CC BY
24
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИМ СПИСОК
1. Кожевников Р. А., Паристый И. С. Реформа ориентирует на доход // Мир транспорта. 2009, №2. С. 6065.
2. Акулов М. П. О создании дочернего общества ОАО «РЖД» в сфере перевозок пассажиров в дальнем следовании // Ж.-д. трансп. 2010. № 1. С. 22-26.
3. Савчук В. П. Управление прибылью и бюджетирование. М. : БИНОМ, 2005. 432 с.
4. Краковский Ю. М., Калиновский С. Г., Селиванов А. С. Математическое обеспечение моделирования случайной величины при вероятностном анализе безубыточности // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. Иркутск : Изд-во ИрГУПС, 2009. Вып. 7. С. 137-143.
621.311: 621.331 Алексеенко Владимир Александрович,
аспирант ГОУ ВПО Иркутский государственный университет путей сообщения,
e-mail: bezvoprosov03@mail.ru Крюков Андрей Васильевич, д. т. н., профессор, ГОУ ВПО Иркутский государственный университет путей сообщения,
e-mail: avk@irgups.ru
ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДЛЯ АНАЛИЗА ПОВРЕЖДАЕМОСТИ УСТРОЙСТВ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ
V.A. Alekseenko, A. V. Kryukov
APPLICATION OF STATISTICAL METHODS FOR THE RAILWAY ELECTRICAL POWER SUPPLY DEVICES DAMAGEABILITY ANALYSIS
Аннотация. Предложена методика статистического анализа повреждаемости электрооборудования систем тягового электроснабжения железных дорог переменного тока. Результаты такого анализа можно использовать: при разработке мероприятий по повышению надежности электроснабжения; при корректировке стратегий оперативного управления режимами СТЭ; для анализа причин возникновения аварийных ситуаций.
Ключевые слова: системы тягового электроснабжения железных дорог переменного тока, статистический анализ повреждаемости электрооборудования.
Abstract. The technique of the statistical analysis of an alternating current railway electrical power supply traction systems electric equipment damagea-bility is proposed. Results of such analysis can be used: by working out actions for reliability augmentation of electrical power supply; at updating strategy of an operational control by modes of railway electrical power supply traction systems; for the analysis of emergencies occurrence reasons.
Keywords: alternating current railway electrical power supply traction systems, the statistical analysis of electric equipment damageability.
Введение
Увеличение масс грузовых поездов является одним из основных резервов роста пропускной способности железных дорог и положительно сказывается на экономике ОАО «РЖД» и его филиалов. Однако движение тяжеловесных поездов создает значительные нагрузки на элементы систем тягового электроснабжения (СТЭ), увеличивая износ электрооборудования. Кроме того, в отдельные моменты времени, например при восстановлении графика движения в послеоконный период, имеют место режимы, которые создают пиковые нагрузки на элементы СТЭ, значительно превышающие номинальные.
Указанные обстоятельства диктуют необходимость разработки научно-обоснованного комплекса методов и средств, направленных на повышение эксплуатационной надежности СТЭ. Такой комплекс должен базироваться на детальном анализе повреждаемости электрооборудования
СТЭ с применением современных математических моделей и методов [1-5].
В настоящей статье представлены результаты исследований, направленных на создание компьютерных технологий анализа повреждаемости электрооборудования СТЭ. Результаты такого анализа можно использовать:
- при разработке мероприятий по повышению надежности электроснабжения; при корректировке стратегий оперативного управления режимами СТЭ; для анализа причин возникновения аварийных ситуаций.
Анализ на основе принципа Парето Для решения задач повышения надежности электрооборудования, т. е. сокращения частоты
возникновения отказов? можно применить статистические методы повышения качества. Часто большинство повреждений обусловлено незначительным числом типов оборудования. Выяснив причины появления существенно важных отказов, можно устранить почти все простои, сосредоточив усилия на ликвидации именно этих причин. Такого рода проблемы можно успешно решать с помощью диаграмм Парето, позволяющих выявить важные факторы, оказывающие наибольшее влияние на отказы, с тем чтобы сосредоточить первоочередные усилия на устранение их влияния.
Диаграмма Парето, построенная на основании данных по ВСЖД за 10 лет (табл. 1), приведена на рис. 1. Из этого рисунка видно, что на 50 % оборудования приходится 80 % повреждений.
Таблица 1
Распределение числа повреждений по видам оборудования
Тип оборудования Число повреждений Доля, %
Выключатели 126 36,00
Измерительные трансформаторы 54 15,43
Токоведущие части 44 12,57
Разъединители и отделители 38 10,86
Изоляторы 28 8,00
Силовое оборудование 24 6,86
Разрядники и ОПН 17 4,86
Вторичные цепи 15 4,29
Компенсирующие устройства 4 1,14
ИТОГО 350 100,00
Рис. 1. Диаграмма Парето по видам оборудования
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
Аналогичный анализ может быть выполнен и по тяговым подстанциям (рис. 2). Из анализа представленной на рис. 2 диаграммы можно сделать вывод о том, что 80 % повреждений приходится примерно на 50 % тяговых подстанций.
Таким образом, анализ на основании принципа Парето позволяет сделать следующие выводы:
1. Наиболее проблемным видами оборудования, на которые приходится до 80 % повреждений, являются: выключатели, измерительные трансформаторы, токоведущие части, разъединители и отделители, изоляторы.
2. Большая часть (80 %) повреждений электрооборудования приходится на 50 % тяговых подстанций ТП1 ...ТП35.
Корреляционный анализ повреждаемости
Интенсивность потока отказов электрооборудования должна быть статистически связана
с интенсивностью его использования. Последняя может быть оценена по годовому объему перерабатываемой на ТП электроэнергии Wcp. Результаты корреляционного анализа между числом повреждений за период с 2002 по 2008 годы и среднегодовым объемом перерабатываемой электроэнергии для ряда дистанций электроснабжения (ЭЧ) ВСЖД приведены на диаграмме, представленной на рис. 3.
В соответствии с общепринятой классификацией корреляционных связей для ЭЧ-8 и 9 наблюдается сильная (или тесная) корреляционная связь, для ЭЧ-1 эта связь может быть оценена как средняя, для ЭЧ-2 и ЭЧ-5 как умеренная, а для ЭЧ-10 как слабая. Для небольшой части оставшихся ЭЧ (6, 7 и 11) ВСЖД отсутствует корреляционная связь между повреждаемостью и объемом перерабатываемой электроэнергии, что может
Коэффициент
-
ЭЧ-1 ЭЧ-2 ЭЧ-5 ЭЧ-В ЭЧ-Э ЭЧ-10
Рис. 3. Коэффициент корреляции, выражающий зависимость количества повреждений от среднегодового
объема перерабатываемой электроэнергии
Число п овреждени й
)
п =1+0.0059Л ?/ср
тг/ср, мв тч
10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 30.00 90.00
Рис. 4. Регрессионный анализ повреждаемости для ЭЧ-1: проверка по критерию Фишера Рр=4,82> Рзн=0,064
быть объяснено, в частности, недостаточно высоким качеством предоставляемой из этих подразделений статистической информации.
Регрессионный анализ повреждаемости
На основе результатов предыдущего раздела может быть проведен регрессионный анализ с помощью которого возможно выполнение оценочных прогнозов повреждаемости для ЭЧ, имеющих значимые корреляционные связи между объемами перерабатываемой ЭЭ и повреждениями электрооборудования. В качестве примера ниже приведены результаты регрессионного анализа для ЭЧ-1 (рис. 4).
Связь повреждаемости электрооборудования с геомагнитными явлениями
В работах [1, 2] отмечается влияние геомагнитных явлений на повреждаемость электрооборудования и надежность электроснабжения. В частности, вследствие электромагнитных бурь возникают геоиндуктированные токи, протекающие в контурах нулевой последовательности протяженных ЛЭП и вызывающие насыщение стали сердечников силовых трансформаторов. При характерной частоте токов 0,001...0,1 Гц их амплитуда может достигать 200 А. В случае протекания таких квазипостоянных токов в протяженной электрической сети кривые намагничивания сердечников трансформаторов могут сместиться, что приведет к их насыщению. В результате происходит увеличение токов намагничивания и рост уровня гармоник в электрической сети, что, в свою очередь, приводит к перегрузке емкостных элементов оборудования, локальным перегревам
обмоток и элементов конструкций трансформаторов, деградации изоляции. Таким образом, геомагнитные воздействия имеют кумулятивные эффекты, снижающие срок службы оборудования. Сказанное в полной мере относится к системам тягового электроснабжения, представляющим собой протяженные электрические сети, питающиеся от трансформаторов с заземленными нейтралями. Ниже приведены данные, свидетельствующие достаточно тесной корреляционной связи годового числа повреждений электрооборудования ВСЖД с солнечной активностью, характеризуемой среднегодовыми числами Вольфа (табл. 2 и рис. 5). Эта связь может быть использована для оценочных прогнозов повреждаемости при управлении системой тягового электроснабжения.
Таблица 2 Связь числа повреждений с солнечной _активностью. ВСЖД_
Год Среднегодовые числа Вольфа V Число повреждений
2001 102 32
2002 104,1 39
2003 63,6 32
2004 40,4 28
2005 29,8 30
2006 15,2 22
2007 7,5 14
Информатика, вычислительная техника и управление. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
40
35
30
25
15
10
п •
• •
1 V п- 19.13 + 0. корреляции 74V
ффициент
• V
20
40
60
ВО
100
120
Рис. 5. Связь повреждаемости с солнечной активностью.
ВСЖД, проверка по критерию Фишера
¥ = 13,12; ¥ш= 0,015
Аналогичные результаты наблюдаются и для Красноярской железной дороги (рис. 6 и 7). Причем в данном случае имеет место максимум повреждаемости, приблизительно совпадающий с пиком солнечной активности.
ложенные в настоящей статье статистические методы анализа повреждаемости электрооборудования.
п •
К оэффициент корреляции 0.58
•
• 1
• • • » •
V
Рис. 6. Повреждаемость электрооборудования КрасЖД и среднегодовые числа Вольфа: V - число повреждений
Заключение
На этапах планирования режимов СТЭ, разработки мероприятий по повышению надежности и бесперебойности электроснабжения, выработки оптимальных стратегий оперативного управления режимами тяговых сетей можно применять пред-
Рис. 7. Регрессионный анализ: проверка по критерию Фишера f = 5, 15; Fm = 0,046
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИИ СПИСОК
1. Воздействие геомагнитных явлений на качество и надежность электроснабжения / Платонова Е. В., Чистякова Г. Н., Еремина Е. А. // Девятая Рос. науч.-техн. конф. по электромагн. совместимости техн. средств и электромагн. безопасности : сб. докл. -СПб., 2006. - С. 77-81.
2. Lehtinen M., Pirjola R. Currents Produced in Earthed Conductor Networks by Geomagnetically - Induced Electric Filds // Anales Geophysical. 1985. Vol. 3, no. 4.
P. 479-484.
3. Калашников Б. Г., Морошкин Ю. В., Скопинцев В. А. Оценка сезонных циклов аварийности в электроэнергетических системах // Электричество. 2002. № 7. С. 2-8.
4. Скопинцев В. А. Циклы аварийности в электроэнергетических системах // Электрические станции. 1997. № 7. С. 31-37.
5. Крюков А. В., Закарюкин В. П., Алексеенко В. А. Анализ повреждаемости электрооборудования тяговых подстанций на основе многомерных статистических методов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2009. № 1 (21). С. 99-102.
