Automatyka zabezpieczeniowa stacji wysokiego i średniego napięcia z funkcjami predykcji i automatycznego dostrajania członów zabezpieczeniowych

Streszczenie

Zwiększająca się konsumpcja, rosnące wymagania dotyczące niezawodności dostawy energii elektrycznej do odbiorców oraz trudności związane z budową nowych obiektów elektroenergetycznych są wyzwaniami, z którymi zmierzyć się musi nowoczesna automatyka zabezpieczeniowa. Współczesne cyfrowe sterowniki polowe o znacznych możliwościach obliczeniowych umożliwiają implementację dodatkowych funkcji, w postaci procedur obliczeniowych lub algorytmów przetwarzania sygnałów. Pojawia się zatem możliwość przeprowadzenia udoskonaleń klasycznych algorytmów decyzyjnych zabezpieczeń, poprzez budowę zabezpieczeń predykcyjnych i adaptacyjnych. W referacie przedstawiono wyniki prac badawczo-rozwojowych przeprowadzonych w firmie Elektrometal Energetyka S.A. nad zabezpieczeniami adaptacyjnymi i predykcyjnymi silników SN.

1. Idea predykcji uszkodzeń
na podstawie danych z rejestratorów

Sygnały z obiektu rzeczywistego stanowią zbiór danych, jeśli chodzi o stany zaburzeniowe czy zwarcia. Zakłócenia w pracy obiektu zabezpieczanego występują dosyć rzadko, dlatego trudno jest pozyskać przykłady charakteryzujące działanie obiektu w warunkach awaryjnych. Pomocne może być wówczas przygotowanie odpowiednich danych trenujących z zastosowaniem systemów symulacyjnych lub modeli laboratoryjnych.
Obecnie pozyskane dane służą do analizy zarejestrowanych przypadków błędnych działań, co wykorzystuje się do korekty algorytmów zabezpieczeń lub ich parametrów. Źródła danych z urządzeń zabezpieczeniowych:

Rejestr zdarzeń, informacja: nazwa zdarzenia + stempel czasu.

• Rejestrator zakłóceń szybkozmiennych, informacja: przebiegi czasowe prądów i napięć, czas rejestracji ok.1s, częstotliwość próbkowania 1,6 – 3,2kHz + stempel czasu, wyzwalane pobudzeniem lub zadziałaniem zabezpieczenia.
• Rejestrator kryterialny, informacja: przebiegi czasowe prądów i napięć, czas rejestracji ok.10s, częstotliwość próbkowania 0,1 – 50Hz + stempel czasu, wyzwalane pobudzeniem zabezpieczenia.
• Rejestrator zakłóceń wolnozmienny: wartości chwilowe lub skuteczne prądów i napięć, czas rejestracji ciągła, częstotliwość próbkowania 5s, wyzwolenie od uruchomienia urządzenia zabezpieczeniowego.

Czas t1 (rys.3) w przypadku rejestratora zakłóceń szybkozmiennych, rejestratora kryterialnego oraz rejestracje z rejestratora zakłóceń wolnozmiennych chcemy pozyskać informację o stanie obiektu, czyli informacja o jego procesie starzenia (układ izolacyjny transformatora, silnika, baterii kondensatorów). Czas t2 (rys.3) w przypadku rejestratora zakłóceń szybkozmiennych i rejestratora kryterialnego możemy wykorzystać do zdalnej zmiany nastaw zabezpieczeń (zabezpieczenia póładaptacyjne – zadajemy fabryczny przedział wielkości nastawianej i w tych rozsądnych granicach zabezpieczenie może zmieniać nastawy).
Czas t3 (rys.3) w przypadku rejestratora zakłóceń szybkozmiennych obserwujemy obiekt w czasie i po eliminacji zakłócenia, czas eliminacji pozwoli na określenie kondycji wyłącznika i jego torów prądowych natomiast czas po eliminacji umożliwi wykrycie ferrorezonansów w sieci i może umożliwić przeciwdziałanie ich dalszemu rozwojowi.

Pierwszym etapem jest budowa systemu przetwarzania cech sygnałów. Wynikiem analizy sygnałów diagnostycznych rejestrowanych podczas działania obiektów technicznych będą duże zbiory cech tych sygnałów. Duże zbiory cech odznaczają się nadmiarowością informacji i zawierają zwykle takie cechy sygnałów, które w określonych przypadkach są nieistotne z punktu widzenia formułowania diagnozy. Na rys.5. przedstawiono przykład pozyskania cech w wyniku analizy sygnału z rejestratora zakłóceń szybkozmiennych, szczególnie interesuje nas czas t1 i t3, gdyż wtedy mogą wystąpić anomalie świadczące o wystąpieniu dodatkowo jakiegoś zakłócenia. Następną fazą badań diagnostycznych po analizie sygnałów jest prze¬kształcenie licznych zbiorów cech sygnałów. Zagadnienia przetwarzania cech sygnałów związane są z dwoma grupami operacji. Pierwsze z nich polegają na selekcji i redukcji cech sygnałów. Celem tych operacji jest uproszczenie zbioru cech sygnałów, co pozwała z kolei na uproszczenie procedur formułowania diagnozy dotyczących stanu tech¬nicznego obiektu lub procesu, które polegają na zastosowaniu odpowiedniej metody klasy¬fikacji lub grupowania stanowiących drugą grupę metod.

2. Nowe algorytmy predykcyjne
w sterownikach typu e2TANGO

Algorytmy predykcyjne uszkodzeń silników SN

W ramach prac badawczych we współpracy z Akademią Leona Koźmińskiego opracowano klasyfikatory do predykcji uszkodzeń silników średniego napięcia. Klasyfikatory obejmują predykcję: uszkodzonych klatek wirnika, uszkodzenia łożysk oraz uszkodzenia sprzęgu silnika z maszyną napędzaną. Klasyfikatory zostały opracowane na bazie ok. 1 500 rejestracji laboratoryjnych oraz ok. 600 rejestracji z obiektów rzeczywistych. Dokładność klasyfikacji wynosi 95%.

W pierwszym etapie analizy zarejestrowanych przebiegów, przeprowadzono filtrację dolnoprzepustową o częstotliwości odcięcia 45 Hz. Filtracja ujawniła fakt występowania oscylacji w trakcie rozruchu w przebiegach prądu. Oscylacja ta wykazywała monotonicznie zmieniającą się częstotliwość. Oznacza to, że każda kolejna oscylacja ma okres T krótszy od poprzedniej. Efekt ten był najwyraźniejszy przy dłuższych rozruchach (napięcie zasilania 40 V, 50 V lub 60 V). Tego typu oscylacje dla wszystkich uszkodzonych silników trwały przynajmniej 5 okresów średnio dla każdej fazy sygnału. Z kolei dla wszystkich sprawnych silników oscylacje te trwały krócej niż 5 okresów. W ten sposób możliwe było odróżnienie silników uszkodzonych od sprawnych (rys.5).

W kolejnym etapie analizy wykryto zauważalny spadek efektywności uszkodzonych silników. W stosunku do silników sprawnych, te uszkodzone cechowało obniżenie maksymalnego obserwowanego poziomu natężenia prądu w okresie rozruchu dla wszystkich faz. Dla 3 i 6 uszkodzonych klatek wynosiło ono ok. 10%-20%, natomiast dla 9 klatek dochodziło do 35%. Skala obniżenia się maksymalnego napięcia dla silnika kontrolnego z 6 uszkodzonymi klatkami była zbliżona do tej obserwowanej dla silników głównych.

Po opracowaniu wiarygodnego sposobu rozpoznania uszkodzonych klatek silnikowych, przeanalizowano kwestie uszkodzeń łożyska i sprzęgu silnika. Zaobserwowano, że maksymalna wartość RMS prądu pośród wszystkich faz w okresie rozruchu odchyla się w górę w przypadku uszkodzonego łożyska i jednoznacznie identyfikuje uszkodzony silnik (rys.7).

Dla uszkodzenia sprzęgu silnika zauważono, że możliwa jest jego identyfikacja już w stanie ustalonym, po zakończonym rozruchu. W tym celu są wykorzystywane maksymalne wartości RMS prądu dla każdej z faz, obserwowane w oknie minimum 100 ms (500 próbek przy częstotliwości próbkowania wynoszącej 5 kHz). Jeśli te wartości dla dwóch faz są zbliżone, a wartość dla ostatniej fazy jest mniejsza, sugeruje to wystąpienie uszkodzenia sprzęgu (rys.8).

Badania laboratoryjne nad uszkodzeniem łożysk zostały wykonane na trzech silnikach o identycznej charakterystyce. W pierwszym etapie zarejestrowano rozruchy przed uszkodzeniem silników. Następnie dokonano rejestracji na silnikach uszkodzonych zachowując identyczne obciążenie silników. Różnicą był zakres analizowanego sygnału w dziedzinie częstotliwości. Analizie został poddany sygnał z zakresu od 105 do 140Hz. Szybka transformata Fouriera została wykonana ma sumie sygnałów. W badaniu wykorzystano 60 rejestracji rozruchów. 30 pochodziło z uszkodzonych silników i 30 z nieuszkodzonych. Zbiór uczący klasyfikatora składał się z 42 a treningowy z 18 rejestracji. Proces selekcji cech był zbliżony do opisanego wyżej. Na podstawie wyników możemy wyznaczyć dokładność klasyfikacji, która wynosi 94%.

Algorytm adaptacyjny zabezpieczenia od niesymetrii silnika SN

Klasyczne algorytmy decyzyjne zabezpieczeń nie zawsze są w stanie określić możliwie bezbłędnie, na podstawie sygnałów wejściowych i wielkości kryterialnych, stan pracy zabezpieczanego elementu. Wynikiem udoskonaleń klasycznych algorytmów decyzyjnych zabezpieczeń są zabezpieczenia adaptacyjne, które pozwalającą na skorygowanie funkcji zabezpieczających tak, by były lepiej dostosowane do panujących w danej chwili warunków pracy systemu elektroenergetycznego. Prace badawcze prowadzone przez firmę Elektrometal Energetyka S.A. doprowadziły do opracowania wersji adaptacyjnej zabezpieczenia od niesymetrii silnika średniego napięcia (rys.9).

Praca silnika jest nadzorowana przez sterownik polowy, pobudzenie zabezpieczenia od asymetrii powoduje zapis i wysłanie rejestracji z rejestratora zakłóceń do jednostki centralnej wraz z informacją o stanie cieplnym silnika. Moduł klasyfikacyjny odpowiedzialny za analizę danych z rejestratora wykrywa rodzaj niesymetrii: napięciowa – przyczyna zewnętrzna niezależna od obiektu chronionego lub prądowa – stan zagrożenia pracy silnika związany z rozwijającym się lub wystąpieniem zakłócenia w uzwojeniu stojana.

Możliwe scenariusze działania:

• asymetria napięciowa, w zależności od stanu cieplnego silnika możliwa blokada zabezpieczenia lub wydłużenie czasu opóźnienia;
• asymetria prądowa, porównanie danych z danymi archiwalnymi, w przypadku pogłębiającego się uszkodzenia informacja do systemu nadrzędnego „SCADA” oraz skrócenie czasu opóźnienia zadziałania zabezpieczenia;
• w przypadku wykrycia znacznej asymetrii prądowej, eliminacja zakłócenia poprzez wyłączenie silnika (zabezpieczenie bezzwłoczne).

Algorytm został opracowany na bazie ok. 400 rejestracji laboratoryjnych oraz ok. 300 rejestracji z obiektów rzeczywistych. Poprawiono pewność działania zabezpieczenia od asymetrii silnika o 40%.

3. Podsumowanie

Opracowane w wyniku prac badawczych algorytmy predykcyjne umożliwiają wykrywanie uszkodzeń silników w fazie inkubacji, umożliwiając służbom utrzymania ruchu zaplanowanie przestojów i remontów maszyn zanim ulegną one uszkodzeniu i doprowadza w konsekwencji do strat materialnych.

Opracowany algorytm adaptacyjny zabezpieczenia od niesymetrii zapewni wybiórcze i pewne działanie z uwagi na jego zdolność do dostosowania się do danej sytuacji. Takie właściwości są ze wszech miar pożądane, gdyż obecnie coraz większą wagę przywiązuje się do niezawodności pracy systemu elektroenergetycznego oraz minimalizowania strat ekonomicznych wynikających z przerw w dostawie energii elektrycznej wywołanej błędnymi decyzjami podejmowanymi przez zabezpieczenia.

Nie jest możliwe wyeliminowanie wszystkich zagrożeń, dlatego też firma Elektrometal Energetyka S.A. w ramach prowadzonych prac badawczych stara się wprowadzać modyfikacje do algorytmów zarówno pomiarowych jak i decyzyjnych tak, aby dany układ zabezpieczeniowy był w stanie określić możliwie bezbłędnie, na podstawie sygnałów wejściowych i wielkości kryterialnych, stan pracy zabezpieczanego elementu systemu elektroenergetycznego.

W referacie zaprezentowano wyniki badań przemysłowych i prac rozwojowych zrealizowanych przez firmę Elektrometal Energetyka S.A. w ramach projektu: „Budowa zintegrowanych systemów wspomagających i optymalizujących prace oraz bezpieczeństwo rozdzielnicy SN” PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY PRZEZ UNIĘ EUROPEJSKĄ ZE ŚRODKÓW EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU ROZWOJU REGIONALNEGO W RAMACH Osi Priorytetowej I „Wykorzystanie działalności badawczo – rozwojowej w gospodarce” REGIONALNEGO PROGRAMU OPERACYJNEGO WOJEWÓDZTWA MAZOWIECKIEGO na lata 2014-2020”

dr inż. Dariusz Sajewicz
Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny
mgr inż. Dariusz Rybak
mgr inż. Tomasz Klonowski
Elektrometal Energetyka S.A., Warszawa

Literatura:

1. Chmelik K. „Awaryjność silników i układów napędowych” Zeszyty Problemowe „Maszyny Elektryczne” BOBRME Nr. 70, Katowice 2000, ss. 7-10.
2. Dąbrowski M. „Projektowanie maszyn elektrycznych”. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1994.
3. International vocabulary of metrology – Basic and general concepts and associated terms (VIM), JCGM 2012. s.16.
4. Krok R.: Influenceof work environment on thermal state of electric mine motors. Archives of Electrical Engineering, 60(3)/2011, s. 357–370.
5. Mróz J.: Analiza uzależnień elektromechanicznych i cieplnych w stanach nieustalonych silników indukcyjnych dwuklatkowych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów, 2013.
6. Sajewicz D., Zegadło P., Wójcik A.: Detection of fault events in medium voltage grid based on analysis of data from fault recorders. PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY, ISSN 0033-2097, R. 98 NR 3/2022, doi:10.15199/48.2022.03.30.
7. Sajewicz D., Łaguna W., Chmielak W.: Wykrywanie zdarzeń awaryjnych w silnikach asynchronicznych SN na podstawie analizy danych z rejestratorów zakłóceń. Prezentacja wyników prac na międzynarodowej konferencji naukowo-technicznej „Postępy w Elektrotechnice Stosowanej” (PES-16). Kościelisko, czerwiec 2022.
8. Rehman H., Derdiyok A., Guver M., Xu L.: „An MRAS scheme of on-line rotor resistance adaptation o fan induction machine” IEEE Transaction of Industry Apllication 2001, pp. 817-821.