автореферат диссертации по энергетике, 05.14.12, диссертация на тему:Разработка системы многоаспектной оценки технического состояния и обслуживания высоковольтного маслонаполненного электрооборудования

На правах рукописи

Давиденко Ирина Васильевна

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ МНОГОАСПЕКТНОЙ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ И ОБСЛУЖИВАНИЯ ВЫСОКОВОЛЬТНОГО МАСЛОНАПОЛНЕННОГО ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ

Специальность 05.14.12 - Техника высоких напряжений

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук.

0034812Э0

Екатеринбург - 2009

003481290

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования " Уральский государственный технический университет -УПИ имени первого Президента России Б Л. Ельцина".

Научный консультант: доктор технических наук, профессор,

Пластун Анатолий Трофимович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Овсянников Александр Георгиевич;

доктор технических наук Алпатов Михаил Евгеньевич;

доктор технических наук, профессор Васин Владислав Петрович

Ведущая организация: Московский завод "Изолятор" имени А. Баркова.

Защита диссертации состоится 12 ноября 2009 г. в 10 ч 00 мин на заседании диссертационного совета Д 212.173.01 при Новосибирском государственном техническом университете по адресу: 630092, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, д. 20

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Новосибирского государственного технического университета.

Автореферат разослан «/¿2» октября 2009 года.

Ученый секретарь диссертационного совета

Тимофеев И.П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы, В настоящее время возросли требования к эффективности, оперативности управления и организации процесса эксплуатации электрооборудования, что особенно заметно во время реформирования отрасли. В условиях конкуренции между энергокомпаниями становится более востребованной экономическая оценка тактики эксплуатации.

Растет понимание экономической целесообразности качественной технической диагностики по следующим причинам: 1) более половины парка маслонаполненного оборудования выработало расчетный ресурс и темпы старения превышают темпы обновления парка; 2) вследствие экономии средств на техническое обслуживание (ТО) и перехода на ремонты по техническому состоянию.

Актуальность данного исследования обусловлена тем, что совершенствование критериев диагностики и методов анализа диагностической информации повышает объективность оценки технического состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования и, следовательно, позволяет планировать и своевременно проводить необходимые операции технического обслуживания и ремонта, что делает надежнее эксплуатацию электрооборудования, продлевает ресурс его работы, экономит средства, снижает риски ущербов.

В условиях реформирования отрасли обостряется дефицит высококвалифицированных специалистов из-за: распыления кадровых ресурсов по новым организационным структурам; нарушения системы повышения квалификации персонала; разрыва в передаче опыта между поколениями.

Таким образом, создание информационных аналитических систем (ИАС), осуществляющих достоверную, многоаспектную оценку технико-экономического состояния оборудования с использованием новых методов и критериев оценки, которые повышают оперативность и качество организации ТО оборудования и способствуют обучению персонала, является актуальной задачей.

В диссертации развиты критерии диагностики характеристик жидкой изоляции, так как общепризнанно, что ее параметры' содержат до 60% информации о состоянии маслонаполненного оборудования. Большой вклад в диагностику оборудования по состоянию трансформаторного масла внесли отечественные ученые P.A. Липштейн, П.М. Сви, Е.М. Вида, В.В. Соколов. Активные исследования в этом направлении продолжили В.Г. Аракелян, В.Н. Бережной, В.П. Васин, О.Н. Гречко, А.Ф. Курбатова, Н.И. Калачева, Д.Н. Колушев, В.А. Туркот, Д.В. Шуварин.

Автор благодарит за информацию о повреждаемости оборудования и богатый практический опыт диагностики, которыми с ним поделились эксперты: В.И. Комаров (Свердловэнерго), A.A. Тихонов (Красноярскэнерго), В.Н. Осотов, А.Г. Константинов (Свердловэнергоремонт), В.Н. Устинов, Б.П. Кокуркин (завод Мосизолятор), Н.Г. Храмцов (Когалымские электрические сети).

Цель работы. Совершенствование системы диагностики маслонаполненного электрооборудования высокого напряжения путем создания новых методов и критериев многоаспектной оценки его технического состояния для информационно-аналитической системы, которая позволит обеспечить максимально возможное, экономически оправданное продление срока службы электрооборудования.

Достижение поставленной цели связывается в диссертации с решением следующих задач:

, 1. Улучшить методическую базу ИАС диагностики, в том числе:

• определить требования к ИАС в электроэнергетике по обязательному информационному содержанию, а также необходимому и достаточному перечню выполняемых функций;

• разработать корпоративную ИАС на структурно-функциональном и информационном уровнях с учетом выявленной специфики предметной области, база данных которой будет содержать информацию для выполнения многоаспектного технико-экономического анализа маслонаполненного оборудования;

• предложить единую методологию сбора, обмена, обработки и анализа информации о техническом состоянии оборудования, проводимых эксплуатационных мероприятиях и ремонтах во всех структурных подразделениях корпорации.

2. Обобщить и формализовать знания по оценке ТО маслонаполненного оборудования следующим образом:

• • разработать логико-математические модели (ЛММ), наиболее полно описывающие техническое состояние объекта и динамику его изменения, а также влияющие на него факторы в пространстве диагностических признаков с учетом особенностей выбранных видов контроля и видов маслонаполненного оборудования. Логико-математические модели должны обеспечивать интеграцию разнородной информации, ее 'помехозащищенность', служить основой для формализации знаний и распознавания класса технического состояния;

• предложить модель базы знаний (БЗ) для многоаспектной оценки технического состояния маслонаполненного оборудования с учетом выявленной специфики предметной области, осуществляющую вывод решения по оптимальному пути, работающую устойчиво, надежно и выполняющую следующие задачи:

- диагностику по выбранным параметрам контроля технического состояния,

- составление рекомендаций по дальнейшим эксплуатационным мероприятиям,

- обучение персонала и объяснение принятых решений.

3. Расширить и улучшить нормативную базу системы диагностики, в том числе:

• определить необходимый набор контролируемых параметров для диагностики каждого вида маслонаполненного оборудования в соответствии с современньм отечественным и зарубежным опытом эксплуатации;

• разработать методику получения допустимых и предельно-допустимых значений (ДЗ и ПДЗ) контролируемых параметров и их трендов на основе массива наблюдаемых данных, адаптированную к задачам энергетической отрасли;

• найти механизм определения факторов, влияющих на ДЗ и ПДЗ контролируемых параметров и их тренды, а также оценки значимости этого влияния для рассмотрения целесообразности дифференцирования регламентируемых значений;

• провести исследование многолетних данных эксплуатации по контролю трансформаторного масла с целью определения влияющих на него факторов и оценки степени их влияния;

•исследовать статистику повреждаемости маслонаполненного оборудования с целью выделения характерных периодов и определения присущих им потоков повреждаемости;

• определить значения ДЗ и ПДЗ контролируемых параметров масла, а также их трендов для каждой из групп оборудования согласно найденным факторам влияния и периодам повреждаемости.

4. Предложить новые методы анализа диагностической информации и методики получения критериев диагностики:

• разработать методику многоаспектной диагностики для вывода общего решения о состоянии оборудования по совокупности оценок состояния объекта на основании разных видов контроля;

• предложить модель описания технического состояния объекта по результатам анализа семи газов, растворенных в трансформаторном масле, в виде графического образа, позволяющую выделить область исправного состояния, а также алгоритм идентификации вида дефекта по этой модели с учетом особенностей каждого вида высоковольтного маслонаполненного оборудования;

• разработать методики синтеза описания классов состояния объекта на основе статистики фактов повреждений оборудования и результатов анализа растворенных газов (АРГ) путем использования характерного набора газов, превышающих регламентируемые значения, и характерных соотношений пар газов, а также в виде графической модели;

• получить критерии распознавания классов технического состояния высоковольтных вводов и измерительных трансформаторов на основе результатов АРГ.

5. Предложить критерии оценки технико-экономических показателей парка оборудования:

• разработать методику планирования технического обслуживания и ремонта (ТОиР), а также замены высоковольтного маслонаполненного оборудования путем его ранжирования с учетом оценок технического состояния с помощью НАС, риска отказа и оценки эксплуатационных затрат;

• предложить процедуры анализа структуры эксплуатационных затрат с целью их минимизации и выбора наиболее выгодных вариантов инвестирования;

• разработать методику анализа причин повреждаемости оборудования н основании актов расследования отказов, описаний ремонтов. 6. Реализовать ИАС, включая все ее подсистемы, методики и алгоритмы на язык программирования; выработать наиболее эффективную технологию внедрени: сопровождения ИАС; провести аттестацию диагностических возможностей ИАС анализ эффекта ее использования в энергокомпаниях.

Предмет исследования - высоковольтное маслонаполненнс электрооборудование. В качестве объекта исследований в данной работ выбраны следующие виды маслонаполненного оборудования высоког напряжения: силовые трансформаторы, вводы, трансформаторы тока напряжения.

Методы исследования - теория распознавания образов, интегрально исчисление, реляционное исчисление, предикатная логика, нейронные сети, теория вероятности, методы математической статистики, дисперсионный анализ.

Научная новизна и положения, выносимые на защиту. Установлено:

1. Модель базы знаний должна быть построена в виде иерархической структур] модулей, имитирующих в процессе вывода решения операции логики мышлени человека по оценке технического состояния объекта и планированию действи персонала. Модули специализированы на следующих функциях: построении трансформации пространств диагностических признаков, распознавали технического состояния и выработке рекомендаций по ТОиР оборудования. Выбор необходимых модулей, реализующих стратегию решения, долже осуществляться самой моделью, а алгоритм принятия решения для вывода общег заключения о состоянии оборудования должен основываться на совокупност оценок состояния объекта, полученных с помощью разных видов контроля.

2. Диагностика технического состояния маслонаполненного оборудовали высокого напряжения на основе ДЗ и ПДЗ контролируемых параметров и и трендов обеспечивает достоверность оценки только при учете степен воздействия факторов на значения контролируемых параметров и значений потоков повреждаемости оборудования, соотнесенных со сроком ег эксплуатации.

3. Усовершенствованы критерии оценки состояния жидкой изоляци маслонаполненного высоковольтного оборудования по результатам АРГ физико-химического анализа (ФХА) масла, а также их трендов для силовы трансформаторов, высоковольтных вводов, трансформаторов тока и напряжения учетом их конструктивных особенностей, срока эксплуатации и уровн повреждаемости.

4. Предложена графическая модель описания технического состояни маслонаполненного оборудования в виде лепестковой диаграммы, построенной п результатам семи растворенных в масле газов, которая позволяет выделит область исправного состояния и показать динамику изменения состояния объекта.

5. Разработан алгоритм распознавания состояния оборудования, отличающийся:

- учетом специфики каждого вида маслонаполненного оборудования путем трансформации образов типовых дефектов, принимая во внимание конструктивные особенности объекта;

- учетом информативности признаков описания дефектов, вероятности возникновения и опасности дефектов;

- снижением неоднозначности и неустойчивости распознавания посредством оценки значений меры близости групп дефектов одинакового характера.

6. Созданы три методики синтеза описания классов состояния объекта на основе статистики фактов повреждений оборудования и результатов АРГ путем анализа характерного набора газов, превышающих ДЗ, характерных соотношений пар газов, а также в виде графической модели.

7. С помощью предложенных методик получены критерии распознавания:

- десяти классов технического состояния высоковольтных вводов по характерным наборам газов, превышающих ДЗ, и характерным соотношениям пар газов;

- девяти классов технического состояния трансформаторов тока и три класса технического состояния трансформаторов напряжения по образам дефектов в виде лепестковой диаграммы.

8. Предложена методика планирования необходимых операций ТОиР и приоритетов их выполнения на основе трех интегральных показателей, учитывающих оценки технического состояния, риска ущербов, стоимость эксплуатации оборудования. В методике использовано пять категорий ТО, определенных с учетом соотношения категорий в условиях эксплуатации.

Практическая ценность результатов работы и ее внедрение. Разрабатываемая автором с 1989 г. ИАС многоаспектной оценки технического состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования ЭДИС «Альбатрос» в настоящее время эксплуатируется в 65 филиалах 28 энергосистем, 19 филиалах 5 МЭС, 10 электрических станциях, 8 заводах в России, а также на 8 предприятиях за рубежом - в Молдавии, Украине, Латвии (всего более 110 предприятий, 200 рабочих мест). На всех предприятиях МЭС Урала, МЭС Сибири, Тюменьэнерго, Татэнерго, МРСК Центра и Поволжья, ДРСК система ЭДИС «Альбатрос» эксплуатируется как корпоративная, автоматизируя процессы сбора и анализа информации с мест, по 2-3-х уровневой схеме вертикали управления организацией техническим обслуживанием. ИАС ЭДИС «Альбатрос» позволяет построить систему автоматизированной организации ТОиР на основе раннего выявления повреждений и достаточно точной их идентификации.

Разработанные автором общие требования к ИАС, которыми должны быть оснащены службы диагностики вошли в "Концепцию диагностики электротехнического оборудования подстанций и линий электропередачи электрических сетей ОАО «ФСК ЕЭС»", которая должна быть реализована до 2012 г.

Спроектированное хранилище данных диагностической информации п маслонаполненному оборудованию используется в автоматизированной систем управления ТОиР оборудования ОАО «ФСК ЕЭС».

Массив результатов ФХА масла, накопленный в базах данных десятк энергосистем, использующих ЭДИС «Альбатрос», а также предложенная авторо: методика получения ДЗ и ПДЗ контролируемых параметров использованы пр разработке нормативных требований к трансформаторным маслам при пересмотр РДЭО 0444-2003.

. Критерии обнаружения повреждения на основании АРГ в трансформаторах ток различного типа использовались в 2006 г. в ОАО «ФСК ЕЭС» при формировали целевой программы замены трансформаторов тока 110-750 кВ по техническом состоянию.

Ряд МРСК (Центра и Приволжья, ДРСК и др.) включили в стандарт] предприятий критерии оценки результатов АРГ силовых трансформаторов 35 кВ, измерительных трансформаторов 110-220 кВ и высоковольтных вводо 110-220 кВ, а также критерии оценки физико-химического анализа масла, полученные автором. В стандартах предприятий при назначении периодичности профилактического контроля учитываются характерные периоды повреждаемост маслонаполненного оборудования, определенные автором.

Специалисты управлений Тюменьэнерго, ДРСК, МРСК Центра и Приволжь используют предложенную методику анализа причин повреждаемост маслонаполненного оборудования.

Успешная работа по разработке и внедрению системы отмечена в 2002 г. . Золотой медалью Уральских Выставок и в 2008 г. Дипломом лауреата премии «3 обустройство Земли Российской».

На основе материалов, содержащихся в диссертации, подготовлен кур "Системы диагностирования высоковольтного маслонаполненного оборудования", который читается в течение последних 5 лет на курсах повышения квалификации работников энергосистем (г. Екатеринбург, Набережные-Челны, Новосибирск, Казань, Сургут, Челябинск).

Апробация работы. Основные положения диссертационной рабоп докладывались и обсуждались на: всероссийской конференции «Новы информационные технологии в исследовании дискретных структур» (Екатеринбург, 1996); научно-практических семинарах Минэнерго «Методы средства оценки состояния энергетического оборудования» (С-Петербург, 199" 2008); всесоюзной научно-практической конференции «Диагностика эксплуатация энергетического оборудования» (Москва, 1998); международно: симпозиуме «Состояние, основные направления развития производства, повышение технического уровня и надежности обслуживания трансформаторног оборудования» (Украина, Запорожье, 1998); International Conference of Electric; Insulation - ICEI (Санкт-Петербург, 1999, 2002); научно-техническом семинар «Современные методы и средства оценки технического состояния и продлени

сроков эксплуатации высоковольтного оборудования энергосистем» РАО ЕС (Москва, 2001, 2003); всероссийском электротехническом конгрессе с международным участием ВЭЖ-99 "Диагностика и безопасность в электротехнике и энергетике" (Москва, 1999); международной конференции "Электромеханические и электромагнитные преобразователи энергии и управляемые электромеханические системы" EECCES-2003 (Екатеринбург, 2003); всероссийской научно-технической конференции "Энергосистема: управление, качество, конкуренция" (Екатеринбург, 2004), международном научно-техническом семинаре "Современные методы оценки технического состояния и способы повышения' надежности оборудования подстанций" Электроэнергетического Совета СНГ (Москва, 2004); International Conference IEEE PowerTech-2005 (St.Petersburg, 2005); VIII, IX симпозиумах "Электротехника-2010" (Москва, 2005, 2007); XI International Scientific Conference "Transformer Building-2005" (Ukraine, Zaporozhye, 2005); научно-практических конференциях по диагностике электрических установок специалистов Сибири и Востока (Новосибирск, 2004,2006, Красноярск, 2007, Ангарск, 2008, Барнаул, 2009); International Conference on Condition Monitoring and Diagnosis - CMD 2006 (Changwon, Korea, 2006); ISH 15-th International Simposium on Higt Voltage Engineering (Ljubljana, Slovenia, 2007) IVth International Scientific Symposium ELEKTROENERGETIKA-2007 (Stará Lesná, Slovak Republic, 2007); научно-практической конференции "Высоковольтные вводы - современное состояние производства, эксплуатации, диагностирования и ремонта" (Москва, 2008); The 6-th international forum Power Engineering -2008 (Saint-Petersburg, 2008).

Достоверность полученных результатов. Сформулированные в диссертации выводы и рекомендации обоснованы теоретически, базируются на строго доказанных выводах и обширном статистическом материале, собранном при эксплуатации оборудования.

Достоверность полученных критериев обнаружения и идентификации дефектов, а также эффективность и полезность выполняемых ЭДИС "Альбатрос" функций подтверждена 10 справками с мест внедрения, в которых отмечены случаи подтверждения заключений системы о техническом состоянии силовых и измерительных трансформаторов, а также высоковольтных вводов результатами ремонтов. По результатам тестирования системы экспертами АО «Свердловэнерго» в 1998 г., проведенном на 21 случае выявленных дефектов в трансформаторах, достоверность диашозов, выдаваемых системой, - 96%. В 2004 г. система прошла экспертную проверку ОРГРЭС и рекомендована для использования при оценке и комплексной диагностике электрооборудования. Полученные результаты исследования подтверждены широкой практикой использования разработанных автором методик, методов и алгоритмов для диагностики маслонаполненного оборудования, а также многократным внедрением ЭДИС "Альбатрос" в отрасли.

Публикации. Результаты работы опубликованы в 64 научных трудах, из них 11 входят в список изданий, рекомендованных ВАК РФ для докторских диссертаций. Число публикаций без соавторов - 41, из них 2 патента на полезную модель, 3 свидетельства Роспатента на программу. Личный вклад автора в 20 публикациях с соавторами является определяющим, в четырех - равноправным.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа выполнена на 407 страницах основного текста и состоит из введения, шести глав, заключения, 5 приложений, 61 рисунка, 76 таблиц, списка использованных источников, который .содержит 181 наименование.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы актуальность и практическая значимость работы.

В первой главе в результате ретроспективы отечественного опыта создания информационно-аналитических систем в энергетике использование информационных технологий (ИТ) предложено разделить на четыре уровня, соответствующих уровням их развития, обобщения информации и полезного эффекта от их использования: создание базы данных (БД) для упорядоченного хранения информации; создание автоматизированных рабочих мест для автоматизации легко формализуемых действий персонала по оценке оперативных данных; использование систем искусственного интеллекта (ИИ) для решения тактических задач (диагностика оборудования; планирование действий персонала по дальнейшей эксплуатации этого оборудования, прогноз хода событий, обучение персонала); использование систем ИИ для решения стратегических задач (формирование политики ТОиР, в том числе уточнение критериев диагностики, планирование инвестиций, нахождение резервов для снижения издержек без потерь надежности и качества энергоснабжения и т.д.). Для каждого уровня ИТ рассмотрена необходимость его разработки и выполняемые задачи. Перечислены требования к пользователям и эффект от внедрения, присущие каждому уровню. Системы искусственного интеллекта (ИИ) применяются на третьем и четвертом уровнях ИТ.

Рассмотрены стадии разработки систем ИИ и необходимые специальности состава разработчиков. Отмечено, что для создания системы ИИ средней сложности при наличии опытного коллектива разработчиков требуется не менее 5 лет. Предложена классификация систем ИИ применительно к рассматриваемой предметной области: по типу решаемых задач; по типу информационных объектов, на которых они специализированы; по степени проработки предметной области и обработки информации; по времени реакции на изменения, происходящие в окружающей среде; по инструментальным средствам и стадии разработки. Эта классификация используется для сравнения отечественных и зарубежных ИАС, выполняющих оценку технического состояния высоковольтного маслонаполненного электрооборудования на основании поступающих в систему значений контролируемых параметров. В табл. 1

представлен сравнительный анализ 11 систем, разработанных до коммерческой стадии, имеющих опыт внедрения, проведенный по информации в открытой печати и в сети Internet на ноябрь 2008 г. Как видно из табл. 1, экспертно-диагностическая система оценки технического состояния маслонаполненного высоковольтного электрооборудования "Альбатрос" (ЭДИС "Альбатрос"), разработчиком которой и является автор диссертации, была создана одной из первых.

Таблица 1

ИАС диагностики маслонаполненного оборудования

Название диагностической системы Информационные объекты Выполняемые задачи Стадия разработки и опыт работы

Трансформаторы, ' Высоковольтные вводы Измерительные транс-ры J | Выключатели | ОПН, разрядники, кабели Диагностика Планирование ТОиР Интерпретация ХАРГ/ Расчет хроматограмм 1 Анализ повреждаемости ' Справочная система Экономическая оценка, ранжирование я : и о S О к ГЗ X О О т к г 2 к с Коммерческие образцы Опытные образцы Начало внедрения Количество внедрений

"Диана" Чиркова С.А. + + + + + + + + 1990 8-10

"ДиаХром-2000'7 "Полихром" МЭИ + + + + /+ + 1991 100

"ЭДИС Альбатрос" УГТУ + + + + + + +/ + + + 1991 200

"Диагностика +" ИГУ + + + + + + + + + + 1992 20-30

"МиШТезС'Владимирэнерго + + + + + + + + 1993 20-30

"Трансформатор"/ "Элхром" вэи + + /+ + 1987/ 1995 3-6

"Хроматэк Аналитик и Энергетик" ЗАО Хроматэк + + + /+ + 1995 300400

"Диагностика СТ" Донецкая ЭС Украина + + + 1995 5-10

"ИС диагностики состояния ЭО" ЭТЛ-Сервис Украина + + + + + + + + 2000 7-9

"АС для оценки тех. состояния ЭО" ДонОГРЭС + + + + + + + + + 2001 1

"Диагностика СТ" ОАО Транснефтьналадка + + + + 2002 1-3

Наибольшим арсеналом выполняемых функций обладают 4 системы: "Диагностика +", "ЭДИС Альбатрос", «ИС диагностики состояния ЭО» и "Диана", среди которых "ЭДИС Альбатрос" выделяется тем, что при решении многих задач используются не только знания открытых информационных источников, но и знания экспертов, и авторские методики. Преимущество ЭДИС "Альбатрос" подтверждается и тем, что среди перечисленных систем

пользователи отдают ей свое предпочтение, о чем свидетельствует ее широкое внедрение. Предложены критерии оценки ИАС путем сравнения информационных и аналитических возможностей, а также качество организации стадий внедрения и сопровождения систем разработчиками.

Таблица 2

Аналитические возможности ИАС диагностики оборудования

Название диагностической системы Тип Б3 . Выполняемые задачи

Диагностика Планирование I се й о. с а Анализ повреждаемости Экономим, оценка, ранжирование

Заполненная Б3 Оболочка Б3 ХАРГ ФХАМ Характеристики изоляции Опыт XX, ВАХ Измерение Каи Измерение 2, кз Другие вдды контроля

"Диагностика +" ИГУ + Ч "У, ! •+1 ¥

"ЭДИС Альбатрос" УГТУ + ->г Ж ■т ■ь

"Диана" автор Чирков С.А. + ж. 'й- '+ »

"ИС диагностики состояния ЭО" ЭТЛ-Сервис + -и

Л - Формальный подход к анализу параметров Ц - Углубленный подход к анализу параметров, при котором: + - используются открытые источники; # - используются знания экспертов; * -используются авторские методики

Одинаковые функционалы ИАС предложено сравнивать по результатам, полученным на тестовых примерах. Изложены подробные перечни критериев сравнения, составляющие четыре группы: информационная часть; аналитическая часть; поддержка жизненного цикла и опыт разработчиков; оценка на тестовых примерах.

Во второй главе разработаны требования к информационной и аналитическим частям корпоративной ИАС для служб технической эксплуатации электрооборудования. Система разделена в соответствии с иерархией управления на 3 функциональных уровня: филиал; управление энергокомпании; департамент, отвечающий за техническое состояние оборудования. Каждый уровень обладает своими функциональными и информационными особенностями, уровнем обобщения, анализа и защищенности информации в соответствии с существующей иерархией организации эксплуатации электрооборудования. Рассмотрены специализация выполняемых задач, требования к защищенности и потокам движения информации, присущие каждому уровню. Установлено, что с повышением уровня ИАС растет значимость результатов ее работы для предприятия, поэтому отмечены особенности требований к персоналу, работающему с соответствующими функциональными уровнями. Разработаны требования эффективного внедрения и использования ИАС, а также место корпоративной ИАС в общей системе диагностики и эксплуатации оборудования.

Уточнена н расширена терминология используемых в диссертации основных понятий, рассматривается их взаимосвязь. Сделан обзор более 30 видов контроля, характеризующих состояние маслонаполненного оборудования. Проводится анализ методов, используемых для диагностики маслонаполненного оборудования, с точки зрения спектра обнаруживаемых дефектов, возможности ранней диагностики и диагностирования без отключения оборудования, наличия отработанных методик диагностики. Определен набор контролируемых параметров, необходимых для каждого вида высоковольтного маслонаполненного оборудования, который, по возможности, отражает развитие всех дефектов, определяющих ресурс " работоспособности оборудования, и измеряется надежными, точными средствами измерений, которыми оснащены службы эксплуатации на местах. Оценка состояния маслонаполненного оборудования в ЭДИС «Альбатрос» строится на результатах следующих контролируемых параметров, объединенных в группы (виды контроля):

- хроматографический анализ растворенных в масле семи газов;

- физико-химический анализ масла, включающий следующие параметры: реакцию водной вытяжки, кислотное число, пробивное напряжение, тангенс угла диэлектрических потерь, температуру вспышки, удельное объемное сопротивление масла, содержание в масле механических примесей, воды, антиокислительной присадки, фурановых соединений, растворимого шлама, общее газосодержание, дополнительно в эту группу включены степень полимеризации и влагосодержание твердой изоляции;

- диэлектрические характеристики твердой изоляции, состоящие из параметров: тангенса угла диэлектрических потерь, емкости и сопротивления изоляции, измеренных по различным схемам с фиксацией температуры измерения;

- измерение токов и мощности потерь холостого хода на пониженном напряжении или характеристики намагничивания;

- измерение сопротивления обмоток на постоянном токе;

- измерение сопротивления короткого замыкания;

- контроль давления в герметичных вводах.

В итоге для каждого вида оборудования с учетом его особенностей разработаны схемы функциональной диагностики, показывающие выявление дефектов контролируемыми параметрами с учетом их чувствительности к определенным видам дефектов и выделением диагностических параметров для планово-профилактического систематического контроля.

В третьей главе рассмотрена структурно-функциональная схема НАС многоаспектной оценки технического состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования, жизнеспособность которой проверена многими внедрениями. Система состоит из следующих основных частей (рис. 1): • база данных, которая выполняет структурированное хранение, обработку и защиту паспортной, оперативной и справочной информации, а также организует обмен данными между иерархическими уровнями корпорации;

• подсистема подготовки и верификации информации, которая готовит оперативные данные к анализу (проводит расчет трендов, приведение по температуре и т.д.), тестирует на достоверность, непротиворечивость, тавтолошю и полноту поступающие данные и знания, контролирует соблюдение регламента измерений;

• база знаний (БЗ), которая дает оценку технического состояния оборудования и рекомендации по его дальнейшей эксплуатации, объясняет сделанные выводы;

• подсистема планирования и мониторинга эксплуатационных мероприятий, которая проводит автоматическое составление и оптимизацию планов эксплуатационных мероприятий по оборудованию, а также мониторинг их выполнения;

• подсистема анализа состава и технико-экономического состояния парка оборудования, которая осуществляет разносторонний анализ всей получаемой информации с целью выработки тактических и стратегических направлений развития эксплуатации диагностики, в т.ч. ранжирование парка оборудования с учетом его состояния, риска от ущерба и эксплуатационных затрат;

• подсистема анализа повреждаемости оборудования, . которая проводит автоматический анализ причин повреждаемости, расчет ее характеристик и выявляет слабые места эксплуатации;

• подсистема получения новых знаний, которая позволяет определять регламентируемые значения контролируемых параметров, анализировать влияющие на них факторы, получать критерии идентификации дефектов и пр.

Рис. 1. Структурная схема ИАС многоаспектной оценки технического состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования

В диссертации приведена структурно-функциональная схема ЭДИС «Альбатрос», построенная с учетом выявленной специфики предметной области и перечня

необходимых функций. Схема содержит 51 функциональный блок, на ней показаны направления взаимодействия в рамках подсистем и между ними.

Формализация описания технического состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования, динамики его изменения, влияющих на него факторов (в том числе проводимых эксплуатационных мероприятий) предложена в виде логико-математических моделей (ЛММ). Логико-математическая модель состоит из концептуальной и функциональной частей. Функциональная часть строит вектор, описывающий состояние объекта в пространстве диагностических признаков, структура которого задается концептуальной частью. Концептуальная часть ЛММ, используемая для распознавания технического состояния (ЛММр), имеет вид:

Сгд -(К„, Ра #э Ьь, ту,

где вид контроля; У- вид маслонаполненного оборудования; и-количество измеряемых параметров;

К„ - группа признаков, характеризующая отклонение параметра от ДЗ и ПДЗ по абсолютной величине;

Р„ - группа диагностических признаков, характеризующая меру изменения параметра по отношению к базовому замеру объекта;

У„ - группа диагностических признаков, характеризующая динамику изменения параметра по отношению к предыдущему замеру;

5е - группа диагностических признаков, характеризующая соблюдение соотношений между параметрами одного вида контроля, е - количество рассматриваемых соотношений признаков;

#г - переменные, которые характеризуют происходящие в объекте процессы (предыстория), г - количество рассматриваемых переменных;

ит - переменные, описывающие события, которые могли повлиять на состояние объекта (эксплуатационные мероприятия, внешние воздействия), т - количество учитываемых факторов;

1Ь - переменные, описывающие особенности измерения (метод измерения, точность прибора), которые могли повлиять на результаты измерений, Ь - количество учитываемых особенностей измерения;

Г, - переменные, характеризующие конструктивные особенности объекта и срок его эксплуатации, г - количество учитываемых конструктивных особенностей.

Концептуальная часть ЛММ, используемая для планирования действий персонала (ЛММП), имеет вид:

с/Ч А Т„ Сд, Аь иг),

где I) - класс состояния оборудования, распознанный базой знаний;

Н,_ - переменные, характеризующие происходящие в объекте процессы (предыстория), г - количество рассматриваемых переменных;

Т{ - переменные, характеризующие паспортные характеристики и срок службы оборудования, / - количество учитываемых конструктивных особенностей;

Сч - переменные, описывающие действия персонала при контроле состояния оборудования, ц - количество рассматриваемых видов контроля;

Ак - переменные, описывающие действия персонала, проводимые на оборудовании при его ремонте, к - количество операций по ремонту;

и„ - переменные, описывающие внешние факторы, влияющие на оборудование, в т.ч. режим его эксплуатации, т - количество учитываемых факторов.

Для каждого вида контроля разработана своя ЛММ, описывающая состояние объекта (его системы) в пространстве диагностических признаков с разных точек зрения: электрической, магнитной, химической и т.д. Построение пространства диагностических признаков одного и того же вида контроля для разных видов оборудования имеет свои особенности.

В левой колонке табл. 3 приведены названия операций мышления в терминологии раздела логики философии, которые соответствуют содержанию этапов декомпозиции анализа ситуации экспертом, а также соответствующие им виды преобразования пространства диагностических признаков функциональной частью ЛММ, обеспечивающие вывод решения в условиях недостоверной и неполной информации, интеграцию разнородной информации, ее "помехозащищенность". Преобразование пространства признаков имеет свои особенности, как по видам оборудования, так и по видам контроля. Например, для характеристик изоляции силового трансформатора используется сжатие признакового пространства с 50 до 4 признаков с помощью нейронной сети, а для . ФХА масла проводится селекция признакового пространства на подпространства, соответствующие одинаковому характеру повреждения.

База знаний содержит модули распознавания класса технического состояния оборудования РМ (постановки диагноза) и модули планирования мероприятий по дальнейшей эксплуатации оборудования ПМ (выработки рекомендаций), работающие с отображениями состояния объекта в пространстве диагностических признаков, построенными соответствующими ЛММ. В табл. 3 приведены функции, выполняемые модулями РМ и ПМ, и соответствующие последовательности операций этапов мышления эксперта.

Выбор необходимого модуля ЛММ, модуля распознавания и кластера в нем осуществляется управляющими фокусирующими метазнаниями. Управляющие фокусирующие метазнания (УФМ) разделены на модули по 4 стратам: выдвижение первоначальной гипотезы, проверка ее на непротиворечивость, разработка принятой гипотезы и вывод общего заключения. Стратегия решения осуществляется управляющими решающими метазнаниями (УРМ) соответствующей страты, при этом активизация необходимого модуля БЗ выполняется в зависимости от решений, полученных на предыдущем этапе анализа.

Таблица 3

Этапы имитации модулями БЗ операций мышления эксперта по анализу ситуации и трансформации пространств

диагностических признаков

Операции мышления эксперта Функции модулей базы знаний № страты

по преобразованию пространства диагностических признаков по оценке технического состояния по планированию действий персонала

Поиск формирование векторов в пространствах диагностических признаков Е/ подготовка данных к анализу формирование рекомендаций по проверке достоверности измерения и проведению повторных измерений Иы 1

Сравнение

Оценка

Селекция разбивка исходного пространства на подпространства, коррелированные с появлением дефектов одинакового характера / свертка пространства с помощью нейронной сети р2

Обобщение

Абстракция проекция характерных, чувствительных симптомов в подпространство меньшей размерности Р} выделение наиболее существенных признаков

Осмысление постановка предварительного диагноза Х>/ составление предварительных рекомендаций по проведению планово-профилактического ЛР1 или дополнительного контроля Л^а

Подтверждение, опровержение, предпочтение проекция альтернативного пространства из признаков, наличие/отсутствие которых может опровергнуть гипотезу Г4 проверка суждения на непротиворечивость Аг 2

Селекция расширение пространства дополнением признаков, композиция с проекциями пространств разных видов контроля с учетом разрабатываемой гипотезы ', Рз ", /V" выбор данных для дальнейшего анализа составление рекомендаций по дополнительному контролю для уточнения диагноза; определение операций по ремонту Кгег) 3

Осмысление, обобщение, (уточнение), обоснование уточнение характера дефекта Д,

определение степени опасности дефекта 03 уточнение рекомендаций И^ы, К„Р с учетом опасности дефекта

локализация дефекта 04 уточнение рекомендаций по ремонту Кпр с учетом локализации дефекта

Обобщение формирование метапространства из проекций пространств разных видов контроля /-0 подготовка данных разных видов контроля к общему выводу вывод общих рекомендаций Яр/, Кгср из набора рекомендаций разных видов контроля 4

Осмысление, предпочтение вывод общего заключения о состоянии объекта Од

Модули УРМ выбирают наиболее достоверную гипотезу, дают общее заключение, устраняя синонимию и противоречия, когда результаты одного вида контроля анализируются разными методами, делают вывод общего заключения на основании диагнозов, поставленных модулями распознавания различных видов контроля. Процесс принятия решений БЗ, имитирующий операции мышления эксперта по анализу ситуации (табл. 3), представлен на рис. 2 в виде схемы взаимодействия упомянутых выше модулей.

Рис. 2. Процесс вывода решения базой знаний ЭДИС «Альбатрос»

Предложенная организация БЗ приводит к следующим результатам: снижению размерности семантического пространства; оптимизации пути вывода решений и выбора необходимого кластера знаний; более удобной модификации БЗ и отладке ее работы; минимуму повторов, избыточности, синонимии, снижению объема БЗ. В качестве примера приведем следующий расчет. Рассмотрим постановку диагноза по 15 диагностическим признакам ФХА масла. Пусть применяется четыре значения признака: 0 - параметр не измерялся; 1 - параметр ниже ДЗ; 2 - параметр выше ДЗ, но ниже ПДЗ;

3 - параметр выше ПДЗ. Число правил продукций, описывающее все возможные комбинации четырех значений 15 признаков, составит 415. В предложенной модели организации БЗ постановка диагноза описывается 40 правилами продукции.

Кроме того, БЗ разработана таким образом, что обеспечивает вывод решения в условиях недостоверной, неполной информации по недетерминированному набору параметров; учитывает историю и динамику процессов, происходящих в объекте; обеспечивает интеграцию разнородной информации, ее 'помехозащищенность', использует немонотонный вывод и многоаспектный анализ.

Предложена методика многоаспектной диагностики, использующая процедуру голосования й матрицу сценариев. Методика позволяет принять общее решение о состоянии оборудования по совокупности оценок состояния на основании разных видов контроля либо разных методик распознавания.

Приведены результаты внедрения ЭДИС "Альбатрос" и ее использования в энергокомпаниях в качестве корпоративной системы, в том числе и аттестация ее диагностических и аналитических возможностей, проведенная в Свердловэнерго, Татэнерго, МРСК «Центра и Поволжья». В 10 справках о внедрении ЭДИС "Альбатрос" отмечается регулярное подтверждение оценки технического состояния оборудования, сделанное системой, результатами ремонтов.

Четвертая глава посвящена критериям обнаружения наличия дефекта. Рассматривается методика получения ДЗ и ПДЗ значений контролируемых параметров и их трендов на основе массива наблюдаемых данных. В настоящее время в БД энергокомпаний накоплены большие массивы данных контролируемых параметров оборудования за время его эксплуатации. Программная реализация методики позволяет минимизировать временные затраты этого трудоемкого процесса, а также повысить оперативность получения результатов, в соответствии с происходящими техническими и экономическими изменениями.

Согласно методике РД 153-34.0-46.302-00 допустимое значение контролируемого параметра определяется на уровне 0,9 интегральной функции распределения которая строится по относительным частотам наблюдения значений концентрации газа на интервалах одинаковой длины, причем в выборку рекомендовано включать все замеры по массиву оборудования, сделанные за последний год. Так как зачастую относительная частота наблюдения параметра на интервале Рк распределяется по интервалам разбиения неравномерно, такой подход к расчету приводит к искажению результата определения ДЗ. Направление искажения зависит от характера неравномерности. Предлагается:

- рассматривать весь массив измерений парка оборудования за период его эксплуатации. Для оборудования, находящегося на учащенном контроле, рекомендуется усреднить значения за межконтрольный период;

- проанализировать диапазон наблюдаемых значений параметра на существование его естественных ограничений с целью его сужения (например, границей чувствительности средства измерения);

- провести "ленивое" сглаживание выбросов на концах диапазона наблюдаемых значений;

- провести сглаживание данных выборок скользящими медианами, где сглаживание идет по тройкам ранжированных значений;

- распределить данные в выборках медианным способом по максимально возможному количеству интервалов.

В рассматриваемую выборку попадают результаты многолетних измерений контролируемых параметров по всему парку работающего оборудования, в том числе и оборудования с развивающимися дефектами.

Предлагается уровень интегральной функции распределения Рх, для определения ДЗ контролируемых параметров рассчитывать как 1-Х/100, где

0)

Я = "»—- '

N ^ '

где Л''-парк трансформаторов; (- период наблюдения повреждаемости, гг; - число отказов; Я^ - число браковок.

Количество единиц забракованного оборудования состоит из оборудования с быстро развивающимися дефектами или дефектами со средней и медленной скоростью развития в критической стадии требующими

незамедлительного проведения необходимых мероприятий, и оборудования с неопасными дефектами или дефектами со средней и медленной скоростью развития, находящимися в неопасной стадии (Ям, ). Для определения ПДЗ предлагается использовать уровень 1-Х^/ЮО, где

ю

Таким образом, при превышении ДЗ контролируемыми параметрами оборудование может оставаться в эксплуатации, но должно подвергаться учащенному контролю, чтобы не упустить опасную стадию развития дефекта и/или необходимо использовать другой вид контроля для уточнения характера дефекта и стадии его развития. При превышении ПДЗ необходимо принятие срочных решений и/или действий, например, вывод оборудования из работы во избежание отказа. Заметим, что для расчета X и Хд рекомендуется учитывать повреждения, которые связаны с исследуемыми параметрами (в нашем случае, с характеристиками масла), исключая случаи, связанные с повреждениями в цепях релейной защиты, воздействием стихийных факторов, и т.д

При расчетах ДЗ и ПДЗ параметров для оборудования с различными сроками эксплуатации необходимо использовать соответствующие уровни так как значение уровня повреждаемости оборудования меняется в зависимости от сроков его наработки.

Для оценки влияния конструктивных особенностей оборудования и сроков его эксплуатации на ДЗ и ПДЗ параметров предлагается использовать дисперсионный анализ, который сводится к сравнению остаточной и факторной дисперсий по критерию Фишера-Снедекора для определенного уровня значимости. Остаточная дисперсия на каждом уровне фактора находится по выражению:

I Е с*.* - м У

= -^т?-- ' (3)

I к>~1 1=1

где М - математическое ожидание г-го уровня фактора; Ь - количество уровней фактора; - значение признака на г'-м уровне; К( - мощность ¡-го уровня фактора. Межгрупповая (факторная) дисперсия определяется как:

£> = -!=!- . (4)

5 1-1

где М— математическое ожидание всего массива данных.

Согласно критерию Фишера-Снедекора, если выполняется неравенство

^^„.л,,), (5)

то фактор оказывает значимое влияние. Жо,о5 и - границы правой

критической области критерия для уровней значимости 0,05 и 0,01, зависящие от числа степеней свободы факторной Ы-Ь (М - мощность всего массива данных) и остаточной дисперсий Ь-1.

При расчете регламентируемых значений параметров для национальных, региональных, корпоративных стандартов возникает вопрос о возможности объединений массивов данных различных предприятий, так как в большинстве случаев массивы не однородны. Неоднородность массивов данных может быть вызвана: разными по сроку эксплуатации составом и конструктивными особенностями парка оборудования; влиянием климатической зоны и особенностей режимов работы; разной загруженностью оборудования (энергосистемы, обслуживающие сельскохозяйственные предприятия либо предприятия тяжелой промышленности); различием применяемых технологий, методов и средств измерений; разным уровнем организации и квалификации персонала; различиями в подходах к эксплуатации оборудования.

При делении массива данных на выборки согласно найденным факторам влияния и периодам повреждаемости их неоднородность уменьшается. Выборки разных предприятий с одинаковыми уровнями факторов влияния проверяются на однородность по следующему критерию: если 2т^ < 2кр, то сравниваемые выборки данных можно считать однородными, а следовательно,

их можно объединить. Наблюдаемое значение критерия рассчитывается по выражению:

\м , - M

-JD 2(X¡)/N^D 2(x2)/Ñ

(6)

где M¡ и Мг - средние значения выборок; D¡(x¡) и D¡(x^) - дисперсии выборок;

Ni и N2- объемы выборок. Значение критической точки определяем, используя функцию Лапласа:

Ф (Z47)=(l-«)/2, (7)

где а - уровень значимости (как правило, используются значения 0,05 или 0,01).

Если выборки не однородны, то ДЗ и ПДЗ в целом по корпорации (отрасли) рассчитываются по ДЗ и ПДЗ, полученным по неоднородным выборкам с учетом их веса:

I*.

1=1

где Хдц - ДЗ исследуемого параметра для г'-го объединения однородных выборок; N¡ - мощность г-й объединенной выборки; L - количество объединенных выборок.

По данным результатов АРГ и ФХА масла предприятий ДРСК Востока, Тюменьэнерго, Татэнерго, Красноярскэнерго, Липецкэнерго, Кубаньэнерго, Свердловэнерш, Коминэнерго, Алтайэнерго и др. были определены факторы, оказывающие существенное влияние на значения этих параметров и их тренды.

В результате были сделаны выводы о целесообразности дифференцировать: 1. ДЗ и ПДЗ результатов АРГ по следующим факторам:

• для силовых трансформаторов по: герметичности конструкции; маркам масла; сроку эксплуатации (до 3 ,3-15, 15-27, 27-37, свыше 37 лет); классу напряжения (35, 110,220-500,750,1150 кВ); типу РПН (PC и остальные);

• для высоковольтных вводов по: герметичности конструкции; классу

напряжения (110, 220-330, 500-750, 1150 кВ); сроку эксплуатации (до 9, 9-22, 22-32, свыше 32 лет); маркам масла; виду назначения (вводы трансформаторов и выключателей);

• для ТН по: марке масла; сроку эксплуатации (до 3 лет, 3-18 лет, 18-30 лет, свыше 30 лет);

• для трансформаторов тока (ТТ) типа ТФЗМ по: классу напряжения (110, 220-500 кВ); сроку эксплуатации (до 3 лет, 3-12 лет, 12-20 лет, 20-29 лет, старше 29 лет); марке масла;

• для ТТ с конденсаторным типом изоляции по: герметичности конструкции; марке масла; сроку эксплуатации (до 3 лет, 3-12 лет, 12-20 лет, свыше 20 лет).

Марки масла были поделены согласно особенностям структурно-группового состава и технологии изготовления на 3 группы: первая - ГК, ВГ, АГК; вторая - ТКп; третья - остальные марки.

2. ДЗ и ПДЗ относительных скоростей роста концентраций газов по следующим факторам:

• для силовых трансформаторов: по сроку эксплуатации (до 3 лет, 3-15 лет, 15-37 лет, свыше 37 лет); герметичности конструкции; марке масла (для марки ТКп по СО и СН4, для марки ГК по Н2, СИ,, С2Н4, С2Н6 для трансформаторов со сроком эксплуатации до 10 лет); виду газа на три группы: (С2Н2, С2Н6 - первая, С2Н4,СН4, Н2 - вторая, С0,С02 - третья);

• для высоковольтных вводов: по герметичности конструкции для Н2,С2Н4, СН4; сроку эксплуатации (до 9 лет, 9-22 лет, свыше 22 лет); марке масла для Н2, СН4, СО; классу напряжения для Н2, СН4, С2Н4, С2Нб;

• для трансформаторов напряжения (ТН): по сроку эксплуатации (до 3 лет, 318 лет, 18-30 лет, свыше 30 лет для С2Н4, СО, С02); марке масла для Н2, С2Н4, СО, С02;

• для ТТ типа ТФЗМ: по классу напряжения (110 и 220-500 кВ); сроку эксплуатации (до 3 лет, 3-17 лет, 17-29 лет, свыше 29 лет для всех газов кроме С2Н2); марке масла для Н2, С2Н6, СО, С02;

• для ТТ с конденсаторным типом изоляции: по герметичности конструкции; сроку эксплуатации (до 3 лет, 3-12 лет, 12-20 лет, свыше 20 лет для С2Н4, СО, С02); марке масла для Н2, С2Н4, СО, С02.

3. ДЗ и ПДЗ параметров ФХА масла по следующим факторам:

• для кислотного числа и реакции водной вытяжки: по видам оборудования; сроку эксплуатации; герметичности конструкций; марке масла (кроме ТН);

• для тангенса угла диэлектрических потерь масла: по видам оборудования; сроку эксплуатации; герметичности конструкций;

• для влагосодержания масла: по видам оборудования; сроку эксплуатации, герметичности конструкции, марке масла, классу напряжения;

• для пробивного напряжения масла: по герметичности конструкции; марке масла; сроку эксплуатации (кроме ТТ и ТН);

Далее на основании изучения данных в открытой печати, а также по данным, полученным автором от 4 крупных энергосистем за 8-12 лет, были определены характерные для каждого вида оборудования периоды повреждаемости и соответствующие им значения уровней повреждаемости (табл. 4).

На основании проведенного анализа факторов, влияющих на регламентируемые значения и повреждаемости маслонаполненного оборудования на массивах данных 10 энергосистем, содержащих 17048 результатов АРГ из высоковольтных вводов, 7805 - из ТТ, 4842 - из ТН, 65493 - из силовых трансформаторов и автотрансформаторов; 9588 результатов ФХА масла из высоковольтных вводов, 4978 - из ТТ, 2165 - из ТН, 15930 - из силовых трансформаторов и автотрансформаторов, были определены ДЗ и ПДЗ контролируемых параметров жидкой изоляции.

Таблица 4

Потоки повреждаемости и уровни интегральной функции распределения, используемые для определения ДЗ и ПДЗ параметров

Виды оборудования Сроки эксплуатации, лет ^х для ПДЗ Л,% .Р, дляДЗ

Силовые трансформаторы 110500 кВ 0-3 3,46 0,9654 8,14 0,9186

3-15 1,6 0,984 3,77 0,9623

15-27 3,46 0,9654 8,14 0,9186

27-37 1,6 0,984 3,77 0,9623

Свыше 37 3,46 0,9654 8,14 0,9186

СТ35 кВ - 1,4 0,986 4,0 096

Высоковольтные вводы 110500 кВ 0-9 0,3-0,5 0,997-0,995* 2,5 0,975*

9-22 0,5/1 0,995* 3,7 0,963*

22-32 0,5/1 0,995* 3,7 0,963*

Свыше 32 1 0,99 4.3 0,957*

ТН 110-500 кВ 1,5 0,985* 3,0 0,97

ТТИОкВ 0,5-1 0,995* 2,5 0,975*

ТТ 220-750 кВ 2,5 0,975* 5,0 0,95

•-если мощность выборки не позволяет учесть тысячные доли уровня, то значение округляется до сотых.

Подход, при котором для отбраковки оборудования используется только одно значение, страдает формальностью и имеет повышенный риск ошибок 1-го и 2-го рода. Использование ДЗ и ПДЗ позволило разделить развивающиеся дефекты в опасной и неопасной стадии и рекомендовать соответствующие действия персоналу. ДЗ и ПДЗ концентрации газов в масле маслонаполненного оборудования заметно отличаются в зависимости от конструкции, способа герметизации, марки масла, класса напряжения и срока эксплуатации. Если не ■дифференцировать ДЗ и ПДЗ по найденным факторам влияния, то при оценке технического состояния оборудования возможны ошибки как «перестраховки», так и «недосмотра». В табл. 5 приведены минимальные и максимальные ДЗ и ПДЗ относительных скоростей роста газов, разделенные согласно найденным факторам влияния, по которым видно, насколько сильно влияние конструктивных особенностей и срока службы. Очевидно, что используя критерий 10% роста скорости в месяц, введенный для силовых трансформаторов, либо другой, недифференцированный критерий, мы получали бы в одних случаях ложную отбраковку, а в других могли пропустить оборудование с повреждением.

Таблица 5

ДЗ, ПДЗ скоростей роста газов герметичных вводов, ТТ, ТН 110-500 кВ

Значения относительных скоростей роста, % Виды оборудования

ТН 110-500 кВ ТТИОкВ Вводы герметичные

ДЗ скорости СН» 1-3 8-20 7-17

ПДЗ скорости СН4 4-11 16-53 16-48

ДЗ скорости СОг 6-17 7-15 4-19

ПДЗ скорости СОг 20-35 12-55 12-45

Критерий скорости важен для подтверждения наличия развивающегося дефекта и оценки степени его опасности. Применение двух уровней нормирования скоростей ДЗ и ПДЗ позволит выделить объекты с наиболее быстро развивающимися, а значит, более опасными дефектами для принятия незамедлительных решений.

Рассчитанные ДЗ и ПДЗ трендов изменения концентраций можно использовать в системах мониторинга технического состояния маслонаполненного оборудования.

Для оборудования с новыми конструктивными особенностями, по которому еще нет репрезентативного массива значений контролируемых параметров и, следовательно, нет возможности рассчитать пороговые значения, можно использовать ДЗ и ПДЗ контролируемых параметров и их трендов, полученные для оборудования с близкими конструктивными особенностями. Исследованиями установлено следующее:

- огибающая распределения значений концентраций углеводородных газов и водорода описывается формулой:

Аг ■ х ■ е~л'г Р = (9)

где А- коэффициент, задающий форму огибающей, - коэффициент масштабирования, д: - значение концентрации анализируемого газа; - огибающая распределения значений концентраций оксидов углерода выражается формулой:

Г. А'-х'

-о-; О»)

- в формулах функций распределения (9) и (10) с увеличением срока службы оборудования незначительно уменьшается коэффициент А.

Если по новому оборудованию со сроком службы / есть репрезентативный массив данных, то для получения ДЗ и ПДЗ углеводородных газов и водорода для оборудования со сроком службы можно предложить найти верхнюю границу Хдз (искомое ДЗ параметра) из выражения определенного интеграла:

хт ¿г

--*=1-А.о.о1, (П)

где Хо ~ предел обнаружения концентрации газа хроматографом, об. %; Я-значение потока повреждаемости, %. Аналогично можно вычислить ДЗ оксидов углерода по верхней границе определенного интеграла, используя формулу (10).

Пятая глава посвящена критериям идентификации вида дефекта. Предложены три методики синтеза описаний класса технического состояния оборудования на основе фактов повреждения оборудования в эксплуатации и результатов АРГ: с помощью характерных соотношений пар газов и характерного набора газов, превышающих ДЗ, а также в виде графической

модели. Методики состоят из этапов классификации статистических данных, синтеза образа дефектов и тестирования результатов. На этапе классификации (одинакового для всех методик) анализируется вся собранная совокупность фактов A={a&F\ я-факт повреждения оборудования} с целью разработки априорного словаря классов состояния Q={Qi,..., Пу) и априорного словаря признаков состояния X={xh...,xN}. Полученные описания состояний оборудования классифицируются по областям состояний G={Gi,...,Gk}, которые содержат несколько классов состояния, различаемых по причинам и/или признакам проявления, но имеющих одинаковый характер протекающих в оборудовании процессов Известные факты повреждений

классифицируются экспертами по описаниям обнаруженных при вскрытии дефектов из актов браковок и отказов, в соответствии с разработанным словарем классов состояния {ПуСЛ/yeY}, с отслеживанием искажений информации и внесением необходимых поправок в формулировки причины, характера, степени развития повреждения. Каждый факт помечается набором меток, характеризующих: степень развития дефекта, его достоверность, а также отмечающих наличие сразу нескольких дефектов (метка "сочетание"). Далее делаются выборки фактов по исследуемому классу Оу состояния (дефекту), взятому из априорного словаря описания классов FС;у: (Прх=(Х!, *n)A) —>Лсу

Суть первой методики заключается в отборе соотношений пар газов, характерных для данного вида дефекта, и нахождении их значений, позволяющих: определить границы перехода между классами технических состояний в пределах одной области состояний, а также обозначить границу перехода между областями, описывающими различные характеры дефектов. . Суть второй методики состоит в определении характерного для рассматриваемого дефекта набора концентраций газов, превысивших регламентируемые для них значения, а также характерные уровни превышения этих значений.

Для обеих методик в пределах выборки фактов по рассматриваемому дефекту для каждого анализируемого признака определяются границы изменения его значений, рассчитывается математическое ожидание и диспепсия для всей выборки и при отбрасывании крайних значений; определяется доля высоко достоверных фактов; ранжирование признаков и другие операции, необходимые для конкретной методики. Определение критериев идентификации проходит в несколько итераций с различными значениями меток "развитие", "достоверность" и "сочетание". Например, выборка фактов с меткой "сочетание"=1 дает синтез образа дефекта в чистом виде, а с меткой "сочетание'-2 - образ, отражающий развитие сразу двух видов дефектов.

Для получения критериев распознавания классов технического состояния высоковольтных вводов на основании АРГ была собрана БД из 185 случаев фактов вскрытия вводов. Затем был составлен словарь классов технического состояния маслонаполненных вводов с учетом соответствия между видами дефектов, причинами их возникновения и описанием последствий,

обнаруженных после вскрытия оборудования (табл. 6). Далее собранные факты были проанализированы совместно с экспертами, отнесены к классам технического состояния и отмечены необходимыми метками. С использованием предложенных методик для каждого вида дефекта автором были определены характерный набор газов, концентрации которых превышают регламентированные для них значения и степень этого превышения, а также характерные отношения пар газов и их значения. Результаты синтеза описаний классов технического состояния обеими методиками приведены в табл. 6.

Таблица 6

Критерии распознавания вида дефекта, развивающегося в маслонаполненном

высоковольтном вводе

Кол-во Название класса состояния Причины возникновения Описание вида дефекта по факту вскрытия Способы идентибикации

характерные газы характерные отношения

3 Слабые ЧР Неровные края металлических деталей, диффузия технологических газов из остова Не проявляются н2* Н2/СН4>5

37 Сильные ЧР Увлажнение масла (остова), наличие в нем мех. примесей, волокон бумаги, газов. Зазубрины металлических частей. Точечные пробои в отдельных слоях бумажной изоляции. Углеродный трекинг на краях обкладок. Пг**у СН4* Н2/СН4<4 СО/СО^ОЗ

21 Слабый разряд Смещение деталей, их плохое закрепление, вследствие чего происходит образование контуров, появление перемежающихся контактов. Частицы углерода в месте перемежающегося контакта. Нарушенная изоляция в результате электрического воздействия. СН4**и/или с2н2**, Н2*, С2Н<* Н2/СН4<1 С2н2/С1н4<1

18 Сильный разряд Путь блуждающего тока, или обрыв, или повреждение измерительного вывода Цвета побежалости на металлических частях, их оплавление. Частицы углерода в масле. Разрушение бумаги при нахождении на пути тока дуги или при перегреве С2Н2*\ Сгн4*л2*, С2н6* С2Н2/С2Н4>1.5 с1н4/с3н(^з

5 Нагрев Плохие контакты в верхней части ввода, ухудшение охлаждения Изменение цвета бумажной изоляции, окисление металла. СаНЛНЛ С2Н4* С2Н4/С2Н«>0.8

50 Образование желтого налета Процессы старения в трансформаторных "теплых" вводах с маслом Т-750 Налет в виде желтого мелкодисперсного осадка на фарфоровых покрышках и остове. Н2", сои Н2/СН4>6 С0/С02<0,3

9 Ползущий разряд Увлажнение бумаги, или неоднородность электрического поля, или образование осадка и его увлажнение Науглероженные дорожки и "деревья" как на поверхности остова, так и внутри слоев бумаги енл С2 НИ С2Н«/СН4>0.3 Н2/СН4>6

26 Эбразованне Х-воска Процессы старения вводов 220 кВ выключателей и ненагруженных трансформаторов с маслом ГК Отложения в виде воска между слоями изоляции. На", С2Н6", снл С2Н2" Н2/СН4>5 С2Н4/С2Н<<0,7

6 Увлажнение остова Нарушение герметичности (в герметичных), старение и прямое проникновение влаги в негерметичных вводах Вспучивание остова с,на*\ СаНЛ av.Hr. СЛ" С2Н1/С1Н4>1 Нг/СН<<3

13 Тепловой пробой Увлажнение, загрязнение слоев бумаги, обрыв проводников присоединения нулевой обкладки Изменение цвета бумажной изоляции. Ее разрушение: прогар слоев изоляции остова. С2Н4**и/или НИ^Н/ СаНЛ СзНИ С2Н4/С2Н4>0,8 С2Н2/С1Н4>1 СО/СО^Д

*♦ - газ с максимальным превышением порогового значения * - газ со значительным превышением порогового значения и - газ с незначительным превышением порогового значения

В третьей методике признаками состояния Л^/дс;,...,*^ служат концентрации 7 газов, нормированные относительно взвешенной суммы этих газов. Сумма газов находится по формуле:

S = ' (12)

Я=1

где Kj - значения концентраций углеводородных газов и водорода; Ксо, КСог -значения концентрации оксида и диоксида углерода; т - коэффициент масштабирования, зависит от типа оборудования (например, для ТТ т = 0,01).

В пределах выборки рассматриваемого дефекта для каждого признака 'производятся следующие операции: ранжирование признака по возрастанию, определение границ диапазона значений, расчет прироста значений признака относительно предыдущего значения, сглаживание или отбрасывание крайних значений диапазона в зависимости от величины изменения признака; расчет математического ожидания и дисперсии измененной выборки признака.

Далее производится нормировка математических ожиданий 7 признаков относительно их суммы. Таким образом, получается образ дефекта, соответствующий определенному классу состояния объекта, описанный в 8-мерном признаковом пространстве состояний (Оу )={xiay,...,xNq,}. Если синтез классов состояния производится в первый раз, то далее переходят к выборке фактов, соответствующих следующему классу технического состояния, взятому из априорного словаря, и синтезу образа следующего дефекта Qy+i. Если образы дефектов уже существовали, то проводится тестирование полученного образа на непротиворечивость уже имеющимся , образам. Для этого проводят проверку на соответствие полученного класса состояния своей области состояний путем вычисления средней по области меры близости по среднеквадратичному критерию, взвешенному в соответствии с образами дефектов по формуле:

. (»J

где у - номер класса состояния в области состояний; L - количество дефектов в области состояний; xiqy - координата нового образа, описывающего дефект, соответствующая г'-му газу; Qiy - координата образа у-го дефекта из области состояний, соответствующая i'-му газу; hJy - весовой коэффициент, учитывающий информативность г-го газа для _у-го дефекта.

Весовые коэффициенты первоначально назначаются экспертами, исходя из характерности генерации газа для данного вида дефекта, затем уточняются с учетом значений дисперсии. При этом соблюдается условие:

¿Л=1- (14>

м

Если синтезированный образ имеет минимальную меру близости по своей области состояния и старому образу своего класса состояния и, кроме того, дисперсии параметров нового образа не превышают значения дисперсии, полученные при предыдущем его синтезе, то координаты и дисперсии синтезированного нового образа автоматически заносятся в библиотеку графических образов дефектов БЗ. Иначе синтезированный образ отклоняется, результаты сравнения выдаются эксперту для анализа. Изложенный выше алгоритм синтеза образа дефекта по результатам АРГ на основе фактов повреждений оборудования реализован в ЭДИС «Альбатрос».

Состояние объекта на основе результатов АРГ предложено отображать в виде 8-лепестковой диаграммы (рис. 3), где по 7 лучам откладываются значения концентраций газов, а по восьмому лучу - их сумма в абсолютных значениях £ (формула (12)). Значения концентраций откладываются от окружности, показывающей границу обнаружения газов средствами измерения, которая, для удобства, принята равной 2 ррш по всем газам. Полученные при этом точки соседних радиальных лучей соединяются отрезками прямых, в результате получается образ состояния диагностируемого объекта. Порядок расположения лучей определен таким образом, что в направлении от На до С2Н2 идет нарастание силы проявления дефектов электрического характера, а в направлении от СО до С2Н2 - термического характера.

Рис. 3. Лепестковые диаграммы результатов АРГ

Известные графические методы идентификации дефектов (диаграмма состава газов относительно газа с максимальной концентрацией, предложенная японскими учеными, треугольник Дюваля, прямоугольники Доренбурга, параллелепипеды Кудерка), по сравнению с предложенной моделью,

используют меньшее число газов, не описывают область исправного состояния объекта и не учитывают, насколько концентрации газов превышают свои ДЗ.

На первом этапе диагностики для выявления наличия развивающегося дефекта на лепестковой диаграмме в абсолютных значениях строятся образ состояния диагностируемого объекта по результатом АРГ и соответствующий ему образ ДЗ, зависящий от конструктивных особенностей и срока эксплуатации объекта. Если образ, описывающий диагностируемый объект, выходит за пределы области, ограниченной образом ДЗ (заливка серым цветом на рис. 3), то предполагается наличие развивающегося дефекта. Динамику роста газов можно увидеть, расположив образы, описывающие состояния объекта по оси времени. Сравнив скорости прироста газов с их ДЗ и ПДЗ, делаем вывод о том, быстро ли развивается дефект, и переходим к этапу его идентификации.

Логично предположить, что если конструктивные особенности оборудования влияют на образ его исправного состояния, то они должны влиять и на образ дефекта. Образы дефектов хранятся в виде относительных значений содержания газов, нормированных по взвешенной сумме концентраций семи газов. Для того чтобы образ дефекта описывал состояние оборудования более точно, применяется следующая процедура его трансформации. Денормируем образы дефектов, умножив их на взвешенную сумму выбранного Ъ-го образа исправного состояния и трансформируем образы дефектов, умножив их координаты на соответствующие коэффициенты трансформации Я^'.

е\>=е>-дл-5г., (15)

где <2,у - г'-я координата у-го образа дефекта в относительных единицах;

' (16)

г

где 2Л - ДЗ концентрации г'-го газа 6-го образа исправного состояния в абсолютных величинах; N - количество образов ДЗ; п, Ъ - индексы образов ДЗ. Затем снова нормируем образы дефектов по взвешенной сумме

0>* 07)

5е'

» 9

где ¡¡Р*у - взвешенная сумма концентраций газов _у-го денормированного образа дефекта.

Далее трансформированные образы масштабируются таким образом, чтобы • взвешенная сумма газов образа была равна взвешенной сумме газов диагностируемого объекта.

где5°- взвешенная сумма концентраций газов диагностируемого объекта.

Распознавание дефекта производится в геометрической трактовке путем вычисления меры близости по среднеквадратичному критерию, взвешенному в соответствии с образами дефектов по формуле

^ = , (19)

где Xj - координата образа диагностируемого объекта, соответствующая г'-му газу и нормированная по взвешенной сумме газов; Q^iy — i-я координата масштабируемого образау-го дефекта; hiy - весовой коэффициент.

Минимальное значение меры близости укажет нам на дефект в диагностируемом объекте. На заключительном этапе распознавания вводится величина, названная "мера родства" dF, позволяющая считать меры близости Fy для различных классов типовых дефектов одинаковыми. Это решение учитывает то, что при проведении АРГ хроматографическим методом погрешность измерения может достигать 20% и более, а также то, что существует неустойчивость, неоднозначность распознавания различных классов состояния по ряду причин: наличия более одного дефекта; наличия некоторого "фона", связанного с эксплуатационными причинами (доливка некачественного масла, более жесткий режим работы оборудования, плохая дегазация на заводе-изготовителе и т.д.); нахождения объекта в стадии изменения характера дефекта; нахождения объекта в стадии развития (усугубления) дефекта, т.е. в стадии перехода от одного класса состояния в другой в пределах одной области. Для определения величины "меры родства" dF для каждого класса состояния определяем меру близости Fy координат его образа от координат образов других дефектов из одной области состояний. Далее из всех возможных значений меры близости одной области выбираем минимальное значение, которое и будет искомой мерой родства dFa для области а, _

( г>-^

dF. = min (. j£(Ö, -ß,,)2 Y>T , (20)

V f-i

где Q,y, Qiy.i - i-e координаты образов двух дефектов, принадлежащих одной области состояний, у - номер дефекта; Ua - общее число значений мер близости Fy, рассчитанное для одной области состояния, которое зависит от I -количества входящих в эту область классов состояния и определяется по формуле

Ua=0,5-L-(L-l). (21)

Используя необходимую величину "меры родства" dFa, проверяем два дефекта с минимальными мерами близости, следующих за выбранным

дефектом Г], могут ли они считаться "одинаково похожими" на образ диагностируемого объекта, т.е. выполняется ли равенство

Ъ > -с1Ро)\ & с Ок, (22)

где ¿Ра - мера родства для областей состояния (3*, которым принадлежат проверяемые классы состояний ¥г и Р3

Далее из выбранных образов дефектов, которые считаем "одинаково похожими", для сведения к минимуму ущерба от ошибочного распознавания дефекта выбираем типовой дефект с максимальным коэффициентом опасности: тах(С1,С2,Сз). Если после учета коэффициентов опасности неоднозначность в распознавании дефекта осталась, то из дефектов, которые считаем "одинаково похожими и одинаково опасными", выбираем дефект с максимальным коэффициентом вероятности: тах(РиР7,Рь)-

Значения коэффициентов опасности дефектов определялись на основании экспертных оценок, а коэффициенты вероятности их возникновения рассчитывались на основании статистики повреждаемости данного вида оборудования. Предложенный способ идентификации дефектов с помощью новой графической модели обладает более широкими возможностями по точности и диапазону распознаваемых дефектов, исключает нераспознаваемые состояния объекта. Предложенная графическая интерпретация АРГ, дополненная алгоритмом распознавания образов и методикой синтеза классов технического состояния, не уступает возможностям нейронной сети с функцией самообучения. Вместе с тем объединение предложенных возможностей ■ позволяет эксперту без участия программиста добавлять новые образы, обладает наглядностью, задействует образное мышление человека, а значит, делает процесс анализа информации по диагностике оборудования более эффективным.

Для получения критериев распознавания класса технического состояния ТТ и ТН по результатам АРГ была собрана БД из 98 случаев фактов вскрытия. Далее был составлен словарь классов технического состояния ТТ и ТН с учетом соответствия между видами дефектов, причинами их возникновения и описанием последствий, обнаруженных после вскрытия оборудования. Затем собранные факты были проанализированы совместно с экспертами, отнесены к классам технического состояния и отмечены необходимыми метками. Используя третью методику, были синтезированы в виде графических образов 9 классов технического состояния для ТТ (рис. 4-12) и 3 класса технического состояния для ТН (рис. 13-15).

Решение о выводе оборудования из работы должно приниматься на основании определения вида повреждения по результатам АРГ и подтверждения поставленного диагноза, по крайней мере, еще одним видом контроля. В главе приведены дополнительные диагностические параметры, необходимые для уточнения причины и вида повреждения в зависимости от характера развивающегося дефекта.

СЛ.

СаН( СОЛ 00 СОа/ЮО

Рис. 4. ЧР низкой энергии, старение

со/т сад оо

Рис. 5. ЧР высокой энергии и низкотемпературный нагрев

с,н,

ел

сл / емш ссь/до Рис. 6. ЧР и низкотемпературный нагрев (Х-воск)

с,н,

сл ' со/юо ссуюо

Рис. 7. ЧР высокой энергии

ел СО/ЮО СОз/ЮО

Рис. 8. Тепловой пробой изоляции

ад-

^ со/юо солоо

Рис. 9. ЧР низкой энергии и высокотемпературный нагрев

о>н,

ад

ел <•' смоо ссуюо Рис. 10. Ионизационный пробой изоляции

СаНв СО/ЮО СОа/ЮО

Рис. 11. ЧР высокой энергии и высокотемпературный нагрев

ад

сан,

с,н( ' со/ш гад но

СЛ

С,Н,

СО/ЮО СОз/Юи

Рис.12. Сильный разряд (дуга)

с,н,

СО/1Ш) СОДОО

Рис. 13. Сильные разряды и высокотемпературный нагрев

Рис. 14. Высокотемпературный нагрев, старение изоляционных материалов

СЛ

СаН,

СаНв

солоо

СОа/ЮО

Рис. 15. Высокотемпературный нагрев в результате феррорезонанса

Многоаспектная идентификация дефекта на основании нескольких видов контроля позволяет диагностировать состояние объекта с большей достоверностью. АРГ вводов, ТТ и ТН позволяет выявить дефект на ранне стадии его развития, своевременно поставить объект на контроль и провеет необходимые дополнительные измерения, что предупреждает серьезны необратимые повреждения самого диагностируемого объекта и связанного с ни оборудования. Предложенные методики и способы идентификации дефектов могу использоваться для диагностики других видов маслонаполненного оборудования. В шестой главе предложены методики для специалистов, занимающихся подготовкой и обоснованием управленческих решений в области инвестиций, политики ТО, включая диагностику и ремонты, кадровую политику и т.д.

Предложена методика планирования работ ТОиР с обозначением приоритетов выполнения на основе трех интегральных показателей, учитывающих оценку технического состояния, риски ущербов при отказе и стоимость эксплуатации оборудования.

По каждой единице оборудования подсчитывается интегральный показатель технического состояния объекта по формуле

, , (23)

I

где 41 _ показатель опасности диагноза по г-му виду контроля, учитывающий скорость развития и тяжесть последствия дефекта (снижение срока службы или катастрофический отказ); г,- показатель весомости рекомендации по /-му виду контроля, учитывающий трудоемкость операции ТО и ее категорию (дополнительный контроль без/с отключением оборудования, ремонт/замена узла или всего объекта); А"7— весовой коэффициент для учета важности диагноза для оборудования У-го вида; весовой коэффициент для учета важности рекомендации для оборудования /-го вида; I - количество видов контроля, участвующих в оценке технического состояния единицы оборудования.

Значения используемых в формуле переменных (с,-, г„ И1, определены путем экспертного оценивания. Далее оборудование с одинаковым значением показателя технического состояния ранжируется с использованием значений потоков повреждаемости и сроков наработки на отказ. При этом учитывается вид маслонаполненного оборудования, срок его эксплуатации и завод-изготовитель. Необходимые для ранжирования показатели берутся из библиотеки критериев оценки повреждаемости ЭДИС «Альбатрос».

Показатель рисков ущербов при отказе объекта рассчитывается по формуле, где величина риска определяется как произведение величины нежелательного события (ущерба) на вероятность его наступления

Г = ±кгргсг (24)

;=1

где р, - вероятность возникновения опасного события 2-го класса; с, - величина ущерба при г-м событии; к, - масштабирующий коэффициент; N - количество возможных опасных событий.

Для оценки вероятности возникновения событий использовались данные статистики, подбор аналогии и мнение экспертов. Коэффициент к введен, чтобы уравнять вес рисков, посчитанный в реальных единицах с рисками, оцененными экспертами по шкале от 1 до 10.

Показатель, учитывающий на сколько затратно ТО объекта, определяется как

/

С{

-1

100 , (25)

где С/, - ежегодные затраты на проведение операций ТО объекта; Сх, - ежегодные удельные затраты на проведение ТО по 7-й группе однотипного оборудования со сроком эксплуатации Ь, которые рассчитываются по формуле дг т

(2] — "=' '=' > (26)

Оценка технического состояния

1

где с - затраты на проведение одной операции ТО для 7-й группы оборудования; Г£ - срок, за который суммируются затраты на ТО, в годах; Ы- количество единиц в группе.

Значения Сд Сд могут рассчитываться как в денежном выражении, так и в единицах трудоемкости. Показатель С'ь, по желанию аналитика, может быть выбран по филиалу, корпорации, региону и т.д.

Далее в системе координат, показанной на рис. 16, по рассчитанным показателям технического состояния к и оценке риска г определяется положение каждой единицы оборудования. Если оно попадает в пятую зону, то это означает замену оборудования, если в четвертую зону, то - капитальный

ремонт, в третью зону - средний и текущий ремонт, во вторую зону - вывод из работы для обследования, в первую зону -учащенный контроль. Далее объекты, попавшие в одну зону, ранжируются, согласно рассчитанным коэффициентам затрат на ТО по объектам чтобы минимизировать затраты 1 оценка риска по объектам, ждущим очереди на ТО.

Рис. 16. Ранжирование парка оборудования в зависимости от оценок его технического состояния и риска отказа

Затем по каждому объекту сравнивается код категории ТО, обозначенный рекомендациями ЭДИС и полученный по координатам к VI г (рис. 16). Базой знаний системы назначается дополнительный контроль, либо операции текущего и среднего ремонта объекта, либо их замена, в зависимости от характера и опасности технического состояния объекта, с учетом его возраста и ранее проведенных эксплуатационных мероприятий. Замена назначается, если невозможно восстановление свойств материалов, функционирования систем, узлов оборудования или это экономически нецелесообразно. Если категория ТО объекта с учетом риска - ремонт, а категория ТО, определенная БЗ, - замена, то оборудование перемещается из IV категории в конец списка V (на замену).

Заметим, что категории ТО на рис. 16 имеют разную площадь, соответствующую процентному соотношению категорий ТО в реальных условиях эксплуатации оборудования. В пределах одной категории процедуры используются ранжирование очередности ТО в зависимости не только от показателей технического состояния и риска ущерба, но и от показателя затратности обслуживания.

Разработанная методика имеет следующие преимущества: объективная автоматизированная оценка технического состояния, проводимая БЗ, учитывающая все возможные факторы; расчет затрат на ТО, учет ремонтопригодности и экономической целесообразности ремонтов; расчет

рисков с учетом большого количества взаимосвязанных факторов; и главное -взаимоувязанный анализ всего вышеперечисленного.

Предложены процедуры анализа эксплуатационных затрат с целью их минимизации и определения направлений инвестиций: путем сравнения структуры затрат со средними значениями по предприятию (отрасли), учета динамики и причин ее изменения; путем сравнения экономической эффективности и доходности вариантов денежных вложений с учетом размера инвестируемого сектора в структуре затрат и доли парка оборудования. Объекты в список инвестиций рекомендовано выбирать с максимальными показателями л стоимости и трудоемкости ТОиР и максимальной долей затрат на его эксплуатацию от первоначальной стоимости, соотнесенными со сроком службы. Для принятия решения следует ли инвестировать ремонт трансформатора или его замену предложено принимать во внимание разницу затрат и прогнозируемую длительность наработки до отказа обоих вариантов. При выборе поставщика кроме стоимости самого оборудования предложено учитывать расходы на ТОиР и длительность наработки до повреждения. У равных вариантов можно сравнить ремонтопригодность и диагностируемость оборудования.

Разработана методика анализа повреждаемости (браковок и отказов) маслонаполненного оборудования высокого напряжения на основе исследования характеристик объектов, характеристик повреждений и их последствий, характеристик воздействующих факторов и характеристик эксплуатационного и ремонтного персонала. Методика выполняется планами исследования причин повреждаемости в виде эвристик, реализованных концепцией фрейм-представлений, содержащих описательные, выполняемые и управляющие слоты. В результате получаются отчеты анализа причин повреждаемости и тенденций ее изменения в рассматриваемой корпорации, с указанием наиболее надежных (ненадежных) поставщиков оборудования и его узлов, сильных (слабых) позиций предприятия в вопросах организации ТОиР, а также набором рекомендаций по улучшению ситуации (например, с помощью применения эффективных методов диагностики, изменений в организации ТОиР, в том числе кадровых, и т.д.).

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Разработаны требования к информационной и аналитическим частям корпоративной НАС для служб технической эксплуатации электрооборудования и критерии сравнения ИАС.

Рассмотрен вариант организации работы системы в качестве корпоративной с делением на 3 функциональных уровня с описанием их функциональных и информационных особенностей и специализацией выполняемых задач.

Предложена структурно-функциональная схема ИАС многоаспектной оценки технического состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования, учитывающая как особенности эксплуатации и диагностики электрооборудования, так и круг задач, решаемых эксплуатационным персоналом по всей вертикали управления, включая анализ повреждаемости,

планирование и мониторинг ТОиР, получение новых знаний, анализ затрат на ТОиР, ранжирование парка оборудования с учетом его состояния, риска от ущерба отказа и эксплуатационных затрат.

Разработана формализация описания технического состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования, динамики изменения его состояния, влияющих на него факторов в виде логико-математических моделей (ЛММ) как для диагностики состояния объекта, так и для выработки решений по его дальнейшей эксплуатации.

Приведена схема трансформации признакового пространства по этапам декомпозиции анализа ситуации экспертом и решения преобразования •пространства диагностических признаков, обеспечивающие вывод решения в условиях недостоверной и неполной информации, интеграцию разнородной информации, ее "помехозащищенность".

Установлено, что модель базы знаний должна быть построена в виде иерархической структуры модулей, имитирующих в процессе вывода решения операции логики мышления человека по оценке технического состояния и планированию действий персонала. Модули специализированы на следующих функциях: построении и трансформации пространств диагностических признаков, распознавании технического состояния и выработке рекомендаций по техническому обслуживанию и ремонту (ТОиР). Выбор стратегии решения осуществляется самой моделью, а алгоритм принятия решения для многоаспектной диагностики по совокупности оценок состояния объекта на основании разных видов контроля основан на процедуре голосования и матрице сценариев.

Разработана методика получения допустимых и предельно-допустимых значений (ДЗ и ПДЗ) контролируемых параметров на основе массива наблюдаемых данных, адаптированная к задачам энергетической отрасли, учитывающая степень влияния факторов на значения контролируемых параметров, уровень повреждаемости оборудования и минимизирующая ошибки расчетов.

На основании предложенной методики усовершенствована нормативная база системы диагностики жидкой изоляции высоковольтного оборудования, а именно: определены факторы, влияющие на ДЗ и ПДЗ концентраций растворенных в масле газов и их трендов, а также на характеристики ФХА анализа масла, определены характерные периоды и значения потоков повреждаемости и в результате получены ДЗ и ПДЗ для силовых, измерительных трансформаторов и высоковольтных вводов с учетом особенностей каждого вида оборудования.

Представленная методика получения ДЗ и ПДЗ контролируемых параметров на основе массива наблюдаемых данных позволяет повысить достоверность оценки маслонаполненного оборудования. Кроме того, она вполне может быть применима как к другим контролируемым параметрам, так и к другим видам оборудования.

Предложены новые методы анализа диагностической информации и методики получения критериев диагностики:

- модель описания состояния объекта по результатам АРГ в виде графического образа, предоставляющая возможность выделить область исправного состояния и показать динамику развития процессов;

- алгоритм распознавания состояния оборудования по предложенной графической модели с учетом особенностей каждого вида маслонаполненного оборудования;

- методики синтеза описания классов состояния объекта на основе статистики фактов повреждений оборудования и результатов АРГ с применением характерных соотношений пар газов, с помощью характерного набора газов, превышающих регламентируемые значения, а также в виде графической модели.

С помощью предложенных методик получены критерии распознавания 11 классов технического состояния высоковольтных вводов, 9 классов технического состояния ТТ и 3 классов - ТН на основе результатов АРГ.

Предложена методика определения необходимых видов операций ТОиР и приоритетов их выполнения на основе трех интегральных показателей, учитывающих оценку технического состояния, риски ущербов при отказе и стоимость эксплуатации оборудования, использующая ранжирование очередности выполнения операций ТО в пределах пяти категории ТО на основе рассчитанных показателей.

Предложены процедуры анализа эксплуатационных затрат с целью их минимизации и определения направлений инвестиций.

Разработана методика анализа повреждаемости высоковольтного маслонаполненного оборудования с применением автоматизированного эвристического анализа ее причин.

Проведенный анализ повреждаемости свидетельствует о том, что периодичность контроля не должна быть одинаковой на протяжении всего срока службы оборудования, а должна учитывать выявленные характерные периоды повреждаемости маслонаполненного . оборудования и соответствующие им значения потоков поврежда[емости.

Реализована ИАС (экспертно-диагаостическая и информационная система «Альбатрос»), включая все ее подсистемы, методики и алгоритмы на языке программирования; предложена технология эффективного внедрения и использования ИАС; проведена аттестация диагностических возможностей ИАС и анализ эффекта ее использования в энергокомпаниях.

Результатом развитой теории ИАС, диагностики и планирования ТОиР маслонаполненного оборудования было осуществление широкого внедрения ЭДИС "Альбатрос" в энергосистемах и получение положительных результатов ее использования на практике.

Предложенные в диссертации методики, алгоритмы, способы анализа информации, получения критериев оценки технического состояния оборудования, организация структуры и функционирования ИАС и БЗ могут быть применимы для технической диагностики и организации ТОиР других видов оборудования.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Структура экспертно-диагиостической и информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования / И.В. Давиденко, В.П. Голубев, В.И. Комаров, В.Н. Осотов // Электрические станции: ежемесячный производственно-технический журнал. 1997. N б. С. 25-27.

2. Давиденко И.В. Методика принятия решения для вывода общего заключения о состоянии силового трансформатора при многоаспектном анализе / И.В. Давиденко // Известия вузов: Электромеханика. 1998. N 2-3. С. 91-92.

3. Система компьютерной диагностики маслонаполненного оборудования в рамках энергосистемы / И.В. Давиденко, В.П. Голубев, В.И. Комаров, В.Н. Осотов // Энергетик: ежемесячный производственно-технический журнал. 2000. N И. С. 52-56.

4. Давиденко И.В. Формирование и использование пространств диагностических признаков в экспертной системе оценки технического состояния энергооборудования / И.В. Давиденко // Электромеханические и электромагнитные преобразователи энергии и управляемые электромеханические системы: сб. докладов международной конференции: Екатеринбург: Вестник ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2003. N 5 (25). С. 410-415.

5. Давиденко И.В. Развитие критерия скорости нарастания газов в масле при диагностике силовых трансформаторов / И.В. Давиденко // Энергосистема: управление, качество, конкуренция: сб. докладов II Всероссийской научно-технической конференции с международным участием. Екатеринбург: Вестник ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004. N 12 (42). С. 266-270.

6. Давиденко И.В. Структура базы знаний экспертно-диагностической системы оценки технического состояния энергооборудования / И.В. Давиденко // Проектирование и анализ радиотехнических и информационных систем: сб.докладов (серия радиотехническая). Екатеринбург: Вестник ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004. N 18 (48). С. 166-173.

7. Граничные значения концентрации газов в масле трансформаторов тока с конденсаторной изоляцией / О.Н. Гречко, И.В. Давиденко, Н.И. Калачева, Л.Ф. Курбатова, В.В. Смекалов // Электротехника. 2007. N 1. С. 34-39.

8. Граничные концентрации газов в масле трансформаторов тока типа ТФЗМ и трансформаторов напряжения типа НКФ / И.В .Давиденко, О.Н. Гречко, А.Ф. Курбатова, М.Н. Ушакова, В.В. Смекалов // Известия Академии наук: Энергетика. 2007. N 1. С.132-138.

9. Особенности организации корпоративной системы управления техническим обслуживанием энергооборудования / И.В. Давиденко, Б.А. Забелкин, Д.Ф. Губаев, A.M. Ильюхин // Известия высших учебных заведений: Проблемы энергетики. 2008. N9-10. С. 100-111 (ISSN 1998-9903).

10. Давиденко И.В. Новые способы идентификация вида дефектов маслонаполненных вводов / И.В. Давиденко // Известия высших учебных заведений: Проблемы энергетики. 2009. N 1-2. С. 130-134.

11. Давиденко И.В. Методика получения допустимых и предельно-допустимых значений контролируемых параметров маслонаполненного оборудования на основе массива наблюдаемых данных на примере анализа растворенных в масле газов / И.В.Давиденко // Электричество. 2009. N 6. С. 10-21.

Авторские свидетельства и патенты

12. Пат. 75055 Российская Федерация. вОШ 31/00, вОШ 30/00 Система диагностики высоковольтных вводов маслонаполненного оборудования / И.В. Давиденко. N 2008106459; заявл. 21.02.2008; опубл. 20.07.2008, Бюл. N 20.

13. Пат. 82867 Российская Федерация вОЖ 31/00 Система диагностики маслонаполненных измерительных трансформаторов / И.В. Давиденко. N2008150410; заявл. 19.12.2008; опубл. 10.05.2009. Бюл. N 13.

14. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. N 970280 Росийская Федерация. Экспертно-диагностическая и информационная система диагностики высоковольтного оборудования "Альбатрос" / И.В. Давиденко N 970191; зарег. 18.06.1997. Бюл. N 20. Вып. 2.

15. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ N 2003610069 Росийская Федерация. Экспертно-диагностическая и информационная система оценки технического состояния маслонаполненного электрооборудования "Альбатрос"/ И.В. Давиденко. N 2002611909; заявл. 31.10.2002; опубл. 4.01.2003, Бюл. N 1.

16. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ N 2007610037 Российская Федерация. Корпоративная экспертно-диагностическая и информационная система управления техническим обслуживанием высоковольтного электрооборудования (ЭДИС "Альбатрос") / И.В Давиденко. N2006613665; заявл. 30.10.2006; опубл. 9.01.2007. Бюл. N 1.

Публикации в рецензируемых журналах, сборниках научных трудов

17. Экспертно-диагностическая система оценки состояния высоковольтных вводов / И.В Давиденко, В.И Комаров, В.П. Голубев, В.Н. Осотов // Информационный листок N 776-95 Свердловского центра научно-технической информации. Екатеринбург: ЦНТИ, 1995. С. 1-4;

18. Экспертно-диагностическая система оценки состояния силовых трансформаторов / И.В. Давиденко, В.И. Комаров, В.П. Голубев, В.Н. Осотов // Информационный листок N 785-95 Свердловского центра научно-технической информации. Екатеринбург: ЦНТИ, 1995. С. 1-4.

19. Давиденко И.В. Распознавание аномальных состояний высоковольтных вводов, применяемое в экспертно-диагностической системе / И.В. Давиденко, В.П. Голубев // Новые информационные технологии в исследовании дискретных структур: сб. докладов всероссийской конференции. Екатеринбург: УрОРАН, 1996. С. 190-193.

20. Экспертно-диагностическая и информационная система оценки состояния высоковольтного электрооборудования / И.В Давиденко, В.И Комаров, В.П. Голубев, В.Н. Осотов // Информационный листок N 1031-96 Свердловского центра научно-технической информации. Екатеринбург: ЦНТИ, 1996. С. 1-4.

21. Давиденко И. В. Особенности многоаспектного анализа состояния высоковольтного оборудования / И.В Давиденко // Современные проблемы оценки состояния и обслуживания маслонаполненного оборудования: сб. докладов научно-практического семинара. СПб.: ПЭИПК, 1997. Вып. 5. С. 34-42.

22. Давиденко И.В. Синтез описаний классов состояния объекта на основе статистических наблюдений, используемый в экспертно-диагностической системе / И.В. Давиденко // Информационные технологии и электроника: сб. докладов второй всероссийской студенческой научно-технической конференции. Екатеринбург: УПИ, 1997. С.91-92.

23. Давиденко И.В. Экспертно-диагностическая и информационная система •оценки состояния высоковольтного оборудования / И.В Давиденко // Современные отечественные и зарубежные разработки в электроэнергетике. М.: АО "Информэнерго", 1997. С. 37-39.

24. Опыт эксплуатации экспертно-диагностической информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования "Альбатрос" / И.В. Давиденко, В.П. Голубев, В.И. Комаров, В.Н. Осотов // Диагностика и эксплуатация энергетического оборудования: сб. докладов всесоюзной научно-практической конференции РАО "ЕЭС России" М.: 1998. С. 14-16.

25. Многоаспектный анализ - основа экспертной системы оценки состояния высоковольтного оборудования / И.В. Давиденко, В.П. Голубев, В.И. Комаров, В.Н. Осотов // Диагностика и безопасность в электротехнике и энергетике: Всероссийский электротехнический конгресс с международным участием: ВЭЛК-99: сб. докладов. М.: ОРГРЭС, 1999. Т. 2. С. 503-504.

26. Давиденко И.В. Диагностика энергетического маслонаполненного оборудования с помощью логико-математических моделей его состояния / И.В. Давиденко // International Conference of Electrical Insulation ICEI-99: сб. докладов международной научно-технической конференции. СПб.: СПбГТУ, 1999. С. 135-137.

27. Развитие возможностей системы диагностики маслонаполненного оборудования в ОАО "Свердловэнерго" / И.В. Давиденко, В.П. Голубев, В.И. Комаров, В.Н. Осотов // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования: сб. докладов научно-практического семинара Минэнерго России. СПб.: ПЭИПК, 2000. Вып. И. С. 142-146.

28. Давиденко И.В. Тактическое планирование действий персонала по эксплуатации оборудования на основе учета эксплуатационных факторов и диагностики его состояния / И.В. Давиденко // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования: сб. докладов научно-практического семинара Минэнерго России. СПб.: ПЭИПК, 2000. Вып. 11. С. 375-377.

29. Давиденко И.В. Применение логико-математических моделей для оперативной диагностики силовых трансформаторов на примере ЭДИС "Альбатрос" / И.В. Давиденко // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования: сб. докладов научно-практического семинара Минэнерго России. СПб.: ПЭИПК, 2001. Вып. 16. С. 76-84.

30. Давиденко И.В. Критерии теста на рабочее состояние силовых трансформаторов 110 кВ, полученные на основе статистики

хроматографического анализа растворенных в масле газов / И.В. Давиденко // Современные методы и средства оценки технического состояния и продления сроков эксплуатации высоковольтного оборудования энергосистем РАО "ЕС России": сб. докладов II научно-технического семинара. М.: 2001. С. 101-108.

31. Давиденко И.В. Оценка состояния изоляции силового трансформатора с помощью экспертной системы / И.В. Давиденко // International Conference of Electrical Insulation ICEI-2002: сб. докладов международной научной конференции. СПб.: СПбГТУ, 2002. С. 343-349.

32. Давиденко И.В. Особенности оценки состояния высоковольтных вводов с помощью диагностических моделей / И.В. Давиденко // Традиционные методы и средства оценки состояния энергетического оборудования: качество производства и надежность эксплуатации маслонаполненного оборудования: сб. докладов научно-практического семинара Минэнерго России. СПб.: ПЭИПК, 2002. Вып. 20. С. 112-119.

33. Давиденко И.В. Применение методов математической статистики для получения критериев оценки состояния трансформаторов по результатам хроматографического анализа растворенных в масле газов / И.В. Давиденко,

B.И. Комаров // Электро: Производственно-технический журнал. 2003. N 1.

C. 37-41.

34. Давиденко И.В. Факторный анализ эксплуатационных мероприятий на основе экспертно-диагностической системы // Современные методы и средства оценки технического состояния и продления сроков эксплуатации высоковольтного трансформаторного оборудования: сб. докладов III специализированного научно-технического семинара РАО "ЕС России". М.: 2003. С. 95-101.

35. Давиденко И.В. Системы диагностирования высоковольтного маслонаполненного силового электрооборудования: учебное пособие для студентов и специалистов / И.В. Давиденко, В.Н. Осотов. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2003. 117 с.

36. Давиденко И.В. Организация эксплуатационных мероприятий с помощью экспертной системы / И.В. Давиденко // Труды Академии электротехнических наук Чувашской республики: научное издание. Чебоксары: 2003. N 4. С. 107-111.

37. Давиденко И.В. Тестовая диагностика трансформаторов тока экспертной системой / И.В. Давиденко // Проблемы диагностики электрической изоляции высоковольтного оборудования: сб. докладов VII научно-практического семинара ОАО "ФСК ЕЭС", РАО "ЕЭС России", ОАО "СибНИИЭ". Новосибирск: 2004. Доклад 2.3. 10 с.

38. Давиденко И.В. Информационные технологии в организации диагностики силового электрооборудования на современном этапе / И.В. Давиденко // Производственно-технический, информационно-аналитический и учебно-методический журнал "ЭЛЕКТРИКА". 2004. N 7. С. 11-16.

39. Давиденко И.В. Экспертно-диагностический комплекс "Альбатрос" (оценка состояния маслонаполненного оборудования) / И.В. Давиденко, В.Н. Осотов, В.И. Комаров // Современные методы оценки технического состояния и

способы повышения надежности оборудования подстанций: сб. докладов II международного научно-технического семинара Электроэнергетического Совета СНГ, РАО "ЕЭС России" от 25-29 окт. 2004 г. М.: 2004. Доклад 21. 9 с.

40. Давиденко И.В. Подсистема интерпретации результатов измерений с помощью методов математической статистики. Возможности. Результаты использования / И.В. Давиденко // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования: современные проблемы производства, эксплуатации и ремонта трансформаторного оборудования: сб. докладов. СПб.: ПЭИПК, 2004. Вып. 27. С. 148-156.

41. Давиденко И.В. Интеллектуальная база данных энергетического ■оборудования как часть информационно-аналитических, диагностических систем / И.В. Давиденко // Перспективные виды электротехнического оборудования для передачи и распределения электроэнергии: сб. докладов VIII симпозиума "Электротехника-2010" международной ассоциации ТРАВЭК от 23-27 мая 2005 г. М.: ВЭИ, 2005. Доклад 4.15. 8 с.

42. Давиденко И.В. Развитие критериев диагностики силовых трансформаторов по результатам хроматографического анализа растворенных в масле газов с помощью методов математической статистики / И.В. Давиденко // Перспективные виды электротехнического оборудования для передачи и распределения электроэнергии: сб. докладов VIII симпозиума "Электротехника-2010" международной ассоциации ТРАВЭК от 23-27 мая 2005 г. М.: ВЭИ, 2005. Доклад 4.16. 9 с.

43. Давиденко И.В. Современные проблемы и пути оценки технико-экономической эффективности систем диагностирования электрооборудования / И.В. Давиденко, В.И. Комаров // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования: сб. докладов. СПб.: ПЭИПК, 2005. Вып. 28. С. 217-221.

44. Давиденко И.В. Улучшение технического обслуживания энергооборудования за счет планирования действий персонала экспертно-диагностической системой / И.В. Давиденко // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования: сб.докладов. СПб.: ПЭИПК, 2006. Вып. 30. С. 56-64.

45. О граничных значениях концентрации газов в масле измерительных трансформаторов 110-500 kB / О.Н Гречко, И.В. Давиденко, Н.И. Калачева, А.Ф. Курбатова, В.В. Смекалов // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования: сб.докладов. СПб.: ПЭИПК, Вып. 30. 2006. С. 416-428.

46. Граничные концентрации газов в масле измерительных трансформаторов 110-750 кВ / О.Н Гречко, И.В. Давиденко, Н.И. Калачева, А.Ф. Курбатова, М.В. Ушакова II Сб. статей "Известия НИИ Постоянного тока ". СПб.: ОАО "НИИПТ", 2006. Вып. 61. С. 208-227.

47. Уточнение методики расчета влагосодержания твердой изоляции силовых трансформаторов 110 кВ / Д.Н. Колушев, И.В. Давиденко, В.И. Комаров, A.B. Широков // Техническое обслуживание, мониторинг и диагностика электрооборудования: материалы IV Всероссийской научно-технической

конференции и Совета специалистов по диагностике силового электрооборудования при УРЦОТ от 26-28 сен. 2006 г. Новосибирск: 2006 г. Доклад 11. 7 с.

48. Давиденко И.В. Исследование показателей, описывающих рабочее состояние маслонаполненных вводов, методами математической статистики / И.В. Давиденко // Известия высших учебных заведений: Северо-Кавказский регион: технические науки. 2006. N 15. С. 31-33 (ISSN 0321-2653).

49. Давиденко И.В. Построение корпоративной информационно-аналитической системы диагностики электрооборудования / И.В. Давиденко // Известия высших учебных заведений: Северо-Кавказский регион: технические науки.

2006. N 15. С. 33-35 (ISSN 0321-2653).

50. Давиденко И.В.' Определение типичных концентраций газов в маслонаполненных вводах 110-500 кВ / И.В. Давиденко // Диагностика электрических установок: сб. докладов научно-практической конференции по специалистов Сибири и Востока от 9-13 апр. 2007 г. Новосибирск: ГЦРО,

2007. С. 35-42 (ISBN 5-93889-074-9).

51. О браковочных значениях концентраций газов в маслс измерительных трансформаторов 110-750 kB / О.Н Гречко, И.В. Давиденко, Н.И. Калачева, А.Ф. Курбатова, М.В. Ушакова, В.В. Смекалов // Перспективные технологии электроэнергетики": сб. докладов IX симпозиума "Электротехника - 2030" международной ассоциации ТРАВЭК. М.: ВЭИ, 2007. Доклад 4.18. 8 с.

52. Давиденко И.В. Анализ причин повреждаемости и специфика диагностики трансформаторов до 35 кВ / И.В. Давиденко, В.И. Комаров // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования: современное состояние и проблемы диагностирования оборудования электрических сетей напряжением 6-35 кВ: сб. докладов. СПб.: ПЭИПК, 2008. Вып. 31. С. 44-48.

53. Критерии определения работоспособного состояния измерительных трансформаторов ТФЗМ и НКФ на основе хроматографического анализа масла / О.Н Гречко, И.В. Давиденко, Н.И. Калачева, А.Ф. Курбатова, В.В. Смекалов // ЭЛЕКТРО. 2007. N 5. С. 35-39.

54. Давиденко И.В Вопросы надежности и диагностики силовых трансформаторов низких классов напряжения / И.В. Давиденко, В.И. Комаров // Доклады научно-практической конференции по общим проблемам диагностики силового электрооборудования и аналитическим приборам для предприятий энергетики и опыте их применения специалистами Сибири и Востока Ангарск: 2008. Доклад 15. 6 с.

55. Давиденко И.В. Распознавание классов технического состояния маслонаполненных вводов на основе хроматографического анализа растворенных в масле газов / И.В. Давиденко // Высоковольтные вводы -современное состояние производства, эксплуатации, диагностирования и ремонта: сб. докладов научно-практической конференции. М.: 2008. 7 с.

56. Давиденко И.В. Критерии оценки технического состояния маслонаполненных вводов и измерительных трансформаторов по скорости роста концентраций растворенных газов / И.В. Давиденко // Диагностика электрических установок: сб. докладов научно-практической конференции

специалистов Сибири и Востока. Новосибирск: ГЦРО, 2009. С.57-68. (ISSN 978-5-93889-106-7).

Публикации в сборниках трудов международных конференций

57. Давиденко И.В. Многоаспектный анализ информации как фактор повышения точности диагностики маслонаполненного оборудования / И.В. Давиденко // Состояние, основные направления развития производства, повышение технического уровня и надежности обслуживания трансформаторного оборудования: материалы международного симпозиума. Украина. Запорожье: 1998. Доклад 24. 4 с.

58. Davidenko I.V. Knowledge acquisition and development optimization as basis of precise diagnostics of oil-filled electrical equipment / I.V. Davidenko // 2005 IEEE PowerTech. SPb: 2005. Paper 348. 5 Page (ISBN 5-93208-034-0).

59. Davidenko I.V. Determination of criteria for estimation of instrument transformers conditions proceeding from the results of oil chromatographic analysis of different power systems / I.V. Davidenko // XI International Scientific Conference "Transformer Building-2005". Ukraine. Zaporozhye: 2005. Paper 3.9. Page 118-124.

60. Davidenko I.V. The Development of Diagnostics Criteria of Power Transformers and Instrumant Transformers Using the Results of the Chromatograph Analysis of Gases Dissolved in Oil / I.V. Davidenko // International Conference on Condition Monitoring and Diagnosis "CMD 2006". Korea. Changwon: 2006. Paper 839. 6 Page.

61. Davidenko I.V. Expert-Diagnostic System: Ways of Staff Recommen-ations Elaboration on Oil-Filled Equipment Service / I.V. Davidenko // International Conference on Condition Monitoring and Diagnosis "CMD 2006". Korea. Changwon: 2006. Paper 842. 6 Page.

62. Davidenko I.V. Specification of Insulation State Estimating Criteria for Oil-filled Bushing and Power Transformers Basing on Dissolved Gas Analysis / I.V. Davidenko // International Simposium on Higt Voltage Engineering "ISH 15-th". Slovenia. Ljubljana: 2007. Paper T8-55. 5 Page.

63. Davidenko I.V. Corporative Expert-diagnostic and Information System for Control of Electrical Equipment Maintenance / I.V. Davidenko // IVth International Scientific Symposium "ELEKTROENERGETIKA-2007", Slovak Republic. Stara Lesna: 2007. Page 312-316.

64. Davidenko I.V. Knowledge Base Design for Control System of Oil- filled Equipment Maintenance / I.V. Davidenko // The 6-th international forum "Power Engineering-2008". Saint-Petersburg: 2008. Paper D-15. 9 Page.

Подписано в печать 14.08.2009 Формат 60x84 1/16

Бумага типографская Плоская печать Усл. печ. л. 2,67

Уч.-изд. л. 2,4 Тираж 100 экз. Заказ №31

Редакционно-издательский отдел УГТУ-УПИ 620002. Екатеринбург, Мира, 19 Ризография НИЧ УГТУ-УПИ 620002. Екатеринбург, Мира, 19

ВВЕДЕНИЕ

1 ОБЗОР ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ МАСЛОНАПОЛНЕННОГО

ОБОРУДОВАНИЯ

1.1 Ретроспектива отечественного опыта в создании информационно-аналитических систем в энергетике

1.2 Основные понятия и определения систем искусственного интеллекта, их классификация

1.3 Обзор отечественных и зарубежных ИАС, выполняющих оценку технического состояния маслонаполненного электрооборудования

1.4 Разработка критериев оценки информационно-аналитических систем

1.5 Выводы 54 2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ ПОСТРОЕНИЯ И РАЗВИТИЯ

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ В

ЭНЕРГЕТИКЕ

2.1 Общие требования к корпоративной информационно-аналитической системе для служб технической эксплуатации электрооборудования

2.2 Основные понятия и определения

2.3 Обзор современных видов контроля, используемых для оценки технического состояния маслонаполненного оборудования

2.4 Определение необходимого набора контролируемых параметров для различных видов высоковольтного маслонаполненного оборудования

2.5 Выводы

3. ФОРМАЛИЗАЦИЯ И РЕАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ МАСЛОНАПОЛНЕННОГО ВЫСОКОВОЛЬТНОГО ОБОРУДОВАНИЯ

3.1 Структурно-функциональная организация И АС технико-экономической оценки состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования

3.2 Формирование и преобразование пространств диагностических признаков при оценке технического состояния высоковольтного маслонаполненного электрооборудования

3.3 Построение структуры базы знаний и организация ее функционирования

3.4 Алгоритм принятия решения для вывода общего заключения о состоянии маслонаполненного оборудования при многоаспектном анализе

3.5 Организация информационных потоков и средств защиты информации

3.6 Построение жизненного цикла ИАС по опыту внедрения ЭДИС «Альбатрос»

3.7 Выводы

4. ПОЛУЧЕНИЕ ДОПУСТИМЫХ и ПРЕДЕЛЬНО ДЛПУСТИМЫХ ЗНАЧЕНИЙ КОНТРОЛИРУЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ И ИХ ТРЕНДОВ ПУТЕМ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ЭКСПЛУАТАЦИИ

4.1 Методика получения допустимых и предельно-допустимых значений контролируемых параметров и их трендов на основе массива наблюдаемых данных

4.2 Определение критериев допустимых и предельно допустимых значений хроматографического анализа масла для силовых трансформаторов 110-5 ООкВ

4.3 Разработка критерия скорости нарастания концентрации газов в масле силовых трансформаторов 35-500 кВ

4.4 Определение критериев допустимых и предельно допустимых значений хроматографического анализа масла для маслонаполненных вводов 110-500 кВ

4.5. Разработка критериев допустимых и предельно допустимых концентраций газов в масле измерительных трансформаторов 110-750 кВ

4.6. Развитие критерия скорости нарастания газов для маслонаполненных высоковольтных вводов

4.7. Разработка критерия скорости нарастания газов для 273 маслонаполненных измерительных трансформаторов

4.8. Развитие критериев оценки состояния жидкой изоляции 278 высоковольтного маслонаполненного оборудования на основе физико-химического анализа масла

4.9 Выводы

ПОЛУЧЕНИЕ КРИТЕРИЕВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЕФЕКТОВ ПО ДАННЫМ СТАТИСТИКИ ПОВРЕЖДАЕМОСТИ

5.1 Методики синтеза описания классов состояния объекта на основе статистики фактов повреждений оборудования и результатов 292 АРГ

5.1.1.Методика синтеза описания классов состояния объекта с помощью характерных соотношений пар газов на основе статистики фактов повреждений оборудования

5.1.2. Методика синтеза описания классов состояния объекта с помощью характерных газов на основе статистики фактов повреждений оборудования

5.1.3. Методика синтеза классов технического состояния объекта в виде графической модели на основе статистики фактов повреждений оборудования

5.2 Разработка графической модели отображения состояния оборудования на основании анализа растворенных в масле газов

5.3 Разработка алгоритма распознавания классов технического состояния оборудования по графической модели описания его состояния на основе АРГ

5.4 Разработка критериев диагностики высоковольтных вводов на основе статистики фактов повреждения оборудования

5.4.1. Критерии распознавания классов технического состояния высоковольтных вводов на основе результатов АРГ

5.4.2. Многоаспектный подход к диагностике высоковольтных вводов

5.5 Разработка критериев диагностики измерительных трансформаторов на основе статистики фактов повреждения оборудования

5.5.1. Критерии распознавания классов технического состояния измерительных трансформаторов на основе результатов АРГ

5.5.2. Многоаспектный подход к диагностике ИТ

5.6 Выводы 348 6 РАЗРАБОТКА КРИТЕРИЕВ ОЦЕНКИ ТЕХНИКО

ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПАРКА ОБОРУДОВАНИЯ

6.1 Разработка методики планирования технического обслуживания маслонаполненного оборудования на основе оценки его технико-экономических показателей

6.2 Разработка подходов к анализу эксплуатационных затрат

6.3 Методика анализа повреждаемости высоковольтного маслонаполненного оборудования

6.4 Выводы 379 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 381 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Актуальность темы. Необходимость создания информационно-аналитических систем (ИАС) для технико-экономической оценки состояния высоковольтного электротехнического оборудования в энергетике вызвана не только экспансией информационных технологий в производство, но и еще целым рядом причин. Возросли требования к эффективности, оперативности управления и организации процесса эксплуатации оборудования, что особенно остро чувствуется во время реформирования отрасли. В условиях конкуренции между энергокомпаниями становится более востребованной экономическая оценка тактики эксплуатации. Обострилась необходимость автоматизации процессов сбора информации о парке оборудования из-за возрастания нагрузки на оперативный персонал в связи с увеличением парка оборудования, объемов отчетности по нему. Кроме того, электронные хранилища информации позволили бы избежать частичной потери и искажения ценной диагностической информации об оборудовании, которые происходят в условиях реструктуризации при постоянной смене, возникновении, видоизменении функций и структуры энергокомпаний и их подразделений, и даже при работе на одних объектах специалистов разных подразделений (эксплуатации, ремонтных и диагностических организаций).

Повсеместно ощущается недостаток качественного всестороннего анализа технического состояния энергооборудования в связи со стремлением к снижению эксплуатационных расходов с одной стороны, и необходимостью использования новых методов (приемов, критериев) диагностики, с другой стороны. Растет осознание экономической целесообразности усовершенствования методов технической диагностики, в том числе по причине того, что в подавляющем числе энергокомпаний доля маслонаполненного оборудования, выработавшего расчетный ресурс, превышает 50%, а темпы старения парка оборудования на 3-5% больше темпов его обновления [1]. Повышаются требования к точности диагностики, в связи с тенденциями экономии средств на эксплуатацию оборудования и переходом на ремонты по техническому состоянию.

В условиях реформирования энергетики обостряется дефицит высококвалифицированных специалистов в области диагностики из-за неизбежного распыления кадровых ресурсов по новым организационным структурам, а также, из-за нарушения графиков обязательного повышения квалификации персонала и затруднений с участием специалистов в научно-практических конференциях.

При естественной смене поколений специалистов, образовался разрыв в передаче опыта между поколениями из-за того, что в новых организационных структурах был взят курс на обновление кадров и утерян процесс наставничества, кроме того, новое поколение тяготеет к информационным технологиям и хуже знает объект диагностики.

На местах ощущаются трудности с получением информации, относящейся к передовому опыту, развитию вопросов технической диагностики, эксплуатации оборудования, методик технико-экономической оценки его состояния, как по вертикали подчиненности, так и по горизонтали между отделами и департаментами.

Существующая нормативно-техническая база диагностики охватывает не весь набор контролируемых параметров и не отвечает современному пониманию вопросов диагностики маслонаполненного оборудования. У части полезных для диагностики параметров измеряемые значения не нормируются действующими РД, либо нормируемые значения не имеют область риска и не всегда дифференцированы по конструктивным особенностям оборудования, а также не учитывают изменений, связанных с процессами старения изоляции.

Затруднен сбор данных для анализа и получения новых знаний по диагностике в целом по отрасли из-за введения директив о секретности любой информации энергокомпании, а так же из-за нарушения привычных связей и разного подхода к анализу информации в новых энергоструктурах.

Таким образом, разработка ИАС, с использованием новых методов и критериев оценки технико-экономического состояния оборудования, является актуальной задачей.

История вопроса. Зарождение ИАС систем для энергетики началось в России в конце 90-х годов и связано с появлением первых персональных ЭВМ и активным развитием новых средств создания программного обеспечения. Одной из первых была создана экспертно-диагностическая система оценки технического состояния электрооборудования "Альбатрос" (ЭДИС "Альбатрос"), разработчиком которой и является автор диссертации [2,3,4]. Система разрабатывалась с 1989 года. Она эксплуатируется в 28 энергокомпаниях России, в Молдавии, Украине, Латвии (более 110 предприятий, 200 рабочих мест). На сегодня ЭДИС «Альбатрос» является лидером внедрения среди подобных систем. Успешная работа по разработке и внедрению отмечена в 2002 г. золотой медалью "Уральских выставок" и в 2008 г. Дипломом лауреата премии "За обустройство Земли Российской". В 2004 г. система прошла экспертную проверку ОРГРЭС и рекомендована для. использования при оценке и комплексной диагностике электрооборудования.

Автор выражает особую признательность Комарову В.И. специалисту ОАО «Свердловэнерго» за многолетнее наставничество и помощь в осознании круга вопросов решаемых персоналом, занимающимся эксплуатацией оборудования, а также, существующих в этой области проблем и путей их решений. Автор благодарит за информацию о повреждаемости оборудования и богатый практический опыт диагностики, которыми с ним поделились эксперты своего дела: О.Н. Гречко, А.Ф Курбатова (НИИПТ), А.А. Тихонов (Красноярскэнерго), В.Н. Осотов, А.Г. Константинов (Свердловэнергоремонт), В.Н. Устинов, Б.П. Кокуркин (завод Мосизолятор), Н.Г. Храмцов (Тюменьэнерго). Знания и конструктивная критика не только этих специалистов способствовали наполнению базы знаний системы и расширению ее функций.

Общепризнанно, что характеристики жидкой изоляции несут до 60% информации о состоянии маслонаполненного оборудования. Большой вклад в диагностику оборудования по состоянию трансформаторного масла внесли отечественные ученые Р.А. Липштейн, П.М. Сви, Е.М. Бида, В.В. Соколов. Активные исследования в этом направлении продолжили В.Г. Аракелян, В.Н. Бережной, В.П. Васин, О.Н. Гречко, А.Ф. Курбатова, Н.И. Калачева, Д.Н. Колушев, В. А. Тур кот, Д.В. Шуварин. Трансформаторное масло несет информацию не только о своем состоянии, но и о состоянии различных элементов активной части, с которыми оно взаимодействует, так как при этом в нем происходят определенные изменения. Поэтому в ЭДИС «Альбатрос» сделан акцент на развитии методов и критериев анализа характеристик трансформаторного масла

В соответствии с изложенным, целью работы является совершенствование системы диагностики маслонаполненного электрооборудования высокого напряжения путем создания новых методов и критериев технико-экономической оценки состояния оборудования для информационно-аналитической системы, позволяющей обеспечить максимально возможное, экономически оправданное продление срока службы электрооборудования и своевременное проведение необходимого технического обслуживания при возможно минимальных затратах на диагностические процедуры. В качестве объекта исследований в данной работе выбраны следующие виды маслонаполненного оборудования высокого напряжения: силовые трансформаторы, вводы, трансформаторы тока и напряжения.

Используемые в данной диссертационной работе методы исследования заключаются в применении теории распознавания образов, интегрального исчисления, реляционного исчисления, предикатной логики, нейронной сети, теории вероятности, методов математической статистики, дисперсионного анализа, обобщении опыта эксплуатации и знаний, накопленных в исследуемой предметной области.

Достижение поставленной цели связывается в диссертации с решением следующих задач:

1. Улучшить методическую базу информационно-аналитических систем диагностики, в том числе:

• разработать требования к ИАС в энергетике по обязательному информационному содержанию, а также необходимому и достаточному перечню выполняемых функций;

• разработать корпоративную ИАС на структурно-функциональном и информационном уровнях с учетом выявленной специфики предметной области;

• разработать структуру корпоративной БД по маслонаполненному оборудованию, наиболее полно и оптимально отражающую информацию для выполнения технико-экономического анализа состояния оборудования

• разработать и использовать единую методологию сбора и анализа информации корпоративной системой на всех уровнях диагностики для получения сопоставимой и пригодной для анализа диагностической информации во всех структурных подразделениях корпорации;

• разработать процедуры автоматизации процесса сбора, обмена, обработки и анализа информации о техническом состоянии оборудования, проводимых эксплуатационных мероприятиях и ремонтах.

2. Обобщить и формализовать знания по оценке технического состояния маслонаполненного оборудования следующим образом:

• разработать логико-математические модели (JIMM), наиболее полно описывающие техническое состояние объекта и динамику его изменения, а также влияющие на него факторы в пространстве диагностических признаков с учетом особенностей выбранных видов контроля и видов маслонаполненного оборудования. JIJIM должны обеспечивать интеграцию разнородной информации, ее 'помехозащищенность', служить основой для формализации знаний и распознавания класса технического состояния;

• разработать модель БЗ для технико-экономической оценки состояния маслонаполненного оборудования с учетом выявленной специфики предметной области, выполняющую вывод решения по оптимальному пути, работающую устойчиво, наделено и быстро и выполняющую следующие задачи:

- диагностику по выбранным видам измерений технического состояния,

- составление рекомендаций по дальнейшим эксплуатационным мероприятиям,

- обучение и объяснение принятых решений.

3. Расширить и улучшить нормативную базу системы диагностики, в том числе:

• определить необходимый набор контролируемых параметров для диагностики каждого вида маслонаполненного оборудования в соответствии с современным отечественным и зарубежным опытом эксплуатации;

• разработать методику получения допустимых и предельно-допустимых значений (ДЗ и ПДЗ) контролируемых параметров и их трендов на основе массива наблюдаемых данных, адаптированную к задачам энергетической отрасли;

• найти механизм определения факторов, влияющих на ДЗ и ПДЗ контролируемых параметров и их тренды, а также оценки силы этого влияния, для изучения целесообразности дифференцирования регламентируемых значений;

• провести исследование многолетних данных эксплуатации по контролю трансформаторного масла с целью определения влияющих на него факторов;

• провести исследование статистики повреждаемости маслонаполненного оборудования с целью выделения характерных периодов повреждаемости и определения присущих им потоков повреждаемости;

• определить значения ДЗ и ПДЗ контролируемых параметров масла, а также их трендов для каждой из групп оборудования согласно найденным факторам влияния и периодам повреждаемости;

4. Разработать новые методы анализа диагностической информации и методики получения критериев диагностики:

• разработать методику многоаспектной диагностики для вывода общего решения о состоянии оборудования по совокупности оценок состояния объекта на основании разных видов контроля;

• разработать модель описания технического состояния объекта по результатам хроматографического анализа семи газов, растворенных в трансформаторном масле в виде графического образа, позволяющую отразить область исправного состояния, а так же алгоритм идентификации вида дефекта по этой модели с учетом особенностей каждого вида маслонаполненного оборудования высокого напряжения;

• разработать методики синтеза описания классов состояния объекта на основе статистики фактов повреждений оборудования и результатов анализа растворенных в масле газов путем использования характерных газов и характерных соотношений газов, а также в виде графической модели;

• получить критерии распознавания классов технического состояния высоковольтных вводов на основе результатов анализа растворенных в масле газов;

• получить критерии распознавания классов технического состояния трансформаторов тока и напряжения на основе результатов анализа растворенных в масле газов.

5. Разработать критерии оценки технико-экономических показателей парка оборудования:

• разработать методику планирования ТО, ремонта и замены высоковольтного маслонаполненного оборудования путем его ранжирования с учетом:

- оценки технического состояния ИАС;

- оценки риска отказа;

- оценки эксплуатационных затрат;

• разработать процедуры анализа структуры эксплуатационных затрат с целью их минимизации и выбора наиболее выгодных вариантов инвестирования;

• разработать методику\процедуру анализа причин повреждаемости оборудования на основании карт повреждений (актов расследования отказов, описаний ремонтов).

6. Реализовать ИАС, включая все ее подсистемы, методики и алгоритмы на языке программирования:

• выработать наиболее эффективную технологию внедрения и сопровождения ИАС;

• провести аттестацию диагностических возможностей ИАС и анализ эффекта ее использования в энергокомпаниях.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1 .Установлено, что модель базы знаний должна быть построена в виде иерархической структуры модулей, имитирующих в процессе вывода решения операции логики мышления человека по оценке технического состояния объекта и планированию действий персонала, специализированных на следующих функциях: построении и трансформации пространств диагностических признаков, распознавании технического состояния и выработке рекомендаций по техническому обслуживанию и ремонту (ТОиР), при этом выбор необходимых модулей, реализующих стратегию решения, должен осуществляться самой моделью, а алгоритм принятия решения для вывода общего заключения о состоянии оборудования должен основываться на совокупности оценок состояния объекта, полученных с помощью разных видов контроля.

2. Диагностика технического состояния маслонаполненного оборудования высокого напряжения на основе допустимых и предельно-допустимых значений контролируемых параметров и их трендов обеспечивает достоверность оценки только при учете силы факторов, влияющих на значения контролируемых параметров, и значений потоков повреждаемости оборудования, соотнесенных со сроком его эксплуатации.

3. Усовершенствованы критерии оценки состояния жидкой изоляции маслонаполненного оборудования высокого напряжения на основании параметров анализа растворенных газов и физико-химического анализа масла, а также их трендов для силовых трансформаторов, высоковольтных вводов, трансформаторов тока и напряжения с учетом конструктивных особенностей, срока эксплуатации и повреждаемости оборудования

4.Предложена графическая модель описания технического состояния маслонаполненного оборудования в виде лепестковой диаграммы, построенной по результатам семи растворенных в масле газов, которая позволяет отобразить область исправного состояния и динамику изменения состояния объекта.

5. Алгоритм распознавания состояния оборудования выполнен с учетом специфики каждого вида маслонаполненного оборудования, а именно: выполняется трансформация образов типовых дефектов с учетом конструктивных особенностей объекта, учитывается информативность признаков описания дефектов, вероятность возникновения и опасность дефектов, снижается неоднозначность и неустойчивость распознавания путем оценки значений меры близости группам дефектов одинакового характера.

6. Созданы три методики синтеза описания классов состояния объекта на основе статистики фактов повреждений оборудования и результатов анализа растворенных в масле газов с помощью характерных газов и их соотношений, а также, в виде графической модели.

7. С помощью предложенных методик получены критерии распознавания:

• десяти классов технического состояния высоковольтных вводов по характерным газам и характерным соотношениям;

• девяти классов технического состояния трансформаторов тока и три класса технического состояния трансформаторов напряжения по образам дефектов в виде лепестковой диаграммы.

8. Предложена методика планирования необходимых видов операций ТОиР и приоритетов их выполнения на основе трех интегральных показателей, учитывающих оценки технического состояния, риска ущербов отказа, стоимость эксплуатации оборудования и использующая пять категорий ТО, определенных с учетом соотношения категорий ТО в условиях эксплуатации оборудования.

Достоверность полученных результатов. Сформулированные в диссертации выводы и рекомендации обоснованы теоретически, базируются на строго доказанных выводах и обширном статистическом материале, собранном при эксплуатации оборудования.

Точность полученных критериев обнаружения и идентификации дефектов, а также эффективность и полезность, выполняемых ЭДИС «Альбатрос» функций подтверждена 10 справками с мест внедрения, в которых отмечены случаи подтверждения заключений системы о техническом состоянии силовых и измерительных трансформаторов, а также высоковольтных вводов результатами ремонтов. По результатам тестирования системы экспертами АО «Свердловэнерго» в 1998 г., проведенном на 21 случае трансформаторов с выявленными дефектами, достоверность диагнозов, выдаваемых системой - 96%. В 2004 г. система прошла экспертную проверку ОРГРЭС и рекомендована для использования при оценке и комплексной диагностике электрооборудования. Многие из полученных результатов подтверждены широкой практикой использования разработанных автором методик, методов и алгоритмов, используемых при диагностике маслонаполненного оборудования, а также системы ЭДИС «Альбатрос».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 11 всероссийских конференциях и симпозиумах, 13 научно-практических семинарах, 10 международных конференциях и симпозиумах посвященных проблемам диагностики электрооборудования.

Внедрение результатов работы. На основе работы подготовлен курс "Системы диагностирования высоковольтного маслонаполненного оборудования", который читается, в течение последних 5 лет на курсах повышения квалификации (г.г Екатеринбург, Набережные-Челны, Новосибирск, Казань, Сургут, Челябинск).

Разработанная корпоративная информационно-аналитическая система технико-экономической оценки состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования ЭДИС «Альбатрос» внедряется с 1991 г. и в настоящее время эксплуатируется в 65 филиалах 28 энергосистем, 19 филиалах 5 МЭС, 10 электрических станциях, 8 заводах в России, а также на 8 предприятиях за рубежом - в Молдавии, Украине, Латвии (более 110 предприятий, 200 рабочих мест). На всех предприятиях МЭС Урала, МЭС Сибири, Тюменьэнерго, Татэнерго, МРСК Центра и Поволжья, ДРСК система ЭДИС «Альбатрос» работает как корпоративная, автоматизируя процессы сбора и анализа информации с мест о технико-экономическом состоянии парка оборудования, по 2-3-х уровневой схеме вертикали управления организацией техническим обслуживанием. Успешная работа по разработке и внедрению отмечена в 2002 г. золотой медалью "Уральских выставок" и в 2008 г. Дипломом лауреата премии "За обустройство Земли Российской".

Практическая ценность. В местах внедрения (110 предприятий) система позволяет построить систему автоматизированной организации ТОиР на основе раннего выявления повреждений и достаточно точной их идентификации.

Накопленный в базах данных десятка энергосистем, использующих ЭДИС «Альбатрос», массив результатов физико-химического анализа, а также предложенная автором методика получения допустимых и предельно-допустимых значений контролируемых параметров использовалась для разработки нормативных требований по трансформаторным маслам при пересмотре РД ЭО 0444-2003.

Разработанные автором общие требования к информационно-аналитическим системам, которыми должны быть оснащены службы диагностики ОАО «ФСК ЕЭС»" вошли в "Концепцию диагностики электротехнического оборудования подстанций и линий электропередачи электрических сетей ОАО «ФСК ЕЭС»", которая должна быть реализована до 2012 г.

Спроектированное хранилище данных диагностической информации по маслонаполненному оборудованию используется в автоматизированной системе управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования ОАО «ФСК ЕЭС».

Критерии обнаружения повреждения на основании АРГ в трансформаторах тока различного типа использовались в 2006г. в ОАО «ФСК ЕЭС» при формировании целевой программы замены трансформаторов тока 110-750 кВ по техническому состоянию.

Ряд МРСК включили в стандарты предприятий критерии оценки результатов АРГ силовых трансформаторов 35 кВ, измерительных трансформаторов 110-220кВ и высоковольтных вводов 110-220кВ, а также критерии оценки физико-химического анализа масла, полученные автором. В стандартах предприятий при назначении периодичности профилактического контроля учитываются характерные периоды повреждаемости маслонаполненного оборудования, определенные автором.

Специалисты управлений Тюменьэнерго, ДРСК, МРСК Центра и Приволжья используют предложенную методику анализа причин повреждаемости маслонаполненного оборудования.

6.4 Выводы

В этой главе разработаны методики и алгоритмы анализа информации и формирования управленческих решений, принадлежащие верхнему уровню ИТ с наибольшей степенью обобщения информации и эффективностью ее использования. Предложенные методики и алгоритмы реализованы в подсистемах ЭДИС и предназначены для специалистов, занимающихся подготовкой и обоснованием управленческих решений в области инвестиций, политики ТО, включая диагностику, ремонты и кадровую и т.д. Их применение позволит повысить качество менеджмента предприятия, а значит, повысить эффективность деятельности компании, прибыльность, снизить издержки, обеспечить устойчивое конкурентное преимущество, уменьшить зависимость от неопределенности и изменчивости внешней среды, повысить стоимость бизнеса за счет роста интеллектуальных активов.

Предложена методика определения необходимых видов операций ТОиР и их приоритетов выполнения на основе трех интегральных показателей, учитывающих оценку технического состояния, рисков ущербов при отказе и стоимость эксплуатации оборудования. Используется пять зон категорий ТО (дополнительный контроль без отключения оборудования; дополнительный контроль с выводом оборудования из работы; восстановительный ремонт, замена узла; капитальный ремонт; замена оборудования), величина которых пропорциональна соотношению категорий ТО в условиях эксплуатации оборудования, а также процедуры ранжирования очередности ТО в пределах одной категории в зависимости от интегральных показателей. Методика имеет следующие функциональные преимущества:

- объективная оценка технического состояния, проводимая ИИ, учитывающая все возможные факторы; расчет затрат на ТО, учет ремонтопригодности и экономической целесообразности ремонтов;

- расчет рисков с учетом большого количества взаимосвязанных факторов;

- и главное - взаимоувязанный анализ всего выше перечисленного.

Рассмотренные подходы к анализу эксплуатационных затрат и методика анализа повреждаемости оборудования позволят оперативно следить за эффективностью работы предприятия в динамике изменений ситуации. Необходимо отметить и следующие преимущества: максимально автоматизированный анализ с выдачей готовых решений; наглядное визуальное отображение результатов работы подсистем; возможность аналитику задавать направления анализа с широким диапазоном изменений в многомерном пространстве факторов. Менеджеры видят текущую ситуацию предприятия в динамике, быстро и точно реагируя на изменения ситуации с помощью корпоративных ИАС технико-экономическрой оценки оборудования. Например, генерация отчетов анализа повреждаемости по эвристическим шаблонам позволяет выявлять резервы и слабые места предприятия в этой области. Компания за счет упреждающего управления сохраняет и наращивает свои конкурентные преимущества, временной ресурс которых для российских компаний исчисляется часто неделями и даже днями. Особенно ценен такой анализ в кризисных ситуациях, где цена ошибки, качество и скорость принятия решений ощутимо влияют на экономическую устойчивость и имидж компании.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате ретроспективы отечественного опыта в создании ИАС в энергетике предложена классификация систем применительно к рассматриваемой предметной области. На основании классификации сделан сравнительный анализ 11 систем (разработанных до коммерческой стадии, имеющих опыт внедрения и актуальных на сегодняшний день) по информационным объектам, выполняемым задачам и степени их проработки, используемым источникам знаний, стадиям разработки и опыту внедрения. Отмечено, что "ЭДИС Альбатрос", выделяется богатым арсеналом выполняемых задач, широким применением знаний экспертов и авторских методик, а также многочисленным внедрением системы.

Предложены перечни критериев сравнения ИАС, поделенные на четыре группы: информационная часть; аналитическая часть; поддержка жизненного цикла и опыт разработчиков; оценка на тестовых примерах.

Разработаны требования к информационной и аналитическим частям корпоративной ИАС для служб технической эксплуатации электрооборудования.

Рассмотрен вариант организации работы системы в качестве корпоративной с делением на 3 функциональных уровня: филиал; управление энергокомпании; департамент, отвечающий за техническое состояния оборудования. Приведены функциональные и информационные особенности каждого уровня, а также специализация выполняемых задач, защиты информации и потоков ее движения в соответствии с существующей иерархией организации эксплуатации электрооборудования.

Сделан обзор 26 видов контроля, используемых для диагностики маслонаполненного оборудования, с точки зрения спектра обнаруживаемых дефектов, возможности ранней диагностики, наличия отработанных методик диагностики, возможности диагностирования без отключения оборудования. Набор контролируемых параметров, необходимых для каждого вида высоковольтного маслонаполненного оборудования, и выявляемые с их помощью дефекты приведены на схемах функциональной диагностики с учетом чувствительности параметров к определенным видам дефектов.

Разработана структурно-функциональная схема ИАС технико-экономической оценки состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования, учитывающая, как особенности эксплуатации и диагностики электрооборудования, так и круг задач, решаемых эксплуатационным персоналам по всей вертикали управления, включая анализ повреждаемости, планирование и мониторинг ТОиР, получения новых знаний, анализа затрат на ТОиР, ранжирование парка оборудования с учетом его состояния, риска от ущерба отказа и эксплуатационных затрат.

Предложена формализация описания технического состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования, динамики его изменения, влияющих на него факторов в виде логико-математических моделей (JIMM), как для диагностики состояния объекта, так и для выработки решений по его дальнейшей эксплуатации.

Приведена схема трансформации признакового пространства по этапам декомпозиции анализа ситуации экспертом и решения преобразования пространства диагностических признаков, обеспечивающие вывод решения в условиях недостоверной и неполной информации, интеграцию разнородной информации, ее 'помехозащищенность'. Приведены примеры сжатия признакового пространства характеристик изоляции с 50-ти до 4-х признаков с помощью нейронной сети и селекция признакового пространства физико-химического анализа масла на подпространства соответствующие одинаковому характеру повреждения. Применение в БЗ разработанных J1MM дает: более полное описание анализируемой ситуации в выбранной предметной области; интеграцию разнородной информации, описывающей состояние объекта и влияющих на него факторов; обеспечение 'помехозащищенности' информации; формализацию описания состояния объекта для применения правил продукции БЗ.

Установлено, что модель базы знаний должна быть построена в виде иерархической структуры модулей, имитирующих в процессе вывода решения операции логики мышления человека по оценке технического состояния и планированию действий персонала, специализированных на следующих функциях: построении и трансформации пространств диагностических признаков, распознавании технического состояния и выработке рекомендаций по техническому обслуживанию и ремонту (ТОиР). В общем случае, процесс оценки технического состояния состоит из последовательности операций: поиск, сравнение, оценка, селекция, обобщение, абстракция, осмысление, подтверждение/опровержение, предпочтение, селекция, осмысление, обобщение (уточнение),обоснование, обобщение. При этом выбор необходимых модулей, реализующих стратегию решения, должен осуществляться самой моделью, а алгоритм принятия решения для вывода общего заключения о состоянии высоковольтного маслонаполненного оборудования должен основываться на совокупности оценок состояния объекта на основании разных видов контроля.

Организация БЗ в виде взаимосвязанных модулей, имитирующих соответствующие операции мышления эксперта приводит к следующим результатам: снижению размерности семантического пространства; большей гибкости процесса принятия решения; оптимизации пути вывода решений и выбора необходимого кластера знаний; более удобной модификации БЗ и отладке ее работы; минимуму повторов, избыточности, синонимии, сниженшо объема БЗ; более надежной, устойчивой работе БЗ.

Рассмотрены варианты организации работы ЭДИС, как корпоративной системы: даны схемы распределенной БД и взаимодействия частей системы движения, направление потоков движения информации, а также, рассмотрены средства защиты информации и назначение используемых ролей.

На основе опыта внедрения ЭДИС "Альбатрос", рекомендована технология внедрения и сопровождения ИАС, обеспечивающая эффективное использование и успешную "социализацию" системы, приведены результаты аттестации ее диагностических и аналитических возможностей.

Диагностика технического состояния маслонаполненного оборудования высокого напряжения на основе допустимых и предельно-допустимых значений контролируемых параметров и их трендов обеспечивает достоверность оценки только при учете силы факторов, влияющих на значения контролируемых параметров, и значений потоков повреждаемости оборудования, соотнесенных со сроком его эксплуатации.

Например, полученные в работе критерии обнаружения возникновения повреждения и отбраковки силовых трансформаторов 35-500 кВ на основе анализа концентраций газов, растворенных в масле (АРГ) дифференцируются по виду защиты масла, маркам масла, сроку эксплуатации, классу напряжения, типу РПН, а скорости изменения концентраций -по сроку эксплуатации; видам защиты масла; марке масла; виду газа.

Для вводов высоких классов напряжения 110-500 кВ те же критерии дифференцируются по герметичности конструкции, классу напряжения, сроку эксплуатации, маркам масла, виду назначения (для трендов не учитывается виду назначения).

Полученные критерии оценки состояния жидкой изоляции высоковольтного маслонаполненного оборудования на основании параметров физико-химического анализа масла, разделены следующим образом:

- кислотное число, реакция водной вытяжки, влагосодержание масла по видам оборудования, сроку эксплуатации, герметичности исполнения конструкции, марке масла, классу напряжения;

- тангенс угла диэлектрических потерь - по сроку эксплуатации, герметичности исполнения конструкции, классу напряжения;

- напряжение пробоя масла - по герметичности исполнения конструкции, марке масла, сроку эксплуатации.

Предложена графическая модель описания технического состояния маслонаполненного оборудования в виде лепестковой диаграммы, построенной по результатам АРГ, которая позволяет отобразить область исправного состояния, техническое состояние диагностируемого объекта и динамику его изменения.

Усовершенствован алгоритм распознавания состояния оборудования по этой модели для каждого вида маслонаполненного оборудования с учетом его особенностей, а именно: учитывается информативность координат описания дефектов, вероятность их возникновения и опасность, выполняется трансформация образов дефектов с учетом конструктивных особенностей объекта, предложен механизм снижения неоднозначности и неустойчивости распознавания путем использования понятия "меры родства".

Созданы три методики синтеза описания классов состояния объекта на основе статистики фактов повреждений оборудования и результатов анализа растворенных в масле газов с помощью характерных соотношений газов и ключевых газов, виде графической модели.

На основе этих методик впервые получены следующие критерии распознавания:

• по характерным газам и характерным соотношениям 10 классов технического состояния высоковольтных вводов (ЧР низкой энергии, ЧР высокой энергии, разряд низкой энергии, разряд высокой, энергии, термический дефект, образование желтого налета, ползущий разряд, образование Х-воска, увлажнение остова, тепловой пробой);

• по образам дефектов в виде лепестковой диаграммы 9 классов технического состояния трансформаторов тока (ЧР низкой энергии старение, ЧР высокой энергии и низкотемпературный нагрев, ЧР и низкотемпературный нагрев (Х-воск), ЧР высокой энергии, тепловой пробой изоляции, ЧР низкой энергии и высокотемпературный нагрев, ионизационный пробой изоляции, ЧР высокой энергии и высокотемпературный нагрев, сильный разряд);

• по образам дефектов в виде лепестковой диаграммы 3 класса технического состояния трансформаторов напряжения (сильные разряды, сопровождающиеся высокотемпературным нагревом, высокотемпературный нагрев и старение изоляционных материалов, высокотемпературный нагрев в результате феррорезонанса) .

Предложена методика определения необходимых видов операций ТОиР и их приоритетов выполнения на основе трех интегральных показателей, учитывающих оценку технического состояния, рисков ущербов при отказе и стоимость эксплуатации оборудования. Используется пять зон категорий ТО (дополнительный контроль без отключения оборудования; дополнительный контроль с выводом оборудования из работы; восстановительный ремонт, замена узла; капитальный ремонт; замена оборудования), величина которых пропорциональна соотношению категорий ТО в условиях эксплуатации оборудования, а также процедуры ранжирования очередности ТО в пределах одной категории в зависимости от интегральных показателей.

Рассмотренные подходы к анализу эксплуатационных затрат и методика анализа повреждаемости оборудования позволят оперативно следить за эффективностью работы предприятия в динамике изменений ситуации. Например, генерация отчетов анализа повреждаемости по эвристическим шаблонам позволяет выявлять резервы и слабые места предприятия в этой области.

Проведенный анализ повреждаемости свидетельствует о том, что периодичность контроля не должна быть одинаковой на протяжении всего срока службы оборудования, а должна учитывать выявленные характерные периоды повреждаемости маслонаполненного оборудования и соответствующие им значения потоков повреждаемости.

Максимально автоматизированный анализ с выдачей готовых решений и наглядное визуальное отображение результатов работы этих видов анализа позволяют менеджерам видеть текущую ситуацию предприятия в динамике, вовремя принимать решения, адекватные сложившейся ситуации, а энергокомпании за счет упреждающего управления сохраняет и наращивает свои конкурентные преимущества.

Предложенные в диссертации методики, алгоритмы, способы анализа информации и получения диагностических критериев, организации структуры и функционирования ИАС и базы знаний могут быть применимы для других видов электрооборудования.

1. Концепция диагностики электротехнического оборудования подстанций и линий электропередачи электрических сетей ОАО "ФСК ЕЭС". М., 2004. 188 с.

2. Давиденко И.В. Информационные технологии в организации диагностики силового электрооборудования на современном этапе / производственно-технический, информационно-аналитический и учебно-методический журнал "ЭЛЕКТРИКА". 2004. N 7.

3. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. "Статические и динамические экспертные системы". М.: Финансы и статистика, 1996.

4. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. "Базы знаний интеллектуальных систем". С-Пб.: Питер, 2000. 384 с.

5. Перспективы развития вычислительной техники: Справ, пособие: В 11 кн; под ред. Ю.М.Смирнова. Кн.2 / Кузин Е.С., Ройтман А.И., Фоминых И.Б., Хахалин Г.К. Интеллектуализация ЭВМ. М.: Высш.шк., 1989.

6. Алексеев Б.А. Контроль состояния (диагностика) крупных силовых Трансформаторов. М.: НЦ ЭНАС, 2002. 214 с.

7. Карчевский А.А. Информационная структура базы данных для экспергно-диагностической системы силового трансформаторного оборудования: сб. науч. тр. / ВНИИЭ "Надежность основного оборудования электрических сетей". М.: Энергоатомиздат, 1992.

8. Надточий В.М., Ординян Н.А., Осин Е.А., Трофимов А.С. Интеллектуальная информационно-диагностическая система (ИИДС) для электрооборудования электростанций // VI Симпозиум "Электротехника 2010". 2001. Т. 1. Докл. 4. 05.

9. Александров А.Е., В.М. Надточий В.М., Иртегов Ю.Н., Радионов В.Г. Информационно-диагностическая система для гидроагрегатов // Доклад СИГРЭ. 2000. N 11-303.

10. Надточий В.М., Самородов Ю.Н., Ординян Н.А., Парамзин А.В., Гусаров П.Е., Карельский С.А. Интеллектуальная информационно-диагностическая система и ее реализация в ОАО Тюменьэнерго // Электрические станции. 2004. N8.13. wvyw.vniie.ru. 2008. октябрь.

11. Сазыкин В.Г. Информационная поддержка внешнего исследования изношенных силовых трансформаторов: Норильский индустриальный институт / Промышленная энергетика. 2002. N 1.

12. Сазыкин В.Г. Экспертная система для нового поколения АСУ / Промышленная энергетика. 1995. N 11.

13. Попов Г.В., Ватлецов А.В., Аль-Хамри С.С. Экспертная поддержка при диагностике состояния силовых трансформаторов // Электротехника. 2003. N 8.

14. Ворошин Д.А., Ватлецов А.В., Игнатьев Е.Б., Комков Е.Ю., Попов Г.В. Организация информационных потоков для повышения эффективности оценки технического состояния оборудования на базе программного комплекса

15. Диагностика+" // IX Симпозиум "Электротехника 2030. Перспективные технологии энергетики". 2007. Докл. 4. 41.18. www.transform.ru 2008. октябрь.

16. Кузнецова Е.М., Морозова Т.И., Степаненко Н.А. Экспертная система диагностики состояния масляных трансформаторов // Электротехника. 1994. N 11.

17. Аракелян В.Г., Дарьян JI.A. Автоматический хроматографический комплекс для диагностики высоковольтного маслонаполненного оборудования // ВЭИ, Докл. НТК "Современные проблемы оценки состояния и обслуживания маслонаполненного оборудования". С-пб.: 1997.

18. Чирков С.А. "Диана для Windows" современный комплекс программ для ведения и анализа информации по электрооборудованию / VI Симпозиум "Электротехника 2010". М.: 2001. Т. 1. Докл. 4. 15.

19. Хроматографический программно-аппаратный комплекс "Хроматэк Аналитик" / Руководство пользователя N 21400045-51 И. Йошкар-Ола: ЗАО СКБ Хроматэк, 2006. - 13 сентябрь.25. www.nsk.su 2008. октябрь.26. www.elcom.ru 2008. октябрь.

20. Мониторинг on-line шаг в будущее-Сучков Р.И. / Журнал "Энергослужба предприятия" N5(17). 2005. окт.

21. ABB Диагностика трансформаторного оборудования./Научно-практический семинар. Г.Пермь 07 февраля 2006 г.

22. МордковичА.Г., Туркот В.А. Проблемы и перспективы применения систем мониторинга и оперативной диагностики трансформаторного оборудования // Симпозиум "Электротехника 2030. Перспективные технологии энергетики". 2007. Докл. П. 14.

23. Русов В.А. Разработка и внедрение систем диагностического мониторинга силовых трансформаторе / Симпозиум "Электротехника 2030. Перспективные технологии энергетики". 2007. Докл. 4. 43.

24. Maskauer J.J., Davis D.T. Интегрированная система автоматики подстанции // Transm. &Distrib. World 2000. Vol. 52. N 4.

25. Алексеев Б.А., Системы непрерывного контроля состояния крупных силовых трансформаторов / Электрические станции. 2000. N 8.

26. Vanegas О., Mizuno Y., Naito К., Ramiya Т. Diagnosis of Oil-insulated Power Apparatus by using Neural Network Simulation // IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation. Vol. 4. N.3. S. 290-299. Jun. 1997.

27. Zhenyuan Wang., Yilu Liu., Griffin P.J., Диагностика трансформаторов с помощью нейронных ситей и экспертных систем // IEEE Andustry Applications Magazine. 2000. Vol. 6. N 2.

28. Wong K.O., Saha Т.К. Экспертная система использующая хроматографический анализ для диагностики повреждений маслонаполненных силовых трансформаторов // School of Computer Science and Electrical Engineering. The University of Queensland. Australia. 2001.

29. Islam S.M., W и T,Ledwich G. Применение нечеткой логики при постановке диагноза трансформатору с дефектами // IEEE Trans. On Dielectrics and Electr. Insulation. 2000. Vol. 7 N 2.

30. Техническое описание систем Коллапс, Неплан 2007 г

31. Дробышевский А.А., Панибратец А.Н. Диагностика механического состояния обмоток трансформаторов в эксплуатации // Симпозиум "Электротехника 2030. Перспективные технологии энергетики". 2007. Докл. 4. 20.

32. Давиденко И.В. Построение корпоративной информационно-аналитической системы диагностики энергооборудования Журнал Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки 2006 № 15 стр.33-35

33. И.В. Давиденко, В.Н. Осотов Системы диагностирования высоковольтного маслонаполненного силового электрооборудования. Учебное пособие для студентов и специалистов. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2003. С. 1-117.

34. Надёжность в технике. Основные понятия. Термины и определения. ГОСТ 27.002.-89.

35. Машиностроение. Энциклопедия: В 40 т. Т. 3-7: Измерения, контроль, испытания и диагностика. М.: Машиностроение , 1996 . 50] Цветков В.А. Диагностика мощных генераторов. М.: ЭНАС, 1995.

36. Машиностроение. Энциклопедия: В 40 т. Т. 3-7: Измерения, контроль, испытания и диагностика. М.: Машиностроение , 1996 .

37. Объем и нормы испытаний электрооборудования. РД 34.45-51.300-97. М.: ЭНАС, 1998.

38. Методические указания по диагностике развивающихся дефектов трансформаторного оборудования по результатам хроматографического анализа газов, растворенных в масле. РД 153-34.0-46.302-00. М., 2001.

39. Липштейн Р. А., Шахнович М. И. Трансформаторное масло. М:. Энергия, 1968. 351 с.

40. Туркот В.А. Оценка состояния трансформаторных масел по удельному объемному сопротивлению // Электротехника. 1996. №9.

41. IEC № С-68472 Supervision and maintenance guide for mineral insulation oils in electrical equipment.

42. Львов М.Ю. Применение оптической мутности масла для оценки состояния высоковольтных герметичных вводов трансформаторов // Электрические станции. 1999. №6.

43. Лизунов С.Д. Сушка и дегазация изоляции трансформаторов высокого напряжения М.: Энергия, 1971.

44. Аракелян В.Г. Перспектива развития физико-химической диагностики маслонаполненного оборудования // Электротехника. 2000. №5.

45. Овсянников А.Г. Оценка состояния изоляции оборудования по интенсивности частичных разрядов // Энергетик. 2001.- №5 - С.35.

46. Вдовико В.П. Применение характеристик частичных разрядов при диагностике электрической изоляции высоковольтного оборудования // VII Симпозиум «Электротехника 2010», М.:ВЭИ-ТРАВЭК, 2005.

47. Монастырский А.Е. Современные методы и тенические средства измерения ЧР в высоковольтных установках. Сборник « Иетоды и средства оценки состояния энергетического оборудования», ПЭИПК, 2005г. 412с.

48. Сви П.М. Методы и средства диагностики оборудования высокого напряжения.Москва, Энергоатомиздат, 1992г, 237с.

49. ЭЦ Ц-02-88/Э Об измерениях сопротивления короткого замыкания трансформаторов М.: СПО Союзтехэнерго, 1988 г., С.12;

50. Техническая информация завода ЗТЗ № 4/86БА от 06.10.1985: «Методика оценки состояния обмоток трансформатора после воздействия токов короткого замыкания путем измерения сопротивления короткого замыкания»;

51. Диагностика деформаций обмоток силовых трансформаторов и реакторов методом низковольтных импульсов / А.А. Дробышевский, Е.И. Левицкая, Д.В. Андреев, В.Р. Бельцер // Электрические станции. 1997. №3.

52. Новоселов О.О., Осотов В.Н. О тепловизионном контроле систем охлаждения мощных силовых трансформаторов // Электрические станции. 2000. №6.

53. РАО ЕЭС. Основные положения методики инфракрасной диагностики электрооборудования и дефектация его состояния. Издание третье -дополненное. Москва, 2004г.

54. Davidenko I.V KNOWLEDGE ACQUISITION AND DEVELOPMENT OPTIMISATION AS BASIS OF PRECISE DIAGNOSTICS OF OIL-FILLED ELECTRICAL EQUIPMENT. 2005 IEEE PowerTech Paper # 348 ISBN 5-93208034-0, стр. 1-5

55. I. Davidenko, Knowledge Base Design for Control System of Oil- filled Equipment Maintenance The 6-th international forum Power Engineering -2008 Saint-Petersburg September 2008, Elektroenergetika Vol.1, №02 (december),2008 Pages 18-22 ISSN(1337-6756) /

56. И.В. Давиденко Организация эксплуатационных мероприятий с помощью экспертной системы / Труды Академии электротехнических наук Чувашской республики: Научное издание. Чебоксары: 2003. № 4. С. 107-111.

57. Курбатов В.И. "Логика ", Ростов-на-Дону: Издательство «Феникс», 1997 .

58. Давиденко И. В. Особенности многоаспектного анализа состояния высоковольтного оборудования // Современные проблемы оценки состояния и обслуживания маслонаполненного оборудования: Сб. докладов Научно-практического семинара. С-Пб. 1997. С.34-42.

59. Давиденко И.В. Методика принятия решения для вывода общего заключения о состоянии силового трансформатора при многоаспектном анализе // Известия вузов. Электромеханика. 1998. № 2-3. С.91-92.

60. Давиденко И.В., Голубев В.П., Комаров В.И., Осотов В.Н., Туркевич С.В. Система компьютерной диагностики маслонаполненного оборудования в рамках энергосистемы. // Энергетик: Ежемесячный производственно-технический журнал. 2000. № 11. С.52-56.

61. Давиденко И.В., Забелкин Б.А., Губаев Д.Ф., Ильюхин A.M. Особенности организации корпоративной системы управления техническим обслуживанием энергооборудования / Журнал "Известия высших учебных заведений. Проблемы Энергетики" N9-10 2008 Стр. 100-111

62. Курбатова А.Ф., Гречко О.Н., Соколов В.В., Маяков В.П., Колесников А.С., Чорноготский В.М. Разработка системы диагностики трансформаторов тока на основе длительных испытаний и опыта эксплуатации / Журнал Известия Академии Наук. Энергетика, №4 2000 г

63. МЭК 60599 "Международный стандарт: Электротехническое оборудование с изоляцией пропитанной минеральным маслом. Руководство по интерпретации анализа растворенных и свободных газов", 1999.

64. C 60599. Mineral oil-impregnated electrical equipment in service Guide to the interpretation of dissolved and free gases analysis. 1999-03.

65. Дж. Тьюки Анализ результатов наблюденийМ.: Мир, 1981. 693 с.

66. Алимов Ю.И. Прогнозирование распределений вероятностей. Свердловск: изд. УПИ, 1986. 87 с.

67. Давиденко И.В. Исследование показателей, описывающих рабочее состояние маслонаполненных вводов, методами математической статистики / Журнал Известия высших учебных заведений: Северо-Кавказский регион: Технические науки, 2006. N 15. С. 31-33.

68. Шенк X. Теория инженерного эксперимента. М.: Мир, 1972. 376 с.

69. Мелентьев Е.К. Элементы дисперсионного анализа. 1967.

70. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1997.

71. Силовые трансформаторы: справочная книга; под ред. С.Д.Лизунова., А.К.Лоханина. М.: Энергоиздат, 2004. 616 с.

72. Львов М. Ю. Развитие системы диагностики силовых трансформаторов: электрические станции. 2004. - N 10.

73. Цурпал С. В. Причины отказов трансформаторов и шунтирующих реакторов: меры по повышению надежности на основе углубленного анализа конструкции / Материалы XI Международной научно-технической конференции "Трансформаторостроение-2005". Запорожье, 2005.

74. Лоханин А.К., Соколов В.В. Обеспечение работоспособности маслонаполненного высоковольтного оборудования после расчетного срока службы // VI Симпозиум "Электротехника 2010". М., 2001. - Т. 2. - Докл. 1.63.

75. Ванин Б.В., Сурба А.С., Шифрин Л.Н. Вопросы повышения надежности работы блочных трансформаторов // Электрические станции. 2003. N 7.

76. Чичинский М.И. Повреждаемость маслонаполненного оборудования электрических сетей и качество контроля его состояния: Журнал "Энергетик", 2000. N 11.

77. РД 34.20.801-93. Инструкция по расследованию и учету нарушений в работе электростанций, сетей и энергосистем. М:. СПО ОРГРЭС, 1993. 21 с.

78. I.V. Davidenko Specification of Insulation State Estimating Criteria for Oil-filled Bushing and Power Transformers Basing on Dissolved Gas Analysis, ISH 15th International Simposium on Higt Voltage Engineering. Ljubljana: Slovenia, on August 27.

79. IEC 61464: 1998 Insulated bushings Guide for the interpretation of dissolved gas analysis in bushings where oil is the impregnating medium of the main insulation (generally paper).

80. Методические указания по диагностике состояния изоляции высоковольтных вводов 110-750 кВ. М.: ОАО "Мосизолятор", 1994.

81. Циркуляр Ц-01-98 (Э) "Об области применения и порядке смешивания трансформаторных масел". М.: СПО ОРГРЭС, 1998.

82. Соколов В. В. Актуальные задачи развития методов и средств диагностики трансформаторного оборудования под напряжением /Известия академии наук энергетика. М., 1997. - N 1.

83. Гущеваров П. J1. Опыт эксплуатации вводов силовых трансформаторов и масляных выключателей в "Кировэнерго".

84. Просвирнин Д.Н., Голактионова О.И Опыт эксплуатации высоковольтных вводов.

85. Осотов В.Н., Комаров В.И., Лушин А.Н. Диагностика и ремонт высоковольтных вводов с большим сроком службы.

86. Севостьянов П.Р. Анализ повреждаемости трансформаторов мощностью 16 и 25 мВА класса напряжения 110 кВ: Журнал "Электро", 2004. N 5.

87. Ванин Б.В., Львов Ю.Н., Львов М.Ю., Неклепаев Б.Н., Антипов К.М., Сурба А.С., Чичинский М.И. О повреждениях силовых трансформаторов напряжением 110-500 кВ в эксплуатации // Электрические станции. 2001. N 9.

88. Материалы РГ СИГРЭ 12.16.02: п.3.4.6."Анализ растворенных газов", 1996.

89. Ваз А., Сильвестр М. Эксплуатационные и лабораторные исследования и испытания измерительных трансформаторов для предотвращения отказов. Португалия: CIGRE, 1998. Доклад 12-103.

90. Гречко О.Н., Курбатова А.Ф. Граничные значения характеристик изоляции нормально работающих маслонаполненных трансформаторов тока // Семинар: методы и средства оценки состояния энергетического оборудования. С-Пб., 2001.

91. Гречко О.Н., Давиденко И.В., Калачева Н.И., Курбатова А.Ф.,Смекалов

92. B.В. Граничные значения концентрации газов в масле трансформаторов тока с конденсаторной изоляцией //Журнал Электротехника, 2006.

93. Давиденко И.В., Гречко О.Н., Курбатова А.Ф., Ушакова М., Смекалов В.В. Граничные концентрации газов в масле трансформаторов тока типа ТФЗМ и трансформаторов напряжения типа НКФ // Журнал Известия Академии Наук: Энергетика, 2007. N 1; 2006. N 4.

94. Гречко О.Н., Давиденко И.В., Ушакова М.В., Калачева Н.И., Курбатова.,

95. Гречко О.Н., Давиденко И.В., Калачева Н.И., Курбатова А.Ф., Смекалов

96. B.В. Критерии определения работоспособного состояния измерительных трансформаторов ТФЗМ и НКФ на основе хроматографического анализа масла / Журнал ЭЛЕКТРО, 2007. N 5. С. 35-39.

97. Циркуляр Ц-03-2001(Э): "Об испытаниях трансформаторов тока ТФРМ 330-750 кВ перед вводом в эксплуатацию после длительного хранения", 2001. 231. OKI'.

98. Указание к "Методическим указаниям по диагностике состояния изоляции высоковольтных вводов 110-750 кВ"от 2 ноя. 1994 г.: разработанных ОАО "Мосизолятор". М., 1994.

99. РД ЭО 0597-2004 "Методические указания по контролю состояния трансформаторов тока на основе хроматографического анализа растворенных газов в масле", 2004.

100. ГКД СОУ-Н ЕЕ 46.501:2006 "Методичш вказ1вки по шдготовщ та проведению хроматограф!чного анал1зу газ1в,розчинених в 1золящйиому масл1 маслонаповненого електрообладнання ".

101. Липштейн Р.А., Шахнович М.И. Трансформаторное масло. М.: Энергия, 1968, 352 с.

102. РД 03-28-2008. Порядок проведения технического расследования причин аварий и инцидентов на объектах, поднадзорных федеральной службе по экологическому, техническому и атомному надзору.

103. Kawamura Т., Kawada N., Ando К., Yamaoka М., Maeda Т., Takatsu Т. Analyzing gases dissolved in oil and its application to maintenance of transformers. SIGRE Session. Report 12-05. Paris. 1986.

104. Duval M. (Canada) Analyse des Gaz Dissous : Nouveaux Defis, Applicstions Nouvelles.// Electra № 133, S 38-45, 1993

105. Dorenburg E. at alias Etz № 98, 1997, P. 211-215.

106. Кудерк и др. CEIDP Сан-Франциско, 1996

107. Rogers R.R. IEEE and IEC Codes to Interpret Incipient Faults in Transformers, Using Gas in Oil Analysis. IEEE Trans. Elect. Insul. EI-13(5):349, 1978.

108. Dorenburg E., Gerber O.E. Die Analyse geloster u. abgeschiedener Gase. Brown BoveriMittg. 54, 1967, S.104-111.

109. R. Baehr, W.Breuer, F.Flottmeyer, J.Kotschnigg, R.Muller, H.Nieschwietz Diagnostic techniques and preventive maintenance procedures for large transformers // SIGRE Session. Report 12-13. Paris. 1982.

110. Vanegas O., Mizuno Y., Naito K., Ramiya T. Diagnosis of Oil-insulated Power Apparatus by using Neural Network Simulation // IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation. Vol. 4. No. 3. S. 290-299. June 1997

111. Ding X., Yao E., Liu Y., Griffin P. J. ANN Based Transformer Fault Diagnosis Using Gas-in-oil Analysis //Proc. Amer. Power Conf. Vol. 57. P. 1096-1100. Chicago, 1995.I