Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Цифровая обработка, анализ и отображение оперативной информации в задачах АСДУ энергосистем и энергообъединений

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Потребность новых информационных технологий в автоматизированных системах диспетчерского управления (АСДУ) определяется возросшей сложностью управляемых энергообъектов, новыми технологическими и экономическими задачами и общей тенденцией образования гигантских энергообъединений (например, систем типа Восток-Запад). Решение этих задач требует значительных объемов разнообразной информации высокого… Читать ещё >

Цифровая обработка, анализ и отображение оперативной информации в задачах АСДУ энергосистем и энергообъединений (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Представление оперативной информации в АСДУ энергосистем
    • 1. 1. Статистические характеристики частоты узкополосного случайного процесса
      • 1. 1. 1. Некоторые вопросы определения частоты
      • 1. 1. 2. О статистической модели случайных колебаний частоты суммы синусоидального сигнала и гауссова шума
      • 1. 1. 3. Распределение длительности аномальных выбросов частоты и нули гауссовского случайного процесса
      • 1. 1. 4. Плотность распределения интервалов между, нулями гауссовского процесса
      • 1. 1. 5. Распределение аномальных выбросов частоты по длительности. Аппроксимация
      • 1. 1. 6. Сравнение теоретических и экспериментальных результатов
    • 1. 2. Аддитивные и мультипликативные параметры режима
    • 1. 3. Периодически нестационарные и кусочно-стационарные процессы
    • 1. 4. Представление информации в оперативно-информационных комплексах
    • 1. 5. Выводы
  • 2. Цифровая обработка параметров режима ЭЭС и энергообъединений
    • 2. 1. Дискретизация непрерывных сигналов
    • 2. 2. Характеристики линейных динамических систем
    • 2. 3. Комплексные линейные фильтры
      • 2. 3. 1. Моделирование узкополосных линейных систем
    • 2. 4. Рекурсивные фильтры
    • 2. 5. Частотные методы фильтрации
    • 2. 6. Апериодическая свертка
    • 2. 7. Быстрое преобразование Фурье
    • 2. 8. Модификации алгоритма БПФ
    • 2. 9. Совмещенные алгоритмы БПФ
    • 2. 10. Некоторые
  • приложения метода БПФ
    • 2. 11. Задачи и средства статистической обработки информации
    • 2. 12. Оценка статистических характеристик случайных величин и процессов
    • 2. 13. Оценка среднего значения и дисперсии
    • 2. 14. Оценка корреляционной функции
    • 2. 15. Оценка спектральной плотности
    • 2. 16. Оценка спектральной плотности методом периодограмм
    • 2. 17. Оценка спектральной плотности методом дискретного преобразования Уолша (ДПУ)
    • 2. 18. Методы генерации случайных последовательностей с нормальным распределением и заданной спектральной плотностью
    • 2. 19. Выводы
  • 3. Вопросы достоверизацни оперативной информации в АСДУ
    • 3. 1. Общая характеристика системы сбора и передачи телеинформации
    • 3. 2. Особенности каналов связи
    • 3. 3. Искажения и помехи при измерении и передаче ТИ
      • 3. 3. 1. Аддитивная и мультипликативная помехи
      • 3. 3. 2. Квантование параметров режима
      • 3. 3. 3. Ошибки в оценке статистических характеристик при квантовании ТИ по уровню
      • 3. 3. 4. Ошибки в оценке статистических характеристик при квантовании ТИ повремени. ИЗ
    • 3. 4. Линейные и нелинейные искажения при измерении и передаче параметров
    • 3. 5. Фильтрация и сглаживание телеизмерений
      • 3. 5. 1. Методы фильтрации ТИ
      • 3. 5. 2. Одномерная фильтрация ТИ
      • 3. 5. 3. Взаимный контроль ТИ и ТС
      • 3. 5. 4. Эвристические алгоритмы восстановления ТИ
      • 3. 5. 5. Сглаживание телеизмерений
    • 3. 6. Выводы
  • 4. Динамическая модель ЭЭС и энергообъединения
    • 4. 1. Общая характеристика задачи моделирования ЭЭС в РВ
    • 4. 2. Характеристики ЭЭС как линейных динамических систем
    • 4. 3. Простейшая математическая модель ЭЭС
    • 4. 4. Линеаризация простейшей математической модели ЭЭС
    • 4. 5. Технологические алгоритмы элементов модели ЭЭС
      • 4. 5. 1. Синхронный генератор
      • 4. 5. 2. Моделирование регулятора скорости
      • 4. 5. 3. Регулирование возбуждения
    • 4. 6. Моделирование нагрузки
    • 4. 7. Высоковольтные линии (ВЛ) электропередач
    • 4. 8. Трансформаторы
    • 4. 9. Электрическая сеть
    • 4. 10. Решение системы уравнений узловых потенциалов
    • 4. 11. Расчет потокораспределения
    • 4. 12. Моделирование длительных переходных процессов
      • 4. 12. 1. Описание модели длительной динамики
      • 4. 12. 2. Цифровое моделирование ЭЭС для анализа длительных процессов. 168 4.12.3 Результаты моделирования
    • 4. 13. Технологические алгоритмы системы АРЧМ
    • 4. 14. Технологический алгоритм формирования возмущений в узлах сети
    • 4. 15. Выводы
  • 5. Статистические характеристики колебаний параметров режима ЭЭС
    • 5. 1. Вероятностные свойства нагрузки
      • 5. 1. 1. Распределение вероятностей колебаний нагрузки
      • 5. 1. 2. Выделение стационарных колебаний нагрузки
      • 5. 1. 3. Зависимость среднего значения нагрузки от дисперсии ее колебаний
    • 5. 2. Корреляционная функция случайных колебаний нагрузки
      • 5. 2. 1. Спектральная плотность случайных колебаний нагрузки
    • 5. 3. Многомерные характеристики колебаний нагрузки
    • 5. 4. Вероятностные свойства небаланса мощности ЭЭС
      • 5. 4. 1. Вероятностные свойства мощности генерации
      • 5. 4. 2. Статистические свойства небаланса мощности
    • 5. 5. Статистические характеристики случайных колебаний частоты изолированной ЭЭС
    • 5. 6. Статистические характеристики случайных колебаний частоты энергообъединения
      • 5. 6. 1. Энергообъединение из двух несоизмеримых по мощности ЭЭС
      • 5. 6. 2. Энергообъединение из двух соизмеримых по мощности ЭЭС
      • 5. 6. 3. Энергообъединение из N соизмеримых по мощности ЭЭС
    • 5. 7. Измерение статистических характеристик частоты
      • 5. 7. 1. Статистические характеристики частоты
      • 5. 7. 2. Характеристики быстрых случайных колебаний частоты
      • 5. 7. 3. Оценка автокорреляционной функции частоты
    • 5. 8. Статистические характеристики перетоков активной мощности
      • 5. 8. 1. Многомерные статистические характеристики перетоков активной мощности
      • 5. 8. 2. Колебания перетоков мощности по BJI сложной структуры
    • 5. 9. Измерение статистических характеристик перетоков мощности по BJI
      • 5. 9. 1. Характеристики быстрых колебаний перетоков мощности
      • 5. 9. 2. Автокорреляционная функция и энергетический спектр активного перетока
    • 5. 10. Сравнение статистических характеристик параметров режима
  • 5. Л1. Выводы. б. Оперативная оценка частотных характеристик ЭЭС
    • 6. 1. Задача оценки параметров ЭЭС как объектов управления
    • 6. 2. Оценка параметров ЭЭС по детерминированным возмущениям (активный эксперимент)
    • 6. 3. Корреляционный метод определения частотных характеристик
    • 6. 4. Идентификация параметров энергообъединения по естественным колебаниям параметров режима
    • 6. 5. Алгоритм оценки коэффициента крутизны АРСВ турбины
    • 6. 6. Оценка коэффициентов влияния
    • 6. 7. Оценка параметров энергообъединения с учетом нелинейности энергообъектов
    • 6. 8. Измерение коэффициентов крутизны и коэффициентов влияния
    • 6. 9. Применение спектрального анализа для идентификации частотных характеристик энергосистем
    • 6. 10. Выводы
  • 7. Отображение оперативной информации в АСДУ
    • 7. 1. Основные требования к системам отображения оперативной информации
    • 7. 2. Конструктор систем отображения КАСКАД-НТ
    • 7. 3. Экранные формы конструктора КАСКАД-НТ
    • 7. 4. Выводы

Развитие ЕЭС России в последние годы характеризуется внедрением современных информационных технологий (ИТ) в теорию и практику оперативно-диспетчерского управления режимом электроэнергетических систем (ЭЭС) и энергообъединений. Это вызвано, главным образом, усложнением задач управления режимом ЭЭС, состоянием основного оборудования и появлением новых задач рыночной экономики в системах электроэнергетики.

Потребность новых информационных технологий в автоматизированных системах диспетчерского управления (АСДУ) определяется возросшей сложностью управляемых энергообъектов, новыми технологическими и экономическими задачами и общей тенденцией образования гигантских энергообъединений (например, систем типа Восток-Запад). Решение этих задач требует значительных объемов разнообразной информации высокого качества. К ней относятся не только результаты телеизмерений (ТИ) и телесигналы (ТС), получаемые в оперативно — информационных комплексах (ОИК) средствами телемеханики (ТМ), но и получаемые в результате решения ряда задач данные для оптимизации оперативного управления (параметры энергообъектов как систем управления, статистические характеристики параметров режима и помех, прогнозные значения нагрузки в узлах расчетной схемы и т. п.). Формирование этих параметров выполняется рядом задач, называемых в рамках настоящей работы методами цифровой обработки оперативной информации.

Другими словами, имеются технологические и экономические предпосылки использования новых ИТ в диспетчерском управлении ЭЭС и энергообъединениями. Появились и технические возможности решения этих задач.

Автоматизированные системы диспетчерского управления (АСДУ) решают ряд задач оперативного управления режимом ЭЭС и энергообъединений в темпе реального времени (РВ). В их состав входят достаточно сложные задачи оценивания состояния, идентификации энергосистем как объектов управления, оптимизации режима и т. п., которые еще недавно решались, главным образом, не в темпе реального времени (OFF LINE). Такая возможность появилась благодаря двум основным факторам. Этозначительное увеличение мощности вычислительной техники (на три порядка за последние 15 лет) и появление новых технологических и алгоритмических решений, позволяющих решать указанные задачи большой размерности ON LINE, т. е. в режиме реального времени (РВ).

К этому классу задач относится и построение режимных тренажеров на базе моделей ЭЭС РВ. Это направление работ выполнялось автором под руководством и при участии Ю. И. Моржина.

Повышение качества используемой в АСДУ информации достигается ее цифровой обработкой, под которой обычно понимается широкий круг задач от достоверизации информации (фильтрация, восстановление, оценивания состояния и т. д.), сокращения избыточности и архивирования до ее статистического анализа.

В рамках настоящей работы под цифровой обработкой оперативной информации мы понимаем не только традиционные задачи ее цифровой фильтрации (достоверизации) и статистического анализа, но и чрезвычайно важные в АСДУ энергосистем задачи моделирования режима в темпе РВ и идентификации параметров ЭЭС как объектов управления. Все эти задачи повышают качество используемой в оперативном управлении информации и, таким образом, способствуют повышению качества диспетчерского управления.

Ряд задач диспетчерского управления режимом ЭЭС интегрируют в вычислительные комплексы (например, SCADA и EMS системы, тренажерные комплексы, управляющие и оптимизирующие режим ЭЭС системы и т. п.). В этом случае возникает связка взаимодействующих задач цифровой обработки информации, ее анализа, формирования обобщенных параметров режима энергообъекта (частота, потери мощности, тяжесть режима, признаки аварийности и т. д.) и отображения их на рабочих местах диспетчерского персонала и коллективных средствах отображения (диспетчерских щитах и видеостенах). Исследования взаимосвязи этих направлений появились сравнительно недавно [163], но уже сейчас задача подготовки оперативной информации для ее визуального анализа применяется на практике. Подготовка оперативной информации включает весь спектр возможных программных средств от ее первичной обработки и достоверизации до топологического анализа и представления в обобщенном виде на средствах отображения.

Основной задачей цифровой обработки оперативной информации в системах диспетчерского управления режимом ЭЭС является ее представление в достоверном, полном и удобном для отображения виде. Избыточное представление информации в задачах оперативного управления режимом может нанести не меньший вред, чем ее недостаточность. При отображении информации на индивидуальных и особенно коллективных видеосредствах необходимо максимально сокращать ее избыточность, для чего используется представление обобщенных форм и символов, которые наиболее информативны для оперативно-диспетчерского персонала. Все эти направления относятся к цифровой обработке оперативной информации и рассматриваются в диссертационной работе.

Вопросы моделирования ЭЭС, цифровой обработки, анализа и отображения оперативной информации в АСДУ электроэнергетики исследовались многими специалистами (В.А. Андреюк, ДА. Арзамасцев, ВА. Баринов, АА. Бондаренко, В. В. Бушуев, В А. Веников, Н. И. Воропай, В. П. Герих, А. Ф. Дьяков, Ю. С. Железко, В. Г. Журавлев, Т. Б. Заславская, Я. Т. Загорский, А. С. Зеккель, В. И. Идельчик, Б. И. Иофьев, Ф. Л. Коган, Ю. Н. Кучеров, Э. С. Лукашев, Н. Н. Лизалек, Ю. Я. Любарский, Л. Г. Мамиконянц, Н. Л. Новиков, АА. Окин, В. Г. Орнов, Ю. Н. Руденко, С. А. Совалов, В. А. Семенов, ВА. Строев, В. Ф. Тимченко, Е. В. Цветков и многие другие). Исследования проводились, главным образом, в вопросах моделирования ЭЭС, идентификации их как систем управления, регулирования и систем противоаварийного управления, достоверизации информации и других.

Значительные результаты получены в задачах повышения качества информации для задач оперативного управления. Часть из них получена в детерминированной постановке, т. е. без учета случайного характера колебаний параметров режима и помех в ТИ и ТС. Ряд авторов привлекал аппарат теории вероятностей и случайных процессов для анализа, как самих параметров режима, так и характеристик энергообъектов как систем управления (В.А. Андреюк, Витек В, Молиш 3, А. З. Гамм, И. И. Голуб, И. Н. Колосок, Л. Н. Герасимов, Ю. А. Гришин, В. Л. Прихно, Е. А. Марченко, К. Г. Митюшкин, Н. Л. Новиков, Ю. Н. Руденко, В. Ф. Тимченко, Е. В. Цветков, В. Г. Орнов и другие авторы). Применение этого аппарата, безусловно, способствовало повышению качества получаемых результатов, однако его возможности использованы недостаточно как с точки зрения общности полученных результатов, так и с точки зрения их взаимосвязи. Объем задач, которые необходимо решать, в указанных выше направлениях, столь значителен, а их значимость для повышения качества оперативного управления режимом ЭЭС настолько очевидна, что наблюдается дальнейшая активизации этих работ.

В диссертации рассматриваются вопросы подготовки оперативной информации для ее анализа и отображения на индивидуальных (дисплеях) и коллективных средствах (диспетчерских щитах и видеостенах). Это, прежде всего повышение ее качества, формирование обобщенных характеристик и представления их в наиболее воспринимаемой диспетчерским персоналом форме.

Заявленный и достаточно широкий круг рассматриваемых в диссертации вопросов не означает возможность их полного решения в рамках одной работы. Но даже отдельные результаты в этих направлениях способствуют решению главной задачи диспетчерского управления — повышения его качества.

В диссертации представлены, главным образом, результаты, которые получены автором. Это — разработанные методы достоверизации оперативной информации, оценки (идентификации) параметров энергосистем как объектов управления, моделирования ЭЭС и энергообъединений в темпе реального времени и ряд методов ее статистической обработки. В работе рассматривается взаимосвязь исследуемых направлений с точки зрения оперативного управления режимом ЭЭС и энергообъединений.

Основным средством управления диспетчерского персонала режимом ЭЭС и энергообъединений являются ОИК, обеспечивающие персонал необходимой для управления информацией. Эта информация должна быть полной и достоверной. Вопросам формирования такой информации посвящена первая часть диссертационной работы. Здесь рассматривается два основных вопроса. Это достоверизация измеряемой телеинформации и определение неизмеряемой, но необходимой в процессе управления информации. Для решения этой задачи применяется фильтрация ТИ и ТС, дорасчет отдельных параметров режима, оценивание состояния (ОС) энергообъекта и методы его моделирования по этим данным в масштабе реального времени.

К необходимой в процессе управления информации относятся параметры ЭЭС и энергообъединений как объектов управления, определяемые в результате процедуры их идентификации. К этим параметрам относятся такие характеристики энергообъектов как коэффициенты крутизны статических частотных характеристик и зоны нечувствительности регуляторов скорости турбин энергоблоков. Вопросам оценки таких параметров посвящена вторая часть работы. Рассматриваются пассивные (т.е. определяемые в нормальном режиме работы ЭЭС) методы идентификации.

И, наконец, в заключительной части диссертации рассматриваются вопросы представления достоверной оперативной и расчетной информации на рабочих местах оперативно-диспетчерского персонала и видеостене.

Отображение информации при оперативном управлении являются одним из главных потребителей результатов задач цифровой обработки. Формирование обобщенной информации о режиме энергообъекта служит основным средством сокращения ее избыточности и информационной разгрузки диспетчерского персонала энергообъектов. Сочетание традиционных форм отображения информации в виде таблиц, схем и графиков с формами ее обобщенного представления позволяет максимально повысить эффективность выполнения оперативно-диспетчерским персоналом своих обязанностей по управлению режимом ЭЭС и энергообъединений и эффективному устранению возникающих аварий. К обобщенной информации могут относиться, например, показатель надежности текущего режима, коэффициенты крутизны статических частотных характеристик регионов, признак синхронной работы, отклонение частоты от номинальной, суммарные потери в сети и множество других показателей.

Информация о состоянии энергообъекта должна быть представлена пользователю в таком виде и таким образом, чтобы минимизировать вероятность возникновения аварий по вине оперативного персонала, а при ее возникновении минимизировать возможный ущерб от ее последствий. Эта часть диссертации выполнена в содружестве с сотрудниками ОАО ВНИИЭ Любарским Ю. Я. и Штейнбоком JI.C.

Направление работ по отображению оперативной информации представлено комплексом конструкторов КАСКАД-НТ, предназначенный для формирования человеко-машинного интерфейса пользователя без участия программиста, который разработан под руководством и при участии автора. Цель диссертационной работы.

Разработка и исследование методов цифровой обработки оперативной информации для повышения качества и путей совершенствования оперативного управления режимом ЭЭС и энергообъединений.

Три составляющих цели:

1. Определение статистических характеристик и связей параметров режима ЭЭС и разработка на их основе методов цифровой обработки телеинформации для повышения качества управления режимом энергообъединения.

2. Разработка методов и алгоритмов анализа оперативной информации (повышения достоверности, спектрального анализа, идентификации энергообъектов и т. д.) для повышения эффективности управления режимами ЭЭС и энергообъединений.

3. Представление оперативной и иной информации на индивидуальных и коллективных средствах отображения для ее анализа и повышения эффективности управления режимом ЭЭС и энергообъединений оперативно-диспетчерским персоналом.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1. Проанализированы основные виды представления информации в АСДУ и получены оценки статистических характеристик основных параметров режима ЭЭС и энергообъединений.

2. Теоретически получены спектральные характеристики частоты суммы синусоидального сигнала и гауссова шума при отклонении частоты от номинальной.

3. Разработаны новые методы спектрального анализа и формирования случайных последовательностей параметров режима с заданной спектральной плотностью на основе алгоритмов быстрого преобразования Фурье (БПФ) и Уолша (БПУ).

4. Разработана методика повышения достоверности режимной информации на основе использования многомерной статистической зависимости между параметрами режима ЭЭС и энергообъединений.

5. Разработана методика разделения параметров режима на трендовую и стационарную составляющие, позволяющая получить основные статистические характеристики случайной составляющей.

6. Выполнен теоретический анализ статистических характеристик основных параметров режима типовых структур энергообъединений.

7. Проанализированы активные и пассивные методы идентификации параметров энергообъектов. На основе методов пассивного эксперимента разработаны алгоритмы оценки основных параметров ЭЭС как объектов управления.

8. Разработана методика цифрового моделирования ЭЭС с учетом электромеханических и длительных переходных процессов в темпе РВ.

9. Разработана методика представления оперативной информации на индивидуальных и коллективных средствах отображения для ее анализа.

10. Разработан комплекс программ для конструирования человеко-машинного интерфейса пользователя без участия программистов.

11. Разработан комплекс программ для цифровой обработки и статистического анализа параметров режима энергообъектов.

Методы исследования. Разработанные в диссертации научные положения основаны на системном подходе к решению задач оперативно-диспетчерского управления режимом ЭЭС и энергообъединений.

При проведении исследований применялись методы: теории вероятностей и теории случайных процессов, теории автоматического управления и теории операций, матричный анализ и численные методы.

Достоверность научных результатов изложенных в диссертации подтверждается приведенными данными моделирования и натурных испытаний в ЭЭС и энергообъединениях. Полученные теоретические и экспериментальные результаты проверены путем применения в нескольких типовых комплексах SCADA-EMS. Научная новизна.

1. Получена спектральная плотность неноминальной частоты суммы синусоидального сигнала и гауссова шума. Найдено распределение длительности скачков фазы суммарного сигнала на ±-2ти. Найдено среднее число и спектральная плотность скачков фазы этого процесса на ±-2я.

2. Разработаны две модификации методов БПФ, сокращающих вычислительные затраты в 2−3 раза для задач моделирования ЭЭС и формирования типовых цифровых частотных фильтров.

3. Предложен метод, использующих алгоритм БПФ, для формирования комплексных случайных чисел с заданной спектральной плотностью при статистическом моделировании ЭЭС. Вычислительные затраты на формирование N л комплексных гауссовых чисел составляют ~ Nlog2N комплексных операций вместо ~N для классических методов.

4. Разработан метод оценки спектральной плотности случайных процессов в базисе Фурье путем использования базисных функций Уолша. Метод позволяет в несколько раз снизить вычислительные затраты при статистическом анализе параметров режима за счет уменьшения количества требуемых умножений.

5. Предложены алгоритмы одномерной и многомерной фильтрации параметров режима энергообъектов. В алгоритмах использованы статистические свойства телеизмерений и помех.

6. Исследованы методы разделения параметров режима на трендовую и стационарную случайную составляющие. Получены статистические характеристики случайных колебаний основных параметров режима энергообъектов (частоты, перетоков мощности и т. д.).

7. Предложены и исследованы пассивные методы идентификации статистических параметров энергообъектов в нормальном режиме их эксплуатации. Найдена область применения этих методов.

8. Разработана цифровая модель энергообъединения большой размерности (до 10 000 узлов) с учетом электромеханических и длительных переходных процессов. Предложены упрощенные алгоритмы моделирования динамики ЭЭС и энергообъединений, которые позволяют моделировать в РВ схемы объемом до 2000 узлов.

9. Разработана вероятностная модель энергообъединения для теоретического анализа статистических характеристик медленных колебаний параметров режима ЭЭС и энергообъединений.

10. Сформулированы основные принципы построения индивидуальных и коллективных средств отображения оперативной информации.

11. Разработана методика формирования человеко-машинного интерфейса широкого круга пользователей (диспетчеров, режимщиков и т. д.) методом конструирования без привлечения профессиональных программистов.

12. Разработан открытый программный комплекс КАСКАД-НТ для конструирования человеко-машинного интерфейса задач оперативного управления энергообъектами.

Практическая ценность. Предложенные методы цифровой обработки используются в системах первичной обработки ОИК АСДУ для повышения достоверности оперативной информации. Достоверная информация используется при решении технологических задач и для ее представления на индивидуальных и коллективных средствах отображения.

Разработанные в диссертационной работе модифицированные алгоритмы БПФ, сокращающие вычисленные затраты, применяются при спектральном анализе параметров режима энергообъектов, формировании случайных колебаний нагрузки при моделировании ЭЭС и могут использоваться при формировании больших архивов ретроспективной информации.

Разработанный в рамках диссертационной работы комплекс программ для цифровой обработки параметров режима позволяет разделить их на трендовую и стационарную составляющие и получить основные статистические характеристики случайной составляющей, как по архивной информации, так и в режиме РВ.

Статистические характеристики параметров режима, найденные в диссертационной работе, используют для их достоверизации, оценивания состояния энергообъектов, определения параметров энергообъектов как систем управления, оптимизации управления режимом и т. д.

Предложенные в диссертационной работе методы статистической идентификации параметров энергосистем, как объектов управления, достаточно просты и удобны в применении на практике. Эти методы могут использоваться для оценки коэффициентов крутизны и зоны нечувствительности регуляторов скорости турбин, а также для оценки коэффициентов крутизны станций в целом, ЭЭС и энергообъединений.

Вероятностная модель энергообъединения позволяет теоретически получить основные статистические характеристики колебаний нагрузки по соответствующим характеристикам перетоков мощности и частоты.

Найдены формулы соотношений дисперсии колебаний перетока мощности по сечению в зависимости от интенсивности колебаний нагрузки в соединяемых энергообъединениях. Учет коэффициента корреляции между отклонениями частоты и перетока по сечению, позволяет уточнить дисперсию его колебаний и тем самым точнее выполнить настройку систем противоаварийного управления.

Разработанная в рамках работы динамическая модель энергообъединения позволяет моделировать в режиме реального времени электромеханические и длительные переходные процессы для сетей большой размерности (несколько тысяч узлов). Динамическая интерактивная модель РВ позволила создать тренажерный комплекс РЕТРЕН. Модель энергообъединения может информационно взаимодействовать с моделями подстанций, что позволяет управлять режимом и топологией энергообъединения с помощью переключений коммутационных аппаратов (выключателей и разъединителей) на подстанциях. Комплекс РЕТРЕН используется для разработки советчика диспетчера ОЭС Центра.

На этом комплексе впервые в России была проведена международная комплексная режимная тренировка в составе восьми ЭЭС и энергообъединений, в которой принимали участие 22 обучаемых [130, 132]. Тренажерный комплекс РЕТРЕН позволяет управлять режимами модели энергообъединения от команд диспетчера, систем регулирования и ПА и специальных сценариев тренировок.

На комплексе РЕТРЕН проведен ряд исследований статистических характеристик основных параметров режима и опробованы предложенные в диссертационной работе пассивные методы идентификации статических характеристик параметров ЭЭС и энергообъединений как объектов управления. Эта методика оценки использовалась для практических измерений коэффициентов крутизны и зон нечувствительности регуляторов скорости турбин на ТЭЦ 20 и Конаковской ГРЭС.

Методы представления информации оперативно-диспетчерскому персоналу на индивидуальных и коллективных средствах отображения реализованы в комплексе программ КАСКАД-НТ 2.0. Этот комплекс внедрен в промышленную эксплуатацию в СО-ЦДУ, СО-ОДУ Средней Волги, Мосэнерго, СО-ОДУ Центра и некоторых других объектах.

Средствами комплекса КАСКАД создана система управления традиционным диспетчерским щитом в СО-ЦДУ ЕЭС России наряду с системой управления видеостеной. Комплекс имеет информационный интерфейс с основными отечественными ОИК (СК-2003, Диспетчер, КИО, Мосэнерго, КОТМИ). На защиту выносятся:

• Математические модели представления случайных процессов в задачах оперативного управления,.

• Статистические характеристики частоты суммы синусоидального и узкополосного случайных процессов.

• Модифицированные методы и алгоритмы БПФ для фильтрации, сокращения избыточности архивной информации и спектрального анализа параметров режима,.

• Методы и алгоритмы формирования комплексных гауссовых псевдослучайных последовательностей с заданной спектральной плотностью,.

• Методы и алгоритмы спектрального анализа параметров режима в базисе Фурье с использованием функций базиса Уолша,.

• Методы и алгоритмы одномерной и многомерной статистической достоверизации оперативной информации,.

• Вероятностная модель энергообъединения для теоретического анализа статистических характеристик параметров режима,.

• Статистические методы идентификации энергосистем и энергообъединений как объектов управления,.

• Программный комплекс Измеритель для статистического анализа параметров режима и идентификации коэффициентов крутизны и зоны нечувствительности энергообъектов,.

• Методы и алгоритмы отображения оперативной информации на индивидуальных и коллективных средствах отображения.

• Комплекс конструкторов КАСКАД-НТ для формирования человеко-машинного интерфейса оперативно-диспетчерского персонала.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы обсуждались на семинарах и докладывались на конференциях и симпозиумах разного уровня.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 78 работ, в том числе 4 монографии, две из которых в соавторстве.

По результатам работы защищено 45 авторских свидетельств на изобретения и получено 8 свидетельств на программные продукты.

7.4. Выводы.

В седьмой главе рассматривались, разработанные автором, основные принципы построения систем отображения оперативной информации в ОИК энергообъектов всех уровней иерархии. Показано, что наиболее экономичным и адекватным российским условиям средством построения систем отображения оперативной информации, являются конструкторские системы, позволяющие привлечь к созданию человеко-машинного интерфейса технически грамотный персонал энергообъектов (не программистов) хорошо представляющих суть решаемых задач.

Представлены основные требования к системам отображения в задачах оперативного управления режимом ЭЭС. Эти требования могут быть реализованы как традиционным программированием, так и средствами комплекса конструкторов КАСКАД-НТ. В последнем случае построение системы отображения может быть выполнено обслуживающим персоналом и продвинутыми пользователями.

Разработанный под руководством и при участии автора [114] комплекс КАСКАД-НТ предназначен для конструирования систем отображения информации и построения человеко-машинного интерфейса пользователя для практически любой российской системы SCADA-EMS. Этот комплекс является реально открытой системой, легко модернизируемой и дополняемой «чужими» задачами пользователей.

Кроме традиционных для ОИК экранных форм (схемы, таблицы, графики, гистограммы и т. п.) рассматриваются примеры построения пользователем обобщенных экранных форм, характеризующих режим ЭЭС в целом.

Приведены примеры построения экранных форм для анализа текущего режима ЭЭС и информационного обеспечения задач оперативного управления. На базе комплекса конструкторов КАСКАД-НТ построен режимный тренажер РЕТРЕН и измерительный комплекс MEASURER.

Построение систем отображения оперативной информации комплексом КАСКАД выполнено для ОИК СО-ЦДУ ЕЭС, Мосэнерго и частично для СО-ОДУ Центра и Средней Волги.

Заключение

.

В диссертационной работе выполнены теоретические и экспериментальные исследования основных методов цифровой обработки оперативной информации в задачах АСДУ электроэнергетики. Представлены алгоритмы и программные комплексы повышения достоверности оперативной информации, статистического анализа параметров режима, пассивной идентификации ЭЭС и энергообъединений как.

297 систем управления, моделирования динамики энергообъединений большой размерности в темпе РВ.

Выполнено измерение статистических характеристик основных параметров режима и определена динамика их изменений во времени. Разработаны методы разделения параметров режима на трендовую и случайную составляющие и проведена их проверка на моделях ЭЭС и реальных данных от энергообъектов.

В диссертационной работе представлены, разработанные автором, основные требования к системам отображения оперативной информации и разработана идеология конструирования человеко-машинного интерфейса пользователя без участия программистов (создан комплекс программ КАСКАД-НТ).

Основные научные и практические результаты диссертационной работы:

1. Разработаны методы представления оперативной информации в АСДУ. Получена спектральная плотность мощности частоты суммы синусоидального сигнала и гауссова шума. Найдено распределение длительности скачков фазы суммарного сигнала на ±-2П. Найдено среднее число скачков фазы этого процесса на ±-2П.

2. Разработаны новые методы спектрального анализа и формирования случайных последовательностей с заданной спектральной плотностью параметров режима на основе алгоритмов БПФ и БПУ. Разработаны две модификации алгоритмов БПФ, сокращающих вычислительные затраты в 2−3 раза для типовых цифровых частотных фильтров. Эти методы использованы для статистического анализа и моделирования ЭЭС и энергообъединений.

3. Предложен метод и алгоритм формирования комплексных случайных чисел с заданной спектральной плотностью, использующий алгоритм БПФ и БПУ. Вычислительные затраты на формирование N комплексных гауссовых чисел Л составляют ~ Nlo&N комплексных операций вместо N для классических методов.

4. Предложены методы и алгоритмы одномерной и многомерной фильтрации параметров режима энергообъектов. В алгоритмах использованы статистические свойства телеизмерений и помех. Разработана методика повышения достоверности режимной информации на основе использования многомерной статистической зависимости между параметрами режима ЭЭС и энергообъединений.

5. Исследованы методы разделения параметров режима на трендовую и стационарную случайную составляющие. Получены новые и подтверждены известные статистические характеристики основных параметров режима энергообъектов (частоты, перетоков мощности и т. д.).

6. На основе методов пассивного эксперимента разработаны методы оценки основных параметров ЭЭС как объектов управления. Предложены и исследованы пассивные методы идентификации статических параметров энергообъектов (коэффициентов крутизны и зон нечувствительности АРСВ турбин) в нормальном режиме их эксплуатации. Разработан пассивный метод оценки амплитудно-частотной характеристики многомерного энергообъекта.

7. Разработана методика цифрового моделирования ЭЭС для задач оперативного управления с учетом электромеханических и длительных переходных процессов в темпе реального времени (РВ). На основе этой методики разработан режимный тренажер диспетчера энергообъединения.

8. Разработаны требования к системам отображения информации в ОИК. Разработана методика представления оперативной информации на индивидуальных и коллективных средствах отображения. Разработаны алгоритмы визуального анализа параметров режима энергообъединения в утяжеленных и послеаварийных режимах.

9. Разработана идеология комплекса программ конструирования человеко-машинного интерфейса пользователя без участия программистов. Под руководством и при участии автора разработан комплекс КАСКАД-НТ, который использован для создания систем отображения оперативной информации ряда отечественных ОИКов.

10. Разработан комплекс алгоритмов и программ ИЗМЕРИТЕЛЬ для цифровой обработки и статистического анализа параметров режима энергообъектов. Этот комплекс применен для оценки основных статистических характеристик на модели энергообъединения и на данных от реальных объектов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. рнов В. Г., Митюшкин К. Г. Сети сбора информации на базе микропроцессоров.— Средства и системы управления в энергетике. М.: Информэнерго, 1985, № 1.С. 22.
  2. Автоматизация управления энергообъединениями. Под ред. С. А. Совалова. М.: Энергия, 1979.
  3. Управление мощными энергообъединениями/ Под ред. С. А. Совал ова. М.-1. Энергоатомиздат, 1984.
  4. Н. С. Автоматизированное управление режимами электросетей 6—20 кВ. М.: Энергия, 1980.
  5. С. А. Режимы единой энергосистемы. М.: Энергоатомиздат, 1983.
  6. М. А., Комаров Н. А., Семенов В. А. Основы автоматики энергосистем. М.: Энергоиздат, 1981.
  7. Применение ЭВМ для автоматизации технологических процессов в энергетике. Под ред. В. А. Семенова. М.: Энергоатомиздат, 1983.
  8. ЦыпкинЯ. 3. Основы теории автоматических систем. М.: Наука, 1977.
  9. Р. Цифровые системы управления. М.: Мир, 1984.
  10. Э. С. Введение в теорию электрических систем. Новосибирск: Наука, 1981.
  11. А. X., Лизалек Н. Н. Моделирование и расчет длительных переходных процессов в сложных энергосистемах при больших небалансах мощности. Электричество. 1981. № 2. С. 7—10.
  12. Д. Статистика для физиков. М.: Мир, 1967.
  13. Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975.
  14. В. Ф. Колебания нагрузки и обменной мощности энергосистем. М.: Энергия, 1975.
  15. В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Т. 1 и 2. М.- Мир, 1967.
  16. Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов.— М.: Мир, 1974.
  17. В. С. Теория случайных функций. М.: Физматгиз, 1962.
  18. С. М. Введение в статистическую радиофизику. М.: Наука, 1976.
  19. А. Ф., Сергеев Г. А. Вопросы прикладного анализа случайных процессов. М.: Советское радио, 1968.
  20. Г. Я. Характеристики стохастической взаимосвязи и их измерения. М.: Энергоиздат, 1982.
  21. Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1978.
  22. А. Н. Интерполирование и экстраполирование стационарных последовательностей. Изв. АН СССР. Сер. матем. 1941. Т. 5. № 1. С. 42—81.
  23. А. М. Введение в теорию стационарных случайных функций. УМН.1952. Т. 7, вып. 5. С. 3—165.
  24. К. Ю. Введение в стохастическую теорию управления. М.: Мир, 1973.
  25. К., Зиффлинг Г. Фильтр Калмана—Бьюси. М.: Наука, 1982.
  26. А. 3. Статистические методы оценивания состояния электроэнергетических систем. М.: Наука, 1976.
  27. В. В., Новиков Н. JL, Коростышевский Е. А. Оценка состояния и режимных параметров объединенных энергосистем как объектов управления по частоте и активной мощности. Сб. «Статистическая обработка оперативной информации». Иркутск, 1979.
  28. Н. JI. Вероятностные характеристики колебаний активной мощности в электроэнергетической системе и их использование для управления. Тр. СибНИИЭ. 1976. Вып. 32. С. 85—94.
  29. М. А. Статистические характеристики случайных колебаний некоторых режимных параметров в ЕЭС СССР. — Технические средства систем управления в энергетике. М.: Энергоатомиздат, 1983. С. 27—38.
  30. Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир.: 1972. Вып. 1 и 2.
  31. М. А., Совалов С. А. Вероятностная модель энергообъединения. Электричество. 1984. № 2. С. 6—12.
  32. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. М.: Мир, 1974. Т. 1.
  33. . Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Советское радио, 1969.
  34. И. М Режимы энергетических систем. М.—Л.: Госэнергоиздат, 1952.
  35. М. Г., Тимченко В. Ф. Учет нерегулярных колебаний мощности при определении устойчивости слабых связей в энергосистемах. Электричество. 1968. № 9. С. 12—16.
  36. В. А. Приложение теории случайных функций к расчету стационарного режима локальной энергосистемы. Применение вероятностных и статистических методов к анализу режима энергосистем. Киев: Гостехиздат УССР, вып. 1. 1963. С. 124—135.
  37. В. А., Дижур Д. П. Статистический метод определения вероятностных характеристик активной нагрузки и эквивалентных параметров, характеризующих динамику энергосистемы в стационарном режиме. (Там же). С. 112— 124.
  38. . А., Панкратов Б. К. Статистическо-вероятностные методы в вопросах анализа и расчета перспективных режимов нагрузки энергосистем. Там же. С. 54—73.
  39. Л. Д. Переходные процессы при регулировании частоты и мощности в энергосистемах. М.: Энергия, 1975.
  40. А. М. Методы идентификации динамических объектов,—М.: Энергия, 1979.
  41. В. Т., Журавлев А. Г., Тихонов В. И. Статистическая радиотехника, Примеры, задачи. М.: Советское радио, 1980.
  42. М. В., Кувшинов Б. И., Попов О. В. Теория передачи сигналов. М.: Связь, 1970.
  43. А. А. Борьба с помехами. М.: Наука, 1965.
  44. А. Ф. Помехоустойчивость систем передачи непрерывных сообщений. М.: Советское радио, 1975.
  45. В. В., Кузнецов Ю. А. Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984.
  46. Дж., Джекобе И. Теоретические основы техники связи. М.: Мир, 1969.
  47. Г. В., Скитальцев В. С. Высокочастотная связь по линиям электропередачи. М.: Энергоатомиздат, 1987.
  48. А. Анализ ошибок в теории выборок. ТИИЭР, 1966. Т. 54, № 7.
  49. Г. Моделирование случайных процессов на аналоговых и аналогово-цифровых машинах. М.: Мир, 1968.
  50. М., Вошни Э. Измерительные информационные системы. М.: Мир, 1975.
  51. Гамм и др. Оценивание состояния в электроэнергетике. М.: Наука, 1983.
  52. Ч., Гоулд Д. Методы расчета цифровых фильтров в частотной области. ТИИЭР, 1967, Т. № 2.
  53. Контроль достоверности оперативной информации в автоматизированной системе диспетчерского управления электроэнергетической системой. Кнеллер И. О., Оранский А. Г., Коломыйченко А. В. и др. Электричество, 1977. № 4, С. 5—10.
  54. Рабинович М А. О некоторых модификациях алгоритма БПФ// Радиотехника. 1975. Т. 30, № 10. С. 20—23.
  55. JI. А. Случайный поиск. Рига: Зинатне, 1965.
  56. М.А., Гамазина Л.А., А. с. 653 731 СССР. М. Кя2 НОЗ Н 7/12. Цифровой фильтр сигналов телеинформации. Открытия. Изобретения. 1979. № И.
  57. М.А., Барская Л. Т., А. с. 1 099 417 СССР, М. Кл Н 03 5/14. Цифровой фильтр сигналов телеинформации. Открытия. Изобретения. 1984. № 23.
  58. М.А., Орнов В. Г., Аронов Г. М., А. с. 1 119 053 СССР. М. Кл"08 С 19/28. Устройство для приема сигналов. Открытия. Изобретения. 1984. № 38.
  59. М.А., Орнов В. Г., Шавлова Е. В., А. с. 1 070 591 СССР, М. Кл" 08 19/28. Устройство для прогноза мощности потребления энергосистем. Открытия. Изобретения. 1984. № 4.
  60. Ю. В., Михайлов Ю. В., Кузьмин В. И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: Советское радио, 1975.
  61. С. А. Статистические методы прогнозирования в АСУ. М.: Энергоиздат, 1981.
  62. В. Н., Колесников Д. Н. Решение задач автоматики и вычислительной техники методами исследования операций: Учебное пособие ЛПИ.— Л.: ЛПИ, 1982.
  63. Brown R. G. Smothing Forecasting and Prediction of Discret Time Series. N. Y.' Prentice Hall, 1963.
  64. Повышение эффективности оперативного контроля и управления ЕЭС СССР/ Н. В. Волкова, В. В. Овчинников, В. Г. Орнов и др. Электрические станции. 1982. № 10. С, 46−49.
  65. В. Г., Рабинович М. А. Оперативный прогноз мощности потребления энергообъединения. Алгоритмы обработки данных в электроэнергетике. Иркутск: СЭИ СО АН СССР, 1982.
  66. С. В., Федорова Т. Л. Идентификация характеристик энергосистем как объектов управления по частоте и активной мощности. Электричество. 1981. № 12.
  67. Л. М. Определение зависимости коэффициента крутизны статической характеристики энергосистемы по частоте от величины возмущения. Передача энергии переменным и постоянным током. Труды НИИ постоянного тока. Л.: Энергия, 1972.
  68. В. Статистический метод измерения крутизны частотных характеристик энергосистем и дисперсий их нагрузок. Известия АН СССР. Энергетика и транспорт. 1965. № 1. С. 26—37.
  69. В., Молиш 3. К определению крутизны естественной частотной характеристики энергетической системы ЧССР. Известия АН СССР. Энергетика ятранспорт. 1965. № 1. С. 38—42.
  70. Оценка коэффициента крутизны частотных характеристик энергосистем по телеизмерениям межсистемных перетоков и частоты. М. А. Рабинович, И. И. Батюк, В. А. Богданов, А. П. Дорохин и др. Электричество. 1982. № 12. С. 60—62.
  71. М. А. Статистическая идентификация некоторых параметров энергосистем на управляющей вычислительной машине// Сборник трудов ЭСП. Системы автоматизированного управления в энергосистеме. М.: Энергоиздат,
  72. М.А., Дубинин С. И. Косарева Е.В., А. с. 974 498 СССР. М. Кл2 Н 02 3/24. Устройство для определения коэффициентов влияния энергосистем. Открытия, Изобретения. 1982. № 42.
  73. Guenod М., Quazza G. Dynamic Statistical Analysis of Electric Power System Contrails. Electr. Eng. Trans. Inst, of Eng. (Australia). 1969, № 5. P.
  74. Trybula St., Malkiewicz G. Parameters Estimation of Controlled Power Systems// Proceeding of the 3rd IF AC. Sumposium, June 1973. Part 1.
  75. Carpio U. Di. Identificazione sperimentale delle densita spettrale di potenza della variazioni aleatorie de carico agenti su reti electriche. ENEL Studi e ricerche. Telbraio, 1977, № 6.
  76. S. O. Rice. «Time Series Analysis». M. Rosenblatt, ed. New-York, Johr Wiley, 1963.
  77. Л.П., Рабинович M. А. Статья в кн.: Передача информации по радиоканалам, содержащим статистически неоднородные среды. М., 1976.
  78. Л.И., Рабинович М. А., Ярославский Л. П. «ЖВМиМФ», 1972, т. 12, № 5. Метод генерирования коррелированных гауссовских псевдослучайных чисел, ЖВМиМФ N5, 1972
  79. В.И. Выбросы случайных процессов М., «Наука», 1970.
  80. Г. А. Статья в кн.: конференция по теории кодирования и передачи информации Москва-Горький. ГПИ, 1972.
  81. М. А. «Радиотехника», 1974,29, № 7.
  82. . Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях Т. 1 и 2 «Мир», М, 1983.
  83. Р.В. Численные методы, М., «Наука», 1974.
  84. В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике М., «Советское радио». 1971.88.0рнов В.Г., Рабинович М. А. Задачи оперативного и автоматического управления энергосистемами М., Энергоатомиздат", 1988
  85. Л.П., Мерзляков Н. С. Методы цифровой голографии М., «Наука», 1977
  86. Kahaner D.K. Matrix Description of the Fast Fourier Transform. IEEE Frans vol AU-18 N4 December 1970.
  87. М.А. Устройство для быстрого преобразования Фурье последовательности с нулевым элементами. А. с. N 509 872, Бюл.13 от 05.04.76
  88. М.А. Устройство для вычисления коэффициентов дискретного преобразования Фурье, А.с. N 506 883, Бюл. N 10 от 15.03.76
  89. A.M., Трахтман В. А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах М., «советское радио» 1975.
  90. М.А., Апокина Р. Г., Косарева Е. Г. Генератор случайных чисел А.с. N 981 999, бюл. N 46 от 15.14.84.
  91. М.А., Моржин Ю. И., Парфенов Д. М. Многофункциональный тренажер-советчик диспетчера с динамической моделью энергообъединения. Электрические станции. 1994. № 9. С.33−39.
  92. Ю.Е., Либова Л. Е., Окин А. А. Расчеты устойчивости и противоаварийной автоматики в энергосистемах. М.: Энергоатомиздат, 1988.
  93. Е.К., Васильева Г. В., Галактионова Ю. И. Математическая модель энергосистемы для расчета и анализа переходных процессов и устойчивости. Тр.ВНИИЭ. Вып.51. М.: Энергия, 1976.
  94. В.П., Гуревич Ю. Е. и др. Совершенствование средств анализа переходных процессов для повышения эффективности противоаварийного управления режимами энергосистем. Рига, 1985.
  95. А.А., Рабинович М. А., Стернинсон Л. Д. Влияние регулирования котлоагрегата на процессы изменения частоты и мощности в энергосистемах. Электричество. 1988. № 6.
  96. ЮО.Идельчик В. И. Расчеты и оптимизация режимов электрических сетей и систем. М.: Энергоатомиздат, 1988.
  97. Г. В., Михальченко А. П., Окин А. А. Методические и организационные вопросы обучения и повышения квалификации оперативно-диспетчерского персонала энергосистемы. СПб., 1994.
  98. В.М. Труды НИИР, вып. 3,1970.
  99. В.П. Статья в кн.: Методы помехоустойчивого приема ЧМ и ФМ сигналов. М., «Сов. Радио», 1972.
  100. А.А., Рабинович М. А. Распределение длительности аномальных выбросов частоты и нули гауссова случайного процесса." Радиотехника', 1978 г. тЗЗ,№ 8.105.3аикин В.В., Типугин В. Н. Радиотехника и электроника., 1970., т. 15, № 6.
  101. Юб.Вербовецкий А. А. Основы проектирования цифровых оптоэлектронных систем связи. М., Радио и связь.2000 г.
  102. А.Ф., Моржин Ю. И., Рабинович М. А. Режимный тренажер КАСКАД для диспетчера энергосистем и энергообьединений.М., Издательство МЭИ. 1996.
  103. Rabinovich М.А., Morzhin JU.I., Parfionov D.M. Power System Digital Simulator for Training Dispatcher. ICDS'95, first international conference on. Digital power system simulators. College Station, Texas U.S.A. April 5−7 1995.
  104. T.J.Hammons, D.J.Winning. Comparison of synchronous-machine models in the study of the transient behaviour of electric power systems. Proceedings of the IEE. Vol.118 № 10,1971.
  105. А.Брамеллер, Р. Аллан, Я. Хэмэм. Слабозаполненные матрицы. М., Энергия.1979г.
  106. П.Рабинович М. А., А. с № 1 647 761. Устройство для определения спектральной плотности колебаний параметров режима электроэнергетических систем. Бюл. № 17от 07.05.91.
  107. М.А., Хмельник С. И., А.с. № 1 070 641. Устройство для автоматического регулирования частоты, и перетоков мощности энергообьединения. Бюл. № 4 от 30.01.84.
  108. М.А. Рабинович. Цифровая обработка информации для задач оперативного управления в электроэнергетике. М., Из-во НЦ ЭНАС., 2001 г.
  109. М.А. Рабинович. Отображение оперативной информации. Комплекс
  110. КАСКАД-НТ 2.0″. М., Из-во НЦ ЭНАС., 2004 г.
  111. M.Rabinovich, L. Yaroslavsky. Results of Noise Statistics Measurements in FM Reciever. 2 nd Internatunal Symposium on Information Theory Akademiai, Kiado, Budapest.
  112. М.А.Рабинович., Л. П. Ярославский. Некоторые результаты измерений статистических характеристик шума в ЧМ приемнике. Сборник статей «Методы помехоустойчивого приема ЧМ и ФМ сигналов».
  113. М.А.Рабинович. О статической модели шума на выходе частотного дискриминатора. «Радиотехника». N 4,1975 г.
  114. М.А.Рабинович. О взаимной корреляции импульсной и гауссовской составляющих шума на выходе частотного дискриминатора. Сборник «Методы помехоустойчивого приема ЧМ и ФМ сигналов». «Советское радио» М., 1976 г.
  115. М.А.Рабинович, Л.ПЛрославский. Эмпирическое описание и статистическая модель шума в ЧМ приемнике для канала с гладкими замираниями. Сборник «Передача информации по радиоканалам, содержащим статистически неоднородные среды». «Наука» Москва, 1976 г.
  116. М.А.Рабинович, Э. В. Липпинг. Измерение частоты сети. Труды ин-та «Энергосетьпроект», выпуск 8,1976 г. «Энергия».
  117. М.А.Рабинович. Корреляционная функция и энергетический спектр производной фазы модулированного по частоте сигнала и адцативного гауссова шума. «Радиотехника» N 5, 1977 г.
  118. М.А.Рабинович. Цифровое вероятностное моделирование канала связи с ЧМ. В сборнике «Моделирование многолучевых радиоканалов для анализа и синтеза систем передачи информации». «Наука», 1978 г. Москва.
  119. А. А. Андронов, М. А. Рабинович. Об исследовании статистических характеристик помех в каналах связи по линиям электропередач. Статья в сб. трудов инта «Энергосеть проект». 1979 г.
  120. А.А.Андронов, М. А. Рабинович. О моделировании некоторых нестационарных каналов связи на ЦВМ. Всесоюзная конфе ренция по теории кодирования и педачи информации Тезисы докладов. Часть 5, 1981 г. Москва-Куйбышев.
  121. А.А.Андронов, М. А. Рабинович. О распределении длительности аномальных выбросов частоты. Тезисы докладов на всесоюзной конференции по теории кодирования и передачи информации. Вильнюс, 1978 г.
  122. М.А.Рабинович. Статистические характеристики случайных колебаний некоторых режимных параметров ЕЭС СССР. Сб.науч.трудов ЭСП «Технические средства систем управления в энергетике». Москва, 1983 г.
  123. M.A.Rabinovich, L.P. Yarosiavsky. Comments on Computer Generation of Gaussion Random. Proc. IEEE, v.68, Correlated N 8,1980.
  124. M.A. Рабинович, Л. П. Ярославский. Замечания к сообщению «Метод генерации коррелированных гауссовых случайных переменных на вычислительных машинах». ТИИЭР, 1980.
  125. М.А. Рабинович. Цифровая динамическая модель энергообъединения по режиму активная мощность-частота. Тезисы IX всесоюзной конференции «Моделирование электроэнергетических систем», Рига 1978 г.
  126. М.А. Рабинович, Гисин Б. С., Луганский Я. Н., Меркурьев Г. В., Окин А. А., Орнов В. Г., М. А. Рабинович, Семенов В. А., Яковлева Т. С. Тренажеры для диспетчеров энергосистем. Тезисы доклада СИГРЕ-90, ИК-39.
  127. Ю.И. Моржин, Д. М. Парфенов, М. А. Рабинович. Многофункциональный тренажер советчик диспетчера с динамической моделью энергообъединения. Электрические станции N 9, 39 1994 г.
  128. М.А. Рабинович, Баланчевадзе В. И., Бондаренко А. Ф. и др. Применение программного комплекса КАСКАД для проведения международной межсистемной протовоаварийной тренировки. Электрические станции N 11 1997г.
  129. М.А. Рабинович., Левиуш М. А., Девяткин, М. В. Потапенко А.П. Универсальный конструктор человеко-машинного интерфейса для задач электротехники. Сборник ВНИИЭ «Программные средства для расчета электромеханических переходных процессов» 1998 г.
  130. М.А. Rabinovich, Morzhin Ju.I., Parfionov D.M.Power System Digital Sivulator for Traning Dispatcher. First Internationl Conference on Digital Power System Simulation ICDS-95,1995 r.
  131. М.А. Рабинович, Парфенов Д. М. Программный комплекс КАСКАД для оперативно-диспетчерского персонала ЭЭС и энергообъединений. Человеко-машинный интерфейс для задач электроэнергетики. Вестник ВНИИЭ-96.
  132. М.А. Рабинович, С. П. Потапенко, А. П. Потапенко и др. Статистический анализ параметров режима. Вестник ВНИИЭ. М.ЭНАС. 2000 г.
  133. М.А. Рабинович, С. П. Потапенко. Измерение статистических характеристик параметров режима ЕЭС России. Депонирована в АО Информэнерго № 53−390-Д от 22.10.200 143.
  134. М.А. Рабинович, Л. П. Фотин. Методика оценки в условиях текущей эксплуатации статической характеристики АРСВ турбины. Научно-техническая Конференция «Повышение качества регулирования частоты в ЕЭС». Москва, ВВЦ 2002 г.
  135. М.А. Рабинович, С. П. Потапенко. Вычислительный комплекс ВНИИЭ для статистического анализа параметров режима ЭЭС и энергообъединений. Научно-техническая Конференция «Повышение качества регулирования частоты в ЕЭС». Москва, ВВЦ 2002 г. Москва, ВВЦ 2002 г.
  136. Ю.И.Моржин, М. И. Лондер, В. А. Тимофеев, В. Н. Буравцов М.А. Рабинович. Новый комплекс ДС-Альфа для АСДУ энергосистем. Вестник ВНИИЭ. М.ЭНАС. 96 г.
  137. М.А. Рабинович, Л. П. Ярославский. Устройство для демодуляции частотно-модулированных сигналов. Авт. свидетельств N 375 802. Бюл. Ы16 опубл. 23.3.1973г.
  138. М.А. Рабинович, Л. П. Ярославский. Устройство для демодуляции частотно-модулированных сигналов. Авт.св. N 403 079. Бюл. N42, опубл. 19.10.1973 г.
  139. М.А. Рабинович, Б. И. Кувшинов. Устройство оценки частоты сигнала на фоне помех. Авт. свидетельство N 629 641, Бюл. N39, опубл.25.10.1978г.
  140. М.А. Рабинович. Устройство для повышения достоверности передачи телеинформации. Авт. свидетельство N 613 358, Бюл. N24, опубл. 30.06.1978 г.
  141. М.А. Рабинович, Б. И. Кувшинов. Устройство оценки амплитуды сигнала на фоне помех. Авт. свидетельст-во N 745 005, Бюл. N24, опубл.30.06.1980г.
  142. М.А. Рабинович, М. А. Кагаловский, М. С Миримова, Л. А. Гамазина. Устройство для контроля достоверности телеинформации. Авт. свидетельство N 802 966, Бюл. N 5, опубл.07.02.1981г.
  143. М.А. Рабинович, С. А. Совалов, В. Г. Орнов. Устройство для определения амплитудно-частотной характеристики энергосистем, связанных межсистемной ЛЭП. Авт. свидетельст-во N 961 041, Бюл. N35, опубл.23.09.1982г.
  144. М.А. Рабинович, М. А. Кагаловский Способ автоматического регулирования частоты и активной мощности энергообъединения. Авт. свидетельство N 879 702, Бюл. N 7, опубл.07.11.1981г.
  145. М.А. Рабинович, В. Г. Орнов, Е. В. Шавлова Устройство для прогнозирования параметров энергосистем. Авт.св. N 879 562, Бюл. N41, опубл.07.11.1981г.
  146. М.А. Рабинович, С. И. Хмельник Устройство для автоматического регулирования частоты и перетоков. Авт. свидетельство N 107 641, Бюл. N 4, опубл .30.01:1984г.
  147. М.А. Рабинович, Кагаловский М. А. Орнов В.Г. Лондер М. И. Устройство для автоматического регулирования частоты энергообъединения. Авт. свидетельство N1046838, Бюл. N37, опубл.07.19.1983г.
  148. М.А. Рабинович, Г. М. Аронов, И. В. Турина, М. Г. Розенблюм. Устройство для определения коэффициента крутизны статической частотной характеристи-ки энергообъединения. Авт. свидетельство N1096729, Бюл. N21, опубл.07.06.1984г.
  149. М.А. Рабинович, В. Г. Орнов, Г. МЛронов. Цифровой фильтр сигналов телеинформации. Авт. свидетельство N1054890, Бюл. N42, опубл. 15.11.1983 г.
  150. М.А. Рабинович, С. И. Дубинин, М. А. Кагаловский, Е. В. Шавалов, Л. А. Корягина. Цифровой фильтр сигналов телеинформации. Авт. свидетельство N 942 244, Бюл. N25, опубл. 07.07.1982 г.
  151. М.А. Рабинович, Богданов В. А., Бабилюс В. В., Куркуль А. В., Копытов Ю. В. Многоканальное устройство для измерения электрической мощности. Авт. свидетельство N1213418, Бюл. N 7, опубл. 23.02.1986 г.
  152. М.А. Рабинович, Т. И. Шульженко. Устройство для автоматического регулирования частоты и перетоков мощности энергообъединения. Авт. свидетельст-во N1198645 А, Бюл. N 46, опубл. 15.12.1985 г.
  153. М.А. Рабинович, В. А. Богданов, А. А. Окин, В. Г. Орнов. Устройство для определения коэффициентов крутизны статической частотной характеристики энергосистем. Авт. свидетельст-во N1332455 AI, Бюл. N 31, опубл. 23.08.1987 г.
  154. М.А. Рабинович, О. Ю. Бунина. Способ определения коэффициента влияния небалансов мощности ЭС на перетоки активной мощности. Авт. свидетельство N1398025 AI, Бюл. N 19, опубл. 23.05.1988 г.
  155. М.А. Рабинович, В. А. Богданов, Д. Г. Горелик, А. Ю. Шакенас. Многоканальное устройство для измерения электрической мощности. Авт. свидетельсво N1449922 А2, Бюл. N 1, опубл. 07.01.1989 г. 68.
  156. Л.С.Штейнбок, КХЯ. Любарский, Ю. И. Моржин, М. А. Рабинович и др. Технология ситуационного отображения данных текущего режима и ее реализация на диспетчерском щите ОДУ Средней Волги. Электрические станции. № 8,2004 г.
  157. И.Н. Колосок, A.M. Глазунова. Достоверизация телеизмерений в ЭЭС с помощью искусственных нейронных сетей.// Электричество. 2000. № 10. с. 18−24.
  158. D. Jones. Estimation of Power System Parameters. ШЕЕ Transactions On Power Systems. Vol. 19, NO. 4, November, 2004.
  159. A.3. Гамм, Ю. Н. Кучеров, И. Н. Колосок, и др. Методы решения задач реального времени в электроэнергетике. / Новосибирск: Наука. Сиб. Отделение. -1990.
  160. А.З., Колосок И. Н. Обнаружение грубых ошибок телеизмерений в электроэнергетических системах. Новосибирск: Наука.-2000.
Заполнить форму текущей работой