CC BY
9
npo6neMbi энергетики, 2022, moM 24, № 5
References
1. Safin AR, Ivshin IV, Tsvetkov AN, et.al. Development of technology of mobile charging stations for electric vehicles. Energy problems. 2021;23(5);100-114.
2. Shin Y, Park J, Kim H, et al. Design Considerations for Adding Series Inductors to Reduce Electromagnetic Field Interference in an Over-Coupled WPT System. Energies. 2021;14;2791.
3. Dai J, Ludois DC. Capacitive Power Transfer Through a Conformal Bumper for Electric Vehicle Charging. IEEE J Emerg Sel Top Power Electron. 2016;4;1015-1025.
4. Musavi F, Eberle W. Overview of wireless power transfer technologies for electric vehicle battery charging. IET Power Electron. 2014;7;60-66.
5. Y. Yang, M. El Baghdadi, U. Lan, Y. Benomar, J. Van Mierlo, and O. Hegazy, «Design methodology, modeling, and comparative study of wireless power transfer systems for electric vehicles» Energies. 2018;11(7):1716.
6. Younes Z, Alhamrouni I, Mekhilef S, et.al. A memory-based gravitational search algorithm for solving economic dispatch problem in micro-grid. Ain Shams Eng J. 2021;12;1985-1994.
7. Hussien AM, Hasanien HM, Mekhamer SF. Sunflower optimization algorithm-based optimal PI control for enhancing the performance of an autonomous operation of a microgrid. Ain Shams Eng J. 2021;12;1883-1893.
8. Godoy R, Maddalena E, Lima G, et.al. 'Wireless charging system with a non-conventional compensation topology for electric vehicles and other applications. Eletronica de Potencia. 2016;21;1;42-51.
9. Baros D, Rigogiannis N, Drougas P, et.al. Transmitter side control of a wireless EV charger employing loT. IEEE Access. 2020;8;227834-227846.
10. Safin AR, Ivshin IV, Tsvetkov AN, et.al. The study of the design features of mobile electric transport charge installations for the development of draft design documentation. Vestnik KSPEU. 2021;13;3(51);15-24.
11. Niculae D, Iordache M, Stanculescu M, et.al. A Review of Electric Vehicles Charging Technologies Stationary and Dynamic. 2019 11th International Symposium on Advanced Topics in Electrical Engineering (ATEE). 2019;1-4.
12. Mehrjerdi H, Hemmati R. Stochastic model for electric vehicle charging station integrated with wind energy. Sustainable Energy Technologies and Assessments. 2020;37;157-177.
13. Dobrovolskaya LA. Power transfer in a two-loop system for wireless charging of technical devices. The Scientific Heritage. 2020;44-1;44.
14. Danping Z, Juan L, Yuchun C, et.al. Research on Electric Energy Metering and Charging System for Dynamic Wireless Charging of Electric Vehicle. 2019 4th International Conference on Intelligent Transportation Engineering (ICITE). 2019;252-255.
15. Yuan R, Jiang Z, Yi Z, et.al. Research on electric energy metering key technology of electric vehicle wireless charging. Electrical Measurement & Instrumentation. 2018;55;11-16.
Authors of the publication
Alfred R. Safin - Kazan State Power Engineering University, Kazan, Russia. Andrey B.Kozyrev - LLC «Inzarus», Moscow, Russia. Timur I. Petrov - Kazan State Power Engineering University, Kazan, Russia. Marat F. Nizamiev - Kazan State Power Engineering University, Kazan, Russia. Vasily R. Basenko - Kazan State Power Engineering University, Kazan, Russia. Darya Yu. Lyamzina - Kazan State Power Engineering University, Kazan, Russia.
nonyneHO 13.08.2022г.
OmpedaKmupoeaHO 09.09.2022г.
npuHHmo 10.09.2022г.
[МШ^ш
УДК 621.316.1 001:10.30724/1998-9903-2022-24-5-84-96
ПРЕДИКТИВНАЯ ОЦЕНКА РИСКОВ ПРЕРЫВАНИЯ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ НЕФТЕДОБЫЧИ С УЧЕТОМ ИЗМЕНЕНИЯ ЗНАЧИМЫХ
ФАКТОРОВ
Левин В.М., Гужов Н.П.
Новосибирский государственный технический университет, г. Новосибирск, Россия
ОЯСЮ: http://orcid.org/0000-0002-0880-3989, levin@power.nstu.ru
Резюме: ЦЕЛЬ. Разработать процедуру принятия решений о выводе в ремонт оборудования в системе электроснабжения объектов нефтедобычи по критерию минимального риска. Обосновать эффективность ее практического применения в задачах управления ремонтами оборудования со стратегией «по техническому состоянию» на основе риск-ориентированного подхода. МЕТОДЫ. При решении поставленных задач применялись: метод блок-схем для расчета показателей структурной надежности распределительной электрической сети при изменениях её оперативного состава и технического состояния элементов (оборудования), метод прогноза рисков нарушения электроснабжения в цепи каждого технологического потребителя с учетом возможности резервирования и наложения аварийного восстановления основного элемента на плановый ремонт резервного, сценарный подход для определения сценариев изменения риска отказов электроснабжения при изменениях эксплуатационного состояния схемы электрической сети. РЕЗУЛЬТАТЫ. В результате решения задач рассчитаны значения показателей структурной надежности исследуемой распределительной электрической сети при наиболее вероятных сценариях изменения ее оперативного состава и технического состояния оборудования, рассмотрены особенности интегральной оценки технического состояния объектов класса напряжения 6 кВ в условиях их эксплуатации. Получены функции прогноза вероятностей нарушения электроснабжения объектов нефтедобычи в зависимости от интегральной оценки их технического состояния, которые наряду с тяжестью последствий отказов позволяют прогнозировать риски. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Разработана вычислительная процедура, включающая математические модели и алгоритм приоритезации оборудования со стратегией «по техническому состоянию» при выводе его в ремонт на основе прогноза рисков нарушения электроснабжения потребителей. На конкретном примере произведена верификация расчетных моделей и алгоритма, показана эффективность разработанной вычислительной процедуры и ее применимость при решении практических задач управления ремонтами электрооборудования объектов нефтедобычи на основе риск-ориентированного подхода.
Ключевые слова: распределительная сеть; управление ремонтами; оборудование; риск нарушений электроснабжения; вероятность отказа; индекс технического состояния; структурная надежность.
Благодарности: Статья подготовлена по результатам научно-исследовательской работы в рамках договора «Разработка стандарта и методических документов для оптимизации системы технического обслуживания и ремонта энергетического оборудования ДО ПАО «Газпром нефть» по техническому состоянию и наработке».
Для цитирования: Левин В.М., Гужов Н.П. Предиктивная оценка рисков прерывания электроснабжения потребителей нефтедобычи с учетом изменения значимых факторов // Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2022. Т.24. № 5. С. 84-96. <М: 10.30724/1998-9903-2022-24-5-84-96.
PREDICTIVE RISKS ASSESSMENT OF POWER SUPPLY INTERRUPTION TO OIL PRODUCTION CONSUMERS, TAKING INTO ACCOUNT CHANGES IN SIGNIFICANT
FACTORS
VM. Levin, NP. Guzhov
84
Novosibirsk State Technical University, Novosibirsk, Russia
ORCID: http://orcid.org/0000-0002-0880-3989, levin@power.nstu.ru
Summary: THE GOAE To develop a decision-making procedure for the commissioning of equipment in the power supply system of oil production facilities in accordance with the minimum risk criterion. To substantiate the effectiveness of its practical application in the tasks of equipment repair management with the "technical condition" strategy based on a risk-oriented approach. METHODS. When solving the tasks, the following methods were used: the flowchart method for calculating the structural reliability indicators of the distribution electrical network with changes in its operational composition and technical condition of elements (equipment), the method for predicting the risks of power supply disruption in the circuit of each technological consumer, taking into account the possibility of reserving and imposing emergency recovery of the main element on the planned repair of the backup, scenario approach for determining scenarios for changing the risk of power supply failures when the operating state of the electrical network circuit changes. RESULTS. As a result of solving the problems, the values of the structural reliability indicators of the studied distribution electrical network are calculated under the most likely scenarios of changes in its operational composition and technical condition of equipment, the features of the integrated assessment of the technical condition of objects of voltage class 6 kV in their operating conditions are considered. The functions of forecasting the probabilities of power supply failures of oil production facilities are obtained depending on the integral assessment of their technical condition, which, along with the severity of the consequences of failures, make it possible to predict risks. CONCLUSION. A computational procedure has been developed that includes mathematical models and an algorithm for prioritizing equipment with a strategy "according to technical condition" when putting it into repair based on a forecast of the risks of power supply disruption to consumers. On a concrete example, the verification of calculation models and algorithm was carried out, the effectiveness of the developed computational procedure and its applicability in solving practical problems of managing repairs of electrical equipment of oil production facilities based on a risk-oriented approach was shown.
Keywords: distribution network; repair management; equipment; risk of power supply failures; probability of failure; technical condition index, structural reliability.
Acknowledgments: The article was prepared based on the results of the research work under the contract "Development of standards and methodological documents to optimize the system of maintenance and repair of power equipment at PJSC Gazprom Neft's subsidiaries according to the technical condition and operating time".
For citation: Levin VM., Guzhov NP. Predictive risks assessment of power supply interruption to oil production consumers, taking into account changes in significant factors. Power engineering: research, equipment, technology. 2022;24(5):84-96. doi: 10.30724/1998-9903-2022-24-5-84-96.
Введение
Высокий уровень аварийности и увеличение времени восстановления прерываний электроснабжения потребителей в электрических сетях 6 (10) кВ общего и специального назначения в целом объясняется повышенным износом основных производственных фондов при ненадлежащем качестве технического обслуживания и ремонтов (ТОиР) в период нескольких последних десятилетий [1]. В этой связи наряду с осуществлением традиционных плановых эксплуатационных воздействий на объекты распределительных сетей данного класса напряжения актуально принятие дополнительных действенных мер по снижению аварийности и повышению надежности электроснабжения потребителей. Одной из таких мер служит организация массового перевода электрооборудования (ЭО) сетей 6 (10) кВ со стратегии регламентированного планово-предупредительного ремонта (ППР) на стратегию «по техническому состоянию». Современная нормативная база1'2 концептуально
1 Правила организации технического обслуживания и ремонта объектов электроэнергетики. Приказ Минэнерго РФ от 25.10.2018 года №1013. Доступно по: https://docs.cntd.ru/document/542610975. Ссылка активна на 15 августа 2022.
меняет подходы к выбору организации ремонтов ЭО распределительных сетей с учетом профиля рисков. Это придает актуальность совершенствованию методологической поддержки риск-ориентированного подхода (РОП) в рамках ТОиР ЭО «по техническому состоянию» [2-5].
Особую группу объектов представляют электрические сети систем электроснабжения напряжением 6 (10) кВ, питающие потребителей нефтепромыслов. На сегодняшний день многие методологические аспекты РОП применительно к такого рода объектам либо находятся в зачаточном состоянии, либо вовсе отсутствуют.
Методология РОП в управлении ремонтами ЭО 6 (10) кВ нефтегазодобычи включает следующие компоненты [6-8]:
1) расчет и прогнозирование показателей надежности электроснабжения технологических потребителей при отказах ЭО с учетом степени резервирования и оперативного состава сети;
2) оперативную оценку тяжести последствий нарушений электроснабжения потребителей нефтепромысловых объектов, включающей ущербы от потерь добычи нефти;
3) интегральную оценку фактического технического состояния каждой единицы ЭО с закрепленной стратегией «по техническому состоянию» на основе результатов неразрушающего контроля и технического диагностирования;
4) разработку критериев и правил корректировки периодичности ТОиР ЭО со стратегией «по техническому состоянию» по результатам интегральной оценки его фактического технического состояния;
5) разработку критериев и правил корректировки трудоемкости ремонтных воздействий, прикладываемых к ЭО со стратегией «по техническому состоянию», на основе технологических карт и дефектных ведомостей;
6) формирование планов-графиков ПНР ЭО на предстоящий период и их корректировка в соответствии с разработанными правилами;
7) анализ профиля рисков, ранжирование объектов ремонта по критерию минимального риска, разработку сценариев реализации РОП с выбором наиболее эффективного из них.
В статье детально рассмотрен и обсужден один из ключевых компонентов методологии РОП, а именно предиктивный анализ профиля рисков и ранжирование объектов ремонта в системах электроснабжения (СЭС) нефтепромыслов на основе прогноза вероятности нарушений электроснабжения потребителей при различном оперативном составе, степени резервирования схемы и техническом состоянии ЭО.
Материалы и методы исследования
Предиктивная оценка вероятности нарушений электроснабжения технологических потребителей нефтепромыслов при учете ряда влияющих факторов требует решения следующих задач: 1) выделение факторов, значимых для системы с точки зрения эксплуатационной надежности её элементов (оборудования); 2) разработка сценариев вариации единичных факторов при их взаимном сочетании; 3) выполнение расчетов структурной надежности СЭС. Среди факторов, оказывающих влияние на структурную надежность СЭС, наибольшую значимость имеют степень резервирования элементов схемы, её оперативный состав, а также техническое состояние оборудования.
При назначении сценариев изменений структурной схемы СЭС целесообразно рассматривать наиболее вероятные ситуативные состояния, в которых она может пребывать в процессе эксплуатации. К ним относится, например, аварийное отключение основной цепи питания потребителя при отказе одного из последовательно соединенных элементов (в этом случае электроснабжение осуществляется только по резервной цепи), одновременное функционирование основной и резервной цепей (полное резервирование); наложение аварийного восстановления основной цепи на плановый ремонт резервной, др.
Для расчетов структурной надежности СЭС наиболее адекватен метод блок-схем, который использует преобразование исходной схемы электроснабжения в эквивалентную с применением последовательно-параллельных соединений элементов [9-11]. Показатели безотказности и восстанавливаемости рассчитываются для каждого технологического потребителя, как при отсутствии, так и при наличии резервирования в цепи его питания. При наличии структурного резервирования в цепи питания потребителя целесообразно рассмотреть наложение аварийного восстановления основного элемента на плановый ремонт резервного. Общая схема решения выглядит следующим образом. Рассмотрим её на
2 Методика оценки технического состояния основного технологического оборудования и линий электропередачи электрических станций и электрических сетей. Приказ Минэнерго России от 26.07.2017 №676. Доступно по: www.ti-ees.rU/fileadmin/f/activity /lawsZpr676_260717.pdf. Ссылка активна на 15 августа 2022.
86
Проблемы энергетики, 2022, том 24, № 5 обобщенном примере (рис. 1).
Рис. 1 - Структурная схема СЭС
Fig. 1 - Block diagram of the PSS
На рисунке 1 представлена структурная схема электроснабжения потребителя (П) от источника (И), в которой элементы преимущественно соединены друг с другом последовательно, однако часть из них имеет резервирование по параллельной цепи.
Определение вероятности нарушений электроснабжения потребителя в схеме СЭС (рис. 1) включает:
■ расчет результирующих значений параметра потока восстановления для основной (резервной) цепи питания П соединении элементов:
отказов и времени при последовательном
(1)
¡=1 ¡=1 / где со; (год-1) и Гш (час) - осредненные значения параметра потока отказа и времени
восстановления /-й единицы ЭО определенного типа;
■ расчет результирующих показателей надежности электроснабжения при параллельном соединении /-го и у-го элементов в цепи питания П:
Юре, =ю,-Ю;-(Тв, +7в;)" ГВрез =ТВ1 +7В;); (2)
■ расчет результирующей вероятности нарушения электроснабжения П в схеме СЭС при ее актуальном состоянии по выражениям (1) или (2) (без учета или с учетом резервирования):
ßpe3=Eß =
®рга '-^Врез
/8760 :
(3)
■ расчет результирующей вероятности нарушения электроснабжения П в схеме СЭС при наложении аварийного восстановления основной /-ой цепи на плановый ремонт у-й, резервной:
V} Л,-
0рез Qi Q j
®резг '^Врез i
(4)
8760 8760
где: и Та; - частота и продолжительность плановых простоев ЭО у-й резервной цепи.
Отличие фактического технического состояния ЭО от идеального, которое могут вызывать различного рода неисправности, должно проявляться в изменениях показателей его безотказности и восстанавливаемости. Подобное влияние отражается увеличением последних, а вместе с ними и вероятности отказов ЭО при ухудшении фактического технического состояния. Интегральную оценку фактического состояния ЭО принято2 осуществлять по значению индекса технического состояния (ИТ С), который изменяется в диапазоне от 100% (идеальное состояние) до нуля (аварийное состояние). Пересчет ИТС производится с периодичностью, установленной внутренними регламентами ТОиР энергопредприятия, но не реже одного раза в год. При этом пересчету подлежат ИТС только тех единиц оборудования (ЕО), для которых получен актуальный набор оперативных данных, прежде всего, результатов применения методов неразрушающего контроля и технического диагностирования. Для остальных ЕО ИТС принимается равным значению, рассчитанному на предыдущем этапе принятия решений. Следует отметить, что базовая методика оценки ИТС не предназначена для ЭО 6 (10) кВ. Учет специфики объектов ремонта (ОР) указанного назначения и класса напряжения при определении интегральной оценки их технического состояния вызвал к жизни ряд публикаций [12, 13]. Результаты разработок подтвердили свою адекватность и опробованы реальной практикой применения в системе управления ТОиР ЭО нефтепромыслов. Разработанные принципы закрепляют объектно-ориентированный подход для определения показателя интегральной
оценки состояния. Это означает, что в качестве единицы рассматриваются ОР - воздушные или кабельные линии (ВЛ, КЛ), трансформаторные подстанции (ТП, КТП), а не их отдельные конструктивные элементы. Как отмечалось в [14] информационной основой расчета ИТС ОР служат листы осмотра с указанными в них обнаруженными отклонениями от нормы (дефектами). Как и в базовой методике, расчеты ИТС ОР производятся с применением соответствующих весовых коэффициентов, которые определяются по методу анализа иерархий на основе матрицы парных сравнений. В таблиах 1 и 2, в качестве примера реализации разработанной методики приведены фрагменты расчетов фактических значений ИТС для ОР типа КТП 6(10)/0,4 кВ и ВЛ 6 кВ по реальным данным о количестве и критичности обнаруженных в них дефектов.
Для включения в математическую модель расчета показателей эксплуатационной надежности (3), (4) фактического значения ИТС к-го ОР СЭС, отличного от 100%, потребуется дополнить вышеприведенную схему вычислений следующими пунктами:
■ расчет вероятности безотказной работы к-го ОР с ИТС < 100%:
К =ехр(-оо4 -Л?)-/0„, (5)
где /ор(. = ИТС / 100% - значение индекса технического состояния в относительных единицах;
■ расчет осредненного значения параметра потока отказа к-то ОР с ИТС < 100%:
(6)
■ расчет результирующего параметра потока отказа в цепи ]-то потребителя с к-м ОР, для которого фактическое значение ИТС < 100%:
■ расчет результирующей вероятности нарушения электроснабжения у-ш потребителя при отказе к-то ОР с ИТС < 100%:
бре3; =1-ехр(-сорез;-Д?) (8)
Таблица 1
ФУ Группа Наименование дефекта Кол-во дефектов Критичность дефекта Вес ФУ ИТС ФУ ИТС ОР,%
Площадка КТП Строительная часть Дефекты плит и блоков / свай 1 1 0,04 0,25
Отсутствие
РУ ВН РУ ВН предупредительных плакатов в РУ 6-20 кВ 2 1 0,2 0,88
Силовой трансформатор Трансформатор Наличие течи масла 1 1 0,36 0,44
Наличие
повреждения 51
РУ НН РУ НН предохранителя (перегорание плавкой вставки, отсутствие патрона предохранителя в РУ 0,4 кВ) 3 1 0,2 0,83
Зазем-
ляющее устрой- Зазем-ление Состояние контура заземления: обрыв 1 1 0,2 0
ство
Таблица 2
Фрагмент расчета ИТС объекта ремонта - ВЛ б кВ Л 1.2 по информации о выявленных дефектах
ФУ Группа Наименование дефекта Кол-во дефектов Критичность дефекта Вес ФУ ИТС ФУ ИТС ОР,%
Наличие отклонения
поддерживающей 4 0
подвески
Опора Изоляция Наличие коррозии арматуры и шапок 0,75 0,91
изоляторов, эрозии/микротре-щин защитной оболочки 1 0 71,4
Наличие коррозии 2 0
провода
Наличие вытяжки
Пролет Фазные провода провода из соединительного/ 1 1 0,25 0,125
натяжного зажима.
Дефект соединения
провода
В формулах (5) и (8) интервал времени А? задает горизонт планирования корректирующих воздействий при управлении ремонтами электрооборудования СЭС. Его значение целесообразно принять в пределах календарного года (At = 1 год), что согласуется с периодом актуализации фактических значений ИТС ОР.
Использование выражений (5) - (8) позволяет рассчитать и построить в формате номограмм зависимости вида брез;-(/0р*) > по которым возможна предиктивная оценка
результирующей вероятности нарушений электроснабжения у-го потребителя при отклонении фактического значения ИТС к-то ОР от идеального. Анализ профилей рисков при принятии решений по управлению ТОиР ЭО нефтепромыслов предполагает оценку и ранжирование технологических потребителей по важности с точки зрения нарушений электроснабжения каждого из них при отказе какого-либо ОР в схеме СЭС. Степень важности у-го потребителя эквивалентна тяжести нежелательных последствий при реализации рискового события, которая определяется математическим ожиданием ущерба М[У],.
В [14] убедительно показано, что для формирования адекватного критерия принятия решений по ТОиР может быть использована одна из составляющих непроизводственного ущерба, связанная с недовыработкой продукции (потерями добычи нефти):
М[У]. = Рна1Рг^-Д;вд^0. (9)
Здесь: Ршгр], 25;, А?вд^- индивидуальные осредненные данные у-го потребителя:
электрическая нагрузка (кВт); удельная производительность (тонна/кВтч); время перерыва электроснабжения (час); - удельная стоимость потерь нефти (рубль/тонна).
Таким образом, риск ) прерывания электроснабжения любого у-го потребителя
как инструмент принятия решений определяется степенью его важности и вероятностью возникновения ключевого рискового события [15-17]. Уровень суммарного риска в СЭС служит критерием для ранжирования ОР с точки зрения их приоритезации, а также допускает прогнозирование в зависимости от изменения значимых факторов. Матрица рисков [18] представляет собой таблицу в декартовой системе координат, в ячейках которой по горизонтали откладывается важность технологических потребителей, а по вертикали -вероятность рискового события. На пересечении строк и столбцов матрицы проставляются значения прогнозируемых рисков в СЭС, рассчитываемые по выражению:
^=м[у],ерезГ (ю)
Предиктивная оценка рисков нарушений электроснабжения потребителей и процедура принятия решений по управлению ремонтами ЭО в зависимости от состава схемы СЭС, степени ее резервирования и технического состояния ОР выполняется в соответствии со следующим алгоритмом.
1. Выбираются наиболее вероятные сценарии ситуационного изменения схемы СЭС и варьируемые факторы (например, ИТС, 0 < /0РА. < 1 с шагом 0,1 для к = 1,и ).
2. Назначаются наиболее ответственные ОР в схеме СЭС, для которых с определенной периодичностью могут быть актуализированы фактические значения ИТС.
3. Для каждого сценария эволюции схемы СЭС выполняются вычисления показателей
надежности электроснабжения ]-то технологического потребителя нефтедобычи (7 = 1 >'") по расчетным моделям (1) - (4) и (5) - (8) при вариации значений /0РА. для отдельного либо
каждого ОР с закрепленной стратегией «по техническому состоянию».
4. По формуле (9) выполняется расчет тяжести последствий нарушений
электроснабжения для каждого]-то технологического потребителя нефтедобычи |у = 1 ,ш| с
последующим ранжированием потребителей по важности.
5. Для назначенных сценариев строятся номограммы в координатах результирующей вероятности нарушений электроснабжения каждого ]-то технологического потребителя
нефтедобычи (7 = 1 >'") от индекса технического состояния наиболее ответственного ОР в цепи его питания.
6. Предиктивная оценка рисков нарушений электроснабжения потребителей в СЭС при реализации любого из сценариев выполняется согласно выражению (10) с использованием полученных в пунктах 4 и 5 алгоритма ущербов и номограмм <2ре^ (/ОРА) •
7. Производится формирование матрицы рисков с приоритезацией ОР в СЭС по критерию минимального риска и проверкой выполнения установленных ограничений по уровню эксплуатационной надежности и располагаемым ресурсам энер го компании.
Результаты и обсуждение
Рассмотрим реализацию разработанных вычислительной процедуры и алгоритма на примере конкретной СЭС (рис. 2). Фрагмент реальной схемы СЭС нефтепромысла состоит из двух кустовых площадок с установленными двухтрансформаторными подстанциями: ТП1 (2x630 кВА) и ТП2 (2x1000 кВА). Подстанции запитаны от распределительного устройства 6,3 кВ главной понизительной подстанции (ГПП) по двум воздушным линиям электропередачи на железобетонных опорах, выполненным по магистральной схеме проводом марки АС-95. Удаленность от ГПП до ТП1 - 4 км, от ТП1 до ТП2 - 3 км. Повышенная надежность электроснабжения потребителей, запитанных от ТП1, обеспечивается установкой реклоузеров на В Л Л2.1 и Л2.2 для автоматического отключения участков сети к ТП2 при возникновении на них повреждений.
Осредненные значения мощностей нагрузок технологических механизмов нефтепромысловых объектов по каждому из вводов 6 кВ ТП1 и ТП2, а также их удельные производительности приведены в таблице 3. Для расчета показателей надежности в таблице 4 представлены справочные данные3 по элементам расчетной схемы СЭС (рис. 2).
Рис. 2. Схема электроснабжения нефтяного Fig. 2. Power supply scheme of an oil field месторождения
3 РД 34.20.574 СО 153-34.20.574 Указания по применению показателей надежности элементов энергосистем и работы энергоблоков с паротурбинными установками. - Москва : Союзтехэнерго. 1985. - 16 с.
Таблица 3
Среднегодовые значения мощностей нагрузок и удельных
производительностей технологических механизмов_
Объекты СЭС нефтепромысла Рнагр i , кВт D j, тонн/кВт-ч
ТП1 Т1 340 2,8
Т2 360 3.0
ТП2 Т1 560 3,9
Т2 550 3,5
В дальнейших рассуждениях в рамках примера, иллюстрирующего реализацию разработанной методики и алгоритма, будем рассматривать один из магистральных участков распределительной сети 6 кВ, например, Л1.1 в качестве основного, а второй (Л1.2) - в качестве резервного. Аналогично для подстанции ТП2, трансформатор Т1 -основной, Т2 - резервный.
В качестве наиболее вероятных сценариев оперативного состояния рассматриваемой схемы СЭС целесообразно принять следующие:
1. Магистральный участок распределительной электрической сети 6 кВ Л1.1 (основной) выведен из работы, нагрузки Т1 с ТП1 и ТП2 по шинам 0,4 кВ переведены на Т2 этих подстанций, ИТ С к-то ОР изменяется в заданных пределах 0 < /ор(, <1 с шагом
Д/ом<0,1.
Таблица 4
Показатели надежности и плановых ремонтов элементов СЭС_
Элемент Параметр потока отказов со , год"1 Время восстановления Тв, час Частота плановых ремонтов ц, год"1 Время планового простоя , час
ВЛ 6 кВ, одноцепная, на 1 км 0,25 6 0,2 5
Трансформатор 6 кВ 0,035 8 0,25 8
Ячейка выключателя 6 кВ, внутренней установки 0,015 6 0,25 7
Ячейка предохранителя 6 кВ 0,05 2,5 0,15 2,5
Ячейка выключателя нагрузки 6 кВ, внутренней установки 0,002 2,5 0,15 2,5
2. В работе обе ВЛ (полное резервирование), ИТС к-то ОР переменный 0 < /ор(. < 1.
3. В работе обе ВЛ, состояние аварийного восстановления основного элемента к-то ОР накладывается на плановый ремонт резервного при условии (о < /ом < 1).
Во всех намеченных сценариях наиболее ответственными ОР являются магистральные участки распределительной сети Л1.1 и Л1.2, а также Т1 и Т2 наиболее загруженной подстанции ТП2, для которых ИТС может служить варьируемым фактором.
В таблице 5 представлены результаты расчета по формул (1) - (4) результирующих значений показателей надежности электроснабжения потребителей, получающих электроэнергию от подстанций ТП1 и ТП2 при реализации сценария 1 с идеальным техническим состоянием всех ОР (/ОР^ = 1).
Таблица 5
Результирующие значения показателей надежности электроснабжения потребителей
Потребители Показатели надежности электроснабжения потребителей
ТП1 сорез1 = 0,015 + 0,25-4 + 0,002 + 0,05 + 0,035 = 1,102 год"1; 0,015-6+ 0,25-4-6 +0,002-4 + 0,05-3 + 0,035-8 — — 5,92 час, Врез1 1,102 брез1 = 1,102-5,92/8760 = 7,447 -10-4.
ТП2 сорез2 =0,015-2 + 0,25-7 + 0,002 + 0,05 + 0,035 = 1,867 год Л 0,015-2-6 + 0,25-7-6 + 0,002-4 + 0,05-3 + 0,035-8 Гп„е„ =-= 5,96 час; 1,867 ерез2 = 1,867 ■ 5,96/8760 = 12,702 -10~4.
Расчеты результирующих вероятностей нарушений электроснабжения потребителей ТП1 и ТП2 для каждого из намеченных сценариев оперативного состояния схемы СЭС выполнены по выражениям (5) - (8) и представлены на рисунке 3.
0,1-----------------
о -----------
О 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Jjm
а
Рис. 3 - Номограммы брезД^0р а-) Для
прогнозирования результирующей вероятности нарушений электроснабжения потребителей нефтедобычи:
а - объект ремонта ВЛ 6 кВ; б - объект ремонта КТПН 6/0,4 кВ
S Зцема fntù I
Ч
\ - «, т 7?.
ч \ /
Ч ТШ
_т 12
Сценарий 2 Ч s
Сценарий 3 \ ч
ТШ т 12 V
___ L. тш —
0 0 1 0 2 0 3 0 4 0,5 0 6 0 7 0 S 0 9 "ТП
б
Fig. 3 - Nomograms Qpaj[j0vi;)t0 predict the
resulting probability of power supply disruptions to oil production consumers:
a - 6 kV overhead line repair facility: b - 6/0.4 kV complete transformer substation repair facility
Полученные номограммы представляют собой зависимости типа <2pe3j (/OPjt) и
обеспечивают предиктивную оценку результирующей вероятности нарушений электроснабжения j-то потребителя нефтедобычи при изменении фактического значения ИТС каждого к-то ОР. Как показали исследования, возможность их аппроксимации линейным полиномом:
Qpaj=a-JOPl+b (11)
обеспечивается применением метода наименьших квадратов со степенью доверия 1,0. Здесь: а и Ъ - константы аппроксимации (o.e.), значения которых приведены в таблице 6.
Как отмечено выше, важность потребителя с точки зрения тяжести нежелательных последствий нарушений электроснабжения в СЭС, возникающих при отказах ЭО, измеряется математическим ожиданием ущерба, рассчитываемым по формуле (9). Для рассматриваемого примера этот расчет выглядит следующим образом:
М [У ]тш = (340 ■ 2,8 + 360 ■ 3,2) ■ 0,0028 ■ 45000 = 264978 руб.
М [У ]тш = (560 ■ 3,9 + 550 ■ 3,5) ■ 0,0028 ■ 45000 = 513324 руб.
Здесь: время перерыва электроснабжения с учетом действия автоматики ввода резерва составляет Аt = 0,0028 час; удельная стоимость потерь добычи нефти принята на уровне
100 $/баррель, что соответствует = 45000 руб./тонна.
Таблица 6
Значения констант аппроксимации при формировании номограмм предиктивной оценки Qpaj [J0Pt )
ОР с ИТС < 100% Потребители Сценарии изменения оперативного состава схемы СЭС
1 2 3
Коэффициенты аппроксимации
а b а b а b
ВЛ 6кВ (Л 1.2) ТП1 - 0,3322 1,0 -0,1222 0,3677 -0,2218 0,6678
ТП2 -0,1546 1,0 - 0,0720 0,4655 -0,1307 0,8454
КТПН 6/0,4 кВ (ТП2) ТП1 -0,9656 1,0 -0,2136 0,2212 - 0,0332 0,0344
ТП2 - 0,4058 1,0 -0,2411 0,5942 - 0,0533 0,1314
Для выполнения предиктивной оценки уровней суммарного риска непроизводственных потерь добычи нефти потребителями СЭС (формула 10) по каждому из намеченных сценариев воспользуемся результатами расчета фактических значений ИТС
ОР: ТП2 (/ОРДг =0,714) и Л1.2 (/ОРДг =0,510), приведенными в таблицах 1 и 2, а также
номограммами, аппроксимированными выражением (11) и данными таблице 6.
Так в случае эволюции схемы сети по сценарию 1 и вариации фактических значений ИТС < 100% £-го ОР результаты применения вычислительной процедуры для оценки уровня рисков и приоритезации ОР приведены в таблице 7 и на рисунке 4.
Таблица 7
Результаты применения вычислительной процедуры для формирования __матрицы рисков по сценарию 1__
ОР с ИТС < 100% Потребитель Вероятность 2рез, о.е. Тяжесть последствий М[У ], млн. руб.
Л1.2 ТП1 0,831 0,295
ТП2 0,921 0,513
ТП2 ТП1 0,311 0,295
ТП2 0,710 0,513
Матрица рисков (рис. 4) демонстрирует, что в обоих случаях Л 1.2 является наиболее приоритетным ОР, не смотря на различие в видах необходимого технического воздействия, определяемого фактическим значением его ИТС (51%): для ТП2 - усиленный контроль технического состояния, неотложный ремонт; для ТП1 - ремонт по результатам планового диагностирования. Ранг приоритетности ремонта КТПН 6/0,4 кВ (ТП2), имеющего более высокий ИТС (71,4%), определяет: для ТП2 - ремонт по результатам планового диагностирования; для ТП1 - плановое диагностирование.
1,0
0,5
КТГ1Н б/ 0.4 кВ ВЛ б кВ Л1.2
КТПН 6/ 0,4 кВ ТП2 ВЛ б кВ Л 1.2
Для П2
Для П1
0.5
1,0
м[у]
Рис. 4. Матрица рисков для сценария 1 схемы СЭС
Fig. 4. Risk matrix for scenario 1 of the PSS scheme
Аналогично представленному расчету выполняются расчеты для сценариев 2, 3 эволюции схемы СЭС.
Реальные условия эксплуатации, рассмотренные в примере, объясняют полученные результаты приоритезации ТОиР объектов ремонта с точки зрения надежности электроснабжения потребителей нефтепромысла. Вполне очевидным является тот факт, что высший ранг приоритетности ТОиР для обеспечения надежности функционирования каждого из потребителей (ТП1, ТП2) в схеме СЭС принадлежит наиболее ответственному ОР - магистральному участку ВЛ 6 кВ (Л 1.2).
Предложенная методика предиктивной оценки вероятности нарушений электроснабжения потребителей и управления ремонтами энергообъектов в схеме СЭС в отличие от ранее известных подходов [19, 20], основанных на экспертных решениях, представляется более перспективной, поскольку главным образом опирается на научно-обоснованные положения теории надежности восстанавливаемых технических систем.
Применение номограмм (11) в качестве регулярного инструмента прогнозирования вероятностей нарушений электроснабжения каждого из нефтепромысловых объектов является оригинальным решением, которое совместно с расчетом ущербов от непроизводственных потерь добычи нефти обеспечивает предиктивную оценку рисков для приоритезации ОР. Некоторым произволом может быть отмечено назначение сценариев эволюции схемы СЭС и состава работающего ЭО, однако это объясняется практическими задачами эксплуатации нефтепромысловых объектов. Объемная на первый взгляд вычислительная процедура методики на самом деле не создает сложностей в применении, зато гарантирует достаточную достоверность и обоснованность получаемых результатов.
Заключение
1. Отечественные нефтегазодобывающие компании, исповедующие философию риск-ориентированного подхода в управлении энергетическими активами, остро нуждаются в регулярном инструментарии для предиктивного анализа и оценки рисков непроизводственных потерь добычи нефти при нарушениях электроснабжения объектов нефте - газодобычи. При этом одним из важных достоинств методологической поддержки является ее базирование не только на экспертных оценках, но и на научно-обоснованных положениях теории надежности сложных восстанавливаемых технических систем.
2. В статье предложена и обсуждена методика предиктивной оценки рисков нарушений электроснабжения потребителей нефтедобычи с учетом вариации оперативного состава схемы СЭС и фактического технического состояния ЭО. Одним из ключевых разделов методики является применение номограмм для прогноза вероятности прерываний электроснабжения каждого из нефтепромысловых объектов месторождения, получение которых базируется на методах расчета структурной надежности СЭС.
3. Разработанная вычислительная процедура методики, включающая математические модели и операционный алгоритм, апробирована на примере типовой СЭС нефтепромысла с реальными параметрами и условиями эксплуатации. Полученные результаты оправдывают заявленные ожидания как по удобству практического применения методики, ее аналитическим опциям, так и по уровню достоверности и обоснованности количественных оценок.
Литература
1. Грабчак Е.П. Надежное электроснабжение - это приоритет для всех энергетиков // Энергетическая политика. 2021. №7 (161). С. 4-9. doi: 10.46920/2409-5516_2021_7161_4.
2. Bounjimi М.Е., Abdul-Nour G. Smart Asset Management in Power Industry: A Review of the Key Technologies // International Journal of Engineering Research & Technology. 2021. 10(10), pp. 388-393. doi: 10.17577/UERTV10IS100149.
3. Манукян M.M., Гредасова E.E. Риск-ориентированный подход, основанный на оценке отказов и нарушения целостности оборудования в работе нефтеперерабатывающих производств. В сб. 11 Международной научной конференции «Институты и механизмы инновационного развития: мировой опыт и российская практика», Казань. 2021. - С. 324328.
4. Kisuule М., Hernando-Gil I., Serugunda J. et al. Stochastic Planning and Operational Constraint Assessment of System-Customer Power Supply Risks in Electricity Distribution Networks. Sustainability. 2021. 13, 9579. https://doi.org/10.3390/sul3179579.
5. Овчинникова Т.И., Потоцкий Е.П., Фирсова B.M. Риск-ориентированный подход при оценке опасностей в горной промышленности // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2021. (2-1). С. 199-208. doi: 10.25018/0236-1493-2021-21-0-199208.
6. Хайдер С., Финкелынтейн М., Лисанов М.В. и др. Кручинина И.А. Зарубежный опыт использования риск-ориентированного подхода при эксплуатации технических устройств на нефтегазовых объектах // Безопасность труда в промышленности, 2015. №8. С. 24-30.
7. Антоненко И.Н. Риск-ориентированный подход к управлению производственными активами энергетики // Энергоэксперт. 2020. №1 (73). С. 26-33.
8. Kongezos V., Jellum Е. Industrial Asset Management strategies for the Oil & Gas sector, IET International Conference of Asset Management in London, November 27th. 2012, pp. 1-6.
9. Секретарев Ю.А., Левин B.M. Риск-ориентированные модели управления ремонтом оборудования в системах электроснабжения с монопотребителем // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии, 2021. №14 (1). С. 17-32. doi: 10.17516/1999-494Х-0295.
10. Ndawula, М.В., Djokic, S.Z., Hernando-Gil, I. Reliability Enhancement in Power Networks under Uncertainty from Distributed Energy Resources. Energies. 2019. 12, 531. https://doi.org/10.3390/enl2030531
11. Обоскалов В. П. Проблемы расчета структурной надежности систем электроснабжения с использованием вероятностного эквивалентирования // Электричество. 2015. №12. С. 4-12.
12. Боярова Д.А. Индекс технического состояния для оборудования 0,4-6(10) кВ энергообъектов нефтедобычи. В сб. XV Всероссийской научной конференция молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» 6-10 декабря 2021. Новосибирск. Изд-во НГТУ, 2021. Ч. 4. С. 7-12.
13. Левин В.М., Гужов Н.П., Боярова Д.А. К вопросу об управлении ремонтами электрооборудования нефтедобычи со стратегией по техническому состоянию // Известия вузов. Проблемы энергетики, 2022. Т.24. №1. С. 39-51. doi: 10.30724/1998-9903-2022-24-139-51.
14. Levin V.M., Guzhov N.P., Chernenko N.A. et al. Optimization of impacts parameters on the equipment of electrical networks during operation according to the technical condition. 2020 IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 1089. 2021, 012017. doi: 10.1088/1757-899X/1089/1/012017.
15. Абгарян Л.С. Выявление основных рисков нефтедобывающей компании и предложение основных путей их преодоления // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2017. № 1 Доступно по: https://ekonomika.snauka.ru/2017/01/13889. Ссылка активна на 15 августа 2022.
16. Костюков В.Н., Костюков Ал.В., Костюков Ан.В. Мониторинг риска эксплуатации оборудования в реальном времени // Динамика систем, механизмов и машин, 2014. С. 126-129.
17. Карпов М.В. Методика оценки ущерба от отказа электросетевого оборудования в системе управления производственными активами // Вестник Омского университета. Серия «Экономика». 2018. № 3 (63). С. 29-37. doi: 10.25513/1812-3988.2018.3.29-37.
18. Новожилов Е.О. Принципы построения матрицы рисков // Функциональная безопасность. Теория и практика. 2015. С. 73-79. Доступно по: https://www.dependability.ru/iour/article/viewFile/98/267. Ссылка активна на 15 августа 2022.
19. Gitelman L.D., Kozhevnikov M.V., Chebotareva G.S. et al. Asset Management of energy company based on risk-oriented strategy // Energy Production and Management in the 21st Century IV. 2020. Vol. 246, pp. 125-135. doi: 10.2495/EPM200121.
20. Грабчак Е.П., Медведева E.A., Петренко А.О. и др. О методологии расчета технического риска на основе вероятности и последствий отказа функционального узла и единицы основного технологического оборудования // Электроэнергия. Передача и распределение. 2019. №1 (52). С.22-29.
Авторы публикации
Левин Владимир Михайлович - д-р техн. наук, доцент, заведующий кафедрой Автоматизированных электроэнергетических систем Новосибирского государственного технического университета.
Гужов Николай Петрович - канд. техн. наук, доцент кафедры Систем электроснабжения предприятий Новосибирского государственного технического университета.
References
1. Grabchak ЕР. Nadezhnoe elektrosnabzhenie - eto prioritet dlya vseh energetikov // Energeticheskaya politika. 2021;7 (161): 4-9. doi: 10.46920/2409-5516_2021_7161_4. Bounjimi M.E., Abdul-Nour G. Smart Asset Management in Power Industry: A Review of the Key Technologies. International Journal of Engineering Research & Technology. 2021. 10(10), pp. 388-393. doi: 10.17577/UERTV10IS100149.
2. Manukyan MM, Gredasova EE. Risk-orientirovannyj podhod, osnovannyj na ocenke otkazov i narusheniya celostnosti oborudovaniya v rabote neftepererabatyvayuschih proizvodstv. [Abstract] In: Instituty i mehanizmy innovac.ionnogo razvitiya: mirovoj opyt i rossijskaya praktika, Kazan'. 2021:324-328.
4. Kisuule M, Hernando-Gil I, Serugunda J. et al. Stochastic Planning and Operational Constraint Assessment of System-Customer Power Supply Risks in Electricity Distribution Networks. Sustainability. 2021;13:9579. https://doi.org/10.3390/sul3179579
5.0vchinnikova TI, Potockij EP., Firsova VM. Risk-orientirovannyj podhod pri ocenke opasnostej v gornoj promyshlennosti. Gornyj infomiacionno-analiticheskij byulleten'. 2021:(2-1): 199-208. doi: 10.25018/0236-1493-2021-21-0-199-208.
ó.Hajder S, Finkel'shtejn M, Lisanov MV. et al. Zarubezhnyj opyt ispol'zovaniya risk-orientirovannogo podhoda pri ekspluatacii tehnicheskih ustrojstv na neftegazovyh ob'ektah. Bezopasnost' truda v promyshlennosti. 2015;8: 24-30.
7.Antonenko IN. Risk-orientirovannyj podhod k upravleniyu proizvodstvennymi aktivami energetiki. Energoekspert. 2020;1 (73): 26-33.
8. Kongezos V, Jellum E. Industrial Asset Management strategies for the Oil & Gas sector, IET International Conference of Asset Management in London, November 27th. 2012, pp.
