Наумов Игорь Владимирович – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры электроснабжения и электротехники
ул. Черемуховая, дом 19б, поселок Молодежный, Иркутский район, Иркутская область, 664038
Igor V. Naumov, Doctor of Engineering, Professor, Chair Professor
19b Cheriomukhovaya St., Molodiozhny, Irkutsky District, Irkutsk Oblast, 664038
Подъячих Сергей Валерьевич – кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой электроснабжения и электротехники
поселок Молодежный, дом 1, Иркутский район, Иркутская область,Российская Федерация, 664038
Sergey V. Podyachikh, Candidate of Engineering, Associate Professor, Head of Chair
1 Molodiozhny, Irkutsky District, Irkutsk Oblast, 664038
Полковская Марина Николаевна – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры информатики и математического моделирования
поселок Молодежный, дом 1, Иркутская область, 664038
Marina N. Polkovskaya, Candidate of Engineering, Associate Professor, Senior Lecturer
1 Molodiozhny, Irkutsky Oblast, 664038
Шерьязов Сакен Койшыбаевич – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры энергообеспечения и автоматизации технологических процессов
дом 13, г. Троицк, Челябинская область, 457103
Saken K. Sheryazov, Doctor of Engineering, Professor, Chair Professor
13 Gagarina St., Troitsk, Chelyabinsk Oblast, 457103
Бастрон Андрей Владимирович – кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой электроснабжения сельского хозяйства
проспект Мира, дом 90, г. Красноярск, 660049,
Andrey V. Bastron, Candidate of Engineering, Associate Professor, Head of Chair
90 Prospekt Mira, Krasnoyarsk, 660049
В статье представлен анализ динамики аварийных ситуаций в электрических сетях Единой энергетической системы (ЕЭС) России за 2014-2021 годы. Программные алгоритмы, разработанные авторами, использованы для аппроксимации рядов аварийных отключений. На основе этих алгоритмов произведен расчет и представлена визуализация изучаемых показателей. На основании методов корреляционного и регрессионного анализа рассчитаны параметры уравнений авторегрессии и тренда, используемых для прогнозирования аварийных отключений. В качестве объекта исследования рассмотрены режимы аварийной динамики в крупнейших российских сетевых компаниях напряжением 110 кВ и выше. Проанализированы данные о возникновении аварийных ситуаций в 23 объединениях электрических сетей, входящих в структуру ЕЭС России, за 2014-2021 годы. Определены проценты аварий на крупнейших предприятиях электрических сетей с учетом их протяженности, а также сезонных особенностей территорий, через которые проходят линии электропередачи. Кроме того, проанализированы данные об износе основных элементов сети, а также федеральные инвестиции в развитие исследуемой компании. Согласно исследованию, наиболее надежной оценкой реального состояния аварийных электрических сетей следует считать конкретный показатель, зависящий от протяженности сетей и уровня организации их эксплуатации. Оценка уровня износа исследуемых сетей показала, что наибольший износ соответствует ПАО «Россети Урала» (Екатеринбург, Россия) (более 60%), наименьший – АО «Россети Янтарь» (25%) (Калининград, Россия). При оценке сезонной составляющей как одного из критериев аварийности установлено, что наибольший ущерб приходится на летний период: июнь, июль и август. Выявлено, что уравнения авторегрессии и тренда могут быть использованы для прогнозирования исследуемых показателей в краткосрочной перспективе.
The paper presents an analysis of emergency situation dynamics in the electrical networks of the Unified Energy System (UES) of Russia for the period between 2014 and 2021. The software algorithms developed by the authors were used for approximating a series of emergency outages. These algorithms were used to calculate and visualise the examined indicators. Methods of correlation and regression analysis were used to calculate the autoregressive parameters and trend equations used to predict emergency outages. The paper discusses the emergency dynamics modes in the largest Russian grid companies with voltages of 110 kV and above. The authors analyse data on the occurrence of emergency situations in 23 electric grid associations that are part of the UES of Russia for the period between 2014 and 2021. The percentages of accidents at the largest electrical network facilities were determined, taking into account their length, as well as the seasonal characteristics of the territories that the power lines run through. In addition, data on the deterioration of the key network elements, as well as federal investments in the development of the examined company were taken into account. According to the findings, a specific indicator that depends on the length of the networks and the quality of maintenance organization should be regarded as the most reliable assessment of the actual state of faulty electrical networks. An assessment of the deterioration level of the examined networks showed that the greatest deterioration is observed in PAO Rosseti Ural (Yekaterinburg, Russia) (more than 60%), while the lowest deterioration is observed in JSC Rosseti Yantar (25%) (Kaliningrad, Russia). When assessing the seasonal component as one of the accident criteria, it was established that the greatest damage occurs in the summer period, i.e., in June, July, and August. It was revealed that the autoregression and trend equations can be used to predict the examined indicators in the short term.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.