АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЕЖНОСТИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

Клюев Р.В.¹, Соколов А.А.²

¹Доцент, кандидат технических наук, заведующий кафедрой

электроснабжения промышленных предприятий, Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет) (СКГМИ (ГТУ)); ²кандидат технических наук, доцент кафедры теоретической электротехники и электрических машин, СКГМИ (ГТУ)

АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЕЖНОСТИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

Аннотация

В статье рассмотрен метод анализа надежности электроэнергетической системы, позволяющий получить адекватные прогнозные модели основных показателей надежности – интенсивности отказов и восстановления.

Ключевые слова: надежность, электроэнергетическая система, отказ.

Klyuev R.V.¹, Sokolov A.A.²

¹Associate professor, Candidate of Technical Sciences, Head of the industrial power supply, North Caucasian Institute of Mining and Metallurgy (State Technological University) (NCIMM (STU)); ²Candidate of Technical Sciences, Associate professor of the of theoretical electrical equipment and electric cars, NCIMM (STU)

ANALYSIS OF INDICATORS OF RELIABILITY ELECTRICAL POWER SYSTEM

Abstract

In article the method of the analysis of reliability of the electrical power system, allowing to receive adequate expected models of the main indicators of reliability – failure rate and restoration is considered.

Keywords: reliability, electrical power system, refusal.

Обеспечение электроэнергией потребителей в настоящее время, в условиях необходимости автономного функционирования электроэнергетической системы (ЭЭС)  РСО-Алания, имеет две особенности. Это недостаточное количество вырабатываемой электроэнергии собственными энергоисточниками и старение системы электроснабжения [1-3]. Состояние ЭЭС зависит от надежности отдельных элементов, режимов их работы и обслуживания, функционирования коммутационной аппаратуры и др. Проблема надежности сложных систем энергетики и сетей многопланова  и может быть охарактеризована комплексом показателей. Причем каждый аспект надежности ЭЭС также характеризуется группой или несколькими взаимосвязанными группами показателей, выбор которых неоднозначен и определяется конкретной задачей.

Накопление статистики отказов элементов ЭЭС и расчет показателей надежности выполняется на основе базы данных. Для персональных компьютеров разработано и введено в эксплуатацию большое число систем  мониторинга, анализа и управления реляционными базами данных (СУБД), с применением инновационных методов и технических средств, однако большинство из них предназначено для выполнения конкретных специфических задач [3-5]. Учитывая, что использование универсальных СУБД имеет не только общеизвестные преимущества, но и недостатки, такие, как снижение быстродействия и увеличение требуемых объемов оперативной памяти при совместном использовании СУБД и прикладных программ расчета показателей надежности электроснабжения.

В энергетике отказы элементов являются редкими событиями и для количественной оценки наработки на отказ рассчитываются средние значения за какой-либо период эксплуатации. Для этого необходимо накопление статистики отказов однотипных элементов (ЛЭП, трансформаторов, высоковольтных выключателей, секций шин, источников питания) за исследуемый период времени. Чем больше этот период времени, тем больше объем статистических данных и выше соответствие расчетных данных показателей надежности элементов ЭЭС реальным условиям их эксплуатации. Однако при построении регрессионных моделей показателей надежности элементов ЭЭС необходимо учитывать старение информации и искажение тенденций изменения их прогнозируемых значений. Проводимые расчеты многими исследователями показывают, что оптимальным периодом исследования надежности элементов можно считать период 6-8 лет [3].

В сводной таблице (табл. 1) приведены показатели надежности за 2012 г., для анализа и прогнозирования надежности элементов исследуемой ЭЭС.

Таблица 1 - Сводная таблица показателей надежности элементов 110 кВ

Тип элемента	Средние показатели надежности
	аварийных отказов			Преднамеренных отключений
	1/год	1/час		1/год	1/час
Воздушная линия	0,23649	0,05579	3,863		0,1022
Трансформатор	0,03996	0,01187	0,08635		0,0325
Выключатель	0,01843	0,08865	2,092		0,2266
Устройство автоматики	0,00188	0,223	–		–
Генератор электростанции	0,05833	0,0312	0,442		0,0634

В табл. 1 приняты следующие обозначения:  – средняя интенсивность отказов;  – средняя интенсивность восстановления.

Из табл. 1 видно, что распределение частоты отказов среди линий неодинаково, так около 20% линий в среднем отключались 2-3 раза в год по разным причинам и на различные длительности, в том числе и на время срабатывания автоматики. Более 30% ВЛ за весь исследуемый период 1991-1997 гг. отключались не более 2-3 раз.

Вывод:

Используя данные табл.1 можно построить регрессионные модели и оценить адекватность и достоверность прогнозирования показателей надежности на основе известных методов факторно - регрессионного анализа. Задачей дальнейших исследований является разработка соответствующих программ, отвечающих поставленным задачам обеспечения показателей надежности ЭЭС.

Литература

1. Клюев Р.В. Исследование и математическое моделирование потребления электроэнергии при производстве твердых сплавов: дис. канд. техн. наук – Владикавказ, 2002. – 263 с.
2. Энергетика РСО-Алания: Учебное пособие для студентов, обучающихся по специальности 140211.65 "Электроснабжение" / И. Е. Васильев, Р. В. Клюев. – Владикавказ: «Терек», 2009. – 131 с.
3. Баширов И.А., Темиров П.Г. Прогнозирование надежности электроснабжения потребителей на основе ретроспективных данных // Надежность и качество. 1984. №2. С. 57-58.
4. Соколов А.А. Исследование влияния промышленных объектов на окружающие экосистемы разработанными техническими средствами. Перспективы науки. 2010. № 4. С. 110-113.
5. Соколов А.А., Соколова О.А. Реализация теории и методов мониторинга подземных вод на сеточных моделях участков экосистем как объектов с распределенными параметрами. Проблемы региональной экологии. 2009. № 3. С. 138-141.