Разработка методов оценки состояния підсистем ЭЭС при наличии изношенного электрооборудования и нечеткой информации

Выполнено формализованое математическое описание режимов подсистем ЭЭС, на основе котрого предложен комплексный поход к оценке риска возникновения аварийной ситуации в качестве показателя надежности электроснабжения, который состоит в объединении определения вероятности отказа электрооборудования в условиях нечеткой информации и внешних возмущениях со статистическим моделированием режимов подсистем ЭЭС, что дает возможность учитывать случайные отказы электрооборудования, стохастический характер режима, материальные и другие последствия аварии. Сформулированы этапы оценки риска возникновения аврийной ситуации в подсистеме ЭЭС; описание подсистемы ЭЭС; идентифиация возможных исходных инцидентов; предпологаемые аварийные ситуации. Разработаны методы определения вероятности отказа электрооборудования в эависимсти от достуной информации : при наличии функции распределения вероятности отказа генеральной совокупности объектов или при наличии исходных данных об изменении диагностического параметра во времени при воздействии внешних возмущений.

Предложена нечеткая модель и статистически- вероятностный метод определения отказов воздушных линий электропередачи, который базируется на определении нечетких значений интенсивности изменения диагностического параметра под влиянием сложных метеоусловий. Выявлено, что погрешность оценки значений диагностического параметра составляет 14% по сравнению с эталонными расчетами. В результате проведеннях исследований разработан алгоритм оценки вероятности отказа воздушных линий.

Разработан метод оценки возможной аварийной ситуации - нарушение устойчивости узлов нагрузки с использованием генетического алгоритма, что дает возможность применять практический критерий устойчивости узла нагрузки по напряжению.

Предложен алгоритм определения целесообразной последовательности способов регулирования напряжения в узлах нагрузки с точки зрения обеспечения устойчивости ответственной двигательной нагрузки. Модельно-экспериментальные расчеты показали, что использование предложенного алгоритма в подсистемах ЭЭС позволяют снизить риск нарушения устойчивости двигательной нагрузки в несколько раз.

Предложенные методы и алгоритмы ориентированы на поддержку принятия решений при разработке стратегии эксплуатации электрооборудования и превентивного управления подсистемой ЭЭС.