Оценка уровня надежности функционирования филиалов ПАО Россети России

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.

1. Abdin I, Li Y-F, Zio E. Risk assessment of power transmission network failures in a uniform pricing electricity market environment // Energy. 2017. Vol. 138. Pp. 1042- 1055. DOI: 10.1016/j.energy.2017.07.115

2. CampbellRJ (2012) Weather-related power outagesand electric system resiliency. Available via DIALOG [Электронный ресурс] URL: https://sgp.fas.org/crs/misc/R42696.pdf (дата обращения 06.08.2023).

3. Deng Ch-J. Challenges and prospects of power transmission line. Intelligent monitoring technology // American Research Journal of Computer Science and Information Technology. 2019. Vol. 4. Part 2. Pp. 1-11.

4. Doukas H, Psarras J. Electricpower transmission: An overview of associated burdens // International Journal of Energy Research. 2011. Vol. 35. Part 11. Pp. 979-988. DOI: 10.1002/er.1745

5. Dovgalyuk O., Omelianenko H., Pirotti A., Bondarenko R., Syromyatnikova T. Reliability Increase of the Distribution Electric Networks Operation in the Implementation of the Energy Market in Ukraine // 2019 IEEE 6th International Conference on Energy Smart Systems (ESS), Kyiv, Ukraine. 2019. Pp. 70-75. DOI: 10.1109/ESS.2019.8764243

6. Electric Power Council of the Commonwealth of Independent States (nd) Independent States Commonwealth Electric Power Industry 2007-2017 (annual collection) [Электронный ресурс] URL: http://energo-cis.ru/ rumain675 (дата обращения 06.08.2023).

7. Jamsek S., Bakic K. Slovenian Approach in Reliability Centered Maintenance of Transmission System Provider // 2005/2006 IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exhibition, Dallas, TX, USA. 2006. Pp. 799- 802. DOI: 10.1109/TDC.2006.1668598

8. Kazim M, Khawaja A, Zabit U, et al. Fault Detection and Localization for Overhead 11-kV Distribution Lines With Magnetic Measurements // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2020. Vol. 69. Part 5. Pp. 2028-2038. DOI: 10.1109/TIM.2019.2920184

9. Kirillov V. The electric grid infrastructure wear in Russia // Scales and prospects. Energy: Economics, Technology, Ecology. 2018. Vol. 5. Pp.53–57.

10. Leite J.B., Mantovani J. R. S., Dokic T., et al. Failure probability metric by machine learning for online risk assessment in distribution networks // 2017 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference – Latin America (ISGT Latin America), Quito, Ecuador. 2017. Pp. 1-6. DOI: 10.1109/ISGT-LA.2017.8126683

11. Lu R, Hong SH, Zhang X Ho S. A Dynamic pricing demand response algorithm for smart grid: Reinforcement learning approach // Applied Energy, Elsevier. 2018. Vol. 220(C). Pp. 220-230. DOI: 10.1016/j.apenergy.2018.03.072

12. Министерство энергетики Российской Федерации. Информация об авариях в электросетях и генерации. Аварии в электрических сетях напряжением 110 кВ и выше. [Электронный ресурс] URL: http://szap.gosnadzor.ru/activity/energonadzor/nesc_sluch/Анализ%20причин%20 аварий%20за%202021.pdf (дата обращения 06.08.2023).

13. Министерство энергетики Российской Федерации (официальный сайт). Вводы И Выводы Оборудования [Электронный ресурс] URL: https://minenergo.gov.ru/node/537 (дата обращения 06.08.2023).

14. Министерство энергетики Российской Федерации (официальный сайт). Основные характеристики российской электроэнергетики [Электронный ресурс] URL: https://minenergo.gov.ru/node/532 (дата обращения 06.08.2023).

15. Наумов И.В., Карамов Д.Н. К вопросу о повреждаемости воздушных линий электропередачи в системах электроснабжения // Надежность и безопасность энергетики. 2021. Том 14. № 2. С. 92-99. DOI: 10.24223/1999- 5555-2021-14-2-92-99

16. Наумов И.В., Карпова Е.В. Анализ причин ущерба распределительным электрическим сетям напряжением 10 кВ (на примере Иркутских южных электрических сетей) // Надежность и энергетическая безопасность. 2018. Том 11. № 4. С. 299-304. DOI: 10.24223/1999-5555-2018-11-4-299-304

17. Naumov I.V., KarpovaE.V., Karamov D.N. Reliability level research in distribution electrical networks of Irkutsk // E3S Web of Conferences. 2019. Т. 114. ID: 03005. DOI: 10.1051/e3sconf/201911403005

18. Наумов И.В., Ланин А.В., Ерин В.Н. Математическая модель прогнозирования уровня надежности электроснабжения в электрических сетях 10 кВ // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2011. № 8(82). С. 88–91.

19. Наумов И.В., Полковская М.Н. Анализ работы единых энергетических электрических сетей Иркутской области в 2019 году // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2021. № 5(199). С. 118–126.

20. Наумов И.В., Васильев Н.В., Ланин В.Н. и др. Прогнозирование повреждаемости элементов сельских распределительных сетей 10 кВ (на примере Восточных электрических сетей города Иркутска) // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2011. № 25. С. 161-166.

21. Невская A. Средний показатель износа электросетевой инфраструктуры «Россети» может превысить 60% к 2025 году // Энергетика и промышленность России – информационный портал энергетика. [Электронный ресурс] URL: https://www.eprussia.ru/news/base/2021/2875181.htm (дата обращения 06.08.2023).

22. Olusuyi K., Oluwol A.S., Adefarati T. et al. A fault analysis of 11 kV distribution system (a case study of ado Ekiti electrical power distributional district) // Applied Energy. 2014. Vol. 3(2). Pp. 27-36. DOI: 10.11648/j.epes.20140302.13

23. ПАО «ФСК ЕЭС» Целевые показатели надежности и качества услуг по передаче электрической энергии на 2015-2020 годы [Электронный ресурс]. URL: https://www.fskees.ru/consumers/uslugi_po_peredache_elektroenergii/ (дата обращения 06.08.2023).

24. Reed D.A. Electric utility distribution analysis for extreme winds // Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics. 2008. Vol. 96. Pp. 123-140. DOI: 10.1016/j.jweia.2007.04.002

25. Репетюк С.В., Шеваль Ю.В. Экспертно-аналитическая записка по теме: «Электросетевой комплекс Российской Федерации: анализ состояния и организационная структура». Институт экономики естественных монополий РАНХиГС [Электронный ресурс]. URL: https://www.eprussia.ru/upload/iblock/17f/17f7ecbb1df3670f406e3e0f19ea0da8.pdf (дата обращения: 06.08.2023).

26. Россети. Филиалы ОАО «ФСК ЕЭС» [Электронный ресурс]. URL: https://www.fsk-ees.ru/about/affiliates (дата обращения: 06.08.2023).

27. Россети. Годовой отчет 2020 [Электронный ресурс]. URL: http://www.rustocks.com/put.phtml/MRKH_2020_RUS.pdf (дата обращения: 04.07.2023).

28. Российская федерация. Постановление «О реформировании электроэнергетики Российской Федерации», № 526, 11 июля 2001 г., Москва.

29. Российская федерация. Приказ Министерства энергетики РФ от 29 ноября 2016 г. № 1256 «Об утверждении Методических указаний по расчету уровня надежности и качества поставляемых товаров и оказываемых услуг для организации по управлению единой национальной (общероссийской) электрической сетью и территориальных сетевых организаций» (с изменениями и дополнениями).

30. Sahoo A.K., Dash S.S., Thyagarajan T. Power flow study including facts devices // Journal of Applied Sciences. 2010. Vol. 10. Part 15. Pp.1563–1571. DOI:10.3923/JAS.2010.1563.1571

31. Shilin A.N., Shilin A.A., Dementiev S.S. Smart electromechanical systems in electric power engineering: Concept, technical realization, prospects // Studies in Systems, Decision and Control. 2019. Vol. 174. Pp. 251-262. DOI: 10.1007/978-3-319-99759-9_20

32. StatSoft. The program Statistics-10 [Электронный ресурс]. URL: http://statsoft.ru/products/new-features/ STATISTICA10.php (дата обращения: 04.07.2023).

33. Sultan V, Hilton B. A spatial analytics framework to investigate electric power-failure events and their causes // ISPRS International Journal of Geo-Information. 2020. Vol. 9. Part 1. P. 54. DOI: 10.3390/ijgi9010054

34. Vasilevsky D. PJSC “ROSSETI” in numbers [Электронный ресурс]. URL: https://pro-rza.ru/pao-rosseti-vtsifrah (дата обращения: 06.08.2023).

35. Wang G, Wang Q, Qiao Z et al. Optimal planning of multi-micro grids based-on networks reliability // Energy Reports. 2020. Vol. 6. Pp.1233–1249.

36. Россети – Википедия. Свободная энциклопедия. [Электронный ресурс]. URL: https://ru.wikipedia.org/w/index.php?search=%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8&title=%D0%A1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0% B0%D1%8F%3A%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81 %D0%BA&ns0=1 (дата обращения: 06.08.2023).

37. Xie K, Zhang H, Singh C. Reliability forecasting models for electrical distribution systems considering component failures and planned outages international // Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2016. Vol. 79. Pp. 228-234. DOI: 10.1016/j.ijepes.2016.01.020

38. Zheng X, Menezes F, Nepal R. In between the state and the market: An empirical assessment of the early achievements of China 2015 electricity reform // Energy Economics. 2020. Vol. 93(C). DOI: 10.1016/j.eneco.2020.105003

39. Zorkaltsev V.I., Mokry I.V. Date Selection of the Beginning of the Economic Year on the Minimization Criteria of the Seasonal Oscillations Amplitude // The Bulletin of Irkutsk State University. Series Mathematics. 2017. Vol. 22. Pp. 50-62. DOI: 10.26516/1997-7670.2017.22.50