CC BY
7
Вестник РУДН. Серия: Инженерные исследования RUDN Journal of Engineering Research
2023 ;24(2): 157-165
ISSN 2312-8143 (Print); ISSN 2312-8151 (Online) journals.rudn.ru/engineering-researches
DOI: 10.22363/2312-8143-2023-24-2-157-165 EDN: BBXDPT УДК 621.311
Научная статья / Research article
Положительный эффект распределения ветровых электростанций в электроэнергетической системе
О.Ю. Сигитов3 ь , С.А. Купреевь , В.У. Мнацаканянс
anAO «Мосэнерго», Москва, Российская Федерация ^Российский университет дружбы народов, Москва, Российская Федерация 'Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС», Москва, Российская Федерация
^ OlegSigitov@gmail.com
История статьи
Поступила в редакцию: 1 декабря 2022 г. Доработана: 22 января 2023 г. Принята к публикации: 12 февраля 2023 г.
Ключевые слова:
электроэнергетические системы, баланс мощности, коэффициент неравномерности, график нагрузки, неоднородность электрической сети
Аннотация. Установленная мощность ветровых электростанций в составе электроэнергетических систем растет прогрессирующими темпами. В Российской Федерации принят комплекс законодательных мер, направленных на увеличение установленной мощности ветровых электростанций (ВЭС). Исследование посвящено оценке влияния ветровых электростанций на электроэнергетическую систему (ЭЭС). Рассмотрено воздействие распределения ВЭС по узлам энергосистемы в сравнении с одной ВЭС большой мощности (Ейск). На основании расчета суточного коэффициента неравномерности, коэффициента использования установленной мощности и неоднородности электрической сети сделаны следующие выводы: у ВЭС большой мощности суточная амплитуда колебаний мощности имеет большие значения, вплоть до номинальной мощности 3,4 ГВт; КИУМ системы ВЭС всегда будет ниже при сравнении с ВЭС большой мощности, размещенной в одном месте с наилучшим ветроэнергетическим потенциалом; распределение ВЭС по узлам ЭЭС повышает их жесткость (способность поддержания напряжения узла при изменении нагрузки) и, как следствие, надежность. Графическое изображение чувствительности 64-узловой схемы электрической сети 110-500 кВ демонстрирует увеличение количества жестких узлов.
Для цитирования
Сигитов О.Ю., Купреев С.А., Мнацаканян В.У. Положительный эффект распределения ветровых электростанций в электроэнергетической системе // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования. 2023. Т. 24. № 2. С. 157-165. http://doi.org/10.22363/2312-8143-2023-24-2-157-165
© CnrHTOB O.ro., KynpeeB C.A., Mrn^KaHSH B.y., 2023
licc^ (D® I This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License ik^KZMIiK https://creativec0mm0ns.0rg/licenses/by-nc/4.Q/legalc0de
Positive impact of wind farms distribution in the electric power system
Oleg Yu. Sigitovab , Sergei A. Kupreevb , Victoria U. Mnatsakanyan0
Joint-Stock Company for Power and Electrification Mosenergo, Moscow, Russian Federation bRUDN University, Moscow, Russian Federation cNational Research Technological University "MISIS"; Moscow, Russian Federation ^ OlegSigitov@gmail.com
Article history
Received: December 1, 2022 Revised: January 22, 2023 Accepted: February 12, 2023
Keywords:
power balance, unevenness factor, load curve, power grid heterogeneity
Abstract. Installed capacity of wind farms is growing rapidly in the electric power systems. The Russian Federation has adopted a set of legislative measures to increase wind farms (WF) installed capacity. The research focuses on assessing the impact of wind farms in electric power system (EPS). In particular, the wind farms distribution impact over electric power system nodes is considered in comparison with single high-capacity wind farm (Eysk). Based on the calculations of the daily unevenness factor, installed capacity utilization rate and grid heterogeneity, following conclusions are obtained: the high-capacity wind farm has a higher daily power fluctuation amplitude, up to a nominal capacity of 3.4 GW; installed capacity utilization rate of wind farms system will always be lower when compared to a high-capacity wind farm located in the same location with the best wind energy potential; wind farms distribution across EPS nodes increase their rigidity (the ability to maintain the node voltage as the load changes) and, as a result, their reliability. The graphical illustration of the sensitivity of a 64 node 110-500 kV power grid demonstrates the increase in the number of rigid nodes.
For citation
Sigitov OYu, Kupreev SA, Mnatsakanyan VU. Positive impact of wind farms distribution in the electric power system.
RUDN Journal of Engineering Research. 2023;24(2):157-165. (In Russ.) http://doi.org/10.22363/2312-8143-2023-24-2-157-165
Введение
В современных энергосистемах решаются сложные стратегические задачи, в числе которых развитие электросетевой инфраструктуры, распределенной генерации, в том числе возобновляемых источников энергии, и снижение экологической нагрузки на окружающую среду. Существующие сценарии развития электроэнергетического комплекса в долгосрочной перспективе отличаются прогнозами энергопотребления и установленной мощностью различных типов электростанций. Сценарии прогноза по состоянию на 2019 г. учитывают три направления развития: консервативный, инновационный и энергопереход [1]. Отличие направлений состоит в выборе государственной энергетической политики и пути развития технологий при неизменной численности населения и среднегодовых темпах роста мирового валового внутреннего продукта (ВВП). При этом во всех сценариях отмечается наибольший прирост электростанций на основе возобновляе-
мых источников энергии. Наибольшее снижение демонстрируют угольные электростанции.
Ветровые электростанции (ВЭС) в настоящее время демонстрируют высокие темы роста. В период с 2001 по 2021 г. установленная мощность ВЭС в мире выросла почти в 35 раз, с 24 до 837 ГВт [2]. За период 2010-2020 гг. мировая приведенная стоимость (LCOE) континентальных ВЭС снизилась на 56 % - с 0,089 до 0,039 долл. США/кВтч. Для наиболее дорогих оффшорных ВЭС снижение составило 48 % -с 0,162 до 0,084 долл. США/кВтч [3]. Ветроэнергетические установки (ВЭУ) в свою очередь активно развиваются в направлении увеличения их установленной мощности, которая достигает от 12 до 15 МВт при диаметре ротора ветровой турбины от 211 до 236 м1. На 2014 г., по данным
1 V236-15.0 MW. URL:
https://www.vestas.com/en/products/offshore/V236-15MW (accessed: 12.07.2022); Haliade-X offshore wind turbine. URL: https://www.ge.com/renewableenergy/wind-energy/offshore-
AWEA, средняя высота башни ветроэнергетической установки (ВЭУ) составила порядка 80 м (рис. 1)2, что также способствует увеличению номинальной мощности и повышению коэффициента установленной мощности ВЭУ (вследствие увеличения скорости ветра с высотой).
б
Рис. 1. Высота башни ветроэнергетических установок в США (Hub Height) на 2000 (а) и 2014 (б) гг., м Figure 1. Tower height of wind turbines in the USA in 2000 (a) and 2014 (6), m
Указанное развитие технологий ветровых электростанций приводит к росту их установленной мощности в энергосистеме. При этом основная проблема, связанная с колебаниями генерации ВЭС, остается актуальной во всех энергосистемах мира. С другой стороны, рост установленной мощности ВЭС в энергосистеме в некоторой сте-
wind/haHade-x-offshore-turbine (accessed: 12.07.2022); DEC Rolls Out 13 MW Offshore Wind Turbine. URL: https://www.offshorewind.biz/2022/02/23/dec-rolls-out-13-mw-offshore-wind-turbine/ (accessed: 12.07.2022).
2 Американская ассоциация ветроэнергетики. URL: https://www.awea.org (дата обращения: 12.07.2022).
пени снижает негативный эффект ВЭС за счет их распределения по энергосистеме. Такое снижение негативного эффекта можно рассмотреть при сравнении ВЭС большой мощности и системы ВЭС. Под системой ветровых электростанций понимается совокупность ветровых электростанций и/или отдельных ветровых турбин, находящихся на удаленном расстоянии друг от друга и подключенных к электроэнергетической системе.
1. Преимущества рассредоточения ВЭС в энергосистеме
Реальное изменение нагрузки ВЭС можно определить на основе данных эксплуатации. Изменение нагрузки следует определять по всем источникам ВЭС, входящих в энергосистему. Аналогичный подход используется при определении диспетчерского графика генерации энергосистем, когда при регулировании нагрузки электростанций ориентируются на изменение общей нагрузки энергосистемы, а не отдельных потребителей. На рис. 2 продемонстрирован эффект наложения графиков генерации ВЭС по 5-минутным измерениям в энергосистеме Австралии3. К энергосистеме подключены 69 ВЭС от 20 до 452 МВт суммарной установленной мощностью 8587 МВт. При этом нагрузка энергосистемы составляет около 27 ГВт.
Из рисунка видно, что электростанции имеют различные графики генерации и, как следствие, коэффициенты использования установленной мощности (КИУМ) в течение суток. КИУМ современных континентальных ВЭС составляет порядка 30-35 %, а оффшорных ВЭС - 35-55 %. В международном отчете по ветроэнергетике за 2021 г. прогнозируется увеличение КИУМ ВЭС в интервале 32-58 % к 2050 г. для континентальных ВЭС и в интервале 43-60 % к 2050 г. для оффшорных ВЭС [4].
КИУМ ВЭС определяется как отношение фактической выработки к выработке при использовании всей установленной мощности в течение рассматриваемого периода времени, то есть теоретической выработке[5]:
КИУМвэс =
Э
факт
■^теор
(1)
3 Aneroid Energy. URL: https://anero.id/energy (дата обращения: 12.07.2022).
а
где Эфакт - фактическая выработка электрической энергии ВЭС в течение рассматриваемого периода времени, МВт-ч; Эте0р - теоретическая выработка электрической энергии ВЭС при использовании всей установленной мощности в течение рассматриваемого периода времени, МВт-ч.
Для удобного представления результатов расчета применяется метод повторяемости величины в заданных интервалах. Повторяемость устанавливает отношение числа случаев со значениями, входящими в заданный интервал, к общему числу случаев. Повторяемость КИУМ ВЭС определяется по формуле
т
с(ЖИУМвэс = — 100%,
(2)
где £(ЖИУМвэс _,) - повторяемость КИУМ ВЭС в интервалах ЛКИУМвэс ,■, %; т - число значений
коэффициента использования установленной мощности КИУМс.вэс ( в рассматриваемом интервале ЛКИУМвэс ^, о.е.; п - общее число значений коэффициента использования установленной мощности КИУМвэс ( в течение рассматриваемого периода времени, то есть во всех интервалах ЛКИУМвэс ], о.е; у - количество интервалов; 7 -количество измерений скорости ветра в рассматриваемом периоде времени (неделя, месяц, год).
В расчетах КИУМ определяется при каждом измерении скорости ветра, то есть на единичном участке времени. Поэтому интервалы ЛКИУМвэс показывают отношение фактической мощности ВЭС к установленной мощности ВЭС, тем самым отражая продолжительность различных режимов работы с определенной мощностью. Наилучшим условием является наибольшее значение £(ЛКИУМвэс в наибольшем интервале А КИУМвэс ^.
Рис. 2. Изменение мощности ВЭС 25.05.2022 г. Figure 2. Wind farms power generation changes for 25.05.2022
Формирование и оценка графиков электрических нагрузок являются важными задачами в вопросах диспетчерского управления. Графики электрических нагрузок ЭЭС отражают колебания спроса на электрическую энергию во времени [6] и, соответственно, определяют режимы работы электрических станций в зависимости от их типа. В соответствии с указанными графиками определяются время пуска и останова генерирующих объектов, экономически эффективный режим работы электро-
энергетической системы, планируется проведение ремонтных работ и др.
В работе О.П. Балашова4 описаны показатели, характеризующие графики нагрузки ЭЭС, такие как коэффициент активной мощности, коэффициент загрузки по активной мощности, коэффициент
4 Балашов О.П. Электроснабжение: учебное пособие для студентов, обучающихся по направлению 140400 «Электроэнергетика и электротехника» всех форм обучения / Рубцовский индустриальный институт. Рубцовск, 2014. 126 с.
суточной неравномерности потребления, коэффициент межнедельной неравномерности, коэффициент летнего снижения максимальных нагрузок и др. Данные параметры позволяют рационально интегрировать систему ВЭС в ЭЭС, помогая в решении задач при проектировании и эксплуатации объектов электроэнергетической системы.
Например, суточный коэффициент неравномерности применяется для анализа колебаний графика генерации ВЭС (системы ВЭС) в течение заданного периода времени. По значениям коэффициента в течение рассматриваемого периода времени можно оценить возможность регулирования существующих традиционных электростанций и определить мероприятия для повышения их диапазона регулирования [7].
Суточный коэффициент неравномерности показывает изменение графика генерации ВЭС (амплитуды) в течение суток:
к;
р — р ■
1 max 1 min
н сут.(
р
(3)
уст.вэс
где Ртщ - минимальная мощность ВЭС в течение суток, МВт; Ртах - максимальная мощность ВЭС в течение суток, МВт; Руст - установленная мощность ВЭС, МВт.
Повторяемость суточного коэффициента неравномерности определяется по формуле
m
сут.у)
(4)
где ¿(^^н сут.;) - повторяемость суточного коэффициента неравномерности ВЭС в интервалах ^^н сут.у, о.е.; т - число значений суточного коэффициента неравномерности сут.г в рассмат-
риваемом интервале CyTJ-, о.е.; п - общее число значений суточного коэффициента неравномерности сут.( в течение рассматриваемого периода времени, то есть во всех интервалах
CyTj-, о.е.; j - количество интервалов; i - количество суток в рассматриваемом периоде времени (неделя, месяц, год).
Суточный коэффициент неравномерности эффективно использовать при выборе состава включенного генерирующего оборудования регулирующих станций на сутки вперед, то есть при выборе необходимого объема регулирования. При этом наилучшими условиями являются
t^Kjj сут.;) ^ min, при cyTi ^ max. (5)
Таким образом, по значениям повторяемости суточного коэффициентов неравномерности возможно оценить необходимость или достаточность в ЭЭС высокоманевренных электростанций и/или накопителей электрической энергии с диапазоном и скоростью регулирования, способными в минимальное время набрать недостающую прогнозируемую мощность.
2. Результаты сравнения системы ВЭС и ВЭС большой мощности
Для подтверждения эффективности распределениях ветровых электростанций в удаленных друг от друга местах (на расстояние, при котором временные графики скорости ветра существенно различаются, то есть системы ВЭС) далее представлены результаты сравнительного расчета ВЭС большой мощности и системы ВЭС.
0,00
90-100
70-30 _
s 6C'-70 < 50-60
40-50
30-40
20-30
10-20
0,0-10
0
5,00
10,00
15,00
ВЭС (Ейск) Wind farm "Eysk"
20,00 2 5,00
Система ВЭС Wind farm system
30,00 3 5,00
£(ДКИУМс.Вэс ,)
Рис. 3. Повторяемость КИУМ ВЭС Ейска и системы ВЭС Figure 3. Repeatability of installed capacity utilization rate for wind farm (WF) "Eysk" and wind farm system
<
сут j)
Рис. 4. Повторяемость суточного коэффициента неравномерности ВЭС Ейска и системы ВЭС Figure 4. Repeatability of daily unevenness factor for wind farm "Eysk" and wind farm system
Расчеты проводятся на основании трехчасовых измерений средней скорости ветра за двухминутный интервал времени на высоте 10-12 м для населенных пунктов5: Ейск, Таганрог, Кон-стантиновск, Маргаритово, Должанская, Новороссийск, Геленджик, Туапсе, Ставрополь, Красная Поляна. Установленная мощность системы ВЭС составляет 3,4 ГВт. ВЭС большой мощности (аналогично системе ВЭС составляет 3,4 ГВт) располагается в населенном пункте Ейск.
Выработка электрической энергии за рассматриваемый период системы ВЭС составляет 622 ГВт-ч, а выработка ВЭС Ейск - 752 ГВт-ч, что на 17 % больше. КИУМ системы ВЭС -25 %, а КИУМ ВЭС Ейск - 30 %, что аналогично выработке больше на 17 %. На рис. 3 показано, что для ВЭС Ейск характерны высокие показатели повторяемости КИУМ в наибольших интервалах (90-100, 80-90, 50-60, 30-40).
Указанное выше сравнение параметров показывает преимущество одной ВЭС Ейск в сравнении с системой ВЭС. Это объясняется тем, что КИУМ населенного пункта Ейск значительно отличается от остальных населенных пунктов, образующих систему ВЭС.
Тем не менее у параметра, характеризующего колебания генерации ВЭС, наблюдаются лучшие значения для системы ВЭС. Повторяемость суточного коэффициента неравномерности представлена на рис. 4. У ВЭС Ейск отмечается высокая повторяемость наихудших интервалов (от 70-80 до 90-100), то есть значительное колебание мощности ВЭС в течение суток, включая амплитуду 3,0-3,4 ГВт.
з. Влияние распределение ВЭС
на неоднородность электрической сети
Расположение ВЭС в узлах ЭЭС, помимо изменения баланса генерирующих мощностей, приведет и к изменению конфигурации электрической сети
и, как следствие, ее неоднородности [8]. Неоднородность ЭЭС определяется различным сочетанием параметров элементов ЭЭС (линий электропередачи, трансформаторов, нагрузки, источников генерации). Неоднородность приводит к появлению чувствительных узлов ЭЭС, в которых изменение нагрузки может привести к значительным отклонениям напряжения, а значит, в некоторых случаях к нарушению допустимых отклонений.
В связи с этим, для определения влияния установки ВЭС в узлах ЭЭС применяется метод оценки неоднородности сети, основанный на определении чувствительных узлов - жестких и сенсорных [9-10]. Жестким считается узел, напряжение которого изменяется меньше всего при изменении его нагрузки на единицу, то есть узел с хорошими возможностями поддержания напряжения. Узлы с противоположными свойствами называют сенсорными. Данный метод основан на анализе уравнения небаланса реактивной мощности по модулю напряжения, которое в результате преобразований можно представить в виде
dWQi dU
N
= Ui(2bi
(6)
J=1 ]* i
5 Расписание погоды. URL: https://rp5.ru (дата обращения: 12.07.2022).
где dWQ./dUi - производная реактивной мощности по модулю напряжения; Ui - номинальное напряжение /-го узла; Ui = const, bi i - собственная проводимость 7-го узла; bj - взаимная проводимость узлов 7 и j.
Режим без ВЭС / Electric power system mode without WF ВЭС50 % /Electric power system mode with 50% WF generation
ВЭС 100 % / Electric power system mode with 100% WF generation
Рис. 5. Графическое изображение чувствительности узлов электрической сети 110-500 кВ с системой ВЭС Figure 5. The graphical illustration of 64 nodes sensitivity in 110-500 kV electric power system with a wind farm system
Режим без ВЭС / Electric power system mode without WF ВЭС 50 % / Electric power system mode with 50% WF generation
ВЭС 100 % / Electric power system mode with 100% WF generation
Рис. 6. Графическое изображение чувствительности узлов электрической сети 110-500 кВ с ВЭС Ейска Figure 6. The graphical illustration of 64 nodes sensitivity in 110-500 kV electric power system with the wind farm "Eysk"
Наибольшее приращение напряжения будет соответствовать наиболее сенсорному узлу. В качестве примера рассмотрена 64-узловая схема электрической сети классом напряжения 10, 110, 220, 500 кВ. На рис. 5 и 6 представлено графическое изображение чувствительности узлов электрической сети: от наиболее сенсорного (красный, желтый) к наиболее жесткому (зеленый, синий). Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод, что распределение источников генерации в узлах нагрузки, в частности размещение ВЭС, положительно сказывается на изменении отклонения напряжения в электрической сети.
Заключение
Распределение ВЭС оказывает влияние на график генерации ЭЭС. Чем больше установленная мощность ВЭС, тем значительнее будет влияние, однако его отрицательную составляющую можно снизить при помощи распределения ВЭС на удаленное друг от друга расстояние (система ВЭС) и выбрав оптимальные места установки. В таком случае система ВЭС может оказать и положительное влияние, снижая суточный коэффициент неравномерности графика генерации ЭЭС. В представленном примере в отличие от системы ВЭС, у ВЭС Ейск большой мощности суточная амплитуда колебаний мощности имеет большие значения, вплоть до номинальной мощности 3,4 ГВт.
КИУМ системы ВЭС всегда будет ниже при сравнении с ВЭС большой мощности, размещенной в одном месте с наилучшим ветроэнергетическим потенциалом. Очевидно, что это связано с отсутствием абсолютно одинаковых мест по ветроэнергетическим ресурсам. КИУМ системы из шести ВЭС в представленных расчетах составил 25 %, а КИУМ ВЭС большой мощности -30 %, что больше на 17 %.
Так как ветроэнергетика представляет собой основу распределенной генерации, то в сложившейся ситуации топологии ЭЭС (большое количество линий электропередачи различных классов напряжения, трансформаторов, нагрузки, источников генерации) это является преимуществом для обеспечения надежных услуг в области электроснабжения. Достигается поставленная задача путем расположения ВЭС в чувствительных узлах ЭЭС, тем самым повышая их жесткость и, как следствие, надежность.
Список литературы / References
1. Brilliantova VV, Galkin YuV, Galkina AA, Grigoriev LM, Grushevenko DA, Grushevenko EV, Dunaeva NV, Kapitonov SA, Kapustin NO, Kulagin VA, Kozina EO, Makarov AA, Malakhov VA, Melnikova SI, Melnikov YuV, Mironova IYu, Ovchinnikova IN, Perdero AA, Ryapin IYu, Khokhlov AA, Yakovleva DD. Energy development forecast of the world and Russ7a 2019 (A.A. Makarov, T.A. Mitrova, V.A. Kulagin, eds.). Moscow; 2019. 210 p. (In Russ.)
Бриллиантова В.В., Галкин Ю.В., Галкина А.А., Григорьев Л.М., Грушевенко Д.А., Грушевенко Е.В., Дунаева Н.В., Капитонов С.А., Капустин Н.О., Кулагин В.А., Козина Е.О., Макаров А.А., Малахов В.А., Мельникова С.И., Мельников Ю.В., Миронова И.Ю., Овчинникова И.Н., Пердеро А А., Ряпин И.Ю., Хохлов АА., Яковлева Д.Д. Прогноз развития энергетики мира и России 2019: монография / под ред. А.А. Макарова, Т.А. Митровой, В.А. Кулагина. М., 2019. 210 с.
2. Global w7nd report 2022. Brussels: Global Wind Energy Council; 2022. 111 p.
3. Renewable power generat7on costs 7n 2020. Abu Dhabi: International Renewable Energy Agency; 2021.
4. Global w7nd report 2021. Brussels: Global Wind Energy Council; 2021. 15 p.
5. Sigitov O.Yu., Chemborisova N.Sh. Wind farms generation deviation in electric power system. Proceed7ngs of the 3rd 2021 Internat7onal Youth Conference on Rad7o Electron7cs, Electr7cal and Power Eng7neer7ng (vol. 3). New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.; 2021. http://doi.org/10.1109/REEPE51337.2021.9388016
6. Production, transmission and distribution of electrical energy. In: Gerasimov VG, Dyakov AF, Ilyinsky NF, Labuntsov VA, Morozkina VP, Orlova IN, Popov AI, Stroev VA. (eds.) Electrotechn7cal Reference Book (vol. 3). Moscow: MPEI Publ.; 2009. (In Russ.)
Электротехнический справочник: в 4 т. Т. 3. Производство, передача и распределение электрической энергии / под ред. В.Г. Герасимова, А.Ф. Дьякова, Н.Ф. Ильинского, В.А. Лабунцова, В.П. Морозкина, И.Н. Орлова, А.И. Попова, В.А. Строева. М.: МЭИ, 2009. 964 с.
7. Sigitov OYu. Development of a method for the ra-t7onal placement of w7nd power plants 7n the electric power system (abstract of the dissertation of the Candidate of Technical Sciences). Moscow; 2022. (In Russ.)
Сигитов О.Ю. Разработка метода рациональной расстановки ветровых электростанций в электроэнергетической системе: автореф. дис. ... канд. техн. наук. М., 2022. 20 с.
8. Sigitov OYu, Chemborisova NSh, Chernenkov ID. Reliability study in operating mode control of modern power systems. Electric Power. Transm7ss7on and D7s-tr7but7on. 2021;(2):40-46. (In Russ.)
Сигитов О.Ю., Чемборисова Н.Ш., Черненков И.Д. Анализ надежности при управлении режимами современных электроэнергетических систем // Электроэнергия. Передача и распределение. 2021. № 2. С. 40-46.
9. Chemborisova N. Assessment of the impact of the rigidity of nodes on the operating reliability of EPSS.
E3S Web of Conferences. Rudenko International Conference "Methodological Problems in Reliability Study of Large Energy Systems", Tashkent, 23-27 September 2019. 2019;139:01070. http://doi.oig/10.1051/e3sconf/201913901070 10. Sigitov OYu, Chemborisova NSh, Chernenkov ID. Formalized analysis of reliability in the management of modes of electric power systems. E3S Web of Conferences. Rudenko International Conference "Methodological problems in reliability study of large energy systems". 2020;216: 01008. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202021601008
Сведения об авторах
Сигитов Олег Юрьевич, кандидат технических наук, руководитель проектов СЭТР, Инженерное управление, ПАО «Мосэнерго», Российская Федерация, 119526, Москва, пр-кт Вернадского, д. 101, корп. 3; ассистент кафедры энергетического машиностроения, инженерная академия, Российский университет дружбы народов, Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6; ORCID: 0009-0007-8541-4542, Scopus Author ID: 57216623025, eLIBRARY SPIN-код: 9915-2001; OlegSigitov@gmail.com
Купреев Сергей Алексеевич, доктор технических наук, профессор департамента механики и процессов управления, инженерная академия, Российский университет дружбы народов, Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6; ORCID: 0000-0002-8657-2282, Scopus Author ID: 57201885865, eLIBRARY SPIN-код: 2287-2902; kupreev-sa@rudn.ru
Мнацаканян Виктория Умедовна, доктор технических наук, профессор кафедры горного оборудования, транспорта и машиностроения, Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС», Российская Федерация, 119049, Москва, Ленинский пр-кт, д. 4, стр. 1; ORCID: 0000-0001-9276-7599, Scopus Author ID: 6603501339, eLIBRARY SPIN-код: 8693-8313; artvik@bk.ru
About the authors
Oleg Yu. Sigitov, PhD, project manager, Expertise and Technical Development Service, Joint-Stock Company for Power and Electrification Mosenergo, 101 Vernadskogo Prospekt, bldg 3, Moscow, 119526, Russian Federation; assistant of the Department of Power Engineering, Academy of Engineering, RUDN University, 6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation; ORCID: 0009-0007-8541-4542, Scopus Author ID: 57216623025, eLIBRARY SPIN-code: 9915-2001; OlegSigi-tov@gmail.com
Sergei A. Kupreev, Doctor of Sciences (Techn.), Professor of the Department of Mechanics and Control Processes, Academy of Engineering, RUDN University, 6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation; ORCID: 0000-0002-86572282, e-LIBRARY SPIN-code: 2287-2902; kupreev-sa@rudn.ru
Victoria U. Mnatsakanyan, Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Mining Equipment, Transport and Mechanical Engineering, National Research Technological University "MISIS"; 4 Leninskii Prospekt, bldg 1, Moscow, 119049, Russian Federation; ORCID: 0000-0001-9276-7599, Scopus Author ID: 6603501339, eLIBRARY SPIN-code: 86938313; artvik@bk.ru
