ОЦІНКА РЕЖИМНОЇ НАДІЙНОСТІ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОЇ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВИЗНАЧЕННЯ ІНДЕКСУ РИЗИКУ ПРИ ВІДМОВАХ ВУЗЛІВ НАВАНТАЖЕННЯ З ВІДПОВІДАЛЬНИМИ СПОЖИВАЧАМИ
Ключові слова:
надійність, електроенергетична система, індекс ризику, нечітка логіка, відмовиАнотація
Актуальність теми дослідження. Наразі існує стійка тенденція підвищення аварійності в електроенергетичних системах (ЕЕС) України та інших промислово розвинених країнах, внаслідок старіння і вичерпання ресурсу працездатності електрообладнання, несприятливих погіршень кліматичних умов, лібералізації електроенергетики й інших причин. Тому виникає необхідність розробки математичних моделей і створення програмного забезпечення для визначення кількісних показників ризику порушення електропостачання відповідальних споживачів внаслідок відмов електрообладнання ЕЕС.
Постановка проблеми. Зазвичай для забезпечення надійності ЕЕС її проектують таким чином, щоб відключення одного або декількох елементів при проходженні максимуму навантаження не призводило до неприпустимих відхилень режимних параметрів або зменшення навантаження споживачів (критерій N-i). Даний підхід є детерміністичним, оскільки не враховує імовірність виникнення аварійних ситуацій і не дає кількісної характеристики надійності ЕЕС. В умовах розвитку ринкових відносин в електроенергетиці України, коли загострюється проблема забезпечення надійно- сті і вона розглядається як послуга, її кількісна оцінка на основі визначення ризику є більш об’єктивною і повною.
Аналіз останніх досліджень і публікацій. Були розглянуті останні публікації, які присвячені питанню розробки моделей оцінки технічного стану, визначенню імовірності відмови електрообладнання та аналізу ризиків в складних електроенергетичних системах.
Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Незважаючи на значну кількість робіт присвячених аналізу режимної надійності ЕЕС, існує задача комплексного моделювання технічного стану електрообладнання і режимів ЕЕС для визначення індексу ризику, як інтегрального показника функціонування ЕЕС, котрий визначається величиною критичності відмови окремих підсистем, яка залежить від їх імовірності відмови, терміну відновлення та важкості збитків.
Постановка завдання. Метою роботи є створення нечіткої математичної моделі, алгоритму і програмного забезпечення для визначення індексу ризику порушення режиму ЕЕС при відмовах окремих підсистем з відповідальними споживачами.
Виклад основного матеріалу. Запропоновано при оцінці режимної надійності ЕЕС використовувати інтегральний індекс ризику функціонування, рівень якого суттєво залежить від критичності відмов окремих підсистем ЕЕС і, зокрема, вузлів зі споживачами різного характеру і категорії. Для вирішення цих задач побудована нечітка математична модель та алгоритм агрегованої оцінки індексу ризику ЕЕС при відмовах окремих підсистем. Для тестової схеми ЕЕС отримано кількісні характеристики ризику експлуатації ЕЕС при відмовах електрообладнання і вузлів навантаження з відповідальними споживачами.
Висновки відповідно до статті. Оцінку режимної надійності сучасних ЕЕС доцільно визначати на основі інтегрального індексу ризику функціонування. Запропоновано нечітку математичну модель та алгоритм агрегованої оцінки індексу ризику ЕЕС при відмовах окремих вузлів навантаження внаслідок відмов електрообладнання ЕЕС. Проведене комплексне моделювання технічного стану електрообладнання і режимів ЕЕС щодо визначення критичності відмов окремих підсистем з відповідальними споживачами.
Посилання
Ситников В. Ф., Скопинцев В. А. Вероятностно-статистический подход к оценке ресурсов электросетевого оборудования в процессе эксплуатации. Электричество. 2007. №11. С. 9−15.
Ciapessoni E., Cirio D., Gagleoti E. A probabilistic approach for operational risk assessment of power systems. CIGRE. 2008. P. 4–114.
Костерєв М. В., Бардик Є. І. Питання побудови нечітких моделей оцінки технічного стану електричних систем. Київ: НТУУ «КПІ», 2011. 148 c.
Ковалев Г. Ф., Лебедева Л. М. Область применения и применимость критерия N-i при формировании структуры и выбора параметров элементов ЭЭС. Иркутск: ЖЭМ СОРАН, 1999. 68 c.
Kosterev N. V., Bardyk E. I., Litvinov V. V. Preventive risk-management of power system for its reliability increasing. WSEAS TRANSACTIONS on POWER SYSTEMS. 2015. Vol. 10. P. 251–258.
Wang B., Watada J. A new MOPSO to solve a multi-objective portfolio selection model with fuzzy value-at-risk. International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information and
Engineering Systems. 2011. P. 217–226. doi: 10.1007/978-3-642-23854-3_23.
Task on Probabilistic Aspects of Reliability Criteria of the IEEE PES Reliability, Risk and Probability Applications Subcommittee (J. McCalley’s chair) “Probabilistic Security Assessment for Power System Operations.” IEEE Power Engineering Society General Meeting. 6-10 June, 2004.
McCalley J., Fouad A., Vittal V., Irizarry-Rivera A., A risk-based security index for determining operating limits in stability-mediated electric power systems. IEE Trans. On. Pwr. Sys. 1997. Vol. 12. No. 3. P. 1210–1219.
Bardyk E., Bolotnyi N. Development of a model for determining a priority sequence of power transformers out of service. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Vol. 3,
Issue 8 (93). P. 6–15. DOI: 10.15587/1729-4061.2018.133570.
Review on risk assessment of power system / Shiwen Y., Hui H., Chengzhi W., Hao G., Hao F. Procedia Computer Science. 2017. Vol. 109. P. 1200–1205. DOI: 10.1016/j.procs.2017.05.399.
Shiromani A. V., Smit J., Mehairjan P. Y. Monte Carlo simulation applied to support riskbased decision making in electricity distribution networks. PowerTech IEEE Eindhoven. 2015. P. 116–
DOI: 10.1109/PTC.2015.7232494.
Handschin E., Jurgens I., Neumann C. Long term optimization for risk-oriented asset management. 16th Power Systems Computation Conference. Glasgow. 2008. P. 1316–1322.
Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. Москва: Горячая линия–Телеком, 2007. 288 c.
Bardyk E. I. Modelling and assessment of chances of failure of power systems electrical equipment taking into account the after repair resource restoration level. Visnyk of National Mining
University. 2014. Vol. 3. P. 82–90.
Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: Универсум - Винница, 1999. 320 c.
Бардик Є. І., Спотар О. С. Ідентифікація параметрів функцій розподілу імовірності відмов електрообладнання для оцінки експлуатаційного ризику електроенергетичних систем. Відновлювана енергетика ХХІ століття: матеріали ХІІІ Міжнародної науково-практичної конференції. Миколаївка, 2012. С. 102–105.
Бардик Є. І., Костерєв М. В., Літвінов В. В. Оцінка імовірності відмови електрообладнання при керуванні режимами електричної системи. Керування режимами роботи об’єктів
електричних та електромеханічних систем: збірник праць V Міжнародної науково-технічної конференції. Святогорськ, 2011. С. 199–204.
Терехов В. М. Фаззи-логика в электротехнике. Электричество. 2000. № 11. С. 59–64.
##submission.downloads##
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2019 Чернігівський національний технологічний університет, 2015
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.