WWW.KONF.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Авторефераты, диссертации, конференции
 

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |

«ВЕРИФИКАЦИЯ ЦИФРОВЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ КРУПНЫХ ЭНЕРГООБЪЕДИНЕНИЙ ПО ДАННЫМ СМПР ...»

-- [ Страница 1 ] --

Открытое акционерное общество «Научно-технический центр

Единой энергетической системы»

(ОАО «НТЦ ЕЭС»)

На правах рукописи

СМИРНОВ АНДРЕЙ НИКОЛАЕВИЧ

ВЕРИФИКАЦИЯ ЦИФРОВЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

КРУПНЫХ ЭНЕРГООБЪЕДИНЕНИЙ ПО ДАННЫМ СМПР

Специальность 05.14.02 – Электрические станции и электроэнергетические



системы

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель – кандидат технических наук, доцент А.Х. Есипович Санкт-Петербург – 2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

1.1 Моделирование как метод исследования объектов

1.1.1 Модель объекта

1.1.2 Качество моделей

1.1.3 Динамическая модель энергосистемы как объект верификации

1.2 Оценка адекватности моделей

1.2.1 Принципы оценки адекватности моделей

1.2.2 Статистические методы оценки степени сходства объектов

1.2.3 Методы анализа временных рядов

ГЛАВА 2 ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ WIDE AREA MEASUREMENT SYSTEM

ДЛЯ ВЕРИФИКАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ЭНЕРГОСИСТЕМ...............

2.1.1. Общие сведения о технологии Wide Area Measurement System

2.1.2 Система мониторинга переходных режимов ЕЭС России

2.2 Обзор опыта верификации цифровых динамических моделей энергообъединений с использованием данных, получаемых от WAMS

2.2.1 Верификация цифровой модели Западной энергосистемы США для исследования аварии 10.09.1996

2.2.2 Верификация цифровых моделей Европейских энергосистем

2.2.3 Отечественный опыт верификация цифровых моделей энергообъединений

2.2.4 Выводы

ГЛАВА 3 ТЕХНОЛОГИЯ ВЕРИФИКАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙСЛОЖНЫХ ЭНЕРГОСИСТЕМ

3.1 Принципы создания цифровых динамических моделей энергосистем для исследования динамических свойств реальных энергообъединений

3.1.1 Общие положения

3.1.2 Типовые подходы к детализации расчетной схемы и составу оборудования

3.1.3 Типовые подходы к моделированию элементов энергосистемы

3.2 Принципы и критерии верификации динамических моделей

3.2.1 Актуализация базы данных генерирующего оборудования

3.2.2 Актуализация и верификация моделей устройств автоматического регулирования и управления

3.2.3 Верификация динамической модели в целом

3.2.3.1 Тестирование динамической модели

3.2.3.2 Критерии верификации

3.2.3.3 Процедура сравнения параметров, рассчитанных в цифровой модели, с данными СМПР

3.2.3.4 Количественные показатели качества верификации

3.2.3.5 Методы настройки динамической модели

3.2.4 Исходная информация, необходимая для проведения верификации..............130 3.2.4.1 Требования к составу и объему исходной информации, необходимой для верификации динамической модели

3.2.4.2 Критерии идентификации технологических нарушений для верификации динамических моделей

3.2.4.3 Требования к качеству исходной информации и верификация предаварийного режима

ГЛАВА 4 ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ

ВЕРИФИКАЦИИ

4.1 Базовая динамическая модель ЕЭС России и ее верификация с использованием количественных показателей качества

4.2 Применение верифицированных цифровых моделей энергосистем

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

Одной из основных тенденций развития мировой энергетики является объединение на параллельную работу существующих и вновь сооружаемых электростанций [18]. Это обеспечивает повышение надежности энергоснабжения потребителей за счет взаиморезервирования частей электроэнергетической системы (ЭЭС). С другой стороны, это объединение имеет недостаток, который заключается в возможности довольно быстрого распространения нарушений нормального режима, произошедших в той или иной части энергосистемы, и перерастания их в так называемые «системные аварии» с обесточиванием потребителей на больших территориях.

В последние десятилетия во всех крупных энергосистемах мира участились случаи системных аварий, связанных с нарушением статической и динамической устойчивости, с разделением системы на несинхронно работающие части, с погашением большого числа потребителей электроэнергии, повреждением основного оборудования и, в конечном счете, с большими финансовыми потерями.





Существенная особенность таких аварий – каскадный характер их протекания, когда неисправность одного из элементов системы или ошибка персонала приводят к нарушению нормальной работы соседних элементов, и этот процесс, развиваясь лавинообразно, распространяется на все более и более значительной территории и, в конце концов, охватывает все энергетическое объединение. Развитие аварии затрагивает не только электрическое, но и гидромеханическое и тепломеханическое оборудование энергосистемы, турбины и котельные агрегаты с их многочисленными системами автоматического регулирования и управления. При этом каждый этап развития аварии продолжается, как правило, несколько минут, а общая длительность аварии может достигать нескольких десятков минут. Тяжелейшие последствия системных аварий выдвигают в качестве одной из важнейших научно-исследовательских задач энергетики разработку методов анализа этих аварий, изучение процессов их развития, способов их прогнозирования и, в конечном счете, разработку технических средств их предупреждения или локализации.

Одним из средств предотвращения таких аварий является совершенствование оперативно-диспетчерского и автоматического управления энергосистемой. При этом эффективность управления энергосистемой во многом определяется возможностью превентивной проверки последствий принимаемых решений. Ввиду этого вопрос изучения переходных процессов в ЭЭС становится основополагающим: изучение явлений, возникающих при вышеупомянутых нарушениях нормального режима работы первичного оборудования и ЭЭС в целом, дает отчетливое представление о причинах возникновения, характере протекания и способах предотвращения и ликвидации системных аварий.

Современные ЭЭС как объект изучения оказываются весьма сложными как по количеству представленных в них зависимостей, так и по их характеру, поэтому при изучении явлений особую ценность представляет проведение натурных физических экспериментов с привлечением реального оборудования.

Вместе с тем значительная энергоемкость и большие затраты на проведение таких натурных физических экспериментов позволяют проводить данные исследования сравнительно редко. В связи с этим возможным способом проведения исследований ЭЭС является применение различных способов и методов, изучаемых теорией подобия и моделирования, ключевым понятием которой является понятие «модель» [29].

В настоящее время наиболее быстро и доступно ответы на возникающие вопросы могут быть найдены путем решения задач цифрового моделирования.

Анализ результатов цифрового моделирования позволяет определить динамические свойства отдельных энергосистем и энергообъединения в целом, выявить влияние на эти свойства схемно-режимных условий, состава нагрузки и генерации, места, вида и тяжести технологического нарушения и т. п., а также разработать предложения по использованию определенных динамических характеристик и свойств энергообъединений для решения задач оперативнодиспетчерского, режимного и противоаварийного управления.

Цифровое моделирование, как известно, представляет собой способ исследования реальных явлений, процессов, устройств, систем и др., основанный на изучении их математических моделей (математических описаний) с помощью цифровых вычислительных машин.

Разработкой математических моделей энергосистемы и ее элементов, а также математического описания процессов, происходящих в ЭЭС, в разные годы занимались такие видные ученые как А.А. Горев, П.С. Жданов, А.И. Вольдек, И.А. Груздев, В.А. Веников, М.П. Костенко, Н.Н. Щедрин, Д.И. Азарьев, М.Л. Левинштейн, О.В. Щербачев, В.И. Идельчик, В.А. Строев, И.В. Литкенс, А.А. Юрганов, В.А. Кожевников, Ю.Е. Гуревич, Л.Е. Либова, А.В. Поссе, а также зарубежные ученые A. Blondel, R.H. Park, I.M. Canay, P. Kundur и др.

В результате проведенных исследований появились математические модели синхронных и асинхронных машин, трансформаторов, воздушных и кабельных линий электропередачи, нагрузки, различных устройств регулирования и управления, а также других элементов ЭЭС. Общие вопросы моделирования электрических машин детально изложены в трудах А.И. Вольдека, М.П. Костенко, А.И. Важнова и др. [26, 33, 79, 133]. Однако наибольшее распространение в задачах исследования электромеханических переходных процессов получили достаточно корректно описывающие поведение синхронных машин так называемые уравнения Парка – Горева, записанные в форме, удобной для их реализации на вычислительных машинах [25, 28, 46, 47, 164].

Математические модели таких элементов ЭЭС, как трансформаторы, линии электропередачи, средства компенсации реактивной мощности и т. д., для исследования установившихся и переходных процессов подробно описаны в работах В.И. Идельчика, В.А. Веникова, Л.А. Солдаткиной, P. Kundur и др. [74, 94, 109, 127, 164, 185]. Математическому описанию различных типов систем возбуждения (СВ) и автоматических регуляторов возбуждения (АРВ) посвящены работы И.А. Груздева [52], А.А. Юрганова и В.А. Кожевникова [91, 130, 131], В.Г. Любарского [90, 113], P. Kundur [164] и др. [45, 103]. Нагрузка как элемент ЭЭС является наиболее сложным для моделирования элементом энергосистемы.

Это связано с тем, что характеристики нагрузки весьма разнообразны и могут значительно изменяться в зависимости от состава электропотребителей в различных точках энергосистемы. Моделированию нагрузки для решения различного рода задач посвящено огромное количество трудов, среди которых следует отметить работы Ю.Е. Гуревича и Л.Е. Либовой [53 – 56, 86]. Наряду с нагрузкой большим разнообразием математических моделей отличаются первичные двигатели – тепловые и гидравлические турбины со своими системами регулирования, что обусловлено как различием типов тепловых турбин (паросиловые, парогазовые, газотурбинные и т. д.) и их систем управления, так и различием динамических характеристик самих агрегатов. Кроме того в зависимости от целей исследования были разработаны модели различной степени детализации. Описания различных математических моделей турбин подробно рассмотрены в [64, 78, 80, 89, 95, 105, 111].

Отдельной задачей, вместе с развитием математических моделей элементов ЭЭС, являлась реализация этих математических моделей в виде цифровых моделей и разработка вычислительных алгоритмов в среде электронных вычислительных машин (ЭВМ).

Основные методы и алгоритмы, используемые для решения с помощью ЭВМ задач, связанных с проектированием и функционированием ЭЭС, изложены в работах И.А. Груздева, К.П. Кадомской, Н.И. Соколова, О.В. Щербачева [51, 104], А.З. Гамма [35], В.А. Веникова [30, 31], В.Н. Авраменко [1] и др. [75, 89].

Растущее во второй половине прошлого столетия усложнение энергетических систем в связи с объединением сетями высших классов напряжения все большего числа генерирующих электрическую энергию объектов значительно увеличивало размерность и порядок математических моделей энергосистем. Вместе с тем ограниченные ресурсы существовавших в то время ЭВМ и, в частности, их низкое быстродействие, не позволяли поддерживать математические модели большой размерности и отображать в лабораторных схемах процессы и режимы энергетических систем любой сложности. Поэтому исследование динамического поведения больших энергосистем в течение многих десятилетий было основано на эквивалентировании отдельных частей энергообъединения и создании эквивалентных расчетных моделей.

В связи с этим внимание довольно большого круга специалистов из области электроэнергетики было привлечено к разработке теории и методов эквивалентирования сложных электрических систем в целом и упрощению моделей отдельных элементов энергосистемы в частности. Вопросы эквивалентирования и упрощения электрических систем для различного рода исследований рассмотрены в работах И.А Орурка [99, 100], Н.Н. Щедрина [124], Н.И. Воропая [34], Ф.Г. Гусейнова [57 – 59] и др. [71, 76, 81, 85, 108, 115, 117, 125, 128].

С появлением мощных персональных компьютеров ограничения на размерность математической модели энергосистемы были практически сняты.

Были разработаны программно-вычислительные комплексы (ПВК) для расчета установившихся электрических режимов и электромеханических переходных процессов ЭЭС, обеспечивающие более полный и корректный учет их силового оборудования и устройств регулирования и управления. Вместе с тем до недавнего времени серьезная оценка адекватности подробных цифровых динамических моделей крупных энергосистем не проводилась. Как правило, оценивалась лишь адекватность моделирования отдельных элементов ЭЭС (турбин, нагрузки и т. д.), а оценка достоверности воспроизведения в модели поведения реальной энергосистемы в целом не выполнялась. Это было связано, прежде всего, с отсутствием инструмента, позволяющего получать достоверную информацию о параметрах реального переходного режима. Кроме того, значительная размерность и количество учитываемых элементов ЭЭС в подробных цифровых моделях крупных энергообъединений сильно затрудняло поиск ошибок, допущенных при разработке данных моделей.

Прорыв в области измерений параметров электрического режима произошел с созданием и внедрением в практику эксплуатации крупнейших энергообъединений мира систем измерений, получивших за рубежом название Wide Area Measurement Systems (WAMS).

Системы использующие технологию синхронизированной WAMS, векторной регистрации параметров (СВРП) электрического режима электроэнергетической системы, впервые начали внедряться как подсистемы информационного обеспечения управления режимами ЭЭС в конце 80–х годов прошлого столетия [176].

Появление и развитие WAMS было обусловлено усложнением топологии и структуры генерации и потребления электроэнергетических систем, повышением количества и увеличением тяжести крупных системных аварий, а также появлением и широким внедрением спутниковой Системы Глобального Позиционирования (GPS), которая позволила синхронизировать измерения и получить такой важный для динамического анализа параметр, как взаимный угол напряжений в узлах сети, который не удавалось получить с помощью существующих систем информационного обеспечения.

Российским аналогом систем WAMS является система мониторинга переходных режимов (СМПР), внедрение которой в ЕЭС России началось в 2005 году. С созданием в ЕЭС России СМПР появилась возможность получать в различных точках энергосистемы детальную синхронизированную по времени информацию о параметрах установившихся и, главным образом, переходных режимов ЕЭС/ОЭС, возникающих вследствие технологических нарушений или аварий. Это позволяет рассматривать технологическое нарушение как натурный эксперимент и получать новые сведения о динамических свойствах системы для повышения качества управления ее электрическими режимами.

Вопросами развития технологии СВРП и перспективами ее применения в электроэнергетике занимаются многие зарубежные специалисты, среди которых следует отметить A. Phadke [175, 176], C. Rehtanz и M. Larsson [165, 179, 180], M. Begovic [139, 187], W. Sattinger [183], K. Martin [157, 171, 172], C. Wells [191].

Вопросы развития и использования в ЕЭС России СМПР освещены в работах и публикациях Б.И. Аюева [8, 9, 12, 15], Ю.А. Куликова [13, 82, 83], А.А. Гробового [153] и др.

Внедрение технологии WAMS (СМПР) позволяет, в частности, значительно повысить точность и достоверность динамических моделей сложных электроэнергетических систем путем их актуализации и верификации.

Решению задач актуализации и верификации цифровых динамических моделей крупных энергообъединений, предназначенных для исследования динамических свойств реальных энергосистем, и посвящена настоящая диссертационная работа.

Для реализации поставленной цели в диссертации:

1. выполнен анализ принципов оценки адекватности моделей, степени сходства объектов, а также методов обработки временных рядов;

2. выполнен обзор и анализ существующего опыта верификации цифровых динамических моделей энергосистем;

3. разработана технология актуализации и верификации динамических моделей сложных энергосистем, которая включает в себя:

принципы и методы создания, актуализации и верификации динамических моделей;

критерии качества динамических моделей, с помощью которых выполняется ее верификация;

количественные показатели качества, позволяющие получить формальное подтверждение адекватности разработанной динамической модели, представленное в виде количественной оценки степени соответствия модели реальной энергосистеме;

развитие методов «настройки» динамических моделей для обеспечения требуемого уровня их достоверности;

4. проверена и подтверждена эффективность применения разработанной технологии для получения объективной оценки качества динамических моделей сложных электроэнергетических систем.

Научная новизна диссертационной работы определяется уникальностью предложенной технологии верификации цифровых моделей крупных энергообъединений, содержащей количественные показатели качества, которые позволяют объективно оценивать адекватность разрабатываемых моделей и выявлять допущенные при моделировании ошибки, а также развитием методов их актуализации.

Практическая ценность результатов диссертационной работы:

динамические модели энергосистем, используемые в настоящее время ОАО «НТЦ ЕЭС» для анализа электромеханических переходных процессов, верифицируются в соответствии с технологией, представленной в диссертации;

применение разработанных количественных показателей верификации позволяет автоматизировать процедуру верификации динамической модели энергосистемы и получать объективную оценку качества модели без непосредственного визуального анализа сравнительных графиков переходных процессов;

на основе материалов диссертационной работы подготовлены «Методические указания по принципам и критериям верификации динамических моделей (проект)», одобренные и принятые ОАО «СО ЕЭС».

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 202 страницах. Диссертация содержит 102 рисунка, 17 таблиц и список литературы из 192 наименований.

В первой главе диссертации описаны исходные положения, на которых основывается работа. Рассмотрено и определено понятие «качество», приведены основные его характеристики и принципы его оценивания. Сформулировано понятие «качество модели» и перечислены его основные свойства. На основании анализа определений термина «верификация» применительно к задачам моделирования энергосистем введено понятие «верификация динамической модели энергосистемы».

В первой главе диссертационной работы также сформулированы основные принципы оценки адекватности моделей. Значительное внимание уделено рассмотрению существующих методов, используемых для оценки степени сходства объектов.

Во второй главе диссертации изложены общие сведения о системах WAMS (СМПР), приведены основные характеристики, принципы построения и области применения. Представлены основные направления использования СМПР в ЕЭС России.

Выполнен обзор опыта верификации цифровых динамических моделей ЭЭС с применением информации, получаемой от систем WAMS. Рассмотрены основные принципы и подходы, используемые при верификации динамических моделей, и приведены результаты, полученные зарубежными энергокомпаниями в ходе верификации цифровых моделей своих энергосистем. Проанализирован первый отечественный опыт верификации динамических моделей крупных энергообъединений, полученный в рамках международного проекта «ТЭО синхронного объединения энергосистем UCTE и ЕЭС/ОЭС».

Обзор зарубежного и российского опыта верификации цифровых моделей энергосистем показал, что не существует каких-либо устоявшихся критериев, по которым оценивается точность цифровой модели энергосистемы. Критерии выбираются экспертно в зависимости от конкретной задачи, для которой предназначена верифицируемая модель. При этом какого-либо количественного оценивания адекватности разработанных моделей энергосистем в процессе их верификации не выполняется.

Загрузка...

Третья глава диссертации посвящена технологии актуализации и верификации динамических моделей сложных энергосистем, которая представляет собой комплекс мер, приемов и процедур, позволяющий создавать адекватные цифровые динамические модели больших протяженных ЭЭС, предназначенных для исследования их динамических свойств, а также выполнять объективную оценку их достоверности. Технология включает в себя принципы создания моделей, методические основы и критерии верификации динамических моделей энергосистем по данным СМПР, количественные показатели качества модели, а также способы «настройки» моделей для повышения их достоверности.

В работе рассмотрены типовые подходы к моделированию крупных ЭЭС и отдельных элементов энергосистемы, корректное представление которых оказывает наибольшее влияние на адекватность воспроизведения в цифровой динамической модели электромеханических переходных процессов. Такими элементами являются генератор, система возбуждения генератора со своим автоматическим регулятором возбуждения, турбина со своей системой регулирования (регулятором частоты вращения) и нагрузка.

Верификация динамических моделей энергосистем, разработанных в соответствии с приведенными в данном разделе подходами, позволяет применять эти модели для исследования динамических свойств реальных энергообъединений, а также для анализа причин возникновения крупных системных аварий и технологических нарушений.

Приведены основные принципы верификации, заключающиеся в разделении задачи верификации на отдельные подзадачи, решение которых следует выполнять различными методами и средствами. Этими подзадачами являются:

актуализация базы данных генерирующего оборудования;

актуализация и верификация моделей устройств автоматического регулирования и управления;

верификация цифровой модели энергосистемы в целом.

Изложена методика решения каждой из указанных задач.

Предложены и обоснованы параметры энергосистемы, используемые при верификации цифровой модели энергосистемы в целом путем сравнения электромеханических переходных процессов, зарегистрированных при возмущениях в реальной энергосистеме, с аналогичными процессами, воспроизведенными на цифровой модели. Описана процедура сравнения параметров, рассчитанных в цифровой модели, с данными СМПР.

Сформулированы критерии качества модели, с помощью которых выполняется сравнение поведения динамической модели энергосистемы с записями цифровых регистраторов. Разработаны и представлены количественные показатели качества верификации, позволяющие получить объективную количественную оценку степени достоверности и адекватности цифровой модели энергосистемы. Приведены методы настройки динамической модели для достижения в ней требуемого качества воспроизведения реальных переходных процессов.

Также в третьей главе диссертации рассмотрены вопросы, связанные с исходной информацией, необходимой для успешной верификации динамических моделей энергосистем. Сформулированы основные требования к составу, объему и качеству исходных данных, обеспечение которых позволит получать удовлетворительное количественное совпадение моделируемых в динамической модели электромеханических переходных процессов с реальными процессами, зарегистрированными СМПР.

Четвертая глава посвящена практическому использованию разработанной технологии для верификации базовой динамической модели ЕЭС/ОЭС и применению верифицированных моделей энергосистем для анализа устойчивости и обеспечения системной надежности.

В заключении приведена общая характеристика работы и основные выводы по результатам диссертационной работы.

Основные положения работы и методические результаты докладывались и обсуждались на 8-ми всероссийских и международных конференциях и семинарах:

Международная научно-практическая конференция «Современные системы возбуждения электрических машин и устойчивость электроэнергетических систем», Санкт-Петербург, 2007;

II международная научно-практическая конференция «Мониторинг параметров режимов электроэнергетической системы», Санкт-Петербург, 2008;

Международная научно-технической конференции «Энергосистема:

Исследование свойств, Управление, Автоматизация», проводившаяся ЗАО «Институтом Автоматизации Энергетических Систем», Новосибирск, 2009;

III Всероссийский Конкурс молодых специалистов инжинирингового профиля в области электроэнергетики, Геленджик, 2009;

Всероссийская научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодежи», Екатеринбург, 2010;

Всероссийская научно-техническая конференция «Повышение надежности и эффективности эксплуатации электрических станций и энергетических систем» ЭНЕРГО-2010, Москва, 2010;

III международная научно-техническая конференция «Современные направления развития систем релейной защиты и автоматики энергосистем», Санкт-Петербург, 2011;

Международная молодежная научно-техническая конференция «Управление, информация и оптимизация в электроэнергетических системах», Новосибирск, 2011.

ГЛАВА 1 ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

1.1 Моделирование как метод исследования объектов

–  –  –

Исследование организационных систем и протекающих в них процессов путем наблюдения за ними или проведения на системах эксперимента для выявления интересующих исследователя свойств и характеристик систем, а также закономерностей протекающих в них процессов сопряжено со значительными трудностями. Это обусловлено сложностью исследуемых объектов, большими материальными и временными затратами на наблюдение и проведение эксперимента, ненаблюдаемостью многих параметров и характеристик систем и процессов. Кроме того, проведение эксперимента на системах в отдельных случаях оказывается невозможным, так как связано с разрушением и уничтожением исследуемой системы либо с нанесением невосполнимого ущерба отдельным личностям и коллективам людей. Поэтому основным методом изучения организационных систем и протекающих в них процессов, в том числе процессов управления, является моделирование.

Моделирование – это метод изучения сложного объекта путем его замены более удобным для исследования объектом, сохраняющим существенные черты изучаемого объекта, а также процесс построения замещающего объекта [72].

Модель – это объект любой природы, который, отображая или воспроизводя исследуемый объект, способен замещать его так, что изучение замещающего объекта позволяет получить новую информацию о замещаемом объекте [72].

Замещаемый при моделировании объект называют оригиналом. Суть моделирования состоит в замещении оригинала моделью, исследовании модели и переносе полученных при исследовании результатов на оригинал. Такой перенос становится правомерным только при соблюдении определенных условий, к которым относится наличие у оригинала и модели сходства, подобия или аналогии.

Основными целями моделирования являются [72]:

описание строения и поведения системы;

построение теорий и гипотез, объясняющих наблюдаемое строение и поведение системы;

прогнозирование будущего строения и поведения системы.

К основным принципам моделирования относятся:

целенаправленность моделирования;

«удобство» модели для проведения исследований;

соответствие степени адекватности модели целям моделирования.

Принцип целенаправленности моделирования означает, что модель должна быть средством достижения целей, ради которых осуществляется моделирование.

Принцип «удобства» модели говорит о том, что проведение исследований на модели должно быть проще и удобнее, чем на оригинале, а получаемые результаты исследований – допускать достаточно простую интерпретацию.

Принцип соответствия степени адекватности модели целям моделирования предполагает, что требуемая адекватность модели оригиналу определяется целями исследования. Если адекватность модели будет ниже требуемой, то результаты моделирования будут недостаточно достоверными, чтобы обеспечить достижение цели моделирования. Если же адекватность модели оригиналу будет выше требуемой, то сложность модели может не обеспечить выполнения принципа «удобства» модели, т. е. модель может оказаться сравнимой по сложности с оригиналом, либо результаты моделирования могут не поддаваться интерпретации.

В этом случае цели моделирования также не будут достигнуты.

В настоящее время модели широко применяются как средства отражения и осмысления реального мира, общения, обучения и тренажа, прогнозирования и экспериментирования. Одним из наиболее важных применений моделей является прогнозирование поведения моделируемых объектов.

В различных отраслях науки и техники часто встречается необходимость построения и практического использования сложных объектов и систем, разнообразных по физической природе, функциональному назначению, конкретной реализации и архитектуре.

Аналитическое решение этих задач может оказаться невозможным ввиду непреодолимых математических трудностей. Экспериментальные исследования путем натурных испытаний могут потребовать слишком больших затрат времени и средств или же исключаются по некоторым другим причинам. Трудности усугубляются в случаях, когда объект находится под влиянием случайных воздействий и требуются исследования вероятностного характера. Эффективной мерой по преодолению этих трудностей является применение математических моделей изучаемых объектов и их моделирование на ЭВМ.

Основным методом исследования сложных объектов является метод математического моделирования на ЭВМ (цифровое моделирование). Под математическим моделированием на ЭВМ понимается описание поведения физического объекта при помощи математических уравнений или соотношений и вычислительных алгоритмов, и их реализации на ЭВМ. Математические модели представляют собой формализованные математические описания, отражающие с требуемой точностью процессы, происходящие в исследуемом объекте.

Эксперимент с моделью объекта на ЭВМ во многом аналогичен физическому эксперименту. В ходе эксперимента варьируются независимые переменные, параметры модели, совершенствуется ее структура, принятые гипотезы о поведении отдельных частей системы.

По результатам опытов с моделью количественно предсказывают поведение объекта в рабочих условиях, определяют оптимальное решение, результаты моделирования распространяют на оригинал. Причем распространение на оригинал выводов, полученных в опытах с моделью, не обязательно должно означать простое равенство тех или иных параметров оригинала и модели.

Достаточно получить правило расчета интересующих нас параметров оригинала.

1.1.2 Качество моделей

За последние годы произошел ряд серьезных изменений в отношении общества к проблеме качества в целом и по отдельным его направлениям, в частности. Так, на рубеже двух тысячелетий, были приняты основополагающие нормативные документы МС ИСО 9000:2000 и на их основе российский ГОСТ Р ИСО 9000_2001 [49]. Эти стандарты, внеся ряд принципиальных изменений в осознание проблемы качества, определили на долгое время идеологию менеджмента качества.

Одним из основных понятий в системе менеджмента качества является продукция. Согласно ГОСТ Р ИСО 9000_2001 [49] продукция определена как «результат процесса». Любое моделирование есть целенаправленный процесс, результатом которого является модель, имеющая вполне определенное назначение. Следовательно, модель объекта, как и любая продукция, обладает качеством.

Одним из направлений теории качества (квалитологии), в рамках которого изучаются методология и проблематика комплексного количественного оценивания качества объектов любой природы, является квалиметрия [3, 4, 27, 118].

Как и любая теория, квалиметрия имеет свои объекты и свой предмет изучения. Для выявления этих объектов, а также предмета изучения, в квалиметрии вводят следующие определения [72]:

Свойство – характерная черта, отличие, своеобразие, особенность объекта, внутренне присущая ему.

Каждый объект обладает свойствами, определяющими его индивидуальность, выделяющими его из множества других объектов и позволяющими отличать один объект от другого. Этих свойств у объекта бесконечно много, и все они могут быть подразделены на простые и сложные.

Простые свойства при конкретном исследовании нельзя разложить на составляющие, сложные могут быть разложены на составляющие свойства.

Любое свойство может рассматриваться в том случае, если оно как-то проявляется. Различные проявления одного и того же свойства можно сравнить между собой. Сравнение – единственный способ получения информации о количественной характеристике того или иного свойства.

Характеристика свойства – описание свойства объекта.

Характеристика имеет наименование и значение. Наименование характеристики совпадает с названием свойства. Характеристики свойств могут быть качественные и количественные.

Количественная характеристика – описание свойства с помощью некоторой переменной (величины), значения которой характеризуют уровень или интенсивность этого свойства.

Введенные определения позволяют дать следующее определение основного понятия квалиметрии, а именно качества:

Качество – сложное свойство объекта, обусловливающее его пригодность для использования по назначению [72]. Другими словами, под качеством понимают способность материального (идеального) объекта (явления) удовлетворять общественные потребности (материальные или духовные) в конкретных условиях [27].

В ГОСТ Р ИСО 9000_2001 [49] качество определяется как степень соответствия присущих характеристик требованиям.

Исходя из определения качества, объектами изучения квалиметрии являются все объекты, обладающие качеством, т. е. объекты, которые предназначены для использования с какой-либо целью, для удовлетворения определенной потребности [72]. Такими объектами могут быть как различные предметы, так и различные процессы. В их круг, в первую очередь, входят целенаправленные системы и процессы.

Предметом изучения квалиметрии является качество объектов, т. е.

совокупность свойств, обусловливающих пригодность применения объектов по назначению. Меры качества в отличие от физических величин принято называть показателями качества.

Показатель качества – количественная характеристика качества объекта.

Частный показатель качества – показатель свойства, входящего в состав группы свойств, характеризующих качество.

Каждый показатель качества, являясь количественной характеристикой (мерой) одного из свойств объекта, должен отражать способность (свойство) этого объекта удовлетворять общественные потребности (интересы, ценности) в конкретных условиях. Таким образом, при формировании любого показателя качества необходимо учитывать следующие компоненты качества: общественную потребность; конкретные условия; объект и степень удовлетворения потребности [27]. Показатель качества должен отвечать на вопрос: в какой степени рассматриваемый объект (явление) обладает свойством (способностью) удовлетворять общественную потребность (интерес, ценность)?

Требуемое качество объекта задается условиями или требованиями, которым должны удовлетворять возможные значения показателя его качества.

Эти условия называются критериями оценивания качества объекта, а проверка их выполнимости – оцениванием.

Процесс оценивания качества объектов включает в себя следующие этапы [72]:

Этап 1. Выбор совокупности свойств.

В совокупность свойств, учитываемых при оценивании качества, должны быть включены все свойства, существенные для использования объекта по своему назначению, и только они.

Этап 2. Измерение качества.

Осуществляется путем сравнения свойств, включенных в совокупность, с эталонами и вычислением значений частных показателей качества и обобщенного показателя качества, если таковой имеется.

Этап 3. Оценивание.

Собственно оценивание состоит в подстановке в выбранный критерий измеренных значений показателей качества и проверке истинности соответствующих высказываний.

Модели и процессы моделирования, в соответствии с приведенными выше определениями, обладают качеством и, следовательно, являются объектами изучения квалиметрии, а так как качество моделей и моделирования как предмет изучения имеет свои особенности, то вполне оправдано выделение в квалиметрии такого научного направления, как квалиметрия моделей.

В [72] предлагается следующее определение качества модели:

Качество модели – сложное свойство модели, характеризующее ее способность замещать исследуемый объект (оригинал) для получения новой информации о замещаемом объекте.

К основным свойствам, определяющим качество модели, относятся адекватность, сложность, информативность, интерпретируемость.

Адекватность модели – свойство модели, характеризующее ее соответствие оригиналу, ее способность отражать или воспроизводить оригинал.

Сложность модели определяется строением модели и характеризует возможность ее использования при моделировании. Чем сложнее модель, тем больше трудностей возникает при ее использовании.

Информативность – свойство модели, характеризующее ее способность в процессе моделирования отображать или воспроизводить информацию об оригинале.

Интерпретируемость модели – свойство модели, которое характеризует возможность переноса новой информации, получаемой с помощью модели, на оригинал.

1.1.3 Динамическая модель энергосистемы как объект верификации

Электроэнергетические системы составляют важнейшую часть большой системы энергетики. Происходящее быстрыми темпами объединение и развитие электроэнергетических систем, совершенствование систем автоматического управления в электроэнергетике делают решаемые в этой области задачи моделирования одними из самых сложных в современной науке. Практическая их важность определяется значением данных задач для управления и развития электроэнергетических систем и технического прогресса в данной области [30].

Математическое моделирование, основанное на математическом описании объекта исследования и численном методе получения решения, является основным инструментом исследования такого сложного объекта как энергосистема.

Создание достоверной цифровой модели энергосистемы является комплексной и трудоемкой задачей. Особенно сложную задачу представляет собой уточнение динамической модели, позволяющее повысить достоверность расчетов электромеханических переходных процессов ЭЭС.

Динамическая модель энергосистемы – математическая модель, описывающая процессы, протекающие в энергосистеме в результате различных возмущений, при которых параметры системы изменяются с течением времени.

Проблема точности математических моделей, их адекватности описываемым процессам имеет особое значение для анализа электромеханических переходных процессов. Адекватность моделирования переходных режимов во многом определяет качество управления ими. Особая роль в данной проблеме принадлежит сравнению результатов аналитических расчетов и соответствующих экспериментов. Полноценный анализ переходных процессов требует экспериментальной проверки как цифровой модели системы в целом, так и математических моделей отдельных ее элементов [89].

Повышение достоверности цифровых моделей энергосистем достигается в процессе их верификации [10].

Понятие верификация достаточно широко распространено и применяется во многих сферах человеческой деятельности. Однако в электроэнергетике этот термин стал употребляться сравнительно недавно и многим до сих пор остается не до конца понятным. Рассмотрим некоторые основные определения этого термина, имеющиеся в различных источниках:

Верификация (от лат. verus – истинный и facio – делаю) – проверка, эмпирическое подтверждение теоретических положений науки путем сопоставления их с наблюдаемыми объектами, чувственными данными, экспериментом [23].

Верификация – 1) проверка истинности теоретических положений, установление достоверности опытным путем; 2) в философии логического позитивизма – принцип опытной проверки, согласно которому истинность всякого утверждения о мире должна быть в конечном счете установлена путем его сопоставления с чувственными данными, непосредственным опытом [97].

Верификация модели – проверка ее истинности, адекватности. В отношении к дескриптивным моделям В. м. сводится к сопоставлению результатов расчетов по модели с соответствующими данными действительности

– фактами и закономерностями экономического развития [126].

Таким образом, в традиционном понимании верификация применительно к моделям объектов представляет собой сравнение результатов расчетов, полученных в модели, с натурными данными о реальном объекте. Другими словами, верификация модели заключается в оценке ее адекватности реальному объекту, для описания которого она строится. Адекватность является основным свойством, определяющим качество модели. В процессе верификация, по сути, выполняется оценка качества модели.

В системе менеджмента качества термин верификация относится к оценке и определяется в более широком смысле. Наряду с термином верификация вводится и понятие валидация. Стандарт ГОСТ Р ИСО 9000_2001 [49] определяет эти понятия следующим образом:

Верификация – подтверждение на основе представления объективных свидетельств того, что установленные требования были выполнены.

Валидация – подтверждение на основе представления объективных свидетельств того, что требования, предназначенные для конкретного использования или применения, выполнены.

Стандарт ГОСТ Р ИСО 9001–2008 [110] обращается к этим терминам дважды:

Верификация проекта и разработки. Верификация должна осуществляться в соответствии с запланированными мероприятиями, чтобы удостовериться, что выходные данные проектирования и разработки соответствуют входным требованиям.

Валидация проекта и разработки. Валидация проекта и разработки должна осуществляться в соответствии с запланированными мероприятиями, чтобы удостовериться, что полученная в результате продукция соответствует требованиям к установленному или предполагаемому использованию, если оно известно.

Применительно к цифровым динамическим моделям энергосистем можно сказать, что верификация модели выполняется для оценки ее адекватности оригиналу путем сравнения поведения модели и реальной энергосистемы при различных возмущениях. Для определения возможности использования цифровой модели энергосистемы для корректного решения соответствующих задач выполняется валидация.

В данной работе рассматриваются цифровые динамические модели крупных ЭЭС, которые могут использоваться для исследования динамических свойств реальных энергосистем, а также для расследования и анализа крупных системных аварий. Поэтому, строго говоря, в работе описываются основные принципы валидации цифровых моделей энергосистем для решения конкретно этих задач, а не верификация любых моделей энергосистем в целом. Однако верификация по сравнению с валидацией является более общим понятием, а приводимые в работе положения по созданию достоверных моделей энергосистем являются общими для большинства задач, решаемых в электроэнергетике с помощью этих моделей.

Кроме того, термин верификация цифровых моделей можно считать достаточно устоявшимся в современной отечественной электроэнергетике, в отличие от валидации. В связи с этим далее в работе употребляется только термин верификация.

Необходимо отметить, что в настоящей работе под термином «верификация динамических моделей энергосистем» понимается не только формальная верификация, т. е. проверка и подтверждение модели путем ее сопоставления с опытными (эмпирическими) данными, но и собственно сама разработка достоверных моделей согласно определенным принципам, а также их настройка для обеспечения требуемого качества моделей необходимого для решения указанных выше задач, т. е. актуализация динамической модели.

Таким образом, верификация динамической модели – это процедура формирования, проверки и необходимой настройки подробной динамической модели энергосистемы для достижения качественного и, с приемлемой точностью, количественного совпадения реальных зарегистрированных процессов, возникающих в энергосистеме при различных возмущениях, с аналогичными моделируемыми процессами при этих же возмущениях.

–  –  –

Переход от исследования объекта к исследованию модели и подтверждение пригодности модели для решения задач моделирования требует оценку качества полученной модели, т. е. проверку адекватности модели и объекта. Никогда нельзя говорить об абсолютной адекватности, при которой модель по всем свойствам соответствует объекту, так как в зависимости от цели исследования могут строиться различные модели объекта. Таким образом, всякая модель имеет характер проекции и отражает отдельные свойства объекта. В связи с этим основное подтверждение модели заключается в том, чтобы убедиться в возможности использования полученной модели для решения той задачи, ради которой эта модель и строилась. Поэтому адекватность предполагает воспроизведение моделью с необходимой полнотой всех свойств объекта, существенных для целей данного исследования.

Оценивание адекватности всегда происходит путем сравнения оцениваемой модели с эталоном. Как правило, оценивание адекватности осуществляется с использованием значений функций, входящих в системы характеристик оцениваемой и эталонной моделей. Поэтому возникает необходимость описания всех возможных способов получения значений характеристик и показателей, определяющих адекватность значения характеристик. Необходимость оценивания формы и содержания модели приводит к выделению двух типов характеристик: корректности и достоверности. Характеристика адекватности описывает корректность модели, если сравнение исходной модели производится с моделью, представляющей собой систему требований к получению и оформлению результатов.

Характеристика адекватности описывает достоверность модели, если с ее помощью оценивается «одинаковость», «близость» значений некоторых характеристик, например, «похожесть» значений величин, найденных разными способами (допустим, с одной стороны, с помощью непосредственного измерения, с другой – на основании теоретического расчета). Другим способом оценки достоверности является оценивание «похожести» предсказанной формы объекта на форму, полученную в результате эксперимента. В последнем случае такая характеристика может принимать, например, значения «похоже», «почти похоже» и «не похоже».

Для создания механизма оценивания адекватности моделей следует какимлибо образом формализовать процесс получения значений характеристики. В настоящее время применяются следующие способы определения значений характеристик:

1. назначение качественных, сравнительно-количественных или количественных показателей на основе их принятия или соглашения;

2. результат единичного непосредственного измерения;

3. результат статистической обработки нескольких (многих) измерений, имеющих вероятностный характер;

4. результат расчета на основе корреляционных зависимостей;

5. результат определения с помощью общих теорий на основе принятых допущений и аксиом.

Перечисленные способы получения значений характеристик определяют корректность характеристики. Классификация способов измерения значений характеристик позволяет определить характеристики достоверности получаемых значений характеристик. Достоверность характеристики и значений характеристик включает три компоненты:

1. достоверность исходных данных;

2. адекватность применяемых моделей;

3. достоверность теоретического аппарата.

Количественно степень адекватности модели и объекта можно оценить путем сравнения их выходных сигналов при подаче одинаковых входных воздействий на объект и его модель.

Выходным сигналом динамической модели энергосистемы является электромеханический переходный процесс, при котором электрические параметры энергосистемы изменяются с течением времени. Таким образом, для оценки адекватности и достоверности динамической модели энергосистемы в процессе верификации выполняется сравнение реальных зарегистрированных процессов, возникающих в энергосистеме при различных возмущениях, с аналогичными моделируемыми процессами при таких же возмущениях. При этом в зависимости от целей использования разрабатываемой модели рассматриваются изменения определенных параметров энергосистемы.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |
Похожие работы:

«Панкратьев Павел Сергеевич ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОМ ДВУХУРОВНЕВОМ ВЫБОРЕ ПУНКТОВ РАЗМЕЩЕНИЯ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ Специальность 05.13.01 – «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)». Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель: к.т.н., доцент...»

«Песня Юрий Егорович Расчетное обеспечение экспериментальных исследований на реакторе ИР-8 с использованием прецизионной программы MCU-PTR Специальность: 05.14.03. Ядерные энергетические установки, включая проектирование, эксплуатацию и вывод из эксплуатации Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель: кандидат технических наук Насонов Владимир Андреевич Москва 2015...»

«ЧУВАРАЯН Александра Асватуровна ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ФАКТОР В ПОЛИТИКЕ РОССИИ НА БЛИЖНЕМ И СРЕДНЕМ ВОСТОКЕ Специальность 23.00.04 политические проблемы международных отношений, глобального и регионального развития Диссертация на соискание ученой степени кандидата политических наук Научный руководитель Почётный работник науки и техники РФ, Доктор военных наук, профессор Анненков В.И. Научный...»

«БЕРБЕРОВА МАРИЯ АЛЕКСАНДРОВНА ОЦЕНКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ РИСКА ДЛЯ ВТОРЫХ ОЧЕРЕДЕЙ СМОЛЕНСКОЙ И КУРСКОЙ АЭС Специальность 05.14.03 Ядерные энергетические установки, включая проектирование, эксплуатацию и вывод из эксплуатации ДИССЕРТАЦИЯ на соискание учёной степени кандидата технических наук Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор Р.Т. Исламов Москва 2015 Содержание Введение...»

«НИКИТИН ЕВГЕНИЙ ЕВГЕНЬЕВИЧ УДК 697.341 ПОВЫШЕНИЕ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ 05.14.01 Энергетические системы и комплексы Диссертация на соискание научной степени доктора технических наук Научный консультант – доктор технических наук, академик НАН Украины Карп И.Н. Киев – 2015 СОДЕРЖАНИЕ СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ ВВЕДЕНИЕ ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ...»

«Заименко Александр Андреевич УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ РЕГИОНАЛЬНОГО ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА НА ОСНОВЕСИСТЕМНОГОПОТЕНЦИАЛА ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ Специальность 05.14.01 «Энергетические системы и комплексы» Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Гнатюк Виктор Иванович Красноярск–2015 Содержание Содержание 1. Современное состояние регионального электроэнергетического комплекса ООО...»

«Николаев Александр Александрович УЧЕТ ЭФФЕКТОВ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ГЕТЕРОГЕННОСТИ В МНОГОМЕРНЫХ РАСЧЕТАХ РЕАКТОРОВ С ЖИДКОМЕТАЛЛИЧЕСКИМ ТЕПЛОНОСИТЕЛЕМ СВИНЕЦ-ВИСМУТ Специальность 05.14.03 Ядерные энергетические установки, включая проектирование, эксплуатацию и вывод из эксплуатации Диссертация на соискание учной степени кандидата технических наук Научный руководитель кандидат технических наук, А.В. Дедуль...»

«Долгушин Илья Александрович ИССЛЕДОВАНИЕ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СХЕМЫ ТЭС С КОТЛОМ ЦКС ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ И УЛУЧШЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ Специальность 05.14.14 – тепловые электрические станции, их энергетические системы и агрегаты Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный...»

«Лимаров Денис Сергеевич ЭЛЕКТРОМАГНИТНАЯ СОВМЕСТИМОСТЬ В ЦЕХОВЫХ СИСТЕМАХ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПРИ НАЛИЧИИ ЭЛЕКТРОПРИЕМНИКОВ С НЕЛИНЕЙНЫМИ ВОЛЬТ-АМПЕРНЫМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ Специальность 05.14.02 – Электрические станции и электроэнергетические системы Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель: Авербух Михаил Александрович, доктор технических наук,...»

«ЕВДОКИМОВА НАТАЛЬЯ ГЕОРГИЕВНА РАЗРАБОТКА НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОСНОВ ПРОИЗВОДСТВА СОВРЕМЕННЫХ БИТУМНЫХ МАТЕРИАЛОВ...»

«Мусаев Тимур Абдулаевич ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМОМ РАБОТЫ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ГОРОДСКОГО РАЙОНА Специальность 05.09.03 – Электротехнические комплексы и системы Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Валеев...»

«ТРУФАНОВ Виктор Васильевич МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПЕРСПЕКТИВНОГО РАЗВИТИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ РОССИИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ Специальность 05.14.02 Электрические станции и электроэнергетические системы Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук Научный консультант: Воропай Николай Иванович,...»

«Горбунова Анна Сергеевна СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИ ПРИРОДНЫМ ГАЗОМ Специальность 08.00.14 – Мировая экономика ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор Поспелов Валентин Кузьмич Москва – 201 ОГЛАВЛЕНИЕ...»

«ГРУДАНОВА АЛЁНА ИГОРЕВНА ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА НИЗКОЗАСТЫВАЮЩИХ ДИЗЕЛЬНЫХ ТОПЛИВ РЕГУЛИРОВАНИЕМ СОСТАВА КАТАЛИЗАТОРОВ ТЕРМОГИДРОКАТАЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ 05.17.07 – Химическая технология топлива и высокоэнергетических веществ Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических...»

«ТАВАРОВ САИДЖОН ШИРАЛИЕВИЧ ЗАЩИТА ЛИНЕЙНОГО ПЕРСОНАЛА, ОБСЛУЖИВАЮЩЕГО ЛИНИИ ЭЛЕКТРОПЕРЕДАЧИ НАПРЯЖЕНИЕМ 500 кВ В РЕСПУБЛИКЕ ТАДЖИКИСТАН Специальность 05.26.01 – «Охрана труда (электроэнергетика)» ДИССЕРТАЦИЯ на соискание учёной степени кандидата технических наук Научный руководитель –...»

«БОГАТЫРЕВА Елена Владимировна РАЗВИТИЕ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ ЭФФЕКТИВНОГО ПРИМЕНЕНИЯ МЕХАНОАКТИВАЦИИ В ТЕХНОЛОГИИ ГИДРОМЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ВСКРЫТИЯ КИСЛОРОДСОДЕРЖАЩЕГО РЕДКОМЕТАЛЛЬНОГО СЫРЬЯ Специальность 05.16.02 – «Металлургия черных, цветных и редких металлов» Диссертация на соискание ученой степени доктора...»

«Нехамин Сергей Маркович СОЗДАНИЕ И ВНЕДРЕНИЕ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНЫХ ДУГОВЫХ И ШЛАКОВЫХ ЭЛЕКТРОПЕЧНЫХ КОМПЛЕКСОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПОСТОЯННОГО ТОКА И ТОКА ПОНИЖЕННОЙ ЧАСТОТЫ Специальность 05.09.10 Электротехнология Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук Научный консультант: заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Кувалдин Александр Борисович Москва 201...»

«Хуршудян Смбат Размикович Оптимизация режимов ПГУ при участии ее в регулировании мощности и частоты в энергосистеме (на примере ПГУ-450) Специальность 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и...»

«Плотников Михаил Павлович Моделирование несинусоидальных режимов двухцепных воздушных линий электропередачи Специальность 05.14.02 – Электрические станции и электроэнергетические системы Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент Большанин Г.А. Братск – 2015...»

«ШОМОВА Татьяна Петровна ПОВЫШЕНИЕ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ГАЗОПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО КОМПЛЕКСА НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕПЛОВЫХ НАСОСОВ Специальность 05.14.04 – Промышленная теплоэнергетика ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель доктор технических наук профессор И.А. Султангузин Москва – 20 ОГЛАВЛЕНИЕ ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР...»









 
2016 www.konf.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, диссертации, конференции»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.