Интеллектуальные модели комплексной оценки технического состояния высоковольтных выключателей


https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2016.5.45

Полный текст:


Аннотация

Постановка проблемы: оперативное обнаружение и устранение дефектов высоковольтных выключателей и другого электротехнического оборудования, особенно при его значительном износе, является важной задачей обеспечения надежности систем электроснабжения. Многофакторность процессов эксплуатации выключателей накладывает существенные ограничения на выбор способов контроля их состояния, когда имеющаяся информация зачастую является неполной и неоднозначной. Один из вариантов решения проблемы - использование интеллектуальных информационных технологий. Методы: построение иерархически структурированной базы знаний на основе нечетких импликативных правил, имитирующих мышление электротехнического персонала, оценивающего состояние выключателя и его элементов. Результаты: разработан метод оценки состояния высоковольтных выключателей по результатам мониторинга с использованием формализованных экспертных знаний для интеллектуального анализа полученных данных. Метод основан на выборе и структурной декомпозиции параметров оборудования, измеряемых без его отключения от питающей сети и определяющих состав переменных нечеткой иерархической модели. Сущность метода заключается в пошаговом определении уровня критичности состояния выключателя, его элементов и формировании обоснованных управляющих воздействий по поддержанию работоспособности. Особенностью подхода является использование алгоритмов оптимизации, кластеризации и экспертных оценок для структурно-параметрической идентификации нечетких моделей, что позволяет адаптировать их к условиям эксплуатации выключателей и точно оценить состояние при недостатке статистических данных и их накоплении. На основе информации с реальных электросетевых объектов сформирована нечеткая модель и разработано программное обеспечение для оценки состояния масляных выключателей средней мощности. Качество модели определялось сравнением результатов моделирования с экспериментальными данными и заключениями специализированных организаций. При этом установлено, что модель обеспечивает повышение количества верно распознанных состояний не менее чем на 5 % в сравнении с традиционными методами обработки данных. Практическая значимость: использование предложенных нечетких моделей в экспертно-диагностических системах электросетевых объектов позволит на 10-20 % снизить время простоя выключателей благодаря повышению достоверности оценок состояния и принятию обоснованных, оперативных решений.

Об авторе

Денис Константинович Елтышев
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Россия


Список литературы

1. Дорофеев В. В., Макаров А. А. Активно-адаптивная сеть - новое качество ЕЭС России // Энергоэксперт. 2009. № 4.С.29-34.

2. Ледин С. С. Интеллектуальные сети Smart Grid - будущее российской энергетики //Автоматизация и IT в энергетике. 2010. № 11(16). С. 4-8.

3. Назарычев А. Н. Методы и модели оптимизации ремонта электрооборудования объектов энергетики с учетом технического состояния. - Иваново: Изд-во Иван. гос. энерг. ун-та, 2002. - 168 с.

4. Хренников А. Ю., Гольдштейн В. Г., Складчиков А. А. Расследование технологических нарушений электрооборудования подстанций // Энергоэксперт. 2011. № 5(28). С. 74-83.

5. Хорошев Н. И. Оценка технического состояния силового маслонаполненного электротехнического оборудования в различных режимах его работы // Изв. Томского политехнического университета. 2013. Т. 323. № 4. С. 162-167.

6. Кузнецов В. И., Сазонова И. Г., Коновалова Г. А. О комплексном обследовании масляных баковых выключателей 110-220 кВ // Электрические станции. 2002. № 5. С. 77-78.

7. Петроченков А. Б. О подходах к оценке технического состояния электротехнических комплексов и систем // Изв. высших учебных заведений. Машиностроение. 2012. № 12. С. 16-20.

8. Петроченков А. Б., Бочкарев С. В., Ромодин А. В., Елтышев Д. К. Планирование процесса эксплуатации электротехнического оборудования с использованием теории марковских процессов // Электротехника. 2011. № 11. С. 20a-24.

9. Петроченков А. Б., Солодкий Е. М. К вопросу о подходах к анализу надежности сложных систем // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2011. № 121. С. 214-218.

10. Khoroshev N. I., Kazantsev V. P. Management Support of Electroengineering Equipment Servicing Based on the Actual Technical Condition // Automation and Remote Control. 2015. Vol. 76. N 6. P. 1058-1069. doi:10.1134/S0005117915060090

11. Petrochenkov A. B. An Energy-Information Model of Industrial Electrotechnical Complexes // Russian Electrical Engineering. 2015. Vol. 85. N 11. P. 692- 696. doi:10.3103/S1068371214110108

12. Елтышев Д. К. Интеллектуализация процесса диагностики состояния электротехнического оборудования // Информатика и системы управления. 2015. № 1(43). С. 72-82.

13. Городецкий А. Е., Курбанов В. Г., Тарасова И. Л. Экспертная система анализа и прогнозирования аварийных ситуаций в энергетических установках // Информационно-управляющие системы. 2012. № 4. С. 59-63.

14. Хорошев Н. И., Казанцев В. П. Применение правил нечеткой логики при эксплуатации электротехнического оборудования // Электротехника. 2011. № 11. С. 59-64.

15. Костерев Н. В., Бардик Е. И., Вожаков Р. В., Курач Т. Ю. Нечеткие алгоритмы оценки технического состояния и прогнозирования остаточного ресурса электрооборудования // Науч. тр. ДонНТУ. Сер. Электротехника и энергетика. 2008. № 8. С. 65-70.

16. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами МATLAB. - М.: Горячая Линия-Телеком, 2007. - 288 с.

17. РД 153-34.0-20.363-99. Основные положения методики инфракрасной диагностики электрооборудования и BЛ. - М.: СПО ОРГРЭС, 2001. - 145 с.

18. РД 34.45-51.300-97. Объем и нормы испытаний электрооборудования. - М.: Атомиздат, 2001. - 154 с.

19. Shtovba S. D., Pankevich O. D., Nagorna A. V. Analyzing the Criteria for Fuzzy Classifier Learning // Automatic Control and Computer Sciences. 2015. Vol. 49. N 3. P. 123-132. doi:10.3103/S0146411615030098


Дополнительные файлы

Для цитирования: Елтышев Д.К. Интеллектуальные модели комплексной оценки технического состояния высоковольтных выключателей. Информационно-управляющие системы. 2016;(5):45-53. https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2016.5.45

For citation: Eltyshev D.K. Intelligent Models for Complex Assessment of Technical Condition of High-Voltage Circuit Breakers. Information and Control Systems. 2016;(5):45-53. (In Russ.) https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2016.5.45

Просмотров: 27


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)