Теория и приложения адаптивного структурного анализа сигналов в интеллектуальной электроэнергетике тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.14.02, доктор наук Антонов Владислав Иванович

• Антонов Владислав Иванович
• доктор наук
• 2018

Оглавление диссертации доктор наук Антонов Владислав Иванович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 СИГНАЛЫ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ИХ СТРУКТУРА

1.1 Базис собственных мод электрической системы

1.2 Шумы и тренды в цифровом сигнале электрической системы

1.3 Структура цифровых осциллограмм

1.4 Задачи структурного анализа

1.5 Выводы

ГЛАВА 2 ТЕОРИЯ АДАПТИВНЫХ СТРУКТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ СИГНАЛОВ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

2.1 Общие начала теории структурных моделей сигналов

2.1.1 Истоки метода

2.1.2 Адаптивные структурные модели с изменяемым масштабом времени

2.1.3 Каноническая и составная модели слагаемой сигнала

2.1.4 Эффективные структурные модели сигнала и ее составляющие

2.2 Фундаментальные свойства эффективных структурных моделей

2.2.1 Влияние частоты дискретизации на распознаваемость сигнала

2.2.2 Свойства фильтра эффективного ядра

2.2.3 Роль фильтра шума

2.2.4 Влияние внутримодельной децимации

2.2.5 Оптимальная частота дискретизации гармоники

2.2.6 Влияние числа и децимации невязок

2.3 Выводы

ГЛАВА 3 НЕАДАПТИВНЫЕ И ГИБРИДНЫЕ СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ

3.1 Неадаптивные структурные модели и их свойства

3.1.1 Генеральные свойства ортогональных составляющих гармоники

3.1.2 Преобразование частоты и фильтрация

3.1.3 Оптимальные неадаптивные модели

3.1.4 Оптимальные оценки ортосоставляющих гармоники

3.1.5 Синхронная дискретизация при оценивании ортосоставляющих

3.1.6 Роль линейного оператора заграждения

3.1.7 Быстродействующие фильтры ортосоставляющих основной гармоники

3.2 Гибридные структурные модели сигналов

3.2.1 Роль составляющих гибридной модели

3.2.2 Пример распознавания сигнала гибридной моделью

3.3 Выводы

ГЛАВА 4 РАЗРЕШЕНИЕ СТРУКТУРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ СИГНАЛА

4.1 Классическое решение задачи МНК при настройке моделей (винеровские оценки)

4.2 Разрешение структурной неопределенности сигнала с помощью сингулярного разложения

4.2.1 Сингулярное разложение и численный ранг траекторной матрицы

4.2.2 Модели с минимальной нормой

4.3 Разрешение структурной неопределенности в общей задаче наименьших квадратов110

4.3.1 Введение в общую задачу наименьших квадратов

4.3.2 Базовое решение общей задачи наименьших квадратов

4.3.3 ТЬБ-решение с минимальной нормой

4.3.4 Эквивалентность подпространств собственных векторов сигнала и шума в общей задаче наименьших квадратов

4.4 Геометрическая интерпретация решений классической и общей задачи наименьших квадратов

4.5 Методы настройки структурных моделей в темпе развития процесса в электрической системе

4.5.1 Метод наложения моделей

4.5.2 Схема наложения фильтров

4.5.3 Настройка неадаптивного оператора

4.5.4 Разрешение структурной неопределенности адаптивного оператора

4.6 Характеристики методов настройки моделей

4.6.1 Механизм влияния шума на точность винеровских оценок

4.6.2 Совершенствование винеровских оценок

4.6.3 Преимущества структурных моделей с минимальной нормой

4.6.4 Преимущества структурных моделей общей задачи МНК

4.6.5 Сравнение методов

4.7 Выводы

ГЛАВА 5 ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА

5.1 Структурный анализ цифровых осциллограмм

5.1.1 Экстраполирующий фильтр

5.1.2 Определение границ интервалов однородности

5.1.3 Определение границ интервалов как алгоритм релейной защиты

5.1.4 Обработка коротких интервалов

5.2 Методы компонентного анализа

5.2.1 Компонентная модель

5.2.2 Разбиение эффективного фильтра на составляющие

5.2.3 Компактность компонентной модели

5.2.4 Пример компонентного анализа

5.3 Оценка частоты электрической сети (основные определения)

5.3.1 Амплитуда, фаза и частота сигнала электрической сети в установившемся синусоидальном режиме

5.3.2 Амплитуда (огибающая), фаза и частота сигнала электрической сети в периодическом несинусоидальном режиме

5.3.3 Мгновенная частота и частота электрической сети

5.4 Практические алгоритмы оценки частоты

5.4.1 Оценка частоты сети по переходу через нуль

5.4.2 Оценка частоты сети с помощью ортогональных составляющих

5.4.3 Оценка частоты сети с помощью операторов с частотно-зависимыми характеристиками

5.4.4 Оценка частоты сети с помощью адаптивных структурных моделей сигнала

5.4.5 Оценка частоты сети в периодическом несинусоидальном режиме с помощью адаптивных заграждающих моделей

5.5 Предварительная обработка электрического сигнала

5.5.1 Коррекция выбросов

5.5.2 Коррекция выбросов с помощью линейных фильтров

5.5.3 Прецизионная коррекция выбросов

5.6 Принцип инвариантности оцениваемого параметра

5.7 Удаление тренда

5.8 Выводы

ГЛАВА 6 ПРИЛОЖЕНИЯ АДАПТИВНОГО СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА

6.1 Интерактивная среда адаптивного структурного анализа сигналов электрических сетей

6.1.1 Блок настройки структурной модели сигнала

6.1.2 Блок декомпозиции структурной модели

6.1.3 Блок компонентного анализа

6.1.4 Блок выделения слагаемой сигнала

6.1.5 Блок составного фильтра

6.1.6 Блок линейного фильтра

6.1.7 Блок построения АЧХ фильтра

6.1.8 Блок построения модуля обобщенной комплексной частотной характеристики фильтра

6.1.9 Блок расчета частоты и коэффициентов затухания составляющих структурной модели сигнала

6.1.10 Интерактивная среда структурного анализа

6.1.11 Пример структурного анализа в интерактивной среде

6.2 Релейная защита электрических систем с высоковольтными передачами постоянного тока

6.3 Адаптивный структурный анализ в быстродействующей релейной защите

6.4 Мониторинг низкочастотных колебаний в электроэнергетических системах

6.4.1 Причины возникновения колебаний энергосистем

6.4.2 Идентификация низкочастотных колебаний

6.5 Активно-Адаптивное распознавание «слабой» информационной слагаемой

6.5.1 Область применения

6.5.2 Система активно-адаптивного распознавания слабой информационной слагаемой

6.6 Адаптивный структурный анализ в системах сбора и передачи технологической информации (ССПТИ)

6.6.1 Распознавание информационного образа сигнала

6.6.2 Компрессия осциллограмм

6.6.3 Задача определения места повреждения

6.7 Адаптивная идентификация системных функций элементов электрической сети и ее приложения

6.7.1 Идентификация системной функции элемента

6.7.2 Реконструкция сигнала электрической сети

6.7.3 Оценка технического состояния элементов электрической сети

6.8 Интеллектуальное (контролируемое) автоматическое повторное включение компенсированной линии

6.9 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ, ПРИНЯТЫЕ В ДИССЕРТАЦИИ

СПИСОК ОСНОВНЫХ СИМВОЛОВ И СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

П. 1 Сигнал без шума

П.2 Осциллограмма аварийного процесса и ее модели

П.3 Частотные характеристики

П.4 Экспоненциальная характеристика

П.5 Обобщенная комплексная характеристика

АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ

1 Акт об использовании ООО НПП «ЭКРА» (Чебоксары)

2 Акт об использовании ООО «НПП Бреслер» (Чебоксары)

3 Акт внедрения ООО «Инженерный центр «Энергосервис» (Архангельск)

4 Акт внедрения в ФГБОУ ВО «Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова» (Чебоксары)

5 Акт внедрения в Высшей школе энергетики, нефти и газа ФГАОУ ВО «Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова» (Архангельск)

6 Справка об использовании ФГАОУ ДПО «Петербургский энергетический институт повышения квалификации» (С.-Петербург)

7 Справка об использовании НОУ ДПО «Институт повышения квалификации специалистов релейной защиты и автоматики» (г. Чебоксары)

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Теория и приложения адаптивного структурного анализа сигналов в интеллектуальной электроэнергетике»

ВВЕДЕНИЕ

Надежное, безопасное и эффективное управление режимами работы электрической системы (ЭС) сегодня видится - согласно Национальной технологической инициативе EnergyNet (энергетика будущего на принципах Internet of Energy) - в построении интеллектуальных электроэнергетических систем, так называемых «умных сетей» (Smart Grids) [1, 2]. Новые качества интеллектуальных сетей достигаются за счет расширения информационной основы принятия решений, заключающейся в высокоточных измерениях параметров текущего режима в различных узлах электрической системы.

Действительно, техническое совершенство современных коммуникационных технологий и систем синхронизации измерений сделало возможным автоматизированное оценивание состояния энергосистемы в реальном масштабе времени [3] и осуществление технологического управления и защиты энергосистем с помощью распределенных иерархических систем, получивших общее название распределенных систем мониторинга, защиты и управления - WAM-PACS. Функционально WAMPACS интегрирует в себе распределенные системы мониторинга переходных режимов WAMS, защиты WAPS и управления WACS.

Технологии WAMPACS требуют применения новых и эффективных методов обработки сигналов, способных адаптироваться к изменяющимся условиям работы электрической сети. Так, приспосабливаемость распределенной системы релейной защиты (WAPS) к изменяющейся структуре «умной сети», проявляющаяся в активной перенастройке характеристик и уставок [4], обеспечивается благодаря интеллектуальным алгоритмам мультиагентных систем защиты и высокой точности измерений в условиях интенсивных переходных процессов в защищаемой системе. В особенности это качество востребовано в

релейной защите сетей, прилегающих к высоковольтным сетям передачи постоянного тока (HVDC). При коротком замыкании в сети переменного тока вблизи станции HVDC входные сигналы релейной защиты изобилуют межгармоническими составляющими разных частот, вызванными разрядом сети постоянного тока на сеть переменного тока из-за ошибочной коммутации вентилей на станции HVDC [5, 6]. Именно в релейной защите таких сетей проявляются в полной мере преимущества адаптивных структурных моделей.

Кроме того, адаптивные алгоритмы обработки сигнала реального времени востребованы в системах адаптивного векторного автоматического управления устройствами FACTS в режимах демпфирования опасных низкочастотных колебаний, возникающих в энергосистеме [7]. Без надлежащих корректирующих действий межобластные колебания могут привести к неоправданному разделению энергосистемы на автономные части [8]. Используемые в этих системах эффективные алгоритмы выявления модальных составляющих низкочастотного колебания энергосистемы основаны на методах и моделях адаптивного структурного анализа реакции энергосистемы [9-11].

Адаптивные структурные модели также активно применяются в централизованных системах сбора и передачи технологической информации (ССПТИ) [12] при анализе причин аварий в энергосистеме, при оценке правильности действия релейной защиты и противоаварийной автоматики, при определении места повреждения на ЛЭП [13]. Эффективность применения распределенной системы мониторинга тесно связана с решением задач оперативной обработки множества осциллограмм, их систематизации и архивирования, компрессии с целью повышения компактности [14], отсортировки осциллограмм с низкой информативностью на основе адаптивного распознавания информационного образа сигнала [15]. Учитывая, что ССПТИ получает осциллограммы из разных источников, то их обработка и систематизация наиболее результативна при использовании адаптивных фильтров, не требующих, как известно, априорной информации о сигнале.

Еще одним важнейшим применением адаптивного структурного анализа является измерение слабой информационной слагаемой на фоне преобладающих других составляющих сигнала [16]. В этом случае терминал защиты адаптивно изменяет характеристики тракта АЦП и аппаратно подавляет доминирующие составляющие сигнала без использования аналоговых фильтров и избирательно усиливает слабую информационную составляющую до уровня, обеспечивающего гарантированную точность измерения трактом АЦП. Одно из применений новой технологии измерения - это разработка высокочувствительных защит от замыканий на землю в распределительных сетях и генераторной сети (защита статора генератора) [17-19].

Наряду с этим распознавание структуры сигнала позволяет повысить точность измерения за счет коррекции сигнала после измерительных трансформаторов, например, емкостных трансформаторов напряжения [20] и трактов АЦП терминалов защиты. Использование адаптивного структурного анализа значительно повышает технологический уровень технических комплексов, обеспечивающих мониторинг и контроль функционирования элементов электрических систем. Например, адаптивная идентификация системных функций на основе структурных моделей позволяет решать задачи мониторинга состояния кабельных линий [21].

Закономерен вопрос: почему в решении всех упомянутых задач отдается предпочтение адаптивному структурному анализу? Известно ведь, что основу множества существующих систем релейной защиты и управления электрическими сетями составляют алгоритмы, оценивающие комплексное действующее значение (фазор) основной гармоники сигнала. Среди них пользуются заслуженным признанием фильтры ортогональных составляющих [22-26].

Ответ заключается в том, что основу классических алгоритмов составляют неадаптивные модели, структура которых задается заведомо, и которые в принципе не способны адаптироваться к сигналу. В силу этого они не могут учитывать всю сложность сигнала свободного процесса в электрической сети.

Поэтому им присущ общий недостаток, и заключается он в появлении значительной погрешности в оценках ортогональных составляющих основной гармоники при распознавании сигнала переходного режима электрической сети. Этот изъян классических алгоритмов распознавания сигнала носит принципиальный характер. Развитие фильтров ортосоставляющих, способных нивелировать влияние апериодической составляющей в обрабатываемом сигнале [2729], не решает проблемы в случае сигнала с более сложным составом.

Ясно, что прецизионная оценка параметров основной гармоники, как одной из слагаемых сигнала переходного режима электрической системы, в принципе невозможна без гибкого учета в модели сигнала и других составляющих процесса. Поэтому при оценке информационных параметров основной гармоники необходимо определить всю структуру сигнала. И поскольку построение модели ведется в условиях структурной неопределенности электрического сигнала (недостаточности информации о характеристиках сигнала), его распознавание должно рассматриваться как решение задачи адаптивного структурного анализа, заключающейся в идентификации структуры сигнала текущего режима на множестве собственных мод реакции электрической системы и составляющих принужденного режима.

Обзор основных этапов развития алгоритмов распознавания сигналов в электроэнергетике. Задача распознавания структуры сигналов электрических систем стала актуальной с повышением вычислительных ресурсов цифровых систем релейной защиты и противоаварийной автоматики. Сначала, когда еще терминалы релейной защиты не могли предоставить развитую вычислительную среду, алгоритмы цифровых защит основывались преимущественно на простых методах определения параметров основной гармоники установившегося и переходного процесса электрической сети. Применялись методы вычисления амплитуды и фазы первой гармоники электрической величины, основанные на предположении, что они имеют синусоидальную форму. Известный алгоритм Манна и Моррисона [30] использует первую производную сигнала, а

алгоритмы Рокфеллера и Удрена [31, 32] - первую и вторую производные, на тех же предположениях построены алгоритмы двух и трех отсчетов [32].

Затем были развиты алгоритмы обработки и для несинусоидальных сигналов. Стремление оценить параметры основной гармоники, прибегая к богатству возможностей, открываемых цифровыми фильтрами, привело к широкому внедрению в технику релейной защиты фильтров ортогональных составляющих, основанных чаще всего на преобразовании Фурье [33]. Со временем это направление обрело самостоятельное значение, и теперь эти фильтры уже известны как фильтры Фурье [34, 22, 23].

По мере совершенствования терминалов релейной защиты были предприняты первые опыты оптимальной оценки основной гармоники сигнала переходного режима электрической системы. Использовался метод наименьших квадратов [35-37], причем в качестве инструмента решения применялось довольно затратное с точки зрения вычислительных ресурсов сингулярное разложение. Были опробованы фильтры Калмана [38-40] и решетчатые фильтры [41], но не нашли широкого применения, поскольку не придали алгоритмам релейной зашиты и автоматики новых преимуществ.

Но самое главное, все предложенные алгоритмы были предназначены для оценивания основной гармоники, причем без структурного анализа сигнала (определения структуры сигнала). Поэтому они не могут быть эффективно использованы в современных системах адаптивного управления электрическими сетями, адаптивной релейной защиты или системах определения места повреждения [42]. Особенно остры проблемы быстрого структурного анализа при ОМП в сетях с быстродействующими выключателями, когда выключение повреждения происходит быстро, и осциллограмма процесса не содержит участка установившегося послеаварийного режима.

Кроме того, применение структурного анализа позволяет расширить функциональные возможности систем централизованного управления электрическими сетями, когда во избежание перегрузки линий связи, а также вычисли-

тельных ресурсов систем высокого уровня, необходимо передать регистрируемую в удаленной точке информацию о процессах в сети в сжатом виде, проведя структурную компрессию осциллограмм [67, 20]. Наряду с этим структурный анализ позволяет построить программно-аппаратный комплекс распознавания слабой составляющей сигнала на фоне доминирующих слагаемых сигнала, являющихся, по сути, непреодолимой помехой для нее [16]. Это открывает новый класс высокочувствительных защит, например защит генераторов от замыкания на землю в одной точке. Такие защиты могут быть основаны на использовании как высших гармоник, появляющихся в генераторной сети из-за нелинейности магнитной системы самих генераторов [17, 18], так и специально инжектируемой в генераторную сеть субгармоники от отдельного источника малой мощности [73].

Как отмечается в работах [71, 72], использование структурного анализа создает новый кластер алгоритмов цифровой обработки сигналов, способствующих повышению быстродействия и надежности систем релейной защиты и автоматики. Предполагается, что метод структурного анализа получит в будущем широкое применение в современных распределенных системах мониторинга, защиты и управления - WAMPACS и позволит повысить устойчивость и надежность функционирования интеллектуальных энергосистем.

Адаптивные модели различного назначения, являющиеся прообразом структурных моделей, широко применяются в общей теории цифровой обработки сигналов для повышения разрешающей способности спектрального анализа (оценки спектра) сигналов [103]. Наиболее известны алгоритмы MUSIC [104] и ESPIRT [105], использующие обобщение идеи Писаренко [106]. Они широко используются в радиолокации [152], акустике и обработке речи [41], но прямому наследованию их идей в методах распознавания сигналов электрических систем для целей управлении режимами энергосистем и релейной защиты препятствуют существенные различия предметных областей и решаемых задач [64]. В связи с этим существует настоятельная необходимость в разработке ос-

нов теории адаптивного структурного анализа сигналов электрической системы для применения в системах управления ее режимами, релейной защиты и автоматики.

Общая характеристика работы. Цель работы. Разработка теории адаптивного структурного анализа электрических сигналов и методических основ внедрения ее методов в современные приложения интеллектуальной электроэнергетики.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1 Обобщение и исследование существующих адаптивных методов распознавания сигналов и выявление базовых методов распознавания структуры сигнала.

2 Разработка теории адаптивных структурных моделей сигналов электроэнергетики, обеспечивающей каузальность и согласованность формируемых структурных моделей с распознаваемым сигналом.

3 Разработка методов компонентного анализа сигналов интеллектуальной электроэнергетики, обеспечивающие согласованность компонентов модели с сигналом, избегая множественности ее компонентов.

4 Разработка общей теории адаптивного структурного анализа сигнала электрической системы, интегрирующей в себе методы теории адаптивных структурных моделей и методов компонентного анализа и обеспечивающей структурный анализ самой осциллограммы сигнала и идентификацию структуры сигнала на выявленных интервалах однородности.

5 Разработка методических основ применения адаптивного структурного анализа в различных приложениях интеллектуальной электроэнергетики, включая и WAMPACS.

Степень разработанности темы исследования. Методы цифровой обработки сигналов и их приложения в интеллектуальной электроэнергетике развиваются во многих исследованиях как отечественных, так и зарубежных ученых.

Широко известны научные труды Я.Л. Арцишевского, В.К. Ванина, А.В. Булычева, Н.А. Дони, Ю.К. Евдокимова, А.В. Жукова, А.С. Засыпкина, С.Л. Куже-кова, Т.Г. Климовой, А.Л. Куликова, В.Ф. Лачугина, Ю.Я. Лямеца, Н.А. Мано-ва, А.В. Мокеева, В.И. Нагая, Г.С. Нудельмана, В.И. Пуляева, Е.И. Сацук, М.И. Успенского, В.А. Шуина В.А., J.F. Hauer, J. Ortbandt, T Lobos, R. Kumaresan, D.W. Tufts, M.A. Rahman и др. Считается, что начала структурного анализа положены в работе Prony (1795 г.). Но несмотря на множество работ так или иначе связанных с оценкой структуры сигнала, до сих пор цельная и хорошо проработанная теория структурного анализа, методы и определения которой были бы достаточно ясны и методически обоснованы для применения в различных приложениях интеллектуальной электроэнергетики, не сложилась. Представленное к защите диссертационное исследование решает эту задачу.

Методы исследования. При выполнении исследований применялись методы математического моделирования, теоретических основ электротехники, теории электрических и электромеханических переходных процессов в электроэнергетической системе, основы теории линейной алгебры и теории цифровой обработки сигналов. Исследования проводились на программно-техническом комплексе моделирования процессов в электроэнергетической системе в реальном масштабе времени фирмы RTDS Technologies Inc. (Канада) и программных средах Matlab и Mathcad.

Достоверность полученных результатов основных научных положений и выводов работы подтверждается результатами математического моделирования и экспериментальных исследований на программно-техническом комплексе испытаний в реальном масштабе времени RTDS; апробации положений и методов теории в программно-технических комплексах Испытательного полигона современных систем релейной защиты, автоматики и управления ООО НПП ЭКРА и на цифровом полигоне Нижегородской ГЭС; опытом эксплуатации в энергосистемах России различных устройств релейной защиты и автоматики на базе серийно выпускаемых микропроцессорных терминалов релейной защиты и

автоматики ЭКРА 200 (НПП «ЭКРА») и «Бреслер-0107» (НПП «Бреслер»), использующих разработанные в настоящей работе методы структурного анализа.

Основные положения, выносимые на защиту:

1 Теория адаптивных структурных моделей сигналов, обобщающая научные достижения в области адаптивных алгоритмов распознавания сигналов и формирующая единый подход к методам идентификации структуры сигналов в новых системах мониторинга, управления и релейной защиты интеллектуальной электроэнергетики.

2 Новые методы компонентного анализа сигналов электроэнергетики, обеспечивающие согласованность компонентов модели с сигналом, избегая множественности ее компонентов.

3 Общая теория адаптивного структурного анализа сигнала электрической системы, объединяющая в себе методы теории адаптивных структурных моделей и компонентного анализа и обеспечивающая определение интегрированной структуры сигнала в темпе развития аварийного процесса в энергосистеме.

4 Новый алгоритм разрешения структурной неопределенности сигнала для цифровых систем релейной защиты, автоматики и управления интеллектуальной энергосистемой, работающих в темпе развития аварийного процесса в электрической системе.

5 Новые адаптивные методы предварительной обработки распознаваемого сигнала, повышающие разрешающую способность и достоверность оценок структурного анализа сигнала, обеспечивая улучшение быстродействия и надежности систем релейной защиты и автоматики и совершенствование систем мониторинга и управления интеллектуальными энергосистемами.

6 Методические основы применения адаптивного структурного анализа в различных приложениях интеллектуальной электроэнергетики, формирующие базу знаний и эксперимента, достаточной для использования ее как руковод-

ство при внедрении положений теории адаптивного структурного анализа в различные приложения интеллектуальной электроэнергетики.

Научная новизна работы:

1 Разработанная теория адаптивных структурных моделей сигналов характеризуется тем, что обобщает научные достижения в области адаптивных алгоритмов распознавания сигналов и формирует единый подход к методам идентификации их структуры, в частности, структуры сигналов электроэнергетики, и объясняет многие свойства структурных моделей, установленные ранее в различных источниках только эмпирическим путем.

2 Предложенные методы компонентного анализа сигналов формируют ранее не известные правила построения однозначной и компактной модели распознаваемого сигнала, широко используя положения разработанной в работе теории адаптивных структурных моделей.

3 Разработанная впервые общая теория структурного анализа определяет основы структурного анализа сигнала и позволяет в темпе развития аварийного процесса определять интегрированную структуру сигнала, разделяя его на интервалы однородности (интервалы инвариантности структуры) и идентифицируя структуру (компонентный состав) сигнала на выделенных интервалах.

4 Разработанные методические основы реализации методов структурного анализа сигналов формируют базу знаний об их приложениях в интеллектуальную электроэнергетику, создавая алгоритмическое обеспечение для оценивания состояния энергосистемы в реальном масштабе времени и осуществления технологического управления и защиты энергосистем с помощью распределенных систем мониторинга, защиты и управления - WAMPACS.

Теоретическая ценность работы:

1 Разработанная теория адаптивного структурного анализа обогащает теорию информационного анализа состояния электрической системы и открывает новый кластер методов построения систем релейной защиты, мониторинга и управления интеллектуальными электроэнергетическими системами, повы-

шая устойчивость функционирования технических систем интеллектуальной электроэнергетики.

2 Обнаруженная методическая основа синтеза алгоритмов оценки структуры сигнала аварийного процесса в ЭС формирует базу знаний для развития алгоритмов управления и защиты интеллектуальных электроэнергетических систем, придавая техническим средствам аварийной защиты и управления интеллектуальными электроэнергетическими системами повышенную селективность и эффективность действия.

Практическая ценность работы:

1 В работе создано алгоритмическое обеспечение, использующее структурный анализ сигналов и позволяющее разрабатывать современные программно-технические средства и устройства релейной защиты и противоаварийной автоматики, мониторинга и управления интеллектуальными электроэнергетическими системами.

2 Для цифровых систем релейной защиты, автоматики и управления интеллектуальной энергосистемой разработан новый алгоритм разрешения структурной неопределенности сигнала на основе метода наложения адаптивных фильтров, обеспечивающий распознавание структуры сигнала в темпе развития аварийного процесса в электрической системе.

3 Разработаны новые адаптивные методы предварительной обработки распознаваемого сигнала, в том числе алгоритмы удаления тренда, оценки частоты сети, локализации и коррекции отсчетов с выбросами (или потерянных отсчетов), повышающие разрешающую способность и достоверность оценок структурного анализа сигнала, обеспечивая улучшение быстродействия и надежности систем релейной защиты и автоматики и совершенствование систем мониторинга и управления интеллектуальными энергосистемами.

4 Создано алгоритмическое обеспечение для нового кластера программно-технических средств и устройств релейной защиты и противоаварийной ав-

томатики, мониторинга и управления интеллектуальными электроэнергетическими системами (WAMPACS), обладающих повышенными быстродействием, селективностью и устойчивостью функционирования. Разработаны алгоритмы: определения места повреждения; быстродействующей релейной защиты, способной принять решение на основе анализа короткого участка аварийного процесса; защиты электрических генераторов с активно-адаптивным распознаванием слабой информационной слагаемой; мониторинга низкочастотных колебаний в электроэнергетической системе; распознавания информационного образа цифровых сигналов (осциллограмм); релейной защиты электрических систем с высоковольтными передачами постоянного тока; интеллектуального (контролируемого) автоматического повторного включения транзитных ЛЭП в работу после аварийного отключения; структурной компрессии осциллограмм; оценки технического состояния высоковольтного оборудования; реконструкции сигнала ЭС. Создана интерактивная среда адаптивного структурного анализа на основе Simulink.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы и ее результаты докладывались и обсуждались на следующих международных конференциях: «Релейная защита и автоматика энергосистем - 2017»: Санкт-Петербург, 2017; «Современные направления развития систем релейной защиты и автоматики энергосистем» - РНК СЮКЕ: Сочи, 2015; Екатеринбург, 2013; «Релейная защита и автоматизация электроэнергетических систем России -РЕЛАВЭКСПО» (Чебоксары, 2012 -2017) и всероссийских конференциях: "Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем" и "Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике" (Чебоксары, 1995-2017 г.); на Всесоюзных конференциях и семинарах в Риге (1986, 1988), Киеве (1990), Мариуполе (1990), Каунасе (1991), С.-Петербурге (1994), Новочеркасске (1994), Й.-Оле (1996).

По теме докторской диссертации под научным руководством соискателя защищены 3 диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук:

1 Лазарева, Н.М. Алгоритмы структурной компрессии цифровых осциллограмм сигналов электроэнергетических систем: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Лазарева Надежда Михайловна. - Чебоксары, 1997. - 27 с.

2 Ильин, А.А. Совершенствование методов структурного анализа входных сигналов цифровых систем релейной защиты и автоматики: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.14.02 / Ильин Алексей Анатольевич. - Чебоксары, 2014. - 23 с.

3 Петров, В.С. Цифровая система автоматического ограничения повышения напряжения сетей 110-750 кВ: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.14.02 / Петров Владимир Сергеевич. - Чебоксары, 2015. - 24 с.

Реализация результатов работы. Предлагаемые в работе методы адаптивного структурного анализа были частично опробованы еще в 1991 г. в первом в России микропроцессорном определителе места повреждения, разработанном в совместно Чувашским госуниверситетом (В.И. Антонов, Ю.Я. Лямец) и ВНИИР (Н.А. Дони, Г.С. Нудельман) и введенным в эксплуатацию в ОДУ Северного Кавказа на ЛЭП-500 «Кавкасиони» (п/ст «Центральная» Краснодар-энерго).

Результаты работы используются:

в ООО НПП «ЭКРА» (Чебоксары) в серийно выпускаемой продукции: аппаратуре противоаварийной автоматики серий ШЭЭ 22х на базе терминалов серии ЭКРА 200; аппаратуре релейной защиты электрических генераторов, работающих на общую шину, серий ШЭ11ХХ на базе терминалов серии ЭКРА 200; алгоритмическом обеспечении терминала интеллектуального (контролируемого) включения ЛЭП; определителе места повреждения (ОМП) в программно-техническом комплексе АСУ ТП ЕУГСО^ программном комплексе анализа сигналов аварийного процесса RecViewer;

в ООО «НПП Бреслер» (г. Чебоксары) при разработке серийно выпускаемого базового микропроцессорного терминала релейной защиты и автоматики «Бреслер-0107»;

в ООО «Инженерный центр «Энергосервис» (г. Архангельск) используются для математического моделирования современных интеллектуальных устройств различного функционального назначения автоматизированных систем управления и защиты нового поколения WAMPACS.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Антонов Владислав Иванович, 2018 год

- 84 с.

21. Новикова, Ф.Ш. Разработка метода количественной оценки технического состояния кабельных линий 6 кВ / Ф.Ш. Новикова, М.Г. Баширов, И.В. Прахов // Современные наукоемкие технологии. - 2015. - №9. - С. 63 - 67.

22. Антонов, В.И. Общие начала теории фильтров ортогональных составляющих / Антонов В.И. [и др.] // Релейная защита и автоматизация. - 2016.

- №1. - С.14-23.

23. Phadke, A.G. Synchronized Phasor Measurements and Their Applications / A.G. Phadke, J.S. Thorp. - Springer Science & Business Media, LLC, 2008. - 247 p.

24. IEEE Std C37.118-2005. IEEE Standard for Synchrophasors for Power Systems. - 2006.

25. Шнеерсон, Э.М. Цифровая релейная защита / Э.М. Шнеерсон. - М.: Энергоатомиздат, 2007. - 549 с.

26. Phadke, A.G. Computer Relaying for Power Systems. 2nd Edition / A.G. Phadke, J.S. Thorp. - John Wiley & Sons, Ltd., 2009 - 326 p.

27. Gu, J.C. Removal of DC-offset in current and voltage signals using a novel Fourier filter algorithm / J.C. Gu, S.L. Yu // IEEE Trans. Power Deliv. - 2000. -Vol. 15. - No 1. - P. 73-79.

28. Guo, Yong. Simplified algorithms for removal of the effect of exponentially decaying DC-offset on the Fourier algorithm / Yong Guo, M. Kezunovic, Deshu Chen // IEEE Trans. Power Deliv. - 2003. - Vol. 18. - No 3. - P. 711-717.

29. Мокеев, А.В. Методы и алгоритмы обработки сигналов в интеллектуальных электронных устройствах энергосистем различного функционального назначения: автореф. дис. ... докт. техн. наук: 05.14.02 / Мокеев Алексей Владимирович. - СПб, 2011. - 32 с.

30. Mann, B.J. Digital calculation of impedance for transmission line protection / B.J. Mann, I.F. Morrison // IEEE Trans. on Power Apparat. and Syst. - 1971. -Vol. 90. - No.1. - P. 270-279.

31. Rockefeller, G.D. High-speed distance relaying using a digital computer, II. Test results / G.D. Rockefeller, G.B. Gilchris // IEEE Trans on Power Apparat. and Syst. - 1972. - Vol. 91. - No. 3. - P. 1244-1258.

32. Gilbert, J.G. High speed transmission line fault impedance calculation using a dedicated minicomputer / J.G. Gilbert, R.J. Shovlin // IEEE Trans. on Power Apparat. and Syst. - 1975. - Vol. 94. -No. 3. - P. 544-550.

33. Johns, A.T. Fundamental digital approach to the distance protection of EHV transmission lines / A.T. Johns, M.A. Martin // IEE Proceedings. - 1978. - Vol. 125. - No. 5. - P. 377-384.

34. Лямец, Ю.Я. Разложение входных величин релейной защиты на ортогональные составляющие / Ю.Я. Лямец, Н.В. Подшивалин // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. - 1986. - №3. - С. 62-70.

35. Sachdev, M.S. A new algorithm for digital impedance relays / M.S. Sachdev, M.A. Baribeau // IEEE Trans. Power Apparat. and Syst. - 1979. - Vol. 98. -No. 6. - P. 2232-2240.

36. Fernandez, C. Total least squares and discrete-time line models in HV distance protection / C. Fernandez, F.L. Pagola // IEEE Transactions on Power Deliv. - 1999. - Vol. 4. - No. 1. - P. 74-79.

37. Антонов, В.И. Разрешающая способность метода наименьших квадратов при оценивании основной гармоники тока короткого замыкания / В.И. Антонов, Ю.Я. Лямец // Изв. вузов СССР. Энергетика. -1990. -№2. - С. 48-51.

38. Girgis, A.A. A new Kalman filtering based digital distance relay / A.A. Girgis // IEEE Trans. on Power Apparat. and Syst. - 1982. - Vol. 101. - No. 9. - P. 3471-3480.

39. Girgis, A.A. Application of Kalman filtering in computer relaying / A.A. Girgis, R.G. Brown // IEEE Trans. on Power Apparat. and Syst. - 1981. - Vol. 100. -No. 7. - P. 3387-3397.

40. Лямец, Ю.Я. Адаптивный цифровой фильтр основной гармоники токов и напряжений электрической сети / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, А.П. Арсентьев // Известия АН СССР. Энергетика и транспорт. - 1989. - №6. - С. 115-126.

41. Куреши, Ш. У. Х. Адаптивная коррекция / Ш.У.Х. Куреши // ТИИЭР.

- 1985. - Т. 73. - №9. - С. 5-49.

42. Куликов, А.Л. Применение цифровой обработки сигналов в задаче повышения точности ОМП ЛЭП по параметрам аварийного режима / А.Л. Куликов, М.Д. Обалин, В.А. Петрова // Электрические станции. - 2016. - №4. -С. 39-44.

43. Антонов, В.И. Цифровые информационные модели и алгоритмы с контролем достоверности результата для анализа динамических процессов / В.И. Антонов, Н.М. Лазарева // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 1995. - С. 26-28.

44. Лямец, Ю.Я. Спектральный анализ токов и напряжений электроэнергетических систем / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, А.П. Арсентьев // Проблемы комплекс. автоматиз. электроэнерг. систем на основе микропроцесс. техн.: Тез. докл. 1-й науч.-техн. конф. Киев, 1990. - Т.3. - С. 21-29.

45. Антонов, В.И. О методах обработки сигналов в технике релейной защиты / В.И. Антонов, В.К. Ванин, А.В. Мокеев // Электротехнические устройства и системы на основе микропроцессоров и микроЭВМ: межвуз. сб. научн. статей. Чебоксары: Изд-во Чуваш ун-та, 1985. - С. 110-118.

46. Lyamets, Yu.Ya. A parametric model of a transient process and its use / Yu.Ya. Lyamets, A.P. Arsent'ev, V.I. Antonov // Elektrotekhnika. - 1992.- No. 8-9.

- P. 51-56. EID: 2-s2.0-0026901788.

47. Lyamets, Yu.Ya. Spectrum analysis of transients in power systems / Yu.Ya. Lyamets, V.I. Antonov, A.P. Arsent'ev // Izvestiya Akademii Nauk. Energetika. - 1992. - No. 2. - P. 31-43. EID: 2-s2.0-0026826092.

48. Антонов, В.И. Основные характеристики и цифровые модели электротехнических сигналов / В.И. Антонов, Н.М. Лазарева, В.И. Пуляев // Вестник Чувашского университета. - 1996. - №2. - С. 73-82.

49. Лямец, Ю.Я. Спектральный анализ переходных процессов в электрических сетях / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, А.П. Арсентьев // Изв. РАН. Энергетика. - 1992 - №2. - С. 31-43.

50. Лямец, Ю.Я. Параметрическая модель переходного процесса и ее применение / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, А.П. Арсентьев // Электротехника. -1992. - №8-9. - С.51-56.

51. Антонов, В.И. Структурный анализ входных сигналов цифровых систем релейной защиты и противоаварийной автоматики / В.И. Антонов // Электротехника. - 1995. - №6. - С.56-61.

52. Антонов, В.И. Новый метод декомпозиции сигналов электроэнергетических систем по собственным модам / В.И. Антонов [и др.] // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. 10-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2013. - С.73-79.

53. Антонов, В.И. Структурный анализ входных сигналов цифровой релейной защиты и автоматики / В.И. Антонов [и др.] // Современные направле-

ния развития систем релейной защиты и автоматики энергосистем: Сб. докл. 4-ой междунар. науч.-техн. конф. Екатеринбург, 3-7 июня 2013 г. - Доклад С.1.1-6. - С.1-8.

54. Antonov, V.I. Structural analysis of input signals of digital systems for relay protection and for emergency-proof automation / V.I. Antonov // Elektrotekhnika.

- 1995. - No. 6. - P. 56-61 EID: 2-s2.0-0029313597.

55. Ванин, В.К. Релейная защита на элементах вычислительной техники. 2-е изд. / В.К. Ванин, Г.М. Павлов. - Л.: Энергоатомиздат, 1990. - 336 с.

56. Заде, Л. Теория линейных систем (Метод пространства состояний) / Л. Заде, Ч. Дезоер. - М.: Наука, 1970. - 703 с.

57. Антонов, В.И. Общие закономерности фильтров ортогональных оставляющих электрического сигнала / Антонов В.И. [и др.] // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: материалы 9-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2014. - С.238-240.

58. Антонов, В.И. Особенности структурного анализа тока сетей 110 -750 кВ / Антонов В.И. [и др.] // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: материалы 9-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2014. - С. 240-242.

59. Лосев, С.Б. Расчет электромагнитных переходных процессов для релейной защиты на линиях большой протяженности / С.Б. Лосев, А.Б. Чернин. -М.: Энергия. 1972. - 144 с.

60. Huffel, S. V. The Total Least Squares Problem: Computational Aspects and Analysis / S. V. Huffel, J. Vandewalle. - Philadelphia: SIAM. 1991. - 300 p.

61. IEC 61850-9-2 Sampled values over ISO/IEC 8802-3. - Geneva. Switzerland: IEC Central Office, 2004. - 34 p.

62. Антонов, В.И. Оперативная обработка цифровых осциллограмм электрической сети / Антонов В.И. [и др.] // Вестник Чувашского университета.

- 1996. - №1. - С. 61-66.

63. Лямец, Ю.Я. Оценивание параметров, как алгоритм релейной защиты / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, Г.С. Нудельман // Электротехника. - 1990. -№2. - С.21-24.

64. Антонов, В.И. Адаптивный структурный анализ входных сигналов цифровой релейной защиты и автоматики / В.И. Антонов [и др.] // Электротехника. - 2015. - № 7. - С. 28-35.

65. Antonov, V.I. Adaptive structural analysis of input signals of digital and relay protection and automation / V.I. Antonov et al. // Russian Electrical Engineering - 2015. - Vol. 86. - No. 7. - P. 391-397. DOI: 10.3103/S1068371215070032.

66. Лазарева, Н.М. Структурные методы компрессии цифровых осциллограмм / Н.М. Лазарева, В.И. Антонов [и др.] // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. II Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 1997. - С. 12-14.

67. Лазарева, Н.М. Алгоритмы структурной компрессии цифровых осциллограмм сигналов электроэнергетических систем: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Лазарева Надежда Михайловна. - Чебоксары, 1997. - 27 с.

68. Антонов, В.И. Реконструкция сигнала электротехнической системы по ее информационной модели / В.И. Антонов, Н.М. Лазарева // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: тез. докл. Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 1996. - С.138-140.

69. Лямец, Ю.Я. Определение места повреждения линии электропередачи по компонентам свободного процесса / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, С.Х. Ах-метзянов // Электротехника. - 1993. - №3. - С.60-63.

70. Лямец, Ю.Я. Анализ состава напряжения (тока) аварийного режима электроустановки как алгоритм релейной защиты и автоматики / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, В.А. Ильин // Электротехника. - 1992. - №1. - С.46-52.

71. Ortbandt, C. Parameter Estimation in Electrical Power Systems using Prony's Method / С. Ortbandt et al. // 12th European Workshop an Advanced Control and Diagnostic (ACD 2015): IOP Publishing Journal of Physics: Conference Series, 2015. - Vol. 659. - P. 1-12.

72. Ильин, А.А. Совершенствование методов структурного анализа входных сигналов цифровых систем релейной защиты и автоматики: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.14.02 / Ильин Алексей Анатольевич. - Чебоксары, 2014. - 23 с.

73. Вайнштейн, Р.А. Защита от замыканий на землю генераторов и сетей среднего напряжения на основе использования низкочастотных составляющих токов нулевой последовательности: автореф. дис. ... докт. техн. наук: 05.14.02 /Вайнштейн Роберт Александрович. - Томск, 2011. - 45 с.

74. Антонов, В.И. Адаптивные структурные модели входных сигналов релейной защиты и автоматики / В.И. Антонов, А.А. Ильин, Н.М. Лазарева // Электротехника. - 2012. - №1. - С.52-55.

75. Antonov, V.I. Adaptive structural models of input signals to relay protection and automation / V.I. Antonov, A.A. Il'in, N.M Lazareva // Russian Electrical Engineering. - 2012. - Vol. 83. - No. 1. - P. 51-53. DOI: 10.3103/S1068371212010026.

76. Антонов, В.И. Неадаптивные алгоритмы оперативной обработки сигналов релейной защиты и автоматики / В.И. Антонов, Н.М. Лазарева, В.М. Шевцов // Вестник Чувашского университета. - 1995. - №2. - С. 87-92.

77. Антонов, В.И. Адаптивные структурные модели цифровых электроэнергетических сигналов с локальными нарушениями закономерностей / В.И. Антонов, А.А. Ильин, Н.М. Лазарева // Электротехника. - 2012. - №4. - С.11-14.

78. Антонов, В.И. Эффективные структурные модели входных сигналов цифровой релейной защиты и автоматики / В.И. Антонов, В.А. Наумов, А.И. Фомин // Электричество. - 2012. - №11. - С.2-8.

79. Антонов, В.И. Адаптивные структурные модели сигналов электроэнергетических систем / В.И. Антонов, А.А. Ильин, Н.М. Лазарева // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. 9-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2011. - С. 37-40.

80. Антонов, В.И. Повышение достоверности компонентных моделей сложных динамических систем/ В.И. Антонов, Н.М. Лазарева // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. 4-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2001. - С. 164-167.

81. Антонов В.И. Адаптивные структурные модели цифровых сигналов электроэнергетических систем / В.И. Антонов, А.А. Ильин // Проблемы и перспективы развития энергетики, электротехники и энергоэффективности: Матер. 1-й междунар. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2017. - С.23-27.

82. Антонов, В.И. Оптимальная частота дискретизации при оценке частоты гармоники / В.И. Антонов, В.А. Наумов, Д.Е. Васильева // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: Матер. 10-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2016. - С.223-225.

83. Антонов, В.И. Обработка сигнала с высокой частотой дискретизации в цифровой релейной защите и автоматике / Антонов В.И. [и др.] // Цифровая электротехника: проблемы и достижения: сб. науч. труд. НПП «ЭКРА». Выпуск 2. - Чебоксары: РИЦ "СРЗАУ", 2013. - С.12-21.

84. Антонов, В.И. Фундаментальные свойства эффективных структурных моделей тока короткого замыкания электрической сети / Антонов В.И. [и др.] // Цифровая электротехника: проблемы и достижения: сб. науч. труд. НПП «ЭКРА». Выпуск 3. - Чебоксары: РИЦ "СРЗАУ", 2014. - С.18-29.

85. Antonov, V.I. Adaptive structural models of digital electrical signals with local irregularity / V.I. Antonov, A.A. Il'in, N.M Lazareva // Russian Electrical Engineering. - 2012. - Vol. 83. - No. 4. - P. 187-189. DOI: 10.3103/S1068371212040025.

86. Антонов, В.И. Алгоритмы Фурье для быстродействующих цифровых защит / В.И. Антонов [и др.] // РЕЛАВЭКСП0-2012: Релейная защита и автоматизация электроэнергетических систем России: сб. тез. и докл. междунар. науч. -практ. конф. и выставки. Чебоксары, 17-20 апр. 2012. - С.75-76.

87. Антонов, В.И. Эффекты дискретизации сигналов и их использование в алгоритмах релейной защиты В.И. Антонов [и др.] // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. 10-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2013. - С. 325-327.

88. Антонов, В.И. Выбор частоты дискретизации и разрядности аналого-цифрового преобразователя в цифровых системах релейной защиты / В.И. Антонов, Е.В. Сидиряков, В.М. Шевцов // Электротехника. - 1993. - №4. - С.56-59.

89. Антонов, В.И. Оценка гармоники электрической величины на фоне преобладающего гармонического спектра шума / Антонов В.И. [и др.] // Электричество. - 2014. - №5. - С.29-33.

90. Антонов, В.И. Эффективные алгоритмы обработки входных сигналов цифровой автоматики ограничения повышения напряжения / В.И. Антонов, В.А. Наумов, В.С. Петров // Электрические станции. - 2013. - №11. - С.42-45.

91. Антонов, В.И. Контролируемые величины цифровых систем автоматического ограничения повышения напряжения: новые методы оценки и их характеристики / В.И. Антонов, В.А. Наумов, В.С. Петров // Релейная защита и автоматизация. - 2014. - №4. - С.24-29.

92. Antonov, V.I. Selection of the analog-to-digital conversion frequency and the word length in an analog-to-digital converter in the digital systems of a relay protection / V.I. Antonov, E.V. Sidiryakov, V.M. Shevtsov // Elektrotekhnika. - 1993. -No. 4., P. 56-59. EID: 2-s2.0-0027585579.

93. Antonov, V.I. Efficient algorithms for processing the input signals to automatic voltage protection / V.I. Antonov, V.A. Naumov, V.S. Petrov // Power Technology and Engineering - 2014. - Vol. 48. - No. 1. - P. 68-70. DOI: 10.1007/s 10749-014-0486-x.

94. Антонов, В.И. Адаптивные алгоритмы цифровой автоматики ограничения повышения напряжения / В.И. Антонов, В.А. Наумов, В.С. Петров // Цифровая электротехника: проблемы и достижения: сб. науч. трудов НПП «ЭКРА». Выпуск 4. - Чебоксары: РИЦ "СРЗАУ", 2015. С.14-29.

95. Пат. 2556864 Российская Федерация, МПК H02H 3/40 (2006.01). Способ определения ортогональных составляющих гармоники периодической электрической величины / В.А. Наумов, В.И. Антонов [и др.] Опубл. 20.07.2015, Бюл. №20.

96. Пат. 2525832 Российская Федерация, МПК H02H 9/04 (2006.01). Способ мониторинга ресурса изоляции высоковольтного оборудования переменного тока / В.И. Антонов, В.А. Наумов, В.С. Петров. Опубл. 20.08.2014, Бюл. № 23.

97. А. с. 1775787 СССР, МПК H02H 3/40 (1990.01). Устройство для выделения ортогональных составляющих электрической величины / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов [и др.] // Опубл. 15.11.1992, Бюл. №42.

98. А. с. 1744733 СССР, МПК H01H 83/22 (1990.01). Устройство для выделения ортогональных составляющих электрической величины / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов // Опубл. 30.06.1992, Бюл. №24.

99. Антонов, В.И. Гибридные модели входных сигналов в системах синхронизированных векторных измерений (Phasor Measurement Unit) / В.И. Антонов [и др.] // РЕЛАВЭКСПО-2013: Релейная защита и автоматизация электроэнергетических систем России: сб. тез. и докл. междунар. науч.-практ. конф. и выставки. Чебоксары, 23-26 апр. 2013. - С.124-125.

100. Сиберт, У.М. Цепи, сигналы, системы: ч.1 / У.М. Сиберт. - М.: Мир. - 1988. - 336 с.

101. Чураков, Е.П. Оптимальные и адаптивные системы: Учеб. пособие для вузов / Е.П. Чураков - М.: Энергоатомиздат, 1987. - 256 с.

102. De Prony, Baron (Gaspard Riche). Essai experimentale et analytique... // J. Ecol. Polytech. - Paris, 1795. - Vol. 1. - №2. - P.24-76.

103. Март.-мл., С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. / С.Л. Марпл.-мл.- М: Мир, 1990. - 584 с.

104. Schmidt, R.O. Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation / R.O. Schmidt // IEEE Trans. on Antennas and Propagation. - 1986. - Vol. AP-34. -No. 3. - P. 276-280.

105. Roy, R. ESPRIT - A Subspace Rotation Approach to Estimation of Parameters of Cisoids in Noise / R. Roy, F. Paulraj, T. Kailath // IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal Processing. - 1986. - Vol. ASSP-34. - No. 5. - P. 13401342.

106. Pisarenko, V.F. The retrieval of harmonics from a covariance function / V.F. Pisarenko // Geophys. J. Royal Astronom. Soc. - 1973. - Vol. 33. - №33. -P.347-366.

107. Hildebrand, F.B. Introduction to Numerical Analysis: second edition / F.B. Hildebrand. - Dover Publications: N.Y., 1987. - 669 p.

108. Lobos, T. Power System Harmonic Estimation using Linear Least Squares Method and SVD / T. Lobos, T. Kozina, H.-J. Koglin // IEE Proc., Gener. Transm. Distrib. - November 2001. -Vol. 148. - No. 6. - P. 567-572.

109. Markovsky, I. Overview of total least-squares methods / I. Markovsky, S.V. Huffel // Signal Processing. -2007. - Vol. 87. - No. 10. - P. 2281-2282.

110. Лямец, Ю.Я. Адаптивная цифровая обработка входных величин релейной защиты / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, А.П. Арсентьев // Известия АН СССР. Энергетика и транспорт - 1988. - №6. - С. 51-59.

111. Антонов, В.И. Решетчатый адаптивный фильтр с контролем достоверности результата для распознавания сигналов электрических систем / В.И. Антонов, Н.М. Лазарева // Изв. РАН. Энергетика. - 1997 - №6. - С. 63-69.

112. Адаптивные фильтры: Пер. с англ. / Под ред. К.Ф.Н. Коуэна и П.М. Гранта. - М.: Мир, 1988. - 392 с.

113. Антонов, В.И. Методы повышения эффективности структурных моделей входных сигналов релейной защиты и автоматики / Антонов В.И. [и др.] // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. 11 Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2015. - С.154-165.

114. Tufts, D.W. Frequency estimation of multiple sinusoids: Making linear prediction perform like maximum likelihood / D.W. Tufts, R. Kumaresan // Proc. IEEE. - 1982. - Vol. 70. - No. 9. - P. 975-989.

115. Антонов, В.И. Характеристики методов настройки адаптивных структурных моделей аварийных сигналов электрической сети / В.И. Антонов [и др.] // Релейная защита и автоматизация. - 2017.- №1. - С.23-30.

116. Антонов, В.И. Эффективные методы структурного анализа цифровых сигналов электроэнергетических систем / Антонов В.И. [и др.] // Вестник Чувашского университета. - 2000. - №3-4. - С. 82-90.

117. Lyamets, Yu.Ya. Adaptive digital filter of the main harmonic of currents and voltages on an electrical network / Yu.Ya. Lyamets, V.I. Antonov, A.P. Arsent'ev // Power engineering New York. - 1989. - Vol. 27. - No. 6. - P. 105-116. EID: 2-s2.0-0024896361.

118. Пат. 2536857 Российская Федерация, МПК H02H 3/38 (2006.01). Способ выделения слагаемой электрической величины / В.И. Антонов [и др.] Опубл. 27.12.2014, Бюл. №36.

119. Антонов, В.И. Методы настройки адаптивных структурных моделей сигналов аварийных режимов электрической сети / Антонов В.И. [и др.] // Цифровая электротехника: проблемы и достижения: сб. науч. труд. НПП «ЭКРА». Выпуск 5. - Чебоксары: РИЦ "СРЗАУ", 2016. - С.7-44.

120. Антонов, В.И. Лестничная декомпозиция сигналов - эффективный метод структурного анализа входных сигналов цифровой релейной защиты и автоматики / Антонов [и др.] // Современные направления развития систем релейной защиты и автоматики энергосистем: Докл. 5-й междунар. науч.-техн. конф. Сочи, 1-5 июня 2015. - С.13-14.

121. Lyamets, Yu.Ya. Adaptive digital processing of input signals for relay protection / Yu.Ya. Lyamets, V.I. Antonov, A.P. Arsent'ev // Power engineering. New York. - 1988. - Vol. 26. - No. 6. - P. 47-54. EID: 2-s2.0-0024186311.

122. Кумаресан, Р. Улучшенный метод спектрального разрешения, III: эффективная реализация / Р. Кумаресан, Д.У. Тафтс // ТИИЭР. - Т.68. - №10. -1980. - С. 218-220.

123. Ulrych, T.J. Time series modelling and maximum entropy / T.J. Ulrych, R.W. Clayton // Physics of the Earth and Planetary Interiors. - August 1976. - Vol. 12. - No 2-3. - P. 188-200.

124. Стренг, Г. Линейная алгебра и ее применения: Пер. с англ. / Под ред. Г.И. Марчука. - М.: Мир, 1980. - 454 с.

125. Леньков, Ю.А. Выбор коммутационных аппаратов и токоведущих частей распределительных устройств электрических станций и подстанций. Учебное пособие / Ю.А. Леньков, Г.Х. Хожин. - Павлодар: Изд-во ПГУ, 2002. -210 с.

126. IEEE Std 519-1992. IEEE Recommended practices and requirements for harmonic control in electrical power systems.

127. Вакман, Д.Е. Амплитуда, фаза, частота - основные понятия теории колебаний / Д.Е. Вакман, Л.А. Вайнштейн // Успехи физических наук. - 1977. -Т. 123. - Вып. 4. - С. 657-682.

128. Golyandina, N. Analysis of Time Series Structure: SSA and Related Techniques / N. Golyandina, V. Nekrutkin, A. Zhigljavsky. - London: Chap-man&Hall/CRC, 2001. - 305 p.

129. Лямец, Ю.Я. Ортогонализация величин релейной защиты по методу наименьших квадратов / Ю.Я. Лямец, Н.С. Ефимов // Изв. высш. учеб. заведений. Энергетика. - 1987. - №3. - С. 25-31.

130. Возенкрафт, Дж. Теоретические основы техники связи / Дж. Возенкрафт, И. Джекобс. - М.: Мир. 1969. - 640 с.

131. Warichet, J. A Synchrophasor Measurement Algorithm Suitable for Dynamic Applications / J. Warichet, T. Sezi, J-C. Maun // Proc. of 16th Power Systems Computation Conference. Glasgow, Scotland. - July 14-18, 2008.

132. Антонов, В.И. Адаптивные алгоритмы оценки частоты сети для цифровых систем релейной защиты и автоматики / В.И. Антонов, А.А. Ильин, Н.М. Лазарева // Электротехника. - 1995. - №8. - С.29-32.

133. Антонов, В.И. Определение частоты в энергосистеме путем цифровой обработки электрических сигналов / В.И. Антонов, В.И. Пуляев // Энергетик. - 2002. - №4. - С. 15-16.

134. Пат. 2110804 Российская Федерация, МПК G01R 23/165, H02J 3/24, 01H 83/22 (1995.01). Способ определения частоты электрической сети / В.И. Антонов, А.А. Ильин, В.М. Шевцов. Опубл. 10.05.1998, Бюл. № 13.

135. Антонов, В.И. Оценка частоты электрической сети: теоретические основы и практические алгоритмы / В.И. Антонов, В.А. Наумов, В.М. Шевцов // Цифровая электротехника: проблемы и достижения: сб. науч. труд. НПП «ЭКРА». Выпуск 1. - Чебоксары: РИЦ "СРЗАУ", 2012. - С. 20-38.

136. Antonov, V.I. Determination of frequency in power system by means of digital processing of electric signals / V.I. Antonov, V.I. Pulyaev // Energetik. - 2002 - No. 4. - P. 15-17. EID: 2-s2.0-0036423355.

137. Antonov, V.I. Adaptive algorithms to estimate network frequency for digital systems of relay protection and automatic equipment / V.I. Antonov, A.A. Il'in, N.M Lazareva // Elektrotekhnika. - 1995. - No. 8. - P. 29-31. EID: 2-s2.0-0029350780.

138. Лямец, Ю.Я. Бреслеровская структура цифровой обработки сигналов релейной защиты / Ю.Я. Лямец, И.Н. Николаев // Труды АЭН Чувашской Республики. - 2005. - №1. - С. 41-58.

139. Лямец, Ю.Я. Фильтры информационных составляющих тока и напряжения электрической сети / Ю.Я. Лямец, В.А. Ильин // Изв. РАН. Энергетика. - 1995. - №3. - С. 174-189.

140. Koulischer, M. Consideration about the use of the Discrete Fourier Transform in digital protection relays submitted to large frequency deviations / M. Kou-lischer, J-C. Maun // Proc. of the International Conference on Power System Protection. Singapore, 1989. - P. 19-42.

141. Gauss, C.F. Theoria combinationis observationum erroribus minimis ob-noxiae / C.F. Gauss // Commen. Soc. Reg. Sci. Gotten/ Recent. - 5. - 1823. - P. 3390.

142. Wiener, N. Extrapolation, Interpolation and Smoothing of Stationary Time Series with Engineering Applications / N. Wiener. - N.Y.: Wiley. - 1949.

143. Eckart, C. The approximation of one matrix by another of lower rank / C. Eckart, G. Young // Psychometrica. - 1936. - Vol. 1. - No.3. - P. 211-218.

144. Mirsky, L. Symmetric gauge functions and unitarily invariant norms / L. Mirsky // Quart. J. Math. Oxford. - 1960. - Vol. 11. - No 1. - P. 50-59.

145. Голуб, Дж. Матричные вычисления / Дж. Голуб, Ч. Ван Лоун. - М.: Мир. 1999. - 548 с.

146. Osowski, S. SVD technique for estimation of harmonic components in a power system: a statistical approach / S. Osowski // IEE Proc., Gener. Transm. Distrib. - September 1994. - Vol. 141. - No. 5. - P. 473-479.

147. Hauer, J.F. Initial result in Prony analysis of power system response signals / J.F. Hauer, C.J. Demeure, L.L. Scharf // IEEE Trans. Power Systems. -February 1990. - Vol. 5. - No.1. - P. 80-89.

148. Chaari, O. Prony's method: an efficient tool for the analysis of earth fault currents in Petersen-coil-protected networks / O. Chaari, P. Bastard, M. Meunier // IEEE Trans. in Power Delivery. - July 1995. - Vol. 10. - No.3. - P. 1234-1241.

149. Форсайт, Дж. Машинные методы математических вычислений / Дж. Форсайт, М. Малькольм, К. Моулер. - М.: Мир. - 1980. - 280 с.

150. Golub, G.H. An Analysis of the Total Least Squares Problem / Golub G.H., Van Loan C.F. // SIAM J. Num. Anal. - 1980. - Vol. 17. - No. 6. - P. 883-893.

151. Rahman, M. A. Total Least Square Approach for Frequency Estimation using Linear Prediction / M. A. Rahman, Y. K. Yu // IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing. - Oct. 1987. - Vol. ASSP-35. - No. 10. - P. 1440-1454.

152. Kumaresan, R. Estimating the angles of arrival of multiple plane waves / R. Kumaresan, D.W. Tufts // IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. - June 1983. - Vol. AES-19. - P. 134-139.

153. Abatzoglou, T.J. The Constrained Total Least Squares Technique and its Applications to Harmonic Superresolution / T.J. Abatzoglou, J.M. Mendel, G.A. Harada // IEEE Trans. on Signal Processing. - 1991. - Vol. 39. - No. 5. - P. 10701087.

154. Коршунов, Ю.М. Математические основы кибернетики: Учеб. пособие для вузов / Ю.М. Коршунов. - М.: Энергоатомиздат, 1987. - 496 с.

155. Уоткинс, Д.С. Основы матричных вычислений / Д.С. Уоткинс. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. - 664 с.

156. Деммель, Дж. Вычислительная линейная алгебра. Теория и приложения. Пер. с англ. / Дж. Деммель. - М.: Мир, 2001. - 430с.

157. Лачугин, В.Ф. Использование волновых процессов при разработке релейной защиты ВЛ / В.Ф. Лачугин, П.С. Платонов // Электрические станции. - 2016. - № 7. - С. 44-50.

158. Пат. №2308137 Российская Федерация, МПК H02H3/28 (2006.1). Способ определения интервалов однородности электрической величины / Ля-мец Ю. Я., Зиновьев Д. В., Романов Ю. В. Опубл. 10.10.2007, Бюл. №18.

159. Пат. №2540267 Российская Федерация, МПК G01R 31/02, G01R 31/08, G01R 31/327, H02H 3/16, H02H 3/26 (2006.01). Способ определения ин-

тервалов однородности слагаемой электрической величины / В.И. Антонов [и др.] Опубл. 10.02.2015, Бюл. №4.

160. ГОСТ Р54149-2010. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. - М.: Стандартинформ, 2012. -19 с.

161. Барзам, А.Б. Системная автоматика / А.Б. Барзам. - М.: Энергоатом-издат, 1989. - 446 с.

162. Иванов, Н.Г. Оценка частоты сети в цифровых системах РЗА по переходу через нуль: характеристики точности / Н.Г. Иванов, ..., В.И. Антонов // Релейная защита и автоматизация. - 2013. - №4. С.22-25.

163. Duric, M.B. Frequency measurement of distorted signals using Fourier and zero crossing techniques / M.B. Duric, Z.R. Durisic // Electric Power Systems Research. - August 2008. - Vol. 78. - Issue 8. - P. 1407-1415.

164. Финк, Л.М. Сигналы, помехи, ошибки... (Заметки о некоторых неожиданностях, парадоксах и заблуждениях в теории связи) / Л.М. Финк. - М.: Связь, 1978. - 272 с.

165. Гоноровский, И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. Учебник для вузов / И.С. Гоноровский. - М.: Сов. радио, 1977. - 608 с.

166. Максимов, Б.К. Мониторинг частоты в переходных режимах работы электрической сети / Б.К. Максимов [и др.] // Электричество. - 2010. - №4. - С. 13-16.

167. Старцева, Т.Б. Определение частот электроэнергетических систем в анормальных режимах микропроцессорными средствами / Т.Б. Старцева, М.И. Успенский, Г.В. Уфимцев // Сер. препринтов «Научные доклады»; Коми научный центр УрО АН СССР. - 1988. - Вып.185. - 20 с.

168. Павлов, Г.М. Автоматика энергосистем / Г.М. Павлов, Г.В. Меркурьев. - СПб: Центр подготовки кадров РАО УЭС России, 2001. - 388 с.

169. Yang, J.-Z. A New Metod for Power Signal Harmonic Analysis / J.-Z Yang, C.-S. Yu, C.-W. Liu // IEEE Transaction on Power Delivery. - April 2005. -Vol. 20. - No. 2. - P. 1235-1239.

170. Богаченко, Д.Д. Быстродействующее измерительное преобразование промышленной частоты для автоматики электроэнергетических систем / Д.Д. Богаченко, Н.И. Овчаренко, Р.В. Шитов // Электротехника. - 2008. - №3. - С. 11-13.

171. Успенский, М.И. Разделение частот в анормальных режимах электроэнергетических систем / М.И. Успенский, Г.В. Уфимцев, Т.Б. Старцева // Сер. препринтов сообщений «Автоматизация научных исследований»; Коми научный центр УрО АН СССР. - 1989. - Вып.15. - 16 с.

172. Успенский, М.И. Выявление параметров асинхронного режима по кривым тока и напряжения / М.И. Успенский, Г.П. Шумилова // Электротехнические микропроцессорные устройства и системы. - Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та. - 1992. - С. 57-62.

173. Sezi, T. A New Method for Measuring Power System Frequency / T. Sezi // IEEE Transmission and Distribution Conference. New Orleans, 11-16 Apr. 1999. -Vol. 1. - P. 400-405.

174. Mañana, M. Frequency measurement under non-sinusoidal conditions / M. Mañana et. al. // Inter. Conf. on Renewable Energy and Power Quality (ICREPQ'04). Barcelona, 31 March, 1, 2 April, 2004. - Paper 295.

175. Lobos, T. Real-Time Determination of Power System Frequency / T. Lobos, J. Rezmer // IEEE Transaction on Instrumentation and Measurement. - 1997. - Vol. 46. - No. 4. - P. 877-881.

176. Левиуш, А.И. Исследование на математической модели параметрического резонанса на второй гармонике для анализа работы релейной защиты ВЛ / А.И. Левиуш, В.И. Катунян // Электричество. - 1990. - № 1. - С. 57-62.

177. Handschin, E. Bad data analysis for power system static state estimation / E. Handschin et. al. // IEEE Transactions on PAS. - 1975. - Vol. 94. - No. 2. - P. 329-337.

178. Otnes, R.K. Applied Time Series Analysis / R.K. Otnes, L.D. Enochson. -New York: Wiley:Interscience. - 1978. - 449 p.; [Отнес, Р. Прикладной анализ временных рядов. Основные методы / Р. Отнес, Л. Эноксон - М.: Мир. - 1982. -432 с.].

179. Vaseghi, S.V. Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction, 4th Edition / S.V. Vaseghi. - John Wiley & Sons. - 2009. - 544 p.

180. Антонов, В.И. Задачи и основные методы структурного анализа электроэнергетических сигналов / В.И. Антонов [и др.] // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: Матер. 2-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 1998. - С.167-170.

181. Пат. 2573274 Российская Федерация, МПК G06F 17/17 (2006.01). Способ удаления импульсного шума (выброса) из электрической величины / В.И. Антонов, В.А. Наумов, В.С. Петров. Опубл. 20.01.2016, Бюл. № 2.

182. Пат. 2012971 Российская Федерация, МПК H02H 3/38, H01H 83/20 (1990.01). Адаптивный пусковой орган / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, С.Х. Ах-метзянов // Опубл. 15.05.1994, Бюл. №9.

183. А. с. 1817153 СССР, МПК H01H 83/22 (1990.01). Формирователь до-аварийной слагаемой тока (напряжения) / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, С.Х. Ах-метзянов // Опубл. 20.05.1993, Бюл. №19.

184. Антонов, В.И. Идентификация цифровых электроэнергетических сигналов методом исключения компонентов / В.И. Антонов, А.А. Ильин // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: Матер. 2-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 1998. - С. 222-226.

185. Антонов, В.И. Робастные алгоритмы обработки сигналов с локальными нарушениями закономерностей / В.И. Антонов [и др.] // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: Матер. 3-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2000. - С. 282-285.

186. Антонов, В.И. Цифровая обработка электроэнергетических сигналов с локальными нарушениями закономерностей / В.И. Антонов, А.А. Ильин, Н.М. Лазарева // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. 9-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2011. - С. 40-45.

187. Ильин, А.А. Алгоритм определения характеристик стационарного режима динамических систем / А.А. Ильин, В.И. Антонов, Н.М. Лазарева // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. 4-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2001. -С. 168-169.

188. Антонов, В.И. Использование принципа инвариантности оценки параметра сигналов в цифровых системах релейной защиты и автоматики / В.И. Антонов, А.А. Ильин // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: Матер. 9-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2014. - С. 247-249.

189. Антонов, В.И. Совершенствование методов структурного анализа сигналов электроэнергетических систем / В.И. Антонов, А.А. Ильин // Региональная энергетика и электротехника: проблемы и решения: сб. научн. тр. Вып.11. - Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2015. - С.19-34.

190. Петров, В.С. Цифровая система автоматического ограничения повышения напряжения сетей 110-750 кВ: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.14.02 / Петров Владимир Сергеевич. - Чебоксары, 2015. - 24 с.

191. Ильин, А.А. Алгоритм определения характеристик стационарного режима динамических систем / А.А. Ильин, В.И. Антонов, Н.М. Лазарева // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: материалы IV Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2001. - С.168-169.

192. Шалыт, Г.М. Определение мест повреждения в электрических сетях / Г.М. Шалыт. - М.: Энергоиздат, 1982. - 312 с.

193. Аржанников, Е.А. Определение места короткого замыкания на высоковольтных линиях электропередачи: под ред. В.А. Шуина / Е.А. Аржанников, В.Ю. Лукоянов, М.Ш. Мисриханов. - М.: Энергоатомиздат, 2003. - 272 с.

194. Lyamets, Yu.Ya. Transmission line fault location by means of the free process components / Yu.Ya. Lyamets, V.I. Antonov, S.Kh. Akhmetzyanov // El-ektrotekhnika. - 1993.- No. 8-9. - P. 60-66. EID: 2-s2.0-0027565568.

195. Антонов, В.И. Адаптивные алгоритмы построения моделей электрической сети / В.И. Антонов [и др.] // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. 12 Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2017. - С.213-215.

196. Пат. 2073876 Российская Федерация, МПК G01R 31/08, H02H 3/40 (1995.01). Способ определения зоны и места замыкания линии электропередачи / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов [и др.] Опубл. 20.02.1997, Бюл. №5.

197. Пат. 2066511 Российская Федерация, МПК H02H 3/40, G01R 31/08 (1995.01). Дистанционный способ защиты и автоматики линии электропередачи / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов [и др.] Опубл. 10.09.1996, Бюл. №25.

198. Пат. 2033622 Российская Федерация, МПК G01R 31/11, H02H 3/28 (1995.01). Способ определения места и характера повреждения линии электропередачи с использованием ее моделей / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов [и др.] // Опубл. 20.04.1995, Бюл. №8.

199. Пат. 2033623 Российская Федерация, МПК G01R 31/11, H02H 3/28 (1995.01). Способ определения места и характера повреждения в электрической системе с использованием моделей входящих в нее линий электропередачи / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, Г.С. Нудельман // Опубл. 20.04.1995, Бюл. №8.

200. Пат. 2031506 Российская Федерация, МПК H02H 3/16, H02H 3/26, H02H 3/42 (1995.01). Способ определения особой фазы при замыкании на землю линии электропередачи / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, В.А. Ефремов // Опубл. 20.03.1995, Бюл. №6.

201. Пат. 2006124 Российская Федерация, МПК H02H 3/26, H02H 7/26 (1990.01). Способ определения поврежденных фаз и вида повреждения линии электропередачи / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, Г.С. Нудельман // Опубл. 15.01.1994, Бюл. №1.

202. А. с. 1820974 СССР, МПК H02H 3/26 (1990.01). Способ определения поврежденных фаз и вида повреждения линии электропередачи / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов [и др.] // Опубл. 07.06.1993, Бюл. №21.

203. Лямец, Ю.Я. Диагностика линий электропередачи / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов [и др.] // Электротехнические микропроцессорные устройства и системы. Чебоксары: Изд-во Чуваш ун-та, 1992. - С. 9-32.

204. Saha, M.M. Fault Location on Power Networks / M.M. Saha, J.J. Izykowski, E. Rosolowski. - Springer Science & Business Media: Technology & Engineering - 2009. - 425 p.

205. Михеев, Г.М. Цифровая диагностика высоковольтного электрооборудования (Серия «Электротехника и энергетика») / Г.М. Михеев. - М.: ДМК Пресс, Додэка-XXI, 2015. - 298 с.

206. Антонов В.И. Адаптивный структурный анализ сигналов как инструмент для информационного анализа и оценки состояния электроэнергетической системы / В.И. Антонов, А.А. Ильин, Н.М. Лазарева // Региональная энергетика и электротехника: проблемы и решения: сб. научн. тр. Вып.7. - Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2011. - С.141-151.

207. Impact of HVDC stations on protection of AC systems. CIGRE joint working group JWG B5/B4.25. December, 2011.

208. Holst, S. Problems and solutions for AC transmission line protection under extreme conditions caused by very long HVDC cables / S. Holst et al. // Study committee B5 colloquium. October, 2007.

209. Антонов, В.И. Структурный анализ сигналов в среде SIMULINK / В.И. Антонов [и др.] // Информационные технологии в электротехнике и элек-

троэнергетике: материалы 10-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2016. - С. 232-240.

210. Антонов, В.И. Лестничная декомпозиция сигналов - эффективный метод структурного анализа входных сигналов цифровой релейной защиты и автоматики / Антонов [и др.] // Современные направления развития систем релейной защиты и автоматики энергосистем: докл. 5-й междунар. науч.-техн. конф. Сочи, 1-5 июня 2015. - С.13-14.

211. Антонов, В.И. Новый способ выявления момента изменения режима сети / В.И. Антонов [и др.] // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. 12 Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2017. - С.382-385.

212. Антонов, В.И. Адаптивное распознавание неразличимой информационной слагаемой на фоне преобладающих составляющих сигнала / В.И. Антонов [и др.] // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: Матер. 10-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2016. - С. 241-243.

213. Антонов, В.И. Распознавание слабых гармонических составляющих сигналов в защите генератора от однофазного замыкания на землю / В.И. Антонов [и др.] // Электрические станции. - 2018. - №1. - С.52-55.

214. Paserba, J. Small-Signal Stability and Power System Oscillations / J. Pa-serba // Power System Stability and Control, Third Edition. - April 2012. - P. 1-24.

215. Pal, B. Robust Control in Power Systems / B. Pal, B. Chaudhuri. -Springer Science & Business Media, Inc., 2005. - 206 p.

216. Leandro, R. B. Identification of the Oscillation Modes of a Large Power System Using Ambient Data / R. B. Leandro et al. // Journal of Control, Automation and Electrical Systems. - 2015. - Vol. 26. - No 4. - P. 441-453.

217. Kundur, P. Power System Stability and Control / P. Kundur - N.Y.: McGraw-Hill, 1994. - 1176 p.

218. Кискачи, В.М. Использование гармоник э. д. с. генераторов энергоблоков при выполнении защиты от замыканий на землю / В.М. Кискачи // Электричество. - 1974. - №2. - С. 24-29.

219. Вайнштейн, Р.А. Защита от замыканий на землю в обмотке статора генераторов при различных первичных схемах / Вайнштейн Р.А. [и др.] // Релейная защита и автоматизация. - 2012. - № 1. - С. 26-31.

220. IEEE Std C37.102-2006. IEEE Guide for AC Generator Protection. -

2007.

221. Антонов, В.И. Оценка гармоники электрической величины на фоне преобладающего гармонического спектра шума / Антонов В.И. [и др.] // Электричество. - 2014. - №5. - С.29-33.

222. Овечкин, Ю.А. Процессор структурного анализа сигналов электротехнических систем / Ю.А. Овечкин, Н.М. Лазарева, В.И. Антонов // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: тез. докл. Всерос. межвуз. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш ун-та, 1996. - С. 140-141.

223. Антонов, В.И. Реконструкция цифровых электроэнергетических сигналов, искаженных измерительным трактом регистратора / В.И. Антонов [и др.] // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: Матер. 3-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2000. - С. 286289.

224. Антонов, В.И. Программный комплекс обработки и анализа аварийных процессов в электроэнергетических системах / В.И. Антонов, В.В. Курза-нов // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: Матер. 2-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 1998. - С. 170-172.

225. Ильин, А.А. Метод исключения как элемент структурного анализа электротехнических сигналов / А.А. Ильин, С.В. Петров, В.И. Антонов // Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем: Матер. 2-й Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 1997. - С. 14-15.

226. Антонов, В.И. Компрессия цифровых осциллограмм и передача их на удаленный терминал/ В.И. Антонов, Н.М. Лазарева, Ю.А. Овечкин // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: Тез. докл. Всерос. межвуз. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш ун-та, 1996. - С. 102-104.

227. Антонов, В.И. Адаптивная идентификация информационной модели электротехнической системы/ В.И. Антонов, Н.М. Лазарева // Там же. - С. 136138.

228. Антонов, В.И. Интеллектуальный информационный комплекс анализа динамических процессов в электрических системах электроэнергетике / В.И. Антонов [и др.] // Там же. - С. 58-59.

229. Антонов, В.И. Микропроцессорные регистраторы и интеллектуальные программные комплексы анализа аварий в электроэнергетике / В.И. Антонов [и др.] // Кибернетика электрических систем, секция "Диагностика электрооборудования", 16 сессия семинара: Доклады. Новочеркасск, 21-24 сентября 1994.

230. Антонов, В.И. Компьютерные регистраторы электротехнических сигналов и интеллектуальные программные комплексы обработки цифровых осциллограмм / В.И. Антонов [и др.] // 1-я междунар. конф. по электромех. и электротехнол. (МКЭЭ-94): Тез. докл. Суздаль, 13-16 сентября, 1994. - Т. 2. -С. 60.

231. Антонов, В.И. Цифровая регистрация и автоматизированный анализ аварийных процессов в энергообъектах / В.И. Антонов, А.А. Ильин, В.М. Шевцов // Информационные средства и технологии: Тез. докл. 19-й междунар. науч.-техн. конф. Москва, 26-28 октября 1993.

232. Антонов, В.И. Автономный регистратор аварий - локатор повреждений: аппаратные средства, алгоритмическое и программное обеспечение / В.И. Антонов [и др.] // 10-я науч.-техн. конф. по обмену опытом проектир., наладки

и эксплуатации устр. релейной защиты и автоматики. в энергосистемах Урала: Тез. докл., 1992. -Екатеринбург. - С. 40-42.

233. Антонов, В.И. Оценивание параметров электрической сети на основе спектральных компонентов / В.И. Антонов [и др.] // Соврем. релейная защита электроэнергетич. объектов: Матер. Всесоюзн. науч.-техн. конф, 1991. - Чебоксары. - С. 42-43.

234. Лямец, Ю.Я. Оптимизационный алгоритм контроля состояния электрической системы / Ю.Я. Лямец, В.И. Антонов, Г.С. Нудельман // Там же. -Т.2. - С. 30-34.

235. CIGRE brochure No.542. Insulation coordination for UHV transmission system, 2013.

236. Maury, E. Synchronous Closing of 500 and 765 kV Circuit Breakers: A Means of Reducing Switching Surges on Unloaded Lines / E. Maury // CIGRE Report No. 143, 1966.

237. Беляков, Н.Н. Способ ограничения перенапряжений при повторных включениях линий электропередачи/ Н.Н. Беляков, В.С. Рашкес// Электричество. - 1975. - №2. - С. 22-28.

238. Task Force 13.00.1. Controlled switching. A state-of-the-art survey // Electra, No. 162, Oct. 1995 (Part I); // Electra, No. 164, Feb. 1996 (Part II).

239. Pilz, G. An Algorithm for the Three-Pole Controlled Auto-Reclosing of Shunt Compensated Transmission Lines with an Optimization for the second and third Pole / G. Pilz // CIGRE 2004, Session A3.

240. Wallner, Ch. Three-Pole Controlled Auto-Reclosing of Shunt Compensated Transmission Lines / Ch. Wallner, H-G. Richter // CEPSI 2006. The 16th Conference of the Electric Power Supply Industry. 6-10 Nov., 2006. Mumbai, India.

ПРИЛОЖЕНИЯ П.1 СИГНАЛ БЕЗ ШУМА

Сигнал без шума

х(к) = ^(кл/12) - е-к/24, (П.1)

имеет 3-й порядок (М3 = 3). Расширенный вектор коэффициентов модели эффективного ядра в форме (4.7)

ст = [Ъе; 1 + Ъ3Ъе; Ъ3 + Ъе; 1], Ъ3 = -2 ^(п/12), Ъе = -е-1/24, (П.2)

вычисленные с точностью до 4-го знака, будут следующими:

ст = [-0,9592; 2,8530; -2,8910;1]. (П.3)

Ее полином

РМс(г) = 1- 2,8910г-1 + 2,8530г-2 - 0,9592г-3. (П.4)

Корни характеристического многочлена (П. 4), приведенного к форме (2.17),

= 0,9659 ± 0,2588,^ = 0,9592 (П.5)

составляют эффективное ядро модели сигнала (П.1) любого порядка М > М3 = Мс, где Мс -порядок эффективного ядра.

П.2 ОСЦИЛЛОГРАММА АВАРИЙНОГО ПРОЦЕССА И ЕЕ МОДЕЛИ

Отсчеты сигнала (Рисунок П.1) представлены в Таблице П. 1.

Таблица П.1 - Отсчеты сигнала

Номер отсчета Значения отсчета сигнала

0-7 -0,3154 -0,6258 -0,7360 -0,6245 -0,2874 0,1445 0,6927 1,2505

8-15 1,8208 2,2968 2,9298 3,3385 3,7184 3,8130 3,7488 3,4427

16-23 2,9178 2,3392 1,6327 0,9329 0,2365 -0,4086 -1,0594 -1,6332

24-31 -2,0645 -2,2868 -2,2825 -2,0528 -1,6490 -1,0446 -0,4713 0,1685

32-39 0,7912 1,3915 2,0045 2,4554 2,8725 3,0395 2,9590 2,6816

i, кА 2,5 0,0 -2,5 -5,0

0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 t, c

Рисунок П.1 - Сигнал (ток) аварийного процесса и его компоненты, соответствующие эффективному ядру (П.7) моделей: 1 - отсчеты сигнала (П.6); 2 - основная гармоника частоты 50,18 Гц; 3 - третья гармоника частоты 150,54 Гц; 4 - апериодическая составляющая с основанием e-aTs = 0,9418, = 0,060 - нормированный коэффициент затухания, Г5 = 1/1200, с.

Модель процесса (при частоте дискретизации /; = 1/ Г5 = 1200 Гц) х(/) = 2,73 cos + 2,77) + 0,089 cos (EH054 + 2,02) + 2,29(0,9418)fc + w(//). (П.6)

V 600 / V 600 /

Модели процесса при первоначальной частоте дискретизации (при v = 1, L = 19): Полином эффективного ядра

PMc(z) = 1 - 4,2834z-1 + 7,8708z-2 - 7,7903z-3 + 4,1471z-4 - 0,9418z-5. (П.7)

Передаточная функция фильтра шума (порядок первоначального фильтра М = 14):

tfn(z) = 1 + 3,6626z-1 + 7,4888z-2 + 10,9749z-3 + 12,5363z-4 +

W " " " " (П.8)

+ 11,4891z-5 + 8,4282z-6 + 4,7835z-7 + 1,9201z-8 + 0,4209z-9.

e , кА

-0,05 -0,1

0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 t, с

Рисунок П.2 - Невязка компонентной модели (П.6)

• • -V 1 >••

____ • / ^v^ • / • --- 1 / \ • \| \ ■ 4 •

• ••• / \ • \ • \ • 3 ' •

2

Модели процесса при первоначальной частоте дискретизации (у =1) и недоопреде-ленной системе уравнений (порядок первоначального фильтра М = 20, число уравнений Ь = 12). Полином эффективного ядра

РМс(г) = 1- 4,2840г-1 + 7,8726г-2 - 7,7924г-3 + 4,1482г-4 - 0,9420г-5. (П9)

Передаточная функция фильтра шума:

Нп(г) = 1 + 4,0152г-1 + 9,1899г-2 + 15,52022-3 + 21,2590г-4 + 24,7334г-5 +

+25,0776г-6 + 22,5049г-7 + 18,0557г-8 + 13,0407г-9 + 8,5192г-10 + (П. 10) +5,0359г-11 + 2,6620г-12 + 1,2085г-13 + 0,4247г-14 + 0,0876г-15. Модели процесса при внутримодельной децимации (порядок первоначального фильтра М = 7, V = 3). Полином эффективного ядра

РМс(-) = 1 - 0,8209г-3-0,0209г-6 + 0,0215г-9 + 0,98871-12 - 0,8354г-15. (П11) Передаточная функция фильтра шума:

Нп(г) = 1 + 0,6264г-3 + 0,3214г-6. (П. 12)

П.3 ЧАСТОТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

Комплексный коэффициент

ну(]^т5) = Т1=0 ате-«т*™, (П13)

определяющий относительное изменение амплитуды

Ну(шТ5) = \Ну(]шТ5)\ (П.14)

и начальной фазы

уу(шТ5) = агЕ{Ну(]шТ5)} (П.15)

комплексной синусоиды

х(к) = е^т*к

при прохождении ее через фильтр (2.22), называется амплитудно-фазовой частотной характеристикой (АФЧХ). Зависимости (П.14) и (П.15) определяют амплитудно- и фазо-частотную характеристики (АЧХ и ФЧХ).

Характеристики (П. 13) - (П.15) могут быть получены из передаточной функции фильтра (2.36) путем подстановки переменной = е1 .

П.4 ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Экспоненциальный сигнал (апериодическая составляющая)

= (П. 16)

является собственной функцией линейного фильтра (2.22), в связи с чем появится на его выходе лишь с измененным начальным значением. С учетом (П. 16) невязка (сигнал на выходе фильтра)

е(Л) = е-а7^2^=0атеаТ*т1/ = Я^а^е-"7^.

Зависимость

= (П17)

называется экспоненциальной характеристикой и определяет отношение начальных значений апериодических составляющих на выходе и входе фильтра.

Экспоненциальная характеристика (П. 17) может быть получена из (2.36) путем под-

~ —г/Т

становки переменной г = е .

П.5 ОБОБЩЕННАЯ КОМПЛЕКСНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

Комплексный коэффициент

= 2^=0 ате(а-'")7^, (П. 18)

полученный путем подстановки переменной г = е(-а+-/ш)Т;; в передаточную функцию фильтра (2.36), характеризует изменение затухающей комплексной синусоиды

*(£) =

при прохождении ею через фильтр (2.36) и называется обобщенной комплексной характеристикой. Характеристика используется при определении сигнала на выходе линейного фильтра при подведении к его входу затухающей колебательной составляющей (1.8). В частном случае, когда а = 0 характеристика (П. 18) будет эквивалентна АФЧХ (П. 13), а при ш = 0 -экспоненциальной характеристике (П.17).

АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ

1 АКТ ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ООО НПП «ЭКРА» (ЧЕБОКСАРЫ)

2 АКТ ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ООО «НПП БРЕСЛЕР» (ЧЕБОКСАРЫ)

Общество с ограниченном ответственностью «НПП Бреслер»

428018, г.Чебоксары, ул. Афанасьева, д.13;т/ф. (8352) 459191, 459596; 459488 E-mail:info(a),bresler.ru: WWW:http://www.bresler.ru-, ИНН 2129053901; КПП 2130Q1001; ОКПО 71026440; ОКВЭД 73.10, 72.20; ОГРН 1042129004906; Р/сч.407028107750201 61729 в Отделении №8613 Сбербанка России г.Чебоксары; К/сч. 30101810300000000609; БИК 049706609

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы

Мы, нижеподписавшиеся, соискатель Антонов Владислав Иванович, с одной стороны, и представитель предприятия ООО «НПП Бреслер» в лице главного конструктора Козлова Владимира Николаевича, с другой стороны, составили настоящий акт в том, что результаты научных исследований, отраженные в докторской диссертации В.И.Антонова «ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ АДАПТИВНОГО СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА СИГНАЛОВ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ» и опубликованные в открытой печати, использованы при разработке серийно выпускаемого базового микропроцессорного терминала релейной защиты и автоматики «Бреслер-0107».

3 АКТ ВНЕДРЕНИЯ ООО «ИНЖЕНЕРНЫЙ ЦЕНТР «ЭНЕРГОСЕРВИС»

(АРХАНГЕЛЬСК)

УТВЕРЖДАЮ Генеральный директор ООО «Инженерный центр «Энергосервис»

163046, г. Архангельск, ул. Котласская, д. 26. Телефоны: [phone], 65-75-65

АКТ

о внедрении результатов докторской диссертации Антонова Владислава Ивановича

Комиссия в составе председателя Мокеева A.B.. членов комиссии Шумилова A.A. и Ульянова Д.Н. составили настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы Антонова В.И. «Теория и приложения адаптивного структурного анализа сигналов в интеллектуальной электроэнергетике», представленной на соискание ученой степени доктора технических наук, используются для математического моделирования современных интеллектуальных устройств различного функционального назначения.

Использование результатов математического моделирования позволяет выполнить эффективный анализ различных алгоритмов функционирования ИЭУ и повысить техническое совершенство автоматизированных систем управления и защиты нового поколения WAMPACS.

Заместитель генерального директора, д.т.н.

Заместитель генерального директора, к.т.н.

Директор энергетического департамента

4 АКТ ВНЕДРЕНИЯ В ФГБОУ ВО «ЧУВАШСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. И.Н. УЛЬЯНОВА» (ЧЕБОКСАРЫ)

МИНОЬРНЛУКИ РОССИИ

федеральное iwyчярсгвсииое бюджетное образовательное учреждение ahicuii'l'O образования «Чувашский i осу дарственный университсишсии И.II. Ульянова» (Ф1 !ЮУ ВО «41 'У им, И.Н. Ульянова»)

PACQEli ФЕДЕРАЦИЙЁН ВЕРЕН^ТГЕ АСЛАЛАХ М И i 1ИСГЁРСГ в и

федерации а ела пелу паракан

«И.Н. Ульянов ячелле Чаваш пап налах унинерснтечё>: патшалйх вбрену бюджет учрежденийё

Pi) 102

Of

УТВЕРЖДАЮ

11роректор no учебной работе

ВО «Чувашский государственный .у^шверс^ет имени И.Н. Ульянова», канд. ? рщиод. ш&к. до ист

, s - sp&L

И.Е. Поверннов 2018 г.

о внедрении в учебный процесс

научных результатов диссертации АНТОНОВА Владислава Ивановича «Теория и приложения адаптивного структурного анализа сигналов в интеллектуальной электроэнергетике», представленной на соискание ученой степени доктора технических наук

Мы, нижеподписавшиеся, начальник учебно-методического управления ФГБОУ ВО «Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова», канд. зкон. наук, доцент Маколов В.И., заведующий кафедрой теоретических основ электротехники и релейной защиты и автоматики (ТОЭ и РЗА), канд. техн. паук, ст. научн. сотр. Нудельман Г.С. и заведующий кафедрой электроснабжения и интеллектуальных электроэнергетических систем имени А.А, Федорова (ЭИЭС), канд. техн. наук, ст. научн. сотр. Наумов A.M. составили настоящий акт о том, что материалы докторской диссертации АНТОНОВА Владислава Ивановича « Теория и приложения адаптивного структурного анализа сигналов в интеллектуальной электроэнергетике» внедрены в учебный процесс кафедр теоретических основ электротехники и релейной защиты и автоматики и электроснабжения и интеллектуальных электроэнергетических систем имени А.А. Федорова ФГБОУ ВО «Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова».

Материалы диссертационной работы используются

• при чтении лекций по курсам «Цифровая обработка электроэнергетических сигналов», «Автоматическое управление электроэнергетическими системами», «Системы и сети распределенной генерации», «Управляемые системы передачи электроэнергии» направления подготовки Магистров «Электроэнергетика и электротехника»;

• ири подготовке выпускных квалификационных работ диссертационных работ аспирантов кафедр.

13.04.02

магистрантов и

Начальник учебно-методического управления Заведующий кафедрой ТОЭ и РЗА Заведующий кафедрой ЭИЭС

В.И. Маколов Г.С. Нудельман A.M. Наумов

5 АКТ ВНЕДРЕНИЯ В ВЫСШЕЙ ШКОЛЕ ЭНЕРГЕТИКИ, НЕФТИ И ГАЗА ФГАОУ ВО «СЕВЕРНЫЙ (АРКТИЧЕСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ М.В. ЛОМОНОСОВА» (АРХАНГЕЛЬСК)

163002, г. Архангельск,

наб. Северной Двины, д. 17, корп.]

тел. [phone],

УТВЕРЖДАЮ^ ^

Директор^^Дщ^ы энергетики, нефти

Н НИ

знергй нефу

г ■+*•

\1^^Марьяндышев Г1.А.

ШЬ^г 2018 г-

АКТ

о внедрении результатов докторской диссертации Антонова Владислава Ивановича

Мы, нижеподписавшиеся, профессор кафедры «Электроэнергетики и электротехники», доктор технических наук Мокеев А.В. и доцент кафедры «Электроэнергетики и электротехники», кандидат технических наук Соловьев И.И. составили настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы Антонова Е>,И. «Теория и приложения адаптивного структурного анализа сигналов в интеллектуальной электроэнергетике», представленной на соискание ученой степени доктора технических наук, используются в лекционных курсах по дисциплинам «Основы автоматического управления», «Релейная защита и автоматизация электроэнергетических систем», а также в при подготовке диссертационных работ магистрантов и аспирантов кафедры «Электроэнергетики и электротехники».

Профессор кафедры

электроэнергетики и электротехники, д.т.н. Доцент кафедры

электроэнергетики и электротехники, д.т.н.

Мокеев А.В.

Соловьев И.И.

6 СПРАВКА ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ФГАОУ ДПО «ПЕТЕРБУРГСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ» (С.ПЕТЕРБУРГ)

МИНЭНЕРГО РОССИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение дополнительного профессионального образовании

"ПЕТЕРБУРГСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ" (ФГАОУ ДПО "1Г)ИИК")

Авиационная ул., д. 23, Санкт-Петербург. 196135 тел. [phone], фикс 708-48-46; 371-83-53, e-mail: rectorfä>peipk.spb.ru

24.01.2018 № 1,-14/78

СПРАВКА

об использовании результатов диссертационной работы

Результаты научных исследований, изложенные в диссертационной работе Антонова Владислава Ивановича «Теория и приложения адаптивного структурного анализа сигналов в интеллектуальной электроэнергетике», представленной на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.14.02 - «Электрические станции и электроэнергетические системы», нашли свое отражение в его монографиях и многочисленных публикациях научного и научно-методического характера.

Одной из важных задач, стоящих перед Минэнерго России, является стимулирование опережающего технологического развития отраслей ТЭК, в том числе поэтапная интеллектуализация электроэнергетической системы (ЭЭС) страны. Разработка и внедрение отечественных технологий должны обеспечить повышение надежности, безопасности и эффективности управления режимами работы ЭЭС, что предусмотрено в ключевом отраслевом стратегическом документе - проекте Энергетической стратегии России на период до 2035 года. Развитие отечественных комплексных систем и сервисов интеллектуальной энергетики также предусмотрено «дорожной картой» «Энерджинет» Национальной технологической инициативы и взаимоувязанном с ней национальном проекте «Интеллектуальная энергетическая система России» (ИЭСР).

В настоящее время разработаны Концепция проекта ИЭСР и проект «дорожной карты» по его реализации, в которых определена последовательность шагов по преобразованию существующей ЭЭС России за счет использования современных технологий накопления электроэнергии, распределенной генерации на основе возобновляемых источников энергии и «умных сетей» (Smart Grids).

Новые качества интеллектуальных сетей могут быть получены за счет расширения информационной основы принятия решений, заключающейся в высокоточных измерениях параметров текущего электрического режима в различных узлах ЭЭС. Применение адаптивного структурного анализа, предложенного и разработанного Антоновым В.И. позволило получить новый кластер алгоритмов цифровой обработки сигналов ЭЭС, способствующих повышению быстродействия и надежности систем релейной защиты и автоматики, а также совершенствованию систем мониторинга и управления,

2

призванных повысить устойчивость и надежность функционирования интеллектуальных энергосистем.

Вышеуказанные результаты научных исследований Антонова В.И., учитывая задачи по интеграции научно-исследовательской деятельности в образовательный процесс, в настоящее время используются в учебном процессе Федерального государственного автономного образовательного учреждения дополнительного профессионального образования «Петербургский энергетический институт повышения квалификации» (ФГАОУ ДНО «ПЭИПК») на лекционных и практических занятиях, а также конференциях и семинарах кафедры «Релейная защита и автоматика электрических станций, сетей и энергосистем» для повышения квалификации специалистов в области релейной защиты и автоматики энергосистем России и ближнего зарубежья.

7 СПРАВКА ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ НОУ ДПО «ИНСТИТУТ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ РЕЛЕЙНОЙ ЗАЩИТЫ И АВТОМАТИКИ»

(Г. ЧЕБОКСАРЫ)

Негосударственное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования «Институт повышения квалификации специалистов релейной защиты и автоматики» (НОУ ДПО «ИПК РЗА»)

Чувашская Республика, ■428018, г. Чебоксары, ул. Афанасьева, д. 13, Тел. тел. [phone], 45-95-96

об использовании результатов диссертационной работы

Результаты научных исследований, представленные в докторской диссертации В.И.Аытонова «ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ АДАПТИВНОГО СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА СИГНАЛОВ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ», нашедшие отражение в его монографиях и публикациях научного и научно-методического характера, используются на лекционных, практических и семинарских занятиях в учебном процессе НОУ ДПО «ИПК РЗА» повышения квалификации специалистов релейной защиты и автоматики энергосистем России и ближнего зарубежья.

СПРАВКА

19.01.2018

Директор д.т.н., профессор

А.В.Булычев