Geo-information Management of Regional Power Supply Security Based on an Acceptable Risk of Electricity Supply Disruption Model

Logvinova Y. V.; Idrisova D. I.; Burlov V. G.; Polyukhovich M. A.

doi:10.23670/IRJ.2023.130.22

Geo-information Management of Regional Power Supply Security Based on an Acceptable Risk of Electricity Supply Disruption Model

Research article

DOI:

https://doi.org/10.23670/IRJ.2023.130.22

Issue: № 4 (130), 2023

Suggested:

05.02.2023

Accepted:

28.03.2023

Published:

17.04.2023

787

2

XML

PDF

Abstract

Ensuring security of electricity supply in a region is an activity of national importance, on which the sustainable and stable development of human society depends. The basis of the activity is a human decision. The system of ensuring security of power supply in a region must be built on the basis of the human decision model. To manage the security of territorially-dispersed objects, which are objects of electric power industry, it is necessary to use distributed spatial geographic data. A geographic information system is recommended for the processing of this data. Integration of regional power supply security system and geoinformation system contributes to the emergence of geoinformation management of power supply security in the region. Electric power industry facilities, in particularly overhead power lines, are subject to the destructive impact of hydrometeorological factors. The location of overhead power lines in ice and wind conditions leads to a regime with high risks of power supply disruption in the region. The aim of the study is to select and substantiate the conditions of security of power supply in a region under ice-wind conditions, based on the use of distributed spatial geographic data obtained through the use of geographic information system. The methods of research include the natural science approach based on the law of integrity preservation of the object, methods of decomposition, abstraction and aggregation. In the course of scientific research a model of human decision has been obtained, and on its basis a model of geoinformation management of security of power supply in the region and a model of acceptable risk of power supply disturbance have been developed. The possibility of substantiating the permissible risk of power supply disruption depending on the established indicator of power supply security in a region is demonstrated.

Keywords:

geo-information management, electricity supply, acceptable risk, human decision model, target process disruption.

1. Введение

Необходимость снижения рисков нарушения электроснабжения объектов региона вызвана высокой аварийностью объектов электроэнергетики в условиях деструктивного воздействия гидрометеорологических факторов

, , . Научные исследования в области обеспечения безопасности электроснабжения в том числе затрагивают проблему срыва процесса передачи электрической энергии , , . Периодом года с наибольшей аварийностью на объектах, осуществляющих передачу и распределение электрической энергии, является осенне-зимний период. Данное обстоятельство обусловлено образованием на проводах воздушных линий электропередачи (ВЛЭП) гололедно-изморозевых отложений (ГИО) , , , которые в совокупности с воздействием ветра оказывают значительную нагрузку на провода и опоры, в результате чего происходит обрыв воздушных линий (ВЛ) . В настоящее время существует ряд организационно-технических мероприятий, позволяющих предотвратить обрыв ВЛ, но они должны быть реализованы либо до начала образования ГИО, либо на стадии их формирования. Таким образом, система управления безопасностью электроснабжения региона должна учитывать характеристики гололедно-ветровой ситуации (ГВС). Получить данные характеристики возможно только при анализе распределенных пространственных географических данных , , .

В настоящее время все системы управления направлены на решение прямой задачи управления (задача анализа), то есть оценку результата функционирования системы при заданных ее свойствах и условиях применения, при этом вычисляются и анализируются показатели эффективности

. Но такой подход не позволяет достигать цели деятельности. Лицу, принимающему решение (ЛПР), приходится довольствоваться тем результатом, который есть. Но деятельность по обеспечению безопасности предполагает решение обратной задачи управления (задача синтеза), которая связана с определением свойств, характеристик и условий использования системы, при которых показатель эффективности (в контексте данного исследования тождественно понятию «показатель безопасности») будет достигать требуемого значения в смысле выбранного критерия . Следовательно, необходимо применять инструмент, позволяющий своевременно прогнозировать и реагировать на возникающие угрозы. Проявление угрозы нарушения электроснабжения, вызванной воздействием гидрометеорологических факторов, возможно заранее зафиксировать на основе обработки пространственных географических данных. Для этих целей наиболее подходящим инструментом является геоинформационная система (ГИС), которая позволяет в режиме реального времени оценивать обстановку на определенной территории и на её основе вырабатывать комплекс требуемых действий. В настоящий момент система обеспечения безопасности электроснабжения региона (СОБЭР) состоит из Штаба по обеспечению безопасности электроснабжения региона, ситуационно-аналитического центра Минэнерго и оперативно-диспетчерских центров электросетевых организаций. Интеграция объектов СОБЭР и ГИС образует геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона, что подразумевает получение необходимых распределенных географических данных, являющихся основой для создания достаточных условий реализации объектом управления своего предназначения.

Так как базисной единицей управления в эргатических системах является человек

, то основой геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона является решение ЛПР. Поэтому получение математической модели решения ЛПР является основной приоритетной задачей специалистов в области обеспечения безопасности. Имея модель решения человека, ЛПР может выработать требования к допустимому риску нарушения электроснабжения региона.

Разработке математической модели решения ЛПР и на её основе модели геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона и модели допустимого риска нарушения электроснабжения региона посвящено настоящее научное исследование.

К процессам обеспечения безопасности предъявляется основное требование: необходимо формировать процессы с наперед заданными свойствами (задача синтеза). Поэтому в рамках настоящего исследования рассматривается разработка моделей управления путём применения подхода на основе синтеза, что позволит достигать поставленной цели управления. Система обеспечения безопасности объектов, располагающихся на открытой и значительной по площади территории, которыми являются ВЛЭП, основана на получении и обработке распределенных пространственных географических данных от ГИС. Такие данные лежат в основе процесса формирования решения субъектом управления (ЛПР). Но очевидно, что для соответствующей реализации управляющих воздействий на объект управления требуется найти связь между данными, полученными от ГИС, и моделью решения человека (ЛПР). Не располагая методологическими основами решения задач управления безопасностью электроснабжения региона в форме условия существования процесса, нельзя гарантировать достижения цели деятельности

.

Согласно трудам академика АН СССР Моисеева Н.Н., решение человека является основой человеческой деятельности. При этом человек в процессе своей деятельности работает с тремя категориями: система, модель, предназначение или решение (научные исследования академика АМН СССР и АН СССР Анохина П.К.). Следовательно, в целях осуществления деятельности по обеспечению безопасности электроснабжения региона в условиях ГВС для достижения требуемого результата необходимо иметь математическую модель решения человека, которая должна соответствовать требованиям адекватности. Наиболее приемлемым подходом для оценивания адекватности является «полнота учета основных закономерностей предметной области»

. Данная модель решения является основополагающим элементом геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона. Перечисленные утверждения обосновывают актуальность данного исследования.

Цель данной работы заключается в выборе и обосновании условия обеспечения безопасности электроснабжения региона при ГВС на базе использования распределенных пространственных географических данных, полученных при помощи ГИС.

Задачами исследования являются:

– синтез модели геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона на основе применения закона сохранения целостности объекта (ЗСЦО);

– разработка модели допустимого риска нарушения электроснабжения региона.

2. Методы и принципы исследования

2.1 Естественно-научный подход к синтезу модели геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона

При осуществлении деятельности, направленной на обеспечение безопасности электроснабжения региона, периодически результаты предпринимаемых действий, обусловленных принятием решения как выбора альтернатив, не соответствуют ожиданиям человека, не достигается поставленная цель управления из-за наличия противоречивых выводов. Устранить данную проблему можно при использовании формального аксиоматического метода (ФАМ), позволяющего предотвратить формулирование необоснованных рассуждений. Содержание ФАМ представляется в следующем виде

:

1) основные допущения и предположения;

2) базовые понятия, ключевые слова, аксиомы.

Структурная интерпретация процесса деятельности с целью объективного использования ФАМ должна быть представлена в следующем виде

:

1) человек, его сознание;

2) окружающий мир (объект);

3) нечто, что дано природой и позволяет осуществлять познание (всеобщая связь).

Обеспечение безопасности электроснабжения региона возможно только при формировании условий, которые позволяют достигать цели деятельности. Для данных целей целесообразно использовать естественно-научный подход (ЕНП), который основан на интеграции свойств мышления человека, окружающего мира и познания

, , . ЕНП реализуется научно-педагогической школой «Системная интеграция процессов государственного управления» . Трехкомпонентность отражается в трех принципах .

1. Принцип трехкомпонентности познания

:

— компонент А — абстрактное представление (условие существования, методология);

— компонент В — абстрактно-конкретное представление (причинно-следственные связи, методы);

— компонент С — конкретное представление (технологии, алгоритмы).

2. Принцип целостности Мира

, , . Это устойчивая, объективная, повторяющаяся связь свойств объекта и действия при фиксированном предназначении.

3. Принцип познаваемости Мира

. Реализуется следующими методами: декомпозиция, абстрагирование, агрегирование.

Принцип трехкомпонентности познания состоит в том, что человек, осознанно или нет, осуществляет выработку решения на трех уровнях представления обстановки

:

1) абстрактный уровень (формируется условие существования процесса);

2) абстрактно-конкретный уровень (формируются причинно-следственные связи);

3) конкретный уровень (формируются условия реализации причинно-следственных связей).

Для разработки системы или модели применяются два подхода

:

– подход на основе анализа;

– подход на основе синтеза.

Академик АМН СССР и АН СССР Анохин П.К. пришёл к выводу, что синтез системы (модели) возможен только при наличии «основной закономерности» общей теории функциональных систем

. В настоящее время данный вопрос широко разрабатывается научно-педагогической школой «Системная интеграция процессов государственного управления» в форме ЗСЦО, на основе применения которого будет осуществлен синтез модели геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона.

Важно отметить, что при разработке модели необходимо удостовериться в её адекватности. Для этого при создании моделей в естествознании используются законы химии и физики, а в случае разработки моделей сложных систем, к которым можно отнести технико-технологические, социальные, экономические, предложено применение ЗСЦО

, , .

2.2 Общий подход к синтезу модели геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона

Обеспечение безопасности электроснабжения региона – сложный и непрерывный процесс. Деятельность по его формированию и существованию всегда основывается на решении человека (ЛПР). Согласно вышеприведенным обоснованным доводам, решение принимается на основе модели. Под моделью объекта понимается описание или представление объекта, соответствующее объекту и позволяющее получать характеристики об этом объекте

. Следовательно, модель процесса, с которым работает человек, это и есть решение. Процесс – это объект в действии при фиксированном предназначении . Для применения подхода на основе синтеза применяется ЕНП, базирующийся на ЗСЦО.

ЗСЦО – устойчивая, повторяющаяся связь свойств объекта и свойств действия при фиксированном предназначении

. ЗСЦО проявляется во взаимной трансформации свойств объекта и свойств его действия при фиксированном предназначении.

Процесс, с которым работает человек, согласно трёхкомпонентности ЕНП, должен быть представлен

:

– компонентом, соответствующим свойству «объективность» или понятию «объект»;

– компонентом, соответствующим свойству «целостность» или понятию «предназначение»;

– компонентом, соответствующим свойству «изменчивость» или понятию «действие».

Перечисленные три компонента имеют горизонтальное расположение с интерпретацией на абстрактном, абстрактно-конкретном и конкретном уровнях познания Мира по вертикали.

В данном научном исследовании приняты следующие определения.

Геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона – создание условий для реализации процесса передачи электрической энергии от электрической станции до конечного потребителя любой категории в условиях деструктивного воздействия гидрометеорологических факторов на базе использования распределенных пространственных географических данных.

Решение – это условие реализации предназначения ВЛЭП в условиях деструктивного воздействия гидрометеорологических факторов в интересах обеспечения процесса передачи электрической энергии от электрических станций до потребителей региона.

Обстановка – совокупность гидрометеорологических факторов и характеристик системы электроснабжения, от которой зависит показатель безопасности электроснабжения региона.

Информационно-аналитическая работа – непрерывное добывание, сбор, изучение, отображение и анализ распределенных пространственных географических данных, полученных на базе применения ГИС и позволяющие сформировать необходимые сведения об обстановке.

Таким образом, «Решение» может быть представлено в виде совокупности трёх базовых элементов: «Обстановка», «Информационно-аналитическая работа», «Решение». Вышеизложенное представлено на рис. 1.

Рисунок 1 - Структурная схема развертывания содержания категории «Управленческое решение» как процесса

Для получения модели решения необходимо использовать подход на основе синтеза. Для синтеза руководствуются тремя принципами ЕНП, базирующегося на ЗСЦО. Структурная схема интерпретации процесса синтеза математической модели решения представлена на рис. 2. Применение метода декомпозиции на методологическом уровне позволяет представить «Управленческое решение» тремя элементами («Обстановка», «Решение» и «Информационно-аналитическая работа»), соответствующими понятиям «Объект», «Предназначение» и «Действие». Применение метода абстрагирования на методическом уровне позволяет отождествить «Объект» («Обстановка») с периодичностью проявления угрозы нарушения электроснабжения региона (ΔtПУ), «Предназначение» («Решение») с периодичностью предотвращения нарушения электроснабжения региона (ΔtНУ), «Действие» («Информационно-аналитическая работа») с периодичностью прогнозирования и мониторинга угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона (ΔtИУ). Временные характеристики обоснованы тем, что только временные ресурсы для человека невосполнимы. При функционировании возможно неудовлетворительное решение задачи – прекращение электроснабжения региона. Для определения частоты срыва целевого процесса (ζ–) необходимо учитывать среднее время повторения факта срыва «TСР». Среднее время реализации целевого процесса по электроснабжению потребителей региона в условиях воздействия гидрометеорологических факторов обозначено как «ТЭ». Интенсивность бесперебойного электроснабжения потребителей электроэнергией «ζ+» есть обратная величина среднего времени выполнения целевого процесса. И, наконец, применяя метод агрегирования, происходит объединение нескольких элементов в единое целое. Диаграмма проявления базовых элементов формирования модели решения с учетом целевого процесса представлена на рис. 3.

Рисунок 2 - Структурная схема интерпретации процесса синтеза математической модели решения

Рисунок 3 - Диаграмма проявления базовых элементов формирования модели решения с учетом целевого процесса

3. Основные результаты

3.1 Синтез модели геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона

Так как при обеспечении безопасности электроснабжения региона рекомендуется учитывать среднее время повторения факта срыва, то в математическую модель добавлено TСР. Метод трансформации вербальной модели в формальную позволил преобразовать понятие «Управленческое решение» в математическую модель решения:

(1)

Из-за воздействия гидрометеорологических факторов, неквалифицированных действий персонала и прочих участников электроэнергетической системы, неудовлетворительного технического состояния оборудования проявляется угроза возникновения нарушения электроснабжения региона.

ЛПР при обеспечении безопасности электроснабжения региона может выполнять в различных сочетаниях две функции

:

– идентифицировать (прогнозирование и мониторинг) угрозу возникновения нарушения электроснабжения региона;

– нейтрализовать (задействовать ресурсы обеспечения безопасности электроснабжения региона) угрозу возникновения нарушения электроснабжения региона (предотвращение нарушения электроснабжения региона).

В соответствии с изложенным модель геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона характеризуется четырьмя базовыми состояниями:

S1 — геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона не обеспечивает прогнозирование и мониторинг угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона и предотвращение нарушения электроснабжения региона;

S2 — геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона обеспечивает прогнозирование и мониторинг угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона, но не предотвращает нарушение электроснабжения региона;

S3 — геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона не обеспечивает прогнозирование и мониторинг угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона, но предотвращает нарушение электроснабжения региона;

S4 — геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона обеспечивает прогнозирование и мониторинг угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона и предотвращение нарушения электроснабжения региона.

В соответствии с описанной особенностью решения необходимо ввести вероятности нахождения СОБЭР в этих четырех состояниях. Соответственно получаем вероятности P1, P2, P3, P4 нахождения системы в состояниях S1, S2, S3, S4.

Процесс формирования решения можно рассмотреть как цепь Маркова

. В связи с тем, что такой подход не позволяет в достаточной мере учитывать динамику процесса, в настоящей работе целесообразно использовать непрерывные цепи Маркова. Для реализации такого подхода необходимо составить систему дифференциальных уравнений Колмогорова — Чепмена. Характеристика переходов системы представлена на рис. 4.

Рисунок 4 - Граф состояний процесса формирования решения при геоинформационном управлении безопасностью электроснабжения региона

Допустим, что геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона находится в начальном состоянии S1. При отсутствии угроз нарушения электроснабжения региона объект управления (ВЛЭП) выполняет свое предназначение в условиях воздействия гидрометеорологических факторов. Геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона из состояния S1 переходит в состояние S2 с интенсивностью

. При проявлении угрозы нарушения электроснабжения региона под воздействием интенсивности

система управления переходит в состояние S3, т.е. в состояние прогнозирования и мониторинга угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона. Из этого состояния геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона под воздействием интенсивности

осуществляет переход в состояние S4, в котором система управления начинает процесс предотвращения нарушения электроснабжения региона с интенсивностью

, и геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона переходит в состояние S2, то есть объект управления выполняет своё предназначение. Эта ситуация возможна, если угроза нарушения электроснабжения региона своевременно устранена, а очередная угроза еще не образовалась. Если своевременно предотвратить нарушение электроснабжения региона не удалось, то происходит срыв целевого процесса (электроснабжение потребителей) с интенсивностью

. В случае, если предпринятые организационно-технические мероприятия не способствовали предотвращению нарушения электроснабжения региона, то под воздействием интенсивности

геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона переходит в состояние S4. Если при прогнозировании и мониторинге угрозы нарушения электроснабжения не удалось своевременно распознать проявление угрозы, то система управления переходит из состояния S4 в начальное состояние S1 с интенсивностью

, электроснабжение региона не обеспечивается.

Для описания процесса изменения состояний на графе были сделаны определённые допущения и предположения, аналогичные в

, .

Введенные допущения и предположения позволяют использовать систему дифференциальных уравнений Колмогорова — Чепмена

. Система дифференциальных уравнений Колмогорова (2) для рассматриваемого случая имеет следующий вид с ограничением

:

(2)

Рассмотрев процесс как динамический, перейдем к выявлению возможностей рассмотрения этого процесса как стационарного, не нарушая общности рассуждений.

Если предположить, что рассматривается стационарный процесс, то исходная система дифференциальных уравнений трансформируется в систему линейных однородных алгебраических уравнений следующего вида:

(3)

Это есть система линейных алгебраических уравнений относительно четырех неизвестных: P1, P2, P3, P4, которые связаны между собой следующим соотношением: P1 + P2 + P3 + P4 = 1.

Искомые вероятности уже не зависят от времени. Решением данной линейной алгебраической системы уравнений являются следующие соотношения:

(4)

Получив соотношения, определяющие вероятности нахождения геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона в состояниях S1, S2, S3, S4, ЛПР может выработать требования к свойствам процесса прогнозирования и мониторинга угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона, возникшей в системе электроснабжения региона, и к свойствам процесса предотвращения угрозы нарушения электроснабжения региона в СОБЭР:

(5)

Соотношение P2 является математической моделью геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона, в которой установлена аналитическая зависимость обобщенных характеристик ГВС (ΔtПУ), информационно-аналитической деятельности (ΔtИУ) и работ по предотвращению нарушения электроснабжения региона (ΔtНУ).

3.2 Модель допустимого риска нарушения электроснабжения региона

В настоящее время в области обеспечения безопасности широко распространен риск-ориентированный подход. Но риск является относительной величиной, он не объективен, поэтому нельзя говорить про безопасность, используя понятие «риск». В настоящем исследовании под риском понимается срыв целевого процесса, который ЛПР допускает, исходя из имеющихся финансовых, материальных ресурсов, квалификации и опыта персонала. Категория «риск» должна быть введена только для понимания, насколько реализуема угроза. Срыв – допущение, право на ошибку, ЛПР допускает, что из-за неподготовленности возможен срыв целевого процесса.

Приемлемый (допустимый) риск – риск, при котором субъект управления выполняет свое предназначение с требуемым показателем безопасности. То есть имеется возможность допустить срыв целевого процесса с учётом соблюдения количественных и качественных показателей процесса передачи электрической энергии от источника до потребителя.

ЛПР допускает такой риск, который позволяет достичь уровня безопасности не ниже требуемого:

(6)

где P2* – заданная предельная вероятность обнаружения и устранения угрозы нарушения электроснабжения региона;

– частота срыва целевого процесса, которая допускается и позволяет достичь требуемого значения P2*.

Важно помнить, что при обеспечении безопасности электроснабжения региона никогда не реализуется, это только право на ошибку, смысл в том, что ЛПР достигает цели при заданном допустимом риске.

Учитывая вышеприведенную математическую модель решения, модель допустимого риска нарушения электроснабжения региона можно представить в следующем виде:

(7)

Для того чтобы определить допустимый риск нарушения электроснабжения региона, с которым будет согласен ЛПР, необходимо выразить из соотношения (5) частоту срыва целевого процесса:

(8)

Каждая деятельность человека характеризуется приемлемым (допустимым) риском, обусловленным техническим, экономическим, социальным и политическим аспектами. Но при необходимости допустимый риск может быть уменьшен, если для этого имеются определенные ресурсы.

Допустимый риск закладывается либо на этапе проектирования системы управления с целью обеспечения заданных количественных и качественных показателей процесса, например, при электроснабжении потребителей существует нормативно установленная продолжительность перерыва, тем самым задается среднее время повторения факта срыва, либо на этапе эксплуатации объекта управления в случае изменения его технико-технологических показателей или требований к целевому процессу.

В осенне-зимний период (ОЗП), когда наблюдаются гидрометеорологические условия окружающей обстановки, наиболее благоприятствующие образованию ГИО, геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона, разработанное на базе применения подхода на основе синтеза, позволяет решать обратную задачу управления

. В частности, можно установить обоснованные требования к частоте срыва целевого процесса.

Рассмотрим ситуацию образования ГИО на проводах ВЛЭП со следующими характеристиками:

– среднее время проявления угрозы нарушения электроснабжения региона – ΔtПУ = 24 ч;

– среднее время прогнозирования и мониторинга угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона – ΔtИУ = 3 ч (получение прогноза о гидрометеорологических факторах каждые три часа и отслеживание изменений их показателей при помощи ГИС);

– среднее время предотвращения нарушения электроснабжения региона – ΔtНУ = 1 ч;

– среднее время продолжительности целевого процесса (передача электрической энергии от источника до конечных потребителей региона) – ТЭ = 720 ч (1 месяц);

– требуемый показатель безопасности – P2 = 0,8 (вероятность того, что каждая угроза нарушения электроснабжения региона распознана и устранена).

Теперь перейдем к переменным модели допустимого риска нарушения электроснабжения региона:

– интенсивность проявления угрозы нарушения электроснабжения региона – = 1/24 = 0,042;

– интенсивность прогнозирования и мониторинга угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона – = 0,333;

– интенсивность предотвращения нарушения электроснабжения региона – = 1;

– интенсивность выполнения целевой задачи – = 0,001;

– частота срыва идентификации угрозы (прогнозирования и мониторинга угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона) – = 0,001 (1 ошибочное действие по распознанию угрозы на 1000 действий);

– частота срыва нейтрализации угрозы (предотвращения нарушения электроснабжения региона) – = 0,001 (1 ошибочное действие по устранению угрозы на 1000 действий).

Подставив вышеприведенные переменные в соотношение (8), определяется допустимый риск нарушения электроснабжения региона: = 0,0092.

Но показатель безопасности может быть установлен и выше, в зависимости от требований к объекту управления. В таблице 1 представлены результаты расчёта допустимого риска нарушения электроснабжения региона в зависимости от показателя безопасности электроснабжения региона при геоинформационном управлении безопасностью электроснабжения региона.

Таблица 1 - Значения допустимого риска нарушения электроснабжения региона в зависимости от показателя безопасности электроснабжения региона

DOI:10.23670/IRJ.2023.130.22.5

№ п/п	Допустимый риск нарушения электроснабжения региона ()	Показатель безопасности – эффективность геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона (P2)
1	0,0092	0,80
2	0,0086	0,81
3	0,0080	0,82
4	0,0075	0,83
5	0,0070	0,84
6	0,0065	0,85
7	0,0059	0,86
8	0,0055	0,87
9	0,0050	0,88
10	0,0045	0,89
11	0,0040	0,90
12	0,0036	0,91
13	0,0032	0,92
14	0,0027	0,93
15	0,0023	0,94
16	0,0019	0,95
17	0,0015	0,96
18	0,0011	0,97
19	0,0007	0,98
20	0,0003	0,99

На рис. 5 представлена зависимость показателя безопасности электроснабжения региона от допустимого риска нарушения электроснабжения региона при геоинформационном управлении.

Рисунок 5 - Зависимость показателя безопасности электроснабжения региона от допустимого риска нарушения электроснабжения региона

4. Обсуждение

Анализируя зависимость показателя безопасности электроснабжения региона от допустимого риска нарушения электроснабжения региона, ЛПР в состоянии разработать требования к составу и наполнению процессов идентификации и нейтрализации угрозы нарушения электроснабжения региона на базе имеющихся ресурсов СОБЭР. При этом основная задача ситуационно-аналитического центра Минэнерго состоит в своевременном прогнозировании состояния системы электроснабжения региона на основе данных о метеоусловиях на подконтрольной территории, Штаба по обеспечению безопасности электроснабжения региона – в формировании требований к значению допустимого риска, электросетевой организации – в предоставлении ресурсов для предотвращения нарушения электроснабжения региона. Выполнение перечисленных задач строится на обработке распределенных пространственных географических данных, вследствие чего управление ВЛЭП для обеспечения бесперебойного электроснабжения переходит в геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона на основе модели допустимого риска нарушения электроснабжения. Таким образом, применяя геоинформационное управление безопасностью электроснабжения региона на основе математической модели допустимого риска нарушения электроснабжения, ЛПР в состоянии задавать требования к процессам прогнозирования и мониторинга угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона и предотвращения нарушения электроснабжения региона.

Согласно проведённым расчетам для достижения показателя безопасности P2 = 0,90 (при допустимом риске = 0,0040) среднее время распознания угрозы должно составлять ΔtИУ = 2 ч, среднее время устранения угрозы – ΔtНУ = 1 ч.

Рассматривая соотношение (5) как условие существования процесса обеспечения электроснабжения региона, задавая показатель безопасности электроснабжения региона (эффективность геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона) в виде P2 и располагая при этом характеристикой ГВС , можно исходя из условия обеспечения показателя безопасности сформировать требуемый показатель процесса прогнозирования и мониторинга угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона и требуемый показатель результата деятельности по предотвращению нарушения электроснабжения региона . Здесь вектор Х характеризует процесс проявления угрозы нарушения электроснабжения региона в условиях воздействия гидрометеорологических факторов, Y – процесс прогнозирования и мониторинга угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона, а Z – процесс предотвращения нарушения электроснабжения региона. Получение характеристик векторов управления X, Y, Z строится на базе использования распределенных пространственных географических данных из ГИС, что способствует появлению геоинформационного управления.

5. Заключение

В результате проведенного научного исследования был осуществлен синтез модели геоинформационного управления безопасностью электроснабжения региона на основе применения ЗСЦО, что позволило реализовать гарантированный подход к управлению безопасностью электроснабжения. Описан граф состояний процесса формирования решения при геоинформационном управлении безопасностью электроснабжения региона. Разработана модель допустимого риска нарушения электроснабжения региона, которая далее может быть усложнена введением дополнительных обратных связей и учетом других условий. На данном этапе полученная модель позволяет предъявлять требования к процессам прогнозирования и мониторинга угрозы возникновения нарушения электроснабжения региона и предотвращения нарушения электроснабжения региона.

Практическая значимость работы заключается в возможности обоснования частоты срыва целевого процесса при осуществлении передачи электрического тока от электрической станции до потребителей всех категорий при геоинформационном управлении безопасностью электроснабжения региона.

Additional materials

Not specified

Financing

Russian Foundation for Basic Research (RFBR)
The reported study was funded by RFBR according to the research project № 20-38-90225.

Acknowledgements

Not specified

Conflicts of interests

Not specified

References

Murzakulov N.A. Faktory, privodjaschie k povrezhdenijam vozdushnyh linij elektroperedachi [Factors Leading to Damage to Overhead Power Lines] / N.A. Murzakulov, N. Zhetibaev // News of Osh Technological University. — 2021. — 1. — p. 128-131. [in Russian]
Ajdarova A.R. Model'noe predstavlenie poter' ot korony v vysokovol'tnyh vozdushnyh linijah elektroperedachi v uslovijah vysokogor'ja [Model Representation of Corona Losses in High-voltage Overhead Power Transmission Lines in High-altitude Conditions] / A.R. Ajdarova // Automation and Control Problems. — 2019. — 2 (37). — p. 140-146. DOI: 10.5281/zenodo.3594814. [in Russian]
Gasho E.G. Otsenka posledstvij izmenenija klimata na bezopasnost' i nadezhnost' funktsionirovanija elektroenergeticheskogo kompleksa g. Moskvy [Assessment of the Effects of Climate Change on the Safety and Reliability of the Functioning of the Electric Power Complex in Moscow] / E.G. Gasho, S.V. Guzhov, A.A. Krolin // Reliability and Safety of Energy. — 2018. — 3. — p. 208-216. DOI: 10.24223/1999-5555-2018-11-3-208-216. [in Russian]
Bol'shev V.E. Korrektirovka stoimosti elektroenergii pri pereryvah v elektrosnabzhenii [Adjustment of the Cost of Electricity in Case of Interruptions in Power Supply] / V.E. Bol'shev, A.V. Vinogradov, A.V. Vinogradova, A.V. Bukreev, A.A. Lansberg // Electrical Technologies and Electrical Equipment in the Agro-industrial Complex. — 2020. — 2 (39). — p. 44-50. DOI: 10.22314/2658-4859-2020-67-2-44-50. [in Russian]
Naumov I.V. K voprosu o povrezhdaemosti vozdushnyh linij elektroperedachi v sistemah elektrosnabzhenija [On the Issue of Damage to Overhead Power Lines in Power Supply Systems] / I.V. Naumov, D.N. Karamov // Reliability and Safety of Energy. — 2021. — 2. — p. 92-99. DOI: 10.24223/1999-5555-2021-14-2-92-99. [in Russian]
Bojarkov D.A. Programmnyj kompleks po otsenke i upravleniju riskami vyhoda iz stroja elektricheskih setej [Software Package for Assessing and Managing the Risks of Failure of Electrical Networks] / D.A. Bojarkov, B.S. Kompaneets, A.V. Jaschenko // Automation in Industry. — 2021. — 11. — p. 13-17. [in Russian]
Shutenko D.A. Analiz aktual'nyh metodov bor'by s obledeneniem provodov vozdushnyh linij elektroperedach na primere Belgorodskogo rajona [Analysis of Current Methods of Combating Icing of Overhead Power Lines Wires on the Example of the Belgorod Region] / D.A. Shutenko // Alley of Science. — 2018. — 5 (21). — p. 203-207. [in Russian]
Shilin A.N. Informatsionno-izmeritel'naja sistema dlja monitoringa klimaticheskogo vozdejstvija na vozdushnye linii elektroperedachi [Information and Measurement System for Monitoring the Climatic Impact on Overhead Power Lines] / A.N. Shilin, A.A. Shilin, S.S. Dement'ev // Problems of Regional Energy. — 2020. — 2 (46). — p. 23-32. [in Russian]
Sanakulov A.H. Problemy obledenenija elektricheskih i kontaktnyh setej [Problems of Icing of Electrical and Contact Networks] / A.H. Sanakulov // Socio-economic and Technical Systems: Research, Design, Optimization. — 2016. — 2 (69). — p. 34-51. [in Russian]
Kshevinskaja E.O. Gololednye i vetrovye nagruzki na vozdushnye linii elektroperedachi [Icy and Wind Loads on Overhead Power Lines] / E.O. Kshevinskaja, E.A. Lavlinskaja, E.V. Plaksina // Urban Planning. Infrastructure. Communications. — 2016. — 1 (2). — p. 44-48. [in Russian]
Dzhalalvand A. Primenenie metodov prostranstvennoj interpoljatsii k gidrologicheskim dannym na primere vodosbora r. Karun (Iran) [Application of Spatial Interpolation Methods to Hydrological Data on the Example of the Karun River Catchment (Iran)] / A. Dzhalalvand, E.V. Gajdukova, V.G. Burlov, A.M. Ahondali // International Research Journal. — 2019. — 2 (80). — p. 37-42. DOI: 10.23670/IRJ.2019.80.2.006. [in Russian]
Jakovchenko S.G. Otsenka gidrogeologicheskih uslovij pri opredelenii zon podtoplenija gorodskih territorij s ispol'zovaniem chislennyh modelej [Assessment of Hydrogeological Conditions in Determining the Zones of Flooding of Urban Areas Using Numerical Models] / S.G. Jakovchenko, V.I. Zanosova // News of the Altai Branch of the Russian Geographical Society. — 2021. — 4 (63). — p. 56-75. DOI: 10.24412/2410-1192-2021-16304. [in Russian]
Mironova Ju.N. Ispol'zovanie geoinformatsionnyh sistem v lesnom hozjajstve i lesnoj promyshlennosti [The Use of Geoinformation Systems in Forestry and Forestry Industry] / Ju.N. Mironova // Waste and Resources. — 2022. — 1. DOI: 10.15862/04ITOR122. [in Russian]
Kondrat'eva N.V. Optimizatsija resursnyh ispytanij vspomogatel'nyh GTD na osnove imitatsionnogo modelirovanija [Optimization of Resource Tests of Auxiliary Gas Turbine Engines Based on Simulation Modeling] : dis....of PhD in Engineering : 05.07.05 : defense of the thesis 2003-03-05 : approved 2003-06-06 / N.V. Kondrat'eva — Ufa: 2003.— 181 p. [in Russian]
Zaharov N.A. Mesto i rol' operatora v ergaticheskoj sisteme [The Place and Role of the Operator in the Ergatic System] / N.A. Zaharov // Automation in Industry. — 2020. — 1. — p. 20-23. DOI: 10.25728/avtprom.2020.01.03. [in Russian]
Burlov V.G. Upravlenie protsessom primenenija kosmicheskoj geoinformatsionnoj sistemy v interesah obespechenija ekologicheskoj bezopasnosti regiona [Managing the Process of Using the Space Geoinformation System in the Interests of Ensuring the Environmental Safety of the Region] / V.G. Burlov, N.N. Popov, H.A. Garsija Eskalona // Scientific Notes of RGGMU. — 2018. — 50. — p. 118-129. [in Russian]
Burlov V.G. Razrabotka modeli upravlenija protsessami obespechenija bezopasnosti ekspluatatsii elektroustanovki [Development of a Process Management Model to Ensure the Safety of Electrical Installation Operation] / V.G. Burlov, V.D. Man'kov, M.A. Poljuhovich // Technical and Technological Problems of the Service. — 2018. — 4 (46). — p. 33-38. [in Russian]
Burlov V.G. Matematicheskie metody modelirovanija v ekonomike [Mathematical Methods of Modeling in Economics] / V.G. Burlov — SPb: SPbGPU, 2007. — 330 p. [in Russian]
Burlov V.G. O kontseptsii garantirovannogo upravlenija ustojchivym razvitiem arkticheskoj zony na osnove reshenija obratnoj zadachi [On the Concept of Guaranteed Management of Sustainable Development of the Arctic Zone Based on the Solution of the Inverse Problem] / V.G. Burlov // Information Technologies and Systems: Management, Economics, Transport, Law. — 2015. — 2 (16). — p. 99-111. [in Russian]
Burlov V.G. Osnovy modelirovanija sotsial'no-ekonomicheskih i politicheskih protsessov (metodologija, metody) [Fundamentals of Modeling Socio-economic and Political Processes (methodology, methods)] / V.G. Burlov — SPb: SPbGPU, 2007. — 265 p. [in Russian]
Reestr veduschih nauchnyh i nauchno-pedagogicheskih shkol Sankt-Peterburga [Register of the Leading Scientific and Scientific-pedagogical Schools of St. Petersburg] // ITMO University Department of "Programming Technologies". — 2013 — URL: http://is.ifmo.ru/aboutus/2013/science-schools.pdf (accessed: 05.02.2023) [in Russian]
Anohin P.K. Sistemnye mehanizmy vysshej nervnoj dejatel'nosti [Systemic Mechanisms of Higher Nervous Activity] / P.K. Anohin — M.: Nauka, 1979. — 453 p. [in Russian]
Soliman H. Ispol'zovanie nechetkoj logiki v srede GIS dlja vybora mestopolozhenija vetrjanyh elektrostantsij na primere provintsii Homs, Sirija [Using Fuzzy Logic in a GIS Environment to Select the Location of Wind Farms on the Example of Homs Province, Syria] / H. Soliman, V.G. Burlov, D.A. Ukraintseva // International Research Journal. — 2022. — 11 (125). DOI: 10.23670/IRJ.2022.125.17. [in Russian]

Review

All articles are peer-reviewed. But the reviewer or the author of the article chose not to publish a review of this article in the public domain. The review can be provided to the competent authorities upon request.

Author information

Affiliation:Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Saint-Petersburg, Russian Federation

Role:Author, Writing, reviewing and editing, Funding, Draft writing and preparation, Research data analysis, Analysis

ORCID:0000-0003-2722-5552

ELIBRARY AUTHOR ID:1048304

RESEARCHER ID:AAE-1582-2019

Affiliation:Russian State Hydrometeorological University, Saint-Petersburg, Russian Federation

Role:Author, Conceptualization, Methodology, Management

ORCID:0000-0001-7603-9786

ELIBRARY AUTHOR ID:818734

Affiliation:Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Saint-Petersburg, Russian Federation

Role:Research data analysis, Analysis

ELIBRARY AUTHOR ID:702382

Affiliation:Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Saint-Petersburg, Russian Federation

Role:Research data analysis, Analysis

ORCID:0000-0002-8392-1790

ELIBRARY AUTHOR ID:1026812

Article metrics

Downloads:2

ViewsDownloads

Views

Total: