МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЦИФРОВОЙ МЕТЕОСТАНЦИИ ВЛ ПО КАНАЛУ ПРОГНОЗА ГОЛОЛЕДООБРАЗОВАНИЯ НА ЭЛЕМЕНТАХ ВЛ Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

8. Богомолов С.И. Перспективные методы неразрушающего контроля состояния конструкций зданий и сооружений // Журнал «Военный инженер» №1 ВИ (ТИ) ВА МТО, СПб., 2016. С.60-63.

Богомолов Сергей Иванович, канд. техн. наук, старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории, vka@mil.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф.Можайского,

Тиличко Юрий Николаевич, научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории, vka@mil. ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф.Можайского

COMPLEX DIAGNOSTIC OF SYSTEM ELECTRIC PROVIDE S.I. Bogomolov, U.N. Tilichko

In article effective methods for diagnose of system electric provide are describe. e. s. as infrared and heat-vision control, the methods of analysis gas, acoustic methods. Vision inspect of airline are effective with use unpiloted flying apparat.

Key words: methods for diagnose of system electric, infrared, heat-vision and acoustic

methods.

Bogomolov Sergey Ivanovich, candidate of technical science, oldest science worker, vka@mil.ru, Russia, Saint-Peterburg, Mozhaisky Military Aero Space Academy,

Tilichko Uriy Nikolaevih, science worker, vka@mil.ru, Russia, Saint-Peterburg, Mozhaisky Military Aero Space Academy

УДК 621.311.22

DOI: 10.24412/2071-6168-2021-10-588-596

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЦИФРОВОЙ МЕТЕОСТАНЦИИ ВЛ ПО КАНАЛУ ПРОГНОЗА ГОЛОЛЕДООБРАЗОВАНИЯ НА ЭЛЕМЕНТАХ ВЛ

В.О. Акуличев, С.Ю. Захаров, И.А. Родионов, С.Г. Висич, В.М. Степанов, М.В. Панарин, А.А. Маслова

Рассмотрена математическая модель цифровой метеостанции ВЛ по каналу прогноза гололедообразования на элементах ВЛ, которая реализуется на модуле и на сервере диспетчерского пункта электросетевой компании. Цифровая метеостанция ВЛ в процессе работы формирует ряд метеорологических параметров, которые являются наиболее важными с точки зрения воздействия на состояние и работы ВЛ электропередач. Полученное матричное описание цифровой математической модели цифровой метеостанции ВЛ в сочетании с ранее разработанными математическими моделями модулей дистанционного мониторинга проводов ВЛ и расчетными данными позволяет проводить оценку и моделирование процесса пляски проводов ВЛ при гололедных отложениях.

Ключевые слова: дистанционная диагностика, воздушная линия электропередач, диспетчерский пункт, гололедообразование, прогноз, метеостанция.

Цифровая трансформация - ключевое условие для повышения конкурентоспособности российской экономики на глобальном уровне. В настоящее время объективно созрела необходимость масштабных преобразований в сфере электроэнергетики и, как следствие, общего развития промышленности нашей страны. Стратегическая задача по цифровизации энергетического сектора поставлена и Президентом РФ в рамках программы «Цифровая экономика» [1-5].

588

ООО «СервисСофт» совместно с филиалом «Тулэнерго» ПАО «МРСК Центра и При-волжья» разрабатывается серия модулей интеллектуальной диагностики воздушных линий электропередач воздушных линий (ВЛ) 6-220 кВ. В том числе ведется разработка математических моделей цифровой метеостанции ВЛ по каналу прогноза гололедообразования на элементах ВЛ и каналу прогноза пляски проводов ВЛ.

Цифровая математическая модель цифровой метеостанции ВЛ по каналу прогноза гололедообразования на элементах ВЛ. Цифровая метеостанция ВЛ в процессе работы формирует ряд метеорологических параметров, которые являются наиболее важными с точки зрения воздействия на состояние и работы ВЛ электропередач [6, 7].

Цифровая метеостанция ВЛ через установленные интервалы времени Л£ вырабатывает информационные сигналы, пропорциональные мгновенным значениям температуры окружающего воздуха. Последовательность измеренных цифровой метеостанцией значений температуры окружающего воздуха представлена в виде

0т(к- 1), 0т(к- 2)..... 0т(к-Ы + 1), 0т(к- Ю , (1)

где дт{к) - значение температуры окружающего воздуха, °С; к - порядок отсчета значений переменных цифровой метеостанцией при квантовании; п - номер отсчета значений переменных цифровой метеостанцией при квантовании; N - количество отсчетов значений переменных цифровой метеостанцией при квантовании.

Для исключения возможных ошибочных отсчетов в последовательности измеренных цифровой метеостанцией значений температуры окружающего воздуха воспользуемся неравенством

^цопмин.т ^ ^т (Ю ^ ^допмакс.т, (2)

где $допмин.т - минимально возможно допустимое значение температуры окружающего воздуха для региона, в котором установлена цифровая метеостанция ВЛ , °С; $цоПмах..т - максимально возможное допустимое значение температуры окружающего воздуха для региона, в котором установлена цифровая метеостанция ВЛ , ° .

Если для к отсчета неравенство (2) не соблюдается, то формируется сообщение об ошибке считывания значения температуры окружающего воздуха и запускается счетчик ошибочных значений температуры.

Значение счетчика ошибочных значений температуры окружающего воздуха на интервале N отсчетов определяется по формуле

пдт = пт9т + 1 , (3)

где пвт - значение счетчика температуры окружающего воздуха на интервале N отсчетов; N -количество отсчетов значений переменных цифровой метеостанцией при квантовании.

Значение счетчика ошибочных значений температуры окружающего воздуха на интервале N отсчетов (3) сравнивается с максимальной установленной величиной допустимых ошибочных значений посредством неравенства

пд > N3 (4)

"■ит ^ 14 ит,тах ■> V V

где N■вmшmax - максимально установленная величина допустимых ошибочных значений измерений.

Если неравенство (4) выполняется, то формируется сообщение о неисправности в канале считывания температуры окружающего воздуха цифровой метеостанции ВЛ. Это сообщение передается в диспетчерский пункт электросетевой компании.

Если при подсчете ошибочных значений на любом отсчете к до достижения М-вт неравенство (4) не соблюдается, то счетчик ошибочных значений температуры окружающей среды сбрасывается, и очередное значение температуры т9т (к) окружающего воздуха записывается в формируемую последовательность под своим номером в порядке отсчета к значений переменных цифровой метеостанцией при квантовании. На интервале считывания дт (к+1) до дт (к+п ) ошибочных значений заполняются величинами

дт (к+(1... пда)) = — (Хк 2 (Ю + (к + пдт)) . (5)

КЛ—-—Ы

В результате получаем внутреннюю последовательность отсчетов значений температуры окружающей среды от последнего измеренного значения к на интервале считывания (к+1) до (к+п дт ) ошибочных значений , которая является составной частью ранее приведенной последовательности на полном интервале N отсчетов значений переменных цифровой метеостанцией при квантовании

дт(к), 0т(к- 1), 0т(к- 2)..... $т(к- N + 1), дт{к- Ю . (6)

Цифровая метеостанция ВЛ вырабатывает информационные сигналы, пропорциональные мгновенным значениям относительной влажности окружающего воздуха ЯНт,% с интервалом времени АЬ. Последовательность значений относительной влажности окружающего воздуха ЯНт,% , измеренных цифровой метеостанцией ВЛ представлена в виде

ЯНт(к), ЯНт(к- 1), ЯНт(к-2)..... ЯНт(к-Ы + 1), ЯНт(к- Ю, (7)

где ЯНт - значение относительной влажности окружающего воздуха по данным метеостанции, %; к - порядок отсчета значений переменных цифровой метеостанцией при квантовании.

Цифровая метеостанция ВЛ также вырабатывает информационные сигналы, пропорциональные значениям количества осадков на периоде передачи данных с интервалом времени АЬ.

Последовательность значений количества осадков по данным метеостанции на периоде передачи данных от цифровой метеостанции ВЛ, представлена в виде

Нт(к), Нт(к- 1), Нт(к-2)..... Нт(к-Ы + 1), Нт(к- Ю, (8)

где Нт - значение количества осадков по данным метеостанции на периоде передачи данных от цифровой метеостанции ВЛ, .

Аналогично цифровая метеостанция ВЛ также вырабатывает информационные сигналы, пропорциональные значениям скорости и направления движения воздушных потоков.

Последовательность значений скорости ветра на периоде передачи данных от цифровой метеостанции ВЛ, представлена в виде

Ут(к), Ут(к- 1), Ут(к-2)..... Ут(к-Ы + 1), Ут(к- Ю, (9)

м

где Ут - значение скорости ветра по данным метеостанции, —.

Последовательность значений направления ветра на периоде передачи данных от цифровой метеостанции ВЛ, представлена в виде

ат(к), ат(к- 1), ат(к- 2),... , ат(к-Ы + 1), ат(к- (9)

где ат - значение направления ветра по данным метеостанции, град.

Объединяя полученные последовательности значений параметров данных цифровой метеостанции, получим матричное представление метеорологической ситуации в районе пролегания контролируемой ВЛ электропередач

дт(к-1), дт(к — 2)..... дт(к-Ы + 1),

ЯНт(к), ЯНт(к- 1), ЯНт(к- 2),... , ЯНт(к- Ы + 1), ЯНт(к- Ю

Нт(к), Нт(к-1), Нт(к-2)..... Нт(к-М + 1), Нт(к-Ю

Ут(к), Ут(к-1), Ут(к-2)..... Ут(к-Ы + 1),

ат(к), ат(к — 1), ат(к — 2),..., ат(к — N + 1),

Полученная матрица (10) отражает метеорологические параметры цифровой метеостанции ВЛ в районе пролегания контролируемой линии электропередач.

Для построения цифровой математической модели прогноза гололедообразования на элементах ВЛ дополним полученные данные цифровой метеостанции ВЛ данными других модулей дистанционной диагностики работы ВЛ, а именно модуля дистанционной диагностики проводов ВЛ по каналу измерения температуры провода

А 1 ит

кнт

Н-т =

V "т

- -

0т(к-Ю

Ут(к-Ю

ат(к- И)

(10)

КраЮ, 0щ>а(к- 1), дПрЛк-2)..... дПрЛ(к-N + 1), Ы)

где ^

'прй >

'прй

прй *

'прй >

(11)

'Пра (Ю - значение температуры провода воздушной линии электропередач, °С.

Объединяя полученные последовательности значений (10) и (11) параметров данных цифровой метеостанции, получим матричное представление

'От 1), дт(к- -2),. -N + 1), 0т(к- ю

ЯНт ЯНт(к), ЯНт(к- 1), КНт(к — 2),. , КНт(к -N + 1), ЯНт(к -ю

Нт НтШ Нт(к -1), Нт(к- - 2),.. , Нт(к- -N + 1), Нт(к- -ю

ут — УтШ Ут(к~ 1), Ут(к- - 2),.. V Цп(к- -N + 1), Ут(к- ю

ат Ят^Х ат(к~ 1), ат(к~ 2),.. ат{к — N + 1), ат(к~ ю

.^прй- 1), ^прй (к — 2)..... -N + 1), ^прй (к -ю

На основе матричного представления (12) определим интенсивность приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ.

Интенсивность приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ на длине 1 метр в единицу времени в начальной стадии гололедообразования при ветре, направленном вдоль продольной оси провода, характеризуется уравнением [3]

АР=100-2Ш УК sin в , (13)

где АР - интенсивность приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ на длине 1 метр, кг/час; 2Х - полоса потока обтекания провода ВЛ, см; H - содержание капель в единице объема воздуха (г/см3); Vk - скорость движения капель, см/с; в - угол отклонения продольной оси провода ВЛ от направления ветра, град.

Полоса потока обтекания провода ВЛ определяется соотношением

2X=ad, (14)

где а - коэффициент захвата капель; d - диаметр провода, см.

Скорость движения капель определяется через скорость ветра в районе пролегания трассы ВЛ электропередач

Vk = Vm /100 , (15)

м

где Vm - значение скорости ветра по данным метеостанции, —.

Угол отклонения [8] продольной оси провода ВЛ от направления ветра определяется следующим выражением

Р = mod(am - рвл) , (16)

где ат - значение направления ветра по данным метеостанции, град; @вл - проектный угол отклонения продольной оси провода ВЛ от направления на север, град; mod - функция вычисления модуля выражения.

Для определения вида обледенения в виде гололедно-изморозевых отложений используем принятые условия, приведенные в [9-11].

В соответствии с классификацией гололедно-изморозевых отложений, проявляющихся на поверхности конструкций, в том числе на проводах и опорах ВЛ, сооружений и наземных предметов, приняты следующие виды отложений:

гололед (стекловидный или матовый), плотность (0,6-0,9) г/см3; зернистая (плотная) изморозь, плотность 0,4 г/см3; кристаллическая изморозь (инеевидный осадок), плотность 0,2 г/см3; отложения мокрого снега, плотность 0,4 г/см3;

различные смеси этих осадков (сложное отложение), плотность 0,25 - 0,5 г/см3. Гололед образуется при таких атмосферных явлениях, как дождь, туман, морось и при соблюдении следующих условий

-4 < дт(к) < 0

0 < К

т.средняя

(к) < 15 },

V

'т.макс.'

(17)

<40

где т9т(к) - значение температуры окружающего воздуха, °С; Vr¡

м

данным метеостанции, —; Утсредняя м

т значение скорости ветра по

среднее значение скорости ветра по данным метеостан-

м

ции, —; Утмакс - максимальное значение скорости ветра по данным метеостанции, с.

Зернистая изморозь образуется при таких атмосферных явлениях, как туман, морось и при соблюдении следующих условий

-20 < дт(к) < -3

S 1 ^ Цп.средняя(Ю < 15 У

^т.максХк') ^ 40

(18)

Кристаллическая изморозь образуется при таких атмосферных явлениях, как дымка, туман и при соблюдении следующих условий

( -30 < дт(к) < —5 Л

о < к

т.средняя

(к) < 3

5 — Цп.макс.С^~) ^ 7

(19)

Отложения мокрого снега образуются при налипающем мокром снеге и соблюдении следующих условий

-2 < 0т(к) < +1

0 — ^т.средняя

(к) < 10

.

20 — ^тмакс/

(20)

.(к) < 30

Сложное отложение из различных смесей этих осадков образуется при таких атмосферных явлениях, как морось, дождь, мокрый снег, туман и при соблюдении следующих условий

-20 < дт(к) < 0

1

< V

— "т.средняя

(к) < 15

30 < V

— "т.макс.

(21)

,(£) < 40

При температуре провода ВЛ, измеряемой модулем дистанционного мониторинга проводов, разработанным на этапе два данной научно-исследовательской работы, выше 0 градусов и влажности воздуха, измеряемой цифровой метеостанцией ВЛ, менее 80%, условия для проявления гололеда не образуются

Кра (Ю > 0

(22)

^Нт(к) < 80%;

где (к) - значение температуры провода воздушной линии электропередач, °С; КНт -значение относительной влажности воздуха, %.

В результате получаем последовательность расчетных значений интенсивности приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ по данным цифровой метеостанции и модуля дистанционного мониторинга проводов ВЛ [12]

АР(к), АР(к — 1), АР(к — 2),... , АР (к- N + 1), АР (к- Ю , где АР {к) - интенсивность приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ на длине 1 метр, кг/час.

Динамика интенсивности приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ по данным цифровой метеостанции и модуля дистанционного мониторинга проводов ВЛ на соседних отсчетах определяется соотношением

АР(к,к-1) = звоеМЖЮ- 4Р№-В]

1тр

(23)

где АР(к, к — 1) - динамика интенсивности приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ по данным цифровой метеостанции и модуля дистанционного мониторинга проводов ВЛ на соседних отсчетах, кг; Ттр - период передачи данных от цифровой метеостанции ВЛ (время между соседними посылками при штатных параметрах мониторинга), с.

Аналогично динамика интенсивности приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ по данным цифровой метеостанции и модуля дистанционного мониторинга проводов ВЛ на N отсчетах определяется соотношением

йР{К к_Ю= звоо.[лР№)- Ж.-Ю] , (24)

N*Ттр

где N - количество отсчетов значений переменных цифровой метеостанции ВЛ при квантовании.

Для прогноза гололедообразования на элементах ВЛ дополнительно к данным цифровой метеостанции применяются прогнозные данные [13-14], принятые диспетчерским центром электросетевой компании от Гидрометцентра в районе пролегания контролируемой ВЛ электропередач, представленные в виде

дп

■в 1 итд $тд(к + пд)

RHmg(k + ng)

Нтд Нтд(к + пд)

^тд Vmg(k + ng)

&тд атд(к + пд)

npdgik). VnVdg(k + ng)

(25)

мм ..

центра на периоде прогнозирования, ; Vmg м

где т9тд - прогнозное значение температуры окружающего воздуха по данным Гидрометцентра, °С; ЯНтд - прогнозное значение относительной влажности окружающего воздуха по данным Гидрометцентра, %; Нтд - прогнозное значение количества осадков по данным Гидромет-

мм „

прогнозное значение скорости ветра по данным Гидрометцентра, ^; атд - прогнозное значение направления ветра по данным Гидрометцентра, град; т9прад - значение температуры провода воздушной линии электропередач, °С; (к + пд) -прогнозный отсчет данных Гидрометцентра относительно текущего отсчета значений переменных цифровой метеостанции ВЛ при квантовании; к - порядок отсчета значений переменных цифровой метеостанции ВЛ при квантовании; пд - период прогнозирования данных Гидрометцентром в количестве отсчетов значений переменных цифровой метеостанции ВЛ при квантовании.

Период прогнозирования данных Гидрометцентром в количестве отсчетов значений переменных цифровой метеостанции ВЛ при квантовании определяется следующим соотношением

пд

'тд

'тр

(26)

где Ттд - период времени прогнозирования данных Гидрометцентром, с; Ттр - период передачи данных от цифровой метеостанции ВЛ (время между соседними посылками при штатных параметрах мониторинга), с.

Полученная матрица отражает прогнозные значения метеорологических параметров в районе пролегания контролируемой линии электропередач.

На основе прогнозных данных определим интенсивность приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ на длине 1 метр в единицу времени

АРтд =100-2Х Итд Vkmg sin fímg , (27)

где АРтд - прогнозная интенсивность приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ на длине 1 метр, кг/час; 2Х - полоса потока обтекания провода ВЛ, см; Итд - прогнозное содержание капель в единице объема воздуха (г/см3); Vkmg - прогнозная скорость движения капель, см/с; fímg - прогнозный угол отклонения продольной оси провода ВЛ от направления ветра, град.

Скорость движения капель определяется через скорость ветра в районе пролегания трассы ВЛ электропередач

Vkmg = Vmg /100 , (28)

м

где Vmg - прогнозное значение скорости ветра, —.

Прогнозный угол отклонения продольной оси провода ВЛ от направления ветра @тд определяется следующим выражением

ртд = mod(amg - рвл), (29)

где атд - прогнозное значение направления ветра, град.

Прогноз обледенения в виде гололедно-изморозевых отложений производится в соответствии с соотношением (27) приведенным выше, используя прогнозные значения метеопараметров.

При температуре провода ВЛ, измеряемой модулем дистанционного мониторинга проводов, разработанным на этапе два данной научно-исследовательской работы, превышающей +3 градуса по Цельсию, гололёд не образуется.

В результате получаем прогнозное значение интенсивности приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ на периоде времени прогнозирования

АРтд (к + пд). (30)

Прогноз динамики интенсивности приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ на периоде времени прогнозирования данных Гидрометцентром записывается в виде

ЛРтд(к + тд,к) = 3600^ , (31)

Ттд

где ЛРтд{к + тд,к) - прогнозное значение динамики интенсивности приращения веса гололедного отложения на проводе ВЛ за период времени прогнозирования, кг/С; ЛРтд{к + тд) -прогнозное значение интенсивности приращения веса гололедного отложения в конце периода времени прогнозирования, кг; АР (к) - текущее значение интенсивности приращения веса гололедного отложения, кг; Ттд - период времени прогнозирования данных Гидрометцентром, С.

Полученное матричное описание цифровой математической модели цифровой метеостанции ВЛ в сочетании с ранее разработанными математическими моделями модулей дистанционного мониторинга проводов ВЛ и расчетными данными позволяет проводить оценку и моделирование процесса пляски проводов ВЛ при гололедных отложениях.

Математическая модель цифровой метеостанции ВЛ по каналу прогноза гололедообразования на элементах ВЛ реализуется на микропроцессоре модуля дистанционного мониторинга фундаментов опор и на сервере диспетчерского пункта электросетевой компании.

Список литературы

1. Правила Устройства электроустановок. 7-е издание п.2.5.38-2.5.45 Климатические условия и нагрузки.

2. Стандарт организации ОАО «ФСК ЕЭС» СТО 56947007 - 29.240.056-2010 Методические указания по определению региональных коэффициентов при расчете климатических нагрузок. Дата введения: 2010-08-09 ОАО «ФСК ЕЭС», 2010.

3. Стандарт организации ОАО «ФСК ЕЭС» СТО 56947007- 29.240.55.113-2012. Методические указания по применению сигнализаторов гололёда (СГ) и прогнозированию гололё-доопасной обстановки Стандарт организации Дата введения: 27.01.2012.

4. ПУЭ-7 Раздел 2. Канализация электроэнергии Глава 2.5. Воздушные линии электропередачи напряжением выше 1 кВ.

5. Правила Устройства электроустановок. 7-е издание п.2.5.46-2.5.74 Климатические условия и нагрузки.

6. Методические указания по типовой защите от вибрации и субколебаний проводов и грозозащитных тросов воздушных линий электропередачи напряжением 35 - 750 кВ РД 34.20.182-90.

7. Михеев В.П. Контактные сети и линии электропередач. г. Москва, 2003, 416 с.

8. РД 34.20.184-91. Методические указания по районированию территорий энергосистем и трасс ВЛ по частоте повторяемости и интенсивности пляски проводов. Разработано Всесоюзным научно-исследовательским институтом электроэнергетики (ВНИИЭ). Утверждено управлением эксплуатации, ремонта и технического перевооружения электросетей 15.11.91.

9. Guide for Thermal Rating Calculations of Overhead Lines. WG B2.43, Tech. Rep. 601, CIGRE, 2014, 95 p.

10. Mo Y., Zhou X., Wang Ya., Liang L. Study on operating status of overhead transmission lines based on wind speed variation. Progress In Electromagnetics Research M, 2017, vol. 60. P. 111-120.

11. Методические указания по применению сигнализаторов гололёда (СГ) и прогнозированию гололёдоопасной обстановки РД3420.510-82, Москва, 1982.

12. Яковлев Л.В. Пляска проводов на воздушных линиях электропередачи и способы борьбы с нею. М., НТФ «Энергопрогресс», «Энергетик», 2002.

11. Акуличев В.О., Непомнящий В.Ю., Дудин А.Д., Висич С.Г., Степанов В.М., Пана-рин М.В., Маслова А.А. Математическая модель измерения тока в системе дистанционной диагностики проводов ВЛ // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. Вып.12. С.405-410.

12. Математическая модель модуля дистанционного мониторинга проводов по каналам измерения механических воздействий на провод воздушной линии / Акуличев В.О., Непомнящий В.Ю., Висич С.Г., Панарин М.В., Маслова А.А.// Энергобезопасность и энергосбережение. 2021. № 2. С. 41-45.

13. Акуличев В.О., Непомнящий В.Ю., Висич С.Г., Степанов В.М., Панарин М.В., Па-нарин В.М., Маслова А.А. Математическая модель дистанционного мониторинга изоляторов вл по каналу измерения тока утечки // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. № 4. С. 159-165.

14. Математическая модель модуля дистанционного мониторинга проводов по каналу измерения температуры провода воздушной линии/ Акуличев В.О., Непомнящий В.Ю., Висич С.Г., Панарин М.В., Маслова А.А.// Энергобезопасность и энергосбережение. 2021. № 3. С. 4651.

Акуличев Виталий Олегович, первый заместитель генерального директора, директор по развитию, Akulichev.VO@mrsk-1.ru, Россия, Калининград, ПАО «МРСК Центра и Привол-жья»,

Захаров Сергей Юрьевич, и. о. первого заместителя директора - Главного инженера, Zaharov.SY@tl.mrsk-cp.ru, Россия, Тула, филиал «Тулэнерго» ПАО «МРСК Центра и Привол-жья»,

Родионов Игорь Александрович, заместитель главного инженера по управлению производственными активами, Rodionov.IA@tl.mrsk-cp.ru, Россия, Тула, филиал «Тулэнерго» ПАО «МРСК Центра и Приволжья»,

Висич Сергей Геннадьевич, ведущий инженер, Visich.SG@tl.mrsk-cp.ru, Россия, Тула, ПАО «МРСКЦентра и Приволжья»,

Степанов Владимир Михайлович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, energy@tsu.tula.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,

Панарин Михаил Владимирович, канд. техн. наук, директор, pmv@ssoft24.com, Россия, Тула, ООО «СервисСофт Инжиниринг»,

Маслова Анна Александровна, д-р техн. наук, доцент, anna_zuykova@,rambler. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет

MATHEMATICAL MODEL OF A DIGITAL WEATHER STATION VL ON THE CHANNEL FOR HUNDRED FORECAST ON THE ELEMENTS OF VL

V.O. Akulichev, S.Yu. Zakharov, I.A. Rodionov, S.G. Visich, V.M. Stepanov, M. V. Panarin, A.A. Maslova

A mathematical model of a digital meteorological station of an overhead line based on the channel for forecasting ice formation on overhead line elements, which is implemented on the module and on the server of the dispatching office of the power grid company, is considered. The digital meteorological station of the overhead line in the process of operation forms a number of meteorological parameters, which are the most important from the point of view of the impact on the state and operation of overhead power transmission lines. The obtained matrix description of the digital mathematical model of the digital meteorological station of the overhead line in combination with the previously developed mathematical models of the modules for remote monitoring of the overhead line wires and calculated data makes it possible to assess and simulate the process of dancing overhead lines with ice deposits.

Key words: remote diagnostics, overhead power line, control room, ice formation, forecast, weather station.

Akulichev Vitaly Olegovich, first deputy general director, director for development, Akuli-chev.VO@mrsk-1.ru, Russia, Kaliningrad, IDGC of Center and Volga Region, PJSC,

Zakharov Sergey Yurievich, acting first deputy director - chief engineer, Zaha-rov.SY@tl.mrsk-cp.ru, Russia, Orel, Tulenergo branch of IDGC of Center and Volga Region, PJSC, Tulenergo branch of IDGC of Center and Volga Region, PJSC,

595

Rodionov Igor Alexandrovich, deputy chief engineer for production assets management, rodionov.IA@tl.mrsk-cp.ru, Russia, Tula, Tulenergo branch of IDGC of Center and Volga Region, PJSC,

Visich Sergey Gennadievich, leading engineer, Visich. SG@tl. mrsk-cp. ru, Russia, Tula, IDGC of Center and Volga Region PJSC,

Stepanov Vladimir Mikhailovich, doctor of technical sciences, professor, head of department, energy@tsu.tula.ru, Russia, Tula, Tula State University,

Panarin Mikhail Vladimirovich, candidate of technical sciences, director, pmv@ssoft24.com, Russia, Tula, ServiceSoft Engineering LLC,

Maslova Anna Aleksandrovna, doctor of technical sciences, docent, an-na_zuykova@rambler. ru, Russia, Tula, Tula State University

УДК 662.642:621.926.7

DOI: 10.24412/2071-6168-2021-10-596-603

ОБЕСПЕЧЕНИЕ БЕЗОПАСНЫХ УСЛОВИЙ ТРУДА РАБОТНИКОВ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ХОЗЯЙСТВ ПРЕДПРИЯТИЙ

А.В. Костюков

В современном мире технологий большое внимание уделяется вопросам охраны труда и техники безопасности при выполнении всех видов производственных работ. В статье проведён анализ электротравматизма в энергетических хозяйствах предприятий, даны выводы и рекомендации по снижению несчастных случаев на производстве. Предложена облачная система диагностики и мониторинга опасных и вредных производственных факторов, в рамках этой системы апробирована подсистемы компьютерного зрения при использовании искусственной нейронная сети Tiny-YOLO-v3.

Ключевые слова: опасные и вредные производственные факторы, электротравматизм, энергетическое хозяйство, система мониторинга и диагностики, средства индивидуальной защиты, нейронная сеть.

Для решения проблем по обеспечению безопасных условий эксплуатаций энергоустановок и электрооборудования на промышленных предприятиях используют новые инновационные подходы, внедряют современные технические средства, которые позволяют осуществлять контроль за производственными процессами, соблюдением требований охраны труда и техники безопасности, а также в режиме реального времени контролировать нахождение людей в опасных зонах.

С развитием современных компьютерных технологий стало возможно использовать и управлять большими базами данных, использовать технологии машинного обучения для решения глобальных задач, которые стоят перед предприятиями различных сфер деятельности. «Большие данные» дают возможность применять более сложные методы анализа информации для развития предприятий и регионов в целом. В работе рассматриваются вопросы по обеспечению безопасных условий обслуживания и эксплуатации электрооборудования энергетических хозяйств промышленных предприятий и использование машинного зрения для контроля и сопровождения работ, с учётом выполнения требований охраны труда и техники безопасности

[1-3].