Передача данных за электроэнергию: Частным клиентам — «ТНС энерго Нижний Новгород»

Как передать показания электросчетчика с помощью телефона

Клиентский офис *

Абзелиловский клиентский офисАльшеевский клиентский офисАскинский клиентский офисАургазинский клиентский офисБаймакский клиентский офисБакалинский клиентский офисБалтачевский клиентский офисБелебеевский клиентский офисБелебеевское территориальное отделение (БТО)Белокатайский клиентский офисБелорецкий клиентский офисБелорецкий клиентский офис г. МежгорьеБелорецкое территориальное отделение (БцТО)Бижбулякский клиентский офисБирский клиентский офисБлаговарский клиентский офисБлаговещенский клиентский офисБуздякский клиентский офисБураевский клиентский офисБурзянский клиентский офисГафурийский клиентский офисДавлекановский клиентский офисДемский клиентский офисДополнительный офис Нефтекамского отделенияДуванский клиентский офисДюртюлинский клиентский офисЕрмекеевский клиентский офисЗападный клиентский офисЗианчуринский клиентский офисЗилаирский клиентский офисИглинский клиентский офисИлишевский клиентский офисИшимбайский клиентский офисКалтасинский клиентский офисКараидельский клиентский офисКармаскалинско-Архангельский клиентский офисКигинский клиентский офисКугарчинский клиентский офисКумертауский городской клиентский офисКумертауское территориальное отделение (КТО)Кушнаренковский клиентский офисКуюргазинский клиентский офисМелеузовский клиентский офисМечетлинский клиентский офисМишкинский клиентский офисМиякинский клиентский офисНефтекамский клиентский офисНефтекамское территориальное отделение (НТО)Нуримановский клиентский офисОктябрьский клиентский офисОктябрьское территориальное отделение (ОкТО)Салаватский клиентский офисСеверный клиентский офисСеверо-Восточное территориальное отделение (СвТО)Сибайский клиентский офисСибайское территориальное отделение (СбТО)Сипайловский абонентский участок Центрального клиентского офисаСтерлибашевский клиентский офисСтерлитамакский клиентский офисСтерлитамакское территориальное отделение (СТО)Татышлинский клиентский офисТуймазинский клиентский офисУфимский клиентский офисУфимское территориальное отделение (УТО)Учалинский клиентский офисФедоровский клиентский офисХайбуллинский клиентский офисЦентральное территориальное отделение (ЦТО)Центральный абонентский участок Восточного клиентского офисаЧекмагушевский клиентский офисЧерниковский клиентский офисЧишминский клиентский офисШакшинский абонентский участок Северного клиентского офиса Шаранский клиентский офисЮго-Восточный клиентский офисЮжный клиентский офисЯнаульский клиентский офис

Передача показаний — ОАО “МРСК Урала”

Согласие на обработку персональных данных

В соответствии с требованиями Федерального Закона от 27. 07.2006 №152-ФЗ «О персональных данных» принимаю решение о предоставлении моих персональных данных и даю согласие на их обработку свободно, своей волей и в своем интересе.

Наименование и адрес оператора, получающего согласие субъекта на обработку его персональных данных:

ОАО «МРСК Урала», 620026, г. Екатеринбург, ул. Мамина-Сибиряка, 140 Телефон: 8-800-2200-220.

Цель обработки персональных данных:

Обеспечение выполнения уставной деятельности «МРСК Урала».

Перечень персональных данных, на обработку которых дается согласие субъекта персональных данных:

• — фамилия, имя, отчество;
• — место работы и должность;
• — электронная почта;
• — адрес;
• — номер контактного телефона.

Перечень действий с персональными данными, на совершение которых дается согласие:

Любое действие (операция) или совокупность действий (операций) с персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу, обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение.

Персональные данные в ОАО «МРСК Урала» могут обрабатываться как на бумажных носителях, так и в электронном виде только в информационной системе персональных данных ОАО «МРСК Урала» согласно требованиям Положения о порядке обработки персональных данных контрагентов в ОАО «МРСК Урала», с которым я ознакомлен(а).

Согласие на обработку персональных данных вступает в силу со дня передачи мною в ОАО «МРСК Урала» моих персональных данных.

Согласие на обработку персональных данных может быть отозвано мной в письменной форме. В случае отзыва согласия на обработку персональных данных.

ОАО «МРСК Урала» вправе продолжить обработку персональных данных при наличии оснований, предусмотренных в п. 2-11 ч. 1 ст. 6 Федерального Закона от 27.07.2006 №152-ФЗ «О персональных данных».

Срок хранения моих персональных данных – 5 лет.

В случае отсутствия согласия субъекта персональных данных на обработку и хранение своих персональных данных ОАО «МРСК Урала» не имеет возможности принятия к рассмотрению заявлений (заявок).

Приём показаний приборов учёта

Уважаемые клиенты!

Согласно Постановлению Правительства РФ №354 от 06.05.2011 г.: «Потребитель имеет право при наличии индивидуального, общего (квартирного) или комнатного прибора учёта ежемесячно снимать его показания и передавать полученные показания исполнителю или уполномоченному им лицу в срок не позднее 25-го числа текущего расчётного периода».

Осуществить передачу показаний Вашего прибора учёта Вы можете следующими способами:

1. В сервисе «Личный кабинет клиента» для потребителей-физических лиц, предварительно пройдя обязательную регистрацию на корпоративном сайте АО «Алтайэнергосбыт»;

2. В мобильном приложении «Мой Алтайэнергосбыт», доступном для бесплатного скачивания в App Store и Google Play;

3. Через форму передачи показаний на корпоративном сайте АО «Алтайэнергосбыт»; 

4. По телефону контактного центра: 8-800-350-5566 (звонок бесплатный), а также по телефонным номерам Вашего обслуживающего подразделения;

5. Через «Интернет-приёмную» на корпоративном сайте АО «Алтайэнергосбыт»;

6. По электронному адресу [email protected], указав в теме письма сообщение в следующем формате:

<ЛС абонента><Пробел><Показания счётчика>

7. Отправив sms-сообщение на мобильный номер приёма +7 9037672204 в формате:

<ЛС абонента><Пробел><Показания счётчика>
Внимание! Стоимость sms-сообщения согласно тарифному плану абонента!

Лицевой счёт (ЛС) потребителя расположен в правом верхнем углу квитанции на оплату электроэнергии, ежемесячно доставляемой потребителям АО «Алтайэнергосбыт».

В случае отсутствия у потребителя информации об ЛС, необходимо лично обратиться в обслуживающее подразделение АО «Алтайэнергосбыт» с предоставлением удостоверяющих документов.

Государственные услуги в Республике Татарстан. / Услуги / Оплата услуг ЖКХ / Оплата коммунальных платежей

Внимание! Вы используете устаревшую версию Internet Explorer (6.0)
Чтобы использовать все возможности сайта, загрузите и установите один из этих браузеров:

Вниманию поставщиков коммунальных услуг!

Для подключения организации к приему платежей на Портале необходимо подписание соглашения. Оставить заявку на подписание соглашения можно по круглосуточному номеру телефона 8 (843) 5-114-115 или через форму обратной связи.

	Оплата услуг ЖКХ, просмотр счет-фактуры, ввод показаний счетчиков
	Оплата услуг по газоснабжению и техобслуживанию. Подача показаний приборов учета газа.
	Выбор страховой компании и оформление полиса
	Внесение абонентской платы за тепловую энергию, предоставляемую предприятием АО «Татэнерго»
	Оплата услуг водоснабжения и водоотведения предоставляемых МУП Водоканал города Казани
	Оплата услуги по техническому обслуживанию сигнализации квартиры, предоставляемую Филиалом ФГУП «Охрана» Росгвардии по Республике Татарстан
	Внесение абонентской платы за техническое обслуживание системы домофон в пользу ООО «Виктория»

Способы передачи показаний

Способы передачи показаний приборов учёта.

Показания приборов учета можно передать с 18 по 25 число следующими способами:

1. Через сайт компании www.ivsbyt.ru через сервис «Личный кабинет» в разделе «Показания» . Функция передачи показаний приборов учета доступна с 18 по 25 число.

2. Через сайт компании www.ivsbyt.ru в разделе «Наши услуги» — «Передача показаний приборов учета». Данный сервис доступен без прохождения процедуры регистрации.

3. С помощью мобильного приложения ЛКК ИЭК. Мобильное приложение ЛКК ИЭК- «Личный кабинет в вашем кармане».

4. По многоканальному телефону +7 495 584-03-00.
Воспользоваться данным сервисом можно с 18 по 25 число по многоканальному номеру телефона, который ежемесячно указывается в счетах-квитанциях. Для передачи показаний необходимо позвонить по номеру телефона контакт-центра и передать показания согласно голосовой инструкции.

5. Направить показания приборов учета посредством SMS сообщения на номер  +7 916-145-71-67. Описание формата SMS-сообщения в разделе SMS-сервис .

6. При посещении клиентского офиса по адресу г.Ивантеевка, ул.Новая Слобода, д.4

7. Самостоятельно заполнить специальный бланк в счете-извещении и опустить бланк в ящик для приема показаний. 

8. С помощью электронной почты. По адресу [email protected]  следует направить письмо, указав в теме письма: «Показания». В самом письме необходимо указать (через пробел) по порядку: номер лицевого счета, показания (для однотарифного прибора учета). Например: 1234560 7541 или 2669990 87406.Для двухтарифного счетчика необходимо указать: номер лицевого счета, показания «день», показания «ночь». Например:1234560 87488 27634.

9. При оплате счета за электроэнергию :

• — в терминалах АО «ЕСГП-Московская область»;
• — через сервисы и отделения ПАО Сбербанк России  (устройства самообслуживания, сотрудник Банка, «Сбербанк Онлайн»).

Регулярная передача показаний прибора учета электроэнергии позволяет контролировать потребление электроэнергии и оплачивать только за фактическое потребление.

Передавая показания счетчиков ежемесячно, вы экономите ваше время и контролируете свои платежи!

Если есть вопросы — звоните по тел 8 (495) 584-0300

Что такое «умные» счетчики и где они появятся

Что меняется в законе

Многоквартирные дома, вводимые в эксплуатацию после строительства, должны быть с 1 января 2021 года в обязательном порядке оснащены «умными» приборами учета электрической энергии. Это одно из положений комплексного закона о массовом переходе на интеллектуальные системы учета электроэнергии в частных и многоквартирных домах, который был принят в 2018 году и начал поэтапно вступать в силу.


Переход на новые счетчики начался с 1 июля 2020 года и должен завершиться к 2023 году.


Что такое «умный» счетчик

Благодаря установке таких приборов гражданам не нужно будет передавать данные о потреблении электроэнергии вручную. «Умный» счетчик будет сам передавать данные в управляющую или ресурсоснабжающую компанию.

Почему «умные» счетчики — это удобно

• Потребители сэкономят на покупке и установке счетчиков;
• С новыми приборами невозможно забыть передать показания, а раньше из‑за этого возникали путаница и переплата;
• Счетчики смогут передавать сигнал об авариях и сбоях в работе сети;
• Можно будет следить за показателями онлайн.

Как это работает

«Умный» счетчик будет сам следить за тем, сколько электроэнергии расходуют граждане, и передавать данные в компанию. 

Канал передачи информации определяется поставщиком услуги. Это может быть передача данных через домашнюю сеть WI-FI, мобильный телефон или сим-карту, установленную в приборе.

Есть ли ответственность за отсутствие такого прибора

Штрафов не предусмотрено, однако в соответствии с Градостроительным кодексом существует обязательный набор документов, необходимых для ввода жилого дома в эксплуатацию. Среди них — документы, подтверждающие передачу гарантирующим поставщикам электрической энергии. Без этих документов во вводе дома в эксплуатацию может быть отказано.

Однако запланированы и другие изменения. Так, с 1 января 2022 года все допускаемые в эксплуатацию приборы учета должны быть интеллектуальными.

А с 1 января 2023 года в случае непредоставления потребителю доступа к минимальному набору функций интеллектуального учета (который будет определен отдельно) потребитель вправе потребовать штраф (фиксированную сумму).

Непредставление сведений о показаниях ИПУ

Правила предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям помещений в многоквартирных домах и жилых домов, утвержденные ПП РФ от 06.05.2011 № 354 (далее — Правила 354) устанавливают, что размер платы за коммунальную услугу, предоставленную потребителю в жилом помещении, оборудованном индивидуальным или общим (квартирным) прибором учета, за исключением платы за коммунальную услугу по отоплению, определяется исходя из показаний такого прибора учета за расчетный период. В настоящей статье рассмотрим порядок расчета размера платы за коммунальную услугу в случае непредставления потребителем показаний индивидуального или общего (квартирного) прибора учета (далее — ИПУ).

 

Передача показаний ИПУ

Подпункт «к(1)» пункта 33 Правил 354 устанавливает:
«Потребитель имеет право:
…
к(1)) при наличии индивидуального, общего (квартирного) или комнатного прибора учета ежемесячно снимать его показания и передавать полученные показания исполнителю или уполномоченному им лицу не позднее даты, установленной договором, содержащим положения о предоставлении коммунальных услуг».

При этом исполнитель согласно подпункту «ж» пункта 31 Правил 354 обязан принимать от потребителей показания ИПУ. Необходимо отметить, что принимать переданные показания — это обязанность исполнителя, а вот передача показаний ИПУ — это право потребителя, а не обязанность. Исполнитель при этом имеет право проверять достоверность передаваемых потребителем сведений о показаниях ИПУ (подпункт «г» пункта 32 Правил 354) и даже несет обязанность такую проверку осуществлять (подпункт «б» пункта 82 Правил 354), а потребитель, соответственно, несет обязанность допускать исполнителя в занимаемое помещение для снятия показаний ИПУ, но не чаще 1 раза в 3 месяца (подпункт «ж» пункта 34 Правил 354).

Таким образом, потребитель имеет право передать показания ИПУ не позднее даты, установленной договором, а исполнитель обязан такие показания принять. При этом исполнитель имеет право и обязанность проверять достоверность передаваемых потребителем сведений, а потребитель обязан допустить исполнителя в занимаемое помещение, но не чаще 1 раза в 3 месяца.

Необходимо отметить, что в обязанности исполнителя, кроме того, входит уведомление о сроках и порядке снятия потребителями показаний ИПУ и передачи сведений исполнителю. Такое уведомление должно не реже 1 раза в квартал указываться в платежных документах (подпункт «з» пункта 31 Правил 354).

 

Последствия непредставления показаний ИПУ

Если потребитель не предоставил сведения о показаниях ИПУ в установленные договором сроки, тогда в соответствии с подпунктом «б» пункта 59 Правил 354 плата за коммунальную услугу определяется исходя из рассчитанного среднемесячного объема потребления коммунального ресурса потребителем, определенного по показаниям ИПУ за период не менее 6 месяцев, а если период работы прибора составил меньше 6 месяцев, то за фактический период работы ИПУ, но не менее 3 месяцев. Расчет по среднемесячному объему производится начиная с расчетного периода, за который потребителем не представлены показания прибора учета, до расчетного периода (включительно), за который потребитель представил исполнителю показания прибора учета, но не более 3 расчетных периодов подряд.

Если по истечении указанных трех расчетных периодов потребитель так и не предоставил сведения о показаниях ИПУ, тогда в соответствии с пунктом 60 Правил 354 размер платы за коммунальную услугу рассчитывается исходя из норматива потребления коммунальной услуги. При этом повышающий коэффициент не применяется!

 

Применение в расчетах показаний ИПУ, представленных позднее установленного срока

Необходимо отметить, что в случае перехода на расчет по среднемесячному объему потребления коммунального ресурса и при последующем переходе на расчет по нормативу предоставление потребителем показаний ИПУ не влечет за собой никаких перерасчетов. Перерасчет в этом случае Правилами 354 не предусмотрен.

Показания, переданные потребителем, в этом случае учитываются как начальные показания ИПУ, применяемые для определения размера платы за коммунальную услугу в расчетном периоде, следующем за тем расчетным периодом, в котором потребитель передал сведения о показаниях ИПУ. Нормы, дословно устанавливающей применение переданных потребителем показаний ИПУ в качестве начальных показаний для расчета в следующем периоде, Правила 354 не содержат. Однако, из совокупности положений Правил 354 следует, что исполнитель обязан принять переданные потребителем показания ИПУ и обязан применить эти показания в расчетах, при этом проведение перерасчета за предыдущие расчетные периоды исходя из переданных с нарушением установленного срока показаний ИПУ, Правила 354 не предусматривают.

Энергоемкость передачи данных через Интернет: распутывание оценок: Энергоемкость передачи данных

Исследование «Энергоэффективные облачные вычислительные технологии и политика для экологически чистого облачного рынка», которое финансировалось Европейской комиссией, Генеральным директоратом по коммуникациям «Сети, контент и технологии» рассматривает вопрос экспоненциального роста потребления энергии из-за расширения облачных сервисов на европейском уровне, а также разработки инструментов добровольной и нормативной политики.Кроме того, предлагаются подходящие варианты политики с целью стимулирования экологически эффективных облачных сервисов и энергоэффективного центра обработки данных и сетевого ландшафта. Эти темы исследуются в исследовании, которое состоит из трех основных частей: обзора, технологической оценки и анализа политики. Технологическая часть включает анализ и моделирование будущего спроса на энергию центров обработки данных в странах-членах ЕС (Задача 1), технологический анализ (Задача 2) и оценку исследований и технологических разработок (RTD) (Задача 4). В технологическая часть была завершена на семинаре для заинтересованных сторон с рекомендациями по политике RTD. Анализ политики начинается с обзора инструментов политики и текущей структуры частных и государственных закупок в ЕС. Основой для рекомендаций послужили результаты анализа существующих подходов, доступных инструментов, передовой практики и результаты анализа пробелов * (Задачи 3 и 5). Рекомендации по инструментам политики для энергоэффективных облачных вычислений были обсуждены с заинтересованными сторонами на семинаре по валидации (Задача 6).Анализ и моделирование будущего спроса на энергию центров обработки данных в странах-членах ЕС показывает, что потребление энергии центрами обработки данных в ЕС-28 увеличилось с 53,9 ТВтч / год до 76,8 ТВтч / год в период с 2010 по 2018 год. Это означает, что в 2018 году, на центры обработки данных приходилось 2,7% спроса на электроэнергию в 28 странах ЕС. Продолжающаяся оцифровка и особенно растущая доступность облачных сервисов приводят к значительному росту мощностей центров обработки данных. Этот рост настолько силен, что он более чем нивелирует значительный прирост эффективности, достигнутый на всех уровнях (аппаратное обеспечение, программное обеспечение, инфраструктура центров обработки данных), и, как следствие, общее потребление энергии центрами обработки данных в Европе выросло.По сравнению с 2018 годом ожидается, что к 2025 году потребление энергии центрами обработки данных увеличится на 21% до 92,6 ТВтч / год. В 2018 г. и, как ожидается, вырастет до 60% в 2025 г. Доля периферийных центров обработки данных также значительно возрастет в будущем. Ожидается, что к 2025 году на периферийные центры обработки данных будет приходиться 12% энергопотребления центров обработки данных в 28 странах ЕС. В региональном масштабе крупнейшие центры обработки данных расположены в Северной и Западной Европе.На эти регионы приходилось 82% энергопотребления центров обработки данных в 2018 году. К 2025 году эта доля вырастет до 87%. Специально для энергопотребления Центры обработки данных в Северной Европе прогнозируют значительный рост на 48% с 26,3 до 38,9 ТВтч / год в период с 2018 по 2025 год. Диапазон возможных будущих событий в Европе широк. Однако если задействовать все потенциалы, можно будет снизить энергопотребление. потребление дата-центров к уровню 2010 года. Основным драйвером улучшения соотношения вычислительной мощности и энергопотребления за последние десятилетия было постоянное улучшение производительности вычислений, также называемое законом Мура.Поскольку потребность в вычислительных мощностях неуклонно растет, общая потребность в энергии для оборудования ИКТ также растет, но гораздо более медленными темпами в относительном выражении. Позволят ли фундаментальные физические условия закону Мура продолжать обеспечивать дальнейшее повышение эффективности, является предметом споров. Эффективность инфраструктуры и PUE центров обработки данных улучшились за последние несколько лет. Остающийся потенциал энергоэффективности становится меньше по мере приближения технологий к физическим пределам.В то же время разблокировать оставшиеся потенциалы становится все сложнее. Энергосберегающая разработка программного обеспечения играет важную роль в эффективности облачных вычислений, особенно когда речь идет о приложениях с интенсивными вычислениями, таких как крипто-майнинг и искусственный интеллект. Передача в сетях данных становится более эффективной с точки зрения потребления энергии на гигабайт, но ожидается, что общее потребление энергии будет и дальше увеличиваться за счет дополнительных сетей. Развертывание новых сетей доступа (например, 5G, FTTH) происходит очень быстро, а цели амбициозны.В то же время нельзя отказываться от старых сетевых технологий из-за существующего инвентаря оборудования. Это может привести к дальнейшему увеличению потребления энергии, особенно в мобильных сетях. Предоставление ресурсов ИКТ через общедоступное облако и периферийные вычисления предлагает несколько возможностей для повышения энергоэффективности по сравнению с традиционными центрами обработки данных. Более эффективное использование вычислительных ресурсов, постоянное обновление оборудования, изготавливаемого по индивидуальному заказу, и преимущества профессиональных операций через поставщиков облачных вычислений могут привести к повышению энергоэффективности.Однако в то же время облачные вычисления имеют высокий риск обратного эффекта из-за их быстрой масштабируемости и низкого финансового входного барьера. Низко висящие плоды технологии в области энергоэффективности определены и описаны в Задаче 2. Постоянно растущий спрос на центральные вычислительные мощности в ЕС из-за оцифровки требует значительного повышения эффективности, чтобы предотвратить быстрый рост энергопотребления. Дополнительные технологические возможности для повышения эффективности уже существуют. Будет ли задействован этот потенциал и как быстро это зависит от подходящей политики RTD.Обширный диалог с поставщиками услуг облачных вычислений, операторами центров обработки данных, консалтинговыми фирмами, экспертами в области ИТ и энергетики, а также академическими учреждениями показал, что существует широкое согласие по ключевым технологическим областям, потенциалам энергоэффективности для облачных вычислений, отправным точкам для дальнейших действий. улучшения и варианты политики RTD. На основе технологического анализа и обширного процесса консультаций с заинтересованными сторонами, включая онлайн-опрос, телефонные интервью и валидационный семинар. Если коротко, то они: • Установление требований прозрачности и внедрение единых показателей энергоэффективности. • Поощрять использование облачных инструментов оптимизации для облачных вычислений. • Поддерживать технологические инновации для решения конкретных проблем. • Повышение эффективности программного обеспечения. • Используйте потенциал малых и средних предприятий и сделайте их готовыми к облачным вычислениям. • Сосредоточьтесь на изучении новых тенденций. • Интеграция энергоэффективности облачных сервисов в другие программы RTD

Прогнозное картирование глобальной энергосистемы с использованием открытых данных

Схематический обзор вычислительного процесса для создания карты глобальной энергосистемы показан на рис.1.

Рис. 1

Упрощенный обзор методологии. Входные данные — зеленым, шаги фильтрации — желтым, промежуточные результаты — красным; выводится синим цветом. Источники входных данных либо указаны в таблице 1, либо представлены в разделе «Техническая проверка».

Входные данные и обработка

Наборы данных, используемые для создания глобальных наборов данных, описаны в таблице 1. Для разработки начального уровня высоковольтной сети существует несколько существующих наборов данных для электросетей, как открытых, так и частных.Главным из них является OpenStreetMap, который является относительно всеобъемлющим для линий электропередачи. Кроме того, существует множество национальных и региональных наборов данных, выпущенных под различными лицензиями, такими как SciGRID ¹⁷ и выходных данных ENTSO-E, но это не попытка составить полную картину мира. Методы машинного обучения для обнаружения особенностей сетей передачи по спутниковым изображениям достигли некоторого прогресса, но по-прежнему в значительной степени полагаются на ручную маркировку ¹⁸ . Для этого упражнения мы определили, что данные из OpenStreetMap представляют достаточно подробную картину высоковольтных линий электропередачи (здесь определены как выше 70 кВ). В некоторых областях это всесторонне отслеживается на основе спутниковых снимков и наземных данных, в то время как в других (особенно в развивающихся странах) точность и полнота варьируются в зависимости от того, предпринял ли кто-то усилия для нанесения на карту области. Хотя он часто не подходит для анализа потока мощности, его достаточно для построения приблизительной карты инфраструктуры. Подавляющее большинство (92%) хорошо размеченных данных соответствует нашему определению высокого напряжения, в результате чего глобальная сеть передачи данных составляет 6,6 миллиона километров.

Таблица 1 Источники исходных данных. Все перечисленные источники данных находятся в открытом доступе в Интернете.

Целью этого исследования является создание единого глобального набора данных, который будет ценным для исследователей и практиков и легко воспроизводится, а также послужит отправной точкой для будущих улучшений и усилий, направленных на конкретные регионы. Это послужило толчком к решению полагаться исключительно на открытые источники данных, такие как OpenStreetMap, и публично опубликованные спутниковые изображения и производные продукты NASA, NOAA, ESA и других.Сосредоточение внимания на конкретной стране или регионе позволяет включать в него ценные на местном уровне источники данных (например, улучшенные электросети и дорожные сети, расположение подстанций, улучшенные данные по изолированным сетям, дезагрегированные уровни доступа), а также точную настройку параметров с учетом местных результатов. . Кроме того, можно было бы использовать меньший контекст или дополнительные усилия, чтобы лучше понять временные изменения в доступе к электроэнергии и инфраструктуре.

Определение целей электрификации

Первым шагом в прогнозировании линий распределения является прогнозирование точек, которые они соединяют.Определение объектов электрификации как мест, которые могут быть подключены к сети среднего напряжения, послужило основой для описанного ниже подхода. Чтобы отфильтровать переходные значения, такие как пожары и отражения, изображения ночных огней за двенадцать месяцев из VIIRS ¹⁹ объединяются, используя для каждого пикселя значение процентиля 70 ^th . Это значение выбрано на основе ручного тестирования в нескольких странах выборки, охватывающих разные уровни развития и типы земель; более высокие значения (выше 80) недостаточно фильтруют переходные процессы и посторонние источники (такие как пожары, сжигание газа, снег и лунные отражения), в то время как более низкие значения (ниже 60) стирают значительные источники реального светового излучения.{3}, & d \ ne 0 \\ 0, & d = 0 \ end {array} \ right. $$

(1)

, где d — это перпендикулярное расстояние этого пикселя от центроида квадратного образца. Цель этого фильтра — найти пиксели с более высоким значением, чем их окрестности, смещенные в сторону более близких областей. Чтобы добиться этого смещения, необходима нелинейная функция, и было обнаружено, что кубическая функция дает лучшие результаты, чем функция квадрата. Фильтр нормализуется так, чтобы Σ F = 0, а затем вывод вычитается из исходного изображения.

Затем применяется порог для создания двоичного растра целей электрификации. Более мягкое пороговое значение обеспечивает более высокую степень детализации при обнаружении небольших или маргинальных мест, но создает гораздо больше ложных срабатываний. Поскольку этот анализ сосредоточен на местах, связанных с распределением, мы остановились на значении 0,1; более низкие значения (ниже 0,05) допускают слишком много ложных срабатываний (сельские районы, подтвержденные с помощью спутниковых снимков, не содержат жилья), в то время как более высокие значения (выше 0,2) быстро теряют идентифицируемые электрифицированные местоположения.Другая функция фильтрации потребовала бы повторного изучения этого порога, и, как указано выше, более тщательное изучение конкретных географических областей могло бы выявить более подходящий порог, зависящий от местоположения. Дополнительные фильтры применяются для удаления мест без населения или на склонах выше 25 ° и постоянных ледяных шапках, где пересечение линий распределения очень маловероятно. На выходе получается глобальный двумерный массив координат цели, которые должны быть соединены сетевыми линиями. Пример приведен на рис.2.

Рис. 2

Ночное освещение как показатель доступа к электроэнергии в четырех странах с разными уровнями доходов. ( a ) Кения, низкий доход, но регионы с плотным световым излучением; ( b ) Боливия, доход ниже среднего; ( c ) Азербайджан, доход выше среднего и плотное население; ( d ) Северный остров Новой Зеландии, богатый, но в основном сельский. Эти данные также можно визуализировать в интерактивном режиме здесь: https://gridfinder.org.

Несколько исследований подтвердили этот подход с помощью достоверных данных ^20,21,22 , но стандартизированной методологии пока нет.Кроме того, валидация проводилась с ограниченным географическим и социокультурным охватом и с небольшими наборами данных. Таким образом, глобальная экстраполяция этих методов вызывает значительную неопределенность. Учитывая, что большинство внутренних источников света не отображаются на снимках с ночным освещением; Фактически изображения измеряют мощность уличных фонарей и других крупных промышленных источников света. Поскольку наша основная цель — определить места, которые с большой вероятностью подключены к распределительной сети, а не оценить состояние подключения отдельных зданий или домашних хозяйств, эти вопросы вызывают меньшее беспокойство.Попытка выделить каждую область с доступом в меньшем масштабе потребует более тщательного изучения этого вопроса и получения более подробных данных.

Построение распределительных линий сети среднего напряжения

Для получения данных по линиям среднего напряжения (здесь определенным как от 10 до 60 кВ) мы обращаемся к методам прогнозирования и инструменту gridfinder ¹³ . В предыдущих попытках использовались диаграммы Вороного и минимальные остовные деревья, но для этого требуются очень подробные данные о подстанциях и точках спроса ⁹ . Типичный подход к кратчайшему пути между точками — это некая форма алгоритма Дейкстры ²³ (который предполагает только две точки), в то время как типичный подход к созданию минимального остовного дерева — это алгоритм Прима (который предполагает фиксированное известное расстояние между точками) ²⁴ . Начиная с целей электрификации, разработанных выше, мы применяем вариант «многие ко многим» алгоритма Дейкстры ²³ с существующими дорожными сетями в качестве функции затрат. Алгоритм (см. Вставку 1) жадно добавляет точки по мере роста, начиная с одной точки и разветвляясь наружу, отслеживая стоимость / расстояние и добавляя цели по мере их нахождения.Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будут посещены все ячейки.

Алгоритм пытается соединить каждое место с как можно более коротким расстоянием, по возможности следуя дорогам (предпочитая более крупные). Другими словами, он пытается спрогнозировать распределительные сети на основе предположений об оптимальной топологии сети и сетевых линиях, стремящихся следовать по дорогам. Хотя оба предположения часто ошибочны, по разным историческим причинам, наша работа показывает, что они верны большую часть времени: в то время как из соображений стоимости линии электропередачи часто строятся прямыми линиями, линии распределения обычно следуют за дорогами, что упрощает их строительство и поддерживать.Алгоритм основан исключительно на открытых и легкодоступных наборах данных (но может быть улучшен с помощью собственных источников данных) и производит данные о сетях среднего напряжения для любой заданной области и параметров модели.

Алгоритм взвешивается функцией стоимости на основе существующих дорог из OpenStreetMap. Существующим линиям сетки из OSM назначается стоимость 0,00; крупнейшим дорогам (автомагистралям) присвоена стоимость 0,10, меньшим дорогам (третичным) — 0,17, а другим промежуточным; эти значения произвольны, но представляют собой разумную стратегию предпочтения дорог большего размера.Участкам без дороги назначается стоимость 1,00. Это создает двумерный массив, представляющий стоимость прохождения каждой ячейки между целевыми точками. Затем применяется алгоритм из блока 1 с использованием в качестве входных данных наэлектризованных целей и этого массива затрат. Результат подвергается постобработке путем удаления строк, которые реплицируют существующие строки OSM, так что результат показывает только дополнения к данным OSM. Таким образом, конечный результат разделяется между строками, непосредственно смоделированными из данных OSM, и новыми строками, обнаруженными алгоритмом.Они выполняются индивидуально для каждой страны при условии, что линии MV обычно не пересекают международные границы, а затем объединяются в один глобальный растр. Результатом является оценка для каждой ячейки наличия линии среднего напряжения. Чтобы удалить прогнозируемые линии в удаленных районах, которые вряд ли будут подключены к основной сети, мы использовали буфер 100 км для данных OSM и удалили все линии за его пределами. Аналогичный процесс применялся для прогнозируемых подводных линий, например, в Индонезии.Более того, необходимо было разделить или удалить несколько административных районов, таких как эксклавы, чужие островные территории или обширные острова. Кроме того, были удалены некоторые очень маленькие города-государства и острова, поскольку алгоритм еще не работает ниже определенного масштаба.

Действующий алгоритм для Уганды представлен на https://gridfinder.org/animated. Более широкий результирующий набор данных представлен на рис.3 в глобальном масштабе, включает 7 миллионов км линий распределения (рис. 3a) и в национальном / региональном масштабе (рис.3б – г).

Рис. 3

Результаты моделирования линии распределения. ( a ) Глобальная визуализация прогнозируемых линий распределения (b) Кения; (c) Боливия; (d) Азербайджан.

В целом, поисковик по сетке предсказывает, что 97% мирового населения живет в пределах 10 км от линии MV, однако наблюдаются большие различия между регионами, уровнями доходов и показателем индекса человеческого развития (ИЧР) (рис. 4a). , б). В Африке к югу от Сахары 6% населения проживает дальше 10 км от распределительной сети, в то время как для всех остальных регионов это составляет около 1%. В отличие от Южной Азии, где, хотя большая часть населения находится близко к сети, 10% населения не имеют доступа к электроэнергии ¹ . Это подчеркивает важную проблему доступа к энергии — расширение сети является необходимым, но недостаточным фактором электрификации. Если готовность домохозяйств платить слишком мала, проживание рядом с сетью не изменит статус электрификации этих домохозяйств. Это важная тема для изучения на предмет достижения Целей в области устойчивого развития.

Рис. 4

Близость к региональной электрической инфраструктуре и стоимость инвестиций в разбивке по странам и уровню доходов. ( a ) Доля населения в пределах 10 км от линий распределения по ИЧР; (b) Население в пределах 10 км в странах с низким уровнем доступа по сравнению со скоростью доступа к электроэнергии; (c) Инвестиции в инфраструктуру на душу населения по ИРЧП; (d) Инвестиции в инфраструктуру в странах с низким доступом по сравнению со скоростью доступа к электроэнергии. В таблице 1 приведены источники данных с дополнительными данными, сопоставленными для HDI: https: // gateway.euro.who.int/en/indicators/hfa_42-0500-undp-human-development-index-hdi.

Стоимость инвестиций (см. Рис. 4c, d) рассчитывается на основе прогнозируемого количества линий распределения, умноженного на постоянные затраты на километр. Они показывают большую разницу в ресурсах между разными регионами и уровнями доходов. Географически рассредоточенные и энергоемкие группы населения (например, Швеция) обладают большой инфраструктурой, в то время как более компактные страны могут обходиться меньшими затратами. Большинство групп доходов и ИЧР представлены ниже линии 50 долларов США на душу населения, что указывает на то, что это не жесткое ограничение для развития.Эти региональные различия, вероятно, даже больше, поскольку инструмент gridfinder соединяет местоположения только одной линией, когда часто будет несколько линий, либо на одной, либо на разных башнях, для обеспечения избыточности в сети. Следовательно, эти инвестиционные ценности могут значительно занижать прогнозируемое расхождение, поскольку более развитые районы, особенно те, которые подвержены большему риску стихийных бедствий, могут иметь больше шансов иметь такое резервирование.

Эвристика местного доступа

В странах с универсальным доступом к электроэнергии , карты доступности отражают распределение населения.Однако в странах с более низкими показателями доступа мы обращаемся к ночному освещению, городским районам, результатам нашего анализа gridfinder и национальной статистике, чтобы попытаться количественно определить количество людей в каждой ячейке сети, имеющей значимый доступ к электричеству. Мы применяем итерационный алгоритм (описанный во вставке 2) для создания поверхности с координатной сеткой, представляющей количество людей, которые, по оценкам, имеют доступ к электричеству в каждой ячейке. Цель этого алгоритма — сопоставить национальную статистику по скорости доступа в городских и сельских районах и эвристически применить эти показатели на основе плотности населения, общей яркости и яркости на душу населения.Этот алгоритм работает путем разделения каждой страны на восемь групп с разделением между городом и деревней по одному измерению и четырьмя квантилями плотности населения по другому. Поэтому мы стремимся фиксировать различия в яркости на душу населения между и внутри каждой из этих групп. Этот процесс повторяется, изменяя фактор, связывающий яркость и доступность для каждой группы, до тех пор, пока не будет достигнут результат, удовлетворительно близкий к национальной статистике. Это ограничено тем, что оно основано исключительно на национальной статистике (в отличие от данных, дезагрегированных на субнациональном уровне), и последующие исследования для конкретных стран или регионов могут улучшить это.

Полученная геопространственная база данных используется для оценки длины линий в каждой ячейке на основе численности населения, спроса и размера домохозяйства ¹⁶ , согласно:

$$ length = \ frac {demand \ sqrt {area \ times hh \ раз pop}} {capacity} $$

(2)

, где длина — длина низковольтных линий в этой ячейке, потребность — пиковая потребность на душу населения, площадь — размер ячейки, чч — количество людей в семье, население — количество электрифицированных людей в этой ячейке (как определено во вставке 1), а емкость , — мощность линии низкого напряжения.Это уравнение получено из рассмотрения количества линий, необходимых для обслуживания заданной мощности, а также физической длины, необходимой для достижения всех зданий в области ¹⁷ . Параметры варьировались в зависимости от региона и калибруются по подробным данным низковольтной сети. Затем они объединяются, чтобы создать единый глобальный растр низковольтной инфраструктуры, охватывающий 69 миллионов км, который можно использовать для оценки инвестиционных затрат и объединить с оценкой доступа для расчета затрат на подключение для каждого домохозяйства.Результаты представлены на рис. 5, подчеркивая различия между странами с низким и высоким доступом.

Рис. 5

Картограмма прогнозируемой глобальной низковольтной инфраструктуры на душу населения. Карта показывает уровень проложенных низковольтных линий с разбивкой на четыре уровня.

Вставка 1. Упрощенный алгоритм подключения объектов электрификации. Полный код доступен в репозитории кода (см. Доступность кода, где также упоминается более ранний алгоритм Рорера).Также доступен пример, показывающий, как это работает на практике: https://gridfinder.org/algo

Параметры:

1. 1.

   целей : двоичный массив местоположений с электрифицированным равным 1

2. 2.

   стоит : массив такой же формы со значениями [0, 1], определяющий стоимость прохождения

Процедура:

1. 1.

   dist = массив такой же формы, что и цели, хранящие расстояние до последнего электрифицированного

2. 2.

   очередь = куча локаций, отсортированных по расстоянию до сетки

3. 3.

   начало = первое местоположение с целями == 1

4. 4.

   добавить начало в очередь

5. 5.

   , а длина (очередь )> 0:

6. 6.

   текущая = верхняя позиция из очереди

7. 7.

   для каждого местоположения вокруг текущего:

8. 8.

   если подключено местоположение :

9. 9.

   установить текущий как родительский для местоположения

10. 10.

    следуйте назад из местоположения , устанавливая все как сетку

11. 11.

    еще :

12. 12.

    рассчитать расстояние от предыдущего

13. 13.

    если местоположение уже посещено и расстояние <предыдущее расстояние:

14. 14.

    изменить расстояние для местоположения

15. 15.

    установить местоположение как посещено

16. 16.

    добавить место в очередь

Вставка 2. Алгоритм оценки населения, имеющего доступ к электроэнергии, по данным ночного освещения. Полный код доступен онлайн в репозитории кода (см. Доступность кода)

Параметры:

1. 1.

   pop : 2D-массив населения

2. 2.

   городской : двоичный массив одинаковой формы городской / сельский

3. 3.

   ntl : массив одинаковой формы со значениями ночного освещения

4. 4.

   целей : двоичный массив такой же формы, показывающий, электрифицирован ли

5. 5.

   доступ : уровни доступа с разбивкой на общие, городские, сельские

6. 6.

   n : процентиль для расчета веса

Процедура:

1. 1.

   , если доступ.в городах> 90%:

2. 2.

   pop_access = pop × access.urban + pop × access.rural3.

3. 4.

   еще:

4. 5.

   удалить все> 1 км от целей

5. 6.

   для каждого уровня в городском :

6. 7.

   для каждого квартиля из населения :

7. 8.

   получить населения на этом уровне и квартиль

8. 9.

   B = яркости на человека для каждой ячейки

9. 10.

   b = яркость на n -й процентиль группы

10. 11.

    W = 1 — ( b — B ) / B

11. 12.

    объединить все Вт

12. 13.

    pop_access = W × pop14.

13. 15.

    если абс (pop_ доступ — доступ . всего )> 2%:

14. 16.

    отрегулируйте n и повторите, начиная со строки 1

Надежность передачи | Министерство энергетики

Программа надежности передачи была создана для поддержки сотрудничества между национальными лабораториями, электроэнергетической отраслью и Министерством энергетики в целях разработки технологий, обеспечивающих отказоустойчивость и безопасность национальной электросети, при одновременном сокращении счетов за электроэнергию и содействии интеграции возобновляемых источников энергии.Посредством подобных усилий Министерство энергетики гарантирует, что электрическая сеть может последовательно удовлетворять потребности всех сообществ, создавая рабочие места и борясь с изменением климата. Проекты в этой программе устраняют разрыв между инженерными прототипами и готовыми для пользователя инструментами, создают новые методы для генерации ценной информации из системных данных и обеспечивают надежность энергосистемы перед лицом новых системных проблем. Программа работает, чтобы стимулировать более эффективное использование существующей инфраструктуры, продолжая при этом создавать следующее поколение этих критически важных компонентов энергосистемы для упреждающего смягчения и предотвращения нарушений надежности и отключений.

19 мая ^-е и 20 мая ^-е в рамках Программы был проведен Симпозиум по инновациям в области передачи: Модернизация энергосистемы США, чтобы обсудить будущий курс НИОКР для программ исследований и разработок в области передачи оригинального оборудования.

Программа исследований в области передачи данных фокусируется на четырех конкретных областях:

Исследования и разработки передовых приложений — Учет меняющихся условий для поддержки устойчивости и надежности, облегчая интеграцию возобновляемых источников энергии и декарбонизации.

Разработка данных для систем передачи — Устранение препятствий на пути использования данных системы передачи посредством управления данными, обработки и машинного обучения / искусственного интеллекта.

Человеческий фактор, визуализация и модернизация инструментов для Grid Ops — Модернизация инструментов системы передачи с помощью исследований человеческого фактора и когнитивных наук для обучения и развития персонала, улучшения приложений диспетчерской и надежного принятия решений.

Transmission Measurement & Standards — Изучение текущих и новых способов измерения и связанных с ними стандартов, которые учитывают фундаментальные допущения, которые больше не соответствуют развивающемуся системному контексту.

РАЗРАБОТКА РАСШИРЕННЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ

Программная область Advanced Application Development направлена ​​на улучшение видимости и управляемости системы передачи, чтобы обеспечить надежность и отказоустойчивость перед лицом новых системных проблем.

Программная область сосредоточена на разработке инструментов, которые помогают системным операторам и планировщикам понимать и адаптироваться к изменениям в поставках из-за:

• Увеличение объемов возобновляемой энергии, хранения и агрегирования DER
• Воздействие декарбонизации на инфраструктуру (потребности в планировании передачи, эксплуатации и использовании трубопроводов)
• Взаимозависимости критической инфраструктуры

Основные мероприятия программной области:

• Разработка инструментов ситуационной осведомленности в широком масштабе
• Создание новых аналитических методов для смягчения проблем надежности, связанных с взаимозависимостью природного газа и электроэнергии
• Разработка наиболее эффективных приложений и схем управления для технологий систем передачи, таких как динамический рейтинг линии.

Разработка данных для систем передачи

Программная область «Разработка данных для систем передачи» использует достижения в области датчиков и устраняет препятствия, с которыми коммунальные предприятия могут столкнуться при доступе к этим источникам данных, чтобы получить полную отдачу от новых датчиков.

Цели программной области — развитие и продвижение:

• Использование новых датчиков и телеметрии с высокой точностью для улучшения судебной экспертизы происшествий
• Упреждающая адаптация элементов управления для минимизации риска отключений электроэнергии и сброса нагрузки
• Интеграция ресурсов инвертора (IBR), хранилища и синтетической инерции
• Понимание того, как развивается система для поддержки изменений системы передачи и инструментов для операторов

Основные мероприятия программной области:

• Совершенствование аналитики данных, позволяющее полностью уловить новую динамику системы за счет интеграции возобновляемых источников энергии и инверторных технологий
• Разработка приложений и руководств для наилучшего использования различных источников данных
• Налаживание партнерских отношений для обмена данными для облегчения ситуационной осведомленности на обширной территории
• Разработка наборов исследовательских данных и платформ данных, которые снижают нагрузку на коммунальные службы, связанные с запросами данных
• Содействие разработке передовых инструментов с использованием реальных данных

Человеческий фактор, визуализация и модернизация инструментов для Grid Ops

Программная область «Человеческий фактор, визуализация и модернизация инструментов для Grid Ops» использует работу других программ Министерства энергетики, которые создают инструменты инженерных прототипов, фундаментальные аналитические методы и сенсорные технологии, чтобы помочь претворить эти усилия в практическую деятельность, устраняя разрыв между инженерными прототипами и инструменты, готовые к использованию.

Целями программной области являются использование исследований человеческого фактора и когнитивных наук для:

• Содействовать принятию оптимальных решений
• Включить оптимизацию сигналов тревоги и сигналов для нескольких наборов данных и информационных панелей
• Улучшение визуализации и разработки дисплеев
• Повышение эффективности управления персоналом и обучения

Основные мероприятия программы:

• Описание процессов принятия решений и разработка тренажеров для поддержки разработчиков инструментов при принятии решений в диспетчерской и развитии персонала
• Создание передового программного обеспечения и средств визуализации для диспетчерской, облегчающего работу оператора и побуждающего его преодолевать новые операционные проблемы
• Использование партнерских отношений с национальными лабораториями для улучшения реальных пользовательских испытаний и сбора отзывов от инженеров диспетчерской

Измерения и стандарты передачи

Программная область Transmission Measurement & Standards предназначена для определения характеристик энергосистемы с целью получения данных, моделей и разработки инструментов.Программная область направлена ​​на то, чтобы в полной мере использовать новые датчики и источники данных, изучая стандарты маркировки данных, архивирования и взаимодействия.

Цели программной области:

• Снижение затрат, связанных с доступом к данным и совместным использованием данных
• Повысьте совместимость данных с новыми инструментами искусственного интеллекта и машинного обучения.

Основные мероприятия программы:

• Изучение методов генерации и форматирования в источнике данных, чтобы найти возможности для лучшего согласования этих методов с развивающимися конечными применениями в приложениях искусственного интеллекта и машинного обучения
• Разработка показателей для определения и классификации неопределенностей, получения оценок ошибок в реальном времени и повышения точности
• Разработка стандартов данных для облегчения взаимодействия и снижения непомерно высоких затрат, связанных с агрегацией, обработкой и контролем качества данных

ССЫЛКИ ПО ТЕМЕ

Симпозиум по инновациям в области передачи данных: модернизация U.S. Power Grid
Динамическое моделирование, оценка и оптимальное управление электрическими сетями Системы передачи природного газа
Центр управления инфраструктурой электроэнергии (EIOC)
Североамериканская инициатива по синхрофазору (NASPI)
Повышение прозрачности сетевых операций для повышения надежности
North American Electric Корпорация надежности (NERC)
Консорциум решений в области технологий обеспечения надежности электроснабжения (CERTS)
Экспертные проверки надежности передачи

Интегрированная высокоскоростная беспроводная передача данных и мощности — ScienceDaily

Исследователи из Университета штата Северная Каролина разработали систему, которая может одновременно подавать мощность в ваттах и ​​передавать данные со скоростью, достаточной для потоковой передачи видео по тому же беспроводному соединению.Путем интеграции мощности и высокоскоростной передачи данных может быть достигнуто настоящее единое «беспроводное» соединение.

«В последнее время беспроводное электропитание возродилось как технология, освобождающая нас от шнура питания», — говорит Дэвид Рикеттс, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники в NC State и старший автор статьи о работе. «Одно из самых популярных применений — это зарядные площадки для беспроводных сотовых телефонов. Как многие знают, они, к сожалению, часто требуют почти физического контакта с площадкой, что ограничивает полезность действительно« беспроводного »источника питания.Недавняя работа нескольких исследователей расширила мощность беспроводной связи до «среднего диапазона», который может обеспечивать мощность на расстоянии от нескольких дюймов до футов. Хотя это обнадеживает, большинство беспроводных систем питания сосредоточено только на проблеме питания, а не на данных, которые должны сопровождать какое-либо из наших интеллектуальных устройств сегодня. Удовлетворение этих потребностей в данных — вот что отличает нашу работу здесь ».

Технологии беспроводной передачи энергии используют магнитные поля для передачи энергии по воздуху. Чтобы свести к минимуму потери мощности при генерации этих магнитных полей, вам необходимо использовать антенны, которые работают в узкой полосе пропускания, особенно если передатчик и приемник находятся на расстоянии нескольких дюймов или футов друг от друга.

Поскольку использование антенны с узкой полосой пропускания ограничивает передачу данных, устройства с беспроводной передачей энергии обычно также включают отдельные радиомодули для передачи данных. А наличие отдельных систем для передачи данных и энергии увеличивает стоимость, вес и сложность соответствующего устройства.

Команда штата Северная Каролина осознала, что, хотя для высокоэффективной передачи мощности, особенно на большие расстояния, требуются очень узкополосные антенны, полоса пропускания системы может быть намного шире.

«Люди думали, что эффективная беспроводная передача энергии требует использования узкополосных передатчиков и приемников, и, следовательно, это ограниченная передача данных», — говорит Рикеттс. «Мы показали, что вы можете сконфигурировать систему с широкой полосой пропускания с компонентами с узкой полосой пропускания, что дает вам лучшее из обоих миров».

С этой более широкой полосой пропускания команда NC State затем представила беспроводной канал передачи мощности в качестве канала связи, адаптировав методы повышения скорости передачи данных, такие как выравнивание каналов, для дальнейшего повышения скорости передачи данных и качества сигнала данных.

Исследователи протестировали свою систему с передачей данных и без нее. Они обнаружили, что при передаче почти 3 Вт мощности — более чем достаточно для питания вашего планшета во время воспроизведения видео — система была всего на 2,3 процента менее эффективной при передаче 3,39 мегабайт данных в секунду. При мощности 2 Вт разница в эффективности составила всего 1,3 процента. Испытания проводились с передатчиком и приемником на расстоянии 16 сантиметров или 6,3 дюйма друг от друга, что продемонстрировало способность их системы работать в беспроводных линиях электропитания на большие расстояния.

«Наша система сравнима по эффективности передачи энергии с аналогичными устройствами беспроводной передачи энергии и показывает, что вы можете разработать систему беспроводной передачи энергии, которая сохранит почти всю свою эффективность при потоковой передаче фильма на Netflix», — говорит Рикеттс.

История Источник:

Материалы предоставлены Государственным университетом Северной Каролины . Примечание. Содержимое можно редактировать по стилю и длине.

Как работает широкополосная связь по линиям электропередач

Подобно телефонным компаниям, энергетические компании также имеют линии, протянутые по всему миру.Разница в том, что у них есть линии электропередач в гораздо большем количестве мест, чем у телефонных компаний есть волоконная оптика. Это делает линии электропередач очевидным средством обеспечения доступа в Интернет в местах, куда не дошли оптоволоконные кабели.

Эти линии электропередачи являются лишь одним из компонентов электрических сетей электроэнергетических компаний. В дополнение к линиям электросети используют генераторы, подстанции, трансформаторы и другие распределительные устройства, которые переносят электричество от электростанции до розетки в стене. Когда энергия покидает электростанцию, она попадает на подстанцию ​​и затем распределяется по высоковольтным линиям передачи .При широкополосной передаче эти высоковольтные линии являются первым препятствием.

Мощность, протекающая по высоковольтным линиям, составляет от 155 000 до 765 000 вольт. Такое количество энергии не подходит для передачи данных. Слишком «шумно».

Как указывалось ранее, и электричество, и РЧ, используемые для передачи данных, вибрируют на определенных частотах. Чтобы данные передавались от точки к точке без помех, он должен иметь выделенную полосу радиочастотного спектра, в которой она будет вибрировать без помех от других источников.

Сотни тысяч вольт электричества не вибрируют с постоянной частотой. Это количество мощности прыгает по всему спектру. Когда он гудит и гудит, он создает всевозможные помехи. Если он набирает частоту, которая совпадает с частотой RF, используемой для передачи данных, то он аннулирует этот сигнал, и передача данных будет прервана или повреждена в пути.

BPL решает эту проблему, полностью избегая высоковольтных линий электропередач. Система передает данные с традиционных оптоволоконных линий ниже по течению на гораздо более управляемые 7200 В линии электропередач среднего напряжения .

После сброса на линии среднего напряжения данные могут перемещаться только до тех пор, пока не ухудшатся. Чтобы противостоять этому, на линиях устанавливаются специальные устройства, выполняющие роль повторителей . Ретрансляторы принимают данные и повторяют их в новой передаче, усиливая их для следующего отрезка пути.

В модели BPL, разработанной Current Communications Group, два других устройства используют опоры электропередач для распределения интернет-трафика. Устройство сопряжения CT позволяет передавать данные по линии к байпасным трансформаторам .

Задача трансформатора — снизить напряжение 7200 вольт до стандарта 240 вольт, который составляет нормальное бытовое электроснабжение. Сигналы данных с низким энергопотреблением не могут проходить через трансформатор, поэтому вам понадобится ответвитель, чтобы обеспечить путь передачи данных вокруг трансформатора. С помощью соединителя данные могут легко перемещаться от линии 7200 В к линии 240 В и в дом без какого-либо ухудшения.

В следующем разделе мы увидим, как данные перемещаются, когда достигают дома.

Наборы данных сети передачи — wiki.openmod-initiative.org

Европа




Имя	Версия	Год Опубликован	Представленный год	Регион	Чис. Подстанции или автобусы	Чис. Линии	Содержит	Прямая загрузка?	Лицензия	Формат
SciGRID	0.2	2015 г.	2015	Германия, но в принципе весь мир	495	825	Топология, импедансы	Да	Лицензия Apache, версия 2.0 (код, документация). ODBL (данные)	CSV (csvdata)
Bialek Европейская модель	2	2013	2009 г.	Континентальная Европа	1494 автобусов	2322	Топология, импедансы, нагрузки, генераторы	Да	Посвящение общественному достоянию	PowerWorld, Excel
Модель National Grid ETYS 2014		2014	2014	Великобритания	365	316	Топология, импедансы, нагрузки, генераторы	Да	Неясно
Электросеть Австрии		2015 г.	2015 г.	Австрия		~ 100	Топология, импедансы	Да	Неясно	PDF
ENTSO-E STUM	1	2015 г. и ранее	2020?	Континентальная Европа?	1000-х	1000-х	Топология, импедансы	Требуется регистрация	Ограничительный	CIM
ENTSO-E STUM	2	2015 г.	2030	ГБ, Ирландия, Прибалтика, Финляндия, Континентальная Европа	1000-х	1000-х	Топология, импедансы	Требуется регистрация	Ограничительный	Excel
ENTSO-E STUM	3	2016	2030	ГБ, Ирландия, Прибалтика, Финляндия, Континентальная Европа	1000-х	1000-х	Топология, импедансы	Требуется регистрация	Ограничительный	Excel
ENTSO-E STUM	2	2015 г.	2030	ГБ, Ирландия, Прибалтика, Финляндия, Континентальная Европа	1000-х	1000-х	Топология, импедансы	Требуется регистрация	Ограничительный	Excel
PyPSA-Eur	0.1.0	2020	2020	ГБ, Ирландия, Прибалтика, Скандинавия, Континентальная Европа	5000	6000	Топология, импедансы, нагрузки, генераторы, временные ряды возобновляемой доступности	Есть	CC BY 4.0 (набор данных), GNU GPL v3.0 (код)	NetCDF, CSV (альтернатива)

SciGRID

SciGRID — это проект, который стартовал в 2014 году и продлится три года.Целью SciGRID является разработка открытой и бесплатной модели европейской сети передачи данных на основе данных из OpenStreetMap. Он проводится NEXT ENERGY — Исследовательским центром энергетических технологий EWE, независимым некоммерческим институтом при Университете Ольденбурга, Германия, и финансируется Министерством образования и исследований Германии, а также инициативой Zukunftsfähige Stromnetze.

В качестве примера PyPSA доступна неофициальная версия SciGRID версии 0.2 для Германии с присоединенной нагрузкой, генерацией и трансформаторами, см. Также скриншоты.


GridKit Европейский набор данных

GridKit использует пространственный и топологический анализ для преобразования объектов карты из OpenStreetMap в сетевую модель электроэнергетической системы. Он был разработан в контексте проекта SciGRID в NEXT ENERGY — Исследовательском центре энергетических технологий EWE для исследования возможности «эвристического» анализа для расширения анализа на основе маршрутов, используемого в SciGRID. Это было реализовано в виде серии сценариев для базы данных PostgreSQL с использованием пространственных расширений PostGIS.

Выдержки данных предоставляются для Европы и Северной Америки в формате CSV, аналогичном SciGRID.

osmTGmod Модель




osmTGmod — это модель потока нагрузки немецкой системы передачи данных, основанная на бесплатной базе геоданных OpenStreetMap (OSM). Модель, соответственно процесс эвристической абстракции, использует базу данных PostgreSQL, расширенную PostGIS. Ключевая часть процесса абстракции реализована в SQL и процедурном языке ProstgreSQL pl / pgSQL. Абстракция и все дополнительные модули контролируются средой Python.

Bialek Европейская модель




Вторую версию Европейской модели Биалека можно загрузить в виде файла Excel и в формате проприетарного программного обеспечения для моделирования PowerWorld. Модель рассчитана на напряжение от 110 кВ (одиночная линия на Балканах) до 380 кВ. Он выпущен в рамках Посвящения в общественное достояние.


Первая версия была выпущена в 2002-2004 годах и больше не доступна (см. Зеркало архива). Первая версия не содержала Балканского региона.

Методологию и валидацию для 1-й версии модели можно найти в статье Zhou and Bialek, 2005 г. Приблизительная модель европейской взаимосвязанной системы в качестве эталонной системы для изучения эффектов трансграничных торгов.

Модель содержит импедансы и количество цепей каждой линии, но не длину (которая в принципе может быть определена по импедансу и количеству цепей при стандартных параметрах линии). Тепловые мощности назначаются только приграничным линиям.

В настоящее время нет набора координатных данных для автобусов. Файл PowerWorld содержит пространственные данные, но в неизвестной проекции. Проект github georef-bialek — попытка исправить это; есть также версия с географической привязкой от Tue Vissing Jensen.

DIW ELMOD-DE открытая модель Германии

ELMOD-DE — это открытая модель немецкой электроэнергетической системы, разработанная в DIW и TU Berlin, которая включает в себя как модель сети передачи высокого напряжения, электростанций, почасовую нагрузку и данные о погоде за 2012 год, так и код GAMS для линейной работы. оптимизационное моделирование.Он содержит 438 узлов сети с географической привязкой и 697 линий электропередачи на напряжение 380 и 220 кВ. Трансформаторы не моделируются, но на единицу последовательного импеданса линии регулируется уровень напряжения.

Модель включает 47 страниц документации.

Данные передачи, согласно документации, были получены из карт VDE и TSO и из OpenStreetMap. Данные предоставляются как есть, без кода, который их сгенерировал.

Модель национальной сети

Национальная электросетевая декларация за 10 лет Модель 2014 г.

Здесь находятся шейп-файлы и карты вышек, линий, кабелей и подстанций.


Модель электросети Австрии




Австрийская электросетевая сеть


Модель энергосистемы Дании




Датская сеть передачи данных

Данные не доступны напрямую, но для получения доступа требуется регистрационная форма.

Он имеет функции, отсутствующие в ENTSO-E STUM (см. Ниже):

• Это полностью нелинейная модель со всей потребляемой реактивной мощностью, возможностями P и Q для компенсации реактивной мощности генератора и шунта.
• В нем указаны мощности генераторов и их тип топлива (ветер / солнце / газ и т. Д.), А не только отправка.
• Похоже, они отделили подачу ВЭ от нагрузки, чего не было в случае с STUM, где ветер и солнце объединяются с нагрузкой в ​​качестве остаточной нагрузки.

Чего не хватает, так это геокоординат для подстанций (которые можно приблизительно считать из карты JPG) и временной зависимости нагрузок и / или переменных генераторов. Для Дании, где имеется много когенерационных установок, также было бы полезно знать потребность в тепле и то, как эти блоки работают.

Набор сетевых данных RTE для Франции


Набор сетевых данных

RTE

Набор сетевых данных Elia для Бельгии

Набор сетевых данных Elia

TenneT NL Network Dataset для Нидерландов




TenneT NL

Набор сетевых данных TenneT DE для Центральной Германии




Теннет DE


Набор сетевых данных Amprion для Западной Германии




Amprion, интерактивная карта проектов расширения сети


Набор сетевых данных TransnetBW для Юго-Западной Германии




TransnetBW


Набор сетевых данных 50 Гц для Восточной Германии




Статистика 50 Гц Netz


Набор сетевых данных Ceps для Чешской Республики




CEPS


ENTSO-E Интерактивная сеточная карта

ENTSO-E анонсировала свою интерактивную карту сети передачи данных ENTSO-E в марте 2016 года.

Карта использует OpenStreetMap в качестве фона и Mapbox для отображения данных карты.

Карта основана на статической сеточной карте ENTSO-E, которая основана на собственных картах TSO. Известно, что это приблизительное художественное изображение, а не точная географическая карта. Некоторые электростанции могут иметь неправильную маркировку (например, тип топлива может быть неточным).

Карта включает информацию о количестве цепей и уровнях напряжения в линиях электропередачи.

Информация, включая все географические координаты, может быть извлечена из веб-API, но требует дальнейшей топологической обработки для преобразования в модель электрической сети.Необходимо соединить линии и т. Д. Проект GridKit предоставляет код для этой цели и выпустил неофициальный набор данных, который формирует модель электрической сети с шинами, связями, генераторами и трансформаторами, полными географическими координатами, а также всеми содержащимися электрическими метаданными. на карте ENTSO-E.

Карта статической сетки ENTSO-E

ENTSO-E выпускает карты европейской сети электропередач как в электронном, так и в бумажном виде.

Карты для всей системы ENTSO-E находятся в проекции EPSG 3034, которая является проекцией конической формы Ламберта.Нижний левый угол примерно равен (lon, lat) = (-9,5,28), а верхний левый угол находится в точке (75,5,58,5). Это было проверено в проекте github georef-bialek.

ENTSO-E STUM

ENTSO-E предоставляет модель европейской системы передачи. Для его загрузки требуется регистрация на странице ENTSO-E STUM. Не совсем ясно, что можно, а что нельзя с ним делать (например, можно ли публиковать полученные на его основе результаты или агрегирование узлов и т. Д.).).

Первая версия модели была выпущена в формате на основе CIM XML для старой области UCTE. Модель была зимним снимком на 2020 год, включая проекты TYNDP. Имена узлов были скрыты, поэтому модель нельзя было использовать. Линейные мощности отсутствовали.

Вторая версия, опубликованная в июне 2015 года в виде таблиц Excel, более полезна. Он включает всю территорию ENTSO-E, за исключением Норвегии, Швеции, Сайруса и Исландии. Имена узлов такие же, как и у TSO.Цитата из документации: «Представляет энергосистему участников ENTSO-E на 2030 год в Видении I TYNDP 2014», т.е. включает запланированные проекты TYNDP. Он включает в себя все узлы, линии, трансформаторы и агрегированные нагрузки и генераторы на каждом узле для одного снимка. Данные линии включают последовательное реактивное сопротивление и сопротивление, но не длину или емкость линии, или количество цепей или проводов в пучке цепей. Данные о геолокации узлов отсутствуют. Имена узлов можно узнать по именам подстанций на карте ENTSO-E.Модель предназначена только для линейного потока нагрузки. Неясно, какой снимок ветра / солнца / нагрузки представляет модель (это «примерный сценарий»). Генераторы не различаются по источнику генерации.

Третья версия, опубликованная в феврале 2016 года в виде таблиц Excel, содержит дополнительно тепловые характеристики для большинства трансформаторов и большинства линий электропередачи, а также подачу реактивной мощности, потребление и компенсацию, так что может быть запущен полный нелинейный поток мощности на сетке.

ENTSO-E Первоначальная динамическая модель континентальной Европы

ENTSO-E Первоначальная динамическая модель континентальной Европы

Требуется регистрация.Может моделировать «основную частотную характеристику системы, а также основные режимы межзонных колебаний».

Данные о рыночных связях на основе потоков от Joint Allocation Office

В совместном офисе распределения хранятся различные официальные данные (включая PTDF) по алгоритму рыночной привязки на основе потоков, используемому в Европе.

http://utilitytool.jao.eu/

http://utilitytool.jao.eu/CascUtilityWebService.asmx

PyPSA-Eur: открытая модель оптимизации европейской системы передачи данных

PyPSA-Eur — это модель / набор данных европейской энергосистемы на уровне сети передачи.

Данные сети передачи основаны на очищенном извлечении интерактивной карты сети передачи ENTSO-E, извлеченной с помощью GridKit.

Модель охватывает территорию ENTSO-E и содержит все линии переменного тока с уровнем напряжения 220 кВ и выше, а также все линии постоянного тока высокого напряжения, подстанции, открытую базу данных обычных электростанций, временные ряды для спроса на электроэнергию и регулируемый возобновляемый генератор доступность и географические возможности для расширения ветровой и солнечной энергетики.

Модель включает только свободно доступные и открытые данные. Он предоставляет полностью автоматизированный конвейер бесплатного программного обеспечения для сборки готовой к загрузке модели из исходных наборов данных. Модель подходит как для эксплуатационных исследований, так и для исследований планирования расширения производства и передачи.

Текущие версии кода и набора данных можно найти на zenodo:

Документация

доступна по адресу https://pypsa-eur.readthedocs.io.

Разработка проходит на Github по адресу https: // github.com / pypsa / pypsa-eur

Файлы netcdf (.nc) можно импортировать с помощью PyPSA. Документация по этому поводу доступна по адресу https://pypsa.readthedocs.io/en/latest/import_export.html#import-from-netcdf.

Некоторая базовая проверка приведена в документе, описывающем набор данных:

Йонас Хёрш, Фабиан Хофманн, Дэвид Шлахтбергер и Том Браун. PyPSA-Eur: открытая оптимизационная модель европейской системы передачи. Обзоры энергетической стратегии, 22: 207-215, 2018. https://arxiv.org/abs/1806.01613, https://doi.org/10.1016/j.esr.2018.08.012.

Австралия




Линии и подстанции

США

Растровое изображение сети электропередачи США можно найти по адресу https://www.e-education.psu.edu/geog469/book/export/html/111.

Западный Координационный совет по электроэнергии

По-видимому, существует набор данных GridView 2024 Common Case GridView Комитета по политике планирования расширения передачи (TEPPC) WECC, но точная ссылка кажется неуловимой.

Планирование расширения передачи WECC имеет ссылки на файлы Excel.

Электросеть Западной США

Набор данных Western US Power Grid содержит 4941 узел и 6594 линии, но, очевидно, они недостаточно хорошо помечены, чтобы различать, где и что находятся узлы / линии.


GridKit Североамериканский набор данных

GridKit использует пространственный и топологический анализ для преобразования объектов карты из OpenStreetMap в сетевую модель электроэнергетической системы.Он был разработан в контексте проекта SciGRID в NEXT ENERGY — Исследовательском центре энергетических технологий EWE для исследования возможности «эвристического» анализа для расширения анализа на основе маршрутов, используемого в SciGRID. Это было реализовано в виде серии сценариев для базы данных PostgreSQL с использованием пространственных расширений PostGIS.

Выдержки данных предоставляются для Европы и Северной Америки в формате CSV, аналогичном SciGRID.

Набор данных сети

США от Breakthrough Energy

Набор данных

US grid от Bill Gates ‘Breakthrough Energy

Глобальный

OpenStreetMap

Глобальные данные энергосистемы OpenStreetMap (OSM) доступны в ITO World Electricity Distribution, а Enipedia еженощно получает данные об энергосистеме из OSM.

Наборы данных GridKit

GridKit использует пространственный и топологический анализ для преобразования объектов карты из OpenStreetMap в сетевую модель электроэнергетической системы. Он был разработан в контексте проекта SciGRID в NEXT ENERGY — Исследовательском центре энергетических технологий EWE для исследования возможности «эвристического» анализа для расширения анализа на основе маршрутов, используемого в SciGRID. Это было реализовано в виде серии сценариев для базы данных PostgreSQL с использованием пространственных расширений PostGIS.

Выдержки данных предоставляются для Европы и Северной Америки в формате CSV, аналогичном SciGRID.

См. Объявление новостей IRENA


PLEXOS-Мир

Глобальный набор данных чистой пропускной способности между странами и субрегионами, извлеченный для модели глобальной энергосистемы PLEXOS-World на основе 2015 календарного года, доступен в открытом доступе. Набор данных можно получить на специализированном сайте PLEXOS-World Harvard Dataverse.


Внерегиональные

Архив тестовых примеров энергосистем Вашингтонского университета

Архив тестовых случаев

Power Systems

Библиотека электросетей IEEE PES

Обзор

Варианты оптимального потока мощности

Тестовый пример проблемы с расширением трансмиссии

RWTH Ахен

RWTH Aachen опубликовал тестовый пример для расширения сети, который «основан на шинной сети IEEE 118 и модифицирован в соответствии с европейскими стандартами, такими как номинальная частота 50 Гц, использование обычных уровней напряжения и размеры проводника.»

Для загрузки модели требуется регистрация.

Документ с описанием модели представляет собой эталонный пример методов расширения сети, 2015 г.

PyPower в Python


PyPSA: Python для анализа энергосистемы

PowerGAMA на Python

MATPOWER в Matlab или Octave

OpenDSS в Delphi

PSAT в Matlab или Octave

PowerModels.jl в Юлии

AutoGridComp на Python для сравнения моделей электросетей

Другие списки программного обеспечения для анализа энергосистем

https: // wiki.openelectrical.org/index.php?title=Power_Systems_Analysis_Software

Power system simulation software list

http://www2.econ.iastate.edu/tesfatsi/ElectricOSS.htm

Расчет импеданса кабеля

См. Http://www.openelectrical.org/wiki/index.php?title=Cable_Impedance_Calculations и учебники по электротехнике.

Общие положения по воздушным линиям электропередачи переменного тока

Трехфазное питание

Почти во всем мире электроэнергия передается с использованием переменного тока с тремя фазами, разделенными на 120 градусов, см. Википедию: Трехфазная электроэнергия.

По этой причине кабели на линиях электропередач объединены группами по три.

(Исключения включают: линии электропередач постоянного тока и некоторые системы передачи для питания поездов, которые, например, в Германии двухфазные и с частотой 16,7 Гц.)

Ток I и пределы тока почти всегда указываются для каждой фазы.

Напряжение в системе передачи почти всегда указывается как межфазная разность потенциалов, часто называемая межфазным напряжением V_ {LL}, поскольку это значение проще всего измерить.Это связано с разностью потенциалов между фазой и землей или между фазой и нейтралью V_ {LN} соотношением V_ {LL} = \ sqrt {3} V_ {LN}.

Полная мощность, передаваемая в каждой фазе, равна I * V_ {LN}, так что для полной цепи передачи мощность в три раза превышает это значение:

S = 3 * I * V_ {LN} = \ sqrt (3) * I * V_ {LL}

Часто предполагается, что значения напряжения и тока одинаковы в каждой фазе, т.е. что система сбалансирована и симметрична. Так должно быть при нормальной работе системы передачи.Приведенные ниже импедансы и пределы указаны с предположением, что система сбалансирована, так что даны только импедансы прямой последовательности. См. Википедию: Симметричные компоненты.

В несбалансированной системе три фазы можно описать с помощью компонентов прямой, обратной и нулевой последовательности, где импедансы разные для каждой последовательности.

Жилы в пучках

См. Википедия: Воздушная линия электропередачи: жгут проводов.

Часто проводящие провода для каждой фазы разделяются на пучки из нескольких параллельных проводов, соединенных через определенные промежутки прокладками.Это дает несколько преимуществ: большая площадь поверхности увеличивает допустимую нагрузку по току, которая ограничивается скин-эффектом, снижает индуктивность и помогает охлаждать провода.

Цепи

Каждая группа из трех фаз называется цепью. Нагрузочная способность может быть увеличена за счет наличия нескольких цепей на одной опоре, так что жгуты проводов всегда появляются в линиях электропередач в количестве, кратном 3.

Европейские линии передачи 50 Гц

Основная европейская система электроснабжения переменного тока работает с частотой 50 Гц.(Другие сети, например сети для электрифицированных поездов, работают на других частотах, а некоторые линии передачи используют постоянный ток.)

На континенте напряжение передачи переменного тока обычно составляет 220 кВ или 380 кВ (иногда указывается как 400 кВ, поскольку сетевые операторы часто используют напряжение в сети выше номинального, чтобы снизить потери в сети).

Воздушные линии 220 кВ обычно комплектуются пучком из 2-х проводов на фазу с проводами сечением Al / St 240/40.

Воздушные линии 380 кВ обычно комплектуются пучком из 4 проводов на фазу с проводами сечением Al / St 240/40.

Теперь мы перечислим импедансы линий передачи, которые можно использовать, например, в модели с сосредоточенными Пи.

Индуктивное сопротивление серии

Электрические свойства одиночных цепей

Уровень напряжения (кВ)	Тип	Проводников	Последовательное сопротивление (Ом / км)	(Ом / км)	Шунтирующая емкость (нФ / км)	Текущее тепловое ограничение (A)	Тепловой предел кажущейся мощности (МВА)
220	ВЛ	Жгут с двумя проводами Al / St 240/40	0.06	0,301	12,5	1290	492
380	ВЛ	Жгут из 4-х проводов Al / St 240/40	0,03	0,246	13,8	2580	1698

В таблице тепловой предел для тока рассчитан как 645 А на провод при наружной температуре 20 градусов Цельсия.

Тепловой предел для полной мощности S выводится из предельного значения фазного тока I и межфазного напряжения V с помощью S = \ sqrt {3} VI.

Источники электрических параметров:

Oeding и Oswald Elektrische Kraftwerke und Netze, 2011, Глава 9

См. Также сопоставимые параметры в:

• Исследование распределительной сети DENA, 2012 г., таблица 5.6
• DIW Data Documentation 72, 2014, таблица 15, взято из Kießling, F., Nefzger, P., Kaintzyk, U., «Freileitungen: Planung, Berechnung, Ausführung», 2001, Springer
• KIT Образец считывания электрических параметров, 2013 г.

Европейские высоковольтные трансформаторы 50 Гц

Типовые трансформаторы 380/220 кВ имеют номинальную мощность около 400-500 МВА и реактивное сопротивление на единицу серии около 0.08-0.1.

1. TODO: ссылки

Объединение электрических параметров для нескольких цепей

В приведенной выше таблице импедансы указаны для одной цепи. Сопротивление и индуктивное реактивное сопротивление уменьшаются пропорционально количеству параллельных цепей (с небольшими изменениями индуктивности из-за различной геометрии параллельных цепей). Точно так же емкость увеличивается пропорционально количеству параллельных цепей (опять же примерно из-за изменения геометрии).

Стандартные тестовые тестовые сети

http://sites.ieee.org/pes-testfeeders/resources/

https://github.com/e2nIEE/pandapower/tree/develop/pandapower/networks

SPINNER Group — вращающиеся бесконтактные данные и передача энергии

Индустрия 4.0 и связанные с ней сети машин и оборудования приводят к огромным объемам данных. Быстро расширяющийся список процессов, охватывающий все, от производства и хранения до логистики и отгрузки, автоматизируется.От задействованных систем ожидается максимальная эффективность и время безотказной работы. Управление в реальном времени является жизненно важным требованием для надежной передачи данных и мощности. А быстро вращающиеся компоненты установок и машин создают особенно большие проблемы.

Работа без износа и обслуживания

SPINNER предлагает клиентам современные решения для бесконтактной передачи данных и мощности, не требующих технического обслуживания, с помощью поворотных оптических и электронных муфт. В отличие от контактных колец поворотные муфты SPINNER надежны и имеют очень долгий срок службы.Они работают в любом направлении по мере необходимости, прочны и практически неуязвимы для проблем и неисправностей и не подвержены износу.

SPINNER не использует скользящие контакты для передачи данных от статора к ротору. Кот. Для передачи данных используются 6 кабелей Ethernet и разъемы RJ 45. Модули можно без проблем подключать гирляндой, а ко входу и выходу можно подключить кабели длиной до 100 метров. Используемые полые валы имеют чистый диаметр от 20 до 300 миллиметров, что обеспечивает достаточно места для практически любого применения.

Надежная передача данных в реальном времени

Электронные поворотные муфты передают данные со скоростью 100 Мбит / с, что позволяет использовать приложения в реальном времени на сверхвысоких скоростях до 5000 об / мин.

Поддерживаемые протоколы Ethernet

Поворотные муфты поддерживают протоколы шины на основе IEEE802.3. Коэффициент ошибок по битам (BER) составляет менее 1×10-12 даже при использовании пропускной способности шины 99%. Для приложений, требующих еще более высоких скоростей передачи данных, используются модели передачи 1 Гбит / с с автоматическим определением скорости шины (автосогласование).

• EtherCat (Beckhoff)
• Profinet, класс A, B и C (IRT в реальном времени) (Siemens и Phoenix Contact)
• Powerlink (B&R)
• Bluecom (Бахманн)
• Sercos III (Bosch)
• ВАРАН
• DriveCliq (Сименс)
• CC-Link
• IEEE-1588 v2 (PTP)
• EtherNET / IP

Вращающиеся соединители SPINNER также доступны по запросу для других протоколов шины, таких как

• Profibus
• CAN
• CANOpen или
• RS422

Комбинированные преобразователи данных и мощности до 750 Вт

Бесконтактные данные обеспечивают очевидные преимущества во вращающихся системах, когда контактные кольца не могут удовлетворить требования из-за большого диаметра, больших объемов данных и / или нечастого обслуживания.Это также относится к бесконтактным системам передачи энергии с полыми сердечниками: они предпочтительнее, когда безотказная, бесперебойная (24/7) работа необходима при высоких скоростях вращения.

Новые компактные системы передачи от SPINNER изобретательно сочетают в себе бесконтактную передачу данных, которая зарекомендовала себя в шинных системах реального времени, с возможностью подачи до 750 Вт. В качестве дополнительного преимущества в полых сердечниках есть место для специфических для устройства соединений с вращающимся блоком.

Комбинированный передатчик мощности и данных SPINNER 750 Вт


Узнать больше

Комбинированный передатчик мощности и данных SPINNER 300 Вт


Узнать больше

Характеристики трансмиссии

• Входное / выходное напряжение: 24 В или 48 В
• Макс.передаваемая мощность: 24 В / 300 Вт, 48 В / 750 Вт
• Регулируемое выходное напряжение с низкой пульсацией
• Свободный внутренний диаметр для версии 300 Вт: 20 мм; Версия 750 Вт: 50 мм
• Максимальная частота вращения: 300 об / мин (специальные версии до 3000 об / мин)
• Работа независимо от скорости и направления вращения
• Высокая эффективность

Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации!

Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов.У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

использует

Модули бесконтактного питания и Ethernet

идеально подходят для промышленных применений, таких как заводы по розливу, выставочные аттракционы, машины для производства гигиенических продуктов и кабельные барабаны для портовых кранов. Версии с оптическими поворотными муфтами отлично работают в машинах для производства канатов, строительной технике, упаковочных системах, промышленных роботах и ​​очень часто в радиолокационных системах с вращающимися антеннами. Для оптимизации передачи данных в ветряных турбинах SPINNER предлагает инновационные решения как с бесконтактными, так и с оптическими поворотными муфтами.

Дополнительные типы поворотных шарниров

RF Поворотные шарниры

Гибридные поворотные шарниры

Волоконно-оптические поворотные соединения

Каталоги и брошюры (скачать PDF)

• Решения для подключения РЧ безэховых камер (7 МБ, 36 страниц)

• Волоконно-оптические поворотные соединения (5 МБ, 20 страниц)

• Поворотные шарниры для управления воздушным движением (5 МБ, 60 страниц)

• Передача данных в ветряных турбинах (3 МБ, 12 страниц)

• Бесконтактная передача данных и мощности (3 МБ, 8 страниц)

• Комбинированные модули бесконтактных данных и питания (2 МБ, 4 сеанса)

• Поворотные соединения для космических приложений (2 МБ, 12 страниц)

• Решения для вращающихся камер (2 МБ, 4 страницы)

• Rotating Solutions 2008-2017 (9.

  No related posts.