66
Применение метода Монте-Карло
для оценки влияния человеческого
фактора на надежность
энергосистемы при производстве
оперативных переключений
УДК 621.311:519.24
Производство
оперативных
переключений
является
одним
из
основных
способов
управления
энергосистемой
.
Для
успешного
выполнения
оперативных
переключений
(
с
точки
зрения
надежности
)
необходима
безотказная
работа
всех
элементов
,
входя
–
щих
в
данный
процесс
,
то
есть
человека
и
оборудования
.
Большинство
работ
,
посвя
–
щенных
исследованию
вопросов
надежности
,
делает
упор
именно
на
оборудовании
,
игнорируя
влияние
человеческого
фактора
.
Однако
,
как
показывают
расследования
аварий
,
человек
является
одним
из
основных
источников
аварийности
.
Цель
статьи
—
рассмотреть
разработанную
авторами
методику
оценки
надежности
электроэнергети
–
ческой
системы
с
учетом
влияния
человеческого
фактора
.
Герасимов
В
.
С
.,
аспирант кафедры ЭЭС
ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ»
Насыров
Р
.
Р
.,
к.т.н., доцент кафедры
ЭЭС ФГБОУ ВО
«НИУ «МЭИ»
Ключевые
слова
:
надежность энерго-
системы, оценка надеж-
ности человека, опера-
тивные переключения,
метод Монте-Карло
Н
астоящий период развития
электроэнергетики
харак-
теризуется резким ростом
автоматизации технологиче-
ских процессов, активным внедрением
дистанционного управления оборудо-
ванием, строительством цифровых
подстанций нового поколения [1], что,
с одной стороны, упрощает работу
оперативно-диспетчерского персона-
ла по управлению энергосистемой, но
вместе с этим приводит к увеличению
нагрузки, связанной с приемом и обра-
боткой информации.
Несмотря на растущую роль авто-
матизации технологических процес-
сов, человек остается неотъемлемым
звеном, задействованным как в обслу-
живании оборудования, так и в осу-
ществлении оперативно-диспетчерско-
го управления электроэнергетической
системы (ЭЭС).
В последние десятилетия фокус
научных исследований в основном со-
средоточен на повышении надежно-
сти функционирования оборудования,
и это приносит свои плоды: если до
90-х годов прошлого века распреде-
ление источников аварийности было
80% из-за оборудования и 20% из-за
человека, то после 90-х годов можно
было наблюдать инверсию (20% из-
за оборудования и 80% из-за челове-
ка) [2].
Приведенные факты дают четкое
понимание того, что к рассмотрению
вопроса надежности ЭЭС необхо-
димо подходить с точки зрения эр-
гатической системы, то есть систе-
мы, в которой учитывается сложный
характер взаимодействия человека
и оборудования.
Для оценки надежности ЭЭС с уче-
том влияния человека авторами ста-
тьи предлагается методика оценки
надежности энергосистемы с учетом
влияния человеческого фактора.
НАДЕЖНОСТЬ
ЭРГАТИЧЕСКОЙ
СИСТЕМЫ
ЭЭС качественно отличается от лю-
бой другой технической системы не
только большим количеством элемен-
тов, но и сложным характером вза-
имодействия между различными ее
элементами, внешней средой, а также
человеком, эксплуатирующим данную
систему. Совокупность приведенных
фактов привела к необходимости раз-
работки методики, позволяющей оце-
нить надежность ЭЭС с точки зрения
эргатической системы.
В основе разработанной методи-
ки лежит метод Монте-Карло. Дан-
ный метод относится к группе мето-
дов статистического моделирования
и позволяет исследовать поведение
вероятностных систем в условиях,
ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ
67
когда неизвестны в полной мере внутренние вза-
имодействия в этих системах. Суть метода за-
ключается в воспроизведении исследуемого фи-
зического процесса при помощи вероятностной
математической модели и вычислении характери-
стик этого процесса. Одно такое воспроизведение
функционирования системы называют реализа-
цией (или испытанием). После каждого испытания
регистрируют совокупность параметров, характе-
ризующих случайный исход реализации. Метод
основан на многократных испытаниях построен-
ной модели с последующей статистической обра-
боткой полученных данных с целью определения
числовых показателей, характеризующих надеж-
ность системы.
В качестве таких показателей в работе выступают
следующие индексы: SAIFI — индекс средней часто-
ты отключений в системе, SAIDI — индекс средней
продолжительности отключений в системе, ENS —
недоотпуск электроэнергии.
МОДЕЛЬ
НАДЕЖНОСТИ
ЧЕЛОВЕКА
Для анализа вероятности возникновения оши-
бок в процессе выполнения человеком трудовых
функций существуют различные методы, такие как
THERP (метод прогнозирования интенсивности
ошибок человека), HEART (метод оценки и сокра-
щения количества ошибок человека) и CREAM
(метод анализа когнитивной надежности
и ошибок). Более подробно ознакомиться
с описанием методов можно в [3]. Для анали-
за влияния человека на надежность энергоси-
стемы авторами был выбран метод CREAМ,
так как он обеспечивает качественный анализ
влияния внешних условий на поведение чело-
века и принимаемые им решения.
Основная концепция метода CREAM со-
стоит в том, что ошибки человека не явля-
ются стохастическим явлением, а зависят от
контекста, в котором они происходят. Данный
метод выделяет четыре основные модели
поведения человека: «рассеянная», «вероят-
ностная», «тактическая» и «стратегическая».
«Рассеянная» модель поведения характе-
ризуется случайными действиями, когда человек
оказывается в незнакомой ситуации и совершает
необдуманные действия, у него отсутствует чет-
кое осознание выполняемых действий. «Веро-
ятностная» модель — поведение и дальнейшие
действия человека зависят от текущей ситуации
(другими словами, он «действует по ситуации»).
Планирование и прогнозирование при такой стра-
тегии поведения ограничено, а знаний для при-
нятия решений недостаточно вследствие плохого
обучения, неопытности или неординарности си-
туации. Модель «тактического» поведения соот-
ветствует ситуации, когда производительность
человека близка к нормальной и ситуативная об-
становка близка к благоприятной и соответствует
известной модели поведения для данных условий.
«Стратегический» способ обеспечивает наиболее
эффективное и надежное функционирование че-
ловека.
Модель поведения определяется набором из де-
вяти влияющих факторов. Каждый фактор в зави-
симости от уровня влияния может как снижать, так
и повышать надежность работы человека. Сумма
уровней влияния каждого фактора определяет мо-
дель поведения человека (рисунок 1). В таблице 1
представлены влияющие факторы и эффект влия-
ния на надежность работы человека.
Сумма «понижающих» эффектов
Рассеянный
Вероятностный
Тактический
Стратегический
Су
мма «повышающих» эффек
то
в
Табл. 1. Влияющие факторы по методу CREAM
Влияющий
фактор
Уровень влияющего
фактора
Влияния на
надежность
человека
Степень организа-
ции деятельности
персонала
Отсутствие
Неэффективно
Эффективно
Очень эффективно
Отсутствует
Неэффективно
Эффективно
Очень эффективно
Условия работы
(освещенность,
температура и т.д.)
Плохие
Нормальные
Хорошие
Снижение
Не влияет
Повышение
Качество чело-
веко-машинного
интерфейса (ЧМИ)
Недружественный
Нейтральный
Нормальный
Поддерживающий
Снижение
Не влияет
Не влияет
Повышение
Качество разрабо-
танных программ
и инструкций
Отсутствие
Нормально
Хорошо
Снижение
Не влияет
Повышение
Количество одно-
временно выпол-
няемых задач
Больше, чем возможно
Совпадает с возможными
Меньше, чем возможно
Снижение
Не влияет
Повышение
Доступность вре-
мени на соверше-
ние операций
Постоянная нехватка
Временная нехватка
Соответствует выполняе-
мым операциям
Снижение
Не влияет
Повышение
Время суток
Ночь
День
Снижение
Не влияет
Уровень трениро-
вок и опыта
Низкий
«Ограниченный» опыт
Высокий
Снижение
Не влияет
Повышение
Сплоченность
коллектива
Отсутствует
Неэффективно
Эффективно
Очень эффективно
Снижение
Не влияет
Не влияет
Повышение
Рис
. 1.
Диаграмма
для
определения
модели
поведе
–
ния
человека
№
5 (68) 2021
68
Для каждой модели поведения в методе CREAM
рассчитаны интервалы вероятности возникновения
ошибок (таблица 2).
Основной недостаток данного метода заключает-
ся в том, что он не позволяет получить точную оценку
вероятности возникновения ошибки. Для получения
точной оценки предлагается дополнить метод мате-
матическим аппаратом на основе нечеткой логики.
Использование аппарата нечеткой логики позволит,
с одной стороны, использовать неформализованную
информацию, основанную на ограниченных субъек-
тивных знаниях, а с другой, учитывать нелинейный
характер влияющих факторов. Схема модели нечет-
кой логики представлена на рисунке 2.
На вход блока «Фазификатор» поступает вектор
X
k
(
k
= 1, 2, …, 9), состоящий из численной оценки влия-
ющих факторов, которые определяет эксперт. Вели-
чина оценки для влияющих факторов, кроме факто-
ра «Время суток» лежит в интервале от 0 до 100. Для
фактора «Время суток» интервал составляет от 0 до
24. Основная задача данного блока привести четкие
данные к «нечеткости», то есть экспертную оценку
соотнести с лингвистической переменной — термом
с определенным уровнем принадлежности от 0 до 1.
Для каждого влияющего фактора набором термов
будет выступать «уровень влияющего фактора».
Блок «Дефаззификатор» выполняет диаметраль-
но противоположную блоку «Фаззификатор» задачу.
Результатом работы данного блока является вели-
чина вероятности возникновения ошибки, лежащая
в интервале от 0,5е-5 до 1.
Основными блоками для проведения расчетов яв-
ляется блоки: «Нечеткий логический вывод» и «База
правил». Одним из наиболее часто используемых
методов логического вывода в нечетких системах
является модель Мамдани [4]. Достоинство данной
модели заключается в способности работать с линг-
вистическими понятиями как у входных, так и выход-
ных переменных, а значит и простота настройки экс-
пертом, прозрачность логического вывода (так как
используются классические логические операции).
Блок «База правил» представляет из себя набор
правил формата «ЕСЛИ — ТО», согласно которым
входные нечеткие лингвистические переменные
отоб ражаются в выходные нечеткие лингвистиче-
ские переменные. База правил составлена на осно-
вании информации, приведенной в таблице 1, и диа-
граммы, представленной на рисунке 1. Например,
ЕСЛИ «Степень организации деятельности персона-
ла» — «Очень эффективно» и «Условия работы» —
«Хорошие», и «Уровень качества ЧМИ» — «Поддер-
живающий», и «Качество разработанных программ
и инструкций» — «Хорошо», и «Количество одно-
временно выполняемых задач» — «Меньше, чем
возможно», и «Доступность времени на совершение
операций» — «Соответствует выполняемой опера-
ции», и «Время суток» — «День», и «Уровень тре-
нировок и опыта» — «Высокий», и «Сплоченность
коллектива» — «Очень эффективно», ТО модель
поведения — «Стратегическая». Таким образом для
данной модели было составлено 31 104 правила.
В результате была получена модель надежности
человека, позволяющая получить численные значе-
ния единичных показателей надежности (
(
t
),
t
в
) для
учета их при реализации метода Монте-Карло.
РЕАЛИЗАЦИЯ
МЕТОДА
МОНТЕ
–
КАРЛО
ЭЭС состоит из множества элементов (выключате-
ли, разъединители, воздушные и кабельные линии,
трансформаторы и т.д). Будем считать, что процесс
отказов и восстановлений элементов обладает свой-
ствами марковского случайного процесса, то есть
для каждого момента времени вероятность любого
состояния элемента или системы в будущем зависит
только от состояния в настоящий момент и не зави-
сит от того, каким образом элемент пришел в это со-
стояние.
Положим, что каждый элемент может находить-
ся в двух состояниях: в работоспособном состоянии
и состоянии отказа (восстановления). Вероятность
нахождения элемента в одном из состояний опре-
деляется интенсивностью отказов
(
t
) и интенсивно-
стью восстановления
(
t
).
Время, в течение которого элемент находится
в исправном состоянии (
TTF
i
) и время, когда элемент
находится в состоянии отказа (
TTR
i
), в методе Монте-
Карло являются случайными величинами.
Для определения
TTF
i
и
TTR
i
необходимо вос-
пользоваться следующими выражениями:
TTR
i
= –
ln
(
Z
) /
i
,
TTF
i
= –
ln
(
Z
)
t
в
i
,
(1)
где
Z
— случайное число, лежащее в интервале от
0 до 1, которое в данной работе подчиняется закону
равномерного распределения.
С точки зрения надежности при производстве
оперативных переключений человек и оборудование
имеют «последовательное» соединение, то есть эр-
гатическая сис те ма будет ра-
ботоспособна при условии, что
не произошел отказ оборудо-
вания и человек не совершил
ошибки. Данное положение
позволяет через единичные
показатели надежности учи-
тывать влияния человека на
ЭЭС.
Табл. 2. Вероятность возникновения ошибок
Модель
поведения
Вероятность
возникновения ошибки
Стратегическая
0,5 · 10
-5
<
q
< 1,0 · 10
-2
Тактическая
1,0 · 10
-3
<
q
< 1,0 · 10
-1
Вероятностная
1,0 · 10
-2
<
q
< 0,5
Рассеяная
1,0 · 10
-1
<
q
< 1,0
Рис
. 2.
Схема
модели
нечеткой
логики
X
Четкая
величина
Y
Четкая
величина
Нечеткий
логический
вывод
Фазификатор
Дефазификатор
База правил
ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ
69
Рассмотрим пошаговую реализацию методики расчета надежности
эргатической системы методом Монте-Карло:
1. Сгенерировать случайное число
Z
и вычислить значение
TTF
i
для
каждого
i
-го элемента в системе.
2. Определить элемент с минимальным значением
TTF
i
.
3. Сгенерировать случайное число и вычислить значение
TTR
i
для эле-
мента, определенного в пункте 2.
4. Произвести расчет установившего режима с учетом отказавшего
элемента и оценить допустимость существования режима для каж-
дого
j
узла.
5. Сгенерировать случайное число и вычислить
TTF
i
для отказавшего
элемента и вернуться к пункту 2, если время моделирования мень-
ше одного года. В случае, если время моделирования больше года,
перейти к пункту 6.
6. Вычислить индексы SAIFI, SAIDI, ENS.
7. Если текущее время моделирования меньше, чем рассматрива-
емый период моделирования, вернуться к пункту 2. В противном
случае вывести результаты моделирования.
Для выполнения пункта 4 рассмотренного алгоритма необходимо
на каждой итерации производить расчет установившего режима с уче-
том отключенного элемента и оценивать возможность существова-
ния такого режима. Для этого применяется метод Ньютона-Рафсона,
принцип работы и реализация которого подробно описаны в [5].
ИМИТАЦИОННОЕ
МОДЕЛИРОВАНИЕ
И
АНАЛИЗ
ПОЛУЧЕННЫХ
РЕЗУЛЬТАТОВ
Демонстрация рассмотренного метода оценки надежности энерго-
системы с учетом влияния человеческого фактора производится на
14-узловой тестовой схеме IEEE, представленной на рисунке 3. Тесто-
вая схема состоит из 14 шин и 20 ЛЭП. В узлах 1 и 2 установлены гене-
раторы. В узлах 3,6 и 9 установлены источники реактивной мощности.
В качестве балансирующего узла выбран узел 1. Показатели надеж-
ности для описанной схемы представлены в таблице 3. Отметим, что
в значениях показателей надежности ветвей уже учтены показатели
надежности коммутационных аппаратов. Параметры элементов для
расчета установившегося режима приведены в [6].
Для оценки влияния человеческого фактора был проведен так-
же опрос для оценки величины влияющих факторов согласно мето-
ду CREAM. В опросе приняло участие 153 человека, среди которых:
102 электромонтера, 34 инженера, 10 начальников подстанций, 3 на-
чальника службы подстанций и 2 главных инженера. Полученные ре-
зультаты были обработаны и сведены в таблицу 4.
При моделировании будем считать, что в схеме происходит одно-
временно не более двух отключений. Количество итераций для мо-
делирования примем в количестве 100 000. Данное число итераций
Табл. 3. Показатели
надежности элементов схемы
Начало Конец
, 1/год
t
в
, ч
1
2
0,392
10
1
5
0,375
12
2
3
0,358
11
2
4
0,392
10
2
5
0,358
11
3
4
0,375
12
4
5
0,3920
10
4
7
0,01
100
4
9
0,015
100
5
6
0,05
100
6
11
0,324
11
6
12
0,376
12
6
13
0,298
10
7
8
0,272
10
7
9
0,35
12
9
10
0,376
10
9
14
0,324
11
10
11
0,298
11
12
13
0,324
10
13
14
0,35
11
Табл. 4. Сводная таблица оценки величины влияющих факторов
Наименование
влияющих факторов
Номер объекта
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Степень организации
деятельности персонала
63
72
72
70
80
50
77
98
54
55
97
84
68
72
Условия работы
67
53
49
57
82
76
43
86
72
95
58
53
79
65
Качество человеко-машин-
ного интерфейса
62
59
49
66
57
88
82
93
64
52
73
70
84
71
Качество разработанных
программ и инструкций
20
22
45
70
48
60
75
20
74
68
47
41
34
44
Число одновременно выпол-
няемых задач
75
80
92
45
84
55
55
78
68
62
63
53
45
88
Доступное время
63
38
85
59
55
61
76
62
62
74
65
56
51
74
Уровень тренировок и опыта
30
51
27
16
85
43
37
93
85
37
27
29
87
52
Сплоченность коллектива
71
77
80
83
73
90
61
82
72
76
83
82
86
80
14
13
12
6
11
10
9
7
8
5
4
1
2
3
Рис
. 3.
Тестовая
14-
узловая
схема
IEEE
№
5 (68) 2021
70
обусловлено тем, что точность метода Монте-Карло
определяется выражением 1/√
N
, где
N
— количество
итераций. Таким образом, точность расчета составит
1е-3, что является допустимым значением при про-
ведении имитационного моделирования.
Моделирования будем производить для следую-
щих случаев:
1) без учета влияния человеческого фактора;
2) с учетом влияния человеческого фактора при про-
изводстве переключений в дневное время (12 ча-
сов дня);
3) с учетом влияния человеческого фактора при про-
изводстве переключений в ночное время (4 часа
ночи);
4) с учетом влияния человеческого фактора при
производстве переключений в дневное время
(12 часов дня) и пройденным дополнительным
обучением.
Как видно из данных, приведенных в таблице 5,
учет человеческого фактора приводит к увеличе-
нию значений индексов надежности. Так для узла 3
увеличение индекса SAIFI составило 84,9%, а, на-
пример, для узла 7 индекс SAIFI увеличился на
510,85%. Такой значительный рост можно объяс-
нить тем, что ЛЭП и оборудование, подключенное
к узлу 7, обладает низким значением интенсивности
отказов, то есть оборудование является высоко-
надежным элементом. Однако величины влияющих
факторов на самой ПС в узле 7 и на прилегающих
объектах (№ 9 и № 4) оказывают отрицательное
влияние на надежность человека и повышают ве-
роятность отказа системы.
Одним из основных факторов, влияющих на веро-
ятность совершения ошибки персоналом, является
время производства работ. Так на основании циркад-
ного ритма человека время с 12 ночи до 6 утра ха-
рактеризуется снижением уровня психофизических
характеристик человека, что ведет к увеличению ве-
роятности совершения ошибки. В процессе выпол-
нения численного моделирования был рассмотрен
случай производства оперативных переключений
в 4 часа утра. В результате было выявлено резкое
увеличение индексов надежности, например, для
узла 3 рост составил более 200%.
Одним из мероприятий, направленным на умень-
шение индексов SAIDI, SAIFI и ENS, является про-
ведение работы с персоналом в части повышения
уровня квалификации. Так, в результате моделиро-
вания было получено, что увеличение уровня знаний
на 10–15% приведет к снижению индексов на вели-
Табл. 5. Средние значения индексов надежности
Индексы
надежности
Номер узла
3
7
8
10
11
12
13
14
Без учета влияния человеческого фактора
SAIDI, ч
0,1004
0,0072
1,0998
0,1574
0,1559
0,0893
0,0807
0,0807
SAIFI
0,0176
0,00052
0,2081
0,0306
0,0288
0,0166
0,0149
0,01497
ENS, МВт·ч
9,46
0
0
1,42
0,55
0,54
1,09
1,20
С учетом влияния человеческого фактора (переключения производятся в 12:00)
SAIDI, ч
0,1858
0,0352
1,3160
0,2128
0,1925
0,1478
0,1739
0,1739
SAIFI
0,0325
0,0032
0,2405
0,0393
0,0367
0,0264
0,0326
0,0326
ENS, МВт·ч
17,5
0
0
1,92
0,67
0,9
2,35
2,59
SAIDI, %
85,03
387,05
19,65
35,17
23,50
65,61
115,39
115,39
SAIFI, %
84,92
510,85
15,54
28,46
27,30
58,51
118,02
118,02
ENS, %
85,03
0
0
35,17
23,50
65,61
115,39
115,39
С учетом влияния человеческого фактора (переключения производятся в 04:00)
SAIDI, ч
0,3831
0,0297
1,1551
0,2231
0,2090
0,1329
0,2361
0,2361
SAIFI
0,0683
0,0019
0,2500
0,0446
0,0410
0,0263
0,0393
0,0393
ENS, МВт·ч
36,1
0
0
2,01
7,31
0,81
3,19
3,52
SAIDI, %
281,40
311,34
5,03
41,72
34,07
48,90
192,43
192,43
SAIFI, %
288,07
274,98
20,12
45,77
42,36
58,26
162,67
162,67
ENS, %
281,40
0
0
41,72
34,07
48,90
192,43
192,43
С учетом влияния человеческого фактора
(после дополнительного обучения персонала, переключения производятся в 12:00)
SAIDI, ч
0,1847
0,0344
1,3093
0,1636
0,1779
0,1729
0,1076
0,1076
SAIFI
0,0324
0,0028
0,2356
0,0304
0,0326
0,0255
0,0162
0,0162
ENS, МВт·ч
17,5
0
0
1,47
0,62
1,05
1,45
1,60
SAIDI, %
–0,64
–2,31
–0,51
–23,11
–7,62
16,97
–38,10
–38,10
SAIFI, %
–0,33
–10,44
–2,01
–22,70
–11,12
–3,11
–50,41
–50,41
ENS, %
–0,03
0
0
–23,11
–7,62
16,97
–38,10
–38,10
ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ
71
чину от 0,3% до 50%. Полученные данные отра-
жают эффективность данного мероприятия.
На рисунках 4а и 4б представлены диаграммы
с индексами SAIFI и SAIDI для каждого из четы-
рех рассмотренных случаев.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Полученные результаты еще раз подчеркивают тот
факт, что несмотря на мероприятия, направлен-
ные на повышение надежности ЭЭС (например,
создание и внедрение современного оборудова-
ния, автоматизацию технологических процессов
в ЭЭС), человеческий фактор часто является не-
дооцененным со стороны исследователей.
Рассмотренная в статье методика позволяет
оценить степень вклада человеческого фактора
в надежность энергосистемы при производстве
оперативных переключений, выявить основные
влияющие факторы на вероятность ошибочных
действий со стороны персонала и дает возмож-
ность наметить дополнительные пути повышения
надежности ЭЭС. При этом стоит отметить, что
некоторые из этих мероприятий не требуют до-
полнительных инвестиций.
Рис
. 4.
Значения
индексов
SAIFI (
а
)
и
SAIDI (
б
)
а)
б)
Номер узла
0,30
0,25
0,20
0,15
0,10
0,05
0,00
14
13
12
11
10
8
7
3
SAIFI, ч
Номер узла
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
14
13
12
11
10
8
7
3
SAIDI, ч
ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES
1. Дьяков А.Ф. Надежная работа пер-
сонала в электроэнергетике. М.:
Издательство МЭИ, 1991. 224 c.
D’yakov A.F. Reliable operation of
the personnel in power industry.
Moscow, MPEI Publ., 1991. 224 p.
(In Russian)
2. Fujita Y., Hollnagel E. Failures with-
out errors: Quantifi cation of context
in HRA. Reliability Engineering and
System Safety, Feb. 2004, vol. 83,
no. 2, pp. 145-151.
3. Bell J., Holroyd J. Review of human
reliability assessment methods. Bux-
ton, 2009, 90 р.
4. Wang L.-X. Adaptive Fuzzy Systems
and Control – Design and Stability
Analysis, Prentice Hall, February 1,
1994, ISBN 130996319.
5. Идельчик В.И. Электрические сис-
темы и сети: Учебник для вузов.
М.: Энергоатомиздат, 1989. 592 с.
Idel’chik V.I. Electrical systems and
networks: Textbook for higher edu-
cation. Moscow, Energoatomizdat
Publ., 1989. 592 p. (In Russian)
6. Параметры тестовых схем IEEE.
URL: https://powersystem.info/index.
php?title=Тестовые_схемы.
IEEE test diagram parameters. URL:
https://powersystem.info/index.php?
title=Тестовые_схемы.
Без учета влияния человеческого фактора
С учетом влияния человеческого фактора (переключения произво-
дятся в 12:00)
С учетом влияния человеческого фактора (переключения произво-
дятся в 04:00)
С учетом влияния человеческого фактора (после дополнительного
обучения персонала, переключения производятся в 12:00)
Хренников А.Ю.
Техническая
диагностика
и
аварийность
электрооборудования
Книгу
можно
приобрести
в
интернет
–
магазине
электронных
книг
«
ЛитРес
»
в
разделе
«
Техническая
литература
»
Учебно-методическое пособие. ЛИТРЕС, 2021. 230 стр., 154 ил.
Представлен
анализ
методов
диагностики
состояния
электрооборудования
для
вы
–
явления
дефектов
и
повреждений
в
процессе
эксплуатации
.
Эффективность
при
–
менения
методов
диагностики
сопровождается
примерами
обнаружения
дефектов
и
повреждений
конкретного
оборудования
:
силовых
трансформаторов
,
реакторов
,
трансформаторов
тока
и
напряжения
,
разъединителей
,
турбогенераторов
,
ОПН
и
т
.
д
.
Приведены
примеры
повреждений
и
расследования
технологических
нару
–
шений
.
Рассмотрены
вопросы
электродинамических
испытаний
силовых
трансфор
–
маторов
на
стойкость
к
токам
КЗ
,
которые
служат
инструментом
для
повышения
надежности
их
конструкции
.
Предназначено
для
руководителей
и
специалистов
тех
–
нических
служб
предприятий
электрических
и
распределительных
сетей
,
станций
,
подразделений
технической
инспекции
(
ТИ
)
и
служб
охраны
труда
и
надежности
филиалов
МЭС
ПАО
«
ФСК
ЕЭС
»
и
ПАО
«
Россети
»,
слушателей
курсов
повышения
квалификации
,
а
также
для
аспирантов
,
магистрантов
и
студентов
электроэнергети
–
ческих
специальностей
.
№
5 (68) 2021
Оригинал статьи: Применение метода Монте-Карло для оценки влияния человеческого фактора на надежность энергосистемы при производстве оперативных переключений
Производство оперативных переключений является одним из основных способов управления энергосистемой. Для успешного выполнения оперативных переключений (с точки зрения надежности) необходима безотказная работа всех элементов, входящих в данный процесс, то есть человека и оборудования. Большинство работ, посвященных исследованию вопросов надежности, делает упор именно на оборудовании, игнорируя влияние человеческого фактора. Однако, как показывают расследования аварий, человек является одним из основных источников аварийности. Цель статьи — рассмотреть разработанную авторами методику оценки надежности электроэнергетической системы с учетом влияния человеческого фактора.
