Аналитическая оценка электропередачи по сетям филиала ПАО «Россети Волга» – «Мордовэнерго» с возможностью создания прогностических моделей отказов

Бесплатный доступ

Целью научной статьи является рассмотрение возможностей создания прогностических моделей для оценки аварийности в электрических сетях компании ПАО «Россети Волга» – «Мордовэнерго» на основе анализа динамики отказов за 2018–2023 гг. На основе предложенной классификации произведен анализ интенсивности отказов и установлено процентное соотношение отказов различной интенсивности по отношению к общему количеству отказов. Установлено, что наибольшее количество аварийных отключений приходится на долю отказов, в результате которых недоотпуск ЭЭ не превышает 1 тыс. кВт·ч. На долю таких отказов приходится 93,47 % (7130 отк.) всего количества отказов за исследуемый период, при этом количество недопоставленной ЭЭ в результате этих отказов составило 445,497 тыс. кВт·ч. Отказы высокой интенсивности, в результате которых перерыв электроснабжения составил более 10 тыс. кВт·ч., составляют всего 0,079 % всего количества отказов. Тем не менее на их долю приходится 7,9 % всего недоотпуска ЭЭ (52,09 тыс. кВт·ч.). Рассмотрены основные причины возникновения аварийных ситуаций и произведен вероятностно-статистический анализ возможности возникновения событий отказов до 2026 г. по основным причинам. Определено, что для прогнозирования числа отказов оборудования по причине несоблюдения сроков технического обслуживания можно использовать трендовые модели для марта, мая, июня и сентября; авторегрессионные модели – для февраля, октября и декабря. В качестве методов использовались общенаучные методы численного, вероятностно-статистического анализа и методы прогнозирования. Результаты исследования могут представлять интерес для руководства электросетевых компаний при разработке противоаварийных мероприятий на перспективу.

Еще

Аварийная ситуация, события отказов, недоотпуск электроэнергии, авторегрессионное уравнение, вероятность возникновения отказа

Короткий адрес: https://sciup.org/146283100

IDR: 146283100

Статья научная