VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Ústav elektroenergetiky
Ing. Lukáš Potáček
MĚŘICÍ SYSTÉM PRO REGISTRACI ATMOSFÉRICKÝCH A SPÍNACÍCH PŘEPĚTÍ V ENERGETICKÉ SÍTI Measuring System for Registration of Atmospheric and Switch Overvoltages in Electrical Power Network Zkrácená verze Ph.D. Thesis
Obor: Školitel: Oponenti: Datum obhajoby:
Silnoproudá elektrotechnika a elektroenergetika doc. Ing. Petr Baxant, Ph.D. prof. Ing. Iraida Kolcunová, Ph.D. doc. Ing. Stanislav Mišák, Ph.D. 20. 11. 2009
KLÍČOVÁ SLOVA Atmosférická přepětí, spínací přepětí, CR dělič, frekvenční charakteristiky, klasifikace, měřicí přístroje.
KEY WORDS Overvoltage, CR divider, frequency response characteristics, classification, measuring instruments, neural networks. MÍSTO ULOŽENÍ PRÁCE Vědecké oddělení FEKT VUT v Brně, Údolní 53, 602 00 Brno.
© Lukáš Potáček 2009 ISBN 978-80-214-4016-6 ISSN 1213-4198
OBSAH 1 ÚVOD ......................................................................................................................5 2 DOSAVADNÍ VÝVOJ ............................................................................................5 3 CÍLE DISERTACE ..................................................................................................6 4 TYPY PŘEPĚTÍ V ENERGETICKÉ SÍTI..............................................................7 5 FREKVENČNÍ CHARAKTERISTIKY CR DĚLIČŮ............................................8 5.1 Měření impulsní a přechodové odezvy CR děliče ...........................................8 5.2 Matematický model CR děliče...................................................................... 11 6 KLASIFIKACE ZAZNAMENANÝCH UDÁLOSTÍ.......................................... 17 6.1 Předzpracování dat ........................................................................................ 17 6.2 Aplikace neuronové sítě ................................................................................ 20 6.3 Učení neuronové sítě ..................................................................................... 21 7 ZÁVĚR.................................................................................................................. 22 7.1 7.2 7.3 7.4 7.5
Typy přechodných jevů ................................................................................. 22 Měření frekvenčních charakteristik............................................................... 22 Návrh hardwaru............................................................................................. 23 Klasifikace událostí v síti .............................................................................. 23 Celkové zhodnocení ...................................................................................... 24
8 LITERATURA ...................................................................................................... 25
1 ÚVOD Tato disertační práce je zaměřena na specifickou oblast energetiky týkající se detekce jednorázových a rychlých jevů souvisejících s atmosférickým přepětím. Cílem je vytvořit teoretické podklady pro vývoj měřicího systému, který by byl schopen zaznamenat a vyhodnotit časový průběh rychlých jednorázových jevů v energetické síti vyvolaných především atmosférickými ději nebo spínacím přepětím. Práce je realizována v rámci Sekce měřicích přístrojů a měření v elektrizační soustavě v EGÚ Brno, a. s.
2 DOSAVADNÍ VÝVOJ Základním požadavkem pro měření rychlých přechodných jevů na hladině vn a vvn je zajištění kvalitního snímače napětí, protože na těchto hladinách není možné měřit napětí přímo. Parametry tohoto snímače určují, zda je možné měřit rychlé přechodné jevy a s jakým frekvenčním omezením. Pro měření spínacích či atmosférických přepětí je třeba přenést kmitočty v řádu minimálně několika stovek kHz. V praxi jsou používány odporové děliče napětí, které by měly teoreticky přenést stejnosměrnou složku napětí i libovolné střídavé kmitočty. Parazitní kapacity rezistorů v odporovém děliči však často způsobují značné omezení frekvenčních charakteristik. V minulosti byl problém zejména s různými frekvenčními charakteristikami sériově vyráběných děličů, protože i nepatrná změna parazitních prvků způsobovala velké změny ve frekvenčních charakteristikách. Proto byl v minulosti v Energetickém ústavu v Brně vyvinut kapacitně odporový dělič (CR). Kondenzátory připojené paralelně k rezistorům posunou mezní kmitočet děliče do řádu několika stovek kHz. Děliče určené pro hladinu vvn jsou v současné době na trhu vzácností, a proto byl v roce 2005 v EGÚ Brno, a. s. vyvíjen CR dělič pro hladinu vvn 110 kV vycházející z osvědčených konstrukcí starších CR děličů. Klíčovým prvkem pro řešení přístroje specializovaného pro záznam rychlých jevů je volba procesoru a ostatních polovodičových prvků. V posledních letech je možné pozorovat trend spojování vlastností jednočipových mikrokontrolérů (MCU) a signálových procesorů (DSP). Výsledkem jsou digitální signálové kontroléry (DSC) s integrovanými periferiemi, jako jsou paměť programu, paměť dat, A/D převodníky, PWM moduly, sériové porty. Procesory DSC disponují výkonným jádrem dříve vyhrazeným pouze signálovým procesorům a mají vyvedenou adresovou, řídicí a datovou sběrnici, což umožňuje připojení dalších periferií, zejména pamětí FLASH či RAM. V minulosti byly měřicí přístroje osazovány nejčastěji sériovým portem RS-232. Sériový port RS-232 dnes již v moderní výpočetní technice většinou 5
chybí a je nahrazován modernějším komunikačním rozhraním USB. Port RS-232 je však osvědčený průmyslový standard, který je stále v měřicí technice hojně využívaný. K výhodám RS-232 patří jeho jednoduchost a možnost snadné implementace v zařízeních řízených mikrokontrolérem či signálovým procesorem. Dnes se jeho největším kladem stává dostupnost převodníků RS-232 na mnoho dalších v praxi běžně využívaných komunikačních rozhraní (USB, RS-422, RS-485, proudová smyčka, Wi-Fi, Ethernet, Bluetooth, aj.) Ve spojení s převodníky je dnes RS-232 velmi univerzálním rozhraním. Paměť měřicích přístrojů dnes může díky moderním paměťovým FLASH čipům dosahovat vysokých kapacit a může obsahovat záznamy časových průběhů mnoha stovek jevů. Často jsou tyto záznamy inicializovány například rušením vnějším elektromagnetickým polem nebo špatným nastavením podmínek pro záznam jevu. Praktickým problémem pak bývá vyhodnocení takovýchto záznamů a rozlišení závažných událostí od běžných průběhů v síti. V tuto chvíli není na trhu přístroj, který by umožnil takovouto automatickou klasifikaci zaznamenaných událostí.
3 CÍLE DISERTACE V oblasti měřicí techniky pro záznam rychlých přechodných dějů v energetické síti je stále prostor pro aplikaci nových prvků. Nyní je aktuálním problémem vyřešit záznam rychlých jevů na hladině vvn. Komplikace jsou způsobeny zejména používanými měniči napětí, které nemají vyhovující frekvenční charakteristiky. Je třeba najít měnič napětí, který přenese bez zkreslení signály o kmitočtech stovek kHz. V EGÚ Brno, a. s. byl pro tyto účely vyvinut CR dělič pro hladinu vvn 110 kV. Prvním z cílů této disertace je zjistit chování tohoto CR děliče ve frekvenční oblasti. Dalším cílem práce je vybrat vhodný hardware pro záznamník rychlých jevů. Tento úkol je částečně závislý na znalosti frekvenčních charakteristik CR děliče, protože hardwarové požadavky jsou do značné míry dány právě frekvenčními vlastnostmi vstupní části měřicího řetězce. Posledním úkolem je navržení postupů na bázi umělé inteligence sloužících ke klasifikaci zaznamenaných časových průběhů.
6
4 TYPY PŘEPĚTÍ V ENERGETICKÉ SÍTI V reálné elektrické síti neexistují změny napětí nebo proudu, při kterých by jeden ustálený stav přešel skokem do nového ustáleného stavu. Mezi dvěma ustálenými stavy probíhá vždy přechodný jev, který převádí původní stav systému do nového stavu. Jedním z důsledků přechodných jevů v elektrických sítích je vznik přepětí. Dělení přepětí podle ČSN EN 60071-1:2006 [4] je založeno na rozlišení časových a frekvenčních parametrů napětí nebo přepětí v elektrorozvodné síti. Toto dělení tedy nepřihlíží k příčině vzniku přepětí, soustředí se pouze na fyzikální parametry. Rozdělení přepětí podle časových a frekvenčních parametrů je ideální pro stanovení parametrů měřicích systémů, norma [4] byla směrodatná i při přípravě teoretických podkladů pro vývoj měřicího přístroje pro záznam přepětí v sítích vn a vvn. Podle normy [4] se přepětí v ES dělí na dvě základní kategorie: • přepětí s nízkým kmitočtem; • přechodné přepětí. Podrobné rozdělení tvarů napětí nebo přepětí podle normy ČSN EN 60071-1 je znázorněno na obr. 1. Přepětí s nízkým kmitočtem Třída Trvalé
Dočasné
Přechodné přepětí S pomalým čelem
S rychlým čelem
S velmi rychlým čelem
20 µs < Tp ≤ 5 ms
0,1µs < T1 ≤ 20 µs
Tf ≤ 100ns
T2 ≤ 20 ms
T2 ≤ 300 µs
0,3 MHz < f1<100 MHz 30 kHz < f2 < 300 kHz
Tvary napětí nebo přepětí
Rozsah tvarů napětí nebo přepětí
f = 50 Hz (60 Hz) T1 ≥ 3600 s
10 Hz < f < 500 Hz 0,02 s ≤ Tt≤3600 s
Normalizované tvary napětí f = 50 Hz (60 Hz)
48Hz ≤ f ≤ 62 Hz Tt = 60 s
Tp = 250 µs T2 = 2500 µs
T1 = 1,2 µs T2 = 50 µs
Obr. 1 Rozdělení přepětí podle normy ČSN EN 60071-1:2006 [4]
7
5 FREKVENČNÍ CHARAKTERISTIKY CR DĚLIČŮ Znalost průběhu frekvenčních charakteristik napěťového měniče je vstupní informací pro měření rychlých jevů v energetické síti, na jejímž základě je možné stanovit vzorkovací frekvenci na vstupu měřicího přístroje. Dle průběhu frekvenčních charakteristik napěťového měniče je taktéž možné částečně korigovat signál zkreslený průchodem děličem. Frekvenční charakteristiky CR děličů byly v rámci této práce měřeny několika metodami a na několika CR děličích dvou různých konstrukcí. Všechny tyto metody dávají velmi podobné výsledky a odpovídají počítačovým simulacím v programu PSpice. Nejlepší výsledky identifikace frekvenčních charakteristik z hlediska opakovatelnosti a rychlosti měření má metoda založená na analýze impulsní nebo skokové odezvy CR děliče.
5.1 MĚŘENÍ IMPULSNÍ A PŘECHODOVÉ ODEZVY CR DĚLIČE Měření impulsní nebo přechodové odezvy CR děliče klade nároky na některé prvky v elektrickém obvodu. Úspěšné změření charakteristik je podmíněno vytvořením kvalitní hrany na vstupu CR děliče. To je možné pouze při použití napěťového zdroje s malým vnitřním odporem a velmi rychlého spínacího prvku. Je třeba také rychlý vstupní i výstupní signál zaznamenat, aby bylo možné výpočtem stanovit charakteristiky systému. Při praktických pokusech byl jako zdroj napětí použit nabitý keramický kondenzátor, jádrem spínacího obvodu byl tranzistor typu MOSFET (IRFBG30), který je schopen natolik rychlého sepnutí, že zajistí dostatečně ostré hrany na vstupu identifikovaného systému. Na obr. 2 je znázorněna přechodová odezva CR děliče. Dělicí poměr CR děliče je 1:1000. Z tohoto důvodu je výstupní napětí pro názornost v obr. 2 stokrát zesíleno. Na první pohled jsou zde zřejmé zákmity na vstupním i výstupním průběhu napětí na CR děliči. Frekvence těchto kmitů je způsobena rezonancí na kmitočtu 2,3 MHz. Pro přesnější analýzu frekvenčních charakteristik je však třeba použít speciální matematický postup. Zaznamenaný průběh vstupního signálu i odezvu na výstupu zkoumaného systému je možné převést z časové do frekvenční oblasti například algoritmem FFT a vypočítat útlum či zesílení jednotlivých harmonických po průchodu identifikovaným systémem. Tato metoda je použitelná pro identifikaci přechodové i impulsní charakteristiky. Podmínkou kvalitně změřených frekvenčních charakteristik je obsah dostatečně silných vyšších harmonických ve spektru signálu na vstupu CR děliče.
8
1200
1000
800
Napětí [V]
600
400
200
0 0,00E+00
1,00E-06
2,00E-06
3,00E-06
4,00E-06
5,00E-06
6,00E-06
-200 Vstup 100 * Výstup -400
-600 čas [s]
Obr. 2 Zvětšený přechodný děj při měření impulsní odezvy CR děliče v. č. 10
Před transformací je nutné na analyzovaný signál aplikovat vhodné okno, zejména při vyhodnocení přechodové charakteristiky. Pro přesné zjištění velikosti harmonických v časovém průběhu je vhodné například Hammingovo okno, které je definováno vztahem (1). 2π n s(n ) = 0,53836 − 0,46164 ⋅ cos pro n = 0, 1, 2, ..., N − 1 N s(n ) = 0 pro ostatní n
(1)
kde n je příslušný vzorek navzorkovaného signálu a N je poslední vzorek této posloupnosti. Okno je nutné aplikovat stejně na vstupní i výstupní signál. Použití Hammingova okna způsobí potlačení vlivu vzorků na okrajích vyhodnocovaného datového pole.
9
Po aplikaci Hammingova okna se provede se vstupním i výstupním průběhem Fourierova transformace. Je možno použít obecnější algoritmus DFT, který je matematicky i časově náročný, nebo rychlejší algoritmus FFT, kde délka vstupních dat N musí být mocninou 2. S (ω ) = F [s (t )]
(2)
Následuje výpočet přenosu pro všechny frekvence ve spektru. Amplitudové frekvenční spektrum je po provedení Fourierovy transformace symetrické, má tedy smysl počítat přenos jen pro polovinu koeficientů n. Jednotlivé koeficienty jsou komplexní čísla v algebraickém tvaru a proto je třeba vypočítat jejich moduly Yn pro výstup a Un pro vstup.
Yn = Un =
2 y 2REn + y 2IM n N 2 u 2REn + u 2IM n N
[V ] ,
(3)
[V ] ,
(4)
kde yREn a yIMn jsou reálné a imaginární části n-té harmonické na výstupu děliče, uREn a uIMn jsou reálné a imaginární části n-té harmonické na vstupu děliče. Pro každý harmonický kmitočet se provede výpočet přenosu podle vztahu (5):
K n = 20 ⋅ log⋅
Yn Un
pro n = 0, 1, 2, ...,
N −1 2
[dB]
(5)
Frekvenční osa odpovídající posloupnosti Kn je dána vztahem (6): Fn =
n ⋅ fs N −1
pro n = 0, 1, 2, ...,
N −1 2
[ Hz ] ,
(6)
kde fs je vzorkovací frekvence snímaného signálu. Vynesením hodnot Kn = f(Fn) do grafu získáme amplitudovou frekvenční charakteristiku CR děliče. Pokud je třeba získat fázovou charakteristiku CR děliče na základě zaznamenané impulsní nebo přechodové odezvy, je možné vyčíslit fázi vstupního a výstupního signálu podle vztahů (8) a (7). Výpočet fázového přenosu je pak definován vztahem (9).
ϕ Yn = arccos
10
y RE Yn
n
[rad ]
(7)
ϕ Un = arccos
u RE
Un
ϕ N = ϕ Y − ϕU N
n
N
[rad ]
(8)
[rad ]
(9)
Vynesením hodnot φN = f(Fn) do grafu získáme fázovou frekvenční charakteristiku CR děliče.
5.2
MATEMATICKÝ MODEL CR DĚLIČE
Protože je známa kompletní vnitřní struktura zkoumaného CR děliče, je možné pokusit se sestrojit model tohoto systému v některém ze simulačních programů. K tomuto účelu byla použita studentská verze programu PSpice, která má sice některá omezení zejména co se týče množství použitých součástek, ale pro vytvoření zjednodušeného modelu CR děliče plně postačuje. CR dělič se skládá z velkého množství paralelních dvojic rezistorů a kondenzátorů. Tyto prvky byly pro zjednodušení v horní části CR děliče v modelu sloučeny. Do modelu byly doplněny také zbývající parazitní prvky kondenzátorů a rezistorů v CR děliči. Výsledný model je zobrazen na obr. 3. Simulovaná frekvenční charakteristika matematického modelu CR děliče je pak znázorněna na obr. 4. Vytváření matematického modelu, byť zjednodušeného, má tu výhodu, že je možné při dolaďování parazitních prvků pochopit fungování vnitřní struktury modelovaného systému. V případě modelovaného CR děliče je tak nyní možné konstatovat, že se na frekvenci přibližně 800 kHz začíná projevovat sériová rezonance kondenzátorů ve spodní části děliče ve spojení s jejich sériovou parazitní indukčností. Tato sériová rezonance má vrchol na kmitočtu přibližně 2,9 MHz, ovšem jakost tohoto rezonančního obvodu je poměrně nízká, proto se s přibývajícím kmitočtem stává dominantní silná rezonance s rezonančním kmitočtem přibližně 2,3 MHz. Ačkoliv se podle průběhu frekvenční charakteristiky může zdát, že je na kmitočtu 2,3 MHz paralelní rezonance, ve skutečnosti se jedná o sériovou rezonanci, ovšem probíhající v horní části děliče opět mezi kondenzátory a jejich parazitními indukčnostmi (v modelu jsou tyto prvky sloučené), čímž dojde ve výsledku k zesílení v přenosu na příslušné frekvenci. Parazitní sériová indukčnost rezistorů se prakticky v modelu nijak neprojevila díky velkým hodnotám odporů, které rezonanci silně tlumí. Taktéž paralelní parazitní kapacity rezistorů jsou díky dominantním paralelním kondenzátorům zapojeným v RC děliči pro přenos celého systému nepodstatné. Sériový odpor kondenzátorů má vliv na jakost nechtěných sériových i paralelních rezonančních
11
obvodů. Paralelní vodivost kondenzátorů se při běžných hodnotách v modelu nijak výrazně na výsledné frekvenční charakteristice neprojevila.
Obr. 3 Matematický model reálného CR děliče č. 14 v programu PSpice
12
Obr. 4 Amplitudová charakteristika modelu CR děliče v. č. 10
13
Přenos děliče [dB]
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
1
10
100
10 000
frekvence [Hz]
1 000
100 000
1 000 000
Tyto změřené a simulované výsledky byly použity při dalším vývoji, kde se následně podařilo minimalizovat rezonanci ve spodní části CR děliče. Nové CR děliče tak disponují frekvenčními charakteristikami z obr. 5. Amplitudová frekvenční charakteristika CR děliče -20
M odul [dB]
-30
-40
-50
-60 -70
-80 1 10
2
10
3
4
10
10
5
10
6
10
f [Hz]
Fázová frekvenční charakteristika CR děliče 3
Fáze [rad]
2 1 0 -1 -2 -3 1
10
2
10
3
4
10
10
5
10
6
10
f [Hz]
Obr. 5 Frekvenční charakteristiky CR děliče v. č. 14 Z fázové charakteristiky měřeného CR děliče vyplývá, že při kmitočtu kolem 100 kHz již dochází k malému posunu fáze, v blízkosti rezonance jsou vstupní a výstupní průběhy napětí na CR děliči téměř v protifázi. Využitelné frekvenční pásmo je u všech měřených CR děličů vymezeno rozsahem frekvencí 0 Hz až 800 kHz. U nových typů CR děličů ovšem amplitudová charakteristika protíná osu + 3 dB. Takovýto průběh frekvenční charakteristiky je vhodnější pro nasazení antialiasingového filtru.
14
Protože maximální frekvence, kterou má smysl s měřenými CR děliči měřit (mezní frekvence), dosahuje hodnoty 800 kHz, vhodný vzorkovací kmitočet případného měřicího přístroje pro jeden měřicí kanál je tedy minimálně dvojnásobný, tedy více než 1,6 MHz. V programu Matlab byly provedeny simulace průchodu časových průběhů typických představitelů přepětí (obr. 1) přes CR dělič. Při simulacích byl použit vzorkovací kmitočet 2 MHz. V simulacích byl aplikován na výstupní signál z CR děliče v. č. 14 filtr typu dolní propust 5. řádu s mezním kmitočtem 1MHz. Filtr slouží jako omezovač přenášeného frekvenčního pásma s ohledem na rezonanci CR děliče na frekvenci 2,3 MHz. Použití filtru se na přeneseném signálu u pomalejších impulsů příliš neprojevilo, význam má ve frekvenční oblasti 200 kHz až 500 kHz. Výsledné frekvenční pásmo použitelné pro měření i po aplikaci filtru zůstává v intervalu 0 Hz až cca 800 kHz při překročení hranic ±3 dB. Výsledná amplitudová frekvenční charakteristika CR děliče bez filtru i s filtrem je na obr. 6. V praxi je nutné použít filtr typu dolní propust 5. řádu osazený na desce plošného spoje před A/D převodníkem měřicího přístroje. Filtr poslouží jako omezovač rezonance ve frekvenční charakteristice CR děliče a zároveň i jako prevence aliasingu. Příklad simulovaného zkreslení časového průběhu přepětí s rychlým čelem 0,1µs/10µs při průchodu CR děličem je na obr. 7. Na základě výsledků simulací lze říci, že testovaný CR dělič je vyhovující pro měření všech přepětí s nízkým kmitočtem a to jak trvalých, tak dočasných. Tyto typy přepětí obsahují pouze nízké frekvence, které dle frekvenčních charakteristik nemohou být významněji zkresleny. V případě přechodného přepětí je situace poněkud složitější. CR dělič spolehlivě přenese všechna přechodná přepětí s pomalým čelem. Pro přenos přechodných přepětí s rychlým čelem je CR dělič vyhovující, pokud není náběžná hrana kratší než 500 ns. V těchto nepříznivých případech není možné vzhledem k vzorkovacímu kmitočtu ani odebrat vzorky z náběžné hrany přepěťového jevu. Následný časový průběh je již zaznamenán včetně podrobností. V těchto případech je tedy CR dělič použitelný s určitou nepřesností. Přechodná napětí s velmi rychlým čelem jsou při použití měřeného CR děliče detekovatelná, přesný tvar časového průběhu bude vždy do určité míry zkreslen. Na základě analýzy zkreslení signálů průchodem CR děliče lze konstatovat, že vzhledem k průběhu frekvenční charakteristiky a charakteru měřených přechodných jevů v energetické síti není třeba aplikovat v měřicím přístroji korekci změřených průběhů. Vzhledem ke znalosti frekvenčních charakteristik CR děliče je ovšem dodatečné provedení rekonstrukce signálu pro zpřesnění naměřených časových průběhů možné.
15
0
-10
-20
-30
Modul [-]
-40
-50
-60
-70
Charakteristika CR děliče Charakteristika filtru DP, fM = 1 MHz Výsledná frekvenční charakteristika Hranice ±3 dB
-80
-90
-100 2 10
3
4
10
5
10 frekvence[Hz]
6
10
10
Obr. 6 Amplitudové frekvenční charakteristiky CR děliče v. č. 14, filtru typu DP a výsledná amplitudová charakteristika celého měřicího řetězce 1
Napeti [V]
0.8
Vstupní signál Výstup CR děliče Výstup CR děliče po aplikaci filtru DP
0.6 0.4 0.2 0 2.04
2.05
2.06
2.07
2.08
2.09
cas [s]
-3
x 10
25
Modulu[V]
20 15 10 5 0 0
200
400
600
800
1000
1200
1400
800
1000
1200
1400
Harmonicka [-] 4
Faze [rad]
2 0 -2 -4 0
200
400
600 Harmonicka [-]
Obr. 7 Přenos přechodného přepětí s rychlým čelem 0,1µs/10µs CR děličem 16
6 KLASIFIKACE ZAZNAMENANÝCH UDÁLOSTÍ Pro rozpoznání známých časových průběhů v konkrétním měřeném místě je možné použít metod umělé inteligence, nabízí se například využití neuronových sítí. Před realizací takovéto klasifikace je třeba si uvědomit, že proces učení neuronové sítě i vyhodnocení neznámého průběhu pomocí ní je výpočetně a tedy i časově velmi náročný. Z tohoto důvodu je zřejmě výhodnější provádět takovou klasifikaci až ve vyšším softwaru po stažení naměřených dat z měřicího přístroje. Zde se nabízí vytvoření aplikace pro rozpoznání podobných průběhů v seznamu zaznamenaných událostí. Realizace klasifikace pomocí neuronových sítí je v omezené míře možná i ve firmwaru měřicího přístroje postaveném na DSP či DSC, ovšem není možné zaručit současné měření i klasifikaci ve firmwaru díky omezeným systémovým zdrojům a při výskytu události během klasifikace by nedošlo k záznamu do paměti. Při použití měřicí karty s vlastním procesorem v počítači IPC je možné proces měření a klasifikace provádět paralelně. Aby byl proces klasifikace časově co nejméně náročný a pokud možno i vysoce spolehlivý, je nutné před vlastní klasifikací provést předzpracování analyzovaných dat. Cílem předzpracování změřených časových průběhů je omezit množství dat vstupujících do procesu klasifikace. Proces předzpracování dat pro klasifikaci je obsažen v blokovém schématu na obr. 9. 6.1 PŘEDZPRACOVÁNÍ DAT V praxi je používána jako primární metoda předzpracování analyzovaného signálu Fourierova transformace. Při použití algoritmu FFT pro předzpracování dat v měřicím přístroji zaznamenávajícím rychlé jevy v síti vn a vvn je problém, že získané časové průběhy událostí nejsou periodické. Aby bylo možné provést algoritmus FFT, je třeba vstupní data nejprve upravit pomocí vhodného okna. Pro praktické použití je vhodné například již zmíněné Hammingovo okno. Vstupní data do Fourierovy transformace jsou komplexní čísla s nulovými imaginárními hodnotami a reálnými hodnotami, které odpovídají odebraným vzorkům signálu v časové oblasti. Výstupní data jsou komplexní čísla reprezentující jednotlivé harmonické kmitočty s obvykle nenulovou reálnou i imaginární částí. Z jednotlivých komplexních koeficientů je možno snadno vypočítat velikost modulu a fáze harmonických složek. Po provedené transformaci je třeba vybrat parametry, které budou použity jako vstupní pro proces klasifikace a omezit tak počet vstupních dat. První zjednodušení vyplývá z vlastností Fourierovy transformace. Získané spektrum signálu je symetrické a na další zpracování lze tedy použít pouze polovinu získané číselné řady. Tím dojde k redukci délky výstupních dat na 17
polovinu. Na druhou stranu jsou výstupní data oproti vstupním komplexní a vyžadují tedy dvojnásobek paměti než reálná čísla. Aby došlo k požadované redukci dat, bude pro další zpracování použit pouze modul komplexních čísel. Dalším zjednodušením vstupních dat pro klasifikaci je omezit počet vyhodnocovaných modulů harmonických složek. Počet vyhodnocovaných harmonických je třeba stanovit experimentálně a může se lišit podle typu časových průběhů zaznamenávaných v daném místě elektrizační soustavy. Dle výpočtů spekter typických rychlých přechodných přepětí v Matlabu by na vyhodnocení událostí mělo stačit prvních 30 amplitud harmonických pro rozpoznání typu hrany a základního tvaru impulsu. Důkazem toho je obr. 8, kde je znázorněno amplitudové spektrum vzorových přechodných přepětí z obr. 1. Je zřejmé, že významné harmonické složky končí přibližně na 30. harmonické.
2500
2000
Modul [-]
1500
1000
500
0 0
10
20
30
40
50 60 Harmonicka [-]
70
80
90
100
Obr. 8 Detail začátku amplitudového spektra simulovaných rychlých přechodných přepětí s pomalým, rychlým a velmi rychlým čelem Poslední a nejnáročnější částí procesu vyhodnocení zaznamenaných časových průběhů je rozpoznání a klasifikace známých časových průběhů na základě předzpracovaných dat. K tomuto účelu je možné využít moderních postupů umělé inteligence, v rámci této práce byla testována klasifikace pomocí neuronových sítí.
18
Obr. 9 Blokové funkční schéma záznamu a klasifikace atmosférických a spínacích přepětí v měřicím přístroji 19
6.2 APLIKACE NEURONOVÉ SÍTĚ Pro vyhodnocení časových průběhů byla zvolena klasická dopředná neuronová síť. Neurony v síti mají přenosovou funkci (10): N Y = F ∑ (wi xi ) − Θ , i =1
(10)
kde Y je hodnota na výstupu neuronové sítě, wi je váha na i-tém vstupu neuronu, xi je hodnota na i-tém vstupu neuronu, Θ je práh neuronu a F je přenosová funkce neuronu. Jako přenosová funkce byla při praktických pokusech použita funkce hyperbolické tangenty. Pro účely klasifikace časového průběhu je třeba vytvořit neuronovou síť, která má počet vstupů identický s počtem vyhodnocovaných harmonických. Počet výstupů neuronové sítě je závislý na počtu vyhodnocovaných tříd událostí, resp. každý výstup sítě reaguje pouze na jeden známý časový průběh. Při klasifikaci průběhů byla používána třívrstvá dopředná síť, ve které nebyly žádné vazby mezi neurony ve stejné vrstvě, výstup z každého neuronu je přiváděn na vstup všech neuronů ve vrstvě následující. Topologie popsané sítě je na obr. 10.
y1
y2
y3
yk
výstupní vrstva
skrytá vrstva
vstupní vrstva
u1
u2
u3
um
Obr. 10 Topologie neuronové sítě použitá pro klasifikaci časových průběhů
20
6.3 UČENÍ NEURONOVÉ SÍTĚ Důležitou částí klasifikace pomocí neuronových sítí je učení sítě pomocí vzorů. Učení neuronové sítě je matematický proces, při kterém jsou nastavovány vektory vah na vstupech jednotlivých neuronů takovým způsobem, aby byl při příslušném vstupním vektoru u na výstupu sítě požadovaný výstupní vektor y. K tomu se používají algoritmy založené na zpětném šíření chyby [22]. V praxi se používají pro učení sítě nejčastěji algoritmy back-propagation nebo rychleji konvergující metoda Levenberg-Marquardt. Je zřejmé, že klíčem ke správnému nastavení vah je vytvoření vhodné trénovací množiny dat, tedy vektorů u a y. V případě klasifikace časových průběhů pomocí neuronových sítí jsou na vstup sítě přiváděny hodnoty modulů jednotlivých harmonických a na výstup je přikládán pro každý vektor vstupu odpovídající vektor výstupu. Vstupní a výstupní vektory tvoří sloupce vstupních a výstupních matic. Pro učení byl použit rychlejší algoritmus Levenberg-Marquardt. S rostoucím počtem neuronů v síti se zvyšuje vnitřní složitost neuronové sítě a úměrně s ní i výpočetní náročnost veškerých matematických operací, což se projeví zejména na délce učení. Pro rozumné učení popsané sítě pro klasifikaci časových průběhů by proto síť měla mít dle praktických poznatků maximálně 20 až 30 vstupů. Ve skryté vrstvě bylo používáno dle potřeby 20 až 50 neuronů. Při ukázání spektra signálu neuronové síti tedy musí ideálně dojít k aktivaci pouze jednoho z výstupů sítě, který odpovídá dané kategorii. Výstupy z neuronů tedy musejí být binární, v každém výstupním vektoru je právě jeden prvek roven 1, ostatní jsou nulové. Je samozřejmě možné, aby několika podobným vstupním vektorům odpovídal stejný výstupní vektor sítě. Protože během aktivního režimu sítě budou předkládány ke klasifikaci signály, které budou mít spektrum odlišné od trénovací množiny, nebudou ani výstupní neurony vzhledem ke spojité aktivační funkci vykazovat binární hodnoty, ale reálná čísla, která budou v ideálním případě blízká 0 nebo 1. To samé platí samozřejmě i pro reakci sítě na naučené vzory, kde by se ovšem hodnoty výstupů měly binárním hodnotám velmi blížit. Výstupy jednotlivých neuronů v poslední vrstvě sítě je tedy vhodné při vyhodnocení prahovat. Prahování lze provést snadno podle pravidla (11). y prah = 0
pro y < 0, 5
y prah = 1
pro y ≥ 0, 5
(11)
21
7 ZÁVĚR Cíle disertace sahají do různých oblastí elektrotechniky. V následujících kapitolách je zhodnocení výsledků dosažených v jednotlivých oblastech. 7.1 TYPY PŘECHODNÝCH JEVŮ V první řadě bylo třeba se seznámit s problematikou měření v energetice. Návrh měřicího systému se odvíjí od znalosti typických jevů v energetické síti a jejich časových průběhů. Obecné časové průběhy rychlých přepětí jsou popsány ve [4], souhrn je znázorněn na obr. 1. Dlouhodobá měření rychlých událostí (spínacích přepětí) v sítích vn ve frekvenčním pásmu 0 Hz až 200 kHz v EGÚ Brno, a. s. však vypovídají o tom, že přesné časové průběhy rychlých přechodných jevů v energetické síti jsou často unikátní pro každé měřené místo v síti. Události v jednom měřeném místě sítě jsou si často naopak velmi podobné. V každém případě znalost typů přepětí v energetické síti umožňuje stanovit frekvenční požadavky na snímač napětí, v tomto případě CR dělič. 7.2 MĚŘENÍ FREKVENČNÍCH CHARAKTERISTIK Největším úskalím návrhu měřicího systému pro záznam rychlých jevů v ES je samotný přenos jevů ze sítě do měřicího přístroje. Snímač napětí je zde klíčovou částí, protože jeho přenos může v lepším případě zkreslit měřený průběh, v horším se díky frekvenčním charakteristikám nemusí událost vůbec přenést. V praxi je tedy třeba minimalizovat zkreslení a znát frekvenční přenos celého řetězce, aby bylo možné ve firmwaru přístroje nebo v uživatelském softwaru provést případnou korekci zaznamenaných průběhů. V rámci této práce byly testovány jako snímače napětí bezolejové CR děliče firmy EGÚ Brno, a. s. Cílem bylo zjistit frekvenční charakteristiku těchto typů CR děličů vyráběných pro různé hladiny napětí vn a vvn. Jako vzorový dělič byl vybrán prototyp nového CR děliče pro hladinu 110 kV (v. č. 10). Na tomto děliči bylo provedeno měření frekvenčních charakteristik třemi různými metodami. Byl vytvořen zjednodušený matematický model CR děliče pro hladinu 110 kV v programu PSpice. V tomto programu byla následně vypočtena frekvenční charakteristika CR děliče. Výsledná charakteristika byla ověřena měřením metodou harmonického napětí a měřením impulsní charakteristiky. Všechny tři metody generují prakticky totožné charakteristiky CR děliče. Pro obecné využití je nejvhodnější měřit frekvenční charakteristiky pomocí impulsní odezvy, kde lze výpočet do značné míry automatizovat. K tomuto účelu byl v rámci této práce napsán program v jazyce C++, s jehož pomocí byly
22
analyzovány i impulsní charakteristiky dalších CR děličů, včetně inovovaného typu (v. č. 14). Při porovnání frekvenčních charakteristik těchto děličů bylo zjištěno, že s výjimkou koeficientu zesílení jsou přenosy CR děličů stejného typu prakticky totožné. Výslednou informací z měření frekvenčních charakteristik je, že je s měřenými typy CR děličů možné měřit rychlé jevy bez podstatného zkreslení ve frekvenční oblasti 0 Hz až 800 kHz. 7.3 NÁVRH HARDWARU Další důležitou oblastí, kterou je třeba obsáhnout při návrhu měřicích systémů, je výpočetní technika pro měřicí techniku. Toto je velice dynamický obor a při konstrukci nového přístroje je vhodné implementovat nejmodernější dostupné technologie. V rámci této práce bylo vybráno řešení hardwaru přístroje na bázi digitálního signálového kontroléru 56F8367 z rodiny 56800/E firmy Freescale. Právě tento nový typ procesoru je ideální pro aplikace v měřicí technice, na čipu procesoru jsou kromě výkonného jádra DSP integrovány i další nutné periferie. Tímto je možné značně zjednodušit celý návrh hardwaru a minimalizovat rozměry i cenu měřicího přístroje. Práce se zabývá i výběrem moderních komunikačních rozhraní vhodných pro implementaci v návrhu nového přístroje pro měření atmosférických a spínacích přepětí. Zde bylo stanoveno, že perspektivním rozhraním pro lokální komunikaci s měřicím přístrojem je port USB, druhým vhodným rozhraním je průmyslový standard RS-232. Vzhledem k tomu, že na trhu jsou dostupné nejrůznější převodníky mezi RS-232 a modernějšími typy komunikačních rozhraní, je možné dosáhnout implementací RS-232 konektivitu prakticky s libovolným komunikačním rozhraním (Wi-Fi, Bluetooth, Ethernet, apod.). Důležitým přínosem standardu RS-232 je možnost snadného propojení měřicího přístroje s externím GSM modemem, což je při podpoře ve firmwaru přístroje možné použít pro dálkovou komunikaci s přístrojem. Nabízí se i možnost SMS notifikace při zaznamenaných událostech v síti. 7.4 KLASIFIKACE UDÁLOSTÍ V SÍTI Poslední důležitou oblastí této práce je analyzovat možnosti klasifikace zaznamenaných časových průběhů atmosférických nebo spínacích přepětí. Pro tyto účely byl v práci popsán a v programu Matlab rámcově vyzkoušen postup na bázi FFT s následnou klasifikací pomocí dopředné neuronové sítě. Pro testování bylo použito vzorových průběhů z normy [4] a několik podobných doplněných o zákmity či šum. Zde je třeba teoreticky navržené postupy ještě vyzkoušet a doladit na reálně zaznamenaných časových průbězích rychlých událostí v sítích vvn a vn. 23
7.5 CELKOVÉ ZHODNOCENÍ Tato disertační práce vytvořila dostatečné teoretické podklady pro vývoj nového měřicího systému určeného pro záznam trvalých i dočasných přepětí s nízkým kmitočtem a přechodných přepětí s rychlým i pomalým čelem (obr. 1). Byly analyzovány i možnosti nasazení nejmodernějších technologií a metod umělé inteligence s cílem klasifikovat zaznamenané události. Ačkoliv bylo cílem práce vytvořit pouze teoretické podklady pro vývoj měřicího přístroje, práce již přinesla i řadu praktických aplikací, které byly uplatněny v rámci sekce Měřicí přístroje a měření v ES firmy EGÚ Brno, a. s. Počítá se mezi ně například software pro výpočet frekvenčních charakteristik CR děličů, který pomohl optimalizovat přenos nově vyvíjeného děliče. Protože jakákoliv chyba v poměrně složité elektrické konstrukci CR děliče se vždy projeví v jeho frekvenční charakteristice, slouží dnes tento software jako jeden z výstupních testů při výrobě CR děličů. Dále byly uplatněny některé knihovny v jazyce C, C++ a Matlab, které byly napsány v rámci této disertační práce. Patří mezi ně například obsluha GSM modemu firmwarem měřicího přístroje s možností SMS notifikace při události v síti (projekt MDS10 a STR50), nebo aplikace neuronových sítí při vyhodnocení stavu transformátoru na základě plynů rozpuštěných v jeho oleji, které byly publikovány na mezinárodní konferenci CIRED 2009 [46]. Práce v této oblasti tímto není stále vyčerpaná a je možné v budoucnu dále některé poznatky rozvíjet a zejména prakticky aplikovat. V blízké době lze očekávat praktické uplatnění získaných poznatků v rámci vývoje nového měřicího přístroje určeného pro záznam rychlých jevů v sítích vn a vvn, který bude probíhat v rámci EGÚ Brno, a.s.
24
8 LITERATURA [1]
GERT, Richard. Provozní přepětí v elektrizačních soustavách . 1. vyd. Praha : SNTL, 1963. 142 s. Malá elektrotechnická knihovna; sv. 22.
[2]
IEC 71-2:1993 Insulation Co-ordination, Part 2: Application Guide, 1964
[3]
IEEE Standard 446:1995 IEEE Recommended Practice for Emergency and Standby Power Systems for Industrial and Commercial Application
[4]
ČSN EN 60071-1:2006 Elektrotechnické předpisy – koordinace izolace část 1: Definice, principy a pravidla
[5]
ČSN EN 60071-2:2000 Elektrotechnické předpisy – koordinace izolace část 2: Pravidla pro použití
[6]
DVOŘÁK, Miroslav. Rychlá přepětí v zapouzdřených rozvodnách. Energetika. 1990, roč. 79, č. 1.
[7]
POTÁČEK, Lukáš. Neuronové sítě pro identifikaci dynamických systémů : Neural networks for identification of dynamic systems. In Proceedings of 7th conference STUDENT FEI 2001 : Volume 1. 1. vyd. Brno : VUT, 2001. s. 53-55. ISBN 80-214-1859-1.
[8]
DRUŽBÍK, Tomáš, VLČEK, Karel, NEUMANN, Petr. Digitální signálové procesory v průmyslu. Automatizace. 2004, roč. 47, č. 10, s. 622-625. Dostupný z WWW:
.
[9]
BLAHA, Petr, VAVŘÍN, Petr. Řízení a regulace 1 [online]. Brno : UAMT VUT, 2005 [cit. 2009-04-01]. Dostupný z WWW: .
[10] VAVŘÍN, Petr. Teorie automatického řízení I : Lineární spojité a diskrétní systémy. 2. přeprac. vyd. Brno : VUT, 1991. 158 s. ISBN 80-214-0244-X. [11] KOLKA, Zdeněk. Analýza elektronických obvodů programem OrCAD PSpice [online]. 2003 [cit. 2009-04-01]. Dostupný z WWW: .
25
[12] The MathWorks . Matlab documentation : Signal processing toolbox [online]. 1984-2009 , 2009 [cit. 2009-04-01]. Dostupný z WWW: . [13] The MathWorks . Matlab documentation : Neural Network Toolbox [online]. 1984-2009 [cit. 2009-05-01]. Dostupný z WWW: . [14] Freescale semiconductor [online]. 2004-2009 [cit. 2009-04-01]. Dostupný z WWW: . [15] Texas Instruments : Digital Signal Processing [online]. 1995-2009 [cit. 2009-04-17]. Dostupný z WWW: . [16] Analog Devices : Embedded Processing and DSP [online]. 1995-2009 [cit. 2009-04-15]. Dostupný z WWW: . [17] KRIVÁNKA, David. Základy zpracování signálů [online]. 2009 [cit. 2009-04-17]. Dostupný z WWW: . [18] VYSKOČIL, Václav, HŮRKOVÁ, Jana, POTÁČEK, Lukáš. Metodické otázky sledování a hodnocení kvality elektřiny dodávané z distribučních sítí. In Konference ČK CIRED 2003. [s.l.] : [s.n.], 2003. s. 8. Dostupný z WWW: . [19] ŠEDA, Jan, et al. Sledování parametrů kvality odebírané a dodávané el. energie ve VČE, a.s.. In ČK CIRED 2003. [s.l.] : [s.n.], 2003. Dostupný z WWW: . [20] SMÉKAL, Zdeněk, SYSEL, Petr. Signálové procesory. Praha : Nakladatelství Sdělovací technika, 2006. 283 s. ISBN 80-86645-08-8. [21] ŠÍMA, Jiří, NERUDA, Roman. Teoretické otázky neuronových sítí. [s.l.] : [s.n.], [1993]. 389 s. Dostupný z WWW: .
26
[22] JAN, Jiří. Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů. 1. vyd. Brno : Vysoké učení technické v Brně, 1997. 440 s. ISBN 80-214-0816. [23] POTÁČEK, Lukáš. Měření frekvenčních charakteristik CR děliče 110 kV : Measurement of frequency characteristics of CR 110 kV divider. EnergySpectrum [online]. 2006 [cit. 2007-02-01]. Dostupný z WWW: . ISSN 1214-7044. [24] Neural Network Based System Identification Toolbox : THE NNSYSID TOOLBOX [online]. 1997 , 2003 [cit. 2006-06-01]. Dostupný z WWW: . [25] RUMPLÍK, Jiří. Klasifikace EKG s pomocí neuronových sítí : ECG classification by neural network. [s.l.], 2007. Vysoké učení technické v Brně. Vedoucí diplomové práce Kičmerová Dina. [26] POTÁČEK, Lukáš. Neuronové sítě pro identifikaci. [s.l.], 2001. 88 s. Vysoké učení technické v Brně. Vedoucí diplomové práce Jirsík Václav. [27] BARTSCH, Hans Jochen. Matematické vzorce. Blanka Kirsteinová; Zdeněk Tichý; Bohuslav Holý. 3. revidované vyd. Praha : Mladá fronta, 1996. 832 s. [28] EGÚ Brno, a.s. : Měřicí přístroje a měření v ES [online]. 2005 [cit. 2008-05-01]. Dostupný z WWW: . [29] DRANETZ-BMI Product Application [online]. 2009 [cit. 2009-04-20]. Dostupný z WWW: . [30] LEM website [online]. 2006 [cit. 2008-04-01]. Dostupný z WWW: . http://www.utes.cz/prospekty/LEMPOQ_03.pdf. [31] MEga - Měřicí Energetické aparáty : Záznamník spínacích přepětí [online]. 2007 [cit. 2008-05-01]. Dostupný z WWW: . [32] Universal Serial Bus [online]. 2009 [cit. 2008-05-04]. Dostupný z WWW: . [33] Bluetooth [online]. 2009 [cit. 2008-05-15]. Dostupný z WWW: .
27
[34] RS-232 [online]. 2009 [cit. 2008-05-05]. Dostupný z WWW: . [35] The RS232 standard [online]. 1993-2006 [cit. 2008-05-05]. Dostupný z WWW: . [36] R.E.Smith Serial Communication RS485 [online]. 2008 [cit. 2009-05-01]. Dostupný z WWW: . [37] Infrared Data Assotiation : IrDA [online]. 2009 [cit. 2009-05-20]. Dostupný z WWW: . [38] Wi-Fi Alliance [online]. 2009 [cit. 2009-06-22]. Dostupný z WWW: . [39] IEEE 802.11TM WIRELESS LOCAL AREA NETWORKS : The Working Group for WLAN Standards [online]. 2009 [cit. 2009-06-24]. Dostupný z WWW: . [40] Český telekomunikační úřad [online]. 2008 [cit. 2009-06-25]. Dostupný z WWW: . [41] ZigBee Alliance [online]. 2009 [cit. 2009-06-23]. Dostupný z WWW: . [42] Wikipedia : ZigBee [online]. 2009 [cit. 2009-06-20]. Dostupný z WWW: . [43] BRADÁČ, Zdeněk. Bezdrátový komunikační standard ZigBee. Automatizace : Odborný časopis pro automatizaci, měření a inženýrskou informatiku. 2005, roč. 48, č. 4, s. 261. Dostupný z WWW: . [44] Radiocrafts : Embedded Wireless Solutions [online]. 2009 [cit. 2009-06-30]. Dostupný z WWW: . [45] VOJÁČEK, Antonín. HW.cz : ZigBee - novinka na poli bezdrátové komunikace [online]. 8. Červen 2005 [cit. 2009-06-30]. Dostupný z WWW: .
28
[46] NEJEDLÝ, Josef, POTÁČEK, Lukáš. Fault diagnosis of 110 kV instrument transformers through DGA and the application of artificial intelligence. In CIRED 2009. [s.l.] : [s.n.], 2009. s. 3. [47] BLAŽEK, Vladimír, SKALA, Petr. Vysoké napětí a elektrické přístroje : Část I: Vysoké napětí. [s.l.] : [s.n.], [200-]. 74 s. Dostupný z WWW: . [48] KUFFEL, E. , ZAENGL, W. S., KUFFEL, J. High voltage engineering : fundamentals. Oxford : [s.n.], 2000. 539 s. ISBN 0-7506-3634-3. [49] HASMAN, Tomáš. Přepětí v elektroenergetických soustavách. Praha : ČVUT, 1997. 129 s. ISBN 80-01-01699-4. [50] BURKHARD, Mann. C pro mikrokontroléry : ANSI-C, kompilátory C, spojovací programy - linkery, práce s ATMEL AVR a MSC-51, příklady programování v jazyce C, nástroje programování, tipy a triky. Václav Losík. 1. vyd. Praha : BEN - technická literatura, 2003. 279 s. µC & praxe. Přeloženo z němčiny . ISBN 80-7300-077-6. [51] 56F8367/56F8167 : Data Sheet, Preliminary Technical Data [online]. 2007 [cit. 2009-07-27]. Dostupný z WWW: . [52] ČSN EN 50160:2000 Charakteristiky napětí elektrické energie dodávané z veřejné distribuční sítě [53] IEEE-488 [online]. 2009 [cit. 2009-08-13]. Dostupný z WWW: . [54] ANSI/IEEE Std 488.1-1987 IEEE Standard Digital Interface for Programmable Instrumentation -Description [online]. 1987 [cit. 2009-08-13]. Dostupný z WWW: .
29
[55] IEEE Std 488.2-1992 IEEE Standard Codes, Formats, Protocols, and Common Commands for Use With IEEE Std 488.1-1987, IEEE Standard Digital Interface for Programmable Instrumentation -Description [online]. 1992 [cit. 2009-08-13]. Dostupný z WWW: . [56] 1149.1-2001 : IEEE standard test access port and boundary-scan architecture [online]. 2009 [cit. 2009-08-13]. Dostupný z WWW: . [57] General Packet Radio Service : (GPRS) [online]. 2009 [cit. 2009-08-13]. Dostupný z WWW: . [58] SALAJKA, Luděk, POTÁČEK, Lukáš. Stabilizace napětí nn na výběžcích distribuční sítě. Energie kolem nás. 2009, č. 1, s. 6.
30
Ing. Lukáš Potáček Curriculum Vitae
Datum narození: 19. červen 1978 v Brně, ČR
Vzdělání 2005 – 2009
FEKT VUT Brno, kombinované studium doktorského programu Elektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technika, obor Silnoproudá elektrotechnika a elektroenergetika
1996 – 2001
FEI VUT Brno, obor Kybernetika, automatizace a měření. Diplomová práce: Neuronové sítě pro identifikaci.
1992 – 1996
Střední průmyslová škola elektrotechnická v Brně, obor Radioelektronická zařízení.
Praxe 2001-2009 EGÚ Brno, a. s. – Výzkumný a vývojový pracovník
Projekty (EGÚ Brno, a. s.) 2002 – 2003 2004 – 2009 2005 2008 – 2009 2008 – 2009
Měření kvality napětí ve VČE, a. s. Vývoj monitoru distribučních sítí MDS10 (digitální HW, SW, FW) Vývoj snímače MT-FLEX (FW, komunikace s monitory MDS10) Měření frekvenčních charakteristik CR děličů Analýza plynů v oleji neuronovou sítí
Specializace • • • • •
Aplikace umělých neuronových sítí Návrhy digitálních obvodů Programování mikrokontrolérů (MCU) Programování C/C++ Komunikace s měřicí technikou, datové přenosy
ABSTRAKT Tato disertační práce je zaměřena na specifickou oblast energetiky týkající se detekce a záznamu časových průběhů spínacích přepětí a jevů souvisejících s atmosférickým přepětím v sítích vn a vnn. První část práce se zabývá problematikou CR děličů a měřením jejich frekvenčních charakteristik. Následuje analýza zkreslení časových průběhů typických rychlých jevů v elektrorozvodných sítích dle změřených amplitudových a fázových charakteristik CR děliče a návrh antialiasingového filtru určeného pro vstup digitálního měřicího přístroje. Druhá část práce se zabývá výběrem vhodných klíčových prvků hardwaru pro měřicí přístroj určený k detekci a záznamu rychlých přechodových jevů v sítích vn a vvn. Nedílnou součástí práce v této oblasti je výběr vhodného typu procesoru, přehled běžně používaných komunikačních rozhraní a výběr perspektivních rozhraní pro měřicí techniku v energetice. Poslední část práce se věnuje vytváření matematických postupů pro klasifikaci zaznamenaných časových průběhů včetně možnosti využití prvků umělé inteligence.
ABSTRACT This thesis is oriented to a specific section of energetics concerned with detection and registration of time responses of fast overvoltages in high-voltage power networks. The first part of this text is information about measuring frequency response characteristics of CR-divider and calculation of typical signal distortion caused by transfer function of this divider. The design of anti-aliasing filter is also included. The second part of this thesis is oriented to selecting key features of a measuring instrument specialized for detecting and recording fast events in electrical power networks. A selection of optimal type of processor and also a choice of communication interfaces is included there as well. The last chapter prepares mathematical procedures for classification of typical fast events in electrical power network using artificial neural networks.
