Прогностическая оценка функционального состояния электрических сетей (на примере филиала ПАО «Россети Волги» – «Самарские распределительные сети»)
Автор:
Наумов, И. В.
Naumov, Igor V.
Дата:
2024-02Журнал:
Журнал Сибирского федерального университета. 2024 17(1). Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. 2024 17(1)Аннотация:
Произведен анализ транспорта электрической энергии по электрическим сетям
филиала ПАО «Россети Волги» – «Самарские распределительные сети» за период 2018–2022 гг.
Рассмотрена структура компании, дана характеристика основных элементов исследуемых
электрических сетей, произведена оценка баланса по передаче электрической энергии в сети
и из сетей компании. На основе использования статистических методов прогнозирования
получены уравнения авторегрессии и установлены превентивные значения потерь электроэнергии
на 2023 г. по электрическим сетям различных классов напряжений. На основе опубликованной
в открытой печати информации по уровню аварийности в электрических сетях компании
произведена оценка количества аварийных ситуаций, возникших за исследуемый период, а также
величины недоотпуска электрической энергии, обусловленного этими перерывами. Рассмотрено
влияние сезонной составляющей на количество аварийных ситуаций за исследуемый период.
На основе данных за 2022 г. произведены анализ основных причин повреждаемости элементов
электрических сетей и классификация отказов, рассмотрены их основные характеристики за этот
период. Дана оценка возможности применения различных методов прогнозирования для анализа
превентивных значений аварийных отключений. Установлено, что наиболее целесообразным
методом превентивной оценки аварийных отключений является использование вероятностного
метода на основе использования трёхпараметрического степенного гамма-распределения. При
выполнении исследования использованы общенаучные методы, численные методы анализа, методы
теории прогнозирования. Для визуализации полученных результатов анализа использовались
технологии графического редактора MATLAB. Полученные результаты могут представлять
интерес для руководителей электросетевых компаний, а также научных работников и инженеров,
занимающихся исследованиями в области надежности электроснабжения The analysis of the electric energy transport through the electric networks of the PJSC Rosseti
Volga – Samara Distribution Networks branch for the period 2018–2022 was carried out. The structure
of the company is considered, the characteristics of the studied electric networks main elements are
given, the balance of electric energy transmission in and out of the company’s networks is estimated.
Based on the use of statistical forecasting methods, autoregression equations are obtained and preventive
values of electricity losses for 2023 for electric networks of various voltage classes are established.
Based on the information published in the open press on the accidents in the company’s electrical
networks level, an assessment was made of the number of emergencies that occurred during the study
period, as well as the amount of under- discharge of the electric energy caused by these interruptions.
The influence of the seasonal component on the number of emergencies during the study period is
considered. Based on the data for 2022, the analysis of the main causes of damage to the elements of
electrical networks and the classification of failures were carried out, their main characteristics for this
period were considered. The possibility of using various forecasting methods to assess the preventive
values of emergency shutdowns has been evaluated. It is established that the most appropriate method
of preventive assessment of emergency shutdowns is the use of a probabilistic method based on the
use of a three-parameter power-law gamma distribution. The research uses general scientific methods,
numerical methods of analysis, methods of forecasting theory. MATLAB graphics editor technologies
were used to visualize the obtained analysis results. The results obtained may be of interest to the
heads of power grid companies, as well as researchers and engineers engaged in research in the field
of reliability of power supply