Application of a system with distributed architecture for information acquisition and processing in tasks of active–adaptive voltage control in distribution electric grids


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

An active–adaptive control system for power grids with distributed architecture of data acquisition and processing is considered. The advantages of the proposed control principle are compared with commonly used methods. A domestic apparatus—a programmable recording bay controller (PRBC)—is described. This hardware was designed to measure the basic electrical parameters and create distributed systems for data acquisition and processing. The procedure is considered of supervisory control and data acquisition (SCADA) by the SONATA system based on a multicore distributed architecture having high reliability and supporting a rigid real-time mode. A full-function full-scale model of active–adaptive voltage control system (AAVC) was set up using proposed software and hardware. The AAVC makes it possible to use the results of calculating–measuring procedures to select a corresponding on-load tap-changer (OLTC) on the actual voltage levels in the nodes of distribution grid. This approach to centralized voltage control in distribution grids makes it possible to ensure the required level of voltage in the greatest possible number of power consumers owing to prediction of voltage change. The effect of emergencies (random failure of control equipment) during the operation of an active–adaptive voltage control system is analyzed. A qualitative evaluation of the effect of faults on regulation quality and choice of OLTC connection is carried out. It is shown that, for undisturbed operation of an active–adaptive voltage control system, additional diagnostic tools, backup, and data loss compensation are needed.

Об авторах

S. Aleshin

Technical Automation Department; Department of Power Electrical Systems

Автор, ответственный за переписку.
Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, pr. Akademika Semenova 9, Chernogolovka, Moscow oblast, 142432; ul. Krasnokazarmennaya 17, Moscow, 111250

A. Vanin

Department of Power Electrical Systems

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, ul. Krasnokazarmennaya 17, Moscow, 111250

R. Nasyrov

Department of Power Electrical Systems

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, ul. Krasnokazarmennaya 17, Moscow, 111250

D. Novikov

Promising Projects Department

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, pr. Akademika Semenova 9, Chernogolovka, Moscow oblast, 142432

V. Tul’skii

Department of Power Electrical Systems

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, ul. Krasnokazarmennaya 17, Moscow, 111250

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».