ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ФУНКЦІОНУВАННЯ ЕНЕРГОКОМПАНІЙ ОПТИМАЛЬНИМ РОЗПОДІЛОМ ВИТРАТ  НА ТЕХНІЧНЕ ОБСЛУГОВУВАННЯ І РЕМОНТ ОБЛАДНАННЯ

Євген Бардик; Ігор Заклюка

doi:10.20535/1813-5420.4.2024.315575

Автор(и)

Євген Бардик Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0002-5776-1500
Ігор Заклюка Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0009-0009-9743-4318

DOI:

https://doi.org/10.20535/1813-5420.4.2024.315575

Ключові слова:

технічне обслуговування, ремонт, виробничі фонди, енергосистема, електрообладнання, нечітка логіка, ресурс, ризик, відмова, технічний стан, діагностика

Анотація

Наразі існує висока імовірність виникнення аварійних ситуацій в електроенергетичній системі(ЕЕС) внаслідок відмов електрообладнання викликаних перш за все об’єктивно існуючим старінням і значним вичерпанням його ресурсу працездатності. Аварійні ситуації, що виникають при відмовах електрообладнання, призводять до порушення динамічної стійкості енергосистем та вузлів навантаження ЕЕС за напругою, каскадному розвитку аварій і, як наслідок, до порушення технологічних процесів підприємств-споживачів, що супроводжуються значними збитками. Одним із шляхів запобігання раптовим відмовам або максимального зниження ризику їх виникнення є забезпечення раціонального і ефективного управління функціонуванням та зниження витрат на експлуатацію обладнання без ризику зниження надійності ЕЕС.

Для вирішення задач оптимального розподілу експлуатаційних витрат енергокомпанії з урахуванням об’єктивно існуючих обмежуючих факторів запропонована узагальнена балансова модель рознесення витрат по групам і одиницям електрообладнання, яка є функцією сумарних витрат від низки експлуатаційних факторів.

Отримано математичні моделі для розрахунку коефіцієнтів дольової участі електрообладнання в формуванні витрат на його ремонт і експлуатацію за кожним з виділених факторів. Запропонована лінгвістична математична модель для визначення узагальнених оцінок ступеню значущості одиниць і груп електрообладнання у формуванні розподілу ремонтно-експлуатаційних витрат з урахуванням основних експлуатаційних факторів.

Розроблено алгоритм і програмне забезпечення моделювання режимів електроенергетичної системи зі схемою електричних з'єднань електричних мереж напругою 35–330кВ для оцінки індексу ризику функціонування і розподілу ремонтно-експлуатаційних витрат енергокомпанії. Виконано розрахунковий розподіл ремонтно-експлуатаційних витрат енергокомпанії за поточними технічними характеристиками обладнання і режимів підсистеми ЕЕС.

Посилання

Bardyk E., Bondarenko O. Assessment of regime reliability of electric power system based on the definition of risk index in case of failure of the load with responsible consumers. Technical science and technologies. 2019. Vol. 2(16). P. 105–117.

E. I. Bardyk, М. V. Kosterev, and N. P. Bolotnyi, “Improving reliability of operation of power companies on the basis of risk assessment of emergency situations at the failures of electrical equipment,” Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine, no. 39, pp. 13-19, 2014.

A study of Electrical Security Risk Assessment System based on Electricity Regulation / Dahai You A., Qing Qian Chen B., Xianggen Yin C., Bo Wang D. // Energy Policy. 2011. Vol. 39. P. 2062–2074. doi: 10.1016/j.enpol.2011.01.050

Review on Risk Assessment of Power System / Shiwen Y., Hui H., Chengzhi W., Hao G., Hao F. // Procedia Computer Science. 2017. Vol. 109. P. 1200–1205. doi: 10.1016/j.procs.2017.05.399 .

Schorn C., Balzer G. Asset Management for Infrastructure Systems: Energy and Water. Springer, 2015. 348 p.

J anjic A. D., Popovic D. S. Selective Maintenance Schedule of Distribution Networks Based on Risk Management Approach. IEEE Transactions on Power Systems. 2007. Vol. 22, no. 2. P. 597–604. URL: https://doi.org/10.1109/tpwrs.2007.894863.

Handschin E., Jurgens I., Neumann C. Long term optimization for risk-oriented asset management // 16th Power Systems Computation Conference. Glasgow, 2008.

Kosterev, M.V., Bardyk, E.I., Litvinov, V.V. Preventive Risk-Management of Power System for Its Reliability Increasing // WSEAS TRANSACTIONS on POWER SYSTEMS. – 2014, vol. 10., p.251-258

Wallnerström C. J. On Risk Management of Electrical Distribution Systems and the Impact of Regulations : licentiate thesis. 2008. URL: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-4717

Y. Wang, G. Liang and N. Wang, "Optimal Preventive Maintenance Strategy Based on Risk Assessment," 2011 International Conference on Computer and Management (CAMAN), Wuhan, China, 2011, pp. 1-4, doi: 10.1109/CAMAN.2011.5778894.

Selection of an optimal maintenance and replacement strategy of HV equipment by a risk assessment process. / G. Balzer et al. Paris : CIGRE, 2006. Pap. B3-103.

Billinton, Roy, and Ronald N. Allan. Reliability assessment of large electric power systems. Springer Science & Business Media, 2012.

Li W. Risk assessment of power systems: Models, methods and applications. - N.Y. : John Willy and Soua, 2005.

Lysenko, V. P., et al. "Systemy shtuchnoho intelektu: nechitka lohika neironni merezhi nechitki neironni merezhi henetychnyi alhorytm [Artificial intelligence systems: fuzzy logic neural networks." fuzzy neural networks, genetic algorithm] (2014): 336.

Zajchenko, Yu.P. "Osnovi proektuvannya intelektual'nih sistem" [Basics of Designing Intelligent Systems]”. Textbook, Kiev: Slovo Publ., 2004.

Goerdin S. A. V., Smit J. J., Mehairjan R. P. Y. Monte Carlo simulation applied to support risk-based decision making in electricity distribution networks // 2015 IEEE Eindhoven PowerTech. 2015. doi: 10.1109/ptc.2015.7232494

da Silva A. M. L., Fernandez R. A. G., Singh C. Generating Capacity Reliability Evaluation Based on Monte Carlo Simulation and Cross-Entropy Methods. IEEE Transactions on Power Systems. 2010. Vol. 25, no. 1. P. 129–137. URL: https://doi.org/10.1109/tpwrs.2009.2036710.