24
Ежеквартальный
спецвыпуск
№
2(17),
июнь
2020
Александр
ПАВЛОВ
,
заместитель
директора
по
реализации
услуг
ПО
«
Центральные
электрические
сети
»
филиала
ОАО
«
МРСК
Урала
» —
«
Свердловэнерго
»
Современные
подходы
в
области
управления
растительностью
вдоль
воздушных
ЛЭП
В
статье
на
примерах
отдельных
энергетических
компаний
из
различных
стран
мира
представлены
актуальные
тенден
-
ции
в
области
контроля
за
растительностью
и
оптимизации
соответствующих
эксплуатационных
затрат
.
В
основу
ста
-
тьи
вошли
доклады
представителей
зарубежных
энергоком
-
паний
и
научно
-
исследовательских
институтов
,
сделанные
в
ходе
47-
й
сессии
СИГРЭ
в
Париже
(
Франция
)
и
25-
й
конфе
-
ренции
СИРЭД
в
Мадриде
(
Испания
).
Э
лектрические
сети
крупных
компаний
имеют
про
-
тяженность
в
несколько
сотен
и
тысяч
киломе
-
тров
.
Значительная
доля
высоковольтных
линий
электропередачи
расположена
на
незаселенных
территориях
,
часто
покрытых
лесом
.
В
дополнение
к
этому
,
со
временем
отдельные
территории
,
ранее
не
покрытие
ле
-
сом
,
имеют
свойство
зарастать
в
течение
жизненного
цикла
электросетевого
объекта
.
Работы
по
расчистке
и
расширению
просек
ЛЭП
имеют
крайне
важное
значение
для
поддержания
необходимого
уровня
надежности
электрических
сетей
и
для
большинства
энергокомпаний
составляют
значительную
долю
в
структу
-
ре
эксплуатационных
затрат
.
При
этом
практически
во
всех
странах
мира
общественностью
с
каждым
годом
предъявля
-
ются
все
более
высокие
требования
к
экономике
энергоком
-
паний
(
недопустимость
или
минимизация
роста
тарифов
),
а
также
экологическим
аспектам
их
работы
на
территории
(
минимизация
ущерба
окружающей
среде
).
В
этой
связи
старые
подходы
к
вопросам
содержания
просек
ЛЭП
потеряли
свою
актуальность
.
Компании
со
-
вместно
с
научным
сообществом
вынуждены
искать
новые
способы
планирования
эффективного
точечного
воздей
-
ствия
на
растительность
,
пересматривать
ранее
изданные
стандарты
с
учетом
нового
полученного
опыта
,
новых
мате
-
риалов
и
технологий
обслуживания
.
Далее
представлены
современные
технологии
и
мето
-
дики
контроля
за
растительностью
,
разработанные
и
вне
-
дренные
в
различных
странах
мира
.
ИСПАНИЯ
В
объемы
технического
обслуживания
электросетевых
ком
-
паний
северной
части
страны
входит
примерно
10 400
км
линий
и
более
76 000
опор
ЛЭП
.
При
этом
техническое
об
-
служивание
должно
осуществляться
не
только
при
неблаго
-
приятных
погодных
условиях
,
но
и
в
условиях
сложного
ре
-
льефа
местности
.
В
рамках
общего
бюджета
операционных
затрат
содержание
объектов
распределительных
сетей
и
ко
-
ридоров
обслуживания
путем
вырубки
и
обрезки
раститель
-
ности
на
пятилетний
период
2016–2020
гг
.
составляет
от
48%
до
63%
от
общего
объема
.
Таким
образом
,
оптимизация
процесса
технического
обслуживания
является
приоритетом
для
электросетевых
компаний
.
Принимая
во
внимание
низкую
эффективность
цикличе
-
ской
расчистки
просек
,
компаниями
страны
были
приняты
в
работу
новые
принципы
управления
работами
по
расчист
-
ке
и
расширению
:
Мировой
опыт
25
–
увеличение
знаний
о
сети
(
активы
,
рельеф
,
раститель
-
ность
и
т
.
д
.);
–
определение
приоритетов
выполнения
работ
на
основе
критичности
комплексной
оценки
состояния
активов
;
–
ориентация
работ
в
соответствии
с
потребностями
биз
-
неса
(
технико
-
экономической
эффективности
).
Сочетание
этих
трех
факторов
позволило
повысить
эф
-
фективность
эксплуатации
сетей
и
снизить
ее
стоимость
.
По
оценкам
компании
годовая
экономия
составляет
до
33%.
В
рамках
повышения
знаний
о
сети
и
растительности
компаниями
было
установлено
понимание
,
что
как
динами
-
ческий
элемент
растительность
имеет
более
высокие
темпы
роста
в
одних
местах
,
чем
в
других
.
Соответственно
,
мони
-
торинг
и
вмешательство
в
растительность
не
должны
быть
пропорциональными
или
циклическими
,
а
должны
быть
со
-
средоточены
в
наиболее
опасных
районах
.
Это
повышение
эффективности
осуществляется
с
помо
-
щью
«
плана
оптимизации
рубок
и
обрезки
» (
рисунок
1):
•
для
обеспечения
соблюдения
испанских
национальных
и
региональных
нормативных
актов
;
•
для
оптимизации
эксплуатационных
расходов
с
перехо
-
дом
от
циклической
обработки
всей
линии
к
планирова
-
нию
работ
в
каждом
конкретном
пролете
в
зависимости
от
типа
растительности
и
критичности
актива
;
•
для
повышения
точности
прогнозирования
периодич
-
ности
мероприятий
в
каждом
периоде
и
количественной
оценки
этих
мероприятий
для
более
точного
планирова
-
ния
инвестиций
;
•
для
оптимизации
выбора
типа
машин
для
выполнения
ра
-
бот
в
соответствии
с
типом
растительности
в
коридоре
;
•
для
повышения
качества
планирования
работ
путем
рас
-
ширения
знаний
о
доступности
к
каждому
элементу
в
сети
;
•
для
повышения
эффективности
исполнения
годового
плана
путем
определения
организаций
,
задействован
-
ных
в
каждом
периоде
;
•
для
минимизации
воздействия
на
окружающую
среду
ра
-
бот
по
валке
и
обрезке
деревьев
,
а
также
уменьшения
углеродного
следа
работы
компании
.
•
для
уменьшения
количества
несчастных
случаев
на
ра
-
бочем
месте
.
Рис
. 1.
Технологическая
схема
оптимизации
процесса
валки
и
обрезки
деревьев
*
Данные
предоставлены
Национальным
институтом
географии
Испании
Построение
3D-
моделей
контакт
-
ных
сетей
с
макси
-
мальной
точностью
на
основе
полетных
данных
(1000
км
ВЛ
ВН
и
2000
км
СН
)
Высокоточная
карта
типов
расти
-
тельности
для
всех
линий
СН
и
ВН
Критический
анализ
Определение
кри
-
тических
,
частично
критических
и
некри
-
тических
объектов
с
точки
зрения
роста
(85, 75
и
50%
соот
-
ветственно
)
Частота
выполнения
работ
(
лет
)
Сценарный
анализ
.
Планирование
работ
на
линии
/
пролете
в
зависимости
от
критичности
и
типа
растительности
Модели
роста
растительности
:
•
сравнение
данных
LiDAR
различных
лет
•
сегментация
по
географическому
,
клима
-
тическому
признакам
,
типам
раститель
-
ности
•
анализ
вертикального
и
горизонтального
роста
•
РЕЗУЛЬТАТ
:
карта
сети
с
ячейками
5×5
м
,
иллюстрирующая
скорость
роста
растительности
(
м
/
год
)
Моделирование
сетей
СН
и
ВН
в
3D:
•
трехмерное
изображение
рельефа
и
объектов
•
скорость
роста
на
сетке
5×5
метров
в
коридоре
линий
•
число
лет
до
критического
состояния
для
каждой
клетки
5×5
м
•
ограничения
:
техническое
состояние
линий
,
диспетчерские
ограничения
и
сервитуты
Высокоточная
карта
градиентов
в
сетях
СН
и
ВН
от
LiDAR (10 400
км
):
•
расчистка
с
помощью
трактора
•
расчистка
с
помощью
другой
спецтехники
•
ручная
расчистка
7400
км
сетей
СН
/
ВН
смоделировано
на
основе
данных
Национального
инсти
тута
географии
Карты
доступа
к
объектам
сети
СН
и
ВН
(10 400
км
)
Идентификация
факторов
,
влияющих
на
обслуживание
сетей
СН
и
ВН
:
•
дороги
•
прибрежные
зоны
•
административное
деление
•
пересечение
с
другими
сетями
•
охраняемые
леса
и
ле
-
сопарки
•
особо
охраняемые
зоны
Высокоточные
данные
LiDAR (2015–2016)
(> 15
точек
/
м
2
)
Аэрофотосъемка
:
разрешение
3
см
Данные
LiDAR* (2009–2012) (0,5
точек
/
м
2
)
Аэрофотосъемка
*:
разрешение
25/50
см
26
Ежеквартальный
спецвыпуск
№
2(17),
июнь
2020
Повышение
эффективности
рубок
и
обрезки
деревьев
является
результатом
комплексного
анализа
,
для
которого
целесообразно
применять
значительную
технологическую
базу
,
чтобы
исходная
информация
была
достаточно
каче
-
ственной
.
Одним
из
параметров
,
который
считается
реша
-
ющим
для
оптимизации
необходимых
лесохозяйственных
работ
,
является
точный
расчет
(
на
уровне
пролета
)
частоты
проведения
мероприятий
.
Факторы
,
влияющие
на
эту
частоту
:
•
тип
растительности
в
окрестностях
линии
электропереда
-
чи
и
ее
точное
расположение
в
пределах
каждого
пролета
;
•
годовой
темп
роста
высоты
растительности
в
каждом
месте
;
•
рельеф
местности
коридора
ЛЭП
;
•
расположение
опор
и
проводов
и
соблюдение
необходи
-
мых
безопасных
расстояний
.
Методика
выбора
предполагает
следующие
этапы
:
1.
Подготовка
подробной
карты
растительности
для
всех
линий
высокого
и
среднего
уровней
напряжений
.
2.
Моделирование
роста
растительности
.
3.
Представление
сети
в
трехмерном
виде
(
линии
и
рельеф
местности
).
4.
Расчет
частот
вмешательства
на
уровне
пролета
.
5.
Отображение
доступа
к
опорам
.
6.
Определение
организаций
,
затронутых
этой
работой
.
7.
Высокоточное
картирование
градиентов
во
всем
кори
-
доре
.
Для
осуществления
общего
управления
растительно
-
стью
вокруг
электроустановок
сначала
необходимо
опреде
-
лить
тип
растительности
в
каждой
точке
.
Невозможно
управ
-
лять
тем
,
что
неизвестно
.
В
связи
с
этим
была
разработана
карта
растительности
для
всей
сети
.
Требовался
высокий
уровень
детализации
,
так
как
в
электроустановках
одно
дерево
может
привести
к
инциденту
,
влияющему
на
обслуживание
.
Если
уровень
детализации
карты
растительности
низок
,
многие
кластеры
деревьев
(
или
изолированные
деревья
)
были
бы
пропуще
-
ны
просто
потому
,
что
они
не
имеют
минимальной
площади
для
представления
в
масштабе
,
в
котором
происходит
ото
-
бражение
.
Для
компаний
Испании
результаты
картирования
показа
-
ли
,
что
43%
сети
расположено
в
зоне
растительности
, 17%
которой
—
кустарники
и
26% —
лесные
районы
.
Эти
лесные
массивы
в
свою
очередь
могут
быть
классифицированы
по
типу
растительности
следующим
образом
(
таблица
1
и
ри
-
сунок
2).
Для
создания
моделей
использовалась
следующая
ис
-
ходная
информация
.
•
Данные
LiDAR
от
Национального
географического
ин
-
ститута
Испании
,
полученные
ранее
в
рамках
испанско
-
го
Национального
плана
воздушной
ортофотографии
.
Плотность
: 0,5
точек
/
м
2
.
Данные
получены
в
разные
годы
(2009–2012)
и
применимы
к
7400
км
сети
(71%).
•
Собственные
данные
LiDAR,
полученные
в
ходе
облетов
3000
км
сети
(29%).
Плотность
: 15
точек
/
м
2
.
Данные
по
-
лучены
в
2015–2016
годах
.
В
результате
были
получены
большие
геопростран
-
ственные
данные
,
которые
в
дальнейшем
использовались
для
моделирования
роста
и
прогнозирования
поведения
растительности
в
каждом
конкретном
месте
.
Исходя
из
полученной
информации
,
был
смоделирован
рост
для
каждой
типологии
растительности
.
При
этом
прини
-
малась
во
внимание
вариабельность
в
каждом
месте
,
кото
-
рая
могла
оказать
значительное
влияние
на
прогноз
роста
.
Темпы
роста
были
рассчитаны
в
соответствии
с
различными
процентилями
,
определенными
для
каждого
местоположе
-
ния
и
с
учетом
технического
состояния
линии
,
а
также
иных
факторов
.
Конечным
результатом
стала
геопривязанная
карта
ро
-
ста
высоты
(
м
/
год
),
разделенная
на
ячейки
по
5
м
2
для
всех
10 400
км
линий
в
сетях
СН
и
ВН
.
Такое
разрешение
являет
-
ся
оптимальным
с
учетом
плотности
данных
.
Табл
. 1.
Состав
лесного
массива
в
коридорах
линий
электропередачии
СН
и
ВН
на
севере
Испании
Тип
растительности
%
Эвкалипт
18%
Хвойные
16%
Широколиственные
56%
Береговые
леса
7%
Плодовые
деревья
2%
Тополиные
насаждения
1%
Всего
100%
Рис
. 2.
Результат
идентификации
вида
растительности
в
разрезе
линии
Искусственное
покрытие
Плантации
эвкалипта
Хвойные
леса
Широколиственные
леса
Плодовые
деревья
Кустарники
и
травянистые
насаждения
Прибрежная
растительность
Тополиные
насаждения
Мировой
опыт
27
щью
LiDAR,
французская
Enedis.
Компания
эксплуатирует
350 000
км
воздушных
линий
средних
классов
напряже
-
ния
.
Ежегодно
с
помощью
вертолетов
,
оснащенных
систе
-
мами
LiDAR,
проводится
инспекция
110 000
км
,
или
одной
трети
всей
сети
.
Эти
визиты
дают
возможность
выявить
существенные
аномалии
или
несоответствия
,
а
также
расстояния
от
проводов
до
растительности
.
Кроме
того
,
в
период
между
двумя
посещениями
проводятся
инвента
-
ризации
обрезки
в
районах
быстрорастущей
раститель
-
ности
.
Этот
контроль
,
как
правило
,
осуществляется
в
ходе
пеших
осмотров
.
В
последнее
время
развитие
беспилотной
техники
по
-
зволило
по
-
новому
взглянуть
на
организационные
и
техни
-
ческие
вопросы
контроля
за
растительностью
.
Для
этого
компанией
используются
беспилотные
летательные
аппа
-
раты
(
БПЛА
)
с
дальностью
полета
100
км
и
грузоподъем
-
ностью
2
кг
.
Дальность
связи
до
20
км
делает
этот
беспилотник
идеальным
для
картирования
ко
-
ридоров
ЛЭП
.
На
средней
высоте
80
м
БПЛА
гарантирует
точность
в
1,6
см
.
БПЛА
оснащается
двумя
дат
-
чиками
для
одновременного
по
-
лучения
фотоданных
и
данных
LiDAR (
рисунок
3).
После
обработки
всех
дан
-
ных
создается
реалистичная
3D-
модель
,
которая
предлагает
пользователям
уникальную
воз
-
можность
просмотра
данных
.
Все
результаты
анализа
раститель
-
ности
видны
на
3D-
модели
.
Бла
-
годаря
различным
цветам
можно
сразу
найти
участки
,
где
деревья
должны
быть
обрезаны
(
рису
-
нок
4).
Хорошие
результаты
,
полу
-
ченные
с
помощью
LiDAR DT26X,
Рис
. 3.
Цветной
LiDAR
Рис
. 4.
Пример
3D-
модели
с
видимой
линией
(
красным
цветом
)
и
с
опасными
участками
для
вырубки
деревьев
,
выделенными
синим
и
желтым
цветом
в
зависимости
от
степени
вырубки
Частота
вмешательства
для
каждого
типа
растительности
была
установлена
исходя
из
следующих
факторов
:
•
национальные
правовые
требо
-
вания
и
требования
каждого
авто
-
номного
сообщества
в
отношении
минимальных
расстояний
между
деревьями
и
проводами
;
•
темпы
роста
каждого
типа
расти
-
тельности
,
определенные
в
вер
-
тикальных
и
горизонтальных
мо
-
делях
роста
;
•
темпы
роста
растительности
были
применены
к
3D-
модели
установок
,
сгенерирован
-
ной
для
получения
оптимальной
площади
в
каждом
месте
и
для
каждого
типа
пласта
.
Таким
образом
,
появилась
возможность
моделировать
несколько
сценариев
,
которые
приведут
к
различным
планам
рубок
с
различными
финансовыми
резервами
,
обеспечивая
более
высокую
контрастность
и
очевидное
повышение
эф
-
фективности
управления
.
Исследование
охватило
32 273
га
коридоров
линий
электропередачи
,
разделенных
на
13
млн
квадратов
.
Общий
объем
больших
данных
,
проанализированных
для
получения
окончательных
результатов
,
составил
около
800
млн
записей
.
ФРАНЦИЯ
Для
решения
текущих
задач
по
контролю
за
раститель
-
ностью
активно
использует
данные
,
полученные
с
помо
-
Цветной
LiDAR
RGB
Классический
LiDAR
28
Ежеквартальный
спецвыпуск
№
2(17),
июнь
2020
показали
техническую
и
эксплуатационную
целесообраз
-
ность
подобных
полетов
,
в
том
числе
для
анализа
рас
-
тительности
на
линиях
низкого
напряжения
.
При
этом
наиболее
эффективным
решением
,
в
том
числе
при
осу
-
ществлении
полетов
в
зонах
с
ограничениями
(
к
примеру
,
близким
к
аэропортам
),
компания
считает
гибридные
по
-
леты
на
небольших
БПЛА
,
интегрирующие
обследования
LiDAR
и
фотосъемку
.
ИРЛАНДИЯ
Подход
к
определению
требований
к
расчистке
раститель
-
ности
в
Ирландии
основан
на
четырех
погодных
услови
-
ях
,
изложенных
в
документе
EN50341-3-11.
Этот
документ
определяет
требования
к
зазору
между
деревьями
и
про
-
водами
высоковольтных
ЛЭП
при
максимальной
рабочей
температуре
,
сильном
ветре
,
только
для
льда
и
комбини
-
рованных
ветровых
и
ледовых
условий
.
Электросетевыми
компаниями
рассчитывается
допу
-
стимое
расстояние
от
проводов
до
растительности
в
за
-
висимости
от
рабочей
температуры
проводов
от
0°
С
до
80°
С
и
соответствующих
требований
для
ВЛ
.
Для
этого
используется
специальное
программное
обеспечение
The Thermal Rating Data Manager (TRDM). TRDM
пред
-
ставляет
собой
приложение
в
виде
форматированной
электронной
таблицы
,
содержащей
линейную
нагрузку
и
метеорологические
данные
,
а
также
импортированную
информацию
о
линии
из
программного
обеспечения
для
проектирования
и
эксплуатации
.
С
учетом
этого
подхода
был
разработан
ряд
практиче
-
ских
руководящих
принципов
,
в
которых
были
определены
зоны
расчистки
,
оцениваемые
по
степени
риска
как
стан
-
дартные
,
срочные
или
чрезвычайные
.
Эти
классифика
-
ции
были
основаны
на
оценках
роста
растительности
под
линиями
,
полученными
с
помощью
LiDAR-
обследований
в
течение
ряда
последовательных
лет
.
Учитывается
так
-
же
риск
падения
деревьев
,
произрастающих
вдоль
ЛЭП
,
Рис
. 5.
Зоны
рисков
по
классификации
на
провода
.
При
этом
было
установлено
,
что
при
расчете
зоны
горизонтального
отклонения
наиболее
значимым
является
комбинированное
ветровое
и
ледовое
погодное
состояние
.
Данный
подход
позволил
классифицировать
опасные
растительные
заросли
на
основе
уточнения
уровней
ри
-
ска
для
нарушения
запаса
прочности
ЛЭП
при
максималь
-
ном
расчетном
температурном
режиме
(
рисунок
5).
Применяя
данные
подходы
и
используя
специаль
-
ное
программное
обеспечение
The Thermal Rating Data
Manager (TRDM),
электросетевые
компании
Ирландии
мо
-
гут
рассчитать
степени
угрозы
растительности
для
нор
-
мальной
работы
ЛЭП
на
различных
участках
.
США
Параллельно
с
энергокомпаниями
,
занимающимися
по
-
иском
наиболее
оптимальных
методик
эксплуатации
воздушных
линий
в
условиях
различной
растительности
,
к
решению
задачи
подключились
и
научно
-
исследова
-
тельские
институты
США
.
Одним
из
ключевых
шагов
на
этом
пути
стало
принятие
и
утверждение
федеральной
комиссией
по
регулированию
энергетики
(FERC)
стандар
-
та
NERC FAC-003-4 (Transmission Vegetation Management).
Этот
стандарт
предусматривает
стратегию
управления
растительностью
для
сведения
к
минимуму
риска
отклю
-
чений
.
Он
включает
таблицу
минимальных
расстояний
растительного
покрова
(MVCD),
необходимых
для
предот
-
вращения
непреднамеренных
длительных
отключений
,
вызванных
короткими
замыканиями
между
проводами
ЛЭП
и
растительностью
.
В
дополнение
к
этому
Научно
-
исследовательским
ин
-
ститутом
электроэнергетики
США
(EPRI)
были
проведены
дополнительные
исследования
для
получения
эмпири
-
ческих
данных
,
подтверждающих
коэффициенты
зазора
,
используемые
для
расчета
минимальных
расстояний
растительного
покрова
.
Это
испытание
было
выполнено
на
проводниках
к
конфигура
-
циям
зазора
вегетации
дей
-
ствительным
для
ряда
форм
вегетации
и
применимым
к
сис
-
темам
передачи
от
230
кВ
до
765
кВ
.
Испытания
проводи
-
лись
на
срезанных
деревьях
,
которые
были
снабжены
за
-
земленным
металлическим
стержнем
и
металлическим
стержнем
с
дуговым
конце
-
вым
участком
,
замененным
деревянным
дюбелем
.
До
-
полнительно
были
проведе
-
ны
предельные
испытания
на
естественных
деревьях
.
Ре
-
зультаты
были
проанализиро
-
Границы
зоны
расчистки
Стрела
провеса
при
0°
С
Стрела
провеса
при
80°
С
Максимальное
раскачивание
по
горизонтали
Стандартная
Неотложная
Чрезвычайная
3
м
(+
запас
)
Нижняя
граница
зоны
расчистки
Максимальнная
высота
провода
до
перекрытия
на
поросль
Зазор
между
«
землей
»
и
«
фазой
»
Мировой
опыт
29
ЛИТЕРАТУРА
1. Cuasante D., Gonzalez A., Garañeda R., Soto G., Crespo A.,
Sola A. Innovative techniques for the predictive maintenance
of overhead power lines. Practical application in the
improvement of ef
fi
ciency in felling and pruning in Northern
Spain, B2-107, CIGRE, 2018.
2. Phillips A.J., Engelbrecht C.S. Test Results to Con
fi
rm
Minimum Vegetation Clearance Distance (MVCD) Standards,
B2-201, CIGRE, 2018.
3. Noctor J., Porter P., Armstrong O., Carroll A. A Risk-
Assessed Approach to Overhead Line Corridor Clearance
Management,
№
97, CIRED, 2019.
4. Cordonnier M., Guzzini P. A Disruptive Method for Vegetation
Management on Enedis’ Medium Voltage Overhead Lines,
№
662, CIRED, 2019.
Рис
. 6.
Пример
видимой
вспышки
на
дереве
и
результирующее
повреждение
(
один
из
этапов
испытаний
)
Рис
. 7.
Различные
формы
крон
деревьев
,
рассмотренные
в
ходе
исследований
:
а
)
пирамидальная
;
б
)
равномерная
;
в
)
вазообразная
а
)
б
)
в
)
ваны
для
получения
оценок
коэффициентов
,
применимых
к
зазорам
между
проводами
и
естественной
раститель
-
ностью
.
Несмотря
на
то
,
что
использование
коэффициента
зазора
хорошо
установлено
для
первоначального
опре
-
деления
размеров
конструкций
линий
электропередачи
,
до
этого
исследования
его
применимость
к
раститель
-
ным
зазорам
на
практике
была
неизвестна
.
Для
линий
электропередачи
эти
расстояния
хорошо
определены
и
существует
большое
количество
эмпирических
данных
,
подтверждающих
выбор
соответствующих
минимальных
расстояний
.
Однако
для
растительных
зазоров
наблюда
-
ется
большая
вариабельность
в
формах
и
размерах
дере
-
вьев
,
что
значительно
влияет
на
допустимые
расстояния
.
Эти
факторы
усиливают
присущую
этому
подходу
неточ
-
ность
.
Испытания
показали
,
что
размер
дерева
(
верхний
диа
-
метр
)
влияет
на
напряжение
пробоя
.
Увеличение
размера
кроны
приводит
к
уменьшению
расстояния
до
проводника
и
для
больших
размеров
дерева
приближается
к
зазору
«
проводник
-
земля
»
с
коэффициентом
зазора
K
g
= 1,1.
Наиболее
устойчивой
из
испытанных
конфигураций
про
-
водника
к
растительному
зазору
была
конфигурация
«
проводник
к
пирамидальной
форме
дерева
»
с
измерен
-
ным
коэффициентом
зазора
K
g
= 1,44.
Наименее
устойчи
-
вой
явилась
вазообразная
форма
кроны
дерева
(
то
есть
с
плоской
вершиной
)
с
измеренным
коэффициентом
за
-
зора
K
g
= 1,03–1,15.
Основываясь
на
этой
экспериментальной
работе
,
кон
-
сультативная
группа
NERC
пересмотрела
свой
рекомен
-
дуемый
коэффициент
разрыва
для
расчета
минимальных
расстояний
растительного
покрова
до
более
консерва
-
тивного
значения
1,0
вместо
1,3,
используемого
для
вер
-
сий
2
и
3 FAC-003.
Последняя
и
утвержденная
версия
настоящего
стандарта
FAC-003-4
включает
пересмотрен
-
ные
таблицы
минимальных
расстояний
растительного
по
-
крова
.
Оригинал статьи: Современные подходы в области управления растительностью вдоль воздушных ЛЭП
В статье на примерах отдельных энергетических компаний из различных стран мира представлены актуальные тенденции в области контроля за растительностью и оптимизации соответствующих эксплуатационных затрат. В основу статьи вошли доклады представителей зарубежных энергокомпаний и научно-исследовательских институтов, сделанные в ходе 47-й сессии СИГРЭ в Париже (Франция) и 25-й конференции СИРЭД в Мадриде (Испания).
