ПРИЧИНЫ ПОВРЕЖДАЕМОСТИ И ИХ ПРОГНОСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА В ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ (НА ПРИМЕРЕ ПАО «РОССЕТИ ЛЕНЭНЕРГО»)
Authors: Наумов И.В. , Полковская М.Н. 
Published: December 2024

Актуальность темы исследования обусловлена высокой повреждаемостью электрических сетей (ЭС) электросетевых компаний (ЭСК). При этом различное территориальное расположение ЭС накладывает индивидуальные особенности на возникновение причин, по которым происходят события отказов различных элементов этих сетей. Целью исследования является оценка повреждаемости ЭС ПАО «Россети Ленэнерго», а также причин этих повреждений, произошедших в период 2020-2021 гг. С целью представления основных характеристик Компании рассмотрен баланс по передаче электрической энергии (ЭЭ) в сети и из сетей Ленинградской области, а также г. Санкт-Петербурга. При этом учитывался объем потерь ЭЭ в ЭС различных классов номинального напряжения. Основная часть исследования связана с осуществлением анализа причин повреждений, произошедших за исследуемый период. Наряду с этим проанализирован объем противоаварийных мероприятий и их согласованность в рассматриваемых ЭС с количеством происходящих событий отказов. Методы и модели исследования. Для осуществления исследований использовались численные методы анализа, а также методы математической статистики и искусственных нейронных сетей, с помощью которых произведена превентивная оценка возможных событий отказов на краткосрочную перспективу. Рассмотрены различные модели прогнозирования отказов, произведен сопоставительный анализ их применимости для осуществления прогноза отказов по нескольким причинам с учетом сезонной составляющей. Результаты работы и их обсуждение позволили сделать вывод о том, что наиболее эффективной моделью осуществления краткосрочных прогнозов для рассматриваемых ЭС является использование технологии искусственных нейронных сетей, реализация которой осуществлялась с помощью высокоуровневого языка программирования MATLAB. Кроме этого, использовались также технологии графического редактора этого языка для построения визуализации исследуемых показателей и осуществления их анализа. Выводы и рекомендации, произведенные в заключении исследования, могут быть использованы заинтересованными специалистами ЭСК, а также научными работниками, занимающимися исследованиями в области надежности и безопасности функционирования электроэнергетических систем.
The esearch topic relevance is due to the high damage of the electric grid companies (EGCs) electrical networks (EN). At the same time, the different territorial location of the EN imposes individual characteristics on the reasons occurrence why failure events occur in various elements of these networks. The study purpose is to assess the damage to the EN of the “Rosseti Lenenergo” PJSC , as well as the causes of these damages that occurred in the period 2020-2021. In order to present the main characteristics of the Company, the electric energy (EE) balance transmission in the Leningrad region networks, as well as the St. Petersburg networks, are considered. At the same time, the volume of the EE losses in the rated voltage various classes EN was taken into account. The main part of the study is related to the analysis of the damage causes that occurred during the study period. Along with this, the volume of emergency response measures and their consistency in the considered EN with the number of failure events is analyzed. Research methods and models. To carry out the research, analysis numerical methods were used, as well as methods of mathematical statistics and artificial neural networks, with the help of which a preventive possible failure events assessment for the short term was made. Various models of failure forecasting are considered, a comparative analysis of their applicability for predicting failures for several reasons, taking into account the seasonal component, is made. The results of the work and their discussion allowed to conclude that the most effective model for the implementation of short-term forecasts for the considered EN is the use of artificial neural network technology, the implementation of which was carried out using the high-level programming language MATLAB. In addition, the technologies of the graphical editor of this language were also used to build the visualization of the studied indicators and to carry out their analysis. Conclusions and recommendations made in the conclusion of the study can be used by interested EGCs specialists, as well as researchers engaged in research in the field of relia.