CC BY
12в
естник АПК
Агроинженерия № 1(37), 2020 ■ ■
5
УДК 621.315.17
DOI: 10.31279/2222-9345-2020-9-37-5-10
А. В. Ефанов, С. С. Ястребов, А. Г. Букреев
Efanov A. V., Yastrebov S. S., Bukreev A. G.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕОБХОДИМОГО КОЛИЧЕСТВА РЕМОНТНОГО ПЕРСОНАЛА В СЕЛЬСКИХ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ ПРИ ВОЗНИКНОВЕНИИ МАССОВЫХ ОТКАЗОВ С ПОМОЩЬЮ ПОКАЗАТЕЛЯ SAIDI
DETERMINATION OF THE REQUIRED QUANTITY OF REPAIR PERSONNEL IN RURAL DISTRIBUTION ELECTRIC NETWORKS IN THE EVENT OF MASS FAILURES USING THE SAIDI
Рассматривается вопрос определения числа привлекаемого ремонтного персонала на основе анализа такого показателя надежности распределительных электрических систем, как БАЮ!. При этом исследуется влияние на данный показатель периодов чрезвычайных ситуаций природного характера, сопровождающихся возникновением массовых отказов в сельских распределительных электрических сетях. Прогнозирование значения показателя БАЮ1 проводится на основе усреднённых данных по эксплуатации электрических распределительных сетей, предполагаемого количества отказов в распределительных сетях при неблагоприятных погодных условиях и количества привлекаемого для их ликвидации ремонтного персонала. Определение связи числа привлекаемого ремонтного персонала и значения показателя БАЮ1 производится с использованием системы массового обслуживания с ожиданием в нестационарных режимах и основывается на анализе результатов численного решения дифференциальных уравнений, описывающих систему массового обслуживания с ожиданием. Основным параметром, определяемым с помощью системы массового обслуживания, является среднее время устранения порывов электроснабжения потребителей, на основе чего прогнозируется значение показателя БАЮ!. В результате проведенных расчётов определена зависимость показателя БАЮ1 от количества привлекаемого ремонтного персонала и времени задержки обслуживания заявок на устранения отказов в электрических сетях.
Ключевые слова: система электроснабжения, распределительная электрическая сеть, БАЮ!, надежность, система массового обслуживания.
The paper considers the issue of determining the number of repair personnel involved based on the analysis of such an indicator of reliability of distribution electrical systems as SAIDI. At the same time, the influence of periods of natural emergencies, accompanied by the occurrence of mass failures in rural electric distribution networks, on this indicator is studied. Predicting the value of the SAIDI indicator is based on average data on the operation of electric distribution networks, the estimated number of failures in distribution networks under adverse weather conditions, and the number of repair personnel involved in their elimination. The relationship between the number of repair personnel involved and the value of the SAIDI indicator is determined using a Queuing system with waiting in non-stationary modes and is based on the analysis of the results of numerical solution of differential equations describing the Queuing system with waiting. The main parameter determined by the Queuing system is the average time to eliminate power outages for consumers, based on which the value of the SAIDI indicator is predicted. As a result of the calculations, the dependence of the SAIDI indicator on the number of repair personnel involved and the time of delay in servicing requests to eliminate failures in the electrical networks was determined.
Key words: power supply system, distribution network, SAIDI, reliability, Queuing system.
Ефанов Алексей Валерьевич -
кандидат технических наук, доцент кафедры электроснабжения и эксплуатации электрооборудования
ФГБОУ ВО «Ставропольский государственный
аграрный университет»
г. Ставрополь
РИНЦ SPIN-код: 6450-1075
Тел.: 8-918-757-76-89
E-mail: Yefanov@mail.ru
Ястребов Сергей Сергеевич -
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры электроснабжения и эксплуатации электрооборудования
ФГБОУ ВО «Ставропольский государственный
аграрный университет»
г. Ставрополь
РИНЦ SPIN-код: 6919-3472
Тел.: 8-906-462-82-13
E-mail: Yastrsergej@yandex.ru
Efanov Alexey Valerievich -
Ph.D of Technical Sciences, Associate Professor
of the Department of Power Supply
and Operation of Electrical Equipment
FSBEI HE «Stavropol State
Agrarian University»
Stavropol
RSCI SPIN-code: 6450-1075 Tel.: 8-918-757-76-89 E-mail: Yefanov@mail.ru
Yastrebov Sergey Sergeevich -
Ph.D of Physics and Mathematics Sciences,
Associate Professor of the Department of Power Supply
and Operation of Electrical Equipment
FSBEI HE «Stavropol State
Agrarian University»
Stavropol
RSCI SPIN-code: 6919-3472 Tel.: 8-906-462-82-13 E-mail: Yastrsergej@yandex.ru
6
,,„ „„„,„,„,„„,„„. Jj Ставрополья
научно-практическии журнал
Букреев Андрей Геннадьевич -
аспирант кафедры электроснабжения и эксплуатации электрооборудования
ФГБОУ ВО «Ставропольский государственный
аграрный университет»
г. Ставрополь
Тел.: 8-909-444-09-33
E-mail: bukreev@mail.ru
Bukreev Andrey Gennadievich -
postgraduate student of the Department of power supply
and operation of electrical equipment
FSBEI HE «Stavropol State
Agrarian University»
Stavropol
Tel.: 8-909-444-09-33 E-mail: bukreev@mail.ru
Убытки сельскохозяйственных потребителей от порывов в поставках ресурсов значительно зависят от степени автоматизации и электрификации сельскохозяйственного производства. В современном мире тенденция развития сельского хозяйства направлена на все большее увеличение его автоматизации, так как это позволяет уменьшить количество ручного неквалифицированного труда, соответственно, зависимость производства от таких факторов, как оплата труда работников и возможные издержки на их квалификацию. Однако такой подход требует надежного снабжения ресурсами в общем и электроэнергией в частности. Степень износа распределительных электрических сетей в нашей стране находится на достаточно высоком уровне [1], по этой причине необходимо каким-либо образом регламентировать надежность централизованного электроснабжения. Так, в российских нормативных документах основным показателем надёжности является время перерывов в электроснабжении потребителей [2], однако такой подход может корректно применяться только к одному потребителю (или группе потребителей, подключенных к одному фидеру).
Для оценки надежности централизованной системы электроснабжения сельскохозяйственных потребителей необходимо использовать какой-либо интегральный показатель надежности [3]. Так как ущерб сельскохозяйственному производству зависит в основном от длительности перерывов электроснабжения потребителей, то наиболее подходящим является такой показатель, как SAIDI (System Average Interruption Duration Index), или индекс средней продолжительности отключений по системе электроснабжения.
Целью настоящей работы является определение необходимого числа ремонтного персонала, привлекаемого при устранении массовых отказов в системах электроснабжения, основанное на усредненных оценках показателя SAIDI.
Показатель SAIDI определяется по формуле УСТ.
SAIDI = , (1)
NT0T
где T - длительность перерывов электроснабжения потребителей в количестве N, расположенных в i узле; NTOT - общее количество потребителей, обслуживаемых системой электроснабжения.
Данный показатель определяется для заданного периода эксплуатации системы электроснабжения (как правило 1 год) и учитывает все виды отключений потребителей - плановые и аварийные. Аварийные отключения могут происходить как при текущей эксплуатации в нормальных погодных условиях, так и в условиях чрезвычайных ситуаций (ЧС) природного характера. При этом чрезвычайные ситуации природного характера имеют достаточно интенсивный характер и периодичность повторения. Следует отметить, что основная причина отказов в системах электроснабжения в Ставропольском крае - сильный ветер, сопровождающийся либо грозой с ливнем (в летнее время), либо интенсивным гололедообразова-нием на проводах (зимой).
При анализе значений показателя ЭАЮ! использовалось следующее выражение:
БАЮ1 — ^ ТчдНча + ^ ^тЭк^ТЭк + ^ ^ППРп^ППРп (2) _ N , ( )
14 тот
где Тча - длительность перерывов электроснабжения потребителей в количестве Ыча, расположенных в / узле при воздействии ЧС природного характера; ТТЭк - длительность перерывов электроснабжения потребителей в количестве ЫТЭк, расположенных в к узле при текущей эксплуатации;
ТППРп - длительность перерывов электроснабжения потребителей в количестве NППРп, расположенных в п узле при выполнении планово-предупредительных работ.
В задаче определения необходимого количества ремонтного персонала нам не известны точные длительности и места отключений потребителей в системе электроснабжения, поэтому возможно применение усреднённых значений, полученных по данным предыдущей эксплуатации системы электроснабжения.
Методика прогнозирования значения показателя ЭАЮ! может быть описана следующим образом.
Определяются усредненные характеристики системы электроснабжения. При этом учитывается, что в сельской местности как правило применяется радиальная схема распределительных электрических сетей, а средства управления расположены в основном на питающих подстанциях. В обычных условиях отключаемым объёмом нагрузки при повреждениях или выполнении плановых работ является фидер и все подключенные к нему по-
в
естник АПК
Ставрополья
:№ 1(37), 2020
Агроинженерия
7
требители, поэтому определяется величина Мфср - среднее число абонентов на одном фидере. Затем вычисляется среднее время восстановления электроснабжения потребителей при текущей эксплуатации (для нормальных погодных условий) - Тга и среднее время выполнения планово-предупредительных работ Тппр. Необходимо также определить среднее число фидеров (за заданный временной промежуток, например за один год), которые подвергаются планово-предупредительным работам, - Nппр и число фидеров с о2казами при нормальных погодных условиях - N73.
На следующем этапе необходимо оценить время восстановления электроснабжения при неблагоприятных погодных условиях. Необходимо проанализировать информацию об эксплуатации систем электроснабжения [4]. При этом условно можно разделить все отказы в режиме ЧС природного характера на две категории [5]: отказы первой категории могут быть устранены силами оперативно-выездных бригад (ОВБ), а вторая категория требует применения сложных ремонтно-восстановительных работ и привлечения не только ОВБ, но и ремонтных бригад (РБ). Для отказов второй категории алгоритм устранения перерывов в электроснабжении следующий: первоначально осмотр повреждений производится силами ОВБ, затем работы выполняются силами РБ, далее выполняется включение отремонтированного оборудования силами ОВБ.
Впоследствии определяются затраты времени на устранение перерывов электроснабжения с использованием многофазной системы массового обслуживания (СМО). Входными данными для СМО являются: параметр потока отказов 1 (поток входящих заявок в СМО); среднее время восстановления ТВОСТ или интенсивность восстановления д=1/ТВОСТ; число РБ или ОВБ - ^РИГ. При рассмотрении устранения массовых отказов при ЧС природного характера необходимо использовать многофазную модель СМО [5], которая состоит из трех фаз: первая фаза - обслуживание отказов силами ОВБ, вторая - выполнение ремонтных работ силами РБ и третья - приемка работ, выполненных РБ и производство оперативных переключений силами ОВБ. Соответственно, работа каждой из фаз СМО определяется своими параметрами: 1, ТВОСТ, ^РИГ. В общем случае производится численное решение системы дифференциальных уравнений, описывающих каждую фазу СМО, и на основе анализа результатов решения определяется такой параметр, как время ожидания заявки на обслуживание ТОЧ.
На последнем этапе на основе усреднённых данных проводятся расчеты показателя надежности БАЮ!по усреднённым значениям по формуле (2), которая принимает вид
Т N N к +Т N N к +Т N
1 СИСТ\ у ЧС * Ф 1 т -1 СИСТ2 у ЧС1 * Ф^2 т 1 тэ1 * тэ
где Т
БАЮ! =
сисп - среднее время устранения отказов первой категории:
?сист1 = тс\фазл ~ твост1 + т()ч\фаза; (4)
Тсист2 - среднее время устранения отказов второй категории:
тсист2 = тс\фаза + тсхфаза + ^с^фаз^ (5)
при этом
т =т +т
а с2фаза 1вост2 т 1оч2фаза,
Т — Т 4-Т (6)
асъфаза ~1востз "г 1 очъфаза;
N41^ - число фидеров, отключенных в результате неблагоприятных погодных условий (может быть определено из данных о прошлых отключениях при ЧС природного характера);
к1 и к2 - коэффициенты, учитывающие деление отказов сетей, возникающих при ЧС природного характера, на первую и вторую категории соответственно;
Твост1, Твост2, Твостъ - среднее время обработки заявок (устранение отказов) первой, второй и третьей фазами соответственно;
Т Т Т
оч1фаза, 1 очшаза, 1 очъфаза - среднее время
ожидания обработки заявок первой, второй и третьей фазой СМО соответственно.
Для решения задачи определения оптимального количества персонала на основе значения показателя БАЮ! при возникновении ЧС природного характера был разработан и программно реализован алгоритм, который представлен на рисунке, он состоит из следующих блоков.
В блоке 1 задаются данные для расчета показателя БАЮ! по усредненным параметрам системы электроснабжения. Это все параметры, перечисленные в формуле (3), а также параметры, необходимые для расчета Тсист1 и
ТСЯСТ2 - число шагов интегрирования при численном времени системы дифференциальных уравнений, описывающих СМО, начальное число бригад при расчетах каждой из фаз СМО, число уравнений при расчетах, длина очереди, поток отказов в режиме ЧС природного характера, время устранения отказов на каждой фазе, максимальное время задержки обслуживания заявки на каждой фазе (определяет точность расчетов), максимальное время задержки при обслуживании заявок на ремонт в режиме ЧС природного характера, длительность ЧС природного характера, параметр потока отказов при ЧС природного характера.
В блоке 2 составляется система дифференциальных уравнений, описывающих первую фазу СМО при заданных входных параметрах.
+ Т N
ппр ппр
тот
Ежеквартальный
научно-практический
журнал
В
еегник АПК
Ставрополья
Рисунок - Алгоритм определения необходимого числа персонала на основе значения показателя ЭАЮ!
В блоке 3 осуществляется решение системы дифференциальных уравнений, описывающих СМО с ожиданием для первой фазы и проводится расчёт таких параметров, как:
"оч
(7)
к=1
Роч«) = ТРт.
1оч
'оч
(8)
где
X - параметр потока отказов на данной фазе;
ЬОЧ - среднее число заявок в очереди:
"оч
(9)
к=1
В блоке 4 результаты расчетов сохраняются в таблицу для дальнейшего анализа. В блоке 5 проводится проверка времени ожидания при заданном ЫБРИГ на первой фазе СМО ТОЧ1ф, если оно больше, чем заданное значение ТОЧЗ1, то число
бригад в текущей фазе увеличивается на единицу, фаза СМО пересчитывается. Если это условие выполняется, то происходит переход к расчетам следующей фазы. Блоки 7-11 и блоки 12-16 аналогичны блокам 2-6, но только расчёты проводятся для второй и третьей фаз многофазной СМО.
В блоке 17 проводится анализ результатов расчётов. В соответствии с выражениями (3)-(6) необходимо применить расчеты для всех возможных комбинаций параметров Точ 1ФАЗЛ, Точ2ФАЗА, ТочЪФАЗА в зависимости от числа бригад на данной фазе (ЫБРИП, ЫБРИГ2, ЫБРИГ3 соответственно), которое при работе алгоритма может меняться от 1 (начальное значение) до 25 (максимальное значение, исходя из общего числа уравнений, равного 100, и условия влияния конечной длины очереди МБРИГ<4-пОЧ [6]), из полученного массива результатов расчетов (в общем случае это N -где N - максимально возможное число бригад из фазы с наибольшим временем обслуживания
в
естник АПК
Ставрополья
:№ 1(37), 2020
Агроинженерия
9
(может доходить до 10 при входных параметрах, применяемых в проведенных расчетах), а это порядка 1000 вариантов), и выбрать необходимое значение параметра ТСЖТ1 и ТСИСТ2 при заданном числе бригад на каждой фазе, но это достаточно трудоемкий процесс. Поэтому для выбора параметров ТСЯСГ1 и ТСИСТ1 возможно использовать максимальное время задержки при обслуживании заявок на ремонт в режиме Чс природного
характера - 70жАЮ1.
В блоке 18 по усреднённым параметрам системы электроснабжения и полученным значениям ТСЙСГ1 и ТСЖТ2 вычисляется значение показателя ЭАЮ! и число привлекаемого ремонтного персонала при заданном времени задержки обслуживания на каждой фазе ТОЧ.8АШ1.
Для примера проведем расчеты значения показателя ЭАЮ! для системы электроснабжения. Предположим, что число бытовых потребителей, подключенных к системе электроснабжения - N«6^=75000, а число предприятий на территории, обслуживаемой системой электроснабжения, - ^Бпредпр=9000, что в итоге дает общее число потребителей 84000. Предположим, что в системе электроснабжения имеется порядка 800 фидеров, при этом среднее число абонентов на одном фидере будет иметь вели-
чину 105 потребителей. Основываясь на данных по эксплуатации систем электроснабжения [4], примем среднее время устранения отказов 2,9 часа и процент фидеров, на которых произошло аварийное отключение за год, N73%=37 % при нормальных погодных условиях. Примем, что оборудование электрических сетей подвергается плановому ремонту с отключением примерно раз в девять лет, т. е. N^^=11 %, примем, что работы на оборудовании в рамках плановых ремонтов выполняются за один рабочий день - 8 ч.
В случае возникновения Чс природного характера: параметр потока отказов на входе многофазной СМО (на первую фазу) Х1 = 1 ч1, ТВоаТ1= =2 часа, на вторую и третью фазу Х2 = Х3=0,75 ч1, ТВоаТ2=8 часов, ТВоаТ3=2 часа (коэффициенты, определяющие распределение отказов по категориям, к1=0,25, кз=0,75). При этом общая длительность ЧС природного характера имеет величину 24 часа, величина шага при расчетах - 0,1 часа, число уравнений NEв = 50, число бригад ^РИГ изменялось от 1 до 11, число мест в очереди - от 49 до 39.
Результаты расчета многофазной СМО для определения числа привлекаемого ремонтного персонала на основе значений показателя ЭАЮ1 приведены в таблице 1. Расчеты проведены на момент времени Тча = 24 ч.
Таблица 1 - Результаты расчета многофазной СМО для прогнозирования значения показателя ЭАЮ!
Фаза 1 Фаза 2 Фаза 3
^БРИГ Р ' оч ^оч Т ч оч Т ч ' сист1 ^ N'бриг Р оч ^ч Т ч оч Т ч сист NБРИГ Р оч ^оч Т ч оч Т ч сист
1 0,9898 12,0388 12,0388 14,0388 1 0,9997 14,2625 19,0167 27,0167 1 0,9278 6,7630 9,0173 11,0173
2 0,7144 3,6997 3,6997 5,6997 2 0,9924 10,7177 14,2902 22,2902 2 0,4302 1,3493 1,7991 3,7991
3 0,2843 0,7966 0,7966 2,7966 3 0,9483 7,5581 10,0775 18,0775 3 0,1176 0,2333 0,3111 2,3111
4 0,0867 0,1728 0,1728 2,1728 4 0,8332 4,9431 6,5909 14,5909 4 0,0280 0,0447 0,0596 2,0596
5 0,0239 0,0398 0,0398 2,0398 5 0,6533 2,9840 3,9787 11,9787 5 0,0060 0,0086 0,0115 2,0115
6 0,0060 0,0090 0,0090 2,0090 6 0,4544 1,6659 2,2212 10,2212 - - - - -
- - - - - 7 0,2826 0,8647 1,1529 9,1529 - - - - -
- - - - - 8 0,1589 0,4197 0,5597 8,5597 - - - - -
- - - - - 9 0,0817 0,1915 0,2553 8,2553 - - - - -
- - - - - 10 0,0388 0,0823 0,1098 8,1098 - - - - -
- - - - - 11 0,0171 0,0335 0,0446 8,0446 - - - - -
Например, при заданном параметре максимальное время задержки при обслуживании заявок на ремонт ТОЧ8А1Ш = 30 % от времени обслуживания на каждой фазе, получаем значение ЭАЮ1=2,3147 ч, при числе привлекаемых бригад Nбрипф=4, NБРиг2ф=6, ^РИПф=3. В таблице 1 эти значения показаны в закрашенных ячейка. В результате учета только отказов при нормальных погодных условиях и планово-предупредительных ремонтов значение показателя ЭАЮ1=1,97 ч (фоновое значение).
Проведем оценку изменения значения показателя ЭАЮ1 и числа привлекаемых ремонтных бригад в зависимости от максимального времени задержки при обслуживании заявок на ремонт
(ТОЧ8АШ1). Остальные параметры используются такие же, как и при расчете данных в таблице 1, результаты расчетов сведем в таблицу 2.
Таблица 2 - Взаимосвязь значения показателя ЭАЮ! и числа привлекаемых РБ и ОВБ
БДЮ1, ч 2,73 2,47 2,37 2,31 2,29 2,27 2,26 2,25
1^БРИГ1ф 2 3 3 4 4 4 5 6
1^БРИГ2ф 2 4 5 6 7 8 9 11
1^БРИГ3ф 2 2 3 3 3 4 4 5
Точ.для расч. БДЮ1, % 200 100 50 30 20 10 5 1
10
,,„ „„„,„,„,„„,„„. Jj Ставрополья
научно-практическии журнал
Таким образом, возможно определение числа привлекаемых ОВБ и РБ с использованием значения показателя БАЮ! при возникновении ЧС природного характера в сельских распределительных электрических сетях.
Проведенные расчеты показали, что для системы электроснабжения, содержащей 84000 потребителей, при принятых параметрах фоновое значение показателя 8А!Ю!=1,97 ч (без
учета отказов при ЧС природного характера). Возникновение ЧС природного характера длительностью 24 ч, за время которого происходят 24 отказа, приводит к тому, что расчетное значение показателя 8А!Ю! увеличивается до значения 2,32 ч, при этом для устранения последствий ЧС природного характера необходимо привлечь 7 оперативно-выездных бригад и 6 ремонтных бригад.
Литература
1. Водянников В. Т. Экономика сельской энергетики : учеб. пособие. М. : ТРАНС-ЛОГ, 2015. 360 с.
2. Об утверждении правил недискриминационного доступа к услугам по передаче электрической энергии и оказания этих услуг, правил недискриминационного доступа к услугам по оперативно-диспетчерскому управлению в электроэнергетике и оказания этих услуг, правил недискриминационного доступа к услугам администратора торговой системы оптового рынка и оказания этих услуг и правил технологического присоединения энергопринимающих устройств потребителей электрической энергии, объектов по производству электрической энергии, а также объектов электросетевого хозяйства, принадлежащих сетевым организациям и иным лицам, к электрическим сетям [Электронный ресурс] : Постановление Правительства РФ от 27.12.2004 № 861 (ред. от 27.12.2019). Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
3. IEEE Std 1366™-2003 (Revision of IEEE Std 1366-1998) IEEE Guide for Electric Power Distribution Reliability Indices Transmission and Distribution Committee of the IEEE Power Engineering Society Published by The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., USA. 35 p.
4. Оськин С. В., Ефанов А. В., Ястребов С. С., Букреев А. Г. Анализ статистических данных по эксплуатации электрических сетей при работе оперативно-диспетчерской группы в условиях возникновения чрезвычайных ситуаций природного характера // Чрезвычайные ситуации: промышленная и экологическая безопасность. 2018. № 4 (36). С. 6-11.
5. Efanov A. V., Oskin S. V., Yastrebov S. S., Zhdanov V. G., Shemyakin V. N. Determining the number of staff to eliminate the results of emergency situations of natural and anthropogenic origin in rural electrical networks // Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical Sciences. 2018. № 9(4) July-August. P. 559-564.
6. Ефанов А. В., Оськин С. В., Ястребов С. С., Ярош В. А., Букреев А. Г. Сравнение стационарных и численных решений систем массового обслуживания при решении задач ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций в сельских электрических сетях // Сельский механизатор. 2019. № 4. С. 22-24.
References
1. Vodyannikov V. T. Economy of rural energy : textbook. M. : TRANSLOG, 2015. 360 p.
2. About approval of rules of nondiscriminatory access to services in transfer of electric energy and rendering of these services, rules of non-discriminatory access to operational dispatch management in the electric power industry and rendering of these services, rules of non-discriminatory access to services of administrator of trading system of the wholesale market and rendering of these services and rules of technological connection of power receiving devices of consumers of electric energy, objects producing electric energy, and also transmission facilities, owned by network organizations and other persons, to electric networks [Electronic resource] : Decree of the Government of the Russian Federation of 27.12.2004 № 861 (ed. from 27.12.2019). Access from the legal reference system «ConsultantPlus».
3. IEEE Std 1366 ™ -2003 (Revision of IEEE Std 1366-1998) IEEE Guide for Electric Power Distribution Reliability Indices Transmission and Distribution Committee of the IEEE Power Engineering Society Published by The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., USA. 35 p.
4. Oskin S. V., Efanov A. V., Yastrebov S. S., Bukreev A. G. Analysis of statistical data on the operation of electric networks when operating an operational dispatch group in the conditions of natural emergencies // Emergencies: industrial and environmental safety. 2018. № 4 (36). P. 6-11.
5. Efanov A. V., Oskin S. V., Yastrebov S. S., Zhdanov V. G., Shemyakin V. N. Determining the number of staff to eliminate the results of emergency situations of natural and anthropogenic origin in rural electrical networks // Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical Sciences. 2018. № 9(4) July-August. P. 559-564.
6. Efanov A. V., Oskin S. V., Yastrebov S. S., Yarosh V. A., Bukreev A. G. Comparison of stationary and numerical solutions of Queuing systems for solving problems of emergency response in rural electric networks // Rural mechanizer. 2019. № 4. P. 22-24.
