Цифровые технологии диагностирования технического состояния входных цепей питания потребителей электрической энергии в интеллектуальных системах электроснабжения

Содержание

Введение

Глава 1. Выбор моделей и алгоритмов анализа аварийных ситуаций на основе нейронных сетей

1.1. Принципы имитационного моделирования возникновения аварийных ситуаций

1.2. Формирование системы показателей для управления аварийными ситуациями

1.3. Формирование автоматизированной системы управления аварийными ситуациями

1.4. Выбор экспертно-программного комплекса оценки и оптимизации аварийных ситуаций

Глава 2. Построение и опытная эксплуатация экспертно-программного комплекса для оценки аварийных ситуаций на базовом предприятии АПК

2.1. Выбор автоматизированной системы диагностирования и прогнозирования аварийных ситуаций

2.2. Количественный расчет аварийных ситуаций базового предприятия АПК

2.3. Разработка рекомендаций по снижению аварийных ситуаций базового предприятия АПК

Глава 3. Технико-экономическая оценка и социальный эффект внедрения системы прогнозирования и оценки аварийных рисков

Заключение

Список использованной литературы

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

Цифровые технологии диагностирования технического состояния входных цепей питания потребителей электрической энергии в интеллектуальных системах электроснабжения

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы выпускной квалификационной работы обусловлена объективной необходимостью повышения надежности и эффективности систем электроснабжения промышленных и социально значимых потребителей в условиях масштабного внедрения цифровых технологий в Единую энергетическую систему России. Входные цепи питания потребителей электрической энергии представляют собой критически важное звено системы электроснабжения, техническое состояние которого непосредственно влияет на бесперебойность электроснабжения, качество электрической энергии и экономическую эффективность эксплуатации энергообъектов. Согласно данным ПАО «Россети» и региональных межрегиональных распределительных сетевых компаний, значительная доля аварийных отключений и технологических нарушений электроснабжения обусловлена именно неудовлетворительным состоянием входных цепей питания, включая вводные коммутационные аппараты, устройства защиты, измерительные трансформаторы и соединительные элементы. Традиционные методы диагностирования технического состояния электрооборудования, основанные на периодических плановых осмотрах и регламентированных испытаниях, не обеспечивают своевременного выявления развивающихся дефектов и не позволяют прогнозировать остаточный ресурс оборудования с требуемой точностью.

Развитие интеллектуальных систем электроснабжения на базе концепции Smart Grid предполагает широкое применение цифровых технологий для непрерывного мониторинга параметров электрических сетей и оборудования, автоматизированного анализа режимов работы и прогнозирования аварийных ситуаций. Внедрение систем диагностирования на основе искусственного интеллекта, включая нейронные сети и алгоритмы машинного обучения, открывает принципиально новые возможности для обеспечения высокого уровня надежности электроснабжения потребителей. Особую актуальность приобретает разработка экспертно-программных комплексов, способных в режиме реального времени оценивать техническое состояние входных цепей питания, выявлять признаки развивающихся дефектов и формировать рекомендации по предотвращению аварийных ситуаций. Применение таких систем в агропромышленном комплексе России имеет особое значение в связи с высокими требованиями к надежности электроснабжения технологических процессов животноводства, птицеводства, тепличных хозяйств и предприятий переработки сельскохозяйственной продукции.

Степень разработанности проблемы в отечественной технической литературе характеризуется наличием фундаментальных исследований в области диагностики электрооборудования, выполненных в НИУ «МЭИ», НИ ТПУ, ФГУП «ВНИИЭ», а также прикладных разработок профильных научно-исследовательских институтов ПАО «Россети» и АО «СО ЕЭС». Вместе с тем, вопросы практического применения нейросетевых алгоритмов для диагностирования входных цепей питания потребителей в условиях эксплуатации распределительных сетей напряжением 0,4-10 кВ требуют дальнейшей проработки с учетом специфики режимов работы оборудования и особенностей развития дефектов электротехнических устройств.

Цель выпускной квалификационной работы заключается в разработке методики применения цифровых технологий диагностирования технического состояния входных цепей питания потребителей электрической энергии на основе нейросетевых алгоритмов анализа параметров электрических режимов и формировании практических рекомендаций по снижению аварийности электроснабжения базового предприятия агропромышленного комплекса.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• изучить принципы имитационного моделирования возникновения аварийных ситуаций во входных цепях питания потребителей электрической энергии;
• сформировать систему показателей для управления аварийными ситуациями в интеллектуальных системах электроснабжения;
• обосновать структуру автоматизированной системы управления аварийными ситуациями на базе цифровых технологий;
• выбрать экспертно-программный комплекс оценки и оптимизации аварийных ситуаций с применением нейросетевых алгоритмов;
• выполнить количественный расчет параметров аварийных ситуаций базового предприятия агропромышленного комплекса;
• разработать практические рекомендации по снижению аварийных ситуаций и провести технико-экономическую оценку внедрения системы прогнозирования аварийных рисков.

Объектом исследования является система электроснабжения предприятия агропромышленного комплекса с входными цепями питания напряжением 10/0,4 кВ.

Предметом исследования выступают цифровые технологии диагностирования технического состояния входных цепей питания на основе нейросетевых алгоритмов анализа электрических параметров.

Методологическая база исследования включает теоретические основы надежности систем электроснабжения, методы расчета токов короткого замыкания и выбора аппаратов защиты в соответствии с ПУЭ 7-е издание, математический аппарат нейронных сетей и машинного обучения, методики имитационного моделирования аварийных ситуаций, нормативно-техническую базу проектирования и эксплуатации систем электроснабжения согласно ГОСТ Р 32144-2013, СП 256.1325800.2016, РД 153-34.0-20.527-98, а также руководящие документы ПАО «Россети» по техническому обслуживанию и диагностике электрооборудования распределительных сетей.

Научная новизна работы состоит в разработке комплексного подхода к диагностированию входных цепей питания потребителей на основе интеграции традиционных методов технического обслуживания и цифровых нейросетевых алгоритмов прогнозирования аварийных ситуаций.

Теоретическая значимость заключается в систематизации принципов формирования показателей для управления аварийными ситуациями в интеллектуальных системах электроснабжения и обосновании структуры автоматизированной системы диагностирования на базе экспертно-программных комплексов.

Практическая значимость определяе

…