Ինդուստրական մոտերի կառավարման օպտիմիզացիան. Էներգիայի խաբերահավաքի համար ինվերտորի վերափոխում
作为一种工业生产的核心，电气自动化系统直接影响总体生产成本和环境影响。传统的恒速运行在应对变化的负载需求时往往导致能源浪费，并且难以实现精确的过程控制。变频调速技术作为一种先进的电机控制方法，为这些问题提供了一个有前景的解决方案。本研究以电厂的电气自动化系统为例，探讨基于逆变器调速技术的改造方案及其节能效果，旨在为类似工业场景中的能效改进提供参考。
1 逆变器应用在电气自动化中的现状与改造要求
1.1 现有设备
电厂的电气自动化系统主要由三部分组成：配电系统、电机驱动单元和控制系统。配电系统包括10 kV高压开关柜、变压器和400 V低压开关柜，采用树形结构进行电力分配。电机驱动主要为异步电机，通过直接启动或星-三角降压启动方式控制。现场设备中泵负载占比较大，包括循环水泵、冷却水泵和给水泵。这些设备以恒速运行，通过阀门调节流量，导致高能耗。现有系统架构相对分散，部分集中管理。上层监控系统通过工业以太网与现场控制系统通信，实现集中数据展示和远程操作。然而，当前控制系统缺乏先进的变频调速控制算法，导致能源管理和过程优化方面的不足。
1.2 改造要求
基于现有设备状况，电气自动化系统的改造要求主要集中在提高能效和优化控制。需要引入基于逆变器的速度控制技术，通过调整电机速度以匹配负载需求，从而实现泵和风机的高效运行。
同时，利用现有的泵站和生产设备，迫切需要建立符合二级网络安全保护要求的智能监控平台。该平台以云计算为中心，结合物联网技术，实现企业管理和现场控制的无缝集成。系统架构采用“中央平台 + 分布式子系统 + 移动终端”的三层结构，确保实时数据采集、高效处理和安全存储。
中央平台基于高性能服务器集群构建，部署了先进的数据分析算法，提供准确的决策支持。分布式子系统包括设备状态监测、视频监控和环境参数采集模块，全面覆盖生产运营的各个方面。移动终端通过定制应用程序实现远程监控和即时通知。
2 节能效果的理论基础
本研究对变频调速技术节能效果的分析主要基于风扇和泵的相似律以及变频调速的能量转换原理。根据设备的运行状态，大量泵和风扇以恒速运行并通过阀门调节流量，导致显著的能源损失。相比之下，变频调速通过调整电机速度以匹配负载需求，从而实现节能。风扇和泵的相似律是基于流量、扬程和功率之间的关系建立的，相关计算公式如下：
其中 Q 是流量（m³/h）；n 是转速（r/min）；H 是扬程（m）；P 是功率（kW），P1 表示额定功率，P2 表示降速后的功率。变频调速的能量转换公式为：
基于上述理论关系，当系统流量需求减少时，电机通过频率控制自动降低转速，显著降低能耗并实现节能。这为后续的改造设计和节能评估提供了理论基础。
3 逆变器调速技术的改造方案
3.1 配电系统升级
为了有效实施逆变器调速技术，本研究对现有配电系统进行了升级。对于高压系统，通过安装额定电流不小于1,250 A、额定短路开断容量为31.5 kA的智能真空断路器来增强10 kV开关柜。集成了微处理器保护继电器，提供包括过流、短路和接地故障在内的多功能保护，响应时间低于20毫秒。还引入了电能质量监测系统，使用A级高精度传感器实时监测谐波含量、电压波动和三相不平衡等参数，确保系统稳定。
对于低压系统，重点升级了400 V系统。在现有系统中增加了专用逆变器馈线电路，使用配备智能塑壳断路器的独立馈线柜。根据负载需求选择额定电流在400 A至630 A之间，具有电子脱扣装置，实现精确的过载和短路保护。每个逆变器电路都配备了与断路器额定电流相匹配的隔离开关，并具有可见断开功能，便于设备维护。
为了抑制谐波，在逆变器输入侧安装了有源电力滤波器（APF），具体规格见表1。
为了优化接地系统，本研究采用了TN-S接线方法，从配电柜开始将中性线（N）和保护地线（PE）分开。主PE线使用截面积不小于95 mm²的铜导体，确保接地电阻小于1 Ω。在关键设备如逆变器和电机的位置添加了等电位连接条，使用截面积大于16 mm²的铜导体。这有效地抑制了共模干扰并增强了系统的电磁兼容性能[21]。
3.2 逆变器设备的选择与参数优化
逆变器的选择基于负载特性和工艺要求的精确匹配。对于泵负载，选择了矢量控制逆变器，其额定功率严格对应电机的额定功率，过载能力为150%/1 min。本研究选择了ABB ACS880系列逆变器，该逆变器采用DTC（直接转矩控制）技术，转矩响应时间小于5 ms，速度控制精度为±0.01%。考虑到现场环境，使用了IP54防护等级的密封逆变器，配备强制风冷系统，确保每千瓦不低于1 m³/(min·kW)的冷却气流。
参数优化的重点在于调整PID控制参数，并利用逆变器内置的自整定算法。通过阶跃响应测试，自动计算出最优比例增益 Kp、积分增益 Ki 和微分增益 Kd。PID控制器输出 u(t) 的计算公式为：
通过逆变器内置的自整定算法，自动计算出最优比例增益 Kp（范围：0.1–100）、积分时间 Ti（范围：0.1–3600 s）和微分时间 Td（范围：0–10 s）。加速度时间设置为10–30 s，减速时间设置为15–45 s，以有效防止水锤效应。启用了扭矩限制功能，设置为电机额定扭矩的120%，以防止过载。对于风机负载，激活了逆变器的节能模式：在轻负载条件下（负载率 < 50%），自动降低输出电压，最大降幅可达20%。同时，通过增加低速范围（0–10 Hz）的电压输出来优化V/F曲线，确保足够的启动转矩。
配置了睡眠唤醒功能：当运行频率连续60秒低于10 Hz时，逆变器进入睡眠模式；当系统压力下降5%时自动唤醒，进一步提高系统效率。在基本逆变器设置中，载波频率设置为4 kHz。根据电厂的实际需求，设置了过压和欠压保护阈值分别为418 V和304 V。此外，配置了电机的额定参数和多速运行设置，详见表2。
电流限制和最小电流优化的计算公式分别如下：
其中 Ilim 是最大电流限制；In 是电机额定电流；Ismin 是最小定子电流；Idopt 是最优励磁电流；Iq 是转矩电流分量。通过结合电流限制和最小电流优化策略，实现了对电机运行的精细控制。过压和欠压保护设置确保电机在安全范围内运行。失速保护和电流限制措施有效防止过载。此外，该控制方法支持Modbus-RTU协议通信，实现远程监控和参数调整，显著提高了系统的智能化水平。
3.3 控制系统升级与集成
控制系统升级采用西门子S7-1500系列PLC，具体型号为CPU 1517-3 PN/DP，具有2 ns位运算速度和40 ns字运算速度。PLC配备1.6 GB工作内存和32 MB加载内存，支持PROFINET、PROFIBUS和OPC UA通信协议。系统采用分布式架构，使用ET 200SP系列远程I/O模块，通过PROFINET实现250 μs通信周期。
软件架构基于TIA Portal V16集成开发环境。PLC程序包括用于逆变器通信、PID控制、模型预测控制（MPC）、数据采集预处理和报警管理的功能块（FBs）。详细的系统框架如图1所示。
4 节能效果分析
变频调速技术的节能效益主要体现在降低能耗和提高系统效率。通过对比改造前后的能耗数据，可以定量评估节能性能。本研究中改造后的系统数据通过以下方法收集：
能量计量系统：在主要电气设备的供电线路上安装智能电表，收集改造前后的电耗数据。电表型号为施耐德PM5560，精度等级为0.2S，采样间隔为15分钟。
逆变器内置功能：利用ABB ACS880逆变器内置的能量监测功能记录运行时间、输出功率和能耗。数据通过Modbus-RTU协议传输到中央控制室。
SCADA系统：使用西门子WinCC V7.5平台构建实时数据采集和存储系统。以1秒采样周期监测电机转速、负载率、输出电压/电流和功率因数等关键参数。
现场测试：使用Fluke 435 II电能质量分析仪在不同负载条件下进行点测，捕捉瞬时功率、谐波和功率因数数据。
基于测量数据，计算了年平均负载率。通过比较改造前后的能耗，确定了不同负载条件下的节电率，如表3所示。
结果显示，随着负载率的降低，节能效果逐渐增加，这符合变频调速节能的立方定律。在满载运行时，节电率为10%，主要归功于逆变器的高效率和精确控制能力，表明即使在高负载条件下，频率控制技术仍具有显著的节能潜力。
在75%负载率下，节电率增加到49.4%，突显了变频调速在部分负载条件下的优势。在50%负载下，节电率达到75%，展示了其在中等负载条件下的优异性能。在25%负载下，节电率高达93.7%，充分展示了变频调速在低负载条件下的巨大节能潜力。
总体而言，年平均节电率为56.8%，表明优化后的系统在实际运行周期中实现了良好的综合节能性能。考虑到不同负载状态的时间分布，这些结果为工业电气自动化系统的能效优化提供了有价值的指导。
对于风机负载，逆变器内置的节能优化功能在轻负载条件下自动调整V/F曲线。使用Fluke 435 II电能质量分析仪在不同负载率下测量，揭示了电压降低与能耗降低之间的关系。
结果显示，在20%–30%、30%–40%和40%–50%的负载率范围内，能耗分别降低了36.7%、25.3%和15.8%。这表明负载率越低，相同程度的电压调整所能实现的能耗降低比例越大。对于低于20%的超轻负载条件，应考虑更激进的控制策略或设备停机，以进一步提高整体系统效率。
5 结论
本研究通过电厂电气自动化系统的改造实践，验证了变频调速技术的显著节能效果。通过优化控制策略和系统集成，实现了显著的能耗降低和运行效率提升。研究结果为类似工业场景中的节能改造提供了技术参考。未来的工作将进一步考虑操作和运行时间的不确定性，通过开发概率操作资源调度模型来更好地应对实际操作中的各种不确定性。
