Dynamic Modeling of Induction Motor Performance under Power Quality Disturbances

ENG: The paper presents a dynamic electromagnetic model of a three-phase squirrel-cage asynchronous motor developed to simulate its operation under real power quality disturbances. The relevance of this work is driven by the increasing impact of electromagnetic compatibility issues and energy losses in industrial systems exposed to voltage asymmetry and harmonic distortion–conditions typical for networks with nonlinear loads such as welding equipment, arc furnaces, and frequency converters. Traditional motor models, which assume ideal supply conditions, are not sufficient for accurately predicting performance degradation under such disturbances. To address this limitation, the proposed model is based on space-time complexes and an extended form of the Park–Gorev equations. A key feature of the model is the inclusion of magnetic core saturation, represented through a polynomial dependence of mutual inductance on magnetizing current, enabling more realistic simulation under high-load and unbalanced conditions. The model was tested on an MTKH 112-6 motor (5.3 kW) under two scenarios: ideal sinusoidal voltage and distorted asymmetric supply with harmonics up to the 10th order. The results showed that voltage distortion leads to increased losses in the stator (from 491.3 W to 498.3 W) and rotor (from 652.2 W to 661.5 W), a decrease in efficiency (from 81.4% to 81.2%), and a significant drop in power factor (from 0.98 to 0.90). Additionally, distorted current waveforms and torque pulsations confirmed higher electromagnetic stress. The model demonstrated strong agreement with experimental data (RMSE < 4%), confirming its reliability for applications in diagnostics, predictive maintenance, digital twins, and simulation environments. Unlike traditional Fourier-based approaches, the use of space-time complexes enables comprehensive modeling of both steady-state and transient processes without explicit harmonic decomposition. This research contributes to the development of energy-efficient and intelligent industrial systems. Future work will focus on incorporating stochastic elements to account for dynamic variations in power quality, supporting predictive control and advanced automation within Industry 4.0.

UKR: У статті представлено динамічну електромагнітну модель трифазного асинхронного двигуна з короткозамкненим ротором, розроблену для моделювання його роботи в умовах реальних порушень якості електроенергії. Актуальність дослідження зумовлена зростаючим впливом проблем електромагнітної сумісності та енергетичних втрат у промислових системах, що працюють за умов асиметрії напруги та гармонічних спотворень - характерних для мереж із нелінійними навантаженнями, такими як зварювальне обладнання, дугові печі та частотні перетворювачі. Традиційні моделі двигунів, які базуються на припущенні ідеальних умов живлення, не забезпечують достатньої точності для прогнозування погіршення характеристик за наявності таких спотворень. Для подолання цього обмеження запропонована модель побудована на основі просторово-часових комплексів та розширених рівнянь Парка–Горєва. Ключовою особливістю є врахування насичення магнітопроводу, змодельованого через поліноміальну залежність взаємної індуктивності від намагнічувального струму, що дозволяє більш точно описувати роботу двигуна в умовах високих навантажень та несиметрії. Модель була апробована на асинхронному двигуні МТКН 112-6 потужністю 5,3 кВт у двох режимах: при ідеальній синусоїдальній напрузі та при спотвореному асиметричному живленні з гармоніками до 10-го порядку. Результати показали, що спотворення напруги призводить до зростання втрат у статорі (з 491,3 Вт до 498,3 Вт) і роторі (з 652,2 Вт до 661,5 Вт), зниження ККД (з 81,4% до 81,2%) та суттєвого зменшення коефіцієнта потужності (з 0,98 до 0,90). Крім того, спотворення форм струмів і пульсації моменту підтвердили підвищене електромагнітне навантаження на двигун. Отримані результати моделювання добре узгоджуються з експериментальними даними (RMSE < 4%), що підтверджує надійність і практичну цінність запропонованої моделі для задач діагностики, прогнозного обслуговування, цифрових двійників та навчального моделювання. На відміну від традиційного гармонічного аналізу на основі перетворення Фур’є, використання просторово-часових комплексів дозволяє комплексно описувати як усталені, так і перехідні режими без необхідності розкладання на окремі гармоніки. Дане дослідження робить внесок у розвиток енергоефективних та інтелектуальних промислових систем. Подальші дослідження будуть спрямовані на впровадження стохастичних моделей для врахування динамічних змін якості електроенергії, що дозволить реалізувати прогнозне керування та підтримати розвиток автоматизації в рамках концепції Industry 4.0.