Использование интеллектуализированной системы мониторинга для обеспечения электромагнитной совместимости и снижения потерь электроэнергии

Page 1
background image

Page 2
background image

42

Использование интеллектуализированной 
системы мониторинга для обеспечения 
электромагнитной совместимости 
и снижения потерь электроэнергии

УДК 537.86:621.311

ЭНЕРГО-

ЭФФЕКТИВНОСТЬ

Титов

 

Е

.

В

.,

к.т.н., доцент кафедры 

«Электрификация 

производства 

и быта» АлтГТУ 

им. И.И. Ползунова

Ключевые

 

слова

:

интеллектуализирован-

ная система, автомати-

зированный контроль, 

визуализация электро-

магнитной обстановки, 

совокупное воздей-

ствие ЭМИ, компьютер-

ное моделирование, 

электромагнитная 

совместимость, потери 

электроэнергии

Для

 

обеспечения

 

электромагнитной

 

совместимости

 

предложен

 

подход

основанный

 

на

 

формировании

 

картин

 

опасности

 

в

 

виде

 

карты

 

допустимого

 

времени

 

пребывания

 

человека

 

в

 

различных

 

зонах

 

исследуемого

 

пространства

полученных

 

по

 

результатам

 

ограниченного

 

числа

 

измерений

 

и

 

моделирования

 

электромагнитного

 

поля

 

в

 

услови

-

ях

 

многофакторного

 

влияния

 

нескольких

 

источников

 

электромагнитного

 

излучения

 

и

 

микро

 

климата

Представлены

 

структура

 

и

 

техническая

 

характеристика

 

основного

 

обору

 

дования

 

аппаратного

 

блока

 

интеллектуализированной

 

системы

Приведены

 

точеч

-

ная

 

комбинированная

 

картина

 

опасности

 

электромагнитных

 

излучений

 

вблизи

 

испы

-

тательной

 

установки

 

с

 

номинальным

 

напряжением

 

до

 35 

кВ

 

для

 

проверки

 

диэлектриче

-

ских

 

материалов

 

и

 

электромагнитные

 

портреты

 

электрического

 

поля

 50 

Гц

 

для

 

участка

 

линии

 

с

 

отсутствием

 

и

 

наличием

 «

проблемной

 

зоны

». 

Приведены

 

расчеты

 

общего

 

годо

-

вого

 

экономического

 

эффекта

 

от

 

использования

 

разработанной

 

системы

 

мониторинга

 

для

 

снижения

 

потерь

 

электроэнергии

 

в

 

линиях

 

электропередачи

.

В 

настоящее  время  источники  электромагнитных  полей  (ЭМП)  получают 

все более широкое распространение на производственных и коммуналь-

но-бытовых объектах. При этом усиливается воздействие на информаци-

онно-технологическое оборудование, в том числе, построенное на основе 

микропроцессорных устройств, а также биологические объекты, что повышает акту-

альность обеспечения электромагнитной совместимости (ЭМС). 

Проведенные  исследования  [1]  показали  возможность  превышения  предельно-

допустимых уровней (ПДУ) ЭМП, создаваемых как системами радиосвязи, электро-

техническим оборудованием, включая воздушные линии электропередачи, силовые 

трансформаторы, электрические щиты, силовую и осветительную электропроводку, 

энергосберегающие лампы и т.п., а также информационно-технологическим оборудо-

ванием, в частности, компьютерной техникой, так и вторичными источниками электро-

магнитного излучения (ЭМИ) (трубопроводами, радиаторами отопления, металличе-

ской арматурой и т.п.), в условиях раздельного и комбинированного воздействия.

При этом опасность электромагнитных излучений часто недооценивается, а не-

обходимая защита применяется не во всех случаях, несмотря на то что соответству-

ющие технологии обычно требуют постоянного присутствия человека.

Для улучшения электромагнитной обстановки необходим ее постоянный мони-

торинг, особенно при неопределенности частотных диапазонов и характера распро-

странения в пространстве электромагнитных полей. 

Известные  способы  инструментального  контроля  имеют  узкую  область  приме-

нения в силу того, что основаны на измерении отдельных составляющих ЭМП, не 

учитывают воздействие ЭМИ от нескольких источников [2–7] и влияние микрокли-

мата на электромагнитное поле в широком частотном диапазоне (до 3 ТГц) [8–12]. 

Кроме этого, проблематичным является формирование объективной компьютерной 

модели электромагнитной обстановки с учетом комбинированного влияния электро-

магнитных излучений [13–19]. 

Наиболее известные системы контроля [20–24] не позволяют проводить многопа-

раметрический электромагнитный мониторинг (контроль составляющих ЭМП во всех 

нормируемых частотных диапазонах до 3 ТГц); формировать двумерные и трехмер-

ные электромагнитные портреты (в виде картин распределения в пространстве со-

ставляющих электромагнитного поля) и картины опасности ЭМИ (в форме карт допу-

стимого времени пребывания человека) в условиях комбинированного воздействия; 

интегрировать необходимую совокупность приборов для проведения контроля в рас-

ширенном до 3 ТГц диапазоне частот; визуализировать опасные зоны контролируе-

мого пространства и выбирать защитные мероприятия для обеспечения электромаг-


Page 3
background image

43

нитной  совместимости  в  условиях  многофакторного 

влияния, в том числе с учетом микроклимата. 

Поэтому  проблематичным  является  получение 

адекватных  комбинированных  электромагнитных 

портретов и картин опасности ЭМИ, что не позволяет 

обосновать  рациональную  совокупность  защитных 

мероприятий.

На базе Алтайского государственного техническо-

го  университета  имени  И.И.  Ползунова  разработа-

на  интеллектуализированная  система  мониторинга 

электромагнитной  обстановки  [25–27]  (информаци-

онно-вычислительная  система  с  интеллектуальной 

поддержкой при решении определенных задач с уча-

стием  человека),  позволяющая  автоматизированно 

оценивать опасность ЭМИ и с помощью разработан-

ного пакета специализированных программ выбирать 

эффективные экранирующие устройства в зонах вли-

яния  переменных  электрических  и/или  магнитных,

и/или электромагнитных полей. При этом использует-

ся принципиально новый подход, учитывающий воз-

можность  одновременного  влияния  и  усиление  ре-

зультирующего действия нескольких источников ЭМИ. 

Система мониторинга состоит из аппаратного бло-

ка, набора аппаратных адаптеров (для подключения 

измерителей  к  персональной  электронно-вычисли-

тельной машине —ПЭВМ) и ПЭВМ, оснащенной на-

бором  специализированных  программ,  разработан-

ных специально для системы.

Аппаратный блок интеллектуализиро ванной сис-

темы включает: 

 

– измерительные приборы (ИПЭП-1, ИПП-2, МТМ 01, 

BE-метр-AT-004, П3-41);

 

– устройство для анализа спектра электромагнитных 

сигналов и оценки эффективности экранирования 

(рисунок 1); 

 

– анализатор ра дио частотного спектра АКС-1201; 

 

– лазерный дальномер Bosch PLR 50; 

 

– металлодетектор White's Coinmaster; 

 

– другие  устройства  для  контроля  факторов,  влия-

ющих на состояние электромагнитной обстановки 

(при необходимости). 

В таблице 1 и на рисунках 2–8 приведены основные

измерительные приборы аппаратного блока интеллек-

туализированной системы, каждый из которых может 

6

2

7

4

5

1

8

3

Рис

. 1. 

Структурная

 

схема

 

устройства

 

для

 

спек

-

трального

 

анализа

 

электромагнитного

 

излучения

:

1 — 

источник

 

питания

, 2 — 

делитель

 

напряжения

,

3 — 

измерительный

 

датчик

, 4 — 

усилитель

 

сигнала

,

5 — 

портативный

 

персональный

 

компьютер

, 6 — 

ис

-

точник

 

ЭМИ

, 7 — 

экранирующее

 

покрытие

, 8 — 

поли

-

мерный

 

корпус

Табл. 1. Основное оборудование

аппаратного блока интеллектуализированной системы

Наименова-

ние прибора

Диапазон

измерений

Канал связи 

с ПЭВМ

Контролируемый 

параметр

Устройство 

для анали-

за спектра 

ЭМИ

от 5 Гц до 10 МГц

TRS

мощность сигнала, 

дБ/мВт

Анализатор 

спектра-

АКС-1201

от 3 МГц до 2 ГГц

RS-232C

мощность сигнала, 

дБ/мВт

ИПЭП-1

электростатическое 

поле

RS-232C

E, кВ/м

МТМ-01

постоянное магнитное 

поле

интерфейс 

пользователя

H, А/м

ВЕ-метр-

АТ-004

от 45 Гц до 55 Гц;

от 2 кГц до 400 кГц

Bluetooth

E, кВ/м В, мкТл

П3-41 

от 10 кГц до 50 МГц

от 10 кГц до 300 МГц

от 300 МГц до 40 ГГц

адаптер

COM-USB

(тип А)

H, А/м
E, В/м

ППЭ, мкВт/см

2

ИПП-2

от 300 ГГц до 3 ТГц

RS-232

плотность потока, 

Вт/м

2

Рис

. 2. 

Устройство

 

для

 

анализа

 

спектра

 

ЭМИ

Рис

. 3.

Анализатор

 

спектра

АКС

-1201

Рис

. 4. 

ИПЭП

-1

Рис

. 5. 

МТМ

-01

Рис

. 7. 

П

3-41 

Рис

. 8.

ИПП

-2

Рис

. 6. 

ВЕ

-

метр

-

АТ

-004

 2 (59) 2020


Page 4
background image

44

быть заменен соответствующим аналогом с более вы-

сокими  характеристиками.  Набор  функций,  которые 

должны  выполняться  подключаемыми  аппаратными 

средствами,  обеспечивает  автоматизированное  вы-

полнение контроля и визуализации электромагнитной 

обстановки. При этом базовые приборы интеллекту-

ализированной системы помещаются в центральный 

кейс, расширяемый при необходимости встраиваемы-

ми контейнерами для дополнительных приборов. 

Степень  опасности  ЭМИ  оценивается  не  только 

по  всем  нормируемым  параметрам  электромагнит-

ного поля до 40 ГГц (на основе ранее разработанных 

принципов многочастотного контроля), но и с учетом 

показателей микроклимата, интенсивности электро-

магнитных излучений широкого диапазона частот (до 

3000  ГГц)  и  при  необходимости  других  физических 

факторов,  в  том  числе  в  условиях  их  совокупного 

влияния.  Дополнительно  интеллектуализированная 

система  позволяет  контролировать  электротехни-

ческие свойства материалов и геометрические раз-

меры  технических  объектов  с  учетом  их  взаимного 

расположения, включая источники ЭМИ.

Для  моделирования  пространственного  распре-

деления  составляющих  электромагнитного  поля 

используется  современный  метод  численной  элек-

тродинамики,  основанный  на  дискретизации  за-

писанных  в  дифференциальной  форме  уравнений 

Максвелла  —  метод  конечных  разностей  во  вре-

менной области (FDTD) [28]. Метод FDTD позволяет 

рассматривать временные измерения таким же спо-

собом, как и пространственные. В рамках этого ме-

тода исследуемая часть пространства и временной 

интервал подвергаются равномерной дискретизации 

с заданием начальных условий. Метод FDTD позво-

ляет провести симуляцию (модельный эксперимент) 

и проследить эволюцию электромагнитного процес-

са во времени. При этом составляющие ЭМП или по-

тенциалы  вычисляются  в  узлах  структурированной 

(например,  кубической)  сетки.  Поскольку  метод  ра-

ботает во временной области, он позволяет получать 

результат для широкого спектра длин волн за один 

цикл  расчета,  а  также  эффективно  проводить  ком-

пьютерное  моделирование  электромагнитного  поля 

с возможностью задания анизотропных, дисперсных 

и нелинейных сред [27, 28].

Программная  реализация  метода  может  быть 

представлена  в  виде  последовательного  вычисле-

ния взаимозависимых формул [27, 28]:

 ex

x

,

y

,

z

 = 

ex

x

,

y

,

z

 + (

hz

x

,

y

,

z

 – 

hz

x

,

y

 – 1,

z

 – 

hy

x

,

y

,

z

 + 

hy

x

,

y

,

z

 – 1

)/2;  (1)

 ey

x

,

y

,

z

 = 

ey

x

,

y

,

z

 + (

hx

x

,

y

,

z

 – 

hx

x

,

y

,

z

 – 1

 – 

hz

x

,

y

,

z

 + 

hz

x

 – 1,

y

,

z

)/2;  (2)

 ez

x

,

y

,

z

 = 

ez

x

,

y

,

z

 + (

hy

x

,

y

,

z

 – 

hy

x

 – 1,

y

,

z

 – 

hx

x

,

y

,

z

 + 

hx

x

,

y

 – 1,

z

)/2;  (3)

 hx

x

,

y

,

z

 = 

hx

x

,

y

,

z

 + (

ez

x

,

y

 + 1,

z

 – 

ez

x

,

y

,

z

 – 

ey

x

,

y

,

z

 + 1

 + 

ey

x

,

y

,

z

 )/2;  (4)

 hy

x

,

y

,

z

 = 

hy

x

,

y

,

z

 + (

ex

x

,

y

,

z

 + 1

 – 

ex

x

,

y

,

z

 – 

ez

x

 + 1,

y

,

z

 + 

ez

x

,

y

,

z

)/2;  (5)

 hz

x

,

y

,

z

 = 

hz

x

,

y

,

z

 + (

ey

x

 + 1,

y

,

z

 – 

ey

x

,

y

,

z

 – 

ex

x

,

y

 + 1,

z

 + 

ex

x

,

y

,

z

)/2,  (6)

где 

ex

x

,

y

,

z

ey

x

,

y

,

z

ez

x

,

y

,

z

 — значения проекции вектора на-

пряженности электрического поля на соответствую-

щие  оси  внутри  вокселя  с  координатами  (

x

,

y

,

z

)  [27, 

28]; 

hx

x

,

y

,

z

hy

x

,

y

,

z

hz

x

,

y

,

z

 — соответственно, значения про-

екции вектора напряженности магнитного поля.

Разработанная  технология  обеспечения  электро-

магнитной совместимости [25–27], схематично пред-

ставленная на рисунке 9, основана на следующем. На 

основании ограниченного числа измерений проводит-

Рис

. 9. 

Принципы

 

обеспечения

 

электромагнитной

 

совместимости

Уточнение граничных 

условий моделируемой 

области пространства

Измерение нормируе-

мых параметров других 

наиболее значимых 

физических факторов

Визуализация распре-

деления интенсивности 

сублимированного ЭМИ

Измерение параметров 

ЭМП в частотных 

диапазонах до 300 ГГЦ

Измерение 

геометрических 

параметров

Измерение плотности 

потока ЭМИ в диапазоне 

частот 300 ГГЦ – 3 ТГц

Спектральная 

диагностика электро-

магнитной обстановки

Точечные

картины опасности

Электромагнитные 

портреты

Цилиндрические

картины опасности

Компьютерная

обработка данных

Выбор защитных 

мер для обеспечения 

электромагнитной 

совместимости

ЭНЕРГО-

ЭФФЕКТИВНОСТЬ


Page 5
background image

45

ся моделирование параметров ЭМП на рассматрива-

емом объекте. В соответствии с разработанным алго-

ритмом формируется трехмерная модель помещения 

с источниками ЭМИ, грани которых рассматриваются 

как самостоятельные источники, а модель учитывает 

их совместное влияние. По результатам моделирова-

ния строится картина опасности, представляющая со-

бой карту допустимого времени пребывания человека 

в различных зонах исследуемого пространства, путем 

преобразования  узловых  значений  шкал  напряжен-

ности электрического, магнитного полей или плотно-

сти потока энергии в узловые значения допустимого 

времени пребывания в  опасных зонах. Полученная 

таким образом картина опасности, называемая точеч-

ной  (рисунок  10),  представляет  собой  изображение 

в  виде  цветных  областей,  окрашенных  в  различные 

тона в зависимости от числового значения допустимо-

го времени. Справа помещается шкала допустимого 

времени, с помощью которой можно визуально опре-

делить потенциально опасные зоны в зависимости от 

цветового оттенка изображения в любой области мо-

делируемого пространства [25–27]. 

Полученная с помощью интеллектуализированной 

системы картина опасности ЭМИ (рисунок 10) исполь-

зуется для обоснования мероприятий по защите вре-

менем  и  расстоянием,  а  пакет  специализированных 

программ позволяет проводить автоматизированный 

выбор эффективного экранирования [25–27]. 

Кроме  этого,  разработанную  систему  предлага-

ется  использовать  для  снижения  потерь  электро-

энергии  в  линиях  электропередачи  в  соответствии 

с  рассмотренными  выше  принципами  обеспечения 

электромагнитной  совместимости  в  части  форми-

рования  электромагнитных  портретов,  в  процессе 

которого  визуализируется  интенсивность  электро-

магнитных  излучений  в  широком  диапазоне  частот 

до  субмиллиметрового  диапазона.  По  результатам 

моделирования  выявляются  «проблемные  зоны» 

по критерию наиболее высокой интенсивности ЭМИ 

в расширенном до 3 ТГц диапазоне частот и разра-

батываются инженерно-технические мероприятия.

Эффективность снижения потерь электроэнергии 

с  использованием  системы  рассмотрена  на  приме-

ре полученных результатов исследований на одном 

из крупных предприятии Сибири, которое снабжает-

ся электроэнергией по двум параллельно работаю-

щим  кабельным  линиям  напряжением  10  кВ  марки

ААБл-3×70  и  длиной  1,3  км.  При  этом  наибольшая 

полная  мощность  составляет 

S

max

 

950 

+ j

250  кВА, 

а  время  использования  максимальной  нагрузки 

T

max

 

2888 ч. 

Для  общей  оценки  эффективности  снижения  по-

терь  электроэнергии  в  линиях  электропередачи  ис-

пользован общепризнанный метод расчета по време-

ни наибольших потерь (в расчете учитывалось только 

активное  сопротивление),  включающий  использова-

ние, в том числе, нижеуказанных формул [29–31].

Определив  с  помощью  стандартных  выражений 

[29–31]  активное  сопротивление  кабельных  линий 

(0,288 Ом) и время наибольших потерь (1494 ч), по-

требленную  электроэнергию  за  год  можно  рассчи-

тать по формуле [29–31]:

 

W

0

 = P

max

 · 

T

max

 = 2 743 600 кВт·ч, 

(7)

где 

P

max

 — наибольшая активная мощность, кВт.

Потери электроэнергии определяются в соответ-

ствии с выражением [29–31]: 
 

S

2

max

 

W

0

 = —

 · 

R

 · 



=  

 

U

2

 

950

2

 + 250

2

 = 

 · 0,288

· 1494 · 10

-3

 

4152 кВт·ч, (8)

 

10

2

где 

S

max

 — наибольшая полная мощность, кВA; 

U

 — 

номинальное напряжение сети, кВ.

Затраты  на  электроэнергию  рассчитываются 

(принимается  во  внимание,  что  кабельные  линии 

находятся  в  границах  балансовой  принадлежности 

предприятия) по формуле [29–31]: 

Z

0

 = 

(

W

0

 + 

W

0

)

· 

S

kW·h

 =

= (2 743 600

 + 

4152)

· 3,87298

 = 

10641988,5 руб.,  (9)

где 

W

0

 — количество потребленной электроэнергии, 

кВт∙ч; 

W

0

  —  потери  электроэнергии,  кВт∙ч; 

S

kW·h

  — 

стоимость 1 кВт∙ч электроэнергии, руб. (без НДС по 

состоянию на май 2019 года — 3,87298 руб.). 

С помощью интеллектуализированной системы 

получено  несколько  десятков  электромагнитных 

портретов для исследуемой линии. На рисунке 11 

Рис

. 10. 

Точечная

 

комбинированная

 

картина

 

опасности

 

ЭМИ

 (

ч

вблизи

 

испытательной

 

установки

 

для

 

проверки

 

диэлектрических

 

материалов

 (

номинальное

 

напряжение

 

установки

 — 

до

 35 

кВ

)

8,00
7,21
6,43
5,64
4,85
4,07
3,28
2,49
1,21
0,92

Рис

. 11. 

Электромагнитный

 

портрет

 

электрического

 

поля

 

промышленной

 

частоты

 

для

 

надежного

 

участка

 

кабельной

 

линии

 (

вид

 

сверху

)

 2 (59) 2020


Page 6
background image

46

показана  картина  распределения  электрического 

поля промышленной частоты на одном из участков 

линии  без  «проблемных  зон»,  а  на  рисунке  12  — 

электромагнитный  портрет  электрического  поля 

50 Гц для другого участка линии с наличием «про-

блемной зоны» (на рисунке 12 указано стрелкой). 

Как видно из рисунка 11, вдоль указанного участ-

ка кабельной линии напряженность электрического 

поля  промышленной  частоты  практически  одина-

кова  и  составляет  порядка  2  кВ/м  на  расстоянии 

5 см от каждой линии. Однако, как показывает ана-

лиз 2-го электромагнитного портрета (рисунок 12), 

на  другом  участке  линии  выявлена  «проблемная 

зона»  с  высокой  напряженностью  электрического 

поля, значение которой достигает ≈ 8 кВ/м на рас-

стоянии 5 см от линии слева и превышает уровень 

поля по сравнению с другими зонами кабельной ли-

нии. При этом очевидно, что даже в остальных зо-

нах этого участка (рисунок 12) напряженность поля 

почти в 2 раза превышает интенсивность электри-

ческого поля по сравнению с расчетными данными 

надежных участков линии (рисунок 11).

Общеизвестно, что потери электроэнергии в ли-

ниях электропередачи зависят от множества фак-

торов,  включая  величину  сопротивления  и  про-

пускаемого  тока  [29–31].  Поэтому  в  рамках  общей 

оценки  эффективности  снижения  потерь  электро-

энергии с использованием разработанной системы 

были  выполнены  мероприятия  по  снижению  реак-

тивной  составляющей  тока  (с  помощью  установки 

компенсирующего  устройства),  активного  тока  (за 

счет  выполнения  мероприятий  по  энергосбереже-

нию) и активного сопротивления линии (путем вы-

явления и устранения «проблемных зон»).

После выполнения совокупности указанных ме-

роприятий  наибольшая  мощность  в  линии  соста-

вила 

S

max

 

914 

+ j

85  кВА.  Таким  образом,  в  соот-

ветствии с формулами (7–9) [29–31], потребленная 

энергия  за  год  составила  2  639  632  кВт∙ч,  потери 

электроэнергии  —  3625,6  кВт∙ч,  затраты  на  элек-

троэнергию — соответственно 10 237 283,8 руб. 

Годовой экономический результат от использова-

ния разработанной системы составил 404 704,7 руб. 

Учитывая  затраты  на  реализацию  предлагаемых 

Рис

. 12. 

Электромагнитный

 

портрет

 

электрического

 

поля

 50 

Гц

 

для

 

участка

 

линии

 

с

 

наличием

 «

проблемной

 

зоны

» (

вид

 

сверху

)

мероприятий (40 777 руб.), связанные с установкой 

компенсирующего  устройства,  проведением  элек-

тромагнитного мониторинга и стоимостью дополни-

тельных материалов, общий годовой экономический 

эффект  от  использования  разработанной  системы 

мониторинга составил 363 927,7 руб.

Таким  образом,  полученные  результаты  ис-

следований  подтверждают  целесообразность  ис-

пользования  интеллектуализированной  системы 

мониторинга  не  только  для  обеспечения  электро-

магнитной  совместимости  на  производственных 

и  коммунально-бытовых  объектах,  но  и  для  сни-

жения  потерь  электроэнергии  в  линиях  электро-

передачи,  выявляя  дополнительные  области  при-

менения разработанной системы для раскрытия ее 

потенциальных возможностей.

Работа  выполнена  в  Алтайском  государствен-

ном техническом университете им. И.И. Ползунова 

при  поддержке  Ассоциации  «Глобальная  энергия» 

(грант № МГ-2015/04/2) и Российского научного фон-

да (грант 20-19-00091).  

ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES
1.  Титов  Е.В.,  Сошников  А.А.,  Мига-

лев  И.Е.  Мониторинг  электромаг-

нитной  обстановки  на  объектах 

электроэнергетики и создание сис-

темы защиты на основе современ-

ных  информационных  технологий: 

отчет  о  НИР  (итоговый).  Неком-

мерческое  партнерство  по  разви-

тию международных исследований 

и  проектов  в  области  энергетики 

«Глобальная  энергия».  Барнаул, 

2016.  131  с.  /  Titov  E.V.,  Soshnikov 

A.A., Migalev I.E. Monitoring of elec-

tromagnetic  environment  in  power 

sites and arrangement of the protec-

tion system based on modern informa-

tion  technologies:  report  on  research 

activities  (overall).  Global  energy, 

non-commercial partnership for devel-

opment of international research and 

projects  in  power  industry.  Barnaul, 

2016. 131 p. (In Russian)

2.  Lin H. [et al.] Characteristics of Elec-

tric  Field  and  Radiation  Pattern  on 

Diff erent  Locations  of  the  Human 

Body  for  In-Body  Wireless  Com-

munication.  IEEE  Transactions  on 

Antennas  and  Propagation,  2013, 

vol. 61., no. 10, pp. 5350-5354.  

3.  Jinyu  Z.,  Yifan  Z.  Combined  Ex-

posure  Ratio  Evaluation  for  Micro-

Power Devices. IEEE Access, 2018, 

vol. 6, pp. 19175-19181. 

4.  Guo  J.  [et  al.]  Calculation  of  High-

Frequency  Electromagnetic  Field 

Coupling to Overhead Transmission 

Line  Above  a  Lossy  Ground  and 

Terminated  With  a  Nonlinear  Load. 

IEEE Transactions on Antennas and 

ЭНЕРГО-

ЭФФЕКТИВНОСТЬ


Page 7
background image

47

Propagation,  2019,  vol.  67,  no.  6, 

pp. 4119-4132.

5.  Beura C.P., Beltle M., Tenbohlen S. 

Positioning  of  UHF  PD  Sensors  on 

Power  Transformers  Based  on  the 

Attenuation  of  UHF  Signals.  IEEE 

Transactions  on  Power  Delivery, 

2019, vol. 34, no. 4, pp. 1520-1529. 

6.  Trinchero  D.  [et  al.].  Field  Probes 

Performance  for  the  Measurement 

of  Spread-Spectrum  Radio  Signals. 

IEEE Antennas and Wireless Propa-

gation Letters, 2009, vol. 8, pp. 494-

497.

7.  Okrainskaya  I.S.,  Gladyshev  S.P., 

Sidorov A.I. Investigation of the mag-

netic  fi eld  intensity  near  the  equip-

ment  of  the  500  kV  power  substa-

tion.  IEEE  International  Conference 

on  Electro/Information  Technology 

(EIT), 2015, pp. 184-187. 

8.  O’Hara J.F., Grischkowsky D.R. Com-

ment  on  the  Veracity  of  the  ITU-R

Recommendation  for  Atmospheric 

Attenuation  at  Terahertz  Frequen-

cies.  IEEE  Transactions  on  Tera-

hertz Science and Technology, 2018, 

vol. 8, no. 3, pp. 372-375.

9.  Norouzian  F.  [et  al.]  Rain  Attenua-

tion at Millimetre Wave and Low-THz 

Frequencies.  IEEE  Transactions  on 

Antennas  and  Propagation,  2020, 

vol. 68, no. 1. pp. 421-431. 

10. Saied  I.M.  [et  al.]  Terahertz  Spec-

troscopy  for  Measuring  Multiphase 

Fractions.  IEEE  Transactions  on 

Terahertz  Science  and  Technology, 

2017, vol. 7, no. 3, pp. 250-259. 

11. Chen  G.  Terahertz-Wave  Imaging 

System  Based  on  Backward  Wave 

Oscillator.  IEEE  Transactions  on 

Terahertz  Science  and  Technology, 

2012, vol. 2, no. 5, pp. 504-512.

12. Tavarov S.S., Sidorov A.I., Medvede-

va V.Y. Servicing of the 500 kV trans-

mission lines with the use of calcu-

late cards of intensity distribution in 

electric  fi eld  of  industrial  frequency. 

2nd International Conference on In-

dustrial  Engineering,  Applications 

and  Manufacturing  (ICIEAM),  2016, 

pp. 1-4. 

13. Choi  H.,  Baek  J.,  Jung  K.  Compre-

hensive Study on Numerical Aspects 

of  Modifi ed  Lorentz  Model  Based 

Dispersive  FDTD  Formulations. 

IEEE Transactions on Antennas and 

Propagation,  2019,  vol.  67,  no.  12, 

pp. 7643-7648. 

14. Dowd B.W., Diaz R.E. FDTD Simu-

lation  of  Very  Large  Domains  Ap-

plied to Radar Propagation Over the 

Ocean. IEEE Transactions on Anten-

nas and Propagation, 2018, vol. 66, 

no. 10, pp. 5333-5348. 

15. Zhu D. [et al.] A Novel Effi  cient WLP-

Based  BOR  FDTD  Method  With 

Explicit Treating  Ideology.  IEEE Ac-

cess, 2019, vol. 7, pp. 16858-16869. 

16. Lup A. [et al.] Parametric macromod-

els for the RF behavior of capacitive 

switches.  International  Symposium 

on Fundamentals of Electrical Engi-

neering (ISFEE), 2018, pp. 1-6. 

17. Feng  N.  [et  al.]  An  Accurate  3-D 

CFS-PML  Based  Crank–Nicolson 

FDTD  Method  and  Its  Applications 

in Low-Frequency Subsurface Sens-

ing.  IEEE  Transactions  on  Anten-

nas and Propagation, 2018, vol. 66, 

no. 6, pp. 2967-2975. 

18. Bao  H.G.,  Ding  D.Z.,  Chen  R.S. 

A  Hybrid  Spectral-Element  Finite-

Diff erence Time-Domain Method for 

Electromagnetic  Simulation.  IEEE 

Antennas  and  Wireless  Propaga-

tion Letters, 2017, vol. 16, pp. 2244-

2248.  

19. Ralchenko M. [et al.] Near-Field VLF 

Electromagnetic Signal Propagation 

in  Multistory  Buildings.  IEEE Trans-

actions  on  Antennas  and  Propaga-

tion,  2018,  vol.  66,  no.  2,  pp.  848-

856.  

20. Jianxuan  L.  [et  al.]  Real-time  Mea-

surement and Evaluation System of 

Electromagnetic Field Emission with 

Short-time  Frequency  Conversion 

Based on Virtual Instrument Technol-

ogy. Cross Strait Quad-Regional Ra-

dio  Science  and  Wireless  Technol-

ogy  Conference  (CSQRWC),  2018, 

pp. 1-3.  

21. Djuric  N.  [et  al.]  The  EMF  RATEL 

Service  for  Monitoring  and  Public 

Informing  on  EMF  Exposure.  IEEE 

Conference on Computer Communi-

cations Workshops (INFOCOM WK-

SHPS), 2019, pp. 909-910.  

22. Wang  H.  [et  al.]  A  Millimeter-Wave 

Broadband  in  situ  Alignment  and 

Monitor System Based on Interfero-

metric  Direction-Finding  Antenna. 

IEEE  Transactions  on  Plasma  Sci-

ence, 2018, vol. 46, no. 6, pp. 1990-

1994. 

23. Guo  X.  [et  al.]  Distributed  Electro-

magnetic  Spectrum  Detection  Sys-

tem  Based  on  Self-organizing  Net-

work. 12th International Symposium 

on  Antennas,  Propagation  and  EM 

Theory (ISAPE), 2018, pp. 1-5.  

24. Botero-Valencia  J.  [et  al.]  Data  Re-

duction in a Low-Cost Environmental 

Monitoring  System  Based  on  LoRa 

for  WSN.  IEEE  Internet  of  Things 

Journal, 2019, vol. 6, no. 2, pp. 3024-
3030.

25. Soshnikov  A.,  Migalyov  I.,  Titov  E. 

Principles of Functioning of Techno-
logical  Module  for  Danger  Estima-
tion  of  Combined  Electromagnetic 
Field.  Procedia  Engineering,  2016, 
vol. 165, pp. 1027-1034.  

26. Titov E., Migalyov I. The technology 

of  electromagnetic  radiation  danger 
estimation  using  the  hardware-soft-
ware module. MATEC Web of Con-
ferences, 2017, vol. 102, pp. 1-4. 

27. Migalev  I.E.,  Soshnikov  A.A.,  Titov 

E.V.  Technology  of  Electromagnetic 
Radiation  Danger  Presentation.  In-
ternational Ural Conference on Elec-
trical  Power  Engineering  (UralCon), 
2019, pp. 169-173. 

28. Sullivan D.M. Electromagnetic simu-

lation using the FDTD method. IEEE 
Microwave  Theory  and  Techniques 
Society, 2000, 176 p.

29. Железко  Ю.С.  Потери  электроэ-

нергии. Реактивная мощность. Ка-
чество  электроэнергии:  руковод-
ство  для  практических  расчетов. 
М.: ЭНАС, 2009. 456 с.  / Zhelezko 
Yu.S. Power losses. Reactive power. 
Power quality: guideline for practical 
calculations.  Moscow,  ENAS  Publ., 
2009. 456 p. (In Russian)

30. Володина  Н.А.  [и  др.].  Основы 

электромагнитной совместимости. 
Под  ред.  Р.Н.  Карякина.  Барна-
ул:  ОАО  «Алтайский  полиграфи-
ческий  комбинат»,  2007.  479  с.  /
Volodina N.A. (and others). Basics of 
electromagnetic compatibility. Edited 
by  Karyakina  R.N.  Barnaul,  OAO 
Altayskiy  poligrafi cheskiy  kombinat, 
2007. 479 p. (In Russian)

31. Справочник  по  энергоснабжению 

и  электрооборудованию  промыш-
ленных  предприятий  и  обще-
ственных  зданий.  Под  общ.  ред. 
С.И.  Гамазина,  Б.И.  Кудрина, 
С.А.  Цырука.  М.:  Издательский 
дом  МЭИ,  2010.  745  с.  /  Book  of 
reference on power supply and elec-
trical  equipment  of  industrial  enter-
prises  and  public  buildings.  Under 
general  editorship  of  Gamazin  S.I., 
Kudrin  B.I.,  Tsyruk  S.A.  Moscow, 
MPEI  Publ.,  2010.  745  p.  (In  Rus-
sian)

 2 (59) 2020


Читать онлайн

Для обеспечения электромагнитной совместимости предложен подход, основанный на формировании картин опасности в виде карты допустимого времени пребывания человека в различных зонах исследуемого пространства, полученных по результатам ограниченного числа измерений и моделирования электромагнитного поля в условиях многофакторного влияния нескольких источников электромагнитного излучения и микроклимата. Представлены структура и техническая характеристика основного оборудования аппаратного блока интеллектуализированной системы. Приведены точечная комбинированная картина опасности электромагнитных излучений вблизи испытательной установки с номинальным напряжением до 35 кВ для проверки диэлектрических материалов и электромагнитные портреты электрического поля 50 Гц для участка линии с отсутствием и наличием «проблемной зоны». Приведены расчеты общего годового экономического эффекта от использования разработанной системы мониторинга для снижения потерь электроэнергии в линиях электропередачи.

Поделиться:

«ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение» № 1(70), январь-февраль 2022

Повышение эффективности почасового прогнозирования электропотребления с помощью моделей машинного обучения на примере Иркутской энергосистемы. Часть 2

Управление сетями / Развитие сетей Энергоснабжение / Энергоэффективность Цифровая трансформация / Цифровые сети / Цифровая подстанция
Томин Н.В. Корнилов В.Н. Курбацкий В.Г.
«ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение» № 1(70), январь-февраль 2022

Превентивное управление нагрузкой в сетях 0,4 кВ в целях предотвращения возникновения аварийных ситуаций

Управление сетями / Развитие сетей Энергоснабжение / Энергоэффективность Релейная защита и автоматика
Удинцев Д.Н. Милованов П.К. Зуев А.И.
«ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение» № 1(70), январь-февраль 2022

Принципы формирования цифровой платформы для управления надежностью распределительных электрических сетей в современных условиях эксплуатации

Управление сетями / Развитие сетей Энергоснабжение / Энергоэффективность Цифровая трансформация / Цифровые сети / Цифровая подстанция
Крупенев Д.С. Пискунова В.М. Гальфингер А.Г.
«ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение» № 1(70), январь-февраль 2022

Новые технологии удаленного мониторинга и энергоэффективности электрооборудования сетей

Энергоснабжение / Энергоэффективность Цифровая трансформация / Цифровые сети / Цифровая подстанция Диагностика и мониторинг
ООО «Сименс»
«ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение» № 1(70), январь-февраль 2022

Обеспечить равные возможности для всех при справедливом распределении ответственности

Интервью Управление производственными активами / Техническое обслуживание и ремонты / Подготовка к ОЗП Энергоснабжение / Энергоэффективность
Интервью с Председателем Комитета по энергетике Государственной Думы Завальным П.Н.
«ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение»