Научный журнал
Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

ISSN 1996-3955
ИФ РИНЦ = 0,570

ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ ВОЗДУШНЫХ ЛИНИЙ ЭЛЕКТРОПЕРЕДАЧИ С УЧЕТОМ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ

Доронина О.И. 1 Шевченко Н.Ю., 1 Бахтиаров К.Н. 1
1 Камышинский технологический институт (филиал) ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный технический университет»
В статье проведено обоснование методики определения показателей надежности воздушных линий электропередачи с учетом климатических факторов. Методика основана на дифференцированной оценке надежности от отдельных факторов, что позволяет более точно определять показатели надежности при ограниченном числе статистических данных. Точность анализа надежности предлагается увеличить за счет уменьшения дисперсии, разбив процесс на отдельные составляющие по внешним факторам. Предложенная методика позволяет получить наиболее достоверные показатели надежности электрической сети и выбрать наиболее оптимальные решения при определении очередности проведения реконструкции, модернизации электрических сетей и ремонтных работ. Для реализации методики расчета показателей надежности и прогнозирования технического состояния системы необходимо внедрение автоматизированной системы сбора и обработки информации.
показатели надежности
мониторинг воздушных линий
аварийные режимы
предельные теоремы теории вероятностей
1. Вентцель Е.С. Теория вероятностей – 10-е изд., стер. – М.: Академия, 2005. – 576 с.
2. Диагностика, реконструкция и эксплутация воздушных линий электропередачи в гололедных районах: учеб. пос. / И.И. Левченко, А.С. Засыпкин, А.А. Аллилуев, Е.И. Сацук. – М.: Издательский дом МЭИ, 2007. – 448.: ил.
3. Повышение эффективности воздушных линий электропередачи напряжением 110–220 кВ в гололедных районах. Монография / Г.Г. Угаров, Н.Ю. Шевченко, Ю.В. Лебедева, А.Г. Сошинов. – М.: Перо, 2013. –187 с.
4. Пугачев В.С. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. Пособие – 2-е изд., исправл. и дополн. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. – 496 с.
5. Справочник по проектированию электрических сетей / под ред. Д.Л. Файбисовича – 2-е изд. – М.: Изд-во НЦ ЭНАС, 2007. – 352с.
6. Шилин А.Н., Доронина О.И. Оперативная оценка надежности в интеллектуальных электроэнергетических системах // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2013. – № 5. – С. 42–45.
7. Шилин А.Н., Доронина О.И. Расчёт надёжности воздушных линий электропередачи с учётом влияния погодных условий //Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. – 2014. – № 4. – C. 18–22.
8. Шилин А.Н., Доронина О.И., Сошинов А.Г. Анализ надежности систем передачи и распределения электроэнергии // Проблемы электротехники, электроэнергетики и электротехнологии: сб. трудов междун. науч.-техн. конф. (Тольятти,12–15 мая 2009 г.). – ТГУ, 2009. – С. 174–177.

При проектировании интеллектуальных электрических сетей, которые в автоматическом режиме должны выявлять наиболее аварийно опасные участки сети, а затем с целью предотвращения аварии и снижения потерь изменять характеристики и схему сети, основной проблемой является информация о надежности сетей. Особенностью определения показателей является то, что на надежность работы электрических сетей влияет большое количество различных факторов: конструкции опор, типы проводов, сроки эксплуатации, климатические условия т.д. В настоящее время для оценки надежности электрических сетей используются показатели надежности из справочников и книг. Однако эти показатели слишком усреднены по регионам, временам года и т.д. Поэтому результаты расчета не могут достоверно отображать реальную ситуацию и соответственно обоснованно проводиться мероприятия по повышению надежности электроснабжения и снижению аварийных режимов.

Факторы, влияющие на надежность электрических сетей

Воздушные линии (ВЛ) электропередачи – наиболее повреждаемые элементы электрических сетей из-за территориальной протяженности и подверженности влиянию климатическим воздействиям. Их параметр потока отказов на порядок выше параметров потока отказов трансформаторов и выключателей [5].

Количество отказов на 100 км ВЛ в год по всем причинам для элементов электрической сети представлено в табл. 1 [2].

Причинами повреждаемости воздушных линий электропередачи в основном являются следующие факторы: старение оборудования (изменение свойств материалов); недостатки

проектирования; дефекты конструкции и изготовления; дефекты монтажа; недостатки эксплуатации; посторонние воздействия; климатические воздействия (атмосферные перенапряжения, изменения температуры окружающей среды, действие ветра, гололедные образования на проводах, вибрации и «пляска» проводов, загрязнение воздуха, влияние геомагнитных бурь). Отказы, вызванные влиянием климатических воздействий, составляют порядка 40 % (рис. 1). Самыми тяжелыми являются гололёдно-ветровые воздействия [3].

Доля отказов ВЛ из-за воздействия гололёдно-ветровых нагрузок в процентах от общего количества отказов по всем причинам приведена в табл. 2.

Для оценки надежности воздушных линий электропередачи с учетом влияния внешних факторов целесообразно использовать метод поправочных коэффициентов. Параметры потока отказов первичных элементов умножаются на поправочный коэффициент, значение которого определяется в зависимости от погодных условий и времени года. В качестве исходной информации целесообразно использовать карты климатических условий по ветровым и гололёдно-ветровым нагрузкам.

Повышение достоверности при обработке статистических данных

Показатели надежности воздушных линий зависят от большого числа влияющих внешних, зачастую независимых, факторов. Дифференциация влияющих факторов позволит более точно и с меньшим количеством статистических данных определять показатели надежности. Весь случайный процесс можно представить, как сумму случайных процессов.

dor1.tif

Рис. 1. Распределение отказов основных элементов ВЛ 35-500 кВ по причинам в процентах к общему числу отказов

Таблица1

параметры потока отказов по всем причинам на 100 км ВЛ

Воздушные линии

параметры потока отказов, ω, [отказ/год]

Напряжение, [кВ]

35

110

220

330

500

750

Одноцепные

2

3,9

1,7

1,3

0,6

0,6

Двухцепные (отказ одной цепи)

1,6

3,9

2

3,8

Таблица 2

Количество отказов воздушных линий электропередачи при гололёде в [ %] от общего количества отказов ВЛ по всем причинам

Напряжение, [кВ]

35

110

220

330

500

750

количество отказов, [ %]

2

3,9

1,7

1,3

0,6

0,6

Согласно центральной предельной теореме, закон распределения достаточно большого числа независимых случайных величин (при соблюдении некоторых нежестких ограничений) сколь угодно близок к нормальному закону. Практически центральной предельной теоремой можно пользоваться и тогда, когда речь идет о сумме сравнительно небольшого числа случайных величин. При суммировании независимых случайных величин, сравнимых по своему рассеиванию, с увеличением числа слагаемых закон распределения суммы очень скоро становится приблизительно нормальным. На практике вообще широко применяется замена одних законов распределения другими; при той сравнительно малой точности, которая требуется от вероятностных расчетов, такая замена тоже может быть сделана очень приближенно. Опыт показывает, что когда число слагаемых порядка десяти (а часто и меньше), закон распределения суммы обычно может быть заменен нормальным. Приведем основные соотношения из теории вероятностей [1, 4].

Если Х1, Х2,…, Хn – независимые случайные величины с математическими ожиданиями m1, m2, …, mn – и дисперсиями D1, D2, …, Dn и выполнены условия центральной предельной теоремы (величины Х1, Х2,…, Хn сравнимы по порядку своего влияния на рассеивание суммы) и число слагаемых n достаточно для того, чтобы закон распределения величины dor01.wmf можно было считать приближенно нормальным, то в этом случае вероятность того, что случайная величина Y попадет в пределы участка (α, β) выражается формулой:

dor02.wmf, (1)

где my, σy – математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение величины Y, Ф* – нормальная функция распределения.

Согласно теоремам сложения математических ожиданий и дисперсий параметры случайной величины Y определяются выражениями:

dor03.wmf; dor04.wmf;

dor05.wmf. (2)

Таким образом, для того, чтобы приближенно найти вероятность попадания суммы большого числа случайных величин на заданный участок, не требуется знать законы распределения этих величин, достаточно знать их характеристики. Зная параметры независимых случайных величин Х1, Х2,…, Хn, можно вычислить параметры случайной величины Y.

Очевидно, что у каждой составляющей меньше квадратичное отклонение и соответственно требуется меньшее число выборки. Математически это соотношение описывается неравенством Чебышева [1, 4]. При достаточно большом числе независимых опытов среднее арифметическое значение наблюдаемой случайной величины сходится по вероятности к ее математическому ожиданию.

Среднее арифметическое случайных величин Х1, Х2,…, Хn

dor06.wmf (3)

имеет числовые характеристики dor07.wmf dor08.wmf.

Из неравенства Чебышева для случайной величины Y

dor09.wmf (4)

следует, что для сколь малого числа ε, можно определить число n, чтобы выполнялось неравенство

dor10.wmf, (5)

где δ – сколь угодно малое число.

Следовательно, увеличить точность анализа надежности можно двумя способами: увеличивая число выборок и уменьшая дисперсию. Поскольку число выборок, а именно число аварийных режимов ограничено, то дисперсию можно уменьшить, разбив процесс на отдельные составляющие по внешним факторам.

Оценка надежности с учетом климатических воздействий

Традиционно интенсивность отказов рассматривается как постоянная величина (константа) для каждого компонента сети, усредненная для всей территории России [5]. На практике оказывается, что эксплуатационные нагрузки, условия окружающей среды и срок службы оказывают индивидуальное влияние на частоту отключений каждого компонента сети. Например, частота отключений воздушной линии существенно зависит от проложенного маршрута, так как вероятность выхода из строя линии в лесной зоне значительно выше, чем в поле.

dor2.wmf

Рис. 2. Разбиение линии электропередачи на участки [6, 7, 8]

Таблица 3

Весовые коэффициенты отключений линии электропередачи

Время года

Климатические

нагрузки

Веса парциальных коэффициентов для зон

k(S1)

k(S2)

k(S3)

k(Sn)

весна, лето, осень

ветровые

k1_1

k2_1

k3_1

kn_1

зима

ветровые

k1_1

k2_1

k3_1

kn_1

гололёдно-ветровые

k1_2

k2_2

k3_2

kn_2

гололёдные

k1_3

k2_3

k3_3

kn_3

Предлагается дифференциация линии по времени и пространству [6, 7, 8]. Линия разбивается на зоны по гололедным, гололедно-ветровым и ветровым нагрузкам. Каждой зоне присваивается свой коэффициент парциональности (рис. 2). Например, зона S1 имеет IV район по ветру, II район по гололедно-ветровым нагрузкам, II район по толщине стенки гололеда, зона S2 имеет IV район по ветру, II район по гололедно-ветровым нагрузкам, IV район по толщине стенки гололеда и т.д.

Также учитывается время года, когда произошла авария. В модели корректируются коэффициенты в зависимости от времени года и тех нагрузок, которые испытывает линия (табл. 3).

Параметр потока отказов определяют индивидуально для каждого компонента с учетом парциальных весовых коэффициентов отключений [6, 7, 8].

ω = k1_1·…·kn_1·ω1 + k1_2·…× ×kn_2·ω2 + … + k1_n·…·kn_n·ωn, (6)

где ω1, ω2, ωn – парциальные коэффициенты отключений компонентов, [1/год];

k1_i, k2_i, kn_i – веса i-тых парциальных коэффициентов отключений;

ω – общий параметр потока отказов моделируемого компонента, [1/год].

Парциальные коэффициенты вычисляются в зависимости от длины участка линии электропередачи, от параметров потока отказа на этом участке и от срока эксплуатации линии.

Таким образом, оценка надежности является довольно сложной задачей, так как необходимо учитывать множество факторов. Расчеты показателей надежности должны выполняться на основе статистических данных. Для более точного расчета при малом числе исходных данных целесообразно дифференцирование внешних факторов, влияющих на надежность. В настоящее время сбор данных об авариях ведется по РД 34.20.801-2000 «Инструкция по расследованию и учету технологических нарушений в работе энергосистем, электростанций, котельных, электрических и тепловых сетей». Основными видами документации при сборе первичной информации об отказах элементов системы являются журналы, формуляры, карточки. Структура представления данных в табличной форме рассчитана на ручную обработку. Эта форма не позволяет выполнить анализ текущего уровня надежности и прогноз последующего состояния системы. Кроме того, эта документация практически закрыта, довольно часто скрываются сведения об аварийных режимах, что отрицательно влияет на объективность этой информации. Поэтому для объективного отражения текущего технического состояния системы, вычисления показателей надежности и необходимо внедрение автоматизированной системы сбора и обработки информации.

Практическая ценность

Предложенная методика позволяет получить наиболее достоверные показатели надежности электрической сети и выбрать наиболее оптимальные решения при определении очередности проведения реконструкции, модернизации электрических сетей и ремонтных работ.

Выводы

На основе анализа существующих проблем оценки надежности выявлено, что при разработке методик необходима дифференциация факторов, влияющих на показатели надежности (техническое состояние линии, климатическое и географическое расположение, время года).

Для реализации методики расчета показателей надежности и прогнозирования технического состояния системы необходимо внедрение автоматизированной системы сбора и обработки информации, использующей современные достижения информационно-измерительной системы контроля аварийных режимов.

Одной из основных задач проектирования информационно-измерительных систем контроля воздушных линий (ВЛ) является обоснование выбора мест и пространственной частоты установки датчиков аварийных режимов. Разработанная методика позволяет обоснованно определять места установки датчиков аварийных режимов и сокращать время на поиск и ликвидации аварии.


Библиографическая ссылка

Доронина О.И., Шевченко Н.Ю.,, Бахтиаров К.Н. ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ ВОЗДУШНЫХ ЛИНИЙ ЭЛЕКТРОПЕРЕДАЧИ С УЧЕТОМ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2015. – № 9-2. – С. 226-230;
URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=7296 (дата обращения: 14.12.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074