Определение корреляционной взаимосвязи количества ремонтных заявок и числа технологических нарушений в электроэнергетической системе

Размещено на http://www.allbest.ru/

Определение корреляционной взаимосвязи количества ремонтных заявок и числа технологических нарушений в электроэнергетической системе

С.А. Гусев, В.А. Протазанов

Электроэнергетическая система (ЭЭС) содержит большое количество технологического оборудования, значительно различающегося нормативным сроком службы, остаточным ресурсом и, в общем, уровнем надежности. Проблема старения основного оборудования ЭЭС является одной из наиболее острых проблем как российской, так и многих мировых энергосистем. С увеличением срока эксплуатации значительно увеличиваются затраты на поддержание оборудования в работоспособном состоянии, т.к., согласно теории надежности, частота отказов начинает возрастать экспоненциально. Вероятность отказа становится еще больше, если ремонтное обслуживание производится не вовремя или не в полном объеме. Здесь возникает вторая серьезнейшая проблема ЭЭС - недостаточность финансовых ресурсов. Поэтому для обеспечения надежности беспрерывного процесса производства, передачи, распределения и потребления электрической энергии крайне важно правильно планировать ремонты электросетевого оборудования. В связи с увеличением числа ежегодных технологических нарушений, встает вопрос определения и анализа корреляционной взаимосвязи количества ремонтных заявок и числа технологических нарушений в электроэнергетической сети. Для определения зависимости между количеством ремонтных заявок и числом технологических нарушений в данной работе используются методы математической статистики и корреляционный анализ, а также ретроспективная выборка ремонтных заявок и технологических нарушений в операционной зоне Свердловского РДУ за 2014-2016 года. В результате определена корреляционная взаимосвязь между числом ремонтных заявок и числом технологических нарушений в электроэнергетической системе. Сформированы функции тренда, характеризующие анализируемые параметры, оценена адекватность количества ремонтных заявок числу технологических нарушений.

Ключевые слова -- корреляционная взаимосвязь; технологические нарушения, планирование ремонтов.

Electrical power system (EPS) has a large number of technological equipment which differs significantly in specified and remaining lifetime and, generally, in overall reliability level. The problem of aging of the main EPS equipment is one of the key problems of both Russian and many world power systems. With increasing equipment lifetime, the maintenance costs grow significantly, because the failure rate begins to increase exponentially in accordance with the reliability theory. The outage probability becomes even higher if maintenance is not performed on time or in full. Here we face another key problem - insufficient financial resources. As a result, repair planning is an essential issue for ensuring continuous process of electrical energy generation, transmission, distribution and consumption. Due to increasing number of outages, it is interesting to find and to analyze correlational relationship between outages and repair claims. The paper features statistical theory, correlation analysis and historical data concerning the number of power system failures and repair claims in 2014-2016 years in the operational zone of Sverdlovsk Regional Dispatch Center (RDC). The paper shows correlational relationship between electrical power system failures and repair claims. Moreover, it presents trend functions for the analyzed parameters.

Keywords -- correlational relationship, power system failure, repair planning.

Начиная с 90-ых годов XX века в единой энергетической системе России начали формироваться проблемы, делающие более трудным обеспечение требуемой надежности, и это связано с несколькими факторами [1]:

Низкие темпы замены оборудования с подошедшим к концу сроком эксплуатации, нарастающее старение оборудования ЭЭС.

Дефицит инвестиций на ввод нового оборудования, модернизацию и продление срока службы действующего оборудования.

Неудовлетворительное состояние системы поддержания надежности действующего оборудования, в т.ч. вследствие недостаточной развитости системы стандартов и технических регламентов.

Ошибки в кадровой политике отрасли, связанные с вступлением России в Болонский процесс и отказ от системы инженерной подготовки.

Частичная утрата ответственности за обеспечение надежности.

Проблемы информационного обеспечения, невысокое качество телеметрической информации.

Проблема старения основного оборудования ЭЭС является одной из наиболее серьезных как для российской [1-3], так и для многих мировых энергосистем [4-7].

В соответствии с [3] более 5% турбин отработало срок превышающий 50 лет, около 20% турбин имеют наработку от 40 до 50 лет, примерно 30% генерирующих агрегатов отработало более 30 лет. Доля современных агрегатов, введенных менее 10 лет назад составляет около 5%.

Для сетевого оборудования картина выглядит похожим образом - более 69% оборудования в сетях Холдинга МРСК отработало свой нормативный ресурс, либо находится в заключительной фазе жизненного цикла. При этом 52% уже отработало один нормативный срок, а 7,4% отслужило два и более сроков службы [8].

Ситуация с особо ответственным оборудованием единой национальной энергетической системы, т.е. в сетях ФСК, не выглядит лучше - более половины оборудования устарело физически и морально. Доля подстанционного оборудования, отработавшего более 25 лет, составляет 47%, для линий электропередачи (ЛЭП) эта цифра и вовсе составляет 67%. При этом 17% оборудования подстанций и 26% ЛЭП находятся в аварийном состоянии, отработав более 35 и 40 лет соответственно [1].

Необходимо отметить, что такое положение дел характерно не только для России, но и для многих западных стран. На текущий момент, более 50% трансформаторных мощностей в США отработали более 30 лет (т.е. один нормативный срок), из них 30% находятся в аварийном состоянии и отработали уже два нормативных срока (более 50 лет) [5]. Средний возраст оборудования в Европе в распределительных сетях - около 40 лет [9]. Проблема заключается в том, что пик ввода новых мощностей и оборудования пришелся на 60-80 годы прошлого столетия, как реакция на послевоенный рост промышленности [10].

Следует отметить, что с увеличением срока эксплуатации значительно увеличиваются затраты на поддержание оборудования в работоспособном состоянии, т.к. согласно теории надежности, частота отказов начинает возрастать экспоненциально [11]. При этом, вероятность отказа становится еще больше, если ремонтное обслуживание производится не вовремя или не в полном объеме. В таких условиях вопрос о эффективном планировании ремонтной кампании встает как нельзя остро: ответственность за принимаемые решения очень высока, т.к. речь идет о дорогом оборудовании, которое участвует в процессе генерации, передачи и распределения энергии миллионам потребителей.

Целью данной работы является экспериментально оценить последствия тенденций, описанных в [1-8], а именно - определить имеется ли рост аварийности и числа отказов, оценить динамику количества ремонтных заявок, служащих индикатором активности ремонтной кампании, а также проверить наличие и силу связи объема ремонтов с количеством отказов в ЭЭС. Для этого были получены, обработаны и проанализированы статистические данные по ремонтным заявкам и отказам в операционной зоне Свердловского РДУ за 2014-2016 года.

Анализ статистических данных по ремонтным заявкам

Все ремонтные заявки, поступающие в ОАО «СО ЕЭС» на согласование, подразделяются на 4 вида:

плановые - заявки на плановые работы по изменению эксплуатационного состояния или технологического режима работы объекта диспетчеризации, выполняемые в соответствии с утвержденными графиками ремонта и технического обслуживания объектов диспетчеризации;

неплановые - заявки на неплановые работы по изменению эксплуатационного состояния или технологического режима работы объекта диспетчеризации, которые невозможно было предвидеть заранее (отсутствующие в утвержденных годовом и месячном графиках ремонта и технического обслуживания) и необходимость которых возникла в процессе эксплуатации объектов диспетчеризации;

неотложные - заявки на неплановые работы по изменению эксплуатационного состояния или технологического режима работы объекта диспетчеризации, выполняемые для повышения (восстановления, стабилизации) эксплуатационных характеристик, требующие срочного отключения для предотвращения непрогнозируемого снижения эксплуатационных характеристик, способных привести к повреждению и последующему аварийному отключению объектов диспетчеризации или заявки на не связанное с отключением объекта диспетчеризации срочное изменение технологического режима работы, возникшее в процессе эксплуатации;

аварийные - заявки на неплановые работы по изменению эксплуатационного состояния или технологического режима работы объекта диспетчеризации, выполняемые на объектах диспетчеризации, отключившихся действием устройств РЗА, технологических защит или отключенные оперативным персоналом в соответствии с требованиями производственных инструкций, а также на устройствах РЗА, выведенных из работы автоматически или вручную оперативным персоналом из-за неисправности для предотвращения ложной работы.

На рис. 1 представлено среднегодовое количество заявок в период с начала 2011 года по конец 2016. Условно, ремонтные заявки можно объединить в две группы: «хорошие» - плановые и неплановые, определяющие количество предупредительных ремонтов и «плохие» - аварийные и неотложные, определяющие аварийность в ЭЭС. Исходя из рис. 1, может возникнуть ощущение, что количество «хороших» заявок возрастает, а количество «плохих» остается практически неизменным, что могло бы говорить о высокой ремонтной активности.

Однако, в действительности здесь имеются 2 фактора, вносящих искажение в общую картину. Резкий рост количества заявок в 2012 году вызван тем, что на согласование РДУ начали отправлять заявки на средства диспетчерского и технологического управления (СДТУ), которые включают каналы диспетчерской телефонной связи и каналы телемеханики, изменение состояния которых влияет на работоспособность диспетчерской связи и передачу телеинформации в комплекс АСДУ, централизованных и децентрализованных комплексов противоаварийной и режимной автоматики (ЦПА, ЦСПА, АРЧМ, АРМ). Заметный скачок количества заявок в 2014 году связан с передачей в ведение Свердловского РДУ оборудования Курганского РДУ, вследствие его расформирования. Поэтому, для дальнейшего анализа, с целью исключения этих искажающих факторов, было принято решение рассматривать только выборку с 2014 по 2016 года.

Стоит отметить позитивную динамику в сопоставимых 2012 и 2013 годах - количество аварийных заявок осталось практически неизменным, при этом количество неотложных сократилось более чем на 30%, за счет роста неплановых заявок, что может говорить об улучшении качества превентивных ремонтных работ.

Количество ремонтных заявок в период с 2011 по 2016 года

ремонтная заявка электроэнергетический оборудование

Динамика 2014-2016 годов противоречива: с одной стороны, позитивным моментом является явный тренд на увеличение количества плановых ремонтов, что может говорить об увеличении финансирования ремонтной кампании, улучшении ее планирования и наличии возможности со стороны сети и генерации обеспечить вывод в ремонт большего количества оборудования (т.к. вывод в ремонт зависит от режимных условий); с другой стороны, количество аварийных и неотложных заявок устойчиво возрастает, а число неотложных заявок сокращается, что сигнализирует о недостаточной эффективности применяемых превентивных ремонтных воздействий.

Следующим этапом исследований стала оценка того насколько сильно проведение плановых и неплановых предупредительных ремонтов влияет на количество отказов оборудования ЭЭС. Число ремонтных заявок рассматривалось как дискретная случайная величина, характеризуемая математическим ожиданием (МО) и дисперсией [12].

Математическое ожидание дискретной случайной величины определяется следующим образом:

(1)

где - реализация случайной величины ; - вероятность этой реализации.

Дисперсия дискретной случайной величины определяется по формуле:

(2)

где - стандартное (среднеквадратическое) отклонение случайной величины.

Степень взаимосвязанности случайных величин и в данной работе определяется посредством коэффициентов корреляции:

(3)

где - ковариация случайных величин.

На рис. 2 представлено распределение количества ремонтных заявок по месяцам в 2014-2016 годах. Из рисунка можно заметить, что данные случайные величины имеют достаточно сильную корреляцию.

Распределение ремонтных заявок по месяцам

Математическое ожидание среднемесячного количества заявок в 2014 году составило 2443 штук, в 2015 году 2416 штук, а в 2016 году 2380 штук. Таким образом, явно прослеживается устойчивый тренд на снижение объемов предупредительных ремонтов.

Определение корреляционной взаимосвязи между количеством отказов и ремонтных заявок

Распределение отказов по месяцам представлено на рис. 3.

Распределение отказов по месяцам

Из рисунка 3 видно, что статистическая выборка качественно соответствует теоретическим представлениям о распределении отказов в течение года и пик отказов приходится на грозовой сезон с мая по сентябрь. Математическое ожидание количества отказов в 2014 году составило 120 штук, в 2015 году - 140, в 2016 году - 148. Соответственно, можно говорить о наличии тренда на рост аварийности в ЭЭС. Для отказов также интересно обратить внимание на дисперсию: в 2014 году она составила 924, в 2015 году получено значение 2018, в 2016 году - 1997. Таким образом, явно прослеживается тренд на рост дисперсии количества отказов в 2014-2016, что говорит о возросшей стохастичности в поведении ЭЭС, которая может косвенно свидетельствовать об увеличении возраста ЭЭС и объясняться характерными особенностями оборудования, находящегося в заключительной фазе своего жизненного цикла.

На рис. 4 представлены графики изменения математического ожидания количества ремонтных заявок и количества отказов в 2014-2016 годах, а также тренды, характеризующие дальнейшее изменение анализируемых параметров.

По результатам расчетов, коэффициент корреляции количества предупредительных ремонтов и количества отказов в ЭЭС составил -0,95, что подтверждает сильную обратную корреляцию данных параметров.

Заключение

В результате выполненной работы было получено статистически обоснованное подтверждение негативных тенденций, отмечаемых в [1-8]. С каждым годом число плановых и неплановых ремонтных заявок снижается, число аварийных отказов оборудования, наоборот, возрастает. Линии тренда указывают на возможность скорого развития данных тенденций. Корреляция между данными параметрами для рассмотренных данных составляет -0,95 и является очень сильной.

Зависимость МО количества ремонтных заявок и отказов оборудования и их тренды до 2018 года

Данный результат, с одной стороны, в очередной раз сигнализирует о проблеме опережающего старения оборудования ЭЭС и необходимости поиска дополнительных источников финансирования ремонтной кампании. С другой стороны, в полученном результате имеется и позитивная составляющая - те предупредительные ремонты, которые уже выполняются, имеют относительно высокую эффективность, т.к. сильно влияют на количество отказов в ЭЭС. В дальнейшем, ретроспективные значения коэффициентов корреляции можно использовать для оценки ремонтной кампании: в случае, если значение коэффициента увеличивается год к году, амортизационные фонды используются эффективно.

Список литературы

1. Дьяков А.Ф., Стенников В.А., Сендеров С.М. Надежность систем энергетики: проблемы, модели и методы их решения / ed. Воропай Н.И. Новосибирск: Наука, 2014. 284 p.

2. Воропай Н.И. et al. Концепция обеспечения надежности в электроэнергетике. Москва: ООО ИД “Энергия,” 2013. 212 p.

3. Чельцов М.Б., Пяткова Н.И. Старение электрогенерирующего оборудования - угроза энергобезопасности России // Академия Энергетики. 2010. № 6. P. 28-33.

4. Karki R., Billinton R., Verma A.K. Reliability Modeling and Analysis of Smart Power Systems. New Delhi: Springer, 2014. 212 p.

5. Brown R.E. Electric Power Distribution Reliability, Second Edition. Second. Boca Raton, FL: CRC Press, 2009. 463 p.

6. Иepin M. Assessment of Power System Reliability: Methods and Applications. Springer, 2011. 322 p.

7. Schuerger R., Arno R., Dowling N. Why Existing Utility Metrics Do Not Work for Industrial Reliability Analysis // IEEE Trans. Ind. Appl. 2016. Vol. 52, № 4. P. 2801-2806.

8. Пищур А. Оборудование в эксплуатации. Ремонт, ретрофит или полная замена? // Новости ЭлектроТехники. 2010. № 4.

9. Guide on economics of transformer management // CIGRE Tech. Broch. 2004. № 248.

10. Демидова Ю. Реализация заявленных в Генеральной схеме проектов -- трудновыполнимая задача // Электротехнический рынок. 2010. Vol. 36, № 6. P. 30-32.

11. Обоскалов В.П. Структурная надежность электроэнергетических систем: учеб. пособие. Екатеринбург: УрФУ, 2012. 196 p.

Размещено на Allbest.ru