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
.
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»
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
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
...
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
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
все
меньше
.
Это
происходит
вследствие
устранения
причин
постановки
на
учащенный
контроль
.
Таким
образом
,
техническое
со
-
стояние
парка
ТТ
,
в
целом
,
улучшилось
,
благодаря
вовремя
проведенным
операциям
ТОиР
.
Графики
рисунков
3
и
4
построены
на
основании
отчета
,
характеристики
которого
определяются
ЭДИС
автоматически
.
В
отчете
содержится
следующая
информация
:
место
уста
-
новки
трансформатора
,
дата
постановки
и
снятия
с
контроля
,
градация
технического
состояния
,
вид
измерения
и
список
параметров
,
по
которым
оборудование
ставится
на
контроль
.
Изучив
отчет
о
ТТ
,
стоящих
на
контроле
,
по
которому
были
построены
графики
(
рисунки
3
и
4),
видим
,
что
в
2010–2011
го
-
дах
постановка
на
контроль
по
ФХА
масла
в
большей
части
проводилась
из
-
за
ухудшения
параметра
влагосодержания
масла
.
Дело
в
том
,
что
в
это
время
в
АО
«
Россети
Тюмень
»
стали
использоваться
более
жесткие
критерии
отбраковки
по
Рис
. 3.
Статистика
постановки
на
контроль
системой
ТТ
110
кВ
по
разным
видам
измерений
Табл
. 1.
Количество
ФХА
масла
,
внесенных
в
БД
по
ТТ
110
кВ
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
ФХА
проведено
,
шт
.
6
74
87
79
81
60
73
Из
них
на
контроле
6
51
56
28
26
22
10
20
Ежеквартальный
спецвыпуск
№
4 (19),
декабрь
2020
влагосодержанию
масла
ТТ
(
они
были
сниженные
с
30
г
/
т
до
25
г
/
т
).
Далее
происходила
заливка
увлажненных
ТТ
свежим
маслом
.
Как
показывает
график
на
рисунке
3,
количество
ТТ
,
стоящих
на
контроле
по
показателям
качества
масла
в
2012–
2018
годах
,
снижалось
.
Рисунок
4
показывает
изменение
статистики
постановки
на
учащенный
контроль
ТТ
110
кВ
по
показателям
качества
масла
в
разрезе
категорий
технического
состояния
.
Отметим
,
что
количество
ТТ
в
категориях
«
дефект
»
и
«
опасный
дефект
»
уменьшается
,
видимо
,
благодаря
своевременно
проведенно
-
му
ТОиР
.
Количество
ТТ
в
категориях
«
зон
риска
и
опасности
»
незначительно
увеличивается
,
отражая
процесс
старения
парка
оборудования
.
Тенденции
обоих
графиков
(
рисунки
3
и
4)
показывают
улучшение
технического
состояния
парка
ТТ
.
Пример
3.
В
2013
году
в
АО
«
Россети
Тюмень
»
было
принято
решение
о
проведении
АРГ
для
силовых
трансфор
-
маторов
(
СТ
) 35
кВ
с
периодичностью
1
раз
в
год
.
Напомним
,
что
руководящие
документы
[7, 8]
не
регламентировали
про
-
ведение
АРГ
для
СТ
35
кВ
и
не
содержали
соответствующие
критерии
оценки
.
Оценка
результатов
АРГ
для
трансформа
-
торов
35
кВ
до
2018
года
проводилась
системой
по
критери
-
ям
,
полученным
для
СТ
35
кВ
в
ходе
научно
-
исследователь
-
ской
работы
авторов
ЭДИС
.
После
2018
года
оценка
АРГ
СТ
35
кВ
проводится
ЭДИС
согласно
документу
[2].
На
рисунке
5
представлен
результат
работы
ЭДИС
по
автоматической
постановке
СТ
35
кВ
на
контроль
в
виде
от
-
чета
.
Как
показывает
отчет
,
система
определяет
контроли
-
руемые
и
расчетные
параметры
,
вышедшие
за
регламенти
-
руемый
диапазон
.
В
числителе
располагаются
параметры
,
превышающие
свои
предельно
допустимые
значения
,
в
зна
-
менателе
—
допустимые
значения
.
Из
расчетных
параме
-
тров
в
отчете
отмечены
превышение
потерь
холостого
хода
относительно
паспортных
значений
,
отклонение
межфазной
разницы
активных
сопротивлений
обмоток
и
пр
.
Кроме
того
,
в
отчете
отмечены
недостоверные
замеры
,
выявленные
подсистемой
верификации
данных
.
В
зависимости
от
набо
-
ра
параметров
,
превышающих
регламентированные
значе
-
ния
,
ЭДИС
автоматически
определяет
,
в
какой
из
пяти
кате
-
горий
технического
состояния
находится
данный
СТ
35
кВ
.
Исправные
СТ
в
отчет
не
попадают
.
На
основании
данных
отчета
о
СТ
35
кВ
,
стоящих
в
2010–2019
годах
на
учащенном
контроле
по
разным
видам
измерений
,
построены
графики
,
показанные
на
рисунке
6.
График
СТ
на
контроле
по
результатам
оценки
АРГ
на
-
чинается
с
2013
года
,
когда
в
диагностику
СТ
35
кВ
был
подключен
АРГ
.
После
четырех
лет
применения
АРГ
для
идентификации
дефектов
в
СТ
35
кВ
,
число
СТ
,
стоящих
на
контроле
по
АРГ
,
начало
снижаться
.
Кроме
того
,
снижалось
и
количество
СТ
35
кВ
,
стоящих
на
контроле
по
другим
ви
-
дам
измерений
.
Этому
снижению
способствовало
выявле
-
ние
«
больных
»
СТ
с
помощью
АРГ
.
Статистический
анализ
также
выявил
тенденцию
сни
-
жения
доли
СТ
с
уровнями
«
опасный
дефект
»
и
«
дефект
»
в
общем
числе
трансформаторов
на
учащенном
контроле
.
К
сожалению
,
не
удается
проследить
изменение
коли
-
чества
СТ
35
кВ
,
стоящих
на
контроле
по
электрическим
Рис
. 4.
Статистика
постановки
на
контроль
системой
ТТ
110
кВ
по
результатам
ФХА
масла
по
категориям
технического
состояния
Управление
активами
21
измерениям
после
2018
года
в
полном
объеме
,
так
как
в
этот
период
был
прекращен
обмен
данных
между
БД
ЭДИС
и
БД
СУПА
из
-
за
изменения
структуры
последней
.
Пример
4.
Далее
проведем
анализ
,
по
каким
параме
-
трам
качества
масла
стоят
на
контроле
различные
виды
оборудования
в
одном
из
южных
филиалов
(
филиал
А
).
Рис
. 5.
Статистика
постановки
на
контроль
силовых
трансформаторов
35
кВ
по
разным
видам
измерений
ЭДИС
в
2010
году
Рис
. 6.
Статистика
постановки
на
контроль
ЭДИС
силовых
трансформаторов
35
кВ
по
разным
видам
измерений
в
период
2010–
2019
годов
22
Ежеквартальный
спецвыпуск
№
4 (19),
декабрь
2020
В
таблице
2
приведены
названия
рассматриваемых
па
-
рамет
ров
и
условия
,
при
которых
оборудование
ставится
по
ним
на
учащенный
контроль
.
По
мнению
разработчиков
ЭДИС
,
значения
,
регламен
-
тирующие
тангенс
диэлектрических
потерь
масла
tg
м
в
до
-
кументе
[1],
требуют
значительной
корректировки
.
В
БД
АО
«
Россети
Тюмень
»
хранится
более
28
тысяч
измерений
этого
параметра
.
Из
них
только
0,11%
превышают
свое
пре
-
дельно
допустимое
значение
и
0,32% —
области
нормаль
-
ного
состояния
,
определенные
в
[1].
Силовые
трансформа
-
торы
,
стоящие
на
учащенном
контроле
по
влагосодержанию
масла
или
кислотному
числу
согласно
критериям
[1],
состав
-
ляют
3–6%
каждый
.
Коэффициент
корреляции
между
вла
-
госодержанием
,
кислотным
числом
и
тангенсом
масла
tg
м
составляет
0,4–0,7.
Соответственно
,
минимальная
доля
стоящих
на
контроле
по
параметру
tg
м
должна
составлять
1,2%,
а
не
0,11%.
Постановка
на
контроль
по
tg
м
всего
од
-
ного
трансформатора
из
тысячи
замеров
(
по
завышенным
значениям
,
регламентированным
[1, 8])
делает
контроль
tg
м
бессмысленным
.
Между
тем
,
тангенс
диэлектрических
Табл
. 2.
Условия
постановки
на
контроль
по
параметрам
качества
масла
Параметр
качества
масла
Обозначение
Условия
постановки
на
контроль
Содержание
антиокислитель
-
ной
присадки
АОП
, %
Ниже
,
чем
значение
области
нормального
состояния
(
п
. 8
таблицы
31.4 [1])
Температура
вспышки
в
за
-
крытом
тигле
T
всп
, °
С
Снижение
более
чем
на
5°
С
в
сравнении
с
предыдущим
анализом
(
п
. 3
таблицы
31.4 [1])
Влагосодержание
H
2
O,
г
/
т
Выше
,
чем
значение
области
нормального
состояния
(
п
. 4
таблицы
31.4 [1])
Тангенс
угла
диэлектрических
потерь
при
90°
С
tg
м
90°
С
, %
Выше
,
чем
3%
Кислотное
число
КОН
,
мгКОН
/
г Выше
,
чем
значение
области
нормального
состояния
(
п
. 2
таблицы
31.4 [1])
Пробивное
напряжение
U
пр
,
кВ
Ниже
,
чем
значение
области
нормального
состояния
(
п
. 1
таблицы
31.4 [1])
Класс
промышленной
чистоты
Класс
чст
.
Выше
,
чем
значение
области
нормального
состояния
(
п
. 5
таблицы
31.4 [1])
Рис
. 7.
Статистика
постановки
на
контроль
различных
видов
ЭО
по
показателям
качества
масла
филиала
А
СТ, АТ (бак)
РПН (бак)
ТТ
ТН
МВ (бак)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
АОП, %
'
T
всп.
, °С
H
2
O, г/т
tg
G
м
90◦С,
%
КОН,
мгКОН/г
U
пр.
, кВ
Класс чст.
Управление
активами
23
потерь
масла
tg
м
более
чувствителен
к
появлению
в
масле
коллоидных
образований
и
других
продуктов
старения
мас
-
ла
,
чем
параметры
,
определяемые
химическими
методами
.
По
вышеизложенным
причинам
,
для
целей
нашего
иссле
-
дования
было
применено
свое
условие
постановки
на
кон
-
троль
оборудования
по
росту
tg
м
,
указанное
в
таблице
2.
На
рисунке
7
представлена
диаграмма
доли
(%)
ЭО
,
по
-
ставленного
на
учащенный
контроль
за
последние
четыре
года
с
разбивкой
по
показателям
качества
масла
(
таблица
2)
и
видам
оборудования
:
–
масло
из
баков
силовых
трансформаторов
6–110
кВ
(
СТ
,
бак
);
–
масло
из
баков
контакторов
переключающих
устройств
(
РПН
,
бак
);
–
масло
из
трансформаторов
тока
110
кВ
(
ТТ
);
–
масло
из
трансформаторов
напряжения
110
кВ
(
ТН
);
–
масло
из
баков
масляных
выключателей
110
кВ
(
МВ
,
бак
).
Диаграмма
рисунка
7
демонстрирует
,
что
масло
в
обо
-
рудовании
различного
вида
стареет
по
-
разному
.
Причина
этого
—
различные
режимы
работы
,
в
том
числе
темпера
-
турные
,
различные
соотношения
бумага
/
масло
.
Старение
масла
в
силовых
трансформаторах
больше
выражено
про
-
цессами
увлажнения
и
окисления
.
Для
ТТ
характерен
рост
tg
м
90°
С
,
в
том
числе
за
счет
появления
коллоидных
об
-
разований
(
вплоть
до
образования
Х
-
воска
при
опреде
-
ленных
условиях
).
Масло
контакторов
РПН
увлажняется
и
загрязняется
углеродом
.
Это
оборудование
ставится
на
контроль
,
в
основном
по
напряжению
пробоя
масла
,
так
как
этот
показатель
снижается
при
загрязнении
и
увлажнении
масла
.
На
диаграммах
доля
РПН
и
ВМ
,
стоящих
на
контроле
по
классу
частоты
небольшая
,
так
как
применялись
более
мягкие
регламентируемые
значения
(12
и
13
класс
чистоты
соответственно
).
В
целом
,
диаграмма
показывает
,
что
доля
ЭО
,
которая
в
ближайшие
годы
потребует
регенерации
(
за
-
мены
)
масла
в
этом
филиале
выше
,
чем
в
среднем
по
пред
-
приятию
.
Пример
5.
На
рисунке
8
представлена
диаграмма
про
-
цента
(%)
ЭО
,
поставленного
на
учащенный
контроль
за
по
-
следние
4
года
с
разбивкой
по
показателям
качества
масла
(
таблица
2)
и
видам
оборудования
для
филиала
,
находяще
-
гося
севернее
(
филиал
В
).
Сравнивая
диаграммы
двух
филиалов
,
мы
видим
,
что
в
филиале
В
доля
ЭО
,
стоящего
на
контроле
,
в
целом
по
всем
параметрам
гораздо
меньше
,
чем
в
филиале
А
.
Эта
ситуация
объясняется
тем
,
что
в
филиале
А
87%
парка
ЭО
старше
30
лет
,
а
в
филиале
B
эта
доля
— 46%.
Развитие
филиала
В
началось
с
1980
года
и
связано
с
разработкой
нефтяных
месторождений
.
Филиал
В
должен
обратить
внимание
на
качество
масла
в
РПН
.
Кроме
того
,
в
филиале
B
подтверж
-
дена
тенденция
ухудшения
показателя
tg
м
90°
С
в
ТТ
по
сравнению
с
другими
видами
оборудования
.
Следователь
-
но
,
для
оценки
технического
состояния
твердой
изоляции
ТТ
(
выявления
отложения
Х
-
воска
между
слоями
бумаги
)
можно
рекомендовать
измерение
тангенса
диэлектрических
потерь
твердой
изоляции
на
повышенном
напряжении
.
Сравнитель
-
но
высока
доля
ЭО
со
снижением
температуры
вспышки
мас
-
ла
.
Этот
показатель
требует
дальнейшего
изучения
,
так
как
может
быть
связан
с
заменой
масла
,
а
не
его
деградацией
.
Приведенные
в
этом
разделе
примеры
показали
,
как
можно
анализировать
техническое
состояние
парка
ЭО
по
Рис
. 8.
Статистика
постановки
на
контроль
различных
видов
ЭО
по
показателям
качества
масла
филиала
B
СТ, АТ (бак)
РПН (бак)
ТТ
ТН
МВ (бак)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
АОП, %
'
T
всп.
, °С
H
2
O, г/т
tg
G
м
90◦С, %
КОН,
мгКОН/г
U
пр.
, кВ
Класс чст.
24
Ежеквартальный
спецвыпуск
№
4 (19),
декабрь
2020
статистическим
показателям
оборудования
,
стоящего
на
учащенном
контроле
:
в
разрезе
различных
методов
контро
-
ля
,
классов
технического
состояния
ЭО
,
структурных
под
-
разделений
предприятия
,
видов
ЭО
,
классов
напряжения
,
типов
изоляции
и
других
особенностей
конструкции
.
С
по
-
мощью
ЭДИС
были
проанализированы
последствия
приня
-
тых
управленческих
решений
предприятия
по
изменениям
показателей
ЭО
,
стоящего
на
учащенном
контроле
,
на
про
-
тяжении
20
лет
.
ЭДИС
,
давая
пользователю
возможности
задавать
условия
фильтрации
данных
и
параметры
графиков
,
поз
-
воляет
получать
большое
количество
графиков
и
отчетов
разного
вида
для
анализа
технического
состояния
парка
ЭО
и
динамики
его
изменения
.
Есть
возможность
сравнить
отчет
оборудования
,
поставленного
на
контроль
персона
-
лом
филиалов
,
с
отчетом
оборудования
,
поставленного
на
контроль
ЭДИС
.
Устранение
причин
расхождения
этих
отчетов
будет
повышать
уровень
эксплуатации
оборудова
-
ния
,
сводя
к
минимуму
отрицательное
влияние
человече
-
ского
фактора
.
РАНЖИРОВАНИЕ
ПАРКА
ОБОРУДОВАНИЯ
ПО
ТЕХНИЧЕСКОМУ
СОСТОЯНИЮ
Отметим
,
что
в
ЭДИС
так
же
,
как
и
в
СУПА
,
реализована
методика
расчета
индекса
технического
состояния
I
m
си
-
ловых
и
измерительных
трансформаторов
,
где
учитыва
-
ется
большее
количество
контролируемых
параметров
,
чем
в
СУПА
.
ЭДИС
дополнительно
использует
экспертные
критерии
оценки
оборудования
,
не
регламентируемые
от
-
раслевыми
РД
,
может
учитывать
результаты
специальных
методов
контроля
(
вибрационного
обследования
,
изме
-
рения
ЧР
и
пр
.).
ЭДИС
использует
свою
методику
расчета
индекса
технического
состояния
,
подробно
изложенную
в
источнике
[5].
Основное
методологическое
отличие
мето
-
дики
,
реализованной
в
СУПА
[12],
и
подхода
ЭДИС
,
в
том
,
что
ЭДИС
за
основу
определения
индекса
берет
вид
диа
-
гностируемого
дефекта
,
степень
и
скорости
его
развития
.
По
методике
ЭДИС
,
чем
меньше
значение
индекса
I
m
,
тем
лучше
техническое
состояние
трансформатора
.
Например
,
I
m
,
равный
2
баллам
,
означает
,
что
один
или
незначитель
-
ное
число
контролируемых
параметров
эпизодически
пре
-
вышают
допустимые
значения
или
результаты
измерений
под
сомнением
,
а
I
m
,
равный
9–10
баллам
,
означает
,
что
трансформатор
имеет
развитый
дефект
,
находится
в
неис
-
правном
состоянии
.
По
виду
дефекта
планируется
объем
ремонтных
работ
.
В
методике
СУПА
индекс
состояния
—
это
,
в
первую
очередь
,
взвешенная
сумма
оценок
степени
отклонения
контролируемых
параметров
от
регламентированных
зна
-
чений
.
В
обеих
методиках
интегральный
индекс
технического
состояния
по
каждому
объекту
рассчитывается
по
индексам
состояния
различных
видов
контроля
.
Только
в
методике
[12]
для
расчета
итогового
индекса
состояния
используется
взвешенная
сумма
индексов
,
определенных
по
различным
видам
измерений
,
а
в
методике
ЭДИС
—
вычисляется
как
вектор
n
-
мерного
пространства
,
где
n
—
количество
методов
контроля
.
На
рисунке
9
представлен
отчет
расчета
индексов
тех
-
нического
состояния
,
выполненный
ЭДИС
для
СТ
филиала
АО
«
Россети
Тюмень
».
В
отчете
приведен
интегральный
индекс
технического
состояния
,
и
по
каждому
виду
измерений
отражены
индексы
состояния
,
даты
проведения
измерений
,
список
параметров
,
вышедших
за
регламентируемый
диапазон
.
Кроме
того
,
от
-
чет
ЭДИС
содержит
и
оценку
риска
отказа
по
каждому
объ
-
екту
.
При
оценке
риска
отказа
в
ЭДИС
рассматриваются
по
-
следствия
отказа
как
для
поставщика
,
так
и
для
потребителя
электроэнергии
.
Кроме
того
,
учитываются
конструктивные
особенности
оборудования
,
срок
его
эксплуатации
и
веро
-
ятность
отказа
предполагаемого
места
(
узла
,
системы
)
по
-
вреждения
трансформатора
(
более
подробно
об
оценке
ри
-
ска
отказа
СТ
можно
прочитать
в
[13]).
Рисунок
10
наглядно
показывает
результат
работы
подсистемы
выбора
приоритетности
ТОиР
с
учетом
оце
-
нок
технического
состояния
и
рисков
отказа
ЭДИС
.
Каж
-
дый
трансформатор
m
отображается
точкой
с
координа
-
тами
(
H
m
;
I
m
),
где
по
оси
ординат
откладывается
индекс
технического
состояния
I
m
,
а
по
оси
абсцисс
величина
риска
H
m
.
Затем
подсистема
проводит
ранжирование
объектов
по
расстоянию
от
точки
с
координатами
(
H
m
;
I
m
)
до
точки
с
координатами
(0; 0).
Чем
больше
это
расстоя
-
ние
,
тем
меньше
у
трансформатора
ранг
,
и
тем
скорее
ему
нужно
проводить
ТОиР
.
Рис
. 9.
Отчет
расчета
индексов
технического
состояния
и
оценки
риска
отказа
СТ
6–220
кВ
по
методике
ЭДИС
Управление
активами
25
Ранг
СТ
показан
цифрой
рядом
с
точкой
,
обозначающей
его
на
графике
.
Так
мы
видим
,
что
по
рассматриваемому
филиалу
только
один
трансформатор
попал
в
область
срочного
ремонта
.
Еще
два
трансформатора
находятся
на
границе
текущего
ремонта
и
зоны
трансформаторов
,
кото
-
рым
требуется
учащенный
контроль
.
Причем
трансформа
-
тор
,
который
стоит
вторым
в
списке
на
проведение
ТОиР
,
имеет
лучшее
техническое
состояние
,
чем
следующий
за
ним
СТ
.
В
данном
случае
ЭДИС
учла
,
что
ущерб
от
отказа
СТ
с
рангом
2
выше
,
чем
ущерб
от
отказа
СТ
с
рангом
3.
В
2010
и
2020
годах
проводилось
сравнение
результа
-
тов
ранжирования
парка
СТ
по
методикам
[5, 12] c
резуль
-
татами
ранжирования
парка
СТ
6–220
кВ
,
проведенного
на
-
чальниками
служб
двух
филиалов
АО
«
Россети
Тюмень
».
В
обоих
тестированиях
методика
[5]
была
гораздо
ближе
к
результату
экспертов
,
чем
методика
[12].
Причин
такой
разницы
несколько
.
Например
,
разные
подходы
к
расчету
индекса
технического
состояния
,
отсутствие
в
методике
[12]
учета
результатов
АРГ
для
СТ
35
кВ
и
т
.
д
.
Хотелось
бы
,
чтобы
специалисты
,
которые
будут
ее
совершенствовать
,
обратили
внимание
на
это
.
Внесение
данных
измерений
в
ЭДИС
происходит
быст
-
рее
,
ее
интерфейс
более
удобен
.
Однако
на
основании
необходимости
ведения
базы
данных
,
формирования
про
-
токолов
измерений
,
составления
годового
и
многолетне
-
го
плана
испытаний
и
измерений
в
БД
СУПА
и
остановки
с
2018
года
репликации
данных
из
БД
ЭДИС
,
у
персонала
остается
меньше
времени
на
занесение
в
ЭДИС
данных
электрических
видов
измерений
,
так
как
данные
приходит
-
ся
дублировать
.
К
ЭДИС
обращаются
,
когда
идет
развитие
повреждения
в
оборудовании
,
так
как
она
дает
более
точ
-
ное
заключение
и
рекомендации
персоналу
о
сроках
и
объ
-
емах
необходимых
измерений
и
ТОиР
.
При
таком
подходе
не
используется
функционал
ЭДИС
по
анализу
качества
измерений
,
автоматического
выявления
оборудования
,
в
котором
зарождаются
повреждения
.
Соответственно
,
целесообразно
рассматривать
возможность
по
первона
-
чальному
занесению
данных
измерений
в
БД
ЭДИС
и
за
-
тем
репликации
информации
в
БД
СУПА
,
согласно
схеме
рисунка
2.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Организация
сбора
данных
об
эксплуатации
оборудования
и
доступа
к
ним
,
реализованная
в
системе
ЭДИС
«
Альба
-
трос
»
для
АО
«
Россети
Тюмень
»,
за
более
чем
20
лет
рабо
-
ты
показала
свою
живучесть
.
Работа
системы
в
варианте
организации
на
каждом
функциональном
уровне
автоном
-
ной
сети
обладает
хорошей
устойчивостью
,
а
значит
боль
-
шей
безопасностью
для
предприятия
в
целом
.
Постоянное
внимание
к
повышению
квалификации
пер
-
сонала
—
залог
не
только
снижения
аварийности
в
работе
ЭО
,
но
и
эффективного
использования
и
развития
СИИ
.
Интеллектуальный
потенциал
персонала
АО
«
Россети
Тюмень
»
и
разработчиков
ЭДИС
,
методики
ЭДИС
,
а
также
репрезентативный
массив
качественных
данных
об
экс
-
плуатации
оборудования
позволили
провести
ряд
научно
-
исследовательских
работ
по
определению
новых
крите
-
риев
технического
диагностирования
ЭО
.
В
свою
очередь
,
применение
рассчитанных
критериев
оценки
АРГ
для
ИТ
110
кВ
и
СТ
35
кВ
,
введение
обязательного
проведения
АРГ
для
этого
оборудования
улучшило
состояние
его
парка
,
не
-
смотря
на
тенденции
его
старения
.
Рис
. 10.
Ранжирование
СТ
по
техническому
состоя
-
нию
и
риску
отказа
ЭДИС
подписка –
2021
Обращаем
ваше
внимание
,
что
стоимость
подписки
на
журнал
«
ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ
.
Передача
и
распределение
»
на
2020
год
осталась
без
изменений
:
•
год
(
шесть
номеров
) —
11 250
руб
.
•
полгода
(
три
номера
) —
5 625
руб
.
•
один
выпуск
—
1 875
руб
.
Цена
указана
с
учетом
НДС
.
Форма
оплаты
—
безналичный
расчет
.
сть
подписки
на
а
и
распределение
»
уб
.
уб
.
Доставка
осуществляется
Почтой
России
простой
бандеролью
.
Стоимость
доставки
включена
в
стоимость
подписки
.
Чтобы
подписаться
на
журнал
,
заполните
форму
заявки
на
подписку
на
сайте
www.eepir.ru
или
направьте
заявку
по
электронной
почте
:
Телефон
редакции
:
+7 (495) 645-12-41
26
Ежеквартальный
спецвыпуск
№
4 (19),
декабрь
2020
Расчет
индекса
технического
состояния
оборудования
в
двух
системах
(
ЭДИС
и
СУПА
)
дает
возможность
более
объективно
оценить
состояние
оборудования
,
его
остаточ
-
ный
ресурс
и
принять
решение
о
сроках
и
объемах
необхо
-
димого
ТОиР
.
Оснащение
персонала
служб
изоляции
и
защиты
от
перенапряжений
ЭДИС
,
активное
использование
ЭДИС
в
эксплуатации
оборудования
,
инвестиции
в
обновление
ЭДИС
и
обучение
персонала
дают
свой
результат
по
под
-
держанию
технического
состояния
парка
ЭО
на
хорошем
уровне
.
Своевременное
выявление
дефектов
с
помощью
ЭДИС
не
только
увеличивает
надежность
работы
ЭО
,
но
и
сокращает
расходы
на
проведение
ТОиР
,
так
как
ТОиР
проводится
планово
и
своевременно
.
ЛИТЕРАТУРА
1.
СТО
34.01-23.1-001-2017.
Объ
-
ем
и
нормы
испытания
электро
-
оборудования
.
Утв
.
и
введен
в
действие
Распоряжением
ПАО
«
Россети
»
от
29.05.2017
№
280
р
.
Стандарт
организации
ПАО
«
Рос
-
сети
», 2017. 262
с
.
2.
СТО
34.01-23-003-2019.
Методи
-
чес
кие
указания
по
техническому
диагностированию
развивающих
-
ся
дефектов
маслонаполненного
высоковольтного
оборудования
по
результатам
анализа
газов
,
растворенных
в
минеральном
трансформаторном
масле
.
Утв
.
и
введен
в
действие
Распоряже
-
нием
ПАО
«
Россети
»
от
17.04.2019
№
205
р
.
Стандарт
организации
ПАО
«
Россети
», 2019. 63
с
.
3.
Давиденко
И
.,
Овчинников
К
.,
Тур
-
жин
А
.
Аварийность
силовых
транс
-
форматоров
35–750
кВ
.
Методи
-
ка
анализа
//
Новости
Электро
-
Техники
, 2019,
№
4–5(118–119).
С
. 58–64.
4.
Давиденко
И
.
В
.
Методика
полу
-
чения
допустимых
и
предельно
-
допустимых
значений
контроли
-
руемых
параметров
маслонапол
-
ненного
оборудования
на
основе
массива
наблюдаемых
данных
на
примере
анализа
растворенных
в
масле
газов
//
Электричество
,
2009,
№
6. C. 10–21.
5.
Давиденко
И
.
В
.
Индекс
техничес
-
кого
состояния
:
улучшение
ме
-
тодики
расчета
на
основе
опыта
работы
ЭДИС
«
Альбатрос
» /
Силовые
и
распределительные
трансформаторы
.
Реакторы
.
Сис
-
темы
диагностики
.
Материалы
XXIII
Международной
научно
-
тех
-
нической
и
практической
конфе
-
ренции
Международной
Ассоци
-
ации
делового
сотрудничества
по
трансформаторам
,
высоковольт
-
ной
аппаратуре
,
электротехниче
-
ской
керамике
и
другим
комплек
-
тующим
изделиям
и
материалам
«
ТРАВЭК
». 21–22
июня
2016
г
.,
Москва
.
Доклад
2-16, 10
с
.
6.
Овчинников
К
.
В
.
Выявление
ме
-
ста
повреждения
силового
транс
-
форматора
методами
машинного
обучения
//
Автоматизация
и
IT
в
энергетике
, 2016,
№
12.
С
. 2–6.
7.
РД
153-34.0-46.302-00.
Методи
-
ческие
указания
по
диагностике
развивающихся
дефектов
транс
-
форматорного
оборудования
по
результатам
хроматографическо
-
го
анализа
газов
,
растворенных
в
масле
. URL: https://base.garant.
ru/71316692/.
8.
РД
34.45-51.300-97.
Объем
и
нор
-
мы
испытаний
электрооборудова
-
ния
. 6-
е
изд
.
М
.:
Издательство
НЦ
ЭНАС
, 2004. 256
с
.
9. Davidenko I.V., Ovchinnikov K.V.,
Vladimirova M.N. Analysis of tap
changers damaging and technical
condition evaluation by DGA results.
19th International Symposium on
High Voltage Engineering. ISH 2015
Pilsen, Czech Republic, 23-28 Aug
2015, Report 574, p. 6.
10.
Давиденко
И
.
В
.,
Овчинников
К
.
В
.
Анализ
изменения
потерь
хо
-
лостого
хода
трансформаторов
в
эксплуатации
//
ЭЛЕКТРО
, 2016,
№
1.
С
. 26–30.
11.
Давиденко
И
.
В
.,
Казаков
М
.
С
.,
Хайбуллин
Ю
.
Г
.,
Утепов
А
.
Е
.
Уточ
-
нение
критериев
идентификации
повреждений
трансформатора
по
анализу
газа
из
газового
реле
//
Электротехника
:
сетевой
элек
-
тронный
научный
журнал
, 2016,
т
. 3,
№
4.
С
. 11–14.
12.
Методика
оценки
технического
состояния
основного
технологи
-
ческого
оборудования
и
линий
электропередачи
электрических
станций
и
электрических
сетей
.
URL: https://meganorm.ru/Index2/1/
4293742/4293742951.htm.
13.
Давиденко
И
.
В
.,
Халикова
Е
.
Д
.
Учет
рисков
при
выборе
очеред
-
ности
мероприятий
технического
обслуживания
силовых
транс
-
форматоров
//
ЭЛЕКТРО
, 2014,
№
6.
С
. 32–37.
Управление
активами
Оригинал статьи: Управление техническим состоянием парка электрооборудования с помощью искусственного интеллекта
В статье рассмотрены результаты анализа изменений технического состояния парка оборудования на протяжении 20 лет как следствие управленческих решений по диагностированию и ремонту оборудования АО «Россети Тюмень». Сам анализ и подготовка принятых решений выполнены с помощью системы искусственного интеллекта ЭДИС «Альбатрос». Приведены функциональные возможности и структура системы, а также схема сбора данных об эксплуатации электрооборудования.
