Система автоматизированного проектирования источников бесперебойного питания с учётом внутрисистемных помех

В.И. Сединин,
зав. каф. САПР, д.т.н., проф., sedvi@bk.ru,

Л.Г. Рогулина,

доц. каф. БИСС, к.т.н., доц., epus206@sibsutis.ru
ГОБУ ВПО «СибГУТИ», г. Новосибирск

Предлагается система автоматизированного проектирования источников бесперебойного питания (ИБП) с учётом их различных структур, устройств и топологий электрической сети по совокупности критериев оптимизации, включающих показатели качества электрической энергии, надёжность, массу, объём и экономические показатели, основанная на морфологическом подходе к синтезу. Разработанный алгоритм автоматизированного проектирования ИБП включает четыре этапа многокритериальной оптимизации ориентированного графа ИБП, где первый этап – параметрическая оптимизация количества вершин графа, которыми являются все устройства, входящие в состав ИБП; второй – структурно-параметрическая оптимизация с учётом различных структур ИБП; третий – структурно-топологическая оптимизация с учётом возможных маршрутов графа, где объектом синтеза являются электрические сети; четвёртый – параметрическая оптимизация с учётом переходных процессов и нестационарных режимов, поиск глобального экстремума целевой функции и составление структурной схемы проектируемого ИБП.

The system of computer-aided design of uninterruptible power supplies (UPS) with their different structures, devices and electrical network topologies on set of optimization criteria, including quality electric power, reliability, mass, volume and economic indicators based on the morphological approach to the synthesis. Algorithm developed computer-aided design UPS includes four stages multiobjective optimization of a directed graph UPS, where the first stage - the parametric optimization of vertices, which are all devices that are part of the UPS, the second - the structural and parametric optimization, taking into account the different structures of the UPS and the third - the structural and Topology optimization in view of possible routes of the graph, where the object of synthesis are the electrical network, the fourth - parametric optimization taking into account the transient and stationary regimes, the search for the global extremum of the objective function and the drafting of the block diagram of the designed unit.

Существующие методы проектирования источников бесперебойного питания (ИБП) кроме основных электрических показателей базируются на эмпирических и интуитивных оценках уровней внутрисистемных помех, полученных из опыта эксплуатации. Повышенная чувствительность современной аппаратуры требует учёта внутрисистемных помех уже на стадии проектирования. Предлагается система автоматизированного проектирования ИБП, основанная на морфологическом подходе к ИБП как к сложной системе.

Впервые идеи морфологического метода были изложены швейцарским ученым Ф. Цвикки в 30–е годы прошлого столетия и в дальнейшем были развиты рядом исследователей, таких как В.М. Одрин [1], С.В. Акимов и др. Исследования, представленные в этих работах, посвящены методологии морфологического анализа, методам формирования морфологических деревьев и таблиц. В настоящей работе предлагается развитие теории морфологического синтеза применительно к проектированию ИБП. Для обеспечения работоспособности телекоммуникационных устройств, ИБП должен выполнять следующие функции: передавать энергию от источника к потребителю определённого качества и удовлетворять требованиям по электромагнитной совместимости; обеспечивать электробезопасность персонала и защиту оборудования от внешних воздействий, а также обеспечивать заданное состояние воздушной среды для нормальной работы оборудования и жизнедеятельности персонала. С точки зрения выполнения перечисленных функций ИБП можно представить в виде модели, состоящей из пяти иерархических уровней: Источники энергии (ИЭ); Преобразователи энергии (ПЭ); Системы Коммутации, Передачи и Распределения Энергии (К, СП и РЭ); системы Безопасности и охраны окружающей Среды (Б и С); Потребители энергии (П). При дальнейшей декомпозиции ИБП и анализе подсистем в качестве основного учитывался функциональный признак классификации.

рис.1 Графы вариантов уровня ПЭ (а) и ИБП (б). Маршруты графа (в)

Для выбора элементов в пределах одного иерархического уровня составлены графы с вырожденными ИЛИ (V) – вершинами для всех пяти уровней. Так, например на II – ом уровне, ПЭ, принято к рассмотрению k, m и p – вариантов типового промышленного оборудования выпрямительные устройства (ВУ), инверторы (И) и конверторы напряже- ния (К), соответственно (рис. 1а), где количество сочетаний ВУ и И изменяется от 1 до n, а количество вариантов преобразователей энергии от 1 до s. Элементы различных уровней имеют логическую И (&) – связь вдоль ствола дерева, как показано на рис.1б. Для учёта различных конфигураций электрической сети, которым соответствуют определённые структуры ИБП, определены все возможные маршруты графа, один из которых приведён на рис. 1в.

Для количественной оценки свойств элементов всех уровней введены векторы параметров: внешние, внутренние и выходные (рис. 2). Внешние параметры характеризуют внешнюю среду, оказывающую влияние на функционирование ИБП или её устройств, к которой относятся электрическая сеть {c₁…c₄}, потребители энергии {c₁₈}, параметры окружающей среды {c₁₉…c₂₁}, экономические показатели – тарифы на энергопотребление {c₂₂…c₂₄}. Для оценки устойчивости к внутрисистемным помехам в вектор включены показатели качества электрической энергии {c₅…c₁₇}. Выходные параметры являются предметом оптимизации ИБП. Внутренние параметры характеризуют элементы пяти уровней, где N – число элементов, входящих в состав всех уровней, а n – порядок вектора. Определение конкретных значений управляемых переменных производится в зависимости от критериев оптимизации, к которым относятся энергетические и экономические показатели, показатели качества и надёжности. Граничные значения переменных определяются требованиями нормативных документов – ГОСТ13109–97; ГОСТ Р51717.6.5–2006; РД 45.063–99 и ОСТ45.183–2001.

рис.2 Параметры ИБП

Разработанная САПР состоит из четырех взаимосвязанных этапов. I этап - параметрическая оптимизация количества вершин графов на всех пяти иерархических уровнях в соответствие с алгоритмом: минимизация целевой функции по всем векторам (рис. 2) для всех вершин графа данного уровня, т.е. поиск , поиск , поиск .

II этап – структурно – параметрическая оптимизация переменных графа рис. 1б, где исключены элементы подуровня К, СП и РЭ. Поиск локальных экстремумов целевой функции при заданных граничных условиях производится соответственно по энергетическим, экономическим и показателям надёжности (рис. 2). Процесс оптимизации разбивается на три взаимоувязанных действия:

(1)

_{Целевая функция представляется в виде:}

(2)

где – число элементов N- ого уровня; – количество вариантов для N-го уровня; – составляющие целевой функции для j- гo варианта i-го элемента J- ого уровня.

III этап – структурно - топологическая оптимизация с учётом всех возможных маршрутов (рис. 1в). Объектом синтеза являются электрические сети. Задача синтеза электрической сети сводится к выбору количества и мест пространственного размещения распределительных устройств первичных и вторичных сетей и точек прикрепления их к потребителям. На размещение узловых точек в монтажном пространстве накладываются ограничения соответствующие условиям нормативных документов (ВСН 332 – 93). Проводится поиск локальных экстремумов при заданных граничных условиях для элементов третьего уровня, а функция цели представляется в виде: , где – число элементов III уровня; — количество вариантов для III–го уровня; – составляющие целевой функции для j-гo варианта i-го элемента III - его уровня.

IV этап – расчёт переходных процессов с помощью разработанных математических и имитационных моделей устройств и структур ИБП в среде MatLab/Simulink для различных режимов работы и воздействий со стороны входа и нагрузки [2]. Выполняется параметрическая оптимизация переменных графа рис. 1 б по расчётам переходных процессов и, затем, поиск глобального экстремума целевой функции (2), включая элементы пяти уровней с учётом весовых коэффициентов, граничных условий и физической реализуемости вариантов.

Для решения задачи проектирования ИБП на всех четырех этапах используется метод динамического программирования [3] (рис.3), где процесс минимизации целевой функции разбит на три взаимосвязанных последовательных действия в зависимости от критерия оптимизации – энергетический, надежности и экономический. D – область граничных значений целевых функций.

рис. 3 Алгоритм оптимизации ИБП

В разработанной САПР использован морфологический подход к синтезу ИБП для инженерной практике на базе системы MatLab, где решение задач многокритериальной минимизации проводится методом достижения цели Марка Гембики [4] посредством пакета прикладных программ Optimization Toolbox, а расчёт переходных режимов выполняется в среде Simulink (рис. 4).

В алгоритме рис. 4 выбор элементов структур определяется матрицами инцидентности В_ij элементов всех уровней с учётом возможных конфигураций согласно выражению:

, (3)

где i, j, n, k и m — число элементов I ... V уровней, соответственно.

Конфигурация ИБП определяется через возможные маршруты структурной матрицы S (3). Для этого вычисляется матрица достижимости P по заданной матрице смежностей A_ij с помощью алгоритма Уоршалла:

, (4)

где .

Проверка системы автоматизированного проектирования ИБП выполнена для радиорелейных линий связи при следующих исходных параметрах: основная мощность потребления при напряжении 48 В и 24 в, соответственно 26 кВт и 6 кВт; мощность потребления хозяйственными нагрузками – 12 кВА; ток потребления аварийного освещения 10 А; время аварийной работы от АБ – 3 часа. Многокритериальная оптимизация на всех этапах выполнена методом достижения цели Марка Гембики, который используется в пакете Optimization Toolbox в среде MatLab. Результаты оценки различных вариантов в пределах одного уровня, например “Системы преобразования энергии” представлены в виде двухмерной гистограммы (рис. 5 а), а результаты оценки выходных параметров возможных структур ИБП — в трёхмерной плоскости на рисунке 5 б.

В результате оптимизации при проектировании получена структура ИБП, в состав которой входят: газовая электростанция (ГЭ) типа FG40P1 мощностью 80кВА, герметичная аккумуляторная батарея (ГАБ) типа OpzS ёмкостью 3000А·ч ; ВУ типа ИБП– 4 (две стойки: одна с 12 модулями и вторая стойка с 9 модулями), К – из двух модулей типа СПН 3–48–24/360–12, И – одна основная стойка и одна резервная типа DSI–48–1200 (рис. 6). Оптимальная структура имеет следующие технические характеристики: минимальная мощность потребления составляет 79,4419 кВА;

рис. 4 Алгоритм работы САПР источников бесперебойного питания

рис. 5 Результаты оценки различных вариантов Системы преобразования энергии (а) и структур ИБП (б)

рис. 6 Оптимальная структура ИБП

интенсивность отказов ; объём топлива с учётом продолжительности работы от собственной электростанции составляют ; установившееся отклонение напряжения в цепи переменного тока не превышает 9 %; коэффициент искажения синусоидальности кривой напряжения не более 10,4 %; коэффициент временного перенапряжения не более 1,4; глубина провала напряжения в цепи постоянного тока не более 11 %.

Таким образом, предлагаемая система автоматизации проектирования ИБП позволяет найти не одно проектное решение, а несколько различных структур ИБП, топологий электрической сети в заданной области показателей качества и допустимых уровней внутрисистемных помех, что повысит достоверность выбора оптимальной системы. На основании вышеизложенного можно сделать вывод о возможности и необходимости внедрения и широкого использования предложенной САПР в практических разработках.

Литература

1. Одрин В.М. Метод морфологического анализа технических систем. – М.: ВНИИПИ, 1989.

2. Рогулина Л.Г. Оценка внутренних помех систем электропитания радиорелейных линий связи. Омский научный вестник. № 3(93), 2010 г, Омск, с. 285…290.

3. Щербина О. А. Методологические аспекты динамического программирования // Динамические системы. Вып. 22, 2007. – С.21…36.

4. Gembicki, F.W., "Vector Optimization for Control with Performance and Parameter Sensitivity Indices," Ph.D. Thesis, Case Western Reserve Univ., Cleveland, Ohio, 1974.