Функционирование судового электрооборудования тесно связано с качеством электрической энергии. Изменение частоты переменного тока в судовой электроэнергетической системе приводит к изменению режимов работы ряда электротехнических систем, в частности, к уменьшению производительности насосов и вентиляторов, к нарушению устойчивости работы генераторов и турбин электрической станции и к снижению перегрузочной способности асинхронных электродвигателей. Большое влияние изменение частоты вносит в регулирование моментов подачи на полупроводниковые вентили импульсов управления, формируемые фазосмещающими устройствами в составе системы управления выпрямителя. В результате этого происходит ухудшение показателей качества процесса регулирования и изменение статических и динамических характеристик, а также появляется возможность возникновения опасных ситуаций для технологического оборудования. Для стабилизации выходных параметров полупроводникового преобразователя разработано цифровое фазосмещающее устройство с блоком памяти, позволяющее корректировать моменты коммутации полупроводникового вентиля в зависимости от частоты переменного тока. Целью данной работы является анализ функционирования фазосмещающих устройств различных типов на основе статических и динамических характеристик относительного отклонения среднего выпрямленного напряжения в зависимости от частоты напряжения и угла управления. Для исследования предлагаемого устройства выполнен ряд опытов на основе имитационной модели в среде MatLab. Представлена обработка результатов, полученных в ходе исследования имитационной модели, предложенного цифрового фазосмещающего устройства
в составе трехфазного выпрямителя с несимметричным управлением совместно с устройством-прототипом. Результаты анализа показали возможность применения разработанного устройства с устойчивостью к нестабильности изменения частоты питающей сети в составе трехфазного выпрямителя с целью уменьшения отклонения выпрямленного напряжения и плавного изменения угла управления для питания потребителей постоянного тока в судовых системах электроснабжения. Технический эффект разработанного устройства заключается в повышении разрешающей способности по времени в отличие от устройства-прототипа.

Ключевые слова: фазосмещающее устройство, нестабильность частоты, системы управления, полупроводниковый преобразователь, имитационная модель.

Сугаков Валерий Геннадьевич (Нижний Новгород, Россия) – доктор технических наук, профессор кафедры «Электротехника
и электрооборудование объектов водного транспорта» Волжского государственного университета водного транспорта (603951, Нижний Новгород, ул. Нестерова, 5, e-mail: elektrikasp@mail.ru).

Варламов Никита Сергеевич (Нижний Новгород, Россия) – аспирант кафедры «Электротехника и электрооборудование объектов водного транспорта» Волжского государственного университета водного транспорта (603951, Нижний Новгород, ул. Нестерова, 5, e-mail: varlamov_nikita@mail.ru).

Малышев Юрий Сергеевич (Нижний Новгород, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электротехника и электрооборудование объектов водного транспорта» Волжского государственного университета водного транспорта (603951, Нижний Новгород,
ул. Нестерова, 5, e-mail: elektrikasp@mail.ru).

1. Fuchs E.F., Masoum M.A.S. Power Quality in Power Systems and Electrical Machines. – Second edition. – Academic Press, 2015. – 1140 p. DOI: 10.1016/B978-0-12-800782-2.09989-9
2. Управление качеством электроэнергии / И.И. Карташев, В.Н. Тульский, Р.Г. Шамонов [и др.]; под ред. Ю.В. Шарова. – М: Издат. дом МЭИ, 2006. – С. 23–111.
3. Анисимов Я.Ф., Васильев Е.П. Электромагнитная совместимость полупроводниковых преобразователей и судовых электроустановок. – Л.: Судостроение, 1990. – 264 с.
4. Barros J., Diego R.I. A review of measurement and analysis of electric power quality on shipboard power system networks // Renewable and Sustainable Energy Reviews, Elsevier. – 2016. – Vol. 62(C). – P. 665–672. DOI: 10.1016/j.rser.2016.05.043
5. New distortion and unbalance indices based on power quality analyzer measurements / P. Salmeron, R.S. Herrera, A.P. Valles, J. Prieto // IEEE Transactions on Power Delivery. – 2009. – Vol. 24. – P. 501–507. DOI: 10.1109/TPWRD.2009.2013378
6. Huang J., Jiang Z. Power Quality Assessment of Different Load Categories // Energy Procedia. – 2017. – Vol. 141. – P. 345–351. DOI: 10.1016/j.egypro.2017.11.041
7. Akagi H., Watanabe E.H., Aredes M. Instantaneous power theory and applications to power conditioning. – Second edition. – Wiley, New York, 2017. – 464 p.
8. Ольховский В.Я., Мятеж Т.В., Наяксов С.Ю. Исследование воздействия высших гармоник мелких нелинейных потребителей на работу сети до 1000 В // Доклады академии наук высшей школы Российской Федерации. – 2016. – № 1(30). – С. 84–97. DOI: 10.17212/1727-2769-2016-1-84-97
9. Экспериментальное исследование несимметрии трехфазной системы напряжений / З.Э. Абдиева, Б.И. Сариев, Р.Б. Куржумбаева, Х.Т. Касмамбетов // Научно-технический вестник Брянск. гос. ун-та. – 2018. – № 2. – С. 93–100. DOI: 10.22281/2413-9920-2018-04-02-218-225
10. Mindykowski J., Szweda M., Tarasiuk T. Voltage and frequency deviations in exemplary ship’s network – research for ship owner // EPQU Magazine. – 2008. – Vol. 1(2). – P. 61–67.
11. Горбачев, Г.Н., Чаплыгин Е. Промышленная электроника: учебник для вузов / под ред. В.А. Лабунцова. – М.: Энергоатомиздат, 1988. – С. 279–295.
12. Штрумпф Э.П. Судовая электроника и силовая преобразовательная техника: учебник. – СПб.: Судостроение, 1993. – С. 319–335.
13. Розанов Ю.К. Основы силовой электроники. – М.: Энергоатомиздат, 1992. – С. 220–253.
14. Иванов А.Г., Белов Г.А., Сергеев А.Г. Системы управления полупроводниковыми преобразователями. – Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2010. – С. 56–68.
15. Правила классификации и постройки морских судов Российского морского регистра судоходства. Ч. XI. Электрическое оборудование. – СПб.: Рос. морской регистр судоходства, 2018. – 131 с.
16. ГОСТ 32144-2013. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. – М.: Стандартинформ, 2014. – 6 c.
17. Правила Российского речного регистра: в 5 т. Т. 2. Правила классификации и постройки судов (ПКПС). – М.: Рос. речной регистр, 2017. – 1885 c.
18. Сугаков В.Г., Варламов Н.С., Малышев Ю.С. Обоснование реализации фазосмещающего устройства с коррекцией кода в зависимости от частоты напряжения // Вестник гос. ун-та морск. и реч. флота им. адмирала С.О. Макарова. – 2017. – № 4(44). – C. 829–837. DOI: 10.21821/2309-5180-2017-9-4-829-837
19. Пат. 2612055 Рос. Федерация, МПК G01R 25/00. Цифровое фазосмещающее устройство / В.Г. Сугаков, О.С. Хватов, Н.С. Варламов; заяв. и патентообл. ФГБОУВО «Волжск. гос. ун-т водного транспорта», № 2015155112; заявл. 22.12.2015; опубл. 02.03.2017. Бюл. № 7.
20. Пат. 2658598 Рос. Федерация, МПК G01R 25/00. Цифровое фазосмещающее устройство / В.Г. Сугаков, О.С. Хватов, Н.С. Варламов; заяв. и патентообл. ФГБОУВО «Волжск. гос. ун-т водного транспорта», № 2017122675; заявл. 27.06.2017; опубл. 21.06.2018. Бюл. № 18.

Внедрение источников генерации и регулируемых устройств компенсации реактивной мощности в распределительных электрических сетях железных дорог требует разработки новых методов группового управления напряжением, например, на основе агентного подхода. Мультиагентное управление напряжением позволяет получить новые результаты, связанные с возможностью самоорганизации агентов – активных элементов электрической сети, что приводит к повышению надежности электроснабжения и качества электроэнергии. Моделирование рассматриваемых мультиагентных систем управления на классических моделях системной динамики представляет трудности из-за сложного взаимодействия агентов ввиду их индивидуальных целей полезности, наличия логических операций и событийного характера процессов. Значительная часть публикаций по мультиагентному управлению режимами электрической сети, в том числе
с элементами распределенной генерации, накопителями энергии, посвящена разработке концепций и подсистем такого управления, в которых результаты моделирования представлены по отдельным компонентам. Реализация подхода на основе сочетания традиционных методов системной динамики и агентного метода моделирования позволит решить эти проблемы. Представлены принципы координации локальных агентов источников мощности по типу «аукцион» и выражения для определения управляющих воздействий на основе чувствительности напряжений
в узлах электрической сети к инъекциям мощности. Разработаны диаграммы состояний агентов для моделирования мультиагентного управления напряжением с помощью источников реактивной мощности в распределительных электрических сетях железных дорог в среде Anylogic. Выполнено моделирование управления напряжением в тестовой электрической сети при изменении параметров режима. Полученные результаты моделирования свидетельствуют об обоснованности подходов к стабилизации напряжения методами мультиагентного управления и возможности их практической реализации на базе современного оборудования.

Ключевые слова: моделирование, источники реактивной мощности, стабилизация напряжений, групповое управление, агентный подход, диаграмма состояний

Малышева Надежда Николаевна (Нижневартовск, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Энергетика» Нижневартовского государственного университета (628611, ХМАО-Югра, Нижневартовск, ул. Дзержинского, 11, e-mail: malyshevann@list.ru).

Третьяков Евгений Александрович (Омск, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Подвижной состав электрических железных дорог» Омского государственного университета путей сообщения (644046, Омск, пр. Маркса, 35, e-mail: eugentr@mail.ru).

1. Исмоилов С.Т., Фишов А.Г. Моделирование и анализ эффективности регулирования напряжения в электрической сети с распределенной генерацией // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2014. – № 1–2. – С. 302‒305.

2. Niknam T., Zare M., Aghaei J. Scenario-based multiobjective volt/var control in distribution networks including renewable energy sources // IEEE Trans. Power Del. – 2012. – Vol. 27, № 4. – P. 2004–2019.

3. Karbalaei F., Shahbazi H. A quick method to solve the optimal coordinated voltage control problem based on reduction of system dimensions // Electronic Power Systems Research. – 2017. – № 142. – P. 310–319.

4. Juamperez M., Yang G.Y., Kjaer S.B. Voltage regulation in LV grids by coordinated volt-var control strategies // Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. – 2014. – № 4(2). – P. 319–328.

5. Distributed cooperative voltage control based on curve-fitting in active distribution networks / H.B. Wu, C.Y. Huang, M. Ding, B. Zhao, P. Li // Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. – 2017. – № 5(5). –
P. 504–511.

6. Morattab A., Akhrif O., Saad M. Decentralised coordinated secondary voltage control of multi-area power grids using model predictive control // IET Generation, Transmission & Distribution. – 2017. – № 11. – P. 4546–4555.

7. A coordinated consistency voltage stability control method of active distribution grid / YE Xi, LE Jian, LIU Yongyan, ZHOU Wu,
LIU Kaipei // Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. – 2018. – № 6(1). – P. 85–94.

8. Farag H.E., Saadany E.F., Chaar L.E. A multilayer control framework for distribution systems with high DG penetration // Proceedings of the 2011 International Conference on Innovations in Information Technology (IIT’11). Abu Dhabi, United Arab Emirates. – 2011. – P. 94–99.

9. Ghiani E., Pilo F. Smart inverter operation in distribution networks with high penetration of photovoltaic systems // Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. – 2015. – № 3(4). – P. 504–511.

10. Alobeidli K., Moursi S. Novel coordinated secondary voltage control strategy for efficient utilisation of distributed generations // IET Renewable Power Generation. – 2013. – Vol. 8, № 5. – P. 569–579.

11. Coordinated voltage control of wind-penetrated power systems via state feedback control / H. Yassami, F. Bayat, A. Jalilvand, A. Rabiee // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. – 2017. – № 93. – P. 384–394.

12. Ссылка на web-страницу JADE // JAVA Agent DEvelopment Framework. – URL: http://jade.tilab.com/ (дата обращения: 20.10.2018).

13. Ссылка на web-страницу MASwarm // MASwarm Agent Platform. – URL: http://navizv.github.io/MASwarm/ (дата обращения: 20.10.2018).

14. Ссылка на web-страницу NetLogo // NetLogo Agent Platform. – URL: http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ (дата обращения: 20.10.2018).

15. Ссылка на web-страницу Repast Simphony // Repast Suite. – URL: http://repast.sourceforge.net/ (дата обращения: 20.10.2018).

16. Ссылка на web-страницу FIPA // Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA). – URL: http://www.fipa.org (дата обращения: 20.10.2018).

17. Пат. 2587128 Рос. Федерация. Способ управления системой электроснабжения железных дорог / Е.А. Третьяков; заяв. и патентообл. Омский гос. ун-т путей сообщения. – № 2015103374/11; заявл. 02.02.2015; опубл. 10.06.2016. Бюл. № 16. – 4 с.

18. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход; пер. с англ. – М.: Вильямс, 2006. – 1408 с.

19. Javad A., AminG., Ahad K. Multi-agent systems for reactive power control in smart grids // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. – 2016. – № 83. – P. 411–425.

20. Research on a hierarchical dynamic automatic voltage control system based on the discrete even-driven method / W. Hu, L. Zheng, Q. Lu,
Y. Min // Energies. – 2016. – № 6. – P. 2949–2965.

Программируемые логические интегральные схемы широко применяются в цифровой аппаратуре, в том числе в аппаратуре критического применения, например, в медицине, авионике,
в системах управления космическими аппаратами, атомными электростанциями, в военной и специальной аппаратуре. В настоящее время количество логических элементов в наиболее передовых образцах ПЛИС приближается к десяткам миллионов. Поэтому диагностика логики ПЛИС ответственного применения является весьма актуальной задачей. Эта задача усложняется тем, что количество переменных возрастает, и сейчас уже имеются отдельные элементы, реализующие функции шести, семи и даже восьми переменных. Следует ожидать дальнейшего увеличения размерности задачи, решаемой в одном логическом элементе. Существующие методы диагностирования логики ПЛИС базируются на граничном сканировании с помощью внешней аппаратуры по стандарту IEEE 1149.1, активно внедряются встроенные средства тестирования по стандарту IEEE P1500. Как правило, используется сравнение результатов вычислений в нескольких логических элементах, и, если результаты вычислений в одном из них отличаются от результатов, например, группы их трех элементов, то делается вывод о наличии неисправности в этом отдельном элементе. Все это занимает относительно много времени. Для некоторых областей применения такой подход неприемлем. В то же время методы и средства самоконтроля, а также ускоренного тестирования проработаны не
в полной мере. Это же касается особенностей диагностирования новых логических элементов так называемой «зелёной логики». Хорошо зарекомендовавшие себя генетические алгоритмы требуют доработки с учетом этих новых факторов для совершенствования встроенного тестирования ПЛИС. В статье анализируются методы и средства диагностирования логики, программируемых логических интегральных схем для высоконадёжного применения. Показывается, что контролепригодность логических элементов можно обеспечить на базе предложенных новых схемных решений
и модернизированных генетических алгоритмов. Ставится задача совершенствования научно-методического аппарата диагностирования логики ПЛИС, использующей новые логические элементы, на основе генетических алгоритмов.

Ключевые слова: Техническая диагностика, достоверность, логический элемент.

Данилова Екатерина Юрьевна (Пермь, Россия) – старший преподаватель кафедры «Математическое обеспечение вычислительных систем» Пермского государственного национального исследовательского университета (614990, Пермь, ул. Генкеля, 7, корп. 2, e-mail: keteref@gmail.com).

1. ГОСТ 27.002–2015. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. (Введ. 2017–03–01). – М.: Стандатинформ, 2016. – 23 с.
2. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Термины и определения. – М.: Стандартинформ, 2009. – 11 с.
3. A new FPGA architecture and leading-edge FinFET process technology promise to meet next-generation system requirements [Электронный ресурс]. – URL: https://www.intel.com/content/dam/www/programmable/us/en/pdfs/literature/wp/wp-01220-hyperflex-architecture-fpga-socs.pdf (дата обращения: 04.05.2019).
4. A radiation hardened reconfigurable FPGA [Электронный ресурс] / Shankarnarayanan Ramaswamy, Leonard Rockett, Dinu Patel [et al.]. – URL: https://pdfs.semanticscholar.org/57f8/ff540360eadceafc062797b7a01065f6f9cc.pdf (дата обращения: 05.05.2019).
5. Carmichael C. Triple module redundancy design techniques for virtex FPGAs [Электронный ресурс]. – URL: https://www.xilinx.com/support/documentation/application_notes/xapp197.pdf (дата обращения: 03.05.2019).
6. Intel® Agilex™ I-Series SoC FPGA Product Table [Электронный ресурс]. – URL: https://www.intel.ru/content/dam/www/programmable/us/en/pdfs/literature/pt/intel-agilex-i-series-product-table.pdf (дата обращения: 03.05.2019).
7. Intel® Stratix®10 GX/SX Product Table [Электронный ресурс]. – URL: https://www.intel.ru/content/dam/www/programmable/us/en/pdfs/lite­rature/pt/stratix-10-product-table.pdf (дата обращения: 04.05.2019).
8. Overview of the IEEE P1500 Standard / F. DaSilva, Y. Zorian, L. Whetsel, K. Arabi, R. Kapur [Электронный ресурс]. – URL: http://mesl.ucsd.edu/gupta/cse291-fpga/Readings/P1500.pdf (дата обращения: 04.05.2019).
9. Хаханов В.И. Инфраструктура диагностического обслуживания SoC [Электронный ресурс] // Вестник Томск. ун-та. – 2008. – №4(5). – URL: http://sun.tsu.ru/mminfo/000063105/inf/05/image/05-074.pdf (дата обращения: 05.05.2019).
10. Парфентий А.Н., Хаханов В.И., Литвинова Е.И. Модели инфраструктуры сервисного обслуживания цифровых систем на кристаллах // АСУ и приборы автоматики. – 2007. – Вып. 138. – С. 83–99.
11. Строгонов А.В., Городков П.С. Особенности проектирования устройств цифровой обработки сигналов в базисе ПЛИС серии 5578 // Известия вузов. Электроника. – 2017. – Т. 22. – № 3. – С. 256–265. DOI: 10.24151/1561-5405-2017-22-3-256-265
12. Надежность и эффективность в технике: справочник: в 10 т. / pед. совет: В.С. Авдуевский (председат.) [и др.]. – М.: Машиностроение, 1986–1990. – Т. 9: Техническая диагностика. – М.: Машиностроение, 1987. – 352 с.
13. IEEE Std 1149.1 (JTAG) – Texas Instruments [Электронный ресурс]. – URL: http://www.ti.com/lit/an/ssya002c/ssya002c.pdf (дата обращения: 04.05.2019).
14. Fault models [Электронный ресурс]. – URL:  http://www.eng.auburn.edu/~strouce/class/elec6970/BISTc2.pdf (дата обращения: 04.05.2019).
15. Tyurin S.F. LUT's sliding backup // IEEE Transactions on Device and Materials Reliability. – Vol. 19. – Iss. 1. – P. 221–225. Published: MAR 2019. DOI: 10.1109/TDMR.2019.2898724
16. Weibull W. A statistical distribution function of wide applicability [Электронный ресурс]. – URL: https://pdfs.semanticscholar.org/88c3/7770028e7ed61180a34d6a837a9a4db3b264.pdf (дата обращения: 18.04.2019).
17. Jahanirad H., Karam H. BIST-based test-ing and diagnosis of LUTs in SRAM-based FPGAs // Emerging Science Journal. – 2017. – Vol. 1, № 4. – Р. 217–219. DOI: 10.28991/ijse-01125
18. Cперанский Д.В., Скобцов Ю.А., Скобцов В.Ю. Моделирование, тестирование и диагностика цифровых устройств. – М.: ИНТУИТ, 2016. – 439 с.
19. Иванов Д.Е. Исследование масштабируемости параллельных генетических алгоритмов построения идентифицирующих последовательностей цифровых устройств // Новые информационные технологии в исследовании сложных структур: материалы X Рос. конф. с междунар. участ. / Томск. гос. ун-т; Горно-Алтайск. гос. ун-т; Ин-т оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН. – Томск, 2014. – С. 4–5.
20. Программируемое логическое устройство: пат. Рос. Федерация №2547229 / С.Ф. Тюрин, А.Ю. Городилов, Р.В. Вихорев; опубл. 10.04.2015. Бюл. №10.
21. Программируемое логическое устройство: пат. Рос. Федерация № 2573758 / С.Ф. Тюрин, А.Ю. Городилов, Е.Ю. Данилова; опубл. 27.01.2016. Бюл. №3.
22. Городилов А.Ю. Методы и алгоритмы диагностирования и реконфигурации логики высоконадёжных ПЛИС: дис. … канд. техн. наук: 05.13.05 / Южно-Рос. гос. политехн. ун-т (НПИ) им. М.И. Платова. – Новочеркасск, 2016. – 201 с.
23. Программируемое логическое устройство: пат. Рос. Федерация №2544750 / С.Ф. Тюрин; опубл. 20.03.2015. Бюл. №8.
24. Программируемое логическое устройство: пат. Рос. Федерация №2573732 / С.Ф. Тюрин, Р.В. Вихорев; опубл. 27.01.2016. Бюл. №3.
25. Программируемое логическое устройство: пат. Рос. Федерация №2637462 / С.Ф. Тюрин, А.С. Прохоров; опубл. 04.12.2017. Бюл. №34.
26. Tyurin S. Green logic: green LUT FPGA concepts, models and evaluations // Green IT Engineering: Concepts, Models, Complex Systems Architectures, Studies in Systems, Decision and Control, V. Kharchenko, Y. Kondratenko, J. Kacprzyk (Eds.). – XIV. 355. – P. 147 illus. – Berlin, Heidelberg: Springer International Publishing. – 2017. – P. 241–261. DOI: 10.1007/978-3-319-55595-9_12

Рассматривается проблема качественного и бесперебойного энергоснабжения децентрализованных зон Российской Федерации. На сегодняшний день эта проблема является одной из самых важных и приоритетных задач отечественной энергетики. Авторами данной статьи рассмотрен вопрос обеспечения электроэнергией таких потребителей с помощью мобильного масштабируемого энергокомплексана на базе возобновляемых источников питания. Данное решения является наиболее целесообразным. «Отдельная перспективная задача – это развитие возобновляемых источников энергии, особенно в отдалённых, труднодоступных районах нашей страны, таких как Восточная Сибирь, Дальний Восток. Для нашей обширной, самой большой в мире по территории страны с её разнообразными природными, климатическими условиями здесь открывается действительно огромная возможность», отметил В.В. Путин на международном форуме «Российская энергетическая неделя», который состоялся 3 октября 2018 г. в Москве. Основное содержание статьи направлено на создание и анализ модели мобильного энергокомплекса
в программной среде MatLab. Модель энергокомплекса будет состоять из нескольких элементов: ветрогенератора, фотоэлектрических панелей, дизельной электростанции и аккумуляторных батарей, которые будут созданы при помощи блок-диаграмм. Для анализа модели были введены произвольные начальные данные: метеорологические параметры; число и емкость аккумуляторных батарей; площадь солнечных модулей; график нагрузок; мощность ветрогенератора. Теоретическим местом испытания модели был принят г. Рощино Приморского края. Результатом испытаний являются графики, снятые с осциллографов. Исследовав данные графики, можно сделать заключение, что модель построена верно. Практической значимостью разработки данной модели является не только ускорение процесса создания реальной модели мобильного энергокомплескса, но и появление возможности для разработчиков подобрать наиболее оптимальные параметры источников питания.

Ключевые слова: мобильный энергокомплекс, MatLab, ВИЭ, децентрализованное электроснабжение.

Гордиевский Евгений Михайлович (Челябинск, Россия) – магистр кафедры «Электрические станции, сети и системы» Южно-Уральского государственного университета (454080, Челябинск, пр. Ленина, 76, e-mail: gordievskyi@gmail.com).

Мирошниченко Алексей Александрович (Челябинск, Россия) – магистр кафедры «Электрические станции, сети и системы» Южно-Уральского государственного университета (454080, Челябинск, пр. Ленина, 76, e-mail: alex.miroshnichenko@mail.ru).

Кулганатов Аскар Зайдакбаевич (Челябинск, Россия) – бакалавр кафедры «Теоретические основы электротехники» Южно-Уральского государственного университета (454080, Челябинск, пр. Ленина, 76, е-mail: kulganatov97@gmail.com).

Соломин Евгений Викторович (Челябинск, Россия) – доктор технических наук, профессор кафедры «Электрические станции, сети
и системы» Южно-Уральского государственного университета (454080, Челябинск, пр. Ленина, 76, e-mail: nii-uralmet@mail.ru).

1. Обзор идеи по разработке мобильного масштабируемого энергокомплекса на основе возобновляемых источников энергии /
А.А. Мирошниченко, Е.М. Гордиевский, А.З. Кулганатов, Е.А. Сироткин // Академический журнал Западной Сибири. – 2018. – Т. 14,
№ 4(75). – С. 61–66.

2. Гречухина И.А., Кудрявцева О.В. Эффективность развития рынка возобновляемых источников энергии в России // Экономика региона. – 2016. – Т. 12, № 4. – С. 1167–1177.

3. Соснина Е.Н., Маслеева О.В. Экологическое воздействие ветродизельных электростанций на экосистемы и здоровье населения // Экология человека. – 2016. – № 12. – С. 3–9.

4. Демина О.В. Энергетика Дальнего Востока России в перспективе до 2050 г.: технологический аспект // Пространственная экономика. – 2012. – № 2. – С. 67–88.

5. Гайнаров Д.А., Кантор О.Г. Синергетическое моделирование параметров энергетической системы Российской Федерации // Экономика региона. – 2015. – Т. 4, № 4. – С. 357–369.

6. Порфирьев Б.Н. Альтернативная энергетика как фактор эколого-энергетической безопасности: особенности России // Экономика региона. – 2011. – Т. 2, № 2. – С. 138–145.

7. Кирпичникова И.М., Топольская И.Г., Топольский Д.В. Об особенностях развития теории моделирования возобновляемых источников энергии в России // Альтернативная энергетика и экология. – 2014. – № 5(145). – C. 63–68.

8. Мирошниченко А.А., Кулганатов А.З., Гордиевский Е.М. Сравнительный анализ устройств для выдвижения ротора ветрогенератора в мобильном энергокомплексе на основе возобновляемых источников энергии // Colloquium-journal. – 2018. – № 13–7(24). – С. 24–29.

9. Кирпичникова И.М., Мартьянов А.С. Моделирование генератора ветроэнергетической установки // Вестник Южно-Урал. гос. ун-та. – 2015. – Т. 8. – № 4. – С. 76–82.

10. Михайлов А., Агафонов А., Сайданов В. Малая энергетика России. Классификация, задачи, применение // Новости электротехники: информац.-справ. издание. – СПб., 2005. – № 5.

11. Кулганатов А.З., Мирошниченко А.А., Гордиевский Е.М. Сравнительный анализ приводов для поднятия ротора ветроэнергетической установки в мобильном энергокомплексе // Вестник современных исследований. – 2018. – № 11–7(26). – С. 460–465.

12. О недостатке использования дизельных генераторов при электроснабжении автономных потребителей / А.А. Мирошниченко, Е.М. Гордиевский, А.З. Кулганатов, Е.А. Сироткин, А.А. Ковалёв // Интеграция наук. – 2018. – № 8(23). – С. 599–600.

13. Martyanov A.S., Solomin E.V. Development of control algorithms in MatLab/Simulink // Procedia Engineering. – 2015. – Vol. 129. – P. 922–926.

14. Соснина Е.Н., Кечкин А.Ю., Филатов Д.А. Вопрос электроснабжения потребителей, удаленных от сетевой инфраструктуры // Труды Нижегород. гос. техн. ун-та им. Р.Е. Алексеева. – 2014. – № 5(107). –
С. 100–105.

15. Иванова И.Ю., Тугузова Т.Ф., Попов С.П. Развитие малой энергетики на северо-востоке России: проблемы, эффективность, приоритеты // Малая энергетика – 2006: материалы междунар. науч.-практ. конф. (г. Москва, 21–24 ноября 2006 г.). – М.: Малая энергетика, 2006. – С. 1–6.

16. ГОСТ 34045-2017. Электроэнергетические системы. Оперативно-диспетчерское управление. Автоматическое противоаварийное управление режимами энергосистем. Противоаварийная автоматика энергосистем. Нормы и требования. – М.: Стандартинформ, 2017. – 24 с.

17. Мозговая Е.С. Развитие альтернативной энергетики как направление устойчивого развития ТЭК России // Вестник Саратов. гос. социал.-эконом. ун-та. – 2009. – № 2. – С. 99–101.

18. Гасникова А.А. Роль традиционной и альтернативной энергетики в регионах Севера // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2013. – № 5. – С. 77–88.

19. Ковальчук Ю.Л. Состояние и перспективы использования нетрадиционных и возобновляемых источников энергии в топливно-энерге­тическом комплексе России // Энергетика. – 2006. – № 7. – С. 37–42.

20. Гительман Л.Д., Кожевников М.В. Электрификация как драйвер развития «умных городов» // Экономика региона. – 2017. – Т. 13. – № 4. – С. 1199–1210.

В статье на примере синхронного генератора рассматривается описание динамической математической модели электрической машины. Указанное математическое описание представлено в естественной трехфазной системе координат a,b,c. Показаны преимущества и недостатки такого описания. На примере синхронного генератора получена общая форма записи для произвольного элемента электрической системы. Данная форма записи получена в векторно-матричном виде. В такой общей форме записи целесообразно представить все основные элементы электрической системы (электрогенераторы, электродвигатели, элементы электрической нагрузки, линии электропередачи и др.) для того, чтобы можно было их совместно моделировать в рамках единой электрической системы. Показано, что при таком математическом описании индуктивности электрической машины зависят от положения ротора. Рассмотрены два варианта учета указанной зависимости: с помощью аналитических выражений и с помощью матричных преобразований. Современная компьютерная техника не встречает каких-либо сложностей при математическом моделировании электрических машин непосредственно в естественной трехфазной системе координат. Широкое использование преобразованной двухфазной системы координат во многом может быть объяснено традицией. Описание электрических машин в осях a,b,c выглядит особенно целесообразным при исследовании несимметричных режимов работы
в электрических системах и несимметричной конструкции электрической машины. Математические модели, рассмотренные в статье, могут использоваться для изучения динамических процессов в электрических системах, в том числе несимметричных динамических процессов. На базе полученного в статье математического описания планируется создать оригинальный программный комплекс для моделирования разнообразных динамических режимов трехфазных электрических систем.

Ключевые слова: электрическая система, электрическая машина, синхронный генератор, математическое моделирование.

Кавалеров Борис Владимирович (Пермь, Россия) – доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Электротехника
и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: kbv@pstu.ru).

Кошелев Владислав Викторович (Пермь, Россия) – студент Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: the_vlad777@mail.ru).

1. Кавалеров Б.В. Математическое моделирование мини-энерго­систем с газотурбинными установками … дис. канд. техн. наук. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2000. – 157 с.
2. Кавалеров Б.В. Методологические и теоретические основы автоматизации испытаний систем управления электроэнергетическими газотурбинными установками с учетом динамики электроэнергетической системы: дис. … д-ра техн. наук: 05.13.06. – Пермь, 2012. – 409 c.
3. Бессонов Л.А. Теоретические основы электротехники. – М.: Высшая школа, 1996. – 640 с.
4. Веников В.А. Переходные электромеханические процессы в электрических системах. – М.: Высшая школа, 1985. – 536 с.
5. Memon A.P. A simple simulation technique of proportional integral derivative excitation control of synchronous generator // Quarterly Mehran University research journal of engineering and technology. – 2002. – Vol. 21. – № 1. – Р. 39–44.
6. Винокур В.М., Кавалеров Б.В. Динамическая модель взаимодействия структурных элементов в системе электроснабжения // Информационные управляющие системы: сб. науч. тр. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2002. – C. 164–167.
7. Kundur P. Power system stability and control. – New York, McGraw-Hill, 1994. – 1176 p.
8. Веретенников Л.П. Исследование процессов в судовых электроэнергетических системах. Теория и методы. – Л.: Судостроение, 1975. – 376 с.
9. Сивокобыленко В.Ф. Математическое моделирование синхронной машины c многоконтурным ротором в фазных координатах // Технiчна електродинаміка. – 2015. – № 1. – С. 51–58.
10. Славутский А.Л. Моделирование переходных режимов узла нагрузки с асинхронным двигателем в фазных координатах // Электротехнические комплексы и системы. – 2015. – № 1. – Т. 11. – С. 38–44.
11. Каган Б.М., Урман Е.Л. Расчет на цифровых вычислительных машинах переходных процессов в синхронных машинах по дифференциальным уравнениям с периодическими коэффициентами // Электричество. – 1961. – № 4. – C. 43–48.
12. Целемецкий В.А. Матричные математические модели электрических машин переменного тока в фазных координатах // Известия АН СССР. Энергетика и транспорт. – 1978. – № 2. – C. 113–122.
13. Гусейнов Ф.Г. Упрощение расчетных схем электрических систем. – М.: Энергия, 1978. – 184 с.
14. Жуков В.В. Короткие замыкания в узлах комплексной нагрузки электрических сетей. – М.: Изд-во МЭИ, 1994. – 224 с.
15. Жуков В.В. Короткие замыкания в электроустановках напряжением до 1 кВ. – М.: Изд-во МЭИ, 2004. – 192 с.
16. Ульянов С.А. Электромагнитные переходные процессы в электрических системах. – М.-Л.: Энергия, 1964. – 704 с.
17. Kavalerov B. Algorithms of structural simulation for electric power supply systems / Acta Universitatis Pontica Euxinus // International Scientific Journal: Technical University of Varna, Ovidius University of Constanta, Perm State Technical University. – 2005. – Vol. 4, № 1. – P. 64–67.
18. Vinokur V., Kavalerov B. Mathematical simulation of autonomous mini-power stations // Proceedings of Second International Congress on Mechanical and Electrical Engineering and Marine Industry. – Varna, Bulgaria. 07–09 October 2005. – Vol. IV. – P. 112–115.
19. Кавалеров Б.В., Петроченков А.Б., Один К.А., Тарасов В.А. Моделирование взаимодействия структурных элементов электроэнергетических систем // Электротехника. – 2013. – № 1. – С. 11–15.
20. Веретенников Л.П., Целемецкий В.А. Общий алгоритм исследования несимметричных режимов в автономных энергетических системах // Электричество. – 1970. – № 6. – С. 20–26.
21. Беляев А.В. Защита, автоматика и управление на электростанциях малой энергетики. Ч. 1. – М.: НТФ «Энергопрогресс», 2010. – 84 с.
22. Radman G. Dynamic model for power systems with multiple FACTS controllers // Electric power systems research. – 2008. – Vol. 78. – № 3. – P. 361–371.
23. Веприк Ю.Н., Небера О.А. Унифицированные модели элементов систем электроснабжения на основе уравнений в фазных координатах // Електротехніка і Електромеханіка. – 2015. – № 6. – C. 56–60.
24. Кетнер К.К., Козлова И.А., Сендюрев В.М. Алгоритмизация расчетов переходных процессов автономных электроэнергетических систем. – Рига: Зинатне, 1981. – 166 с.

Переход к интеллектуальным энергосистемам является ключевой задачей российской
и зарубежной энергетической индустрии. Одним из параметров интеллектуализации является способность управлять потоками мощности в электрических сетях. Это возможно реализовать
с помощью устройств, позволяющих контролировать параметры и режимы работы электрической сети. Такое устройство разработано в Нижегородском государственном техническом университете им. Р.Е. Алексеева. Статья посвящена исследованию эффективных областей работы тиристорного регулятора вольтодобавочного напряжения (ТРВДН) в параллельно работающих линиях электропередачи (ЛЭП), а также определению зависимости КПД системы, токовых и мощностных характеристик от значения вольтодобавочного напряжения. Наиболее удобным средством решения поставленных задач является моделирование в программном комплексе MatLab Simulink, обладающем высоким быстродействием и необходимой точностью измерений. Разработанная имитационная модель ТРВДН позволяет реализовать продольное, поперечное и продольно-поперечное регулирование напряжения. Внедрение этой модели в исследуемый участок распределительной электрической сети (РЭС) позволило провести исследования регулирования потоков мощности с помощью разработанного устройства. Была определена область стабилизации токов в параллельно работающих воздушной и кабельной линиях. Работа устройства в данной области позволяет увеличить пропускную способность ЛЭП и повысить КПД системы в целом. В программном комплексе Mathcad была разработана математическая модель ТРВДН.
С помощью метода узловых потенциалов были получены зависимости различных параметров РЭС исследуемого участка. Анализ характеристик показал, что внедрение устройства в радиальную РЭС с параллельно работающими ЛЭП повысит эффективность передачи электроэнергии потребителям.

Ключевые слова: тиристорный регулятор вольтодобавочного напряжения, распределительная электрическая сеть, потокораспредление, неоптимальная загрузка ЛЭП, пропускная способность, имитационная модель.

Кралин Алексей Александрович (Нижний Новгород, Россия) – кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Теоретическая и общая электротехника» Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева (603950, Нижний Новгород, ул. Минина, 24, e-mail: akralin@yandex.ru).

Крюков Евгений Валерьевич (Нижний Новгород, Россия) – кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры «Электроэнергетика, электроснабжение и силовая электроника» Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева (603950, Нижний Новгород, ул. Минина, 24, e-mail: kryukov@nntu.ru).

Еременко Владимир Викторович (Нижний Новгород, Россия) – инженер кафедры «Электроэнергетика, электроснабжение и силовая электроника» Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева (603950, Нижний Новгород, ул. Минина, 24, e-mail: eryomenko.vladimir96@mail.ru).

1. Hadjsaid N., Cabonnadiere J. Cl. Smart grids: motivation, rates and perspective // Energetics abroad. – 2014. – Vol. 3. – P. 2–24.

2. Jalali, Aldeen M. Improving voltage stability margin using STATCOM-storage devices // IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe. – 2016. DOI: 10.1109/ISGTEurope.2016.7856185

3. Mohammad, Behnam M., Kazem Z., Mehdi A. Probabilistic allocation of thyristor-controlled phase shifting transformer for transient stability enhancement of electric power system // IETE Journal of Research. – 2015. – Vol. 61. – P. 382–391. DOI: 10.1080/03772063.2015.1023743

4. Балабанов М.С., Хамитов Р.Н Facts-устройства. Выбор при проектировании электрооборудования предприятий: монография. – Омск: Изд-во ОмГТУ, 2015. – С. 183.

5. Kusko, Thompson M. Power Quality in Electrical Systems // McGraw Hill. – 2007. – P. 13–17.

6. Petintin J. O., Shaaban M. Voltage regulation in a smart distribution system incorporating variable renewable generation // 2014 IEEE Innovative Smart Grid Technologies – Asia (ISGT ASIA). – Kuala Lumpur. –
20–23 May 2014. – P. 583–588. DOI: 10.1109/ISGT-Asia.2014.6873857

7. Применение фазоповоротных устройств с тиристорным управлением как элемента управляемых (гибких) линий электропередачи переменного тока / В.П. Жмуров, В.Н. Стельмаков, А.Н. Тарасов,
Б.И. Гринштейн // Электротехника. – 2014. – № 1. – С. 2–11.

8. Асташев М.Г., Панфилов Д.И. Фазоповоротные устройства
с тиристорными коммутаторами для активно-адаптивных электрических сетей // Электричество. – 2013. – № 8. – С. 60–64.

9. Стельмаков В.Н., Жмуров В.П., Тарасов А.Н., Фазоповоротные устройства с тиристорным управлением // Электротехника. – 2014. –
№ 1. – C. 11–18.

10. Разработка автоматического регулятора напряжения для снижения электрических потерь и эффективного управления потоками мощности в распределительных электрических сетях / Е.Н. Соснина, А.А. Асабин [и др.] // Соглашение с Мин-вом образов. и науки РФ
№ 14.577.21.0242 о предоставлении субсидии от 26.09.2017, уникальный идентификатор проекта RFMEFI57717X0242. – 2017. – Т. 1.

11. Power flow control device prototype tests / E. Sosnina,
A. Loskutov, A. Asabin, R. Bedretdinov, E. Kryukov // IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Asia. – 2016. – P. 312–316. DOI: 10.1109/ISGT-Asia.2016.7796404

12. Тиристорное фазоповоротное устройство с вольтодобавочным трансформатором для сети среднего напряжения / Е.Н. Соснина,
А.А. Асабин, А.А. Кралин, Е.В. Крюков // Роспатент. – 2016. –
№ 2621062.

13. Sharma А., Jaswal R.A. Congestion management by TCPST // IEEE 9 Bus System Using Matlab Simulink. International Journal of Engineering Sciences & Research Technology. – 2013. – Vol. 2. – № 8. –
P. 1959–1963.

14. Солнцев Е.Б., Петрицкий С.А., Юртаев С.Н. Разработка имитационной модели тиристорного регулятора напряжения // Интеллектуальная электротехника. – 2018. – № 4. – С. 90–99.

15. Солнцев Е.Б., Петрицкий С.А., Юртаев С.Н. Расчетно-аналитическая модель участка распределительной электрической сети 6–20 кВ с тиристорным регулятором напряжения // Интеллектуальная электротехника. – 2018. – № 2. – С. 39–52.

16. Асабин А.А., Кралин A.A. Энергетические показатели тиристорного регулятора переменного напряжения с вольтодобавочным трансформатором при поочередном двухзонном управлении // Интеллектуальная электротехника. – 2018. – № 2. – С. 93–104.

17. Research on power flow algorithm of power system with UPFC / J. Wen, Y. Tang, C. Xie, X. Chen, Y. Wang, N. An // 2018 International Conference on Power System Technology, POWERCON 2018 – Proceedings. – 2018. – P. 2453–2457.

18. Shahgholian G., Mahdavian M., Janghorbani M., Eshaghpour I., Ganji E. Analysis and simulation of UPFC in electrical power system for power flow control // ECTI-CON 2017 14th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology. – 2017. – P. 62–65. DOI: 10.1109/ECTICon.2017.8096173

19. UPFC-based economic operation of distribution network /
X. Ge, R. Wei, K. Zhou, F. Gao // Power System Technology. – 2018. – Vol. 32. – P. 2585–2593. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2017.3008

20. ПУЭ 7 – Правила устройства электроустановок, 2013 // Доступ из справочно-правовой системы КонсультантПлюс.

В современных крупных энергосистемах блочные тепловые электрические станции привлекаются к регулированию частоты и мощности в нормальных и аварийных режимах. Выполнение задач управления мощностью энергоблоков в режиме регулирования параметров энергосистемы требует создания специальных систем регулирования частоты и мощности. Так как частота и мощность энергоблока взаимосвязаны, то задача поддержания частоты на заданных значениях реализуется системой регулирования мощности энергоблока.

В статье проводятся анализ и оценка влияния внешних возмущающих воздействий на систему регулирования мощности прямоточного котла блочной ТЭС. На сегодняшний день система автоматического регулирования мощности рассматривалась без учета реального характера возмущающих воздействий по нагрузке, и при управлении частотой ставится проблема учета стохастических свойств возмущений энергосистемы. В режиме нормальной эксплуатации стохастические свойства эквивалентного возмущения могут быть определены по результатам вычислительного эксперимента с использованием базы данных с трендами АСУТП энергоблока. Для получения эквивалентного возмущения построены модели для канала давления острого пара для котельного агрегата и для канала мощности для турбоагрегата, а также вычислены значения математического ожидания и среднеквадратичного отклонения, автокорреляционные и спектральные функции центрированных реализаций эквивалентных возмущений. Выполнен сравнительный анализ области наиболее интенсивных частот возмущающего воздействия и резонансных частот работы регуляторов КРД и ТРМ. Предложенная методика позволяет получить вероятностную модель эквивалентного возмущения котельного агрегата и турбоагрегата в режиме нормальной эксплуатации. Модели эквивалентного возмущения могут использоваться при оценке технологической эффективности предлагаемых решений по улучшению работы системы управления мощностью энергоблока.

Ключевые слова: энергоблок, система регулирования мощности, тренды, модели объекта управления, эквивалентное возмущение.

Пигасова Наталья Ивановна (Пермь, Россия) – аспирантка кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: n.bers@mail.ru).

Шумихин Александр Георгиевич (Пермь, Россия) – доктор технических наук, профессор, кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: atp@pstu.ru).

Стафейчук Борис Григорьевич (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: atp@pstu.ru).

Смирнов Олег Анатольевич (Добрянка, Россия) – инженер АСУТП филиала Пермской ГРЭС АО «Интер РАО-Электрогенерация» (618740, Добрянка, Промышленная, 1, e-mail: osmirnov@permgres.ru).

1. ГОСТ 32144-2013. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. – М.: Стандартинформ, 2014. – С. 16.
2. Стандарт СО-ЦДУ ЕЭС 001-2005. Нормы участия энергоблоков ТЭС в нормированном первичном и автоматическом вторичном регулировании частоты (СТО 59012820.27.100.002-2005). – М., 2005.
3. Стандарт организации АО «СО-ЕЭС» Регулирование частоты и перетоков активной мощности в ЕЭС России. Нормы и требования (СТО 59012820.27.100.003-2012), (ред. от 31.01.2017). – М., 2012.
4. Ефимов А.Е., Крылов В.Ю. Алгоритмы критериев контроля участия энергоблоков ТЭС в нормированном первичном регулировании частоты // Электрические станции. – 2014. – № 11. – С. 30–35.
5. Давыдов Н.И., Бояршинов Д.Г. Модульные исследования системы автоматического регулирования мощности энергоблока 800 МВт на базе его динамических характеристик // Control-2003: тр. междунар. конф. – М.: Изд. дом МЭИ. – 2003. – С. 80–88.
6. Зорченко Н.В., Давыдов Н.И., Григоренко А.А. Исследование влияния формирующих сигналов в системе автоматического управления мощностью энергоблока на его приемистость // Теплоэнергетика. – 2006. – № 10. – С. 42–50.
7. Ковриго Ю.М., Фоменко Б.В., Бунке А.С. Повышение эффективности регулирования котлов путем учета технологических ограничений // Теплоэнергетика. – 2012. – № 2. – С. 58–63.
8. Биленко В.А., Шавочкин И.А. Анализ эффективности введения сложных законов преобразования дополнительных сигналов в многоконтурных автоматических системах регулирования энергоблоков // Теплоэнергетика. – 2006. – № 4. – С. 57–65.
9. О задачах исследования адаптивного управления электростанциями на базе конвертированных авиационных ГТУ / Б.В. Кавалеров, И.В. Бахирев, Г.А. Килин, Е.А. Маталасова // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2014. – № 11. – С. 67–80.
10. Жигунов В.В., Шавочкин И.А. Повышение эффективности управления мощностью энергоблоков с применением дифференцирования в котельном регуляторе давления пара перед турбиной // Теплоэнергетика. – 2011. – № 10. – С. 60–69.
11. Жигунов В.В. Исследование и внедрение автоматических систем регулирования для интегрирующих объектов в теплоэнергетике: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.06. – М., 2016. – 179 с.
12. Ротач В.Я. Теория автоматического управления: учебник для вузов. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Изд. дом МЭИ, 2008. – 396 с.
13. Алексеев С.В., Федорова Т.Л. Идентификация характеристик энергосистем как объектов управления по частоте и активной мощности // Электричество. – 1981. – № 12. – С. 1–8.
14. Солонина А.И., Арбузов С.М. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в MatLab: учеб. пособие. – СПб.: БХВ-Петербург, 2008. – 816 с.
15. Берсенева Н.И., Шумихин А.Г., Стафейчук Б.Г. Исследование свойств реальных возмущающих воздействий в системе управления мощностью энергоблока 800 МВт // Энергия-2017: материалы XII Междунар. науч.-техн. конф. студ., аспир. и молодых ученых: в 6 т. Т. 5. Математическое моделирование и информационные технологии. – Иваново: Изд-во Иванов. гос. энергетич. ун-та им. В.И. Ленина, 2017. – 232 с.
16. Берсенева Н.И., Шумихин А.Г., Стафейчук Б.Г. Выбор структуры стабилизации давления пара энергоблока 800 МВт с учетом свойств реальных возмущающих воздействий и динамики объекта регулирования. Теплоэнергетика // Энергия-2019: материалы XIV Междунар. науч.-техн. конф. студ., аспир. и молод. уч.: в 6 т. Т.1. – Иваново: Изд-во Иванов. гос. энергетич. ун-та им. В.И. Ленина, 2019.
17. Липатов И.Н. Аппроксимация оценки корреляционной функции эргодического стационарного случайного процесса затухающей косинусоидой // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2010. – № 4. – С. 80–85.
18. Бендат Дж., Пирсон А. Прикладной анализ случайных данных: пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – С. 540.
19. Денисенко В.В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием. – М.: Горячая линия-Телеком, 2008. – 608 с.
20. Astrom K.J., Hagglund T. Advanced PID control The Instrumentation, Systems and Automation Society. – 2006. – 460 p. (ISA).

При создании современных авиационных газотурбинных двигателей отмечается значительное усложнение систем автоматического управления и контроля, а их задачи управления являются нетривиальными по множеству причин. Для решения этих задач необходима адекватная математическая модель системы автоматического управления в реальном масштабе времени. Наличие такой модели создает предпосылки для решения задач управления, а также дает возможность обеспечения информационной избыточности, которая позволяет повысить отказоустойчивость системы автоматического управления, т.е. ее способность выполнять свои функции после появления неисправностей. В статье представлены результаты анализа математической модели современной системы автоматического управления газотурбинного двигателя на одном из стационарных и одном из переходных режимов функционирования. Анализ включает рекуррентную идентификацию коэффициентов математической модели, оценивание точности идентификации и определение статистических характеристик измерительных и системных шумов. Идентификация проводилась на основе измерительной информации, полученной в результате летных испытаний авиационного газотурбинного двигателя. Применялись методы регрессионного и дисперсионного анализа. Для определения оптимальных оценок коэффициентов математической модели использовался метод наименьших квадратов в движущемся окне. Этот метод позволяет получить несмещенные оценки коэффициентов с минимальной дисперсией. Проводилась оптимизация ширины движущегося окна с целью обеспечения минимума времени запаздывания оценок сигнала выхода модели и требуемой точности идентификации на всех режимах функционирования двигателя. Точность идентификации оценивалась по коэффициенту детерминации. Результаты анализа математической модели системы автоматического управления для одного из стационарных из переходных режимов представлены в виде таблиц и графиков. Показано, что предложенный алгоритм идентификации обеспечивает выполнение требований по точности определения оценок сигналов выхода системы автоматического управления газотурбинного двигателя и времени их запаздывания.

Ключевые слова: математическая модель, идентификация, метод наименьших квадратов, оценивание, дисперсионный анализ, рекуррентная идентификация.

Ламанова Надежда Геннадьевна (Пермь, Россия) – старший преподаватель кафедры «Прикладная математика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: nglaman@mail.ru).

Плешивых Артур Сергеевич (Пермь, Россия) – аспирант кафедры «Прикладная математика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: arthur.p.s.1995@mail.ru).

Грибков Игорь Николаевич (Пермь, Россия) – заместитель начальника отдела расчетно-экспериментальных работ и проектирования систем автоматического управления АО «ОДК-Авиадвигатель» (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: gribkov@avid.ru).

Фатыков Альмир Ильгизович (Пермь, Россия) – аспирант кафедры «Авиационные двигатели» Пермского национального исследовательского политехнического университета; инженер отдела расчетно-экспериментальных работ и проектирования систем автоматического управления АО «ОДК-Авиадвигатель» (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: fatykov-ai@avid.ru).

1. Шевяков А.А. Автоматическое регулирование двигателей летательных аппаратов. – М.: Машиностроение, 1980. – 331 с.
2. Идентификация систем управления авиационных газотурбинных двигателей / В.Г. Августинович, В.А. Акиндинов, Б.В. Боев, В.Т. Дедеш. – М.: Машиностроение, 1984. – 196 с.
3. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. – М.: Мир, 1975. – 680 с.
4. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения: учеб. пособие для втузов. – 5-е изд., стер. – М.: КНОРУС, 2013. – 441 с.
5. Шевяков, А.А. Автоматика авиационных и ракетных силовых установок. – М.: Машиностроение, 1965. – 552 с.
6. Аренс Х., Лейтер Ю. Многомерный дисперсионный анализ. / пер. с нем. – М.: Финансы и статистика, 1985. – 230 с.
7. Иноземцев А.А., Нихамкин М.А., Сандрацкий В.Л. Основы конструирования авиационных двигателей и энергетических установок. Т. 1. Общие сведения. Основные параметры и требования. Конструктивные и силовые схемы: учебник. – М.: Машиностроение, 2008. – 208 с.
8. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. – М.: Мир, 1973. – 958 с.
9. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: пер. с англ. – 2-е изд., перераб. и доп. Кн. 1. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 366 с.
10. Прохоров А.В., Ушаков В.Г., Ушаков Н.Г. Задачи по теории вероятностей. Основные понятия. Предельные теоремы. Случайные процессы: учеб. пособие. – М.: Университет, 2009. – 327 с.
11. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. – 2-е изд., перераб. и доп. – Л.: Физматгиз, 1962. – 352 с.
12. Волков И.К., Зуев С.М., Цветкова Г.М. Случайные процессы: учебник для втузов / Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана. – 3-е изд., испр. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. – 447 с.
13. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. – М.: Финансы и статистика, 1983. – 302 с.
14. Кузовков Н.Т., Карабанов С.В., Салычев О.С. Непрерывные и дискретные системы управления и методы идентификации. – М.: Машиностроение, 1978. – 222 с.
15. Стрейц В. Метод пространства состояний в теории дискретных линейных систем управления. – М.: Наука, 1985. – 294 с.
16. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. – М.: Мир, 1974. – 464 с.
17. Сейдж Э., Мелса Дж. Теория оценивания и её применение в теории связи и управлении. – М.: Связь, 1976. – 496 с.
18. Медич Д. Статистические оптимальные линейные оценки и управление / под ред. А.С. Шаталова. – М.: Энергия, 1973. – 440 с.

Задачи оценивания состояния режимов работы теплоэнергетических систем и идентификации параметров математических моделей теплоэнергетического оборудования практически не нашли приемлемого решения из-за сложности объектов исследования и их математических моделей, а также в связи с отсутствием эффективных методов, алгоритмов и компьютерных программ решения необходимых математических задач. Результаты решения вышеперечисленных задач имеют важное самостоятельное значение и играют существенную роль для качественного решения проблем управления теплоэнергетическими установками, например, для оптимального распределения нагрузок между агрегатами тепловых электрических станций и оптимального управления режимами работы теплоэнергетического оборудования. Современные теплоэнергетические установки, такие как котельные агрегаты и паровые турбины, представляют собой технические системы, обладающие весьма сложными технологическими схемами, разнообразными элементным составом и режимами функционирования. Ввиду этого основными инструментами исследования теплоэнергетического оборудования являются методы математического моделирования и схемно-параметрической оптимизации. В данной работе приводится описание усовершенствованной методики идентификации (настройки) параметров математических моделей существующего теплоэнергетического оборудования. Данная методика позволяет более эффективно выявлять грубые погрешности измерений контрольных параметров, используемых для идентификации математической модели исследуемого оборудования, оценивать корректность
и исправлять ошибки построения самой математической модели и повысить точность идентификации. Кроме прочего в статье обсуждается вопрос оценки точности идентификации параметров математических моделей теплоэнергетического оборудования, зависящей от точности измерений контрольных параметров, используемых для настройки модели, а также от корректности построения самой математической модели и используемой расчетной методики.

Ключевые слова: идентификация параметров, математическое моделирование, критерии точности, замеряемые контрольные параметры, настройка модели, относительные невязки, режим работы, тепловые электрические станции, теплоэнергетическое оборудование.

Клер Александр Матвеевич (Иркутск, Россия) – доктор технических наук, профессор, заведующий отделом Института систем энергетики им. Л.А, Мелентьева СО РАН (664033, Иркутск, ул. Лермонтова, 130, e-mail: kler@isem.irk.ru).

Алексеюк Виталий Эдуардович (Иркутск, Россия) – аспирант, инженер Института систем энергетики им. Л.А, Мелентьева СО РАН (664033, Иркутск, ул. Лермонтова, 130, e-mail: alexeyuk.vitaliy@yandex.ru).

1. Ноздренко Г.В., Овчинникова Ю.В., Алтухов И.М. Согласование энергобалансов для уточнения исходной информации по ТЭУ // Управление режимами и развитием ЭС в условиях АСУ: сб. трудов. – Новосибирск, 1980. – С. 151–159.

2. Ноздренко Г.В., Овчинникова Ю.В. Оптимизация внутристанционных режимов ТЭЦ в системе АСУ ТП // Задачи и методы управления ЭС: сб. трудов. – Новосибирск, 1982. – С. 21–27.

3. Крохин Г.Д., Супруненко М.Я. Диагностика состояния энергоустановок ТЭС (постановка экспериментов) // Актуальные проблемы электронного приборостроения АПЭП-96: тр. Третьей Междунар. науч.-техн. конф.: Т. 5. – С. 105–111.

4. Оценивание состояния в электроэнергетике / А.З. Гамм,
Л.Н. Герасимов, И.И. Голуб [и др.]. – М.: Наука, 1983. – 302 с.

5. Гамм А.З., Колосок И.Н. Обнаружение плохих данных в телеизмерениях для АСДУ ЭЭС на основе контрольных уравнений: препринт / Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН. – Иркутск, 1998. – 49 с.

6. Оценивание состояния электроэнергетической системы: алгоритмы и примеры решения линеаризованных задач / Л.А. Гурина,
В.И. Зоркальцев, И.Н. Колосок [и др.] / ИСЭМ СО РАН. – Иркутск, 2016. – 37 с.

7. Новицкий Н.Н. Оценивание параметров гидравлических цепей. – Новосибирск: Наука, 1998. – 214 с.

8. Трубопроводные системы энергетики. Методы математического моделирования и оптимизации / Институт систем энергетики
им. Л.А. Мелентьева СО РАН; отв. ред. Н.Н. Новицкий. – Новосибирск: Наука, 2007. – 258 с.

9. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. – 2-е изд., испр. и доп. – Л.: Энергоатомиздат; Ленинград. отд-ние, 1991. – 303 с.

10. Деканова Н.П., Клер А.М. Проблемы оптимизации при исследовании теплоэнергетических установок // Приближенные методы анализа и их приложения / СЭИ СО АН СССР. – Иркутск, 1989. – С. 22–43.

11. Клер А.М., Деканова Н.П., Михеев А.В. Задачи оптимизации при оперативном управлении режимами работы ТЭЦ // Методы оптимизации и их приложения: тез. докл. 10-й Байкальской школы-семинара / СЭИ СО РАН. – Иркутск, 1995. – С. 80–84.

12. Михеев А.В. Оценивание состояния и идентификация параметров парового котла ТП-81 (ТЭЦ-9) // Системные исследования
в энергетике: тр. молод. ученых / ИСЭМ СО РАН. Вып. 29. – Иркутск, 1999. – С. 143–148.

13. Деканова Н.П., Михеев А.В. Обнаружение плохих измерений параметров функционирования ТЭЦ // Методы оптимизации и их приложения: материалы 11-й Байкальской школы-семинара. – Иркутск, 1998. – С. 79–82.

14. Клер А.М., Максимов А.С., Степанова Е.Л. Методика построения быстродействующих математических моделей турбин для задач оперативной оптимизации режимов работы ТЭЦ // Энергосистемы, электростанции и их агрегаты: сб. науч. трудов / под ред. акад. РАН В.Е. Накорякова. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2005. – Вып. 9. – С. 85–99.

15. Kler A.M., Maximov A.S., Stepanova E.L. High-speed mathematical models of cogeneration steam turbines: optimization of operation in heat and power plants // Thermophysics and Aeromechanics. – 2006. –
Vol. 13, № 1. – Р. 143–150.

16. Оперативная оценка состояния основного оборудования ТЭС / А.М. Клер, А.С. Максимов, Е.Л. Степанова, П.В. Жарков // Электрические станции. – 2011. – № 4. – С. 2–6.

17. Kler A.M., Maximov A.S., Stepanova E.L. Optimizing the Operating Modes of Cogeneration Stations Taking Actual State of Main Equipment into Account // Thermal Engineering. – 2009. – Vol. 56. – № 6. –
P. 500–505.

18. Manuel Chica, José Barranquero, Tomasz Kajdanowicz. Multimodal optimization: An effective framework for model calibration // Information Sciences. – 1 January 2017. – Vol. 375. – P. 79–97. – URL: https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.09.048.

19. Karim Salahshoor, Majid Soleimani Khoshro, Mojtaba Kordestani. Fault detection and diagnosis of an industrial steam turbine using a distributed configuration of adaptive neuro-fuzzy inference systems // Simulation Modelling Practice and Theory. – May 2011. – Vol. 19, Iss. 5. –
P. 1280–1293.

20. Xiaolong Jiang, Pei Liu, Zheng Li. Data reconciliation for steam turbine on-line performance monitoring // Applied Thermal Engineering. – September 2014. – Vol. 70, Iss. 1, 5. – P. 122–130. – URL: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2014.05.007.

21. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. – 2-е изд., испр. – М.: Физматлит, 2012. – 816 с.

22. Jizhen Liu, Shu Yan, Deliang Zeng. A New Measurement Model for Main Steam Flow of Power Plants // Procedia Environmental Sciences. – 2011. – Vol. 11, Part A. – P. 18–24. – URL: https://doi.org/10.1016/j.proenv.2011.12.004

Традиционно пуск синхронного двигателя осуществляется в асинхронном режиме с обмоткой, замкнутой на добавочное сопротивление. Все способы пуска асинхронного двигателя могут применяться для синхронного двигателя. Способ пуска двигателя зависит от его режима работы и величины момента сопротивления, действующего на валу.

В статье представлены результаты исследований пуска синхронного двигателя при различных параметрах источника питания и моментах сопротивления на валу двигателя. Исследования проводились на моделях, построенных в графической среде имитационного моделирования Simulink пакета прикладных программ для решения задач технических вычислений MatLab. Это программное обеспечение позволяет моделировать и исследовать различные режимы пуска синхронного двигателя при разных величинах питающего напряжения и его частоты.

Было исследовано несколько вариантов пуска синхронного двигателя с возбуждением при различных частотах порядка 2,5–10 Гц. Исследование режимов нагрузки осуществлялось после синхронного пуска двигателя с возбуждением во всем диапазоне частот. Наброс нагрузки производился через отрезок времени 0,2 с. Мощность нагрузки оставалась неизменной для различных частот. Результаты исследования представлены в виде графиков, на основе которых сделаны выводы. Проведенные исследования режима наброса нагрузки при различных частотах показали возможность синхронного пуска в диапазоне частот от 2,5 до 10 Гц. Актуальность работы заключается в том, что ее результаты и сделанные на их основе выводы позволят проектировщикам электрических машин (синхронных двигателей) упростить их проектирование и расчет, а также выявить влияние переходных процессов на исследуемый объект.

Ключевые слова: синхронный двигатель, синхронный пуск на низких частотах, асинхронный пуск, наброс нагрузки, синхронизм, ударный ток, электромагнитный момент, момент сопротивления.

Буторин Георгий Васильевич (Пермь, Россия) – студент Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: zhora20091@yandex.ru).

Ключников Анатолий Терентьевич (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: aklu2011@pstu.ru).

Чабанов Евгений Александрович (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29); доцент кафедры «Технические дисциплины» Пермского филиала Волжского государственного университета водного транспорта (614060, Пермь, Бульвар Гагарина, 33, e-mail: ceapb@mail.ru).

1. Подольцев А.Д, Бондарь Р.П. Моделирование работы трехфазного линейного синхронного двигателя колебательного движения в пакете MatLab/Simulink // Электротехника и электромеханика. – 2010. –
№ 6. – С. 31–34.

2. Жужгов Н.В., Буторин Г.В., Ключников А.Т. Исследование режимов работы синхронного двигателя // Автоматизированные системы управления и информационные технологии: материалы всероссийской научно-техн. конф.: в 2 т.; Пермь, 17 мая 2018 г. Т. 2. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2018. – С. 20–27.

3. Черных И.В. Моделирование электротехнических устройств
в MatLab, SimPowerSystems и Simulink. – М.: ДМК-Пресс; СПб.: Питер, 2008. – 288 с.

4. Буймов А.А., Кононенко Е.В., Финк А.Ф. Исследование электромеханических переходных процессов тихоходных синхронных реактивных двигателей // Известия Томск. политехн. ун-та. Инжиниринг георесурсов. – Томск, 1972. – Т. 242. – С. 230–233.

5. Соколовский Г.Г. Электроприводы переменного тока с частотным регулированием: учебник для студ. высш. учеб. завед. – М.: Акадения, 2006. – 272 с.

6. Дьяков В.П. Simulink 5/6/7: самоучитель. – М.: ДМК-Пресс, 2008. – 784 с.

7. Фираго Б.И., Александровский С.В. Исследование переходных процессов частотно-регулируемого синхронного электропривода // Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. Энергетика. – 2016. – Т. 59. – № 6. – С. 507–518.

8. Копылов И.П. Математическое моделирование электрических машин. – М.: Высшая школа, 1987. – 248 с.

9. Сипайлов Г.А., Кононенко Е.В., Хорьков К.А. Электрические машины. – М.: Высшая школа, 1987. – 287 с.

10. Вольдек А.И., Попов В.В. Электрические машины. Машины переменного тока. – СПб., 2010. – 352 с.

11. Сравнение методов расчёта электромагнитных процессов на примере цилиндрического линейного вентильного двигателя / Д.А. Чирков, А.Т. Ключников, А.Д. Коротаев, Э.О. Тимашев // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2018. – № 28. – С. 76–91.

12. Макаричев Ю.А., Овсянников В.Н. Синхронные машины: учеб. пособ. – Самара: Изд-во Самар. гос. техн. ун-та, 2010. – 156 с.

13. Субботина В.А., Тюленев М.Е. Simulink-модель для исследования пуска синхронного двигателя при пониженном напряжении // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2014. – № 11. – С. 102–109.

14. Осин И.Л., Антонов М.В. Устройство и производство электрических машин малой мощности: учеб. пособие для СПТУ. – М.: Высшая школа, 1988. – 215 с.

15. Судаков А.И., Чабанов Е.А., Шулаков Н.В. Новые подходы
к идентификации переходных процессов синхронных машин в опытах внезапного симметричного короткого замыкания вероятностно-статистическими методами // Интеллектуальные системы в производстве. – 2013. – № 2(22). – С. 207–213.

16. Чабанов Е.А., Судаков А.И., Шулаков Н.В. Новые подходы
к получению исходной информации и методам идентификации переходных процессов мощных синхронных машин // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2013. – № 8. – С. 114–127.

17. Судаков А.И., Чабанов Е.А. Высокоточная и достоверная идентификация переходных процессов мощных синхронных машин вероятностно-статистическими методами // Электротехника. – 2015. – № 11. – С. 21–27; Sudakov A.I., Chabanov E.A. Precise and reliable identification of the transient processes of a powerful synchronous machine by probabilistic statistical methods // Russian Electrical Engineering. – 2015. – Vol. 86,
№ 11. – P. 640–645.

18. Судаков А.И., Чабанов Е.А., Каменских И.А. Развитие вероятностно-статистических методов идентификации зашумлённых переходных процессов синхронных машин // Электротехника. – 2017. – № 11. – С. 18–24; Sudakov A.I., Chabanov E.A., Kamenskikh I.A. The Development of Probabilistic and Statistical Methods for Identification of Noisy Transient Processes of Synchronous Machines // Russian Electrical Engineering. – 2017. – Vol. 88, № 11. – P. 714–719.

19. Sudakov A.I., Chabanov E.A., Shulakov N.V. Novel approaches to analysis of transition processes identification error by probability-statistical methods during sudden symmetric short-circuit tests of synchronous machines // Acta Technica CSAV (Ceskoslovensk Akademie Ved). – 2013. – Vol. 58, № 4. – P. 381–392.

20. Проектирование электрических машин: учебник для вузов / И.П. Копылов, Б.К. Клоков, В.П. Морозкин, Б.Ф. Токарев; под ред.
И.П. Копылова. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Юрайт, 2011. – 767 с.

Приводится обзор реализаций нейронных сетей на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС) типа FPGA (Field Programmable Gate Array) и на интегральных схемах специального назначения (Application-Specific Integrated Circuit, ASIC) с 2009 по 2019 г. Приводятся преимущества и ограничения данного подхода при использовании на различных аппаратных платформах. Обозначаются причины целесообразности применения FPGA и ASIC на их основе на той или иной платформе. В частности, FPGA наилучшим образом показывают себя в маломощных мобильных системах, в то время как ASIC, будучи специализированным решением, демонстрируют наибольшую возможную производительность при, однако, слишком высокой цене разработки. Помимо этого проводится сравнение производительности нейронных сетей различных архитектур (перцептроны, свёрточные, бинаризованные, рекуррентные, а также их модификации) на базе FPGA относительно других аппаратных решений по критериям скорости обработки и энергопотребления в соотношении с ценой и простотой развёртывания. Исследуется и по итогам подтверждается высокий интерес к FPGA благодаря высокой энергоэффективности
и производительности при решении ряда задач. Показано, что для реализации свёрточных нейронных сетей наилучшим образом подходят графические процессоры, тогда как для рекуррентных — FPGA. Отмечается, что при бинаризации нейронных сетей производительность вентильных матриц значительно повышается, приближаясь к производительности специализированных микросхем. Перспективным направлением последующих исследований является дальнейшее повышение производительности бинаризованных нейронных сетей, реализованных на базе FPGA, путём усовершенствования как математического аппарата, лежащего в основе сети, так и внутренней архитектуры вентильной матрицы и её логических элементов.

Ключевые слова: ПЛИС, ИНС, ППВМ, интегральные схемы специального назначения.

Шипицин Сергей Павлович (Пермь, Россия) – аспирант кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: s.p.shipitsin@gmail.com).

Ямаев Марсель Ильгамович (Пермь, Россия) – аспирант кафедры «Автоматика и Телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: marsel.iamaev@mail.ru).

1.  Тюрин С.Ф., Плотникова А.Ю. Концепция «зеленой» логики // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2013. – № 8.

2.  Real-Time Underwater Image Recognition with FPGA Embedded System for Convolutional Neural Network / M. Zhao [et al.] // Sensors. – 2019. – Vol. 19. – № 2. – P. 350.

3.  Chang A.X.M., Martini B., Culurciello E. Recurrent neural networks hardware implementation on FPGA: arXiv preprint arXiv:1511.05552. – 2015.

4.  Large-scale FPGA-based convolutional networks / C. Farabet
[et al.] // Scaling up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches. – 2011. – P. 399–419.

5.  Can FPGAs beat GPUs in accelerating next-generation deep neural networks? / E. Nurvitadhi [et al.] // Proceedings of the 2017 ACM/SIGDA International Symposium on Field-Programmable Gate Arrays. – ACM, 2017. – P. 5–14.

6.  Misra J., Saha I. Artificial neural networks in hardware: A survey of two decades of progress // Neurocomputing. – 2010. – Vol. 74. – № 1–3. – P. 239–255.

7.  Gomperts A., Ukil A., Zurfluh F. Development and implementation of parameterized FPGA-based general purpose neural networks for online applications // IEEE Transactions on Industrial Informatics. – 2011. – Vol. 7. – № 1. – P. 78–89.

8.  Cnp: An FPGA-based processor for convolutional networks /
C. Farabet [et al.] // Field Programmable Logic and Applications: International Conference. 2009. FPL 2009. – IEEE, 2009. – P. 32–37.

9.  Accelerating deep convolutional neural networks using specialized hardware / K. Ovtcharov [et al.] // Microsoft Research Whitepaper. – 2015. – Vol. 2. – № 11.

10.  Diannao: A small-footprint high-throughput accelerator for ubiquitous machine-learning / T. Chen [et al.] // ACM Sigplan Notices. – ACM, 2014. – Vol. 49. – Diannao. – P. 269–284.

11.  Design space exploration of fpga-based deep convolutional neural networks / M. Motamedi [et al.] // 21st Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC). – IEEE, 2016. – P. 575–580.

12.  DeepBurning: automatic generation of FPGA-based learning accelerators for the neural network family / Y. Wang [et al.] // Proceedings of the 53rd Annual Design Automation Conference. – ACM, 2016. – DeepBurning. – P. 110.

13.  Caffeinated FPGAs: FPGA framework for convolutional neural networks / R. DiCecco [et al.] // International Conference on Field-Programmable Technology (FPT). – IEEE, 2016. – Caffeinated FPGAs. – P. 265–268.

14.  Accelerating binarized neural networks: Comparison of FPGA, CPU, GPU, and ASIC / E. Nurvitadhi [et al.] // International Conference on Field-Programmable Technology (FPT). – IEEE, 2016. – Accelerating binarized neural networks. – P. 77–84.

15.  Accelerating binarized convolutional neural networks with software-programmable fpgas / R. Zhao [et al.] // Proceedings of the 2017 ACM/SIGDA International Symposium on Field-Programmable Gate Arrays. – ACM, 2017. – P. 15–24.

16.  FP-BNN: Binarized neural network on FPGA / S. Liang [et al.] // Neurocomputing. – 2018. – Vol. 275. – FP-BNN. – P. 1072–1086.

17.  YodaNN: An ultra-low power convolutional neural network accelerator based on binary weights / R. Andri [et al.] // IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI). – IEEE, 2016. – YodaNN. – P. 236–241.

18.  Fpga acceleration of recurrent neural network based language model / S. Li [et al.] // IEEE 23rd Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines. – IEEE, 2015. – P. 111–118.

19.  FPGA-based low-power speech recognition with recurrent neural networks / M. Lee [et al.] // IEEE International Workshop on Signal Processing Systems (SiPS). – IEEE, 2016. – P. 230–235.

20.  From model to FPGA: Software-hardware co-design for efficient neural network acceleration / K. Guo [et al.] // IEEE Hot Chips 28 Symposium (HCS). – IEEE, 2016. – From model to FPGA. – P. 1–27.

21.  Energy-efficient inference accelerator for memory-augmented neural networks on an FPGA / S. Park [et al.] // Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). – IEEE, 2019. – P. 1587–1590.

22.  High-performance video content recognition with long-term recurrent convolutional network for FPGA / X. Zhang [et al.] // 27th International Conference on Field Programmable Logic and Applications (FPL). – IEEE, 2017. – P. 1–4.

23.  Minerva: Enabling low-power, highly-accurate deep neural network accelerators / B. Reagen [et al.] // ACM SIGARCH Computer Architecture News. – IEEE Press, 2016. – Vol. 44. – Minerva. – P. 267–278.

24.  FPGA-based accelerator for long short-term memory recurrent neural networks / Y. Guan [et al.] // 22nd Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC). – IEEE, 2017. – P. 629–634.

25.  Courbariaux M., Bengio Y., David J.-P. Binaryconnect: Training deep neural networks with binary weights during propagations // Advances in neural information processing systems. – 2015. – Binaryconnect. – P. 3123–3131.

26.  Aladdin: A pre-rtl, power-performance accelerator simulator enabling large design space exploration of customized architectures / Y.S. Shao [et al.] // ACM SIGARCH Computer Architecture News. – IEEE Press, 2014. – Vol. 42. – Aladdin. – P. 97–108.

27.       Ese: Efficient speech recognition engine with sparse lstm on fpga / S. Han [et al.] // Proceedings of the 2017 ACM/SIGDA International Symposium on Field-Programmable Gate Arrays. – ACM, 2017. – Ese. – P. 75–84.