probenerИзвестия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИPower engineering: research, equipment, technology1998-99032658-5456Kazan State Power Engineering University10.30724/1998-9903-2025-27-3-123-134probener-3443Research ArticleЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКАELECTRICITYРаспределенная система предиктивного управления состоянием оборудования электрических сетей по наработке на дефектDistributed predictive control system for the condition of power grid equipment based on the operating time for a defecthttps://orcid.org/0000-0002-0880-3989ЛевинВ. М.LevinV. M.

Левин Владимир Михайлович – д-р техн. наук, доцент, профессор кафедры Автоматизированных электроэнергетических систем

г. Новосибирск 

Vladimir M. Levin 

Novosibirsk 

levin@power.nstu.ruБояроваД. А.BoyarovaD. A.

Боярова Диана Андреевна – аспирант

г. Новосибирск 

Diana A. Boyarova 

Novosibirsk 

Новосибирский государственный технический университетРоссияNovosibirsk State Technical UniversityRussian Federation202522072025273123134Copyright © Левин В.М., Боярова Д.А., 20252025Левин В.М., Боярова Д.А.Levin V.M., Boyarova D.A.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/3443Актуальность

Актуальность. В условиях цифровой трансформации электроэнергетики возрастает актуальность разработки распределённых систем управления состоянием оборудования электрических сетей, основанных на прогнозировании наработки на дефект с определением адаптивной периодичности профилактического воздействия.

Цель

Цель. Обосновать целесообразность создания и применения подобной системы управления ремонтами электроустановок на основе статистики тепловизионного контроля (ТВК) как альтернативы локальным системам on-line мониторинга на базе различных температурных датчиков. Разработать предиктивную математическую модель для определения времени наработки на развитый дефект в оборудовании. Сформировать методику расчета адаптивной периодичности вывода оборудования в ремонт по техническому состоянию.

Методы

Методы. В исследовании применялись методы статистической обработки данных и проверки статистических гипотез, формирования однородных Марковских моделей с непрерывным временем, численного моделирования в программной среде MathCAD.

Результаты

Результаты. В статье раскрыта актуальность темы, изложены методические аспекты распределенной предиктивной системы управления ремонтами оборудования электрических сетей, показаны её преимущества перед локальными системами контроля на базе современных температурных датчиков, предложены модели прогнозирования наработки на развитый дефект в оборудовании и периодичности его профилактических ремонтов по фактическому техническому состоянию. Приведен расчёт периодичности профилактического обслуживания трансформаторов КТП-6/0,4 кВ одного из электрохозяйств на основе прогноза наработки на развитый дефект, иллюстрирующий возможности заявленной методики.

Заключение

Заключение. Предложенная система распределенного предиктивного управления техническим состоянием оборудования электрических сетей по наработке на дефект в отличие от локальных систем температурного контроля на основе современных датчиков имеет бόльшую функциональность при существенной экономии затрат. Её применение гарантированно обеспечивает эффективность управления профилактикой оборудования за счет высокой достоверности прогноза наработки на дефект и определения адаптивной периодичности профилактического воздействия.

Relevance

Relevance. In the context of the digital transformation of the electric power industry, the urgency of developing distributed control systems for the condition of electrical network equipment based on forecasting the operating time for a defect with the determination of the adaptive frequency of preventive action is increasing.

The purpose

The purpose. To justify the expediency of creating and applying a similar electrical installation repair management system based on thermal imaging control (TIC) statistics as an alternative to local on-line monitoring systems based on various temperature sensors. To develop a predictive mathematical model to determine the operating time for a developed defect in the equipment. To form a methodology for calculating the adaptive frequency of equipment withdrawal for repair according to technical condition.

Methods

Methods. The research uses methods of statistical data processing and statistical hypothesis testing, the formation of homogeneous Markov models with continuous time and numerical modeling in the MathCAD software environment.

Results

Results. The article reveals the relevance of the topic, outlines the methodological aspects of a distributed predictive control system for repairs of electrical network equipment, shows its advantages over local control systems based on modern temperature sensors, suggests models for predicting operating time for a developed defect in equipment and the frequency of its preventive repairs according to the actual technical condition. The calculation of the frequency of preventive maintenance of CTS-6/0.4 kV transformers of one of the electric utilities is given based on the forecast of operating time for a developed defect, illustrating the possibilities of the claimed technique.

Conclusion

Conclusion. The proposed system of distributed predictive control of the technical condition of electrical network equipment based on operating time for a defect, unlike local temperature control systems based on modern sensors, has great functionality with significant cost savings. Its use is guaranteed to ensure the effectiveness of equipment prevention management due to the high reliability of the forecast of operating time for a defect and the determination of the adaptive frequency of preventive action.

управление ремонтамиэлектрооборудованиенаработка на дефектпредиктивная модельпериодичность профилактикраспределенная система управленияrepair managementelectrical equipmentoperating time for a defectpredictive modelperiodicity of preventive measuresdistributed control systemСтатья выполнена по результатам НИР в рамках договора «Разработка стандарта и методических документов для оптимизации системы технического обслуживания и ремонта энергетического оборудования ДО ПАО «Газпром нефть» по техническому состоянию и наработке».The article is based on the results of research within the framework of the agreement "Development of standard and methodological documents for optimizing the system of maintenance and repair of power equipment to PJSC Gazprom Neft in terms of technical condition and operating time"ReferencesErmakova D. A., Fateev V. A. Information System for Predicting the Technical Condition of Electrical Equipment Devices, BIO Web of Conferences 63, 02007 (2023) ASE-2023. https://doi.org/10.1051/bioconf/20236302007.Ermakova D. A., Fateev V. A. Information System for Predicting the Technical Condition of Electrical Equipment Devices, BIO Web of Conferences 63, 02007 (2023) ASE-2023. https://doi.org/10.1051/bioconf/20236302007. (In Russ).Timothy L. J., Shantala A. R., Kevin E. W., Condition Prediction for Manufacturing Electrical Equipment, IFAC Proceedings Volumes, Vol. 37, Issue 4, 2004, pp. 373-382, https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)36145-1.Timothy L. J., Shantala A. R., Kevin E. W., Condition Prediction for Manufacturing Electrical Equipment, IFAC Proceedings Volumes, Vol. 37, Issue 4, 2004, pp. 373-382, https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)36145-1.Shcherbatov I., Lisin E., Rogalev A., Tsurikov G., Dvoˇrák M. and Strielkowski W. Power Equipment Defects Prediction Based on the Joint Solution of Classification and Regression Problems Using Machine Learning Methods, Electronics 2021, 10, 3145. https://doi.org/10.3390/electronics10243145.Shcherbatov I., Lisin E., Rogalev A., Tsurikov G., Dvoˇrák M. and Strielkowski W. Power Equipment Defects Prediction Based on the Joint Solution of Classification and Regression Problems Using Machine Learning Methods, Electronics 2021, 10, 3145. https://doi.org/10.3390/electronics10243145.Левин В.М., Гужов Н.П., Боярова Д.А. Риск-ориентированный подход к выбору стратегии управления производственными активами энергетической компании // Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2023, Т.25. № 6. С. 29-42. doi:10.30724/1998-9903-2023-25-6-29-42.Levin V.M., Guzhov N.P., Boyarova D.A. Risk-based approach to choosing the production asset management strategy for energy company. // Power engineering: research, equipment, technology. 2023; 25 (6). S. 29-42. doi:10.30724/1998-9903-2023-25-6-29-42. (In Russ.).Шпиганович А.Н., Шпиганович А.А., Петров А.Р., Грачева Е.И. Тепловизионный контроль электрооборудования промышленных предприятий // Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2024, № 26(2). С. 68-77. https://doi.org/10.30724/1998-9903-2024-26-2-68-77.Shpiganovich A.N., Shpiganovich A.A., Petrov A.R., Gracheva E.I. Thermal imaging control of electrical equipment of industrial enterprises // Power engineering: research, equipment, technology. 2024; 26(2). S. 68-77. https://doi.org/10.30724/1998-9903-2024-26-2-68-77. (In Russ.).Laib dit Leksir Y., Mansour M., Moussaoui A. Localization of thermal anomalies in electrical equipment using Infrared Thermography and support vector machine // Infrared Physics & Technology, Vol. 89, 2018, pp. 120-128. https://doi.org/10.1016/j.infrared.2017.12.015.Laib dit Leksir Y., Mansour M., Moussaoui A. Localization of thermal anomalies in electrical equipment using Infrared Thermography and support vector machine // Infrared Physics & Technology, Vol. 89, 2018, pp. 120-128. https://doi.org/10.1016/j.infrared.2017.12.015.Balakrishnan G.K., Yaw C.T., Koh S.P., Abedin T., Raj A.A., Tiong S.K., Chen C.P. A Review of Infrared Thermography for Condition-Based Monitoring in Electrical Energy: Applications and Recommendations // Energies 2022, 15, 6000. https://doi.org/10.3390/en15166000.Balakrishnan G.K., Yaw C.T., Koh S.P., Abedin T., Raj A.A., Tiong S.K., Chen C.P. A Review of Infrared Thermography for Condition-Based Monitoring in Electrical Energy: Applications and Recommendations // Energies 2022, 15, 6000. https://doi.org/10.3390/en15166000.Левин В.М. Управление надежностью и техническим состоянием оборудования в задачах эксплуатации электрических сетей: монография / В.М. Левин, Д.В. Танфильева. – Новосибирск: Издво НГТУ, 2023. – 240 с.Levin V.M. Upravlenie nadezhnost'yu i tekhnicheskim sostoyaniem oborudovaniya v zadachah ekspluatacii elektricheskih setej: monografiya / V.M. Levin, D.V. Tanfil'eva. – Novosibirsk: Izd-vo NGTU, 2023. – 240 s. (In Russ).Прокопов Е.С., Высогорец С.П., Лесив А.В. Инновационная технология в области обнаружения дефектов контактных соединений и контактов комплектных распределительных устройств. – Энергетика и нефтегазохимический комплекс Татарстана в начале XXI века, 2020, № 16. Доступно по: https://energoneftegazhim.ru/cat/89/1038/ (дата обращения 05.09.2024).Prokopov E.S., Vysogorec S.P., Lesiv A.V. Innovacionnaya tekhnologiya v oblasti obnaruzheniya defektov kontaktnyh soedinenij i kontaktov komplektnyh raspredelitel'nyh ustrojstv. – Energetika i neftegazohimicheskij kompleks Tatarstana v nachale XXI veka, 2020, № 16. Dostupno po: https://energoneftegazhim.ru/cat/89/1038/ (data obrashcheniya 05.09.2024). (In Russ).Высогорец С.П., Лесив А.В. Мониторинг состояния контактной системы электрооборудования в сетях 0,4-10 кВ системой «ТермоСенсор». – Информационный справочник. Вып. 2. Проектирование, монтаж, наладка и эксплуатация электрооборудования, 2018. – С. 30–45.Vysogorec S.P., Lesiv A.V. Monitoring sostoyaniya kontaktnoj sistemy elektrooborudovaniya v setyah 0,4-10 kV sistemoj «TermoSensor». – Informacionnyj spravochnik. Vyp. 2. Proektirovanie, montazh, naladka i ekspluataciya elektrooborudovaniya, 2018. S. 30–45. (In Russ).Охлопков А.В., Сигитов О.Ю., Битнев В.Д., Лапухин С.Н., Куницкий А.Г. Технические решения по обнаружению перегрева элементов распределительных устройств напряжением 0,4–10 кВ // Электричество 2022, №3. https://doi.org/10.24160/0013-5380-2022-3-58-66.Ohlopkov A.V., Sigitov O.YU., Bitnev V.D., Lapuhin S.N., Kunickij A.G. Tekhnicheskie resheniya po obnaruzheniyu peregreva elementov raspredelitel'nyh ustrojstv napryazheniem 0,4–10 kV // Elektrichestvo 2022, №3. https://doi.org/10.24160/0013-5380-2022-3-58-66. (In Russ).Ситкин М.К. , Строганов К.А. , Люлин Б.Н. , Попова. Е.М. , Шубарев В.А. Применение беспроводных систем мониторинга температуры ПАВ-Термо производства ОАО «Авангард» в электрических шкафах. Доступно по: https://mwelectronics.etu.ru/assets/files/2023/novoe/574-578.pdf (дата обращения 05.09.2024).Sitkin M.K., Stroganov K.A., Lyulin B.N., Popova. E.M., SHubarev V.A. Primenenie besprovodnyh sistem monitoringa temperatury PAV-Termo proizvodstva OAO «Avangard» v elektricheskih shkafah. Dostupno po: https://mwelectronics.etu.ru/assets/files/2023/novoe/574-578.pdf (data obrashcheniya 05.09.2024). (In Russ).Гаврилов А.В. Комплекс мониторинга температуры ПАРМА КМТ // Электроэнергия. ПЕРЕДАЧА И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ. 2023, №3(78). – С. 126-127.Gavrilov A.V. Kompleks monitoringa temperatury PARMA KMT // Elektroenergiya. PEREDACHA I RASPREDELENIE. 2023, №3(78). S. 126-127. (In Russ).Топильский Д.В. Создание системы управления ремонтами энергетического оборудования на основе риск-ориентированного подхода на базе информационной системы «Управление планово-предупредительными ремонтами энергооборудования (УППРЭ)» // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2023, № 2(140). С. 94-102.Topil'skij D.V. Sozdanie sistemy upravleniya remontami energeticheskogo oborudovaniya na osnove risk-orientirovannogo podhoda na baze informacionnoj sistemy «Upravlenie planovopredupreditel'nymi remontami energooborudovaniya (UPPRE)» // Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta. 2023, № 2(140). S. 94-102. (In Russ.).Ephraim Y. and Merhav N. Hidden Markov processes in IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 48, № 6, pp. 1518-1569, June 2002, doi: 10.1109/TIT.2002.1003838.Ephraim Y. and Merhav N. Hidden Markov processes in IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 48, № 6, pp. 1518-1569, June 2002, doi: 10.1109/TIT.2002.1003838.Bouguila N., Fan W., Amayri M. Hidden Markov Models and Applications // Springer 2022, ISBN 978-3-030-99141-8. https://doi.org/10.1007/978-3-030-99142-5.Bouguila N., Fan W., Amayri M. Hidden Markov Models and Applications // Springer 2022, ISBN 978-3-030-99141-8. https://doi.org/10.1007/978-3-030-99142-5.Смирнов Н.В., Белугин Д. А. Теория вероятностей и математическая статистика в приложении к геодезии. – М.: Недра, 1969. – 379 с.Smirnov N.V., Belugin D. A. Teoriya veroyatnostej i matematicheskaya statistika v prilozhenii k geodezii. – M.: Nedra, 1969. – 379 s. (In Russ).Левин В.М., Лукьянова Е.А., Сорокин И.В. Адаптация периодичности технического обслуживания оборудования электрических сетей по наблюдаемой частоте неисправностей. В кн. Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования: материалы X Международной научнотехнической конференции. – Вологда: ВоГУ, 2015. С. 101-105.Levin V.M., Luk'yanova E.A., Sorokin I.V. Adaptaciya periodichnosti tekhnicheskogo obsluzhivaniya oborudovaniya elektricheskih setej po nablyudaemoj chastote neispravnostej. V kn. Avtomatizaciya i energosberezhenie mashinostroitel'nogo i metallurgicheskogo proizvodstv, tekhnologiya i nadezhnost' mashin, priborov i oborudovaniya: materialy X Mezhdunarodnoj nauchno-tekhnicheskoj konferencii. – Vologda: VoGU, 2015. S. 101-105. (In Russ)

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