Управление техническим состоянием парка электрооборудования с помощью искусственного интеллекта

Page 1
background image

Page 2
background image

14

Ежеквартальный

 

спецвыпуск

 

 4 (19), 

декабрь

 2020

Управление

 

техническим

 

состоянием

 

парка

 

электрооборудования

 

с

 

помощью

 

искусственного

 

интеллекта

.

Опыт

 

АО

 «

Россети

 

Тюмень

»

Ирина

 

ДАВИДЕНКО

д

.

т

.

н

., 

профессор

 

кафедры

 «

Электро

-

техника

» 

УрФУ

Анатолий

 

ДЬЯКОВ

начальник

 

Департа

-

мента

 

эксплуатации

 

и

 

ремонта

 

АО

 «

Россети

 

Тюмень

»

Виталий

 

ЛОПАТИН

начальник

 

сектора

 

диагностики

 

Электро

-

технической

 

службы

 

Департамента

 

экс

-

плуатации

 

и

 

ремонта

 

АО

 «

Россети

 

Тюмень

»

Н

а

 

протяжении

 30 

лет

 

информационные

 

технологии

 

активно

 

внедряются

 

в

 

энер

-

гокомпаниях

 

Российской

 

Федерации

 

и

 

ближнего

 

зарубежья

Если

 

в

 90-

е

 

годы

 

это

 

было

 

внедрение

 

баз

 

данных

  (

БД

и

 

автоматизированных

 

рабочих

 

мест

  (

АРМ

), 

то

 

в

 

последнее

 

десятилетие

 

ИТ

-

компаниями

 

разрабатываются

 

системы

 

искус

-

ственного

 

интеллекта

 (

СИИ

для

 

решения

 

тактических

 

задач

таких

 

как

 

управление

 

экс

-

плуатацией

 

электрооборудования

 (

ЭО

).

Сейчас

 

пришло

 

время

 

начать

 

использование

 

СИИ

 

для

 

решения

 

стратегических

 

задач

Например

таких

 

как

 

оценки

 

рисков

 

и

 

технико

-

экономических

 

показателей

 

парка

 

ЭО

 

определение

 

направлений

 

инвестирования

в

 

том

 

числе

 

на

 

основе

 

технико

-

экономиче

-

ской

 

оценки

 

и

 

анализа

 

надежности

 

парка

 

ЭО

.

Положительный

 

эффект

 

применения

 

СИИ

решающих

 

стратегические

 

задачи

для

 

предприятия

 

выше

чем

 

СИИ

 

тактических

 

задач

тем

 

более

 

АРМов

 

и

 

баз

 

данных

  (

БД

). 

Однако

 

применение

 

таких

 

СИИ

 

обуславливает

 

высокие

 

требования

 

к

 

качеству

 

исходной

 

информации

  (

ее

 

актуальности

полноты

 

и

 

достоверности

). 

С

 

ростом

 

уровня

 

обобщения

 

данных

 

происходит

 

накопление

  (

тиражирование

 

в

 

более

 

высокие

 

уровни

 

обобщения

ошибок

допущенных

 

в

 

исходных

 

данных

а

 

значит

 

увеличивается

 

отрицательное

 

влияние

 

некачественных

 

данных

.

Использование

 

СИИ

решающих

 

более

 

сложные

 

задачи

в

 

свою

 

очередь

повышает

 

требования

 

к

 

профессионализму

набору

 

компетенций

 

и

 

полномочий

 

пользователей

.

Управление

 

активами

В

 

статье

 

рассмотрены

 

результаты

 

анализа

 

изменений

 

тех

-

нического

 

состояния

 

парка

 

оборудования

 

на

 

протяжении

 

20 

лет

 

как

 

следствие

 

управленческих

 

решений

 

по

 

диагно

-

стированию

 

и

 

ремонту

 

оборудования

 

АО

  «

Россети

 

Тю

-

мень

». 

Сам

 

анализ

 

и

 

подготовка

 

принятых

 

решений

 

вы

-

полнены

 

с

 

помощью

 

системы

 

искусственного

 

интеллекта

 

ЭДИС

  «

Альбатрос

». 

Приведены

 

функциональные

 

возмож

-

ности

 

и

 

структура

 

системы

а

 

также

 

схема

 

сбора

 

данных

 

об

 

эксплуатации

 

электрооборудования


Page 3
background image

15

Данная

 

статья

 

показывает

 

реализацию

 

части

 

этих

 

вопро

-

сов

 

на

 

примере

 

опыта

 

АО

 «

Россети

 

Тюмень

» 

по

 

изменению

 

подхода

 

к

 

эксплуатации

 

и

 

отслеживанию

 

влияния

 

измене

-

ний

 

на

 

техническое

 

состояния

 

парка

 

маслонаполненного

 

ЭО

 

с

 

помощью

 

СИИ

В

 

качестве

 

СИИ

 

в

 

АО

 «

Россети

 

Тюмень

» 

с

 2000 

года

 

используется

 

экспертно

-

диагностическая

 

и

 

ин

-

формационная

 

система

 

управлением

 

обслуживания

 

высо

-

ковольтного

 

электрооборудования

  (

ЭДИС

) «

Альбатрос

». 

ЭДИС

 

ежегодно

 

обновляется

 

разработчиками

 

синхронно

 

с

 

развитием

 

области

 

технического

 

диагностирования

в

 

том

 

числе

 

с

 

изменениями

 

в

 

руководящих

 

документах

 

этой

 

обла

-

сти

 [1, 2].

СТРУКТУРА

 

ЭДИС

 «

АЛЬБАТРОС

»

Основными

 

функциями

 

системы

 

являются

 

диагностирова

-

ние

 

и

 

назначение

 

сроков

 

и

 

объемов

 

технического

 

обслу

-

живания

 

и

 

ремонта

 (

ТОиР

электрооборудования

 6–750 

кВ

Диагностирование

 

проводится

 

как

 

для

 

маслонаполненного

так

 

и

 

немаслонаполненного

 

оборудования

 

силовые

 

трансформаторы

 

и

 

шунтирующие

 

реакторы

 

и

 

их

 

узлы

  (

высоковольтные

 

вводы

переключающее

 

устройство

); 

 

трансформаторы

 

тока

 

и

 

напряжения

 

выключатели

;

 

ограничители

 

перенапряжения

 

и

 

вентильные

 

разрядники

;

 

конденсаторы

;

 

силовые

 

кабельные

 

линии

 

и

 

токопроводы

.

ЭДИС

 

состоит

 

из

 

базы

 

данных

базы

 

знаний

 

и

 

шести

 

под

-

сис

 

тем

 

анализа

 

данных

Структура

 

системы

 

представлена

 

на

 

рисунке

 1.

База

 

данных

 

содержит

 

паспортные

 

характеристики

 

ЭО

данные

 

испытаний

 

и

 

измерений

информацию

 

об

 

условиях

 

и

 

режимах

 

работы

 

ЭО

 

и

 

о

 

проведенном

 

ТОиР

Например

оценка

 

технического

 

состояния

 

силовых

 

трансформаторов

 

проводится

 

на

 

основе

 

следующих

 

измерений

:

 

анализа

 

растворенных

 

в

 

масле

 

газов

 (

АРГ

); 

 

расширенного

 

физико

-

химического

 

анализа

 (

ФХА

масла

 

(34 

контролируемых

 

параметра

); 

 

увлажнения

 

и

 

степени

 

полимеризации

 

твердой

 

изоляции

;

 

изоляционных

 

характеристик

 

омического

 

сопротивления

 

обмоток

 

сопротивления

 

короткого

 

замыкания

 

результатов

 

опыта

 

холостого

 

хода

Заносятся

 

в

 

БД

 

и

 

результаты

 

диагностирования

 

ЭО

 

спе

-

циальными

 

методами

 

контроля

тепловизионного

 

контроля

 

и

 

виброобследования

измерения

 

ЧР

 

и

 

пр

.

Подсистема

 

подготовки

 

и

 

верификации

 

информации

:

 

проводит

 

подготовку

 

оперативных

 

данных

 

к

 

анализу

 

(

приведение

 

к

 

температуре

расчет

 

трендов

 

и

 

соотноше

-

ний

 

параметров

 

и

 

т

.

п

.);

 

выявляет

 

ошибки

 

в

 

поступающих

 

в

 

систему

 

данных

воз

-

никающие

 

из

-

за

 

несоблюдения

 

технологии

 

проведения

 

контроля

невнимательности

 

персонала

несовершен

-

ства

 

методов

 

и

 

аппаратуры

 

измерений

 

и

 

пр

.; 

Рис

. 1. 

Структура

 

ЭДИС

 «

Альбатрос

»

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 

 

  

 

 

Подсистема определения

новых критериев диагностирования «h»

Подсистема анализа

повреждаемости оборудования «g»

Подсистема анализа технико-экономических

показателей парка оборудования «f»

Подсистема выбора приоритетности ТОиР с учетом

оценок технического состояния и рисков отказа «e»

Подсистема планирования и мониторинга

выполнения операций ТОиР «d»

Подсистема верификации

и подготовки данных к анализу «b»

 

Алгоритмы

назначения

операций ТОиР

 

Алгоритмы

локализации

дефекта, поиска

аналога дефекта

Алгоритмы
выявления

вида дефекта

Критерии оценки

параметров

и их трендов

 

 

База

данных 

«а»

База знаний «с»


Page 4
background image

16

Ежеквартальный

 

спецвыпуск

 

 4 (19), 

декабрь

 2020

 

проверяет

 

информацию

 

на

 

неполноту

актуальность

 

и

 

непротиворечивость

.

Эта

 

подсистема

 

обеспечивает

 

качество

 

исходной

 

ин

-

формации

используемой

 

ЭДИС

 

для

 

решения

 

тактических

 

и

 

стратегических

 

задач

Подсистема

 

планирования

 

и

 

мониторинга

 

операций

 

ТОиР

 

автоматически

 

составляет

 

планы

 

эксплуатационных

 

мероприятий

 

на

 

основе

 

библиотеки

содержащей

 

условия

 

и

 

периодичность

 

проведения

 

измерений

 

и

 

других

 

меропри

-

ятий

 

ТОиР

Подсистема

 

анализа

 

повреждаемости

 

оборудования

 

со

-

держит

:

 

описание

 (

акт

повреждения

формализованное

 

с

 

помо

-

щью

 

классификационных

 

справочников

;

 

сценарии

 

анализа

 

повреждаемости

 

на

 

основе

 

актов

 

повреждений

 

и

 

рассчитанных

 

показателей

 

надеж

-

ности

;

 

базу

 

данных

 

развития

 

дефектов

 

трансформаторов

подтвержденных

 

вскрытием

 

оборудования

Развитие

 

дефектов

 

показано

 

историей

 

изменения

 

значений

 

кон

-

тролируемых

 

параметров

 

шести

 

видов

 

измерений

в

 

том

 

числе

 

АРГ

Описание

 

дефекта

 

в

 

подсистеме

 

проводится

 

согласно

 

методике

изложенной

 

авторами

 

ЭДИС

 

в

 

источ

-

нике

 [3]. 

Подсистема

 

определения

 

новых

 

критериев

 

диагности

-

рования

 

рассчитывает

 (

по

 

авторской

 

методике

 [4]) 

критерии

 

оценки

 

контролируемых

 

параметров

 

на

 

основе

 

данных

 

экс

-

плуатации

 

своего

 

парка

 

оборудования

накопленных

 

в

 

БД

 

системы

Подсистема

 

анализа

 

технико

-

экономических

 

показате

-

лей

 

парка

 

оборудования

 

позволяет

 

отслеживать

 

динамику

 

изменений

 

количества

 

ЭО

стоящего

 

на

 

учащенном

 

контроле

 

по

 

видам

 

измерений

уровням

 

опасности

 

технического

 

состояния

 

и

 

пр

.;

 

получать

 

статистические

 

выборки

 

с

 

гибкими

 

усло

-

виями

 

отбора

как

 

по

 

паспортным

 

характеристикам

 

оборудования

так

 

и

 

по

 

оперативной

 

информации

 

(

результатам

 

проведенных

 

измерений

 

и

 

ТОиР

внеш

-

ним

 

воздействиям

); 

 

рассчитывать

 

удельные

 

затраты

 

и

 

трудоемкость

 

по

 

груп

-

пам

 

оборудования

.

Назначение

 

подсистемы

 

выбора

 

приоритетности

 

ТОиР

 

с

 

учетом

 

оценок

 

технического

 

состояния

 

и

 

рисков

 

отказа

 

ясно

 

из

 

ее

 

названия

Расчет

 

индекса

 

технического

 

состоя

-

ния

 

трансформаторного

 

оборудования

 

и

 

оценка

 

риска

 

его

 

отказа

 

проводятся

 

по

 

авторским

 

методикам

приведенным

 

в

 

источнике

 [5]. 

Наиболее

 

ценный

 

и

 

динамично

 

развивающийся

 

компо

-

нент

 

ЭДИС

 — 

база

 

знаний

  (

БЗ

). 

Постоянное

 

обновление

 

и

 

дополнение

 

БЗ

 — 

залог

 

востребованности

 

СИИ

увеличе

-

ния

 

ее

 

жизненного

 

цикла

БЗ

 

системы

 

содержит

:

 

библиотеки

 

критериев

 

оценки

 

контролируемых

 

парамет

-

ров

 

и

 

их

 

трендов

 

алгоритмы

 

определения

 

вида

характера

 

дефекта

степени

 

его

 

развития

опасности

 

и

по

 

возможности

локализации

;

 

алгоритм

 

определения

 

узла

  (

системы

силового

 

транс

-

форматора

в

 

котором

 

развивается

 

повреждение

построенный

 

на

 

основе

 

машинного

 

обучения

 

на

 

базе

 

данных

 

повреждений

 

трансформаторов

 [6];

 

алгоритм

 

поиска

 

случая

аналогичного

 

рассматриваемо

-

му

в

 

базе

 

данных

 

повреждений

 

трансформаторов

;

 

алгоритмы

 

назначения

 

операций

 

ТОиР

  (

их

 

объемов

 

и

 

сроков

 

проведения

с

 

учетом

 

вида

степени

 

развития

 

и

 

опасности

 

дефекта

 

и

 

его

 

локализации

.

СХЕМА

 

СБОРА

 

ОПЕРАТИВНЫХ

 

ДАННЫХ

 

О

 

СОСТОЯНИИ

 

ПАРКА

 

ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ

В

 

АО

  «

Россети

 

Тюмень

» 

работа

 

ЭДИС

 

построена

 

по

 

двух

-

уровневой

 

схеме

  «

управление

-

филиалы

». 

Каждый

 

уровень

 

обладает

 

своим

 

функционалом

 

ЭДИС

который

 

соответствует

 

степени

 

ответственности

 

и

 

компетентности

 

пользователей

набору

 

решаемых

 

ими

 

задач

На

 

рисунке

 2 

представлена

 

схе

-

ма

 

сбора

 

и

 

движения

 

данных

поясняющая

 

работу

 

ЭДИС

.

На

 

уровне

 

филиалов

 

установлена

 

сетевая

 

версия

 

из

 

5–10 

рабочих

 

мест

 c 

ролями

: «

химик

», «

испытатель

», «

на

-

чальник

 

службы

». 

Роль

 

регламентирует

 

права

 

доступа

 

к

 

ин

-

формации

 

определенного

 

вида

Например

пользователь

 

с

 

ролью

  «

химик

» 

вносит

 

в

 

БД

 

информацию

касающуюся

 

контроля

 

масла

 (

АРГ

ФХА

). 

Пользователь

 

с

 

ролью

 «

испыта

-

тель

» 

заносит

 

данные

 

электрических

 

измерений

Согласно

 

своим

 

ролям

 

специалисты

 

филиала

 

получа

-

ют

 

функции

 

по

 

анализу

 

вносимой

 

ими

 

информации

 

от

 

под

-

систем

 

и

 

базы

 

знаний

 

ЭДИС

 (

рисунок

 1), 

такие

 

как

:

 

верификация

 

вносимых

 

данных

 

диагностирование

 

и

 

выработка

 

рекомендаций

 

по

 

даль

-

нейшей

 

эксплуатации

 

единицы

 

оборудования

;

 

выдача

 

протоколов

 

оценки

 

технического

 

состояния

 

и

 

карточек

 

измерений

 

составление

 

ежегодного

 

плана

 

измерений

 

формирование

 

сводок

 

оборудования

стоящего

 

на

 

уча

-

щенном

 

контроле

статистических

 

выборок

 

показателей

 

парка

 

оборудования

 

и

 

пр

.

Для

 

специалиста

 

с

 

ролью

 «

начальник

 

службы

» 

доступен

 

как

 

весь

 

функционал

 

по

 

анализу

 

информации

 

ролей

  «

хи

-

мик

» 

и

 «

испытатель

», 

так

 

и

 

более

 

глубокий

 

анализ

 

данных

 

с

 

большим

 

уровнем

 

обобщения

 

информации

  (

например

локализация

 

дефекта

 

и

 

поиска

 

его

 

аналогов

 

в

 

БД

 

фактов

 

повреждения

 

трансформаторов

ранжирование

 

парка

 

транс

-

форматоров

 

на

 

основе

 

расчета

 

индекса

 

технического

 

состо

-

яния

 

и

 

рисков

 

отказа

 

и

 

пр

.).

На

 

уровне

 

управления

 

АО

  «

Россети

 

Тюмень

» 

исполь

-

зуется

 

сетевая

 

версия

 

ЭДИС

 

на

 

трех

 

рабочих

 

местах

 

с

 

ро

-

лями

: «

менеджер

 

информации

» 

и

  «

эксперт

». 

Специалист

 

с

 

ролью

  «

менеджер

 

информации

» 

координирует

 

движение

 

Управление

 

активами


Page 5
background image

17

потоков

 

информации

 

между

 

БД

 

ЭДИС

 

и

 

БД

 

Системы

 

управ

-

ления

 

производственными

 

активами

  (

СУПА

). 

Как

 

правило

это

 

сотрудник

 

службы

 

информационных

 

технологий

Инте

-

грация

 

систем

 

ЭДИС

 

и

 

СУПА

 (

реализованной

 

на

 

базе

 SAP 

ERP) 

на

 

уровне

 

баз

 

данных

 

сокращает

 

время

 

сбора

 

данных

 

испытаний

 

и

 

измерений

 

по

 

маслонаполненному

 

оборудо

-

ванию

а

 

также

 

исключает

 

повторный

 

ручной

 

ввод

 

данных

 

в

 

различных

 

системах

Специалисты

 

управления

 

с

 

ролью

  «

эксперт

» 

обладают

 

всеми

 

возможными

 

правами

 

на

 

доступ

 

к

 

данным

 

и

 

их

 

ана

-

лизу

Это

 

руководитель

 

и

 

ведущий

 

инженер

 

сектора

 

диа

-

гностики

отвечающий

 

за

 

техническое

 

состояние

 

ЭО

 

и

 

свое

-

временную

 

подготовку

 

мероприятий

 

по

 

воздействию

 

на

 

оборудование

 (

комплексная

 

диагностика

текущий

средний

капитальный

 

ремонты

 

и

 

т

.

д

.). 

Экспертам

 

доступен

 

анализ

 

повреждаемости

 

парка

 

оборудования

расчет

 

новых

 

крите

-

риев

 

диагностирования

Разработчики

 

ЭДИС

 

надеются

что

 

со

 

временем

 

среди

 

пользователей

 

появятся

 

и

 

аналитики

.

Обмен

 

данными

 

между

 

БД

 

филиалов

 

и

 

БД

 

управле

-

ния

 

осуществляется

 

автоматически

 

специальным

 

блоком

 

репликации

 

данных

 

по

 

задаваемому

 

расписанию

Обычно

 

это

 

происходит

 

в

 

часы

 

наименьшей

 

загрузки

 

локальной

 

сети

 

предприятия

В

 

БД

 

управления

 

поступает

 

инфор

-

мация

 

о

 

данных

 

испытаний

измерений

 

и

 

паспортных

 

ха

-

рактеристик

 

оборудования

 

из

 

девяти

 

БД

 

служб

 

изоляции

 

филиалов

 

и

 

трех

 

БД

 

территориальных

 

производственных

 

отделений

  (

ТПО

). 

Из

 

БД

 

управления

 

во

 

все

 

БД

 

филиалов

 

и

 

ТПО

 

поступает

 

информация

 

об

 

изменениях

 

в

 

справочни

-

ках

 

БД

 

и

 

библиотеках

 

критериев

 

оценки

 

контролируемых

 

параметров

 

ЭО

Таким

 

образом

в

 

АО

 «

Россети

 

Тюмень

» 

ЭДИС

 

работает

 

в

 

варианте

 

организации

 

на

 

каждом

 

функциональном

 

уровне

 

автономной

 

сети

Есть

 

случаи

 

внедрения

 

ЭДИС

 

с

 

подключе

-

нием

 

рабочих

 

мест

 

различных

 

филиалов

 

и

 

управления

 

к

 

од

-

ной

 

централизованной

 

БД

Несмотря

 

на

 

это

нам

 

видится

что

 

выбранная

 

АО

 «

Россети

 

Тюмень

» 

схема

 

сбора

 

данных

 

с

 

независимой

 

работой

 

каждого

 

уровня

 

обладает

 

большей

 

устойчивостью

живучестью

а

 

значит

большей

 

безопасно

-

стью

 

для

 

предприятия

 

в

 

целом

Кроме

 

того

это

 

решение

 

сводит

 

до

 

минимума

 

трафик

 

сети

.

Рис

. 2. 

Схема

 

сбора

 

данных

 

ЭДИС

 «

Альбатрос

»

Уровень управления энергокомпании

 

 

         

Филиал № 2

Филиал № 1

 

БД СУПА

 

 

 

Сервер БД

SAP ERP

 

Основная БД 

ЭДИС 

Репликатор

Канал связи 1

управления 

 

  

Выводы, графики,
протоколы, отчеты

Приложение 

ЭДИС  

 

Сервер БД

Fireberd

  

 

 

Сервер
управления 

 

 

 

                

                      

 

 

 

 

 

 

 

 

Рабочие места
экспертов № 1– 

x

 

Канал связи 2

      

 

                                     

                  

...

 

Филиал № 9

Канал связи 9

БД филиала

 

 

  

Репликатор

филиала

 

 

Сервер БД   

 

                    

     

 

 

 

 

 

  

Сервер филиала

 

 

 

 

 

 

 

     

 

 

 

Рабочее место начальника службы № 1

Приложение 

ЭДИС 

Выводы, графики,
протоколы, отчеты

Рабочие места
высоковольтной лаборатории № 1–7

Рабочие места
хим. лаборатории № 1–4

               

                                       

...

 

                   

 

 

 

 


Page 6
background image

18

Ежеквартальный

 

спецвыпуск

 

 4 (19), 

декабрь

 2020

СИСТЕМА

 

ОБУЧЕНИЯ

 

ПЕРСОНАЛА

Одно

 

из

 

ключевых

 

условий

 

эффективного

 

использования

 

СИИ

 — 

обучение

 

персонала

Речь

 

идет

 

не

 

об

 

изучении

 

интерфейса

 

программы

а

 

о

 

знаниях

 

в

 

области

 

диагности

-

рования

 

оборудования

правилах

 

его

 

эксплуатации

 

и

 

ре

-

монта

о

 

понимании

 

методик

 

анализа

 

повреждаемости

 

оборудования

 

и

 

ранжирования

 

по

 

техническому

 

состоя

-

нию

получения

 

критериев

 

оценки

 

контролируемых

 

пара

-

метров

 

и

 

др

Речь

 — 

об

 

освоении

 

пользователями

 

того

 

потенциала

 

знаний

который

 

заложен

 

в

 

ЭДИС

Во

 

время

 

обучения

 

пользователи

 

должны

 

приобрести

 

навыки

 

использования

 

СИИ

 

в

 

повседневной

 

работе

рас

-

ширить

 

свой

 

обычный

 

набор

 

процедур

 

анализа

 

данных

Кроме

 

того

они

 

имеют

 

возможность

 

на

 

практике

 

убедить

-

ся

 

в

 

пользе

 

системы

увидеть

 

сокращение

 

рабочего

 

вре

-

мени

 

на

 

составление

 

отчетов

протоколов

планов

 

изме

-

рений

 

и

 

пр

.; 

оценить

 

качество

 

диагностирования

 

и

 

других

 

видов

 

анализа

 

системой

 

данных

В

 

этом

 

случае

 

исполь

-

зование

 

ЭДИС

 

не

 

будет

 

вызывать

 

внутреннего

 

сопротив

-

ления

 

персонала

По

 

оценкам

 

разработчиков

 

системы

без

 

обучения

 

персонал

 

использует

 

возможности

 

ЭДИС

 

только

 

вполовину

.

За

 

длительный

  (

более

 20 

лет

период

 

эксплуата

-

ции

 

ЭДИС

 

в

 

АО

 «

Россети

 

Тюмень

» 

обучение

 

персонала

 

проводилось

 

с

 

периодичностью

 1 

раз

 

в

 2–3 

года

Такое

 

количество

 

курсов

 

обусловлено

 

тем

что

 

в

 

конкретном

 

обучении

 

принимает

 

участие

 

только

 

часть

 

специали

-

стов

 

филиала

есть

 

обновление

 

персонала

 

на

 

местах

постоянно

 

происходит

 

совершенствование

 

системы

расширение

 

ее

 

функционала

Кроме

 

того

обучение

 

про

-

водится

 

по

 

трем

 

различным

 

программам

Последние

 

10 

лет

 

обучение

 

проводится

 

в

 

виде

 

курсов

 

повышения

 

квалификации

  (

КПК

на

 

базе

 

Уральского

 

федерального

 

университета

Значительную

 

часть

 

обучения

 

занимает

 

практика

 

анализа

 

информации

 

с

 

помощью

 

ЭДИС

 

на

 

ре

-

альных

 

примерах

 

повреждения

 

оборудования

 

и

 

анализа

 

технико

-

экономических

 

показателей

 

парка

 

ЭО

 

по

 

акту

-

альной

 

БД

 

АО

  «

Россети

 

Тюмень

». 

На

 

курсах

 

отведено

 

время

 

обмену

 

опытом

 

между

 

слушателями

 

по

 

примене

-

нию

 

новых

 

приборов

 

и

 

методов

 

диагностирования

слу

-

чаях

 

выявления

 

дефектов

 

в

 

оборудовании

 

и

 

пр

Такая

 

форма

 

обучения

 

вызывает

 

живой

 

интерес

поскольку

 

слушатели

 

могут

 

увидеть

 

развитие

 

повреждения

 

обо

-

рудования

 

по

 

данным

 

измерений

 

и

 

испытаний

занесен

-

ным

 

в

 

БД

.

ОПЫТ

 

АО

 «

РОССЕТИ

 

ТЮМЕНЬ

»

ПО

 

АНАЛИТИКЕ

 

ДАННЫХ

 

ЭКСПЛУАТАЦИИ

 

Аналитики

 

уже

 

давно

 

и

 

успешно

 

работают

 

в

 

финансовых

инвестиционных

 

компаниях

банковских

 

структурах

кон

-

салтинговых

 

компаниях

брокерских

 

конторах

По

 

наше

-

му

 

мнению

давно

 

создана

 

почва

 

для

 

работы

 

аналитиков

 

в

 

энергетике

Применительно

 

к

 

сетевым

 

предприятиям

 

аналитик

 

может

 

быть

 

полезен

 

техническому

 

руководству

 

для

 

следующего

 

прогнозирования

 

изменений

 

технического

 

состояния

 

парка

 

оборудования

 

со

 

среднесрочным

 

горизонтом

 

пла

-

нирования

 (5 

и

 

более

 

лет

);

 

определения

 

наиболее

 

надежных

 

типов

 

оборудования

 

и

 

их

 

производителей

;

 

определения

 

типов

 

оборудования

 c 

минимальными

 

затратами

 

на

 

эксплуатацию

 

в

 

течение

 

назначенного

 

ресурса

;

 

определения

 

узких

 

мест

 

в

 

организации

 

проведения

 

экс

-

плуатации

 (

в

 

том

 

числе

 

технического

 

диагностирования

и

 

ремонта

 

электрооборудования

 

и

 

выработки

 

рекомен

-

даций

 

по

 

их

 

устранению

в

 

том

 

числе

 

в

 

кадровых

 

вопро

-

сах

;

 

выявления

 

передового

 

опыта

 

в

 

вопросах

 

диагности

-

рования

эксплуатации

 

и

 

ремонта

 

оборудования

 

и

 

рас

-

пространение

 

его

 

в

 

других

 

структурных

 

единицах

 

энер

-

гокомпании

;

 

определения

 

необходимых

 

объемов

 

и

 

сроков

 

эксплуа

-

тационных

 

мероприятий

 

для

 

поддержания

 

технического

 

состояния

 

парка

 

оборудования

обеспечивающее

 

требу

-

емый

 

уровень

 

и

 

качество

 

энергоснабжения

Рассмотрим

 

далее

 

примеры

 

аналитики

 

технического

 

состояния

 

парка

 

оборудования

выполненные

 

с

 

помощью

 

ЭДИС

на

 

примере

 

одного

 

из

 

филиалов

 

АО

  «

Россети

 

Тю

-

мень

».

Пример

 1.

 

Проведение

 

АРГ

 

для

 

маслонаполненных

 

из

-

мерительных

 

трансформаторов

  (

ИТ

документами

 [7, 8] 

не

 

регламентировалось

поэтому

 

проводилось

 

в

 

энергоком

-

пании

 

выборочно

С

 

начала

 

внедрения

 

ЭДИС

 

для

 

оценки

 

состояния

 

ИТ

 

по

 

результатам

 

АРГ

 

использовали

 

критерии

предлагаемые

 

ЭДИС

После

 

накопления

 

положительного

 

опыта

 

применения

 

АРГ

 

для

 

идентификации

 

дефектов

 

ИТ

 

главным

 

инженером

 

АО

  «

Россети

 

Тюмень

» 

было

 

принято

 

решение

 

о

 

регулярном

 

проведении

 

АРГ

 

для

 

трансформато

-

ров

 

тока

 (1 

раз

 

в

 2 

года

и

 

напряжения

 (1 

раз

 

в

 4 

года

). 

Таким

 

образом

к

 2013 

году

 

в

 

БД

 

ЭДИС

 

накопился

 

достаточный

 

массив

 

эксплуатационных

 

данных

чтобы

 

уточнить

 

критерии

 

оценки

 

АРГ

 

ИТ

 

для

 

собственного

 

парка

 

оборудования

Рас

-

четы

 

предельно

 

допустимых

 

значений

 

концентраций

 

газов

 

были

 

выполнены

 

с

 

помощью

 

подсистемы

 

определения

 

но

-

вых

 

критериев

 

диагностирования

 

ЭДИС

Полученные

 

крите

-

рии

 

оценки

 

АРГ

 

были

 

утверждены

 

главным

 

инженером

 

и

 

за

-

несены

 

в

 

базу

 

знаний

 

ЭДИС

 

для

 

возможности

 

оперативной

 

оценки

 

парка

 

ИТ

На

 

рисунке

 3 

представлен

 

статистический

 

анализ

 

трансформаторов

 

тока

 (

ТТ

), 

стоящих

 

на

 

учащенном

 

контроле

 

на

 

протяжении

 20 

лет

проведенный

 

подсистемой

 

анализа

 

технико

-

экономических

 

показателей

 

парка

 

обору

-

дования

 

для

 

одного

 

из

 

филиалов

Система

 

автоматически

 

проводит

 

оценку

 

контролируемых

 

параметров

 

и

 

динамику

 

их

 

изменения

 

по

 

различным

 

видам

 

измерений

определяя

 

одну

 

из

 5 

категорий

 

технического

 

состояния

исправное

 

состоя

-

Управление

 

активами


Page 7
background image

19

ние

зона

 

риска

 

развития

 

повреждения

зона

 

опасности

 

раз

-

вития

 

повреждения

зона

 

дефекта

зона

 

опасного

 

дефекта

Как

 

показывает

 

график

 

рисунка

 3, 

с

 

начала

 

введения

 

обяза

-

тельного

 

проведения

 

АРГ

 

для

 

ИТ

 

количество

 

ТТ

стоящих

 

на

 

учащенном

 

контроле

 

по

 

АРГ

выросло

.

Затем

 

их

 

количество

 

уменьшилось

 

и

 

стабилизирова

-

лось

 

в

 2016–2019 

годы

 

на

 

уровне

 

примерно

 

половины

 

от

 

количества

 2011–2013 

годов

То

 

есть

 

в

 

течение

 

двух

 

лет

 

(2010–2011 

годы

были

 

выявлены

 

все

 

ТТ

 

с

 

развивающими

-

ся

 

повреждениями

На

 

протяжении

 2010–2013 

годов

 

эти

 

ТТ

 

были

 

либо

 

отремонтированы

либо

 

заменены

после

 

чего

 

ежегодное

 

количество

 

ТТ

 

на

 

контроле

 

по

 

АРГ

 

уменьшилось

Таким

 

образом

построенный

 

ЭДИС

 

график

 

изменения

 

за

 19 

лет

 

количества

 

ТТ

стоящих

 

на

 

учащенном

 

контроле

 

по

 

АРГ

показывает

 

следующее

:

 

управленческое

 

решение

 

по

 

применению

 

АРГ

 

для

 

оцен

-

ки

 

технического

 

состояния

 

ТТ

 

имеет

 

положительный

 

эффект

  (

даже

 

можно

 

определить

 

степень

 

положитель

-

ного

 

влияния

);

 

критерии

 

оценки

 

результатов

 

АРГ

 

для

 

парка

 

ИТ

 

опреде

-

лены

 

верно

Пример

 2.

 

На

 

графике

 

статистики

 

поста

-

новки

 

на

 

контроль

 

ТТ

 110 

кВ

 

по

 

разным

 

видам

 

измерений

 (

рисунок

 3) 

мы

 

видим

 

резкий

 

рост

 

ТТ

 

на

 

контроле

 

по

 

ФХА

 

масла

 

с

 2010 

года

Ис

-

следуем

 

этот

 

вопрос

 

подробнее

В

 

таблице

 1 

показано

 

количество

 

ФХА

 

масла

 

ТТ

 110 

кВ

внесенных

 

в

 

БД

.

Мы

 

видим

что

 

при

 

выявлении

 

отклонений

 

характеристик

 

качества

 

масла

при

 

примерно

 

одном

 

и

 

том

 

же

 

количестве

 

измерений

 

в

 

год

 

и

 

периодичности

 

ФХА

 

масла

 1 

раз

 

в

 2 

года

с

 

течением

 

времени

 

ТТ

 

на

 

контроле

 

остается