Design principles of a transformer substation using a thyristor-controlled reactor

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The study aims to ensure the maintenance of nominal voltage levels in power supply systems with high efficiency under conditions of input voltage instability or load current fluctuations. The research focuses on a transformer substation that incorporates a proposed thyristor-controlled reactor. The MATLAB software was employed to develop a simulation model of the analysed transformer substation, to investigate its performance, and to evaluate continuous voltage regulation. Advanced design principles, control algorithms, and operational methods for the transformer substation were developed based on the proposed thyristor-controlled reactor. The study demonstrates that the device should be connected in series on the high-voltage side of the substation, between the circuit breaker and the primary winding of the power transformer. Numerical experiments confirm the feasibility of implementing the proposed device, along with its control algorithms and operational methods, in transformer substations where power supply systems encounter difficulties in maintaining stable voltage levels with high efficiency. The external, regulating and stabilising characteristics illustrate the performance of existing power supply systems prior to and following modernisation, particularly under overdeviations and overvoltages resulting from external or internal electrical parameter variations. The proposed device can be used in transformer substations for power supply systems with voltages of 35/(10–6) kV and (10–6)/0.4 kV, characterised by overdeviations, fluctuations and overvoltages. Consequently, the optimal application domain for the device is power supply systems requiring multistage, narrow-range voltage regulation with high efficiency.

About the authors

B. D. Tabarov

Komsomolsk-na-Amure State University

Email: behruz.tabarov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5878-3755

References

  1. Фетисов Л.В., Роженцова Н.В., Булатов О.А. Повышение качества электрической энергии в сетях низкого напряжения // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2018. Т. 20. № 11-12. С. 99–106. https://doi.org/10.30724/1998-9903-2018-20-11-12-99-106. EDN: YXRTWH.
  2. Lumbreras D., Gálvez E., Collado A., Zaragoza J. Trends in power quality, harmonic mitigation and standards for light and heavy industries: a review // Energies. 2020. Vol. 13. Iss. 21. Р. 5792. https://doi.org/10.3390/en13215792.
  3. Дурусалиев М.Д., Бахышев И.М., Валькевич Н.И., Валькевич А.Н. Опыт эксплуатации шунтирующих реакторов 500 кВ в Кыргызской Республике // Энергетик. 2009. № 10. С. 18–20.
  4. Al-Saedi W., Lachowicz S.W., Habibi D., Bass O. Power quality enhancement in autonomous microgrid operation using particle swarm optimization // International Journal of Electrical Power and Energy Systems. 2012. Vol. 42. Iss. 1. Р. 139–149. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2012.04.007.
  5. Montoya F.G., Banos R., Gil C., Espin A., Alcayde A., Gоmez J. Minimization of voltage deviation and power losses in power networks using Pareto optimization methods // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2010. Vol. 23. Iss. 5. Р. 695–703. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2010.01.011.
  6. Наумов А.А. Обеспечение требуемого качества электрической энергии // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2020. Т. 22. № 1. С. 85–92. https://doi.org/10.30724/1998-9903-2020-22-1-85-92. EDN: MTRTJG.
  7. Popescu M, Bitoleanu A, Linca M. Improving power quality by a four-wire shunt active power filter: a case study // Energies. 2021. Vol. 14. Iss. 7. Р. 1051. https://doi.org/10.3390/en14071951.
  8. Исмоилов С.Т. Распределенное регулирование режима напряжения электрической сети // Политехнический Вестник. Серия: Техника и общество. 2014. Т. 25. № 1. С. 59–63.
  9. Смирнов С.С., Осак А.Б. Управляемый подмагничиванием трансформатор как эффективное средство регулирования напряжения в сети // Вестник ИрГТУ. 2016. № 6. С. 146–155. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2016-6-146-155.
  10. Fishov A.G., Klavsuts D.A., Klavsuts I.L. Multi-agent regulation of voltage in Smart Grid system with the use of distributed generation and customers // Applied Mechanics and Materials. 2014. Vol. 698. Р. 761–767. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.698.761.
  11. Vinogradov A., Vinogradova A., Golikov I., Bolshev V. Adaptive automatic voltage regulation in rural 0.38 kV electrical networks // International Journal of Emerging Electric Power Systems. 2019. Vol. 20. Iss. 3. Р. 2018–0269. https://doi.org/10.1515/ijeeps2018-0269.
  12. Chernyshov M., Dovgun V., Temerbaev S., Shakurova Z. Hybrid power quality conditioner for three-phase four-wire power systems // E3S Web of Conferences. 2020. Vol. 178. Р. 01009. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202017801009.
  13. Klavsuts D.A., Klavsuts I.L., Levinzon S.V. New method for regulating voltage an AC current // 46th International Universities’ Power Engineering Conference (Soest, 5–8 September 2011). Soest: VDE, 2011. Р. 3–5.
  14. Xiao Hongxia, Zhu Chunfeng, Liu Fahui. Research of power quality management technology according to distribution network involving electric arc furnace // 4th International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics. 2012. https://doi.org/10.1109/IHMSC.2012.8.
  15. Макашева С.И. Качество электрической энергии: мониторинг, прогноз, управление: монография. Хабаровск: ДВГУПС, 2020. 114 с.
  16. Patent no. 7816894, United States of America, B2. Method and apparatus for regulating voltage / L.Z. Feigin, S.V. Levinson, D.A. Klavsuts. Publ. 19.10.2010.
  17. Ma Jian, Jun Zhang, Xiao Luxin, Chen Kexu, Wu Jianhua. Classification of power quality disturbances via deep learning // IETE. Technical Review. 2017. Vol. 34. Iss. 4. Р. 408–415. https://doi.org/10.1080/02564602.2016.1196620.
  18. Климаш В.С., Константинов А.М. Устройство для повышения качества напряжения и энергетических показателей трансформаторных подстанций // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2019. Вып. 9. С. 570–581. EDN: LTKRSG.
  19. Пат. № 2829330, Российская Федерация, С1, H02M, 5/25. Реакторно-тиристорное пускорегулирующее устройство на высокой стороне трансформаторной подстанции / патентообладатель Б.Д. Табаров. Заявл. 24.05.2024; опубл. 30.10.2024.
  20. Табаров Б.Д., Соловьев В.А., Сериков А.В. Исследование возможности стабилизации напряжения питания промышленных потребителей при изменениях параметров нагрузки // Известия вузов. Электромеханика. 2024. Т. 67. № 1. С. 115–123. https://doi.org/10.17213/0136-3360-2024-1-115-123.
  21. Пат. № 2834452, Российская Федерация, С1. Способ управления реакторно-тиристорным пускорегулирующим устройством силового трансформатора / патентообладатель Б.Д. Табаров. Заявл. 19.07.2024; опубл. 11.02.2025.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».