Техническая осуществимость создания распределённой системы измерения фазовых углов на базе ESP32 для мониторинга ЕЭС России

От /

Аннотация

В данном исследовании проанализирована техническая осуществимость создания низкобюджетной распределённой системы измерения фазовых углов на базе микроконтроллера ESP32 для мониторинга Единой энергетической системы России. Установлено, что синхронизация через NTP недостаточна для соответствия стандарту IEEE C37.118 для PMU (Phasor Measurement Units), требующему точности ±0.573° (31.8 мкс при 50 Гц)[1]. Типичная точность NTP в 50-1000 мкс обеспечивает фазовую погрешность ±0.9-18°[7,8], что позволяет только грубый мониторинг системы. Система на базе ESP32 с GNSS-модулем может достичь точности ±0.18-1° при стоимости $50-200 за устройство[19,20], что делает её пригодной для обнаружения межрегиональных колебаний (0.1-1 Гц) в ЕЭС России.

1. Введение

Мониторинг фазовых углов в энергосистеме является критически важной задачей для обеспечения устойчивости и надёжности электроснабжения. Традиционные системы WAMS (Wide Area Monitoring Systems) на основе PMU имеют высокую стоимость ($6,000-15,000 за устройство)[2,23], что ограничивает их массовое развёртывание. Появление недорогих микроконтроллеров с возможностью подключения к сети открывает потенциал для создания распределённых измерительных систем существенно меньшей стоимости[4,5,6].

Целью данного исследования является оценка технической осуществимости создания системы измерения фазовых углов на базе микроконтроллера ESP32 стоимостью около $10, использующей синхронизацию времени через NTP вместо традиционной GNSS-синхронизации.

2. Связь между точностью синхронизации времени и погрешностью измерения фазового угла

2.1. Теоретические основы

При частоте энергосистемы 50 Гц период составляет 20 мс. Соответственно, один электрический градус эквивалентен[1,22]:

1° = T / 360 = 20 мс / 360 = 55.556 мкс

Формула пересчёта погрешности синхронизации времени в фазовую погрешность:

Δθ (градусы) = Δt (мкс) / 55.556

2.2. Сравнительный анализ методов синхронизации

Метод синхронизации Типичная точность Фазовая погрешность при 50 Гц Применимость
NTP (интернет) 5-100 мс[7] ±90-1800° Непригоден
NTP (оптимизированный) 100-1000 мкс[8,9] ±1.8-18° Грубый мониторинг
NTP (LAN с GNSS-сервером) 50-100 мкс[9] ±0.9-1.8° Базовый мониторинг
GNSS 10-100 нс[3] ±0.0002-0.002° Соответствие IEEE C37.118
PTP (IEEE 1588) <100 нс[10] <0.002° Высокоточные измерения

Критическое ограничение ESP32: Дрейф встроенного кварцевого резонатора составляет ±10 ppm[16], что приводит к накоплению погрешности 0.6 мкс за минуту или 36 мкс за час. Это делает частую ресинхронизацию обязательной даже при использовании GNSS.

3. Требования к точности для мониторинга энергосистемы

3.1. Стандарт IEEE C37.118

Стандарт IEEE C37.118[1] устанавливает требование Total Vector Error (TVE) менее 1%, что соответствует максимальной погрешности фазового угла ±0.573° или ±31.8 мкс при 50 Гц. Исследования требований к синхронизации времени для PMU[3] показывают необходимость субмикросекундной точности (0.5-1 мкс) для соответствия стандарту.

3.2. Типичные разности фазовых углов в ЕЭС России

Согласно исследованиям синхрофазорных измерений[2,22,23] и опыту эксплуатации энергосистемы России[21]:

  • В пределах города: 1-5° между близкими подстанциями
  • Внутри региона: 5-15° при нормальной работе, до 30° при тяжёлой загрузке
  • Между регионами ЕЭС: 10-30° при нормальной работе, 30-60° при интенсивных перетоках
  • Предел устойчивости: ~90° (теоретический), 30-50° (эксплуатационный с запасом)

3.3. Обнаруживаемые явления при различной точности

Точность ±1° позволяет обнаружить[2,24]:

  • Межсистемные колебания (0.1-1 Гц)
  • Локальные колебания генераторов (1-2 Гц)
  • Оценку малосигнальной устойчивости
  • Точный расчёт перетоков мощности
  • Субсинхронный резонанс

При точности ±5° возможен мониторинг основных межрегиональных перетоков и обнаружение крупномасштабных возмущений. Точность ±10° обеспечивает только детектирование грубых изменений конфигурации системы и имеет ограниченную эксплуатационную ценность[3,23].

4. Методы идентификации фаз

4.1. Корреляционный анализ

Корреляция напряжений между устройствами на одной фазе обеспечивает 95-98% точность идентификации[11,12]. Метод основан на вычислении коэффициента корреляции Пирсона между временными рядами напряжений. Устройства на одной фазе показывают коэффициент корреляции ρ > 0.95[13].

4.2. Машинное обучение

Современные исследования показывают высокую эффективность методов машинного обучения[11,14]:

  • Неконтролируемые методы: K-means (85-92%), иерархическая кластеризация (90-95%), спектральная кластеризация (>99%)[13,14]
  • Контролируемые методы: Random Forest и нейронные сети достигают 96%+ точности даже при 5% обучающих данных[11]
  • Ансамблевые методы: комбинирование данных напряжения и мощности обеспечивает 96-99% точность[12]

4.3. Использование топологии сети

Алгоритм Maximum Spanning Tree (MST) строит дерево максимального остова на основе коэффициентов корреляции[12]. Узлы с высокой корреляцией автоматически группируются как одна фаза. Метод учитывает падение напряжения по импедансу линий и работает даже при пропусках промежуточных измерений[13].

5. Анализ открытых проектов PMU

Проект Платформа Точность Стоимость Источник
OpenPMU BeagleBone Black TVE <1% $1,000-1,500 [4,25]
FreePMU STM32F769 Соответствие IEEE $60-80 [5]
ESP32 PMU ESP32 P-класс IEEE $10-20 [19]
OpenEdgePMU Различные Соответствие IEC $30-100 [6]

Полевые испытания OpenPMU в Северной Ирландии[4] успешно продемонстрировали обнаружение межсистемных колебаний 0.8 Гц между Швецией и Данией. Проект DTU PMU в Дании с 10 устройствами подтвердил практическую применимость низкобюджетных решений для мониторинга реальных системных явлений[15].

6. Технические расчёты для ESP32

6.1. Анализ бюджета ошибок

С NTP-синхронизацией[9,16]:

  • Дрейф кварца (1 сек): 10 мкс
  • Ошибка NTP (оптимизированная): 100 мкс
  • Дрожание АЦП: 1 мкс
  • Задержка ПО: 10 мкс
  • Суммарная погрешность (RSS): ~101 мкс
  • Фазовая погрешность: ±1.8°

С GNSS-синхронизацией[3,19]:

  • Ошибка GNSS: 0.05 мкс
  • Дрейф кварца (60 сек): 0.6 мкс
  • АЦП/ПО: 10 мкс
  • Суммарная погрешность: ~10 мкс
  • Фазовая погрешность: ±0.18°

6.2. Характеристики АЦП ESP32

Согласно технической документации ESP32[16]:

  • Разрядность: 12 бит (4096 уровней)
  • Частота дискретизации: до 2 МГц (теоретически), 100 кГц (практически без WiFi)
  • Типичная точность: ±6%
  • Эффективный диапазон: 150-2450 мВ

6.3. Вычислительные требования

Для DFT с 50 отсчётами за цикл требуется ~200 операций на отсчёт[22]. При тактовой частоте 240 МГц полный цикл измерения занимает менее 30 мс, включая дискретизацию АЦП (20 мс), расчёт DFT (<1 мс) и передачу данных по WiFi (1-10 мс)[16,19].

7. Практические рекомендации

7.1. Конфигурация для соответствия IEEE C37.118

На основе анализа открытых проектов[4,5,6] и технических требований[1,3]:

  • ESP32 с внешним GNSS-модулем (вход PPS)
  • Внешний кварц 32.768 кГц для RTC
  • Частота дискретизации 5 кГц
  • Калиброванные CT/VT с компенсацией фазы
  • Стоимость: $100-200

7.2. Конфигурация для распределительных сетей

Для мониторинга на уровне распределительных сетей[17,18]:

  • ESP32 с GNSS-модулем NEO-6M ($20-30)
  • Частота дискретизации 2.5-5 кГц
  • Стандартные CT типа SCT-013
  • Стоимость: $50-100

7.3. Конфигурация для базового мониторинга

  • ESP32 только с WiFi/NTP
  • Частота дискретизации 1-2.5 кГц
  • NTP-синхронизация каждые 5-10 минут
  • Стоимость: $30-50

8. Выводы

Исследование показало, что создание дешёвой распределённой системы измерения фазовых углов на базе ESP32 технически осуществимо, но с важными ограничениями:

  1. NTP-синхронизация недостаточна для соответствия стандартам PMU[1,3] и обнаружения межрегиональных колебаний. Типичная точность 100-1000 мкс даёт фазовую погрешность ±1.8-18°[7,8,9].
  2. GNSS-синхронизация обязательна для достижения точности ±1°, необходимой для обнаружения межсистемных колебаний 0.1-1 Гц[3,24].
  3. Система ESP32 с GNSS может обеспечить ±0.18-1° точность при стоимости < $50 за устройство[19,20].
  4. Идентификация фаз A/B/C решается корреляционными методами или машинным обучением с точностью 95-99%[11,12,13,14].

Список источников

[1] IEEE C37.118.1-2011. IEEE Standard for Synchrophasor Measurements for Power Systems. Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2011. URL: https://standards.ieee.org/standard/C37_118_1-2011.html
[2] Arbiter Systems. Synchrophasors — Grid Stabilization Solutions. URL: https://www.arbiter.com/solutions/synchrophasors.php
[3] Ravi, S., et al. Assessment of Time Synchronization Requirements for Phasor Measurement Units. 2015 IEEE Power & Energy Society General Meeting. URL: https://sites.ecse.rpi.edu/~vanfrl/documents/publications/conference/2015/CP114_Ravi_Assessment_PMU_TimeSynch.pdf
[4] Laverty, D.M., et al. The OpenPMU Platform for Open Source Phasor Measurements. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2013. URL: https://pure.qub.ac.uk/en/publications/the-openpmu-platform-for-open-source-phasor-measurements
[5] FreePMU Project. Open Source Phasor Measurement Unit. GitHub Repository. URL: https://github.com/gustavowd/FreePMU
[6] OpenEdgePMU: An Open PMU Architecture with Edge Processing for Future Resilient Smart Grids. Energies 2023, 16(6), 2756. MDPI. URL: https://www.mdpi.com/1996-1073/16/6/2756
[7] Mills, D.L. Network Time Protocol (NTP) Documentation. University of Delaware. URL: https://www.eecis.udel.edu/~ntp/ntpfaq/NTP-s-algo.htm
[8] Facebook Engineering. NTP: Building a more accurate time service at Facebook scale. 2020. URL: https://engineering.fb.com/2020/03/18/production-engineering/ntp-service/
[9] High Precision NTP Client for the ESP32. Lectrobox Projects. URL: https://www.lectrobox.com/projects/esp32-ntp/
[10] IEEE 1588-2008. IEEE Standard for a Precision Clock Synchronization Protocol for Networked Measurement and Control Systems. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_Time_Protocol
[11] Machine Learning-Enabled Distribution Network Phase Identification. IEEE Transactions on Smart Grid, 2020. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9146279/
[12] Automatic Phase Identification of Smart Meter Measurement Data. IET Conference Proceedings, 2017. URL: https://digital-library.theiet.org/doi/full/10.1049/oap-cired.2017.1143
[13] Low Voltage Customer Phase Identification Methods Based on Smart Meter Data. Electric Power Systems Research, 2022. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378779622006253
[14] A Comprehensive Evaluation of Supervised Machine Learning for the Phase Identification Problem. World Academy of Science, Engineering and Technology, 2018. URL: https://publications.waset.org/10009090/
[15] Laverty, D.M., et al. Islanding Detection by Phase Difference Method using a Low Cost Quasi-PMU. IET Generation, Transmission & Distribution, 2021. URL: https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1049/gtd2.12261
[16] ESP32 System Time Documentation. Espressif Systems. URL: https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/en/stable/esp32/api-reference/system/system_time.html
[17] CircuitSetup. Expandable 6 Channel ESP32 Energy Meter. URL: https://circuitsetup.us/product/expandable-6-channel-esp32-energy-meter/
[18] ESP32 Energy Monitor Project. GitHub Repository. URL: https://github.com/danpeig/ESP32EnergyMonitor
[19] Implementation of a Phasor Measurement Unit on an ESP32 Microcontroller. Uppsala University, 2024. URL: https://uu.diva-portal.org/smash/get/diva2:1869476/FULLTEXT01.pdf
[20] Design and Validation of a Very Low-Power Phasor Measurement Unit. arXiv:2402.14306, 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2402.14306
[21] Electricity Sector in Russia. Wikipedia. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Electricity_sector_in_Russia
[22] Phasor Measurement Unit. Wikipedia. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Phasor_measurement_unit
[23] WAMS in Power Systems Engineering. Number Analytics. URL: https://www.numberanalytics.com/blog/ultimate-guide-to-wams-in-power-systems-engineering
[24] Synchrophasor Standards and Guides for the Smart Grid. PAC World. URL: https://www.pacw.org/synchrophasor-standards-and-guides-for-the-smart-grid
[25] OpenPMU Documentation. OpenPMU Project. URL: https://github.com/OpenPMU/OpenPMUdocs
Прокрутить вверх