Файл: Диссертация на соискание ученой степени.docx

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные результаты диссертационной работы:

1. 
   Получено и обосновано решение задачи комплексной ОТС электрической подстанции на основе нейро-нечеткого логического вывода.
   
2. 
   Разработаны структурная и математическая модели ОТС и определена база знаний для поиска возможных неисправностей (дефектов) электросетевого оборудования с целью выбора решений для обеспечения требуемого технического состояния электроэнергетической системы.
   
3. 
   Определены способы решения задачи совершенствования системы ОТС электросетевого оборудования на основе диагностической информации в соответствии с действующими требованиями и с учетом формализованных знаний и опыта экспертов.
   
4. 
   Выполнена апробация разработанной модели на базе программного комплекса Matlab на примере ОТС силовых трансформаторов 110 кВ, показавшая достаточную для практической реализации точность оценки, что подтверждает адекватность представленного решения.
   
5. 
   Для задачи ОТС сложных объектов выполнена адаптация принципа декомпозиции, обеспечивающая возможность определения как индивидуальных характеристик работоспособности каждого объекта, так и, при последующей их агрегации, – учета эмерджентных свойств системы.
   

В основе обобщенной ОТС объекта электрической сети, такого как

---

подстанция, положено комплексное исследование, которое подразумевает одновременное и согласованное изучение показателей по каждому из совокупности подобъектов и их элементов, являющихся составными элементами подстанции. Каждый показатель характеризует тот или иной физический процесс, оказывающий влияние на состояние подобъекта (элемента) или совокупности подобъектов сети в процессе ее функционирования.

Установлено, что разработанный подход к ОТС может быть распространен и на другие виды электрооборудования при изменении

входных параметров и функций принадлежности в соответствии с техническими, эксплуатационными и технологическими принципами работы этого оборудования.

Разработанная модель ОТС электросетевого оборудования подстанций 35-220 кВ может быть использована для создания интеллектуальной системы управления производственными активами электроэнергетических предприятий по техническому состоянию.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

АИИС КУЭ – автоматизированная информационно-измерительная система коммерческого учета электроэнергии;

ВН – высшее напряжение;

ЕНЭС – Единая национальная электрическая сеть; ИНС – искусственная нейронная сеть;

К – корпус трансформатора;

НН – низшее напряжение;

ОАО – открытое акционерное общество;

ООО – общество с ограниченной ответственностью;

ПИН – потенциометрическое устройство для измерения напряжения;

ППР – планово-предупредительный ремонт; ПС – электрическая подстанция;

РЗиА – релейная

---

защита и автоматика;

РПН – регулирование под нагрузкой;

РЭС – район электрических сетей;

СН – среднее напряжение;

УВН ультравысокое напряжение;

ХАРГ – хроматографический анализ растворенных в масле газов; ЭС – электрическая станция;

ANFIS – адаптивная система нейро-нечеткого логического вывода(adaptive neuro fuzzy inference system);

HED – разряды большой мощности;

HEPD – частичные разряды с высокой плотностью энергии;

LED – разряды малой мощности;

LEPD – частичные разряды с низкой плотностью энергии;

NF – нормальное состояние;

OLAP – технология для оперативной аналитической обработки данных (on-line analytic processing);

R₆₀ – одноминутное сопротивление изоляции трансформатора; T₀ – термический дефект высокой температуры;

T₁ – термический дефект низкой температуры;

T₂ – термический дефект в диапазоне низких температур;

T₃ – термический дефект в диапазоне средних температур.

---

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ

Агрегирование – это определение степени истинности условий для каждого правила в системе нейро-нечеткого вывода – минимизация значений всех подусловий.

Аккумуляция – это определение функции принадлежности для каждой из переменных. Аккумуляция выполняется с целью объединения всех степеней истинности подзаключений для определения функции принадлежности каждой из выходных переменных.

Дефаззификация – переход от функции принадлежности выходной лингвистической переменной к её четкому (числовому) значению.

Система нечеткого логического вывода – это процесс получения нечетких заключений об объекте на основе данных о его текущем состоянии, в виде нечетких условий или предпосылок.

Фаззификация – преобразование входных данных в нечеткие переменные с помощью функций принадлежности для определения соответствия входных данных термам лингвистических переменных.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. 
   Биргер И. А. Техническая диагностика / И. А. Биргер - М.: Машиностроение, 1978.– 240 с.
   
2. 
   Клюев В. В. Неразрушающий контроль и диагностика: Справочник / В. В. Клюев, Ф. Р. Соснин, В. Н. Филинов и др. - М.: Машиностроение, 2003. – 657 с.
   
3. 
   Сви П. М. Методы и средства диагностики оборудования высокого напряжения / П. М. Сви. - М.: Энергоатомиздат, 1992.– 240 с.
   
4. 
   Концепция диагностики электротехнического оборудования подстанций и линий электропередачи электрических сетей ОАО "ФСК ЕЭС". М., 2004.- 188 с.
   
5. 
   Объем и нормы испытаний электрооборудования: РД 34.45- 51.300– 97: утв. Департаментом науки и техники РАО «ЕЭС России» 08.05.97. – М. : ЭНАС, 2004. – 153 с.
   
6. 
   Екатеринбургская электросетевая компания. Годовой отчет ОАО
   

«ЕЭСК» за 2012 год [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://www.eesk.ru/actioners/Otchetnie_dokumenti/Ezhegodnaja_otchetnost. – Загл. с экрана (дата обращения 05.02.2015).

7. 
   МРСК Урала. Годовой отчет 2012 [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://report2012.mrsk-ural.ru/reports/mrskural/annual/ 2012/gb/Russian/9030.html. – Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015).
   
8. 
   Россети. Годовой отчет 2009 год [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://www.rosseti.ru/investors/info/year/. – Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015).
   
9. 
   Галкин В. С. Вопросы проектирования автоматизированных систем мониторинга электрооборудования на подстанциях 500–220 кВ с учетом обеспечения надежности электрических сетей / В. С. Галкин, Т. М. Лангборт, В. А. Липаткин, В. А. Смирнов // Электрические станции. – 2006. –
   

№ 7. – С. 66–67.

10. 
    Спарлинг Б. Д.. Повышение уровня мониторинга и диагностики для оптимизации передачи и распределения электроэнергии в целях улучшения финансовых показателей / Б. Д. Спарлинг // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования / под ред. А. И. Таджибаева, В. Н. Осотова. – СПб., 2005. – Вып. 28. – С. 178–202.
    
11. 
    Давиденко И. В. Структура экспертно-диагностической 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 6. - С. 25-27.

12. 
    Димрус [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://dimrus.ru/texts.html. – Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015).
    
13. 
    Контроль неразрушающий. Классификация видов и методов: ГОСТ 18353 - 79: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 11.11.79. – М., 1979. – 18 с.
    
14. 
    Контроль неразрушающий магнитный. Термины и определения: ГОСТ 24450 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 28.11.80. – М., 1980. – 6 с.
    
15. 
    Контроль неразрушающий электрический. Термины и определения: ГОСТ 25315 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 18.06.82. – М., 1982. – 7 с.
    
16. 
    Контроль неразрушающий вихретоковый. Термины и определения: ГОСТ 24289 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 30.06.80. – М., 1982. – 10 с.
    
17. 
    Контроль неразрушающий радиоволновой. Термины и определения: ГОСТ 25313 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 18.06.80. – М., 1982. – 8 с.
    
18. 
    Контроль неразрушающий. Методы теплового вида. Общие требования: ГОСТ 23483 - 79: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 08.02.79. – М., 1979. – 14 с.
    
19. 
    Контроль неразрушающий оптический. Термины и определения: ГОСТ 24521 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 23.02.82. – М., 1982. – 4 с.
    
20. 
    Контроль неразрушающий радиационный. Термины и определения: ГОСТ 24034 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 12.03.80. – М., 1980. – 12 с.
    
21. 
    Контроль неразрушающий. Методы акустические. Общие положения: ГОСТ 20415 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 30.12.80. – М., 1980. – 6 с.
    
22. 
    Контроль неразрушающий. Капиллярные методы. Общие требования: ГОСТ 18442 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 15.05.80. – М., 1980. – 16 с.
    
23. 
    Khalyasmaa А. I. Electrical equipment life cycle monitoring / А. I. Khalyasmaa, S. A. Dmitriev, D. A. Glushkov, D. A. Baltin, N. A. Babushkina // Advanced Materials Research. – 2014. – Vol. 1008-1009 – P. 536–539.
    
24. 
    Бром А. Е. Базовая модель стоимости жизненного цикла энергетического оборудования / А. Е. Бром, О. В. Белова, А. Сиссиньо // Гуманитарный вестник. – 2013. – Вып. 10. – С. 1–11.
    
25. 
    Давиденко И. В. Системы диагностирования высоковольтного маслонаполненного силового электрооборудования. / В. Н. Осотов, И. В. Давиденко // Учебное пособие для студентов и специалистов. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2003. – 117 с.
    
26. 
    Хальясмаа А. И. Вопросы реализации оценки технического состояния силового оборудования на электрических подстанциях / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, М. В. Осотова // Вопросы современной науки и практики. – 2013. – №1(45). – С. 289–300.
    
27. 
    Осотов В. Н. Некоторые аспекты оптимизации системы диагностики силового электрооборудования на примере Свердловэнерго: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Осотов Вадим Никифировоч. – Екатеринбург, 2000. – 31 с.
    
28. 
    Основные положения (Концепция) технической политики в электроэнергетике России на период до 2030 года. ОАО РАО «ЕЭС России». [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступ: http://www.rao- ees.ru/ru/invest_inov/concept_2030.pdf. – Загл. с экрана (дата обращения: 05.02.2015).
    
29. 
    Asset management systems. Разработка методических указаний по оценке технического состояния оборудования «Холдинг МРСК»
    

электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://amstm.ru/projects/holding_mrsk/. – Загл. с экрана (дата обращения 01.03.2015).

30. 
    Попов Г. В. Экспертная система оценки состояния электрооборудования «Диагностика+» / Г. В. Попов, Е. Б. Игнатьев, Л. В. Виноградова, Ю. Ю. Рогожников, Д. А. Ворошина // Электрические станции.
    

– 2011. – № 5. – С. 36–45.

31. 
    Давиденко И. В. Структура экспертно-диагностической и информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования
    

/ И. В. Давиденко, В. П. Голубев, В. И. Комаров, В. Н. Осотов // Электрические станции. – 1997. – №6. – С. 25–27.

32. 
    Давиденко И. В. Система компьютерной диагностики маслонаполненного оборудования в рамках энергосистемы / И. В. Давиденко, В. П. Голубев, В. И. Комаров, В. Н. Осотов, С. В. Туркевич // Энергетик. – 2000. – № 11. – С. 52–56.
    
33. 
    Хальясмаа А. И. Оценка состояния силовых трансформаторов на основе анализа данных технической диагностики / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, М. В. Осотова // Вестник ЮУрГУ. – 2013. – Том 13. –
    

№2. – С. 114–12.

34. 
    Шутенко О. В. Анализ функциональных возможностей экспертных систем, используемых для диагностики состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования [Электронный ресурс] / О. В. Шутенко, Д. В. Баклай, // Вестник НТУ «ХПИ». – 2010. – С. 179–193.
    
35. 
    Кокин С. Е. Энерго-информационные модели функционирования и развития систем электроснабжения больших городов: дис. д-р. техн. наук:
    

05.14.02 / Кокин Сергей Евгеньевич. – Екатеринбург, 2013. – 367 с.

36. 
    Дмитриев С. А. Мониторинг системы электроснабжения мегаполиса на основе объектно-ориентированной графовой модели: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Дмитриев Степан Александрович. – Екатеринбург, 2007. – 174 с.
    
37. 
    Мошинский О. Б. Разработка модели оценки функционального состояния системы электроснабжения мегаполисов: дис. канд. техн. наук:
    

05.14.02 / Мошинский Олег Борисович. – Екатеринбург, 2011. – 199 с.

38. 
    Соколов В. В. Ранжирование состаренного парка силовых трансформаторов по техническому состоянию / В. В. Соколов // Современное состояние и проблемы диагностики силового электрооборудования: материалы совместного заседания совета специалистов по диагностике силового электрооборудования при УРЦОТ и секции «Техническое обслуживание, мониторинг и диагностика электрооборудования» Четвертой Всерос. науч.-техн. конф. Новосибирск: НГТУ. - 2006.
    
39. 
    Хальясмаа А. И. Автоматизированная система принятия решений для оценки фактического состояния электрооборудования / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин // Сборник трудов V международная молодёжная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодежи - 2014». – 2014. –С. 187–193.
    
40. 
    Jang J.-S. R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System / J.-S. R. Jang // IEEE Trans. Systems & Cybernetics. - 1993. - N 23. - C. 665 - 685.
    
41. 
    Ларичев О. И. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития / О. И. Ларичев, А. В. Петровский // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. – 1987.
    

– Т.21. – С. 131–164.

42. 
    Нейронные сети в Matlab. Предварительная обработка данных
    

электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://neural- networks.ru/Predvaritelnaya-obrabotka-dannyh-59.html. – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).

43. 
    Левин В. М. Диагностика и эксплуатация оборудования электрических сетей: учебное пособие / В. М. Левин. – Новосибирск: изд-во НГТУ, 2010. – 97 с.
    
44. 
    Управление знаниями. Базы знаний электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: https://sites.google.com/site/upravlenieznaniami/inzeneria
    

-znanij/bazy-znanij.html – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).

45. 
    Портал искусственного интеллекта. Базы знаний электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://www.aiportal.ru/articles/knowledge-models/knowledge-bases.html – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
    
46. 
    Энергетика и электрификация. Термины и определения: ГОСТ 19431 – 84: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 27.03.84. – М., 1986. – 73 с.
    
47. 
    Васильев A. A. Электрическая часть станций и подстанций: Учебник для вузов / A. A. Васильев, И. П. Крючков, Е. Ф. Наяшкова и др. - М.: Энергоатомиздат, 1990. - 576 с.:
    
48. 
    Неклепаев Б. Н. Электрическая часть электростанций и подстанций. Справочные данные для курсового и дипломного проектирования: Учеб. Пособие для вузов / Б. Н. Неклепаев, И. П. Крючков. - М.: Энергоатомиздат, 1989. - 608 с.
    
49. 
    Электрическая часть электростанции и электрической сети. Термины и определения: ГОСТ 24291 – 90: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по управлению качеством продукции и стандартам 27.12.90. – М., 1992. – 153 с.
    
50. 
    Глушков В. М. Энциклопедия кибернетики: в 2 т. / В. М. Глушков, Н. М. Амосов, И. А. Артеменко. – Киев: Главная редакция украинской советской энциклопедии, 1974. 2 т. - 624 с.
    
51. 
    Хальясмаа А. И. Вопросы реализации систем оценки фактического состояния электрооборудования для энергетических предприятий / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, Д. А. Глушков // Научное обозрение. – 2013. – №4. – С. 241–245.
    
52. 
    Надежность в технике. Термины и определения: ГОСТ 53480 – 2009: утв. Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 09.12.2009 г. 15.11.89. – М.: Стандартинформ, 2010. – 33 с.
    
53. 
    Методические указания по оценке состояния и продлению срока службы силовых трансформаторов: РД ЭО 0410 – 02: принят и введен в действие концерном «Росэнергоатом» 01.01.2004. – М. : Альвис, 2004. – 44 с.
    
54. 
    Учебник по базам данных. Типы моделей данных электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://dssp.petrsu.ru/

IVK/book/ 2/2_1_3.html – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).

---

Технологии баз данных и знаний. Лекция на тему модели данных

электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://dssp.petrsu.ru/IVK/book/ 2/2_1_3.html – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).

56. 
    Интуит: Национальный открытый университет. Работа с базами данных. Лекция №5: модели организации баз данных электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа http://www.intuit.ru/studies/courses/3439/681/ lecture/14023 – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
    
57. 
    Постреляционная, многомерная и объектно-ориентированная модели представления данных электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа http://www.e-reading.club/chapter.php/97791/123/Kozlova_-
    

_Informatikakonspekt_lekciii.html – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).

58. 
    Cit forum. Объектно-ориентированные модели данных
    

электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа http://citforum.ru/database/osbd/glava_112.shtml – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).

59. 
    Кафедра UNESCO по новым информационным технологиям. Гудов А. М. Базы данных и системы управления базами данных. Программирование на языке PL/SQL. Учебно-методическое пособие
    

электронный ресурс офиц. сайт. – Режим доступа http://unesco.kemsu.ru/study_work/method/bd/umk/book/ – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).

60. 
    Криват Б. Microsoft SQL Server 2008: Data Mining - интеллектуальный анализ данных / Б. Криват, Д. Макленнен, Ч. Танг. - Спб.: BHV, 2009.– 720 с.
    
61. 
    Ананьев Н. С. Методы и средства анализа данных в системах поддержки принятия решений: дис. …канд. техн. наук: 05.25.05 / Ананьев Николай Сергеевич. – М., 2005. – 123 с.
    
62. 
    Microsoft Developer Network. Ячейка куба (службы Analysis Services) электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа https://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/ms175449.aspx – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
    
63. 
    Башмаков А. И. Интеллектуальные информационные технологии: учебное пособие / А. И. Башмаков, И. А. Башмаков – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. - 304 с.
    
64. 
    Беркинблит М. Б. Нейронные сети / М. Б. Беркинблит - М.: МИРОС и ВЗМШ РАО, 1993. - 96 с.
    
65. 
    Гладков Л. А. Генетические алгоритмы: Учебное пособие. - 2-е изд. / Л. А. Гладков, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик - М: Физматлит, 2006. - С. 320.
    
66. 
    База и генератор образовательных ресурсов МГТУ им. Н. Э. Баумана. Кафедра САПР. Основы САПР электронный ресурс: офиц. сайт. –
    

---