходных процессов при управляемой коммутации реализовывалось средствами MatLab/Simulink. Результаты: проведенные исследования показали, что использование средств управляемой коммутации в электрических сетях 6 (10) кВ с изолированной нейтралью при включениях и отключениях ненагруженных трансформаторов позволяет проводить коммутацию в оптимальных для оборудования условиях с минимальными переходными токами и напряжениями. Определены требования к синхронным вакуумным выключателям по стабильности времени срабатывания полюсов при коммутации ненагруженных трансформаторов со схемой соединения первичной обмотки треугольником. Выявлено влияние характеристик выключателя и параметров нагрузки на допустимый разброс времени срабатывания полюсов выключателя. Практическая значимость: полученные алгоритмы управляемой коммутации и требования по стабильности времени срабатывания полюсов выключателя при коммутации силового трансформатора могут применяться при проектировании и эксплуатации устройств управляемой коммутации.

Ключевые слова: переходные процессы, высокочастотные перенапряжения, броски тока, управляемая коммутация, вакуумный выключатель, синхронный выключатель, силовой трансформатор, ненагруженный трансформатор.

Сведения об авторах:

Шевцов Дмитрий Евгеньевич (Новосибирск, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Системы электроснабжения предприятий» Новосибирского государственного технического университета (630073, Новосибирск, пр. К. Маркса, 20, e-mail: shevtsov@corp.nstu.ru).

Павлюченко Дмитрий Анатольевич (Новосибирск, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Системы электроснабжения предприятий» Новосибирского государственного технического университета (630073, Новосибирск,
пр. К. Маркса, 20, e-mail: pavlyuchenko@corp.nstu.ru).

Шевцова Лилия Ивановна (Новосибирск, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Высшая математика» Новосибирского государственного технического университета (630073, Новосибирск, пр. К. Маркса, 20, e-mail: shevczova@corp.nstu.ru).

Александров Николай Васильевич (Улан-Удэ, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электроснабжения промышленных предприятий и сельского хозяйства» Восточно-Сибирского государственного университета технологий и управления (670013, Улан-Удэ, ул. Ключевская, 40В, строение 1, e-mail: alexandrov@mail.ru).

Список литературы:

1. Кравченко А., Метельский В. Вакуумные выключатели нагрузки зарубежных производителей // Электрик. – 2013. – № 3. – С. 14–17.

2. Назарычев А.Н. Анализ основных преимуществ применения вакуумных выключателей // Энергоэксперт. – 2007. – № 4–5. – С. 58–63.

3. Перенапряжения при коммутациях вакуумных выключателей / А.А. Базавлук, Л.И. Сарин, Г.Г. Михайловский, И.Е. Наумкин, В.В. Гоголюк // Энергоэксперт. – 2011. – № 2. – С. 27–32.

4. Popov M., Acha E. Overvoltages due to switching off an unloaded transformer with a vacuum circuit breaker // IEEE Transactions on Power Delivery. – 1999. – Vol. 14, № 4. – P. 1317–1326.

5. Перенапряжения при отключении вакуумным выключателем трансформатора без нагрузки и с индуктивной нагрузкой / А.М. Рывкин, И.А. Лукацкая, А.Л. Буйнов, С.М. Давыдов, В.Д. Ляшенко // Электрические станции. – 1990. – № 5. – С. 62–67.

6. Куликовский В.С., Ковалева О.А. Моделирование коммутационных перенапряжений при коммутации высоковольтных электродвигателей вакуумными выключателями // Вестник КрасГАУ. – 2012. –
№ 5. – С. 337–343.

7. Шпиганович А.Н., Пушница К.А. Имитационная модель системы электроснабжения кислородноконвертерного производства для анализа коммутационных перенапряжений // Электротехника. – 2016. – № 6. – С. 21–25.

8. Евдокунин Г.А., Корепанов А.А. Перенапряжения при коммутации цепей вакуумными выключателями и их ограничение // Электричество. – 1998. – № 4. – С. 2–14.

9. Electromagnetic compatibility of vacuum circuit breakers with electrical equipment of medium voltage / R.A. Vojtovich, Y.A. Lavrov,
N.F. Petrova, L.I. Tolstobrova // Actual problems of electronic instrument engineering (APEIE–2018): тр. 14 Междунар. науч.-техн. конф.: в 8 т.; Новосибирск, 2–6 окт. 2018 г. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2018. –
Т. 1, ч. 5. – С. 483–487.

10. Zhang C., Quan F. Analysis of cable sheath overvoltage due to main transformer no-load closing // High voltage apparatus. – 2019. –
Vol. 55, № 2. – P. 164–170.

11. Васильев А.Б., Лурье А.И. Расчет магнитного поля и электродинамической стойкости трансформаторов при бросках намагничивающего тока // Электричество. – 1992. – № 1. – С. 21–26.

12. Славутский А.Л. Учет остаточной намагниченности в трансформаторе при моделировании переходных процессов // Вестник Чуваш. ун-та. – 2015. – № 1. – С. 122–130.

13. Фельдман М.Л. Расчет токов коммутации конденсаторных батарей // Промышленная энергетика. – 2001. – № 1. – С. 38–41.

14. Халилов Ф.Х., Евдокунина Г.А., Таджибаева А.И. Защита сетей 6–35 кВ от перенапряжений. – СПб.: Энергоатомиздат, 2002. – 270 с.

15. Кадомская К.П. Системный подход к обеспечению надежной эксплуатации изоляции электрооборудования в электрических сетях среднего и высокого напряжения // Главный энергетик. – 2006. – № 1. – С. 54–60.

16. Working group 13.07. Controlled switching of HVAC circuit-breakers: guide for application lines, reactors, capacitors, transformers (first part) // Electra. – 1999. – № 183. – P. 43–73.

17. Working group 13.07. Controlled switching of HVAC circuit-breakers: guide for application lines, reactors, capacitors, transformers (2nd part) // Electra. – 1999. – № 185. – P. 37–57.

18. Павлюченко Д.А., Шевцов Д.Е. Особенности управляемой коммутации при нормальных и аварийных режимах в электрических сетях среднего напряжения // Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. – 2015. – № 5. – С. 41–44.

19. Cho C.H., Lee J.B., Min B.W. Application of controlled switching device for high voltage circuit breaker in KEPCO real power system // 2017 4th International Conference on Electric Power Equipment – Switching Technology (ICEPE-ST), Xi'an, China. – 2017. – P. 492–495. DOI: 10.1109/ICEPE-ST.2017.8188892

20. Тихончук Д.А. Механический разнос выключателей для коммутации батареи статических конденсаторов 110 кВ // Вестник УГАТУ. – 2014. – Т. 18, № 1 (62). – С. 64–72.

21. Лебедев И.А., Прохоренко Е.В. Исследование возможности создания вакуумного выключателя для синхронного отключения ненагруженных трансформаторов // Электро. – 2011. – № 3. – С. 40–44.

22. Снижение тока включения трансформаторов / В.А. Кузьменко, А.И. Лурье, А.П. Панибратец, В.С. Чуприков // Электротехника. – 1997. – № 2. – С. 22–27.

23. Герман-Галкин С.Г. MatLab and Simulink. Проектирование мехатронных систем на ПК. – СПб.: Корона-Принт, 2020. – 368 с.

24. Разработка имитационной модели синхронного вакуумного выключателя 6 (10) кВ с учетом реальных характеристик аппарата / Д.Е. Шевцов, Д.А. Павлюченко, В.А. Лавринович, В.Г. Шальнев // Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. – 2017. – № 1. – С. 38–44.

25. Новаш И.В., Румянцев Ю.В. Реализация математической модели трехфазной группы трансформаторов тока в системе динамического моделирования // Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. – 2014. – № 3. – С. 12–24.

Аннотация:

Одна из проблем существующих алгоритмов управления упреждающего типа заключается в снижении точности динамического моделирования прогнозируемого состояния объекта вследствие нелинейности управляемого технологического процесса. Деградация эксплуатируемой модели процесса приводит к ухудшению показателей качества регулирования и снижению устойчивости управляющего контура. Цель исследования: представлены общий подход и результаты применения разработанного метода параметрической адаптации многомерной динамической модели в системах упреждающего управления для непрерывных технологических процессов органического синтеза. Метод: в основу метода заложено решение задачи нелинейного программирования для целевой функции, сформированной методом наименьших квадратов по экспериментальным данным эксплуатации объекта. Результаты: в качестве примера рассматривается блок депропанизатора установки компримирования и газоразделения производства олефинов. Блок предназначен для очистки пропановой фракции от более тяжелых фракций пирогаза. Ключевой задачей управляющей системы является поддержание содержания пропана
в кубовой фракции и содержания бутана в пропановой фракции в рамках заданных регламентных ограничений. Адаптация динамической модели процесса в управляющей системе позволила снизить стандартное отклонение прогнозируемого поведения контролируемых переменных от реального состояния системы. Повышение точности моделирования управляемого процесса привело к улучшению индекса воспроизводимости для содержания пропана кубовой фракции
и содержания бутана в очищенном пропане в 1,29 и 1,37 раз соответственно. Практическая значимость: применение предлагаемого математического аппарата для эксплуатируемых систем усовершенствованного управления с прогнозирующей моделью процессов органического синтеза и других производств нефтеперерабатывающей отрасли промышленности позволяет повысить качество автоматического регулирования и общую технико-экономическую эффективность охватываемого производственного узла.

Ключевые слова: управление с прогнозирующей моделью, система усовершенствованного управления технологическим процессом, многомерный объект, метод наименьших квадратов.

Сведения об авторах:

Работников Михаил Алексеевич (Пермь, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29;
e-mail: rabotnikovma@gmail.com).

Шумихин Александр Георгиевич (Пермь, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29; e-mail: shumichin@gmail.com).

Список литературы:

1. Ковард Э. Объединение технологий динамического моделирования и усовершенствованного управления ТП // Автоматизация
в промышленности. – 2008. – № 7. – С. 52–53.

2. Gilani H.G., Samper K.G., Haghi R.K. Advanced process control and simulation for chemical engineers. – 1st ed. – Burlington: Apple Academic Press, 2021. – 224 p.

3. Zhang R., Xue A., Gao F. Model predictive control: approaches based on the extended state space model and extended non-minimal state space model. – Singapore: Springer, 2019. – 137 p. DOI: doi.org/10.1007/978-981-13-0083-7

4. Усовершенствованное управление ТП: от контура регулирования до общезаводской оптимизации / П.Л. Логунов, М.В. Шаманин, Д.В. Кнеллер [и др.] // Автоматизация в промышленности. – 2015. –
№ 4. – С. 4–14.

5. Работников М.А., Вялых И.А., Немтин А.М. Техническое проектирование системы усовершенствованного управления установки каталитического риформинга // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2019. – № 2. –
С. 119–132.

6. Бахтадзе Н.Н., Потоцкий В.А. Современные методы управления производственными процессами // Проблемы управления. – 2009. – № 3. – С. 56–63.

7. Затонский А.В., Тугашова Л.Г. Идентификация параметров динамической модели теплообменного аппарата // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2020. – № 1. – С. 99–114.

8. Жуков И.В., Харазов В.Г. Пути повышения эффективности усовершенствованных систем управления (APC-систем) // Автоматизация и IT в нефтегазовой области. – 2019. – № 1. – С. 11–14.

9. Akpan V.A., Hassapis G.D. Nonlinear model identification and adaptive model predictive control using neural networks // ISA Transactions. – 2011. – Vol. 50, № 2. – P. 177–194. DOI: 10.1016/j.isatra.2010.12.007

10. Cetin M., Bahtiyar B., Beyhan S. Adaptive uncertainty compensation-based nonlinear model predictive control with real-time applications // Neural Computing and Applications. – 2019. – Vol. 31. – P. 1029–1043.

11. Zhao Meng, Ding Bao-Cang. A Contractive sliding- mode mpc algorithm for nonlinear discrete- time systems // International Journal of Automation and Computing. – 2014. – Vol. 10. – P. 167–172.

12. Shin Y., Smith R., Hwang S. Development of model predictive control system using an artificial neural network: A case study with a distillation column // Journal of Cleaner Production. – 2020. – Vol. 277. –
P. 2–14. DOI: 10.1016/j.jclepro.2020.124124

13. Camara M.M., Quelhas A.D., Pinto J.C. Performance evaluation of real industrial RTO systems // Processes. – 2016. – Vol. 4, № 2. –
P. 44–63. DOI: 10.3390/pr4040044

14. Souza G., Odloak D., Zanin A.C. Real time optimization (RTO) with model predictive control (MPC) // Computers & Chemical Engineering. – 2010. – Vol. 34, № 12. – P. 1999–2006.

15. Хакимов Р.А. К вопросу создания системы оптимизации технологических процессов группы установок в реальном времени // Техника и технология нефтехимического и нефтегазового производства: материалы 9-й Междунар. науч.-практ. конф. – Омск: Изд-во Омск. гос. техн. ун-та, 2019. – С. 206–207.

16. Pozas L.F., Arruda L.V. A new approach to integrate SSTO, MPC and RTO using online identified models // Journal of Control, Automation and Electrical Systems. – 2018. – Vol. 29. – P. 566–575.

17. Pataroa I.M., Americano M.V., Joseph B. Closed-loop dynamic real-time optimization (CL-DRTO) of a bioethanol distillation process using an advanced multilayer control architecture // Journal of Cleaner Production. – 2020. – Vol. 143. – P. 2–14. DOI: 10.1016/j.compchemeng.2020.107075

18. Амирханов И.Р., Калеева Е.С., Фатун Д.А. Система оптимизации в реальном времени: методы и реализация // Автоматизация и информатизация ТЭК. – 2023. – № 2 (595). – С. 13–19.

19. Гончаров А.А. Разработка системы оптимизация работы группы установок в реальном времени на основе прогнозирующей модели // Математические методы в технике и технологиях. – 2019. –
№ 12 (2). – С. 120–123.

20. Работников М.А. Разработка метода обновления многомерной динамической модели управляемого технологического объекта // Проблемы управления. – 2021. – № 3. – С. 58–63.

21. Моделирование колонн ректификации в условиях неопределенностей / Д.Ф. Мухитдинов, Е.Б. Кадиров, А.А. Ахматов [и др.] // Евразийский союз ученых. – 2019. – № 5 (62). – С. 50–53.

22. Самборская М.А., Митянина О.Е., Дерина К.В. Стационарные состояния в колоннах реакционной ректификации // Вестник МИТХТ им. М.В. Ломоносова. – 2012. – № 5. – Т. 7. – С. 48–51.

23. Торгашов А.Ю. Управление оптимальными статическими режимами ректификационных колонн на основе нелинейных моделей процесса: дис. канд. техн. наук. – Владивосток, 2000. – 144 с.

24. Осипов Э.В., Поникаров С.И., Теляков Э.Ш. Системное моделирование установок вакуумной ректификации // Бутлеровские сообщения. – 2021. – № 20. – Т. 28. – С. 84–88.

25. Розно М.И., Воинова Е.Г., Шешунова Н.А. Применение прикладных статистических методов при производстве продукции: практическое руководство. – Н. Новгород: Приоритет, 2006. – 54 с.

Аннотация:

Программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС) широко используются во многих областях. В настоящее время «продвинутые» ПЛИС передовых производителей содержат уже десятки миллионов логических элементов. Однако ПЛИС как универсальные устройства проигрывают соответствующим заказным (ASIC – Application-specific integrated circuit) и полузаказным (ULA – Uncommitted Logic Array) микросхемам в быстродействии и потребляемой мощности, выигрывая в стоимости. Поэтому актуальны новые подходы, например, обеспечивающие так называемую «гипер-оптимизацию» ПЛИС, в которой за счет частичного усложнения логики
и использования разложения Шеннона по некоторым переменным конечного автомата достигается снижение задержек в цепи обратной связи. Дальнейшее развитие этого принципа может привести к использованию разложения Шеннона более чем по одной переменной, а может, и по всем с использованием унитарного кодирования. Целью исследования является разработка
и исследование логических элементов ПЛИС FPGA, называемых LUT (Look Up Table), с использованием унитарного кодирования входных переменных. Методика исследования базируется на научно-методическом аппарате бинарных переключательных функций (логических функций, булевых функций, функций алгебры логики), используемом в дискретной математике и математической логике. В результате исследования планируется получить метод реализации логических функций в LUT с использованием унитарного кодирования входных переменных и обеспечивающий повышение быстродействия вычисления логических функций в ПЛИС. В статье предложены патентоспособные технические решения логических элементов с унитарным кодированием переменных и функций, обеспечивающие минимально возможную задержку. Получены оценки сложности реализации и задержки в количестве транзисторов. Рассмотрен пример реализации конечного автомата с унитарным кодированием состояний, входных переменных и функций выходов. Предложен двухкоординатный логический элемент использующий два унитарных набора – состояние автомата и входные переменные, реализующий два унитарных набора – следующее состояние автомата и функции выхода.

Ключевые слова: логические функции, ПЛИС, LUT, унитарный код.

Сведения об авторах:

Тюрин Сергей Феофентович (Пермь, Российская Федерация) – заслуженный изобретатель Российской Федерации, доктор технических наук, профессор кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: tyurinsergfeo@yandex.ru); профессор кафедры «Математическое обеспечение вычислительных систем» Пермского государственного национального исследовательского университета (614990, Пермь, ул. Букирева, 15).

Васенин Иван Андреевич (Пермь, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: Vasenin.Ioann@yandex.ru).

Советов Станислав Игоревич (Пермь, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: fizikoz@gmail.com).

Список литературы:

1. Угрюмов Е.П. Цифровая схемотехника: учеб. пособие. –3-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2010. – 782 с.
2. Строгонов А., Цыбин С. Программируемая коммутация ПЛИС: взгляд изнутри [Электронный ресурс]. – URL: http://www.kit-e.ru/articles/plis/2010_11_56.php  (дата обращения: 17.11.2022).
3. Intel® FPGAs and SoC FPGAs [Электронный ресурс]. – URL: https://www.intel.in/content/www/in/en/products/details/fpga.html (дата обращения: 17.11.2022).
4. Vikhorev R. Universal logic cells to implement systems functions // Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering. IEEE, 2016. – P. 404–406. DOI: 10.1109/EIConRusNW.2016.7448197
5. Vikhorev R. Improved FPGA logic elements and their simulation // Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering. IEEE, 2018. – P. 275–280. DOI: 10.1109/EIConRus.2018.8317080
6. Skornyakova A.Yu., Vikhorev R.V. Self-timed LUT layout simulation // Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering. IEEE, 2020. – P. 176–179. DOI: 10.1109/EIConRus49466.2020.9039374
7. Monther Abusultan, Sunil P. Khatri. A comparison of FinFET based FPGA LUT Texas A&M University, College Station, TX, USA [Электронный ресурс]. – Published in ACM Great Lakes Symposium on VLSI 2014. DOI: 10.1145/2591513.2591596. – URL: Designshttps://dl.acm.org/cita­tion.cfm?doid=2591513.2591596 (дата обращения: 18.11.2022).
8. Mead C.A., Conway L. Introduction to VLSI Systems [Электронный ресурс]. – URL: https://www.researchgate.net/publication/234388249_Introduction_to_VLSI_systems (дата обращения: 18.11.2022).
9. Intel® Stratix® 10 Logic Array Blocks and Adaptive Logic Modules [Электронный ресурс]. – URL: User Guidefile:///C:/Users/%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C/Downloads/ug-s10-lab-683699-666917.pdf (дата обращения: 18.11.2022).
10. Checkability Important for Fail-Safety of FPGA-based Components in Critical Systems / O. Drozd, O. Ivanova, K. Zashcholkin [et al.] // Intelligent Information Technologies & Systems of Information Security (IntelITSIS) 2021: International, 24–26 March 2021: proceedings. – Khmelnytskyi, Ukraine: IEEE, 2021. – P. 471–480.
11. Hidden fault analysis of FPGA projects for critical applications / O. Drozd, I. Perebeinos, O. Martynyuk, K. Zashcholkin, O. Ivanova, M. Drozd // IEEE International Conference TCSET. – 2020. – Paper 142, Lviv-Slavsko, Ukraine. DOI: 10.1109/TCSET49122.2020.235591
12. Строгонов А., Городков П. Современные тенденции развития ПЛИС: от системной интеграции к искусственному интеллекту // Электроника: Наука, технология, бизнес. – 2020. – № 4 (195). – С. 46–56.
13. Арбузов И., Строгонов А., Городков П. Пример разработки проекта в базисе ПЛИС 5578ТС024 // Компоненты и технологии. – 2019. – № 7 (216). – С. 66–69.
14. Строгонов А., Городков П. Обзор ПЛИС китайских производителей [Электронный ресурс]. – URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_48565021_33092934.pdf (дата обращения: 17.11.2022).
15. Строгонов А., Городков П. ПЛИС компании Guangdong Gowin Semiconductor Corporation // Компоненты и технологии. – 2020. – № 1 (222). – С. 84–86.
16. Тюрин С.Ф., Чудинов М.А. FPGA LUT с двумя выходами декомпозиции по Шеннону // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2019. – № 29. – С. 136–147.
17. Тюрин С.Ф. Особенности архитектуры Гиперфлекс // Вестник Воронеж. гос. ун-та. Сер. Системный анализ и информационные технологии. – 2018. – № 1. – С. 56–62.
18. Данилова Е.Ю. Диагностирование логики ПЛИС с новыми элементами // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2019. – № 31. – С. 35–50.
19. Danilova E.Y. FPGAs logic checking method by genetic algorithms // Proceedings of the 2020 IEEE. Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, EIConRus 2020. – 2020. – P. 1787–1790.
20. National Instruments. Multisim [Электронный ресурс]. – URL: http://www.ni.com/multisim/Microwind & Dsch Version 3.5 [Электронный ресурс]. – URL: https://www.yumpu.com/en/document/view/40386405/microwind-manual-lite-v35pdf-moodle
21. Tyurin S.F. LUT's sliding backup // IEEE transactions on device and materials reliability. – 2019. – Vol. 19. – P. 221–225. DOI: 10.1109/TDMR.2019.2898724
22. Tyurin S.F. Green logic: green LUT FPGA concepts, models and evaluations // Green IT Engineering: Components, Networks and Systems Implementation. – 2017. – Vol. 105. – P. 241–261. DOI: 10.1007/978-3-319-55595-9

Аннотация:

Важной задачей государственной политики в области энергетики при добыче полезных ископаемых является минимизация объемов сжигания попутного нефтяного газа на факелах. Наиболее подходящим способом утилизации попутного нефтяного газа на отраслевых предприятиях считается применение генерирующих установок. К особенностям большинства электротехнических комплексов нефтегазодобывающих предприятий следует отнести распределенную структуру и территориальную отдаленность от централизованных систем электроснабжения. Востребованным видится использование известного в теории систем, математического моделирования и программной инженерии мультиагентного подхода, основанного на децентрализованных методах обработки информации и принятии решений. Цель: разработка мультиагентной модели электротехнического комплекса нефтегазодобывающего предприятия с объектами распределенной генерации для обеспечения баланса мощности в электрической сети нефтегазодобывающего предприятия. Результаты: разработана и верифицирована цифровая мультиагентная модель электротехнического комплекса нефтегазодобывающего предприятия с генерирующими установками малой и средней мощности. Практическая значимость: при помощи физической модели были проведены эксперименты для проверки адекватности разработанной методики обеспечения баланса мощности в электрической сети; проверки адекватности моделирования управляющих воздействий цифровой мультиагентной модели на реальном физическом объекте; проверки адекватности расчета электрической мощности, исходя из теплопроизводительности ПНГ, при отработке методики обеспечения баланса мощности в электрической сети.

Ключевые слова: электротехнический комплекс, нефтегазодобывающее предприятие, мультиагентная модель, газотурбинная установка, физическое моделирование электрических режимов.

Сведения об авторах:

Павлов Николай Владимирович (Пермь, Российская Федерация) – инженер 1-й категории кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: pnv@msa.pstu.ru).

Петроченков Антон Борисович (Пермь, Российская Федерация) – доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Микропроцессорные средства автоматизации» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: pab@msa.pstu.ru).

Бачев Николай Леонидович (Пермь, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Ракетно-космическая техника и энергетические системы» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: bnl54@yandex.ru).

Список литературы:

1. Винокур В.М., Кавалеров Б.В., Петроченков А.Б. Программный комплекс для математического моделирования автономных мини-электростанций // Электричество. – 2007. – № 3. – С. 2–7.
2. Павлов Н.В., Петроченков А.Б., Ромодин А.В. Мультиагентный подход к моделированию систем электроснабжения с распределенной генерацией // Электротехника. – 2021. – № 11. – С. 2–8.
3. Pavlov N.V., Petrochenkov A.B. Multi-agent approach to modeling of electrotechnical complexes elements at the oil and gas production enterprises [Электронный ресурс] // 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus); Jan. 26–28, 2021, St. Petersburg, Moscow, Russia / IEEE Russia North-West section, IEEE Russia section, St. Petersburg Electrotechn. Univ. LETI, National Research Univ. of Electronic Technology MIET, Glyndwr Univ. – [S. l.]: IEEE, 2021. – P. 1504–1508. – URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9396506 (дата обращения: 25.05.2023). DOI: 10.1109/ElConRus51938.2021.9396506
4. Павлов Н.В., Петроченков А.Б. Разработка мультиагентной системы управления электрическими режимами электротехнического комплекса нефтегазодобывающего предприятия с распределенной генерацией // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2022. – № 42. – С. 151–177. DOI: 10.15593/2224-9397/2022.2.08
5. Development of methods for modeling of oil and gas producing enterprises electrotechnical complexes / A.V. Romodin, D.Y. Leyzgold, S.V. Mishurinskikh, N.V. Pavlov, A.S. Semenov // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – Vol. 1886. – Art. 012003. – 7 p.
6. Experience in developing a physical model of submersible electrical equipment for simulator systems: research and training tasks on the agenda of a key employer / A.B. Petrochenkov, A.V. Romodin, S.V. Mishurinskikh, V.V. Seleznev, V.A. Shamaev // Proceedings of 2018 XVII Russian Scientific and Practical Conference on Planning and Teaching Engineering Staff for the Industrial and Economic Complex of the Region (PTES). – Saint Petersburg, Russia, 2018. – P. 114–117. DOI: 10.1109/PTES.2018.8604169
7. Modeling of the Interaction of Structural Elements / B.V. Kava­lerov, A.B. Petrochenkov, K.A. Odin, V.A. Tarasov // Russian Electrical Engineering. – 2013. – Vol. 84, № 1. – P. 9–13. DOI: 10.3103/S1068371213010033
8. Петроченков А.Б., Ромодин А.В., Хорошев Н.И. Об одном формализованном методе оценки управленческих решений (на примере управления электротехническими объектами) // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Наука и образование. Инноватика. – 2009. – № 5 (87). – С. 166–171.
9. Barik P.K., Shankar G., Sahoo P.K. Investigations on split-source inverter based shunt active power filter integrated microgrid system for improvement of power quality issues // J. Electr. Eng. Technol. – 2022. – URL: https://doi.org/10.1007/s42835-022-00999-3
10. A multi-agent deep reinforcement learning approach enabled distributed energy management schedule for the coordinate control of multi-energy hub with gas, electricity, and freshwater / Guozhou Zhang, Weihao Hu, Di Cao, Zhenyuan Zhang, Qi Huang, Zhe Chen, Frede Blaabjerg // Energy Conversion and Management. – 2022. – Vol. 255. – 115340. – URL: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2022.115340
11. Industrial agents: emerging applications of software agents in industry / ed. by P. Leitão, S. Karnouskos. – Morgan Kaufmann, 2015. – 476 p.
12. Decomposing shared networks for separate cooperation with multi-agent reinforcement learning / Weiwei Liu, Linpeng Peng, Licheng Wen, Jian Yang, Yong Liu // Information Sciences. – 2023. – Vol. 641. – 119085. – URL: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119085
13. Event-triggered consensus control based on maximum correntropy criterion for discrete-time multi-agent systems / Jun Liu, Guobin Yang, Nan Zhou, Kaiyu Qin, Badong Chen, Yonghong Wu, Kup-Sze Choi // Neurocomputing. – 2023. – Vol. 545. – 126323. – URL: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126323
14. Abur A., Exposito A.G. Power system state estimation. Theory and implementation. – Marcel Dekker, 2004.
15. Clustering methods for power quality measurements in virtual power plant / F. Aksan, M. Jasiński, T. Sikorski, D. Kaczorowska, J. Rezmer, V. Suresh, Z. Leonowicz, P. Kostyła, J. Szymańda, P. Janik // Energies. – 2021. – 14. – 5902.
16. Investigation of the influence of gas turbine power stations on the quality of electric energy in the associated petroleum gas utilization / A. Petrochenkov, A. Romodin, D. Leyzgold [et al.] // Sustainability. – 2022. – Vol. 14, № 1. DOI: 10.3390/su14010299
17. Blyuk V., Ershov M., Komkov A. Adaptation of the relay protection parameters against loss of electrical system stability by the method of artificial neural networks // Proceedings – 2021: 3rd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2021; 3, Lipetsk, 10–12 November 2021. – Lipetsk, 2021. – P. 1122–1125. DOI: 10.1109/SUMMA53307.2021.9632136
18. Resilient networked control of inverter-based microgrids against false data injections / M.R. Khalghani, V. Verma, S. Khushalani Solanki, J.M. Solanki // Electronics. – 2022. – 11. – 780 p. – URL: https://doi.org/10.3390/electronics11050780
19. A multi-agent deep reinforcement learning approach enabled distributed energy management schedule for the coordinate control of multienergy hub with gas, electricity, and freshwater / Guozhou Zhang, Weihao Hu, Di Cao, Zhenyuan Zhang, Qi Huang, Zhe Chen, Frede Blaabjerg // Energy Conversion and Management. – 2022. – Vol. 255. – 115340. – URL: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2022.115340
20. Мингазов Б.Г. Камеры сгорания газотурбинных двигателей: конструкция, моделирование процессов и расчет. – Казань: Изд-во КГТУ, 2006. – 219 с.
21. Моделирование сжигания попутного нефтяного газа в утилизационной камере сгорания / Н.Л. Бачев, О.О. Матюнин, А.А. Шилова, Р.В. Бульбович // Инженерно-физический журнал = Journal of Engineering Physics and Thermophysics. – 2021. – Vol. 94, № 4. – P. 1001–1008.
22. Шилова А.А., Бачев Н.Л. Утилизация разнородных нефтяных газов в универсальной малоэмиссионной газотурбинной установке с внешним подогревом топливного газа // Известия Томск. политехн. ун-та. Инжиниринг георесурсов. – 2021. – Т. 332, № 10. – C. 95–104.
23. Шилова А.А., Бачев Н.Л., Бульбович Р.В. Влияние состава и параметров подачи нефтяного газа на его пределы горения // Аэрокосмическая техника, высокие технологии и инновации – 2019: материалы XX Всерос. науч.-техн. конф. (Пермь, 14–16 ноября 2019 г.): в 2 ч. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2019. – C. 216–219.
24. Конвертирование микрогазотурбинных установок для утилизации нефтяного газа / Н.Л. Бачев, О.О. Матюнин, А.А. Шилова, А.М. Клещевников // Аэрокосмическая техника, высокие технологии и инновации – 2019: материалы XX Всерос. науч.-техн. конф. (Пермь, 14–16 ноября 2019 г.): в 2 ч. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2019. – С. 27–30.
25. Наилучшие доступные технологии снижения негативного воздействия на окружающую среду загрязняющих веществ нефтедобывающей отрасли / Л.П. Андрианова, З.Х. Павлова, М.И. Хакимьянов, Р.Т. Хазиева // Социально-экономические процессы: новое видение, вызовы, тенденции: монография. – Петрозаводск: Изд-во Междунар. центра науч. партнерства «Новая Наука» (ИП Ивановская И.И.), 2022. – С. 172–196.

Аннотация:

Рассматривается проблема, стоящая перед машиностроительным предприятием, – низкая эффективность работы внутренних бизнес-процессов, а именно финансового учета. Цель работы состоит в том, чтобы систематизировать связь между процессами финансового учета,
с детализацией в бюджетировании с помощью описания методологии по созданию информационной аналитической системы. В статье показано значение для аналитиков по финансовому учету разработки информационной аналитической системы финансового учета машиностроительного предприятия. Материалы и методы. Для решения проблемы предлагается формальная модель создания информационной аналитической системы финансового учета. Представлены основные области применения метода, его положительные стороны. С применением стандарта ISO/IEC 15288 «Системная инженерия» изображена методология множества состояний системы по финансовому учету, с помощью теории множеств для формализации в виде матрицы процессов жизненного цикла информационной аналитической системы. Для описания информационного блока работы финансового подразделения предприятия, а именно взаимодействия связей между объектами бюджетирования, взят цикл Деминга. Систематизирована связь между описываемыми процессами в виде итерационного цикла с применением информационных систем, хранилищ
и куба данных, систем бизнес-аналитики. Особое внимание уделено классификации задач финансового учета с выделением самого трудоемкого блока управления. С помощью диаграммы вариантов использования UseCase diagram описан метод детального формирования информационной аналитической системы финансового учета предприятия. Показаны актуальность внедрения данного метода на машиностроительных предприятиях, динамичность внешней среды, «несовершенство» исполнителей, индивидуализация процессов. Результаты: применение формальной модели информационной аналитической системы как инструмента эффективного непрерывного цикла управления, включающего определение целей развития, а также факторов
и ограничений, стратегическое планирование и бюджетирование, формирование финансовой
и управленческой отчетности, позволит повысить результативность работы как финансового подразделения, так и предприятия в целом.

Ключевые слова: финансовый учет, задачи бюджетирования, теория-множеств, информационно-аналитическая система, формальная модель.

Сведения об авторах:

Куликов Геннадий Григорьевич (Уфа, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор кафедры «Автоматизированные системы управления» Уфимского университета науки и технологий (450000, Уфа, ул. К. Маркса, 12, e-mail: gennadyg_98@Yahoo.com).

Антонов Вячеслав Викторович (Уфа, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматизированные системы управления» Уфимского университета науки и технологий (450000, Уфа, ул. К. Маркса 12, e-mail: antonov.v@bashkortostan.ru).

Баймурзина Лилия Ифтаронва (Уфа, Российская Федерация) – старший преподаватель кафедры «Технологии производства летательных аппаратов» Уфимского университета науки и технологий (453300, Кумертау, ул. Горького, 22А, e-mail: lilabay@mail.ru).

Кромина Людмила Александровна (Уфа, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизированные системы управления» Уфимского университета науки и технологий (450000, Уфа, ул. К. Маркса, 12, e-mail: luyda-kr@yandex.ru).

Родионова Людмила Евгеньевна (Уфа, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизированные системы управления» Уфимского университета науки и технологий (450000, Уфа, ул. К. Маркса, 12, e-mail: lurik@mail.ru).

Фахруллина Альмира Раисовна (Уфа, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизированные системы управления» Уфимского университета науки и технологий (450000, Уфа, ул. К. Маркса, 12, e-mail: almirafax@mail.ru).

Список литературы:

. Карлова Т.В., Расторгуев А.В. Оценка эффективности информационно-аналитической системы предприятия // Вестник Брянск. гос. техн. ун-та. – 2018. – № 4 (65). – 82 с.

2. Zachman J.A. A Framework for information system architecture // IBM System Journal. – 1987. – Vol. 26, № 3. – 276 p.

3. Технологии анализа данных Data Mining, Olap: учеб. пособие / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод. – СПб., 2007. – С. 40–59.

4. Степанов Д.Ю. Интеграция ERP и MES-систем: взгляд сверху [Электронный ресурс] // Современные технологии автоматизации. – 2016. – № 2. – C. 108–111. – URL: http://stepanovd.com/science/34-article-2016-1-erpmes (дата обращения: 07.02.2023).

5. Карелин В.П. Методы и средства информационно-аналити­ческой поддержки принятия решений в организационных системах // Вестник Таганрог. ин-та управления и экономики. – 2009. –
№ 2. – С. 74–81.

6. Хруцкий В.Е., Сизова Т.В., Гамаюнов В.В. Внутрифирменное бюджетирование: настольная книга по постановке финансового планирования парадигмы программирования. – М.: Финансы и статистика,  2005. – 400 с.

7. ISO/IEC/IEEE 15288:2015 System and software engineering – System life cycle processes. – 2015.

8. Uhlemann T.H.-J., Steinhilper C.L.R., Steinhilper R. The digital twin: realizing the cyber-physical production system for industry 4.0 // Procedia CIRP. Part of special issue: The 24th CIRP Conference on Life-cycle Engineering. – 2017. – Vol. 61. – P. 335–340. DOI: 10.1016/j.procir.2016.11.152

9. Формальное представление модели реализации функций системной инженерии на основе принципа необходимого разнообразия структурных связей / Г.Г. Куликов, В.В. Антонов, А.Р. Фахруллина, Л.Е. Родионова // Вестник . Сер. Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2017. – Т. 17, № 4. –
С. 146–153.

10. Kovács G.L., Petunin, A.A. An information technology view of manufacturing automation, Product life-cycle management // Pollack Periodica. – 2016. – Vol. 11, № 2. – P. 3–14.

11. Мадорская Ю.М. Схема Захмана при разработке требований
к ИС. Практика проектирования систем [Электронный ресурс]. – 2015. – URL: http://reqcenter.pro/zachman-framework (дата обращения: 09.09.2022).

12. Белов В.С. Информационно-аналитические системы. Основы проектирования и применения: учеб. пособие, руководство, практикум. – М.: Изд-во Моск. гос. ун-та экономики, статистики и информатики, 2005. – 111 с.

13. Simulation studies of the self-assembly of halogen-bonded sierpiński triangle fractals, Wuli Huaxue Xuebao / Z. Zhang, W.-J. Xie,
Y.I. Yang, G. Sun, Y.-Q. Gao // Acta Physico, Chimica Sinica. – 2017. – Vol. 30, № 3. – P. 539–547.

14. Куклин А.А. Наслунга К.С. Методологические особенности оценки состояния регионального бюджета // Экономика региона. –  2018. – Т. 14, вып. 2. – С. 395–407. DOI: 10.17059/2018-2-5

15. Жемчугов А.М., Жемчугов М.К. Разработка эффективной стратегии и структуры предприятия: практическая пошаговая методика // Проблемы экономики и менеджмента. – 2013. – № 6 (22). – С. 15–21.

16. Разработка процесса бюджетирования в системе финансового планирования на предприятиях авиастроительной промышленности / Н.Ю. Носкова, И.Г. Нуретдинов, А.С. Бобылев, М.Г. Сорокина. – Ульяновск: Изд-во УлГТУ, 2013. – 146 с.

17. Наумова Н.Ю., Жарикова Л.А. Бюджетирование в деятельности предприятия: учеб. пособие. – Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн.
ун-та, 2009. – С. 112.

18. Исаев Д.В. Бюджетирование с применением информационных систем // Управленческий учет. – 2008. – № 7. – С. 99–106.

19. Родионов А.С., Исаев Д.В. OLAP-система как инструмент современного экономиста // Финансовая газета. – 2002. – № 44 (568). –
С. 14–15.

20. Mabrok M.A., Ryan M.J. Category theory as a formal mathematical foundation for model-based systems engineering // Appl. Math. Inform. Sci. – 2017. – Vol. 11, № 1. – P. 43–51.

21. Федоров А.Г. Елманова Н.З. Введение в OLAP-технологии Microsoft: практ. пособие. – М.: Диалог-МИФИ, 2002. – 268 с.

22. Куликов Г.Г., Антонов В.В., Антонов Д.В. Теоретические
и прикладные аспекты построения моделей информационных систем. – LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co.KG, Germany. –
2011. – 134 с.

Ладыгин В.В. Бюджетирование и контроль на предприятии. – Едиториал УРСС. – 2021. – 536 с.

24. Modelling method for production management information systems (For a machine-building plant) / G.G. Kulikov, A.V. Rechkalov,
L.R. Chernyahovskaya, A.N. Nabatov // IEE Conference Publication. – 1998. – 457. – P. 240–243.

25. Хруцкий В.Е., Сизова Т.В., Гамаюнов В.В. Внутрифирменное бюджетирование: настольная книга по постановке финансового планирования. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 400 с.

Аннотация:

Отечественные вузы всё более интенсивно используют системы управления обучением (LMS) для реализации смешанного формата обучения и построения дистанционных курсов; вместе с этим расширяются и возможности самих LMS в области сбора, хранения, и обработки образовательных данных, открывая потенциал для применения в образовательном процессе инструментов интеллектуального анализа данных, способствующих совершенствованию реализации как отдельных дисциплин, так и целых образовательных программ. Цель: осуществить анализ современных инструментов образовательной аналитики (LA) и кейсов использования интеллектуального анализа данных (EDM) при работе с системами управления обучением в организациях высшего образования. Результаты: в работе проанализированы отечественные и зарубежные публикации, посвященные технологии «process mining», полагающейся на сбор и анализ «цифровых следов» пользователей обучающих платформ, а также работы, касающиеся практического применения LA и EDM при реализации учебных дисциплин в вузах и на онлайн-курсах. Названы наиболее частые кейсы использования «цифровых следов» для определения уровня активности пользователей, их вовлеченности и паттернов поведения преуспевающих обучающихся. Определена граница понятий LA и EDM, проанализированы наиболее распространённые инструменты обеспечения индивидуальных образовательных траекторий, основанные на извлечении знаний из образовательных данных. Рассмотренные работы систематизированы по целям и областям применения, сложности реализации, а также классифицированы в соответствии с подходом аналитической компании Gartner, предусматривающей 4 вида аналитики: описательную, диагностическую, предиктивную (прогнозную), предписывающую. В работе также рассмотрен альтернативный подход к классификации инструментов EDM по объекту применения, выделяющий: аналитику обучения, прогностическую аналитику поведенческую аналитику и аналитику визуализации. Предложен вариант соотнесения указанных подходов. Практическая значимость: настоящий литературный обзор может послужить источником идей и основой для отбора релевантных кейсов образовательной аналитики в отечественных вузах.

Ключевые слова: образовательная аналитика, интеллектуальный анализ данных, цифровой след, система управления обучением, предиктивная аналитика, адаптивное обучение, техническое образование, высшее образование.

Сведения об авторах:

Бойко Александр Эдуардович (Москва, Российская Федерация) – ассистент кафедры «Менеджмент и маркетинг» Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева (125047, Москва, Миусская площадь, 9, e-mail: boiko.a.e@muctr.ru).

Савицкая Татьяна Вадимовна (Москва, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Кибернетика химико-технологических процессов» Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева (125047, Москва, Миусская площадь, 9, e-mail: savitskaia.t.v@muctr.ru).

Лопаткин Дмитрий Станиславович (Москва, Российская Федерация) – кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой «Менеджмент и маркетинг» Российского химико-технологи­ческого университета им. Д.И. Менделеева (125047, Москва, Миусская площадь, 9, e-mail: lopatkin.d.s@muctr.ru).

Список литературы:

1. Определение понятия «Учебная аналитика». ГОСТ Р 59895-2021. «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология» [Электронный ресурс] // База ГОСТов allgosts.ru. – URL: https://allgosts.ru/35/240/gost_r_59895-2021 (дата обращения: 24.02.2023).

2. Ширинкина Е.В. Интеллектуальный анализ образовательных данных // Вестник Твер. гос. ун-та. Сер. Экономика и управление. – 2021. – № 3 (55). – С. 179–188. DOI: 10.26456/2219-1453/2021.3.179-188

3. Liñán L.C., Pérez Á.A.J. Education Data Mining and Learning Analytics: Differences, similarities and time evolution [Электронный ресурс] // RUSC Universities and Knowledge Society Journal. – 2015. – 12 (3). –
P. 98–112. – URL: https://doi.org/10.7238/rusc.v12i3.2515 (дата обращения: 24.02.2023).

4. Van Der Aalst W. Process mining: data science in action. – Heidelberg: Springer, 2016. – Vol. 2.

5. Rosário N.A.L. Predicting academic performance – a practical study using Moodle log data and sociodemographic traits. – 2022.

6. Романов А.А., Волчек Д.Г. Анализ данных о поведении пользователей в системах электронного обучения // Онтология проектирования. – 2020. – Т. 10, № 1 (35). – С. 100–111. DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-1-100-111

7. Тербушева Е.А., Пиотровская К.Р. Аналитический потенциал платформы Moodle для мониторинга качества персонифицированного обучения // Общество. Коммуникация. Образование. – 2021. – Т. 12. – № 4. – С. 19–34. DOI: 10.18721/JHSS.1

8. Морозов А.И. Аналитика обучения студентов при реализации массового онлайн-курса // Известия Волгоград. гос. пед. ун-та. – 2022. – № 5 (168). – С. 16–22.

9. Alignment of teacher's plan and students' use of lms resources. analysis of moodle logs // 2016 15th international conference on information technology based higher education and training (ithet). – IEEE, 2016. – P. 1–8.

10. The Python SQL Toolkit and Object Relational Mapper. Documentation [Электронный ресурс]. – URL: https://docs.sqlalchemy.org/en/20/ (дата обращения: 24.02.2023).

11. Psycopg – PostgreSQL database adapter for Python [Электронный ресурс]. – URL: https://www.psycopg.org/docs/

12. Соглашение о сборе о цифровой активности пользователей [Электронный ресурс] // Официальны сайт ООО «Электронное издательство Юрайт». – URL: https://urait.ru/info/publication-data-policy (дата обращения: 24.02.2023).

13. Дюличева Ю.Ю. Датасет для анализа русскоязычных отзывов на МООК, извлеченных с платформы Stepik // Вопросы образования. – 2022. – № 4. – С. 298–321.

14. Кайдалова Л.В., Гуменникова Ю.В., Черницына Р.Н. Статистический анализ результатов тестирования по разделу «Линейная алгебра и аналитическая геометрия» в среде Moodle // Известия Самар. науч. центра Рос. акад. наук. Социальные, гуманитарные, медико-биологи­ческие науки. – 2019. – Т. 21, № 65. – С. 35–39.

15. Батасова В.С. Анализ объективности результатов тестирования знаний // Информатизация инженерного образования. – 2020. – С. 27–30.

16. Smart learning analytics: student academic performance data representation, processing and prediction / V.L. Uskov [et al.] // Smart Education and e-Learning 2020 / ed. V.L. Uskov, R.J. Howlett, L.C. Jain. – Singapore: Springer, 2020. – P. 3–18.

17. Технологии нейронных сетей для прогнозирования успеваемости обучения студентов в электронной информационно-образовательной среде вуза / В.И. Токтарова [и др.] // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2022). – 2022. – С. 388–398.

18. Кустицкая Т.А. Байесовский подход к мониторингу эффективности оценочных средств электронного образовательного курса // Дистанционное обучение в высшем образовании: опыт, проблемы
и перспективы развития. – 2020. – С. 164–165.

19. Agustianto K. et al. Design adaptive learning system using metacognitive strategy path for learning in classroom and intelligent tutoring systems // AIP Conference Proceedings. – AIP Publishing LLC, 2016. –
Vol. 1755. – № 1. – P. 070012.

20. Попова Ю.Б., Яцынович С.В. Применение искусственной нейронной сети для определения степени усвоения учебного материала обучающимися // Новые горизонты – 2018: сб. материалов Белорус.-Китайск. молодеж. инновац. форума: в 2 т.; 15–16 ноября 2018 г. – Минск: Изд-во БНТУ, 2018. – Т. 2. – С. 154–159.

21. Русаков С.В., Русакова О.Л., Посохина К.А. Нейросетевая модель прогнозирования группы риска по успеваемости студентов первого курса // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2018. – № 4. – С. 815–822.

22. Balaban I., Filipović D., Zlatović M. Post hoc identification of student groups: Combining user modeling with cluster analysis // Education and Information Technologies. – 2022. – P. 1–26.

23. Martinez Abad F., Chaparro Caso López A.A. Data-mining techniques in detecting factors linked to academic achievement // School Effectiveness and School Improvement. – 2017. – Vol. 28. – № 1. – P. 39–55.

24. A data mining approach to study the impact of the methodology followed in chemistry lab classes on the weight attributed by the students to the lab work on learning and motivation / M. Figueiredo [et al.] // Chemistry Education Research and Practice. – 2016. – Vol. 17, № 1. – P. 156–171.

25. Aher S.B., Lobo L. Combination of machine learning algorithms for recommendation of courses in E-Learning System based on historical data // Knowledge-Based Systems. – 2013. – Vol. 51. – P. 1–14.

26. Reddy S., Labutov I., Joachims T. Latent skill embedding for personalized lesson sequence recommendation: arXiv preprint arXiv:1602.07029. – 2016.

27. Цифровой репетитор Plario. Первая в России онлайн-система адаптивного обучения математике [Электронный ресурс]. Официальный сайт платформы plario.ru. – URL: https://plario.ru/ (дата обращения: 24.02.2023).

28. Попова Ю.Б. От LMS к адаптивным обучающим системам // Системный анализ и прикладная информатика. – Минск: Изд-во Белорус. нац. техн. ун-та, 2019. – № 2. – P. 58–64.

29. Попова Ю.Б. Интеллектуальная составляющая автоматизированной системы обучения cats // Образовательные технологии и общество. – Казань: Изд-во Казан. нац. исслед. технолог. ун-та, 2019. –
T. 22, № 4. – С. 24–37.

30. Aldowah H., Al-Samarraie H., Fauzy W.M. Educational data mining and learning analytics for 21st century higher education: A review and synthesis // Telematics and Informatics. – 2019. – Vol. 37. – P. 13–49.

31. LMS Data – Spring 2018 Updates | edutechnica [Электронный ресурс]. – URL: https://edutechnica.com/2018/03/04/lms-data-spring-2018-updates/ (дата обращения: 24.01.2023).

32. Moodle statistics. World Moodle registration map [Электронный ресурс] // Официальный сайт «Moodle.org». – URL: https://stats.moodle.org/ (дата обращения: 02.05.2023).

33. Голенков В.В. Интеллектуальные обучающие системы и виртуальные учебные организации // Дистанционное обучение – образовательная среда XXI века: материалы междунар. науч.-метод. конф.; Минск, 18–20 декабря 2001 г. – Минск: Бестпринт, 2001. – С. 21–26.

Аннотация:

Сенсорные экраны и панели являются неотъемлемой частью нашей жизни. Буквально везде происходит их активное внедрение на замену различным кнопочным, рычажным, вращательным устройствам управления. Однако не во всех случаях возможно применение существующих решений сенсорных экранов ввиду их хрупкости, недостаточной герметичности или же отсутствия вандалоустойчивости. Цель исследования: рассмотреть основные виды сенсорных устройств ввода информации, проанализировать их положительные и отрицательные стороны,
а также предложить новое исполнение сенсорного экрана, обеспечивающего работоспособность в агрессивных условиях. Методы: с помощью программного обеспечения COMSOL 6.1 провести моделирование предлагаемой системы и эксперимент в реальных условиях с дальнейшим оцениванием результата посредством сравнения. Результаты: разработаны модель и экспериментальный образец сенсорного экрана, представляющего из себя металлическую монолитную конструкцию. Принцип работы предложенной системы ввода информации основан на регистрации акустических волн, создаваемых при касательном контакте пользователя с панелью. Такой принцип обусловлен тем, что при касании создается звуковая волна, распространяющаяся по поверхности материала, и достаточно нескольких микрофонов (в статье рассматривается ситуация
с тремя микрофонами) для регистрации этой волны, а по полученным данным с микрофонов можно локализовать место контакта. Практическая значимость: результаты будут использованы для дальнейшего исследования локализации звуковой волны по поверхности твердого тела
в ситуации с несколькими касаниями, а также в ситуации с возможными внешними воздействиями, такими как вибрация или отражение, и поиска более точных методов локализации источника звука в твердых поверхностях.

Ключевые слова: система ввода информации, сенсорный экран, взаимодействие человека и машины, звук, ударная волна, локализация.

Сведения об авторах:

Козин Алексей Владимирович (Пермь, Российская Федерация) – аспирант, ассистент кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: kozin.at16@gmail.com).

Список литературы:

1. Evaluation of executive functions of children with down syndrome and zika virus using touch screen device: Cognitive evaluation of toddlers by touch-screen / De Oliveira Braga Filho M. [et al.] // 11th IEEE International Conference on Cognitive Infocommunications (CogInfoCom). – IEEE, 2020. – P. 379–386. DOI: 10.1109/CogInfoCom50765.2020.923791

2. Singh G. Touch screen driving: A novel and efficient design for automation // 2014 World Automation Congress (WAC). – IEEE, 2014. –
P. 634–638. DOI: 10.1109/WAC.2014.6936074

3. Avutu S.R., Bhatia D., Reddy B.V. Design of touch screen based robot with obstacle detection module for autonomous path navigation // TENCON 2017-2017 IEEE Region 10 Conference. – IEEE, 2017. –
P. 2127–2131. DOI: 10.1109/TENCON.2017.8228212

4. Turn any display into a touch screen using infrared optical technique / J.R. Liang [et al.] // IEEE Access. – 2018. – Vol. 6. – P. 13033–13040. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2812756

5. Белых С. Zypos-проекционно-емкостные cенсорные экраны для вандалоустойчивых платежных терминалов // Компоненты и технологии. – 2011. – № 8 (121). – С. 17–19.

6. Жданкин В. Плоскопанельные жидкокристаллические дисплеи повышенной яркости // Современные технологии автоматизации. – 2004. – № 2. – С. 6–18.

7. Benesty J., Chen J., Huang Y. Microphone Array Signal Processing. – Berlin, Germany: Springer-Verlag, 2008. – Vol. 1. – С. 245.

8. Алдошина И.А. Амбисоник – трехмерная система пространственного звука // Шоу-Мастер. – 2005. – № 3. – С. 1–10.

9. Мокрецов А. В. Погрешность определения угла местоположения источника звука микрофонной системой с алгоритмом пространственно-временной обработки сигнала // Инженерный вестник Дона. – 2012. – Т. 21. – № 3. – С. 52–54.

10. Гаврилюк С. Советы по контроллерам сенсорных экранов // Компоненты и технологии. – 2004. – № 37. – С. 60–65.

11. Штрапенин Г., Мишан М. Интегральные контроллеры сенсорных экранов Texas Instruments // Компоненты и технологии. – 2007. – № 74. – С. 64–68.

12. Самарин А. Современные технологии Multi-touch сенсорных экранов // Компоненты и технологии. – 2008. – № 79. – С. 99–106.

13. Глотова И.Ю. Сенсорные экраны // Актуальные проблемы энергетики. – 2017. – С. 857–862.

14. Cannon B., Brennan C. Electrostatic simulation methodology for capacitive touch-screen panels // 25th IET Irish Signals & Systems Conference 2014 and 2014 China-Ireland International Conference on Information and Communications Technologies (ISSC 2014/CIICT 2014). – IET, 2014. – P. 216–220. DOI: 10.1049/cp.2014.0688

15. Sparse touch sensing for capacitive touch screens / C. Luo [et al.] // 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). – IEEE, 2012. – P. 2545–2548. DOI: 10.1109/ICASSP.2012.6288435

16. Рябов А.Р. Экран на поверхностно-акустических волнах // Материалы XIII Всерос. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов
и конкурса по программе «Умник». – Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. лесотехн. ун-та, 2017. – Т. 1. – С. 145–146.

17. Touchscreen based on acoustic pulse recognition with piezoelectric polymer sensors / S. Reis [et al.] // 2010 IEEE International Symposium on Industrial Electronics. – IEEE, 2010. – P. 516–520. DOI: 10.1109/ISIE.2010.5637672

18. Подмарева Е.В., Бычкова М.Ю., Шарунова О.М. Технологии изготовления сенсорных экранов интерактивных столов // Робототехника и системный анализ: создание и исследование информационных моделей. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. технол. ун-та, 2016. – Т. 2. – С. 53–60.

19. Research on infrared signal processing circuit of large size infrared touch screen with interference rejection / Y. Liu [et al.] // 2020 IEEE International Conference on Signal Processing, Communications and Computing (ICSPCC). – IEEE, 2020. – P. 1–5. DOI: 10.1109/ICSPCC50002.2020.9259547

20. Varshney S., Jain N., Singh S. SmartTouch: A cost-effective infrared based imaging touch screen // 2013 Sixth International Conference on Contemporary Computing (IC3). – IEEE, 2013. – P. 219–224. DOI: 10.1109/IC3.2013.6612194

21. Сенсорный экран [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Сенсорный_экран#Тензометрические_сенсорные_экраны (дата обращения: 06.03.2023).

22. Сенсорный экран: метод. указания к лаборатор. работе по дисциплинам «Документ. службы и термин. устройства телекоммуникаций» и «Термин. устройства мультимедиа» для студентов специальностей 1-45 01 03 «Сети телекоммуникаций», 1-45 01 05 «Системы распределения мультимедиа. информации» всех форм обучения / сост. И.И. Сиротко, П.А. Шпунгин. – Минск: Изд-во Белорусского гос. ун-та информатики и радиоэлектроники, 2011. – 24 с.

23. Скорость звука в твердых материалах [Электронный ресурс]. URL: http://weldworld.ru/theory/summary/skorost-zvuka/skorost-zvuka-v-tverdyh-materialah.html (дата обращения: 06.03.23).

24. Contact Spot on a Display Surface / A. Kozin [et al.] // 2022 Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus). – IEEE, 2022. – P. 349–351. DOI: 10.1109/ElConRus54750.2022.9755516

25. Iakubchik I., Iakubchik A., Nakamura Y. Acoustic determination of contact on the exterior surface of the robot // 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus). – IEEE, 2021. – P. 387–389. DOI: 10.1109/ElConRus51938.2021.9396486

26. Ершов Р.А., Морозов О.А., Фидельман В.Р. Вычислительно-эффективный алгоритм оценки временной задержки широкополосных сигналов // Известия Самар. науч. центра Рос. акад. наук. – 2014. –
Т. 16. – № 4–2. – С. 384–387.

27 Акустика – Численные акустические и вибрационные расчёты различных устройств и систем [Электронный ресурс]. – URL: https://www.comsol.ru/acoustics-module (дата обращения: 06.03.2023).

Аннотация:

Одним из ключевых способов увеличения эффективности солнечных панелей является использование охлаждения. В весенне-летнее время года и в странах с жарким климатом при нагреве солнечных модулей свыше 25 °C эффективность выработки электроэнергии снижается на 5–30 % в зависимости от температуры нагрева и температурного коэффициента мощности фотоэлектрических модулей. Объектом исследования данной статьи является экспериментальный поиск наиболее эффективного способа охлаждения с использованием программного комплекса PVSyst. Целью исследования являются анализ и нахождение наиболее оптимального способа охлаждения солнечной панели, исходя из определенного местоположения потребителя и заданной потребляемой нагрузки. В работе используются экспериментальные методы анализа и исследования на базе солнечного модуля EasySunSolar UL15 100 Вт, а также моделирование нагрузки, местоположения объекта и полученной эффективности от нагрева в программном комплексе PVSyst. Результаты и значимость исследования. В ходе экспериментов и моделирования в среде PVSyst выдаваемая мощность солнечной панели увеличилась на 10 %, наиболее эффективным методом в ходе исследований установлен жидкостный метод охлаждения как наименее затратный и наиболее оптимальный. Выполненные исследования в дальнейшем будут использованы при проектировании и создании автоматизированной системы охлаждения солнечных панелей (АСОСП). Экспериментальное направление данной работы создано на основании мощностной характеристики, которая показывала зависимость мощности от нагрева солнечных модулей. Для экспериментальных исследований кроме солнечного модуля использовалась система нагрева, состоящая из прожекторов и галогенных ламп.

Ключевые слова: солнечные панели, солнечные модули, охлаждение солнечных панелей, изолированные потребители, термоэлектрические модули, эффективность солнечных панелей, нагрев солнечных панелей, охлаждающая жидкость, мощность, программный комплекс PVSyst.

Сведения об авторах:

Сорогин Александр Сергеевич (Тюмень, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Электроэнергетики» Тюменского индустриального университета (625000, Тюмень, ул. Володарского 38, e-mail: sorg96@gmail.com).

Хамитов Рустам Нуриманович (Тюмень, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор кафедры «Электроэнергетика» Тюменского индустриального университета (625000, Тюмень, ул. Володарского, 38), профессор кафедры «Электрическая техника» Омского государственного технического университета (644050, Омск, ул. Пр. Мира, 11, e-mail: apple_27@mail.ru).

Жеребцов Сергей Николаевич (Тюмень, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электроэнергетика» Тюменского индустриального университета (625000, Тюмень,
ул. Володарского, 38, e-mail: s.n.zherebtsov@mail.ru).

Список литературы:

1. Фотоэлектрические панели и солнечные коллекторы – отличия [Электронный ресурс]. – URL: https://www.products.pcc.eu/ru/blog/фотоэлектрические-панели-и-солнечны (дата обращения: 27.04.2023).
2. Афанасьев В.П., Теруков Е.И., Шерченков А.А. Тонкопленочные солнечные элементы на основе кремния. – СПб.: Изд-во СПбГЭТУ ЛЭТИ, 2011. – 168 с.
3. Бессель В.В., Кучеров В.Г., Мингалеева Р.Д. Изучение солнечных фотоэлектрических элементов. – М.: Изд. центр РГУ нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина, 2016. – 90 с.
4. Собственная солнечная электростанция [Электронный ресурс]. – URL: https://greenpeace.ru/wp-content/uploads/2023/03/Исследование-Собственная-солнечная-электростанция.pdf (дата обращения: 27.04.2023).
5. DualSun: French manufacturer of hybrid and PV solar panels [Электронный ресурс]. – URL: https://dualsun.com/en/ (дата обращения: 27.04.2023).
6. Кирпичникова И.М., Махсумов И.Б. Повышение энергетической эффективности работы солнечных модулей за счет снижения температуры поверхности // Известия Тульск. гос. ун-та. – 2020. – № 2. – С. 489–499.
7. Гибридные солнечные коллекторы PVT [Электронный ресурс]. – URL: https://solarsoul.net/gibridnye-solnechnye-kollektory-pvt (дата обращения: 27.04.2023).
8. Солнечные модули [Электронный ресурс]. – URL: https://delta-batt.com/catalog/solnechnye-moduli/ (дата обращения: 27.04.2023).
9. Группа компаний «Хэвел» [Электронный ресурс]. – URL: https://www.hevelsolar.com (дата обращения: 27.04.2023).
10. PVSyst 7 Stand Alone [Электронный ресурс]. – URL: https://www.pvsyst.com/wp-content/pdf-tutorials/pvsyst-tutorial-v7-standa­lone-en.pdf (дата обращения: 27.04.2023).
11. Солнечный модуль DELTA BST 340–72 P [Электронный ресурс]. – URL: https://delta-solar.ru/product/solnechnye-moduli/delta-bst/delta-bst-340-72-p/ (дата обращения: 27.04.2023).
12. Кирпичникова И.М., Махсумов И.Б. Построение энергетических характеристик солнечных модулей с учетом условий окружающей среды // Вестник Пермского государственного технического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2020. – № 34. – С. 56–74.
13. Гульков В.Н., Колесниченко И.Д., Коротков К.Е. Исследование влияния нагрева солнечных модулей на эффективность преобразования излучения // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». – 2019. – № 1. – С. 10–16.
14. Wojciech Lubo, Grzegorz Pełka Assessing the Impact of Water Cooling on PV Modules Efficiency // Energies. – 2020. – Vol. 13. – P. 2414–2418.
15. Велькин В.И. Методология расчета комплексных систем ВИЭ для использования на автономных объектах: монография. – Екатеринбург: Изд-во УрФУ, 2015. – 226 с.
16. Mariyam Sattar, Abdul Rehman Performance Analysis and Optimization of a Cooling System for Hybrid Solar Panels Based on Climatic Conditions of Islamabad, Pakistan // Energies. – 2022. – Vol. 15. – P. 1–22.
17. Дюсьмикеев А.Б. Базовые принципы солнечной энергетики для проектирования и строительства солнечных электростанций. – Минск, 2016. – 79 с.
18. Герра Д.Д. Повышение энергоэффективности работы электротехнического комплекса с использованием солнечных батарей на подстанции Сантьяго-де-Куба: спец. 05.09.03 «Электротехнические комплексы и системы»: дис. … канд. техн. наук / Санкт-Петербург. горный ун-т. – СПб., 2021. – 138 с.
19. Кенден К.В. Совершенствование методов принятия решений по вводу мощностей автономных солнечно-дизельных установок (на примере республики Тыва): спец. 05.14.01 «Энергетические системы и комплексы»: дис. … канд. техн. наук / Сибир. федерал. ун-т. – Красноярск, 2021. – 117 с.
20. Mohamed Sharaf, Mohamed S. Yousef, Ahmed S. Huzayyin Review of cooling techniques used to enhance the efficiency of photovoltaic power systems // Springer. – 2022. – Vol. 29. – P. 26131–26159.
21. Maatallah T., Zachariah R., Al-Amri F. Exergo-economic analysis of a serpentine frow type water based photovoltaic thermal system with phase change material // Sol Energy. – 2019. – Vol. 193. – P. 195–204. – URL: https://doi.org/10.1016/j.solener.2019.09. 063
22. Zanlorenzi G., Szejka A.L., Junior O.C. Hybrid photovoltaic module for efciency improvement through an automatic water cooling system: a prototype case study // Clean Prod. – 2018. – Vol. 196. – P. 195–204.
23. Махсумов И.Б. Разработка энергокомплекса на базе возобновляемых источников энергии для электроснабжения труднодоступных районов республики Таджикистан с использованием термозащиты солнечных модулей: спец. 05.09.03 «Электротехнические комплексы и системы»: дис. канд. техн. наук / Южно-Уральский государственный университет. – Челябинск, 2020. – 209 с.
24. Велькин В.И. Методология расчета комплексных систем ВИЭ для использования на автономных объектах: монография. – Екатеринбург: Изд-во УрФУ, 2015. – 226 с.
25. Лукутин Б.В., Муравлев И.О., Плотников И.А. Системы электроснабжения с ветровыми и солнечными электростанциями: учеб. пособие. – Томск: Изд-во Томск. политехн. ун-та, 2015. – 130 с.
26. Исследование фотоэлектрического преобразователя энергии – солнечной батареи: для энергетических специальностей вуза / сост. И.Н. Прокопеня, Т.А. Петровская, А.А. Богдан, Р.С. Игнатович, И.В. Павлович. – Минск: Изд-во  БНТУ, 2018. – 57 с.
27. Renewable capacity statistics 2023 / IRENA (International Renewable Energy Agency). – Abu Dhabi, 2023. – 69 p.
28. Alktranee Mohammed, Bencs Peter. Effect of evaporative cooling on photovoltaic module performance // Process Integration and Optimization for Sustainability. – 2022. – Vol. 6. – P. 921–930. – URL: https://doi.org/10.1007/s41660-022-00268-w
29. A comprehensive study for Al2O3 nanofuid cooling efect on the electrical and thermal properties of polycrystalline solar panels in outdoor conditions / Ali Ibrahim, Muhammad Raafat Ramadan, Abd EL‑Monem Khallaf Muhammad Abdulhamid // Environmental Science and Pollution Research. – 2023. – Vol. 1. – P. 1–22. – URL: https://doi.org/10.1007/s11356-023-25928-3
30. Тханг Л.В., Щагин А.В. Активные методы водяного охлаждения для солнечного фотоэлектрического модуля // Инженерный вестник Дона. – 2020. – № 2. – С. 12–25.
31. Киевец А.В., Бай Ю.Д. Исследование влияния изменения температуры солнечных панелей на выходные характеристики солнечной электростанции в условиях частичной затененности // Вестник Иркут. гос. техн. ун-та. – 2020. – № 24. – С. 627–638.
32. Sunarno A. Rakin, Suherman S. A passive cooling system for increasing efficiency of solar panel output // Journal of Physics: Conference Series. – 2019. – Vol. 1379. – P. 1–6. – URL: https://doi:10.1088/1742-6596/1373/1/012017
33. Dattatray S., Rajesh D. Experimental analysis of solar PV panel cooling by using back water tube array to improve efficiency // International Journal of Engineering Research & Technology. – 2018. – Vol. 7. – P. 45–48.

Аннотация:

В настоящее время в атмосферный воздух в год выбрасывается 140 тыс. т оксидов азота и 270 тыс. т оксида углерода, при этом характеристики газоперекачивающего оборудования российского производства не достигают мирового уровня по выбросам загрязняющих веществ. Парк газоперекачивающего оборудования в основном представлен турбинами простого цикла с приводами авиационного типа, характеризующимися высокой температурой и неравномерностью выхлопных газов. Для требуемой очистки дымовых газов ГПА от оксидов азота были проведены аэродинамические расчеты выхлопного тракта с установленной системой СКВ, рассчитаны объем катализатора и расход реагента, необходимые для обеспечения эффективной работы системы СКВ, и разработана конструкторская документация. Для экспериментальной проверки данной каталитической системы были составлены программа и методика испытаний. Целью исследования являются анализ основных методов очистки выбросов газовых турбин и анализ обеспечения эффективной работы системы селективного каталитического восстановления. Методы исследования и результаты: произведён расчет необходимого объема катализатора и расхода реагента для обеспечения эффективной работы системы селективного каталитического восстановления. Согласно полученным результатам, можно сделать вывод, что при увеличении частоты вращения турбины низкого давления газоперекачивающего агрегата эффективность очистки увеличивается при использовании в качестве реагента «аммиачной воды» и снижается при использовании в качестве реагента «мочевины». Практическая значимость: получена эффективность очистки отходящих газов от оксидов азота при применении системы селективного каталитического восстановления на режиме от половинной загрузки до номинального режима работы при всех видах реагента.

Ключевые слова: система каталитического восстановления, ГПА, СКВ, ГТУ, эффективная работа системы, реагент, мочевина, аммиачная вода.

Сведения об авторах:

Черепанов Никита Александрович (Пермь, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29,
e-mail: nikita.cherepanow@gmail.com).

Петроченков Антон Борисович (Пермь, Российская Федерация) – доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Микропроцессорные средства автоматизации» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: petrochenkov@pstu.ru).

Список литературы:

1. Бочкарев С.В., Петроченков А.Б., Ромодин А.В. Интегрированная логистическая поддержка эксплуатации электротехнических изделий: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2009. – 398 с.
2. Петроченков А.Б., Ромодин А.В., Хорошев Н.И. Об одном формализованном методе оценки управленческих решений (на примере управления электротехническими объектами) // Научно-технические ведомости СПбГПУ. – 2009. – № 5 (87). – С.166–171.
3. Ахмедов Р.Б., Цирульников Л.М. Технология сжигания горючих газов и жидких топлив. – 2-е изд., перераб. и доп. – Ленинград: Недра; Ленинградское отделение, 1984. – 237 с.
4. Котлер В.Р. Оксиды азота в дымовых газах котлов. – М.: Изд-во ЭАИ, 1987. – 143 с.
5. Гаврилов А.Ф., Горбаненко А.Д., Туркестанова Е.Л. Влияние влаги, вводимой в горячий воздух, на содержание оксидов азота в продуктах сгорания газа и мазута // Теплоэнергетика. – 1983. – № 10. – С. 13–15.
6. Andrews R.L., Siegmund C.W., Levine D.A. Effect of flue gas recirculation in emission from heating oil combustion // Paper №68-21. APCA Meeting. Minneapolis. – 1968.
7. Влияние топочного режима и конструктивных особенностей котельного агрегата на образование окислов азота при сжигании каменных и бурых углей / В.Р. Котлер, С.И. Сучков, В.Д. Суровицкий, Г.В. Лобов // Подготовка и сжигание топлива в крупных энергоблоках. Тр. ВТИ. Вып. 15. – М.: Энергия, 1978. – C. 99–107.
8. Цирульников Л.М., Васильев В.П., Нурмухамедов М.Н. Подавление вредных выбросов при сжигании газа в топках котлов // Обзорная информация. Газовая промышленность. – М.: Недра, 1981. – № 3.
9. Ходаков Ю.С. Оксиды азота и теплоэнергетика. Проблемы и решения. – М: Изд-во ЭСТ-М, 2001. – 432 с.
10. Neuffer B., Laney M. Alternative control techniques document update – nox emissions from new cement kilns. – U.S. Environmental Protection Agency, November. – 2007.
11. Ходаков Ю.С‚ Еремин Л.М., Алфеев А.А. Современное состояние исследований по денитрификации дымовых газов ТЭС // Известия РАН. – 1997. – № 5. – C. 74–100.
12. Effertz P.H. Steimetz. Prüfung und beurteilung von DeNOx – katalysatoren für die rauchgasreinigung // Der Maschinenschaden. – 1991. – 64. – № 5. – P. 189–193.
13.  Harmgart S., Meierer M., Fahlke J. Beurteilung von DeNOx-katalysatoren wahrend des kraftwerksbetriebes // VGB Kraftwerkstechnik. – 1997. – Bd. 77. – H. 1. – P. 48–52.
14. Chupka M., Licata A. Independent evaluation of SCR systems for frame-type combustion turbines report for ICAP demand curve reset prepared for NYISO. – October 2013.
15. Integrated exhaust system for simple cycle power plants // Dr. Mark Buzanowski. Energy Tech Magazine. – April. 2011.
16. Katalysatoren aus Eisenoxid erschliessen neue Einsatzfelder / H. Kainer, HE. Buhler, C. Flockerhaus [et al.] // Energie. – 1988. – 10. – P. 56–61.
17. Maier H., Bilger H., Mayer G. Betriebserfahrungen mit der SCRStickminderungstechnik // VGB Kraftwerkstechnik. – 1992. – Bd. 72. – H. 9.8. – P. 796–800.
18. Nitrogen-15 trager Investigation of the mechanism of the reaction of NO and NНЗ on vanadium oxyde catalysts / A. Miyamoto, M. Kobayashe, M. Inomata, Y. Murakami // J. phys. Chem. – 1982. – 86. – P. 2945.
19. Reference document on best available techniques for large combustion plants // Integrated Pollution Prevention and Control. – July 2006.
20. Петроченков А.Б. О подходах к оценке технического состояния электротехнических комплексов и систем // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. – 2012. – № 12. – С. 16–21.
21. A method for development of software packages for mathematical simulation of electric power systems / B.V. Kavalerov, A.B. Petrochenkov, K.A. Odin, V.A. Tarasov // Russian Electrical Engineering. – 2015. – Vol. 86, № 6. – P. 331–338. DOI: 10.3103/S1068371215060085
22. Технологии очистки дымовых газов от оксидов азота / Ю.С. Ходаков, А.М. Кузьмин, Л.А. Ширшова [и др.] // Природоохранные технологии ТЭС. – М.: ВТИ, 1996. – С. 63–72.
23. SCR: New and improved // Chemical engineering. – July 2010. – P. 22–23.
24.  Simple Cycle SCR Operating Experience / C. Bertole, E. Govey, M. Stockstad, M. Nygard // Power Gen. – 2005.
25. High Temperature SCR systems on frame size combustion turbines¢ // J. Potter, DOE NOx Conference 2002. – 2002.
26. McTernan T. Improving SCR Performance on Simple-Cycle Combustion Turbines // Power Magazine. – June 2010.
27. Винокур В.М., Кавалеров Б.В., Петроченков А.Б. Программный комплекс для математического моделирования автономных мини-электростанций // Электричество. – 2007. – № 3. – С. 2–7.
28. VDI-Richtlinien 3476. Katalytische Verfahren der Abgasreinigung, VDI-Handbuch Reinhaltung der Luft. – Band 6. – 1988.
29. Modeling of the Interaction of Structural Elements / B.V. Kavalerov, A.B. Petrochenkov, K.A. Odin, V.A. Tarasov // Russian Electrical Engineering. – 2013. – Vol. 84, № 1. – P. 9–13. DOI: 10.3103/S1068371213010033
30. A short overview of Emission Control Systems for Gas Turbines, SCR DeNOx System // Presentation for NYISO by R. Drake, B. McGinty. – October 2013.
31. Conceptual design and engineering strategies to increase energy efficiency at enterprises: Research, technologies and personnel / A. Lyakhomskii, E. Perfilieva, A. Petrochenkov, S. Bochkarev // IEEE Conference Publications. Proceedings of 2015 IV Forum Strategic Partnership of Universities and Enterprises of Hi-Tech Branches (Science. Education. Innovations). – 2015. – P. 44–47. DOI: 10.1109/IVForum.2015.7388249