probenerИзвестия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИPower engineering: research, equipment, technology1998-99032658-5456Kazan State Power Engineering University10.30724/1998-9903-2022-24-2-24-35probener-2209Research ArticleЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫELECTROTECHNICAL COMPLEXES AND SYSTEMSИнтеллектуальная система оценки технического состояния трансформаторной подстанции 35/6(10) кВThe intelligent system for assessing the technical condition a transformer substation of 35/6(10) KvИвшинИ. В.IvshinI. V.

Ившин Игорь Владимирович – доктор технических наук, профессор, проректор по науке и коммерциализации, заведующий кафедрой «Электроснабжение промышленных предприятий».

Igor V. Ivshin

ГаляутдиноваА. Р.GalyautdinovaA. R.

Галяутдинова Алсу Ренатовна – ассистент кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий».

Alsu R. Galyautdinova

Alsu296@ya.ruВладимировО. В.VladimirovO. V.

Владимиров Олег Вячеславович – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий».

Oleg V. Vladimirov

НизамиевМ. Ф.NizamievM. F.

Низамиев Марат Фирденатович – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий».

Marat F. Nizamiev

КарповЕ. Н.KarpovE. N.

Карпов Евгений Николаевич – кандидат технических наук, заместитель начальника кафедры «Тактико-специальная и огневая подготовка».

Evgeny N. Karpov

МельникЭ. П.MelnikE. P.

Мельник Эдуард Петрович – старший преподаватель кафедры «Тактико-специальная и огневая подготовка».

Казанский государственный энергетический университетРоссияKazan State Power Engineering UniversityRussian FederationКазанский юридический университет МВД РоссииРоссияKazan Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of RussiaRussian Federation2022130620222422435Copyright © Ившин И.В., Галяутдинова А.Р., Владимиров О.В., Низамиев М.Ф., Карпов Е.Н., Мельник Э.П., 20222022Ившин И.В., Галяутдинова А.Р., Владимиров О.В., Низамиев М.Ф., Карпов Е.Н., Мельник Э.П.Ivshin I.V., Galyautdinova A.R., Vladimirov O.V., Nizamiev M.F., Karpov E.N., Melnik E.P.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.energyret.ru/jour/article/view/2209ЦЕЛЬ

ЦЕЛЬ. Целью данной работы является создание интеллектуальной системы оценки технического состояния трансформаторной подстанции 35/6(10) кВ, которая в режиме реального времени будет мониторить состояние параметров и оценивать техническое состояния оборудования трансформаторной подстанции.

МЕТОДЫ

МЕТОДЫ. Методика онлайн оценки технического состояния трансформаторной подстанции основывается на определении интегрального показателя технического состояния оборудования, а также используется метод парных сравнений. При принятии решений в системном анализе применяется метод декомпозиции.

РЕЗУЛЬТАТЫ

РЕЗУЛЬТАТЫ. Рассмотрена структура интеллектуальной системы. Создана программная часть данной системы, которая в режиме реального времени рассчитывает коэффициенты экспресс-анализа оборудований трансформаторной подстанции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Разработанная интеллектуальная система позволяет провести дистанционное наблюдение, снизить вероятность появления аварийных ситуаций, осуществить контроль состояния действующего оборудования, спрогнозировать изменения технического состояния и перейти к организации технического обслуживания и ремонта основного энергетического оборудования по фактическому состоянию.

THE PURPOSE

THE PURPOSE. The purpose of this work is to create an intelligent system for assessing the technical condition of a 35/6 (10) kV transformer substation, which will monitor the state of parameters in real time and evaluate the technical condition of the transformer substation equipment.

METHODS

METHODS. The method of online assessment of the technical condition of a transformer substation is based on the determination of an integral indicator of the technical condition of the equipment, and the method of paired comparisons is also used. When making decisions in system analysis, the decomposition method is used.

RESULTS

RESULTS. The structure of the intellectual system is considered. The software part of this system has been created, which calculates the coefficients of express analysis of transformer substation equipment in real time.

CONCLUSION

CONCLUSION. The developed intelligent system allows for remote monitoring, reducing the likelihood of emergencies, monitoring the condition of existing equipment, predicting changes in the technical condition and proceeding to the organization of maintenance and repair of the main power equipment according to the actual condition.

интеллектуальная система оценкитрансформаторная подстанциятехническое состояниеконтрольдиагностикасистема мониторингаметодика оценкидиагностируемые параметрыэкспресс-анализintellectual evaluation systemtransformer substationtechnical conditioncontroldiagnosticsmonitoring systemevaluation techniquediagnosed parametersexpress analysisReferencesRozhentcova N.V., Galyautdinova A.R., Khayaliev R.A. et al. Automated Diagnostic System for Power Transformers using a QR Code // International Journal of Technology. 2020. Т.11(8). С. 1519-1527.Rozhentcova NV, Galyautdinova AR, Khayaliev RA. et al. Automated Diagnostic System for Power Transformers using a QR Code. International Journal of Technology.2020;11(8):1519-1527.Приказ Министерства энергетики РФ от 26 июля 2017г. №676 «Об утверждении методики оценки технического состояния основного технологического оборудования и линий электропередачи электрических станций и электрических сетей».Order of the Ministry of Energy of the Russian Federation 26.07.2017 № 676 On approval of the methodology for assessing the technical condition of the main technological equipment and power lines of power plants and electrical networks.Byerly J.M., Schneider C., Schloss R et al. Real-time circuit breaker health diagnostics // 70th Annual Conference for Protective Relay Engineers (CPRE), 2017. pp.1-6.Byerly JM, Schneider C, Schloss R et al. Real-time circuit breaker health diagnostics. 70th Annual Conference for Protective Relay Engineers (CPRE), 2017:1-6.Khalyasmaa A., Matrenin P., Eroshenko S. Averaged Errors as a Risk Factor for Intelligent Forecasting Systems Operation in the Power Industry // Proceedings of the 2021 UralSiberian Smart Energy Conference, USSEC 2021. 2021. pp.192-196.Khalyasmaa A, Matrenin P, Eroshenko S. Averaged Errors as a Risk Factor for Intelligent Forecasting Systems Operation in the Power Industry. Proceedings of the 2021 UralSiberian Smart Energy Conference, USSEC 2021. 2021:192-196.Ившин И.В., Галяутдинова А.Р., Владимиров О.В., Низамиев М.Ф., Усманов И.К. Методика онлайн оценки технического состояния трансформаторной подстанции 35/6(10) кВ по коэффициенту экспресс-анализа // Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2021. Т. 23. № 4. С. 14-26.Ivshin IV, Galyautdinova AR, Vladimirov OV, Nizamiev MF, et al. Methodology for online assessment of the technical condition of a 35/6(10) kV transformer substation by the express analysis coefficient. ENERGY PROBLEMS.2021;23(4):14-26(2021).www.edu.tltsu.ru Метод анализа иерархий (метод Т.Л. Саати).www.edu.tltsu. ru Method of analysis of hierarchies (method of T.L. Saati).Денисова А.Р., Спасов Д.П., Галяутдинова А.Р. и др. Исследование работоспособности и качества функционирования трансформаторного оборудования электротехнических систем // Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ 2020. Т. 22. №3. С. 23-35.Denisova AR, Spasov DP, Galyautdinova AR. et al. Research of working capacity and quality of functioning of transformer equipment of electrical systems. ENERGY PROBLEMS. 2020;22(3):23-35.Khruslov L., Rostovikov M., Shishov V. Web-based power quality monitoring system of smart transformer substation RTP-34 MPEI for engineering education // Proceeding of the International Scientific and Practical Conference – INFORNO-2016. 2016.pp 639-642.Khruslov L, Rostovikov M, Shishov V. Web-based power quality monitoring system of smart transformer substation RTP-34 MPEI for engineering education. Proceeding of the International Scientific and Practical Conference-INFORNO-2016. 2016: 639-642.Галяутдинова А.Р., Владимиров О.В., Низамиев М.Ф. и др. Разработка системы мониторинга технического состояния основного оборудования трансформаторной подстанции 35/6(10) кВ // Материалы Международной молодежной научной конференции Тинчуринские чтения - 2021 «Энергетика и цифровая трансформация», Казань, 28-30 апреля 2021. Т.1. С. 97-101.Galyautdinova AR, Vladimirov OV, Nizamiev MF. Development of a system for monitoring the technical condition of the main equipment of a 35/6 (10) kV transformer substation. Materials of the International Youth Scientific Conference Tinchurin Readings-2021 Energy and Digital Transformation. 2021;1:97-101.Nikulin S.A., Karnavsky E.L. Optimization of modes of installations of electrochemical protection // Control systems and information technologies. 2014. No. 3 (57).pp. 64-68.Nikulin SA, Karnavsky EL. Optimization of modes of installations of electrochemical protection. Control systems and information technologies. 2014;3 (57):64-68.Li Z., Yang J., Zhang Z. et al. Real Time Evaluation Algorithm for Measurement Performance of Substation Voltage Transformer Based on Artificial Neural Network // 2nd IEEE Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2), 2018. pp. 1-4.Gao Q., Zhong C., Wang Y., Wang P., Yu Z., Zhang J. Defect analysis of the same batch of substation equipment based on big data analysis algorithm // 3rd International Conference on Green Energy and Sustainable Development. 2021. 651. pp.1-8.Li Z, Yang J, Zhang Z, et al. Real Time Evaluation Algorithm for Measurement Performance of Substation Voltage Transformer Based on Artificial Neural Network. 2nd IEEE Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2), 2018:1-4.Gao Q., Zhong C., Wang Y., Wang P., Yu Z., Zhang J. Defect analysis of the same batch of substation equipment based on big data analysis algorithm // 3rd International Conference on Green Energy and Sustainable Development. 2021. V. 651. pp.1-8.Gao Q, Zhong C, Wang Y, Wang P, Yu Z., Zhang J. Defect analysis of the same batch of substation equipment based on big data analysis algorithm. 2021. 651:1-8.Eroshenko, S.A., Khalyasmaa, A.I., Snegirev, D.A., Dubailova, V.V., Romanov, A.M., Butusov, D.N. The impact of data filtration on the accuracy of multiple time-domain forecasting for photovoltaic power plants generation // Applied Sciences (Switzerland), 10(22), art. no. 8265, 2020. pp.1-22.Eroshenko SA, Khalyasmaa 3rd International Conference on Green Energy and Sustainable Development. AI, Snegirev DA, Dubailova VV. The impact of data filtration on the accuracy of multiple time-domain forecasting for photovoltaic power plants generation. Applied Sciences (Switzerland). 2020: 1-22:10(22), art. no. 8265.Farhadi M., Mollayi N. Application of the least square support vector machine for point-to-point forecasting of the PV power // International Journal of Electrical and Computer Engineering. August 2019.V.9(4). pp. 2205-2211.Farhadi M, Mollayi N. Application of the least square support vector machine for pointto-point forecasting of the PV power. International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2019:9(4): 2205 – 2211.Alimi, O.A., Ouahada, K., Abu-Mahfouz, A.M. A Review of Machine Learning Approaches to Power System Security and Stability // IEEE Access, 8, art. no. 9121208. 2020. pp. 113512-113531.Alimi OA, Ouahada K, Abu-Mahfouz AM. A Review of Machine Learning Approaches to Power System Security and Stability. IEEE Access, 8, art. no. 9121208, 2020: 113512-113531.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.