Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Professional Master
Title of the study programm Computerised Control of Electrical Technologies
Title in original language 10 kV kabeļu elektrotīkla bojājuma vietas attālināta noteikšana
Title in English 10 kV Cable Netwowk Fault Location Remote Detection
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor I.Uteševs
Reviewer
Abstract Inženierprojektā ir aprakstīta AS “Sadales tīkls” Rīgas pilsētas reģiona 10kV kabeļu elektrotīkla struktūra, ekspluatācijas personāla darba metodes un tehnoloģisko traucējumu lokalizēšanas algoritms. Darbā veikta tehnoloģisko traucējumu lokalizēšanas algoritmu optimizācija un izstrādāts šīs optimizācijas tehniskais risinājums. Projekta 1. nodaļā tiek aprakstīts AS “Sadales tīkls” vidsprieguma elektrotīkls un operatīvā personāla izmantojamie rīki. Tiek sastādīts tehnoloģiska traucējuma lokalizēšanas algoritms un sniegts tā efektivitātes novērtējums. Projekta 2. nodaļā tiek noteikts optimizācijas risinājums un tā tehniskā realizācija. Ir sastādīts optimizētais elektrotīkla tehnoloģiskā traucējuma lokalizācijas algoritms un ir izdarīta tā analīze. Pēc iegūtiem analīzes rezultātiem ir aprakstīts, kā var realizēt optimizāciju no tehniskā viedokļa. Ir aprakstīts, kādas tehnoloģijas var būt izvēlētas projektējamas ierīces izveidei un kādas būs izmantotas konkrētajam uzdevumam. Projekta 3. nodaļā ir parādīta projektējamās ierīces principiālā elektriskā shēma un sniegti skaidrojumi par shēmas komponentu mijiedarbības principiem. Projekta 4. nodaļā ir aprakstīta projektā izmantojama aparatūra, tās tehniskie parametri un darbības īpašības. Inženierprojekts ir uzrakstīts latviešu valodā, un tas sastāv no ievada, 4 nodaļām un secinājumiem. Darba apjoms ir 54 lapaspuses. Darbs satur 37 attēlus un tajā ir izmantoti 15 literatūras avoti.
Keywords kabeļu elektrotīkls, vidspriegums, tehnoloģiskais traucējums, attālinātā noteikšana
Keywords in English cable network, medium voltage, fault, remote detection
Language lv
Year 2017
Date and time of uploading 19.05.2017 00:32:15