 |
Рис.1. Заведение ЛО в АСУ РДиОТС
|
|
|
|
Рис. 1. Заведение ЛО в АСУ РДиОТС
На первом этапе специалист предприятия электрических сетей (Сотрудник ПМЭС) формирует лист осмотра ВЛ в информационной системе, устанавливая статус документа ИДВС (измерения/дефекты введены. В дальнейшем происходит согласование введенных данных специалистом вышестоящего филиала (Сотрудник МЭС) и утверждение данных специалистом исполнительного аппарата «Россети ФСК ЕЭС» с установкой статуса документа ПДТВ (результаты подтверждены). (Сотрудник ИА). На основании введенных данным производится расчет ИТС и ОТС соответствующего оборудования (рис. 2).
Специалист предприятия производит в информационной системе расчет ИТС и ОТС, в случае необходимости согласовывает результаты с сотрудниками МЭС и исполнительного аппарата. В результате формируется сообщение на основании ОТС и в дальнейшем создание заказа ТОРО для включения в план работ по ТОиР.
Рис. 2. Расчет ИТС и ОТС
Применение высокотехнологичных инструментов позволяет дополнить существующую в компании автоматизацию процессов ТОиР и повысить их эффективность. Современные решения могут самостоятельно расставлять цикловые и сверхцикловые мероприятия ТОиР в оптимальный график, проводить балансировку, предоставлять планировщику всю необходимую аналитическую базу, чтобы оценить и принять предлагаемый план работ или провести корректировки [2].
Список литературы
1. Волонтей, В. П. Процессный подход [Электронный ресурс] / В. П. Волонтей. – Режим доступа: http: //www. prabiz. by/articles/303-process. html
2. Умное планирование ремонтов сокращает расходы российских компаний на ТОиР [Электронный ресурс] – Режим доступа: https: //www. cnews. ru/reviews/rynok_it_itogi_2019/cases/umnoe_planirovanie_remontov_sokrashchaet
|
|
|
3. Об утверждении методики оценки технического состояния основного технологического оборудования и линий электропередачи электрических станций и электрических сетей [Текст]: приказ Министерства энергетики РФ от 26 июля 2017 г. № 676/
4. Операционные инструкции пользователя: PM. 03. 02. 01 «Инструмент ведения документов диагностики», PM. 03. 03. 01 «Инструмент расчета ИТС», PM. 03. 03. 02 «Инструмент определения и согласования ОТС» [Текст]: инструкции. – М.: ПАО «ФСК ЕЭС», 2020.
BUSINESS PROCESS MODELING OF TECHNICAL CONDITION
ASSESSMENTS FOR ENERGY EQUIPMENT
Igumnova Svetlana Vladimirovna, Poryadina Olga Viktorovna
Volga State University of Technology
The algorithms of user actions in the information system for managing the business process of evaluating and planning repairs in an electric grid organization are presented.
Keywords: process approach, modeling, business processes, technical condition of power equipment.
УДК 621. 31
ОБЗОР МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ТЕХНИЧЕСКИМ ОБСЛУЖИВАНИЕМ
И РЕМОНТАМИ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ
Игумнова Светлана Владимировна, Уразаева Татьяна Альфредовна
ФГБОУ ВО «Поволжский государственный
технологический университет», Россия, Йошкар-Ола
UrazaevaTA@volgatech. net
В статье представлен обзор методов, моделей и критериев принятия решений при управлении ТОиР электрооборудования.
Ключевые слова: техническое обслуживание и ремонты (ТОиР), аналитическая модель, стратегия ТОиР.
Объективность критериев выбора и принятия решений при управлении техническим обслуживанием и ремонтами во многом определяет эффективность эксплуатации оборудования объектов электроэнергетики. Для исследования надежности систем энергетики используется моделирование критериев выбора и принятия решений при управлении ТОиР электрооборудования, а также разработка методов и методик получения количественных характеристик управления. Можно выделить несколько подходов к разработке методов, моделей и критериев принятия решений при управлении ТОиР имеющих самостоятельное применение.
|
|
|
При классическом подходе к моделированию критериев принятия решений в рамках заданной стратегии ТОиР, получаемые упрощенные аналитические модели позволяют определять оптимальную периодичность произвольных восстановлений простейшей технической системы [1]. Для стратегии строго периодических восстановлений, которая определяет обязательное восстановление системы после отказа, если она проработала после отказа некоторое время, то производится профилактическая замена, в противном случае – аварийная. Указанная модель определяет математические ожидания времени между двумя аварийными восстановлениями и профилактиками, а также среднее число соответствующих восстановлений и профилактик.
Дальнейшая проработка моделей и методов нахождения оптимальной периодичности ТОиР предложена в [2]. Модификация модели стандартного ремонта (замены) позволяет получить расчетную модель ремонта по техническому состоянию, способную учитывать вероятность обнаружения неисправности оборудования в процессе эксплуатации средствами диагностики. Главным недостатком данной модели является упрощенный учет динамики эксплуатационных процессов и отсутствие связи между вероятностью обнаружения дефектов в оборудовании и случайными процессами дефектообразования.
Для решения задач укрупненной оценки параметров управления ТОиР вполне применим подход, изложенный в [3, 4]. Основной идеей изложенного подходя является представление предприятия как агрегата,
состоящего из отдельных взаимосвязанных элементов, выполняющих определенные функции. Данный подход загрубляет модели, поскольку относит получаемые результаты к группам однородного оборудования электрических сетей. Решению подлежат несколько взаимосвязанных задач, среди которых определение оптимального остаточного технического ресурса электрооборудования и определение величины затрат на ТОиР, достаточной для поддержания оптимального уровня остаточного технического ресурса и частоты отказов в течение срока службы оборудования [3].
Модели, предложенные в работах [5, 6] отвечают ключевым принципам управления ТОиР электрооборудования объектов энергетики в современных условиях. Основным отличием данных моделей от рассмотренных ранее является стремление к максимально полному охвату ситуаций и детальному учету случайных факторов. Одна из детализаций при оптимизации ТОиР электрооборудования с учетом технического состояния, определяемого с помощью средств технической диагностики, заключается в представлении вероятности отказа, как характеристики изменения его технического состояния, в составе двух компонентов - вероятности постепенных отказов оборудования под воздействием старения и износа, и вероятности внезапных отказов, вызванных случайными факторами.
|
|
|
В исследованиях [7, 8] развит иной подход к моделированию эксплуатационной надежности при выборе стратегий и оптимизации ТОиР оборудования. Принципы и вектор развития теории и практик управления ТОиР электрооборудования определены в [9]. Отмечена стратегия профилактического обслуживания, ориентированная на надежность «Reliability Centered Maintenance» (RCM). Данная стратегия учитывает не только фактор технического состояния оборудования, но и фактор его относительной важности. Она базируется на оценке влияния результатов ТОиР на надежность оборудования и сети в целом. Следующим поколением стратегии RCM признана стратегия RBM «Risk Based Maintenance», которая ориентирована на учет не только текущего технического состояния оборудования, но и на риски, связанные с выполнением или невыполнением ТОиР. Согласно стратегии RBM, при оптимизации ТОиР оценке подлежит как надежность отдельных компонентов, так и системы в целом [10]. Для реализации указанных стратегий потребуются иные критерии эффективности и специальные математические модели, пригодные для описания связей параметров управления ТОиР с показателями надежности. В качестве приоритетных отмечаются модели случайных процессов, а именно Марковские модели [9]. Рассмотрена эволюция моделей от простейших до более полных. Простейшие модели как правило основаны на фиксированных интервалах времени ТОиР, их оптимизация приведет к определению наименьшей по затратам частоты обслуживания. Более полные модели объединяют надежность с концепцией мониторинга оборудования. При этом решения, касающиеся времени проведения ТОиР зависят не только от его стоимости, но и от текущего состояния оборудования. На рис. 1 представлено одно из направлений эволюции математических моделей надежности с использованием Марковских случайных процессов – это переход от случайных отказов к многоступенчатым деградационным (износовым) отказам с техническим обслуживанием.
|
|
|
