ВИЗНАЧЕННЯ “СЛАБКИХ” ЗА НАДІЙНІСТЮ СИЛОВИХ ТРАНСФОРМАТОРІВ ЕНЕРГОСИСТЕМ ЗА РЕЗУЛЬТАТАМИ ОЦІНЮВАННЯ РИЗИКУ ВІДМОВИ ЧЕРЕЗ ЗБУРЕННЯ В ЕЛЕКТРИЧНІЙ МЕРЕЖІ

Євгеній Іванович Бардик; Микола Петрович Болотний; Ярослав Сергійович Коваль

doi:10.20535/kpisn.2021.2.236952

Т. · № 2 · 2021 сер 31, 2021 статті

ВИЗНАЧЕННЯ “СЛАБКИХ” ЗА НАДІЙНІСТЮ СИЛОВИХ ТРАНСФОРМАТОРІВ ЕНЕРГОСИСТЕМ ЗА РЕЗУЛЬТАТАМИ ОЦІНЮВАННЯ РИЗИКУ ВІДМОВИ ЧЕРЕЗ ЗБУРЕННЯ В ЕЛЕКТРИЧНІЙ МЕРЕЖІ

ЄБ

Євгеній Іванович Бардик Відповідальний Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Ukraine Україна

МБ

Микола Петрович Болотний Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Ukraine Україна

ЯК

Ярослав Сергійович Коваль Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Ukraine Україна

Опублікованосер 31, 2021

PDF

НВКПІ 2 ТОМ · 2

ТОМ · № 2 · 2021 Переглянути випуск

Анотація

Проблематика. Збільшення інтенсивності технологічних порушень і серйозності їх наслідків переважно спричинене старінням і вичерпанням ресурсу працездатності електрообладнання (ЕО), лібералізацією електроенергетичної галузі. Це загострює проблему надійності електроенергетичних систем (ЕЕС) і потребує визначення елементів енергосистем, що мають найбільшу ймовірність відмови, а також тих, відмови чи планове виведення з експлуатації яких максимально підвищує ризик порушення режиму з можливим каскадним розвитком аварій. Тому актуально розробити моделі оцінювання ризику відмови обладнання за діагностуванням його технічного стану, зокрема за короткого замикання (КЗ) в зовнішній мережі. Мета дослідження. Розробити нечітку математичну модель силового трансформатора (СТ) для визначення ймовірності відмови за дефекту обмоток і дії КЗ у зовнішній мережі; визначити ризик порушення режиму за виведення трансформаторів із роботи. Методика реалізації. Використання підходів, які ґрунтуються на теорії нечітких множин і нечіткої логіки, для розроблення математичної моделі оцінювання ризику відмови СТ. Визначення “слабких” за надійністю СТ та автотрансформаторів (АТ) енергосистем за результатами оцінювання ризику відмови через зовнішні КЗ здійснено методами нечіткої логіки та ймовірнісно-статистичного моделювання режиму ЕЕС. Результати дослідження. Доведено необхідність комплексного моделювання режимів ЕЕС для оцінювання ймовірності відмови СТ за збурень в електричній мережі. Змодельовано технічний стан обмоток СТ і досліджено вплив КЗ на рівень працездатності СТ й АТ в ЕЕС. Визначено кількісні показники ризику експлуатації ЕЕС за відключення СТ. Висновки. Для визначення кількісних показників ризику порушення режиму ЕЕС розроблено лінгвістичну математичну модель оцінювання ймовірності відмови обмоток СТ за дефекту та дії КЗ в електричній мережі.

Ключові слова

#нечітка логіка #надійність електрообладнання #оцінювання ризику #силові трансформатори

Посилання

J. Silva et al., “The challenges of estimating the impact of distributed energy resources ﬂexibility on the TSO/DSO boundary node operating points,” Comput. Operat. Res., vol. 96, pp. 294–304, 2018. doi: 10.1016/j.cor.2017.06.004
M.V. Kosterev et al., “Preventive risk-management of power system for its reliability increasing,” WSEAS TRANS. POWER SYST., vol. 10. pp. 251–258, 2015.
H.H. Alhelou et al., “A Survey on power system blackout and cascading events: Research motivations and challenges,” Energies, vol. 12, no. 4, pp. 1–28, 2019. doi: 10.3390/en12040682
Y. Shiwen et al., “Review on risk assessment of power system,” Procedia Comput. Sci., vol. 109, pp. 1200–1205, 2017. doi: 10.1016/j.procs.2017.05.399
M.V. Kosterev et al., The issue of constructing fuzzy models for assessing the technical state of objects of electrical systems. Кyiv, Ukraine: NTUU KPI, 2011. 148 p.
R.M.A. Velasquez and J.V.M. Lara, “Expert system for power transformer diagnosis,” in 2017 IEEE XXIV Int. Conf. on Electronics, Electrical Engineering and Computing, Cusco, Peru, 15-18 August 2017, 2017. doi: 10.1109/intercon.2017.8079640
D. Lin et al., “A risk assessment method of transformer considering the economy and reliability of power network,” in 2017 1st Int. Conf. on Electrical Materials and Power Equipment (ICEMPE), Xi'an, China, 14-17 May 2017. doi: 10.1109/icempe.2017.7982167
A.M. Leite da Silva et al., “Transmission expansion planning: A discussion on reliability and “N−1” security criteria,” in 2010 IEEE 11th Int. Conf. on Probabilistic Methods Applied to Power Systems, Singapore, 14-17 June 2010. doi: 10.1109/pmaps.2010.5528652
E. Handschin et al., “Long term optimization for risk-oriented asset management,” in 16th Power Systems Computation Conf., Glasgow, Scotland, 2008.
S.A.V. Goerdin et al., “Monte Carlo simulation applied to support risk-based decision making in electricity distribution networks,” in 2015 IEEE Eindhoven PowerTech, Eindhoven, Netherlands, 29 June-2 July 2015 2015.
doi: 10.1109/ptc.2015.7232494
E. Duarte et al., “A practical approach to condition and risk based power transformer asset replacement,” in 2010 IEEE Int. Symp. on Electrical Insulation, San Diego, CA, USA, 6-9 June 2010. doi: 10.1109/elinsl.2010.5549580
B. Wang et al., “A new MOPSO to solve a multi-objective portfolio selection model with fuzzy value-at-risk,” in Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems, Berlin, Heidelberg: Springer, 2011, pp. 217–226.
doi: 10.1007/978-3-642-23854-3_23
H. Yang et al., “A novel method of decision-making for power transformer maintenance based on failure-probability-analysis,” IEEJ Trans. Elect. Electron. Eng., vol. 13, no. 5, p. 689–695, 2018. doi: 10.1002/tee.22618
E. Bardyk and N. Bolotnyi, “Parametric identification of fuzzy model for power transformer based on real operation data,” Eastern-European J. Enterprise Technol., vol. 6, no. 8 (90), pp. 4–10, 2017. doi: 10.15587/1729-4061.2017.118632
T. L. Saaty, “Decision making with the analytic hierarchy process,” Int. J. Services Sci., vol. 1, no. 1, pp. 83–98, 2008. doi: 10.1504/IJSSCI.2008.017590
E.I. Bardyk, “Modelling and assessment of chances of failure of power systems electrical equipment taking into account the after repair resource restoration level,” Sci. Bulletin National Mining University, no. 3, pp. 82–90, 2014.
E.I., Bardyk and N.P. Bolotnyi, “Electric power system simulation for risk assessment of power transformer failure under external short-circuit conditions,” in 2017 IEEE First Ukraine Conf. Electrical and Computer Engineering (UKRCON), Kyiv, Ukraine, 29 May-2 June 2017. doi: 10.1109/ukrcon.2017.8100527
E.I. Bardyk, “Models of reliability assessing of electricity supply of auxiliary NPP from external sources with fuzzy defined parameters of failures of equipments,” Proc. Institute of Electrodynamics of National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine, 2014, pp. 34–38.
E. Bardyk and N. Bolotnyi, “Development of a mathematical model for cost distribution of maintenance and repair of electrical equipment,” Eastern-European J. Enterprise Technol., vol. 6, no. 8 (96), pp. 6–16, 2018. doi: 10.15587/1729-4061.2018.147622

Попередня у випуску ГНУЧКА ТА БІОРОЗКЛАДНА СЕНСОРИКА: МАТЕРІАЛИ, ТЕХНОЛОГІЯ ВИГОТОВЛЕННЯ ТА ПРИЛАДИ НА ЇЇ ОСНОВІ Наступна у випуску ВИБІР КРИТЕРІЮ ЯКОСТІ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ПРОГНОЗІВ НЕЛІНІЙНИХ НЕСТАЦІОНАРНИХ ПРОЦЕСІВ

§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.

Усі випуски

РОЗРОБКА МЕТОДУ ФОРМАЛІЗАЦІЇ ДИНАМІЧНИХ ТЕПЛОВИХ ПОРТРЕТІВ ДЛЯ НАДІЙНОГО ВИЯВЛЕННЯ ЦІЛЕЙ

Степан Лис, Оксана Оборська

Проблематика. Автоматизовані системи спостереження з БпЛА стикаються з подвійним викликом: виявленням теплоконтрастних об'єктів у реальному часі та їх ідентифікацією в…

#тепловізійні системи #ідентифікація цілей #локалізація зони інтересу #динамічний тепловий портрет

10.20535/kpisn.2026.3.359114

МЕТОДИКА ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАТИВНОГО ПРОСТОРУ ОЗНАК ТЕХНІЧНИХ ІНДИКАТОРІВ ФІНАНСОВИХ ПРОЦЕСІВ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ

Роман Тертичний, Денис Чупрін, Петро Бідюк

Проблематика. Фінансові часові ряди характеризуються нелінійністю, нестаціонарністю та високим рівнем шуму, що суттєво ускладнює їх моделювання та прогнозування.…

#методика формування інформативного простору ознак #технічні індикатори #волатильність Паркінсона #нейронні мережі

10.20535/kpisn.2026.3.359610

МЕТОДИ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЦІЛІСНОСТІ ОБРОБКИ ТА ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ У ПРОМИСЛОВИХ СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦІЇ

Ярослав Корпань, Євген Федоров, Ольга Нечипоренко

Проблематика. Сучасні промислові системи контролю характеризуються високим рівнем інтеграції інформаційних і фізичних процесів та використанням розподілених…

#промислові системи автоматизації #SCADA-системи #цілісність даних #кібербезпека ICS

10.20535/kpisn.2026.3.361520

Схожі статті

Костянтин Бровко, Павло Буданов, Олег Великогорський, Юлія Олійник, Наталія Винокурова, Сергій Войтенко, ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ ЦИФРОВОГО ДВІЙНИКА ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ ЕНЕРГОБЛОКУ АЕС , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Костянтин Д. Грішин, Nadezhda Nedashkovskaya, МОДЕЛЬ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ КОНФІГУРАЦІЙ РУК УКРАЇНСЬКОЇ ЖЕСТОВОЇ МОВИ , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Павло Кость, Лариса Гліненко, МЕТОДИКА ВИБОРУ СТРУКТУРИ ПЕРЕДАВАЛЬНОГО ТРАКТУ ДЛЯ ТЕРМОЯДЕРНИХ УСТАНОВОК , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Nataliia V. Kuznietsova, Petro I. Bidyuk, УЗАГАЛЬНЕННЯ СТРУКТУРИ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ФІНАНСОВОГО РИЗИК-МЕНЕДЖМЕНТУ , Наукові вісті КПІ: № 3 (2019)
Yuriy M. Kovrygo, Pavlo V. Novikov, АЛГОРИТМ РОБОТИ ДВОКАНАЛЬНОГО НЕЧІТКОГО КОНТРОЛЕРА ДЛЯ КЕРУВАННЯ ТЕПЛОЕНЕРГЕТИЧНИМИ ОБ’ЄКТАМИ , Наукові вісті КПІ: № 3 (2019)
Taras G. Bahan, Mykhajlo Yu. Kuzin, FUZZY-LOGIC КОНТРОЛЕР ДЛЯ КЕРУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ОБ’ЄКТАМИ , Наукові вісті КПІ: № 2 (2019)
Vadim V. Romanuke, ПРОГРАМА КОНТРОЛЮ ПОТУЖНОСТІ У ВИСХІДНОМУ НАПРЯМКУ ДЛЯ ВИРІВНЮВАННЯ ЯКОСТІ СЕРВІСУ В БЕЗПРОВОДОВИХ МЕРЕЖАХ ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ З ОБМЕЖЕННЯМ ДО РІВНОВІДДАЛЕНИХ РІВНІВ ПОТУЖНОСТІ , Наукові вісті КПІ: № 2 (2019)
Valentyn V. Tsapenko, Mykola F. Tereshchenko, Grygorii S. Tymchik, МОДЕЛІ ОЦІНЮВАННЯ БІОМЕХАНІЧНИХ ПАРАМЕТРІВ НИЖНІХ КІНЦІВОК У ДІТЕЙ , Наукові вісті КПІ: № 1 (2019)
Roman M. Galagan, Andrii S. Momot, АНАЛІЗ ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ДОСТОВІРНОСТІ АКТИВНОГО ТЕПЛОВОГО НЕРУЙНІВНОГО КОНТРОЛЮ , Наукові вісті КПІ: № 1 (2019)
Олександр Гончарук, Надія Недашківська, ДВОЕТАПНИЙ ПІДХІД ДО СЕГМЕНТАЦІЇ СУПУТНИКОВИХ ЗНІМКІВ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ПЛОЩІ АСФАЛЬТОВАНОГО ПОКРИТТЯ ПАРКОВОК , Наукові вісті КПІ: Том 144 № 3 (2026)

1-10 з 28 Наступне

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.

[1] J. Silva et al., “The challenges of estimating the impact of distributed energy resources ﬂexibility on the TSO/DSO boundary node operating points,” Comput. Operat. Res., vol. 96, pp. 294–304, 2018. doi: 10.1016/j.cor.2017.06.004

[2] M.V. Kosterev et al., “Preventive risk-management of power system for its reliability increasing,” WSEAS TRANS. POWER SYST., vol. 10. pp. 251–258, 2015.

[3] H.H. Alhelou et al., “A Survey on power system blackout and cascading events: Research motivations and challenges,” Energies, vol. 12, no. 4, pp. 1–28, 2019. doi: 10.3390/en12040682

[4] Y. Shiwen et al., “Review on risk assessment of power system,” Procedia Comput. Sci., vol. 109, pp. 1200–1205, 2017. doi: 10.1016/j.procs.2017.05.399

[5] M.V. Kosterev et al., The issue of constructing fuzzy models for assessing the technical state of objects of electrical systems. Кyiv, Ukraine: NTUU KPI, 2011. 148 p.

[6] R.M.A. Velasquez and J.V.M. Lara, “Expert system for power transformer diagnosis,” in 2017 IEEE XXIV Int. Conf. on Electronics, Electrical Engineering and Computing, Cusco, Peru, 15-18 August 2017, 2017. doi: 10.1109/intercon.2017.8079640

[7] D. Lin et al., “A risk assessment method of transformer considering the economy and reliability of power network,” in 2017 1st Int. Conf. on Electrical Materials and Power Equipment (ICEMPE), Xi'an, China, 14-17 May 2017. doi: 10.1109/icempe.2017.7982167

[8] A.M. Leite da Silva et al., “Transmission expansion planning: A discussion on reliability and “N−1” security criteria,” in 2010 IEEE 11th Int. Conf. on Probabilistic Methods Applied to Power Systems, Singapore, 14-17 June 2010. doi: 10.1109/pmaps.2010.5528652

[9] E. Handschin et al., “Long term optimization for risk-oriented asset management,” in 16th Power Systems Computation Conf., Glasgow, Scotland, 2008.

[10] S.A.V. Goerdin et al., “Monte Carlo simulation applied to support risk-based decision making in electricity distribution networks,” in 2015 IEEE Eindhoven PowerTech, Eindhoven, Netherlands, 29 June-2 July 2015 2015.

[11] doi: 10.1109/ptc.2015.7232494

[12] E. Duarte et al., “A practical approach to condition and risk based power transformer asset replacement,” in 2010 IEEE Int. Symp. on Electrical Insulation, San Diego, CA, USA, 6-9 June 2010. doi: 10.1109/elinsl.2010.5549580

[13] B. Wang et al., “A new MOPSO to solve a multi-objective portfolio selection model with fuzzy value-at-risk,” in Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems, Berlin, Heidelberg: Springer, 2011, pp. 217–226.

[14] doi: 10.1007/978-3-642-23854-3_23

[15] H. Yang et al., “A novel method of decision-making for power transformer maintenance based on failure-probability-analysis,” IEEJ Trans. Elect. Electron. Eng., vol. 13, no. 5, p. 689–695, 2018. doi: 10.1002/tee.22618

[16] E. Bardyk and N. Bolotnyi, “Parametric identification of fuzzy model for power transformer based on real operation data,” Eastern-European J. Enterprise Technol., vol. 6, no. 8 (90), pp. 4–10, 2017. doi: 10.15587/1729-4061.2017.118632

[17] T. L. Saaty, “Decision making with the analytic hierarchy process,” Int. J. Services Sci., vol. 1, no. 1, pp. 83–98, 2008. doi: 10.1504/IJSSCI.2008.017590

[18] E.I. Bardyk, “Modelling and assessment of chances of failure of power systems electrical equipment taking into account the after repair resource restoration level,” Sci. Bulletin National Mining University, no. 3, pp. 82–90, 2014.

[19] E.I., Bardyk and N.P. Bolotnyi, “Electric power system simulation for risk assessment of power transformer failure under external short-circuit conditions,” in 2017 IEEE First Ukraine Conf. Electrical and Computer Engineering (UKRCON), Kyiv, Ukraine, 29 May-2 June 2017. doi: 10.1109/ukrcon.2017.8100527

[20] E.I. Bardyk, “Models of reliability assessing of electricity supply of auxiliary NPP from external sources with fuzzy defined parameters of failures of equipments,” Proc. Institute of Electrodynamics of National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine, 2014, pp. 34–38.

[21] E. Bardyk and N. Bolotnyi, “Development of a mathematical model for cost distribution of maintenance and repair of electrical equipment,” Eastern-European J. Enterprise Technol., vol. 6, no. 8 (96), pp. 6–16, 2018. doi: 10.15587/1729-4061.2018.147622