Науковий вісник НГУ

Моделювання та оцінка ризику відмов електрообладнання електроенергетичних систем з урахуванням рівня відновлення ресурсу після ремонту

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Електротехнічні комплекси та системи

Останнє оновлення: 09 липня 2014

Опубліковано: 08 липня 2014

Перегляди: 4621

Автори:

Є.І. Бардик, кандидат технічних наук, доцент, Національний технічний університет України „Київський політехнічний інститут“, завідувач кафедри електричних станцій, м.Київ, Україна

Реферат:

Мета. Розробка з використанням теорії нечітких множин математичних моделей оцінки ймовірності відмови електрообладнання на інтервалі часу з урахуванням технічного стану (ТС) у момент спостереження та рівня відновлення ресурсу після ремонту.

Методика. Запропонований підхід щодо визначення інтегрального показника рівня відновлення ресурсу електрообладнання енергосистем після ремонту. Розроблена математична модель для визначення ймовірності відмови електрообладнання на інтервалі часу спостереження, що ґрунтується на використанні формули Байєса, композиційного правила Заде й урахуванні спрацьованого ресурсу та рівня відновлення ресурсу після ремонту на момент спостереження.

Результати. Проведено аналіз умов функціонування сучасних електроенергетичних систем (ЕЕС) та проблем забезпечення надійності електропостачання споживачів. На основі аналізу існуючих математичних моделей комплексної оцінки технічного стану, загального спрацьованого ресурсу електрообладнання енергосистем, практики експлуатації обґрунтована необхідність урахування рівня відновлення ресурсу після ремонту в моделях відмов. Встановлено, що кількісні показники ресурсу працездатності після ремонту електрообладнання необхідно формувати експертними методами з використанням теорії нечітких множин. Запропонована ієрархічна структурна схема та нечітка математична модель для оцінки рівня відновлення ресурсу електрообладнання після ремонту, що ґрунтується на агрегуванні показників якості відновлення окремих елементів і функціональних вузлів та параметрів технічного стану об̓єкта, які визначають при післяремонтних випробуваннях та вимірюваннях.

Наукова новизна. Адекватне моделювання електрообладнання енергосистем для оцінки ймовірності відмови з урахуванням реального технічного стану та рівня відновлення ресурсу після ремонту на момент спостереження, що дає можливість підвищувати точність визначення кількісних показників ризику експлуатації підсистем ЕЕС.

Практична значимість. Створені математичні моделі та програмне забезпечення для оцінки ймовірності відмов електрообладнання  дозволяють визначати кількісні показники ризику виникнення аварій у складних електроенергетичних системах (ЕЕС) при відмовах електрообладнання.

Список літератури / References:

1. Task on Probabilistic Aspects of Reliability Criteria of the IEEE PES Reliability, Risk and Probability Applications Subcommittee (J. McCalley’s chair) “Probabilistic Security Assessment for Power System Operations”, IEEE Power Engineering Society General Meeting, 6–10 June, 2004.

2. Ситников В.Ф. Вероятностно-статистический подход к  оценке ресурсов электросетевого оборудования в процессе эксплуатации / В.Ф.Ситников, В.А. Скопинцев// Электричество – 2007. – №11. –С. 9−15.

Sitnikov, V.F. and Skopintsev, V.A. (2007), “Probabilistic and statistical approach to resource assessment of power supply equipment in service”, Electricity, no. 11, pp. 9−15.

3. Бардик Є.І. Оцінка ймовірності відмови електрообладнання при керуванні режимами електричної системи: зб. праць V міжнародної науково-технічної конференції „Керування режимами роботи об’єктів електричних та електромеханічних систем – 2011“, м.Святогорськ / Є.І.Бардик, М.В.Костерєв, В.В. Литвинов – 2011. – C.199–204.

Bardyk, E.I., Kosterev, M.V. and Litvinov,V.V. (2011), “Assessment of the probability of failure of electrical equipment in the electrical system management mode”, Proc. 5th Int. Scientific and Technical Conference “Managing objects modes of electrical and electromechanical systems”, Svyatohorsk, 2011, pp. 199–204.

4. Назарычев А.Н.Методы и математические модели комплексной оценки технического состояния электрооборудования / Назарычев А.Н., Андреев Д.А. – Иваново: ИГЄУ, 2005. – 224с.

Nazarychev, A.N. and Andreev, D.A. (2005), Metody i matematicheskye modeli kompleksnoi otsenki tekhnicheskogo sostoyaniya elektrooborudovaniya,  [Methods and Mathematical Models of Complex Technical Condition Assessment of Electrical Equipment], Ivanovo, Russia.

5. Кухарчук В.В.Елементи теорії контролю динамічних параметрів електричних машин: монографія / Кухарчук В.В.//УНІВЕРСУМ – Вінниця,1998. – 125 с.

Kukharchuk, V.V. (1998), Elementy teorii kontroliu dynamichnykh parametriv elektrychnykh mashyn [Elementsof Theory of Control of Dynamic Parameters of Electric Machines], Universum, Vinnytsya, Ukraine.

6. Давиденко И.В. Структура диагностической и информационной  системы оценки состояния высоковольтного оборудования / И.В.Давиденко, В.П.Голубев, В.И. Комаров // Электрические станции.  – 1997. –  № 6. –С.25–27.

Davydenko, I.V., Golubev, V.P. and Komarov, V.I. (1997), “Structure of the diagnostic and assessment of information system of high voltage equipment”, Electric Station, no. 6, pp. 25–27.

7. Бардик Є.І. Нечітке моделювання технічного стану високовольтних  вимикачів / Є.І.Бардик, М.В.Костерєв,
В.В. Литвинов // НТУУ „КПІ“, „Наукові вісті“. – 2011. – №1. – C.12–19.

Bardyk, E.I., Kosterev, M. V., Litvinov,V.V. (2011), “Fuzzy modeling of high-voltage circuit breakers technical state”,Naukovi visti, NationalTechnicalUniversityofUkraine“KyivPolytechnicInstitute”, no. 1,pp.12–19.

8. Родькин Д.И. К определению послеремонтной работоспособности асинхронных двигателей / Д.И.Родькин,
А.П. Черный // Вісник кременчуцького державного політехнічного університету. – Кременчук: КДПУ, 2001. – Вип. 2 (11). – С.40–47.

Rodkin, D.I. and Chernyi, A.P. (2001), “About evaluation of postrepair efficiency of induction motors”, Visnyk kremenchutskogo derzhavnogo polіtehnіchnogo unіversitetu, Vol.2, no. 11, pp. 40–47.

9. Ротштейн А.П. Интелектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети / Ротштейн А.П. – Винница: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 1999. – 320 с.

Rothstein, A.P. (1999), Intelectualnye tekhnologii identifikacii: nechetkaya logika, geneticheskie algoritmy, neironye seti, [Intellectual Identification Technologies: Fuzzy Logic, Genetic Algorithms, Neural Networks], Universum, Vinnytsya, Ukraine.

10. Ивченко В.П. Теоретические основы информационно-статистического анализа сложных систем / Ивченко В.П., Мартищенко Л.А., Монастирський М.Л. – СПб.: Лань, 1997. – 320 с.

Ivchenko, V.P., Martischenko, L.A. and Monastirsky, M.L. (1997), Teoreticheskye osnovy informaciono-statisticheskogo analiza slozhnyh sistem [Theoretical Foundations of Information and Statistical Analysis of Complex Systems], Lan, St. Petersburg, Russia.

2014_3_bardyk
2014-07-08  510.17 KB  1323

• Наступна >