CC BY
30
[ЩШ^ш
УДК 620.424.1
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОВНЯ НАДЕЖНОСТИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ ТЭС НА БАЗЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ
А.А. Константинов, М.М. Султанов
НИУ МЭИ, г. Москва, Россия
Резюме: ЦЕЛЬ. Определить место ТЭС в структуре энергетического рынка России. Проанализировать режимы работы электростанций в современных условиях функционирования на ОРЭМ и показать техническое состояние энергетического оборудования. Разработать метод прогнозирования показателей надежности ТЭС на базе текущих параметров работы оборудования с последующим предложением рабочего алгоритма оценки его уровня надежности. Провести пассивную апробацию разработанного метода и алгоритма на примере действующих генерирующих систем. МЕТОДЫ. При решении поставленных целей и задач применялся метод имитационного моделирования Монте-Карло в совокупности с математическим аппаратом теории вероятности. РЕЗУЛЬТАТЫ. Предложена методика прогнозирования уровня надежности оборудования ТЭС на базе многофакторных статистических данных, учитывающих парковый ресурс, межремонтный период, аварийность, состояние металла паровых котлов и турбин. Произведен расчет показателей надежности действующих ТЭС согласно разработанного алгоритма с целью оценки эффективности предлагаемого метода. Предложены методы по повышению быстродействию алгоритма на уровне сбора, хранения и обработки исходных данных. Расчеты показали положительный результат с минимальной степенью погрешности. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Предлагаемый метод имитационного моделирования способствует эффективному процессу разработки цифровых энергетических систем мониторинга и диагностики основного оборудования ТЭС, в том числе более эффективного планирования ремонтной программы. На основании положительных результатов обобщённых опытных данных предлагается внедрить разработанную модель и алгоритм в СУБД для формирования массива критериальных параметров по повышению уровня надежности и экономичности генерирующих систем в условиях процесса цифровизации энергетики.
Ключевые слова: показатели надежности; техническое состояние; метод Монте-Карло; котельная установка; паровая турбина; парковый ресурс; прогнозирование
DEVELOPMENT OF A METHODOLOGY FOR ASSESSING AND PREDICTING THE LEVEL OF RELIABILITY OF TPP POWER EQUIPMENT BASED ON TECHNICAL
CONDITION INDICATORS
AA. Konstantinov, MM. Sultanov
Moscow Power Engineering Institute, Moscow, Russia
Abstract: THE PURPOSE. Determine the place of thermal power plants in the structure of the Russian energy market. To analyze the operating modes of power plants in the current operating conditions on the WMEC and to show the technical condition of the power equipment. To develop a method for predicting the reliability of thermal power plants based on the current parameters of the equipment, followed by the proposal of a working algorithm for assessing its level of reliability. To conduct a passive approbation of the developed method and algorithm on the example of existing generating systems. METHODS. When solving the set goals and objectives, the Monte Carlo simulation method was used in conjunction with the mathematical apparatus of probability theory. RESULTS. A method is proposed for predicting the level of reliability of TPP equipment based on multivariate statistical data that take into account the park resource, the repair period, accident rate, and the metal condition of steam boilers and turbines. The calculation of the reliability indicators of existing thermal power plants according to the developed algorithm was performed in order to evaluate the effectiveness of the proposed method.
Methods for improving the algorithm performance at the level of collecting, storing and processing the source data are proposed. The calculations showed a positive result with a minimum degree of error. CONCLUSION. The proposed simulation method contributes to the effective development of digital energy systems for monitoring and diagnostics of the main equipment of thermal power plants, including more effective planning of the repair program. Based on the positive results of the generalized experimental data, it is proposed to implement the developed model and algorithm in the DBMS to form an array of criteria parameters to increase the level of reliability and efficiency of generating systems in the conditions of the process of digitalization of energy.
Keywords: reliability indicators; technical condition; Monte Carlo method; boiler plant; steam turbine; park resource, forecasting.
Введение
Тепловая электрическая станция (далее ТЭС), является сложной и многоузловой системой по комбинированному производству электрической и тепловой энергии. В России и зарубежных странах энергетический рынок на 60-70% состоит из крупных тепловых энергоблоков [1, 2].
На сегодняшний день ТЭС России вырабатывают 36% электрической энергии и 46% тепловой, в виде горячей воды и пара, от всего объема продукции на рынке. При этом около 92% генерирующих единиц введено в эксплуатацию до 1989 года. К текущему периоду большая часть основного фонда теплоэнергетического оборудования как морально, так и физически устарело [3, 4].
В настоящее время оценка показателей надежности и экономичности эксплуатации действующего оборудования с учетом фактического технического состояния оборудования тепловых электрических станций является достаточно актуальной задачей. При этом на сегодняшний день отсутствует эффективный механизм и единая система прогнозирования выхода из строя элементов основного оборудования электростанций при случайном характере возникновения дефектов, что приводит к снижению безопасной и надежной работы оборудования в целом. Определение фактического технического состояния основного и вспомогательного оборудования или всей энергетической установки определяется техническим состоянием элементов оборудования.
Режимы и техническое состояние энергетического оборудования ТЭС
На ряду со сложным процессом производства электрической и тепловой энергии на ТЭС, не менее важным, с точки зрения эффективности, является реализация продукции на рынках энергии.
На сегодняшний день в России существует оптовый рынок электроэнергии и мощности (ОРЭМ) на котором происходит процесс взаимодействия между производителями энергии, оператором рынка, энергоснабжающими организациями и сетевыми компаниями, с целью реализации продукции [5].
С целью качественного функционирования ОРЭМ делится на ценовые и неценовые зоны. Помимо этого разделения в состав рынка входят следующие сектора:
- сектор свободных договоров;
- сектор регулируемых договоров;
- рынок на сутки вперед (РСВ);
- балансирующий рынок (БР).
В первых двух секторах ОРЭМ генерирующие системы получают фиксированный денежный поток от реализации произведенной электрической энергии и мощности. Наибольший интерес ТЭС с точки зрения улучшения финансово-экономического климата функционирования организации представляют РСВ и БР. Это связано в первую очередь с эффективной методикой ценообразования по принципу выбора равновесной цены (маржинальный метод) с последующим конкурентным отбором заявок участников ОРЭМ
[5, 6].
Для управления и обеспечения надёжной работы единой энергетической системы (ЕЭС) России, в рамках ОРЭМ, функционирует система выбора состава включенного генерирующего оборудования (ВСВГО), которая в свою очередь является ключевым фактором, влияющим на эффективность работы ТЭС. На протяжении долгого времени система ВСВГО подвергалась корректировке и изменениям исключительно с целью повышения её эффективности. На определённых этапах в неё вносили новые показатели и убирали менее эффективные [7, 8].
На основании выше сказанного выбор состава генерирующего оборудования и эффективного его режима работы с учетом влияющих факторов рынка необходимо осуществлять с учетом технического состояния энергетического оборудования.
Основными причинами аварийности на объектах энергетики является высокий уровень износа основного оборудования, неквалифицированный персонал, несвоевременное определение нарушений в работе оборудования. Первоочередной причиной является отказ основного оборудования ТЭС в силу высокого износа [9 -11].
По статистике из общего числа отказов основного оборудования 40% относятся к паровым котлам, а 16% - турбинам. На рис. 1 приведена диаграмма отказов паровых котлов с разбивкой по узлам и агрегатам.
Рис. 1. Диаграмма отказов котельных установок: 1 - экономайзеры;2-промежуточные
пароперегреватели;
3 - пароперегреватели, включая радиационные ширмовые пароперегреатели; 4 - испарительные поверхности; 5 - прочие элементы, включая отказы тягодутьевых агрегатов
Доля отказов.0 о
Fig. 1. Diagram of boiler plant failures 1-economizers; 2-intermediate superheaters; 3-superheaters, including radiation screen superheaters; 4-evaporation surfaces; 5-other elements, including failures of draft units
Основными причинами отказов котлов и их вспомогательного оборудования на тепловых электростанциях являются: высокая тепловая напряженность топок современных котлоагрегатов; недостатки при проектировании оборудования, вызванного недостаточным учетом данных, условий работы, выбора методов расчета; нарушение герметичности пароводяного тракта; длительная работа металла теплопередающих поверхностей при высоких давлениях и температурах; нарушение режимов работы теплоэнергетического оборудования; значительные термоциклические нагрузки; дополнительными повреждающими факторами являются процессы коррозии металла, как со стороны топки, так и внутри водяных и паровых объемов [11, 12].
На рис. 2 приведена диаграмма отказов паровых турбин с разбивкой по узлам и системам.
Рис. 2. Диаграмма отказов паровых турбин: 1 - Fig. 2. Steam turbines failure diagram 1 - flow path; проточная часть; 2 - подшипники; 3 - 2 - bearingss; 3 - oil system; 4 - adjustment; 5 - ssteam маслосистема; 4 - регулирование; 5 - distribution; 6 - pipelines and fittings; 7 - other парораспределение; 6 - трубопроводы и elements; 8 - failures without damage арматура; 7 - прочие элементы; 8 - отказы без повреждений
Основными причинами отказов паровых турбин и их вспомогательного оборудования на тепловых электростанциях являются: эрозионно-коррозионные повреждения элементов проточной части; электроэрозия; недостатки эксплуатации; ошибочные действия персонала; некачественные ремонтные работы [13, 14].
На тепловых электростанциях все плановые ремонты осуществляют на основе ремонтного цикла, который, прежде всего, определяется назначенным межремонтным ресурсом всего энергоблока. При планировании ремонтов действующего оборудования без
учета фактического технического состояния наблюдается увеличение отказов элементов оборудования и, следовательно, возрастают затраты на ремонт. Анализ данных показывает необходимость проведения системы профилактического технического обслуживания основных элементов генерирующего оборудования ТЭС в межремонтный период, что позволит в самый короткий период повысить их надежность при минимальных затратах металла, средств и трудоемкости процесса [10 - 12].
Методика прогнозирования показателей надежности энергетического оборудования ТЭС на базе метода Монте-Карло
В силу высокого процента износа основного энергетического оборудования ТЭС увеличивается его частота отказа. Понятие «отказ» носит вероятностный характер возникновения. Поэтому на сегодняшний день существует целая теория по оценке риска возникновения отказа как неопределенного или нечеткого по времени наступления события.
В теории оценки риска возникновения любого события существует два основных метода: качественный и количественный. Качественная оценка риска предполагает вербальное описание ситуации риска, систематизацию потенциальных опасностей и эвристическое принятие решений, направленных на уменьшение негативных последствий риска, а также предупреждение возникновения рисковых ситуаций.
При качественной оценке используют описательные и неформализованные методы, позволяющие дать сравнительную оценку уровня риска. К таким методам относят исторический анализ (историко-ассоциативный метод или метод аналогий), экспертный метод, SWOT-анализ, рейтинг-метод, а также графический метод ранжирования. Данные методы качественной оценки применимы в случаях полной неопределенности рассматриваемого объекта.
При решении задачи оценки и прогнозирования надежности энергетического оборудования целесообразно применение количественной оценки риска возникновения отказов. Для данного типа задач характерна определенность или частичная неопределенность наступления события.
Метод количественной оценки риска включает в себя следующие инструменты анализа:
- статистический метод;
- анализ чувствительности (метод вариации параметров);
- метод проверки устойчивости (расчет критических точек);
- метод сценариев (метод формализованного описания неопределенностей);
- имитационное моделирование (метод статистических испытаний, метод Монте-Карло).
Проанализировав существующие методы оценки риска возникновения отказа энергетического оборудования ТЭС, целесообразно остановиться на двух: статистический и имитационное моделирование (метод Монте-Карло), как наиболее подходящие к решению поставленных задач в работе [15 - 18].
В разработанной методике главным критерием оценки фактического технического состояния предлагается использовать действующее значение ресурса основного оборудования, участвующего при отпуске электрической и тепловой энергии
Крес, который учитывает важные режимные условия и тепловые характеристики
энергетического оборудования при эксплуатации паровых котлов и турбин электрических станций.
Ниже приведены математические выражения по определению коэффициентов ресурса основного оборудования участвующего при отпуске электрической и тепловой энергии
п д9Рес э п д/р(Рес) <бр
^ I ^ ' ТГ7
У —т-1 у
„Факт ,■_] бр(факт)
Крес -+———--(1)
П П би
у Э' у
г_ 1 г_ 1
п д„бР(Рес) .обР
у 'к;_
;_, „бР(факт)
Ктэ = ^^--(2)
Рес п бР
'=1
где Э; - выработка электроэнергии; -м турбоагрегатом, тыс. кВтч; - выработка тепла брутто' -м котлом, Гкал; дфакт - фактический удельный расход тепла брутто ' -м турбоагрегатом на производство электроэнергии, ккал/кВт-ч; ^бр(факт) - фактический КПД
брутто ' -м паровым котлом, %; Ддрес, Д^бр(рес) - поправки на старение оборудования к д и •
Как видно в состав выражений (1) и (2) входят такие технологические параметры как выработка электроэнергии, выработка тепла котлами, удельный расход тепла на производство электроэнергии, КПД паровых котлов, а также поправки на старение основного оборудования, которые отражают изменение фактического состояния энергетического оборудования во времени.
Для оценки возможного ущерба при возникновении аварийных ситуаций, повлекших за собой останов оборудование и недоотпуск тепловой и электрической энергии, необходимо обратится к теории вероятности.
Приняв во внимание тот факт, что показатели надежности носят вероятностный характер наступления получено выражение (3) по определению вероятности надежной безотказной работы основного оборудования, участвующего при отпуске электрической и тепловой энергии на ТЭС в диапазоне изменения действующих технологических параметров и с учетом типа их функционального распределения
T2
P = 1 -J K lc • K тс • f (x к
(3)
здесь К^ ,К™С — коэффициенты ресурса основного оборудования участвующего
при отпуске электрической и тепловой энергии, соответственно.
При этом необходимо отметить, что при имитационных прогонах переменная выбирается случайным образом в соответствии с типом распределения /(х) и в границах
заданного диапазона исследуемых параметров от 7 до Т
Т / (*>* = п (т2 — 7 (хг) (4)
1 ' = 1 Проблемы надежности в энергетике связаны с марковскими процессами, которые дискретны в пространстве и непрерывны во времени. Системы, описываемые этими процессами, существуют непрерывно в одном из состояний (работа) до дискретного перехода в другое состояние (ремонт).
На основании выше сказанного приведем на рисунке 3 схему работы метода Монте-Карло по принципу Марковских цепей.
Функция
МС
Выборка
Модель исходных данных К"рес
Рис. 3. Метод Монте-Карло по схеме Марковской цепи Fig. 3. Monte Carlo method according to the Markov chain scheme
Алгоритм оценки и прогнозирования уровня надежности энергетического оборудования по показателям технического состояния
Для эффективной и корректной работы предлагаемой методики необходимо разработать алгоритм функционирования модели.
1
Разработанный алгоритм по оценки и прогнозирования уровня надежности основного и энергетического оборудования ТЭС приведен на рисунке 4
Рис. 4. Алгоритм прогнозирования уровня Fig. 4. Algorithm for predicting the TPP equipment надежности энергетического оборудования ТЭС reliability level based on technical condition на базе показателей технического состояния indicators
К показателям технического состояния энергетического оборудования ТЭС относят параметры управления, влияющие на показатели надежности и экономичности. Выделяют четыре основные группы параметров управляющих воздействий:
- параметры потребляемых ресурсов (вид сжигаемого топлива, его химический состав, физические свойства топлива, давление и температура перед топливо сжигающим оборудованием и др.);
- конструктивные параметры (тип основного и вспомогательного оборудования, его габаритные размеры, конструктивные особенности основных элементов энергетического оборудования);
- режимные параметры (давление, температура и расходы рабочей среды, номинальная и фактическая производительность оборудования, концентрации веществ по характерным точкам технологического процесса);
- вспомогательные параметры, к ним относятся промежуточные или дополнительные показатели работы оборудования, необходимые для уточнения достоверности конструктивных, режимных и параметров потребляемых ресурсов.
Перечисленные группы параметров управляющих воздействий на энергетическое оборудование, образуют «облако» исходных данных для работы алгоритма приведенного на рисунке 4.
Для повышения эффективности и быстродействия предлагаемого алгоритма следует обратиться к системе централизованного сбора, хранения и обработки статистических данных о режимах и параметрах работы основного оборудования ТЭС.
Централизованный облачный сервис для хранения данных позволит оперативно вносить данные и предоставлять их по запросу алгоритма. В силу сложного состава основного и вспомогательного оборудования ТЭС целесообразным будет совместное использование централизованного и децентрализованного подхода (блокчейн) [19 - 21].
На рисунке 5 приведен принцип реализации сбора и хранения исходных данных.
Рис. 5. Принцип работы системы хранения и Fig. 5. The operation principle of the storage system обработки данных о показателях and processing data on the reliability indicators of надежности энергетического оборудования TPP equipment ТЭС
Обсуждение полученных результатов
Для выполнения расчетов по разработанной методике и алгоритма оценки и комплексного прогнозирования надежности котельных установок и паровых турбин были обобщены статистические данные по отказам оборудования за 2005-2020 годы. На этом основании рассчитаны показатели надежности (вероятность безотказной работы) оборудования как отдельно для всех типов паровых котлов и турбин, так и комплексно для исследуемых типов тепловых электростанций ТЭС-1, ТЭС-2. Эти электростанции включены в один энергоузел одного региона, а также работают по схеме с поперечными связями. Отличие состоит в составе основного энергетического оборудования: на ТЭС-1 восемь паротурбинных установок и десять энергетических котлов, на ТЭС-2 две паротурбинные установки и три энергетических котла. Еще одним отличием данных энергообъектов является год ввода в эксплуатацию: ТЭС-1 1962 года, а ТЭС-2 1988 года.
По расчетным оценкам вероятность безотказной работы паровых котлов и турбин ТЭС-2 составила 0,962, вероятность отказа равна 0,038. При этом вероятность безотказной работы паровых котлов и турбин ТЭС-1 составила 0,819, вероятность отказа равна 0,181. В частности, вероятность безотказной работы паровых котлов указанной тепловой электростанции составила 0,950, а вероятность безотказной работы паровых турбин равна 0,862. Для основного оборудования ТЭС-2 получены следующие результаты: вероятность безотказной работы паровых турбин - 0,965, а для паровых котлов - 0,996 (рисунок 6).
Отметим, что коэффициенты детерминации для исследуемых ТЭС-1 и ТЭС-2 находятся на уровне 0,987 и 0,918, соответственно. Это объясняется высокой представительностью исходных статистических данных по отказам узлов и систем исследуемого энергетического оборудования станции ТЭС-1. При этом анализ полученных данных (рисунок 6), показал снижение вероятности безотказной работы в целом по генерации от высокого физического износа паровых турбин и котлов по ТЭС-1.
Основными результатами оценки эффективности предлагаемого метода и алгоритма прогнозирования надежности котельных установок и паровых турбин на базе имитационного моделирования, является величина погрешности между расчетными показателями и смоделированными по методу Монте-Карло. Таким образом, вероятность отказа основного оборудования ТЭС-1 в исследуемом диапазоне технологических характеристик составляет 3,05-4,67%, а для оборудования ТЭС-2 составляет 2,56-3,85%.
Рис. 6. Оценка вероятности безотказной работы Fig. 6. Evaluation of the failure-free operation ТЭС-1 и ТЭС-2 probability of TPP-1 and TPP-2
Минимальные значений погрешности расчетных показателей, обусловлены большим числом экспериментов при моделировании отказов оборудования ТЭС. Необходимо отметить, что рассмотренные в работе паровые котлы имеют производительность 420 т/ч.
Анализ полученных результатов показал, что разработанная методика оценки показателей надежности позволяет реализовать стохастический (случайный) процесс, который формируется таким образом, что вероятностные характеристики отказа основного энергетического оборудования совпадают с аналогичными величинами решаемой задачи. При этом результаты моделирования отказов в значительной степени зависят от сформированных сценариев исходных параметров и их изменения при различных условиях реализации имитационных испытаний, что позволяет применять полученные результаты моделирования при принятии решений по инвестиционным ремонтным программам, их ранжирования, а также обоснования рациональных размеров и форм (конкретного состава оборудования) резервирования мощности тепловых электростанций с учетом фактического технического состояния генерирующего оборудования.
Выводы
1. На основании литературного обзора по теме исследования, определено место ТЭС в энергосистеме России, а также проведен анализ режимов их работы в современных условиях функционирования ОРЭМ. По ретроспективным данным отказов энергетического оборудования ТЭС определено его текущее техническое состояние (износ).
2. Разработан алгоритм оценки и прогнозирования уровня надежности энергетического оборудования ТЭС по показателям технического состояния на базе имитационного метода Монте-Карло. При этом методика, включающая предлагаемый алгоритм, учитывает отказы конкретных элементов котельного оборудования, в первую очередь, характеризующихся низкой надежностью, таких как, радиационные пароперегреватели и испарительные поверхности нагрева, экономайзерные участки, а для паровых турбин такими узлами являются элементы проточной части, подшипники, маслосистема, система парораспределения, трубопроводы и арматура, отказы без повреждений и прочие элементы, что позволяет обеспечить своевременное диагностирование отказов и их устранение, а также определять показатели надежности котельных установок и паровых турбин ТЭС по фактическому техническому состоянию. Предложены мероприятия по повышению эффективности и быстродействия разработанного алгоритма.
3. При проведении пассивного эксперимента для подтверждения адекватности предлагаемого метода и алгоритма на базе действующих энергетических объектов выявлен положительный результат, отраженный в высоких коэффициентах детерминации от 0,92 до 0,99, а также минимальном проценте погрешности расчетных показателей от фактических (от 2,5% до 5%).
4. На основании положительных результатов обобщённых опытных данных по отказам элементов и узлов основного генерирующего оборудования ТЭС предложено
внедрить разработанную модель и алгоритм в СУБД для формирования массива критериальных параметров по повышению уровня надежности и экономичности генерирующих систем в условиях процесса цифровизации энергетики.
Благодарност ь
Работа выполнена при финансовой поддержке государственного задания Российской Федерации FSWF-2020-0025 «Разработка методов и анализ способов достижения высокого уровня безопасности и конкурентоспособности объектов энергетических систем на базе цифровых технологий».
Литература
1. DiaoH, Ghorbani M Production risk caused by human factors: a multiple case study of thermal power plants // Front. Bus. Res. China 12, 15 (2018).
2. Bhangu N.S., R. Singh & G.L. Pahuja Availability Performance Analysis of Thermal Power Plants // J. Inst. Eng. India Ser. 2019. C 100. pp. 439-448.
3. Султанов М.М. К вопросу надежности ТЭС в условиях цифровизации энергетики / М.М. Султанов, А.А. Константинов // 3 Всероссийская молодежная научно-практическая конференция «ЭНЕРГОСТАРТ». Кемерово, 2020. С. 55-59.
4. Filippov S.P. CHP Plants in Russia: the Necessity for Technological Renovation / S.P. Filippov, M.D. Dil'man // Therm. Eng. 2018.V. 65. pp.775-790
5. Бахтеева Н.З., Галимзянов Л.А. Шацких З.В. Конкурентный оптовый рынок электроэнергии и мощности: состояние и новые вызовы // Проблемы энергетики. 2016. № 5. С. 70-78.
6. Kanapelko R.A. Russian and foreign practice of interaction between corporate and government structures of the wholesale electricity and capacity market." Journal of Economy and Business. 2019. V.1. pp. 47-51.
7. Таран А.С. Выбор состава включенного генерирующего оборудования ТЭС на оптовом рынке электроэнергии. Энергетика: эффективность, надежность, безопасность: материалы трудов XIX Всероссийской научно-технической конференции в 2т., Томский политехнический университет, 4-6 декабря 2013 г. Томск: Изд-во ООО «Скан», 2013. Т. 2. С. 70-74.
8. Архипов Долматова А.М. Два года новой модели ВСВГО // Энергорынок. 2016. № 2 (137). С. 52-58.
9. Аракелян Э.К., Панько М.А., Асланян А.Ш. Методические положения оценки технико-экономической эффективности модернизации АСУ ТП электростанций // Теплоэнергетика. 2010. № 10.С.45 - 49.
10. Ivanitckii M.S., Sultanov M.M., Trukhanov V.M. Analysis of the influence of operating modes of heat generating plants on the energy and environmental safety of thermal power plants // Proceedings of the 2nd 2020 International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering, REEPE 2020. 2020. С. 9059205.
11. Arakelyan E.K., Boldyrev I.A., Gorban Y.A. TPP generating unit technical and economic index accuracy increase // Proceedings of the 2nd 2020 International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering, REEPE 2020. 2020. С. 9059234.
12. Труханов В.М. Сложные технические системы типа подвижных установок : Разраб. и орг. пр-ва . М.: Машиностроение, 1993. -332 dSBN 5-217-01945-Х.
13. Поздышев, А.А. Особенности повреждений стареющего парка паровых турбин / Поздышев А.А., Рабенко В.С., Мошкарин А.В. // Энергосбережение и водоподготовка. 2004. №4(31). с. 39-43.
14. Неуймин В.М. Уровень надежности паровых турбин ТЭС холдинга ОАО РАО «ЕЭС России». Энергосбережение и водоподготовка. 2004. №2(29). С. 46-48.
15. Mullor R.A., Mulero J., Trottini M. modelling approach to optimal imperfect maintenance of repairable equipment with multiple failure modes Computers & Industrial Engineering // 2019. V.128. pp. 24-31.
16. Zhiliang Maa., Yuan Rena., Xinglei Xianga. Data-driven decision-making for equipment maintenance // Automation in Construction.2020. V. 112. pp.103103.
17. Carazas F.G., Souza G.F.M. Risk-based decision making method for maintenance policy selection of thermal power plant equipment // Energy. 2010. V. 35. Pp. 964-975.
18. César L. Melchor-Hernández., Rivas-Dávalos F., Maximov S. A model for optimizing maintenance policy for power equipment // Electrical Power and Energy Systems.2015. V.68. pp.304-312.
19. Vaskov A., Tyagunov M., Shestopalova T., et al. Structure and Parameter Optimization of Renewable-Based Hybrid Power Complexes // Handbook of Research on Renewable Energy
and Electric Resources for Sustainable Rural Development. Hershey, Pennsylvania, IGIGlobal. -2018. P. 352-382.
20. Султанов М.М., Труханов В.М., Аракелян Э.К. Методы достижения и обеспечения высокого уровня надежности и безопасности энергетического оборудования ТЭС, ГЭС, АЭС на всех этапах жизненного цикла // Новое в российской электроэнергетике. 2018. № 3. С. 6-15.
21. Федотова В.В., Емельянов Б.Г., Типнер Л.М. Понятие блокчейн и возможности его использования // European Science. 2018. № 1 (33). С. 40-48.
Авторы публикации
Константинов Анатолий Алексеевич - аспирант Московского энергетического института. Email:88_slam_88@mail.ru
Султанов Махсуд Мансурович - канд. техн. наук., заведующий Научно-исследовательской лабораторией филиала Московского энергетического института в г. Волжском
References
1. Diao H, Ghorbani M.Production risk caused by human factors: a multiple case study of thermal power plants Front. Bus. Res. China.2018;12:15.
2. Bhangu NS, Singh & GL. Pahuja Availability Performance Analysis of Thermal Power Plants J. Inst. Eng. India Ser. 2019;100:439-448.
3. Sultanov MM, Konstantinov AA. K voprosu nadezhnosti TES v usloviyah cifrovizacii energetiki. 3 Vserossijskaya molodezhnaya nauchno-prakticheskaya konferenciya «ENERGOSTART». Kemerovo. 2020. P. 55-59.
4. Filippov SP, Dil'man MD. CHP Plants in Russia: the Necessity for Technological Renovation Therm. Eng. 2018;65:775-790.
5. Bahteeva NZ, Galimzyanov LA, SHackih ZV. Konkurentnyj optovyj rynok elektroenergii i moshchnosti: sostoyanie i novye vyzovy. Problemy energetiki. 2016;5:70 - 78.
6. Kanapelko RA. Russian and foreign practice of interaction between corporate and government structures of the wholesale electricity and capacity market Journal of Economy and Business. 2019;1:47-51.
7. Taran AS. Vybor sostava vklyuchennogo generiruyushchego oborudovaniya TES na optovom rynke elektroenergii. Energetika: effektivnost', nadezhnost', bezopasnost': materialy trudov. 19 Vserossijskoj nauchno-tekhnicheskoj konferencii , Tomskij politekhnicheskij universitet, 4-6 dekabrya 2013 g. Tomsk: Izd-vo OOO «Skan», 2013;2:70-74.
8. Arhipov A. Dva goda novoj modeli VSVGO Energorynok. 2016;2 (137):52-58.
9. Arakelyan EK, Pan'ko MA, Aslanyan ASH. Metodicheskie polozheniya ocenki tekhniko-ekonomicheskoj effektivnosti modernizacii ASU TP elektrostancij // Teploenergetika. 2010;10:45-49.
10. Ivanitckii MS, Sultanov MM, Trukhanov VM. Analysis of the influence of operating modes of heat generating plants on the energy and environmental safety of thermal power plants .Proceedings of the 2nd 2020 International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering, REEPE 2020. 2020. С. 9059205.
11. Arakelyan EK, Boldyrev IA, Gorban YA. TPP generating unit technical and economic index accuracy increase .Proceedings of the 2nd 2020 International Youth Conference on Radio Electronics. Electrical and Power Engineering, REEPE 2020. 2020. С. 9059234.
12. Truhanov V.M. Slozhnye tekhnicheskie sistemy tipa podvizhnyh ustanovok : Razrab. i org. pr-va M. : Mashinostroenie, 1993. 332. P ISBN 5-217-01945-X.
13. Pozdyshev AA, Rabenko VS, Moshkarin AV. Osobennosti povrezhdenij stareyushchego parka parovyh turbin. Energosberezhenie i vodopodgotovka. 2004;4(31):39-43.
14. Neujmin, V.M. Uroven' nadezhnosti parovyh turbin TES holdinga OAO RAO «EES Rossii». Energosberezhenie i vodopodgotovka. 2004;2(29):46-48.
15. Mullor RA, Mulero J, Trottini M. modelling approach to optimal imperfect maintenance of repairable equipment with multiple failure modes Computers & Industrial Engineering.2019;128: 24-31.
16. Zhiliang Maa, Yuan Rena, Xinglei Xianga, Ziga Turk. Data-driven decision-making for equipment maintenance.Automation in Construction.2020;112:103.
17. Carazas FG., Souza GFM. Risk-based decision making method for maintenance policy selection of thermal power plant equipment. Energy.2010;35:964-975.
18. César L. Melchor-Hernández, Melchor-Hernández, F. Rivas-Dávalos, S. A model for optimizing maintenance policy for power equipment. Electrical Power and Energy Systems. 2015 ;68:304-312.
19. Vaskov ATyagunov M, Shestopalova T, et al. Structure and Parameter Optimization of Renewable-Based Hybrid Power Complexes. Handbook of Research on Renewable Energy and Electric Resources for Sustainable Rural Development. Hershey, Pennsylvania, IGIGlobal. 2018. P. 352-382.
20. Sultanov MM, Truhanov VM, Arakelyan EK. Metody dostizheniya i obespecheniya vysokogo urovnya nadezhnosti i bezopasnosti energeticheskogo oborudovaniya TES, GES, AES na vsekh etapah zhiznennogo cikla..Novoe v Rossijskoj elektroenergetike. 2018;3:6-15.
21. Fedotova VV., Emel'yanov BG, Tipner LM. Ponyatie blokchejn i vozmozhnosti ego ispol'zovaniya. European Science. 2018.1 (33):40-48.
Authors of the publication
Anatoly А. Konstantinov - Moscow Power Engineering Institute, 88_slam_88@mail.ru. Mahsud M. Sultanov - Moscow Power Engineering Institute in Volzhsky.
Получено
Отредактировано
Принято
17 марта 2021г. 24 марта 2021г. 02 апреля 2021г.
