Матеріали конференцій
Постійне посилання колекціїhttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/7498
Переглянути
9 результатів
Результати пошуку
Документ Електрохімічна активація води – дієвий метод її знезараження та підвищення біологічної активності(2024) Шпак, Владислав В’ячеславович; Коломієць, Дмитро Петрович; Зінькевич, Петро ОлексійовичЗ метою дезінфекції та підвищення біологічної активності води існує можливість корегування її властивостей різними методами. Через обмеження, що пов’язані з використанням сучасних біоцидних агентів, існує потреба у пошуку нових методів обробки води, зокрема безреагентних. Одним з них є метод електрохімічної активації води. В даних дослідженнях електроактивація водних систем здійснювалась шляхом анодної та катодної електричної обробки рідини в діафрагмовому електрохімічному електролізері. Шляхом відповідного вибору типу мембрани і різниці потенціалів на електродах об’єм води між електродами піддається впливу електричного поля високої напруженості і через воду протікає електричний струм, під дією якого солі металів розкладаються, перетворюються в гідроксиди і випадають в осад. У процесі низькотемпературного електролізу водопровідної води в катодній камері апарата утворюється лужна (жива) вода, а в анодній - кислотна (мертва) вода.Документ Розрахунок електричного навантаження цивільних об’єктів для систем управління електрозабезпеченням(2022) Зінькевич, Петро Олексійович; Балюта, Сергій МиколайовичВступ. При проектуванні системи управління електрозабезпеченням цивільних об’єктів вирішується задача мінімізації оплати за спожиту електричну енергію. Вирішення задачі оптимізації передбачає визначення електричного навантаження цивільного об’єкта з метою формування оптимальних добових графік навантаження. Результати. Одним з найважливіших етапів розробки систем керування електрозабезпеченням цивільних об’єктів з фотоелектричними станціями є розрахунок ЕН. Один із методів розрахунку ЕН цивільних об’єктів представлений у державних нормативах ДБН В.2.5-23-2010. У цьому дослідженні представлений поетапний розрахунок ЕН багатоквартирних будинків. Ці розрахунки необхідні для визначення параметрів об’єкта дослідження. Розрахунок ЕН, включає 12 етапів: 1)Визначення ступеня надійності електропостачання електроспоживачів; 2)Визначення виду квартири за потужністю електроприладів та площею; 3)Визначення виду електрифікації квартир з електроплитами та на природному газі та відповідні їм нормативні розрахункові питомі ЕН. На наступних етапах розраховують розрахункові ЕН електроспоживачів житлового будинку, які підключені до вводу трансформаторної підстанції (ТП) 10/0,4 кВ: 4)Розрахунок активного ЕН квартир з однаковим або різним питомими ЕН; 5)Розрахунок активного ЕН силових електроспоживачів житлового будинку; 6)Розрахунок активного ЕН вбудованих нежитлових приміщень (БЖП) житлового будинку; 7)Розрахунок активного ЕН підземної автостоянки (за наявності) житлового будинку (розраховується ЕН освітлення, силових електроспоживачів та зарядки для електромобілів); 8)Розрахунок загального розрахункового активного ЕН житлового будинку; 9) Розрахунок загального реактивного ЕН житлового будинку; 10) Розрахунок повного ЕН житлового будинку [1]. Після розрахунку повного ЕН, необхідно вибрати трансформатори ТП 10/0,4 кВ: 11) Визначення струму навантаження житлового будинку; 11)Вибір потужності трансформаторів ТП; 12)Побудова добового графіку ЕН житлового будинку. При розрахунку ЕН, не враховуються електроcпоживачі протипожежного захисту. З використанням вказаної методики виконані розрахунки ЕН для таких будинків: багатоквартирні житлові будинки: 24-поверховий житловий будинок на 373 квартир, який має дві секції, з БЖП та підземною автостоянкою; 19-поверховий житловий будинок на 198 квартир, який має одну секцію, з БЖП; 24-поверховий житловий будинок на 645 квартир, який має п’ять секцій, з БЖП, творчими майстернями та підземною автостоянкою; 19-поверховий житловий будинок на 167 квартир з приміщеннями громадського призначення; 10-поверховий житловий будинок, на 80 квартир з БЖП. Результати розрахунків використовуються при проведенні імітаційних досліджень системи управління електрозабезпеченням цивільного об’єкта. Висновки. Представлені особливості методу розрахунку електричних навантажень цивільних об’єктів з урахуванням наявності автостоянки та станцій зарядки електромобілів.Документ Розрахунок електричного навантаження автостоянок для легкових автомобілів з урахуванням станцій зарядки електромобілів(2022) Зінькевич, Петро Олексійович; Балюта, Сергій МиколайовичВступ. У цьому дослідженні розглядається метод розрахунку електричного навантаження (ЕН) автостоянки при наявності електромобілів. Результати. Один із методів розрахунку ЕН автостоянок для легкових автомобілів представлений у [1,2]. Розрахунок ЕН автостоянки для легкових автомобілів передбачає виконання таких етапів: 1)Визначення ступеня надійності електропостачання електроспоживачів. На даному етапі електроустановки автостоянки відносять до першої або до другої категорій з надійності електропостачання. До першої категорії з надійності електропостачання відносяться ліфти, насоси ІТП, обладнання системи диспетчеризації, аварійне освітлення, протипожежні пристрої; до другої категорії - комплекс інших електроприймачів. 2)Розрахунок активного ЕН освітлювальних мереж автостоянки. Цей розрахунок проводиться після повного світлотехнічного розрахунку, вибору типу та числа світильників встановлених на автостоянці. 3)Розрахунок активного ЕН силових електроприймачів. 4)Вибір станцій зарядки для електромобілів. Згідно [1] на автостоянках, гаражах (паркінгах) повинно бути передбачено не менше ніж 5 % машино-місць, від загальної кількості для паркування транспортних засобів, оснащених виключно електричними двигунами (одним чи декількома). Зарядки для електромобілів поділяються на наступні типи: І тип: це зарядка змінним струмом 240В, потужністю від 2,2 до 7 кВт; ІІ тип: аналогічний до режиму Типу І, але із застосуванням кабелю з захистом, потужністю від 2,2 до 7 кВт; ІІІ тип: зарядка змінним струмом (швидка зарядка) підвищеної потужності з використанням окремої розетки, потужністю від 7,2 до 43 кВт; ІV тип: Даний тип є найшвидшим на даний момент. Цей спосіб зарядки електромобіля передбачає зарядку постійним струмом і може видавати до 240 кВт [1]. 5)Розрахунок загального розрахункового активного ЕН автостоянки; 6) Розрахунок загального реактивного ЕН автостоянки; 7) Розрахунок повного ЕН автостоянки. Після розрахунку повного ЕН, необхідно вибрати потужність трансформаторів ТП 10/0,4 кВ: 8) Визначення струму навантаження автостоянки; 9)Вибір потужності трансформаторів ТП; 10)Побудова добового графіку ЕН автостоянки. При розрахунку ЕН, не враховуються електроcпоживачі протипожежного захисту. [2]. Для розрахунку ЕН було обрано 9- ти поверхова автостоянка на 979 машино-місць. 5 відсотків від загальної кількості місць це 49 машино-місць для електромобілів. Для цього був проведений розрахунок ЕН. Для 45 машино-місць було вибрано зарядні станції типу 3, а для 5 машино-місць було вибрано зарядні станції типу 4. Розрахункова потужність автостоянки становить 2248 кВА. Для її живлення вибрані 2 трансформатора ТМ-2500/10/0,4. Висновки. При розрахунку ЕН автостоянки із станціями зарядки електромобілів необхідно значну увагу доцільно приділити визначенню кількості та типу станцій зарядки автомобілів та режиму їх роботи одночасно.Документ Автоматизована система регулювання напруги в електричній мережі з відновлювальними джерелами енергії(2022) Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія Валеріївна; Копилова, Людмила Олександрівна; Йовбак, Василь Дмитрович; Зінькевич, Петро Олексійович; Кондрашевський, МаксимЗростання фотоелектричних систем в розподільчих мережах низької напруги, а також наявність нових видів низьковольтних навантажень мережі, таких як пункти зарядки електромобілів або електричні теплові насоси, призводить до виникнення відхилень напруги, що перевищують допустимі значення представлені у ДСТУ: IEC 61000-4-30-2010. Для підтримання необхідного рівня напруги проводять регулювання напруги на стороні низької напруги (НН) трансформатора локальної мережі, змінюючи коефіцієнт трансформації за допомогою електронного перемикача виводів ПБЗ. У сучасній практиці переважно реалізується «моносенсорний режим роботи», при якому фактичне значення напруги вимірюється на стороні низької напруги (НН) трансформатора і використовується для регулювання напруги. Для забезпечення якісного регулювання запропонований метод регулювання, що передбачає визначення напруги в різних точках електричної мережі на основі вимірюваних значень сонячного випромінювання, потоку потужності через трансформатор, напруги на стороні НН трансформатора. Вказані дані використовуються для розрахунку значення напруги на стороні НН трансформатора (коефіцієнти трансформації), які забезпечують підтримання нормативних значень напруги у вузлових точках мережі, з використанням алгоритму нечіткого регулювання на основі алгоритму Мамдані. При формуванні алгоритму було враховано залежність часу перемикання ПБЗ в залежності від рівня напруги у найбільш віддаленому і наближеному вузлі електричної мережі, а також напрям зміни навантаження. Використання запропонованого методу керування забезпечує розширення коефіцієнта регулювання від значення 2,8 при роботі з датчиком напруги на стороні НН трансформатора до значення 4,3 при використанні запропонованого методу керування.Документ Автоматизована система керування системою електрозабезпечення з відновлювальними джерелами енергії та накопичувачами енергії(2022) Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія Валеріївна; Копилова, Людмила Олександрівна; Йовбак, Василь Дмитрович; Зінькевич, Петро ОлексійовичЕфективна робота систем електрозабезпечення промислових та цивільних об’єктів з використання відновлювальних джерел енергії (ВДЕ) і накопичувачів енергії (НЕ) забезпечується за рахунок побудови автоматизованої системи керування з використанням оптимальних методів керування. Розроблений метод багатокритеріального оптимального оперативного управління системою електрозабезпечення з ВДЕ і НЕ, підключеним до електричної мережі. Метою оптимізації є максимальне споживання електричної енергії, що тримана від фотоелектростанції (ФЕС), мінімізація піків електричної потужності та оптимізація терміну служби літій-іонної батареї. Процес оперативного управління розбитий на етапи, які передбачають миттєву, короткострокову та довгострокову оптимізації. При миттєвій оптимізації вирішуються задачі оптимізації продуктивність мережі, формування значень завантаження літій-іонної батареї та забезпечення ефективної роботи всієї системи. Короткострокова оптимізація проводиться на основі динамічного програмування і вирішує завдання максимального використання ЕЕ, отриманої від ФЕС, мінімізації споживання ЕЕ з мережі та купівлі ЕЕ, а також мінімізації витрат на ЕЕ. Довгострокова оптимізація направлена на забезпечення нормативного терміну старіння літій-іонної батареї та оптимізацію терміну її служби. Зменшення впливу невизначеності моделі та прогнозу забезпечуєть за рахунок вибору моделі прогнозування. Для оцінки ефективності запропонованих методів оптимального керування використовуються еталонні методи, вибрані на основі визначених критеріїв оцінки.Документ Інтелектуальна система керування з використанням нейро-нечіткої мережі ANFIS для реалізації функції прогнозування електричного навантаження(2020) Балюта, Сергій Миколайович; Зінькевич, Петро Олексійович; Куєвда, Юлія ВалеріївнаДля проведення досліджень було вибрано адаптивну нечітку систему з механізмом логічного висновку за допомогою алгоритму Сугено, що базується за правилами ЯКЩО-ТО, яка має назву мережі ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System), що входить до середовища моделювання Matlab. ANFIS - це поєднання штучної нейронної мережі (ANN) та системи нечіткого виведення (FIS). Вибір вказаної системи обумовлений тим, що поєднання теорії ANN та теорії нечітких множин дозволяє забезпечити переваги та подолати недоліки обох методів. Модель ANFIS можна навчити, не покладаючись виключно на експертні знання, які достатні для нечіткої логічної моделі. Перевага моделі ANFIS полягає в тому, що вона містить як числові, так і лінгвістичні знання. В ANFIS також використовується здатність ANN класифікувати дані та визначати закономірності. Порівняно з ANN, модель ANFIS є більш прозорою для користувача та спричиняє менше помилок запам'ятовування. Отже, існує декілька переваг ANFIS, включаючи її здатність до адаптації, нелінійну здатність та швидку здатність до навчання. Цей підхід, по суті, є нечіткою логічною моделлю, заснованою на правилах, правила якої розробляються в процесі навчання моделі. Навчальний процес базується на даних. ANFIS створює нечітку систему виведення, параметри функції належності якої походять із навчальних прикладів. В даному дослідженні був проведений аналіз системи ANFIS, що входить до середовища моделювання Matlab. Результати навчальної вибірки показали, що найкращим результатом функції належності є функція gbellmf, а найгіршими стали функції trapmf та pimf. Тому в майбутніх дослідженнях ми будемо застосовувати функцію gbellmf. Наступним етапом дослідження буде розроблення системи прогнозування в мережі ANFIS та порівняння їх зі статистичними методами.Документ Алгоритм керування накопичувачем електроенергії в системі електрозабезпечення з активними споживачами(2023) Зінькевич, Петро Олексійович; Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія ВалеріївнаЗапропоновано алгоритм керування системою накопичення електроенергії (СНЕ), що ґрунтується на оцінці її енергетичного стану з використанням прогнозних значень потужності генерації та навантаження. Метою керування є ефективне використання енергії з активними споживачами та мінімізація споживання зовнішньої мережі.Документ Моделювання системи керування накопичувачем електроенергії в системі електрозабезпечення з активними споживачами(2023) Зінькевич, Петро Олексійович; Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія ВалеріївнаПроведено моделювання системи накопичення електроенергії (СНЕ), що ґрунтується на оцінці її енергетичного стану з використанням прогнозних значень потужності генерації та навантаження. Для моделювання системи керування системи електрозабезпечення із фотоелектричною станцією (ФЕС) та накопичувачем енергії на прикладі заводу з виробництва напоїв використовувалися тривалість трьох діб з годинним прогнозом під час хмарних та сонячних днів у літній та зимовий періоди. Моделювання включало аспекти початкового етапу експлуатації накопичувача та періоду після досягнення його ємності 80% від початкової. Параметри та вхідні дані моделі: прогнозні значення потужності навантаження та генерації ФЕС із зазначеним інтервалом не менше, ніж на добу; реальні значення потужності навантаження та генерації ФЕС з таким же інтервалом вимірювання; максимально допустима потужність зовнішньої мережі, MaxPow, кВт;параметри накопичувача: максимальна потужність зарядки та розрядки, RatedPower, кВт; ємність RatedCapacity, кВт*г; границі SOC, %; початковий рівень SOC, %; ККД, %; початковий рівень активної та реактивної потужностей накопичувача. Результати моделювання використовуються для підбору оптимальної ємності накопичувача. Для оцінки розміру накопичувача було проведено моделювання літній період з завищеною ємністю (14 МВт*г), охоплюючи хмарні та сонячні дні.Результати моделювання показують, що максимальний рівень заряду накопичувача для літнього періоду становить 60%. Отже, з урахуванням передбаченого старіння накопичувача до 80% від його початкової ємності, можна залишити його об'єм на рівні 83.33% від початкового (11,7 МВт*г). Якщо зменшити об'єм накопичувача нижче оптимального, отримаємо сценарій, де виникають періоди надлишкової генерації від ФЕС і періоди перевищення ліміту споживання зовнішньої мережі. Взимку, коли генерація від ФЕС зменшується, накопичувач працює в режимі усунення надмірного споживання електроенергії зовнішньої мережі.Документ Гідродинамічні моделі формування волоконних світловодів(2014) Зінькевич, Олексій Петрович; Зінькевич, Петро ОлексійовичДля створення і ефективного функціонування автоматичних систем управління технологічних процесів розтягування необхідно знати стаціонарний процес формування волокон, а також вплив нестабільності зовнішніх умов формування. Зробити це можна на основі побудови математичної моделі, що адекватно і якомога глибше описує сталий процес формування волоконних світловодів. Дана нестабільність може призвести до втрати гідродинамічної стійкості процесу формування волоконних світловодів або до обривання скломаси, що витягується. Зрештою це призводить до коливань геометричних параметрів готової продукції, що відбивається на експлуатаційних характеристиках світловодів. To create and efficient operation of automatic control systems processes stretching to know stationary process forming fibers, and the impact of external instability formation conditions. This can be done on the basis of mathematical models that adequately and as Sustainable deeper describes the formation of optical fibers. Dana instability may lead to loss of hydrodynamic stability process forming optical fibers or glass obryvannya extracted. Eventually this leads to fluctuations in the geometrical parameters of finished products, which affects the operational characteristics of optical fibers.