Формализованная модель оценки надежности функционирования тепловых электрических станций

Введение. В отраслевой структуре управления России важное место занимают территориально распределенные объекты (филиалы) крупных производственных предприятий топливно-энергетического комплекса (ТЭК). Рассматриваемые предприятия в соответствии с утвержденными законодательством критериями относятся к категории опасных производственных объектов. Важной задачей является определение причины возникновения опасности.

Методы исследования. Для обнаружения опасностей в любых автоматизированных системах управления используются методы, с помощью которых осуществляется сбор информации о параметрических значениях функционирования производственных объектов. Для проведения исследований по обнаружению опасностей применяется ряд подходов, основанных: на определении параметров (инвариантов) моделей контролируемых объектов; на решении задач моделирования (прогнозирования); на использовании аналитической избыточности. Существует безмодельный метод обнаружения опасностей в автоматизированных системах управления, в основе которого заложено представление только данных сигналов управления и измерений параметров функционирования динамических объектов. Он основан на алгебраическом условии разрешимости задачи идентификации математической модели функционирования динамического объекта.

Постановка задачи. Требуется на основе результатов измерений входных сигналов, поступающих в автоматизированную систему управления, разработать параметрические значения для критической зоны возникновения опасностей в целях отображения информации на дисплее автоматизированного рабочего места оператора.

Решение задачи. Предложено представлять модели объекта в исправном и неисправном состояниях в виде матриц, что позволит решать задачи идентификации замкнутых объектов для любых входных сигналов, независимо от наличия информации о параметрах системы управления. Быстродействие и точность обнаружения факта и времени возникновения опасности (отказа системы) определяются частотой дискретизации сигналов и совпадают с интервалом времени между двумя последовательными измерениями.

Заключение. Достоинством предлагаемого подхода является его независимость от параметров модели контролируемого объекта. Использование предлагаемого подхода для обнаружения дает возможность перевести систему управления безопасностью предприятия на новый качественный уровень за счет постоянной отслеживаемости процесса функционирования объектов производства, повышения скорости и достоверности обнаружения факта и времени возникновения опасности.

1. Гвоздев Е. В. Разработка алгоритма отклонения от нормы для обнаружения опасности технической системой управления безопасностью на предприятии // XXI век. Техносферная безопасность. — 2018. — Т. 3, № 2(10). — С. 25-34. DOI:10.21285/2500-1582-2018-2-25-34.

2. Гвоздев E. В. Разработка метода обнаружения и агрегирования показателей опасностей, воздействующих на объекты защиты предприятия и окружающую среду // XXI век. Техносферная безопасность. — 2018. — Т. 3, № 3(11). — С. 69-81. DOI:10.21285/1814-3520-2018-3-69-81.

3. Гвоздев Е. В. Анализ надежности функционирования системы комплексной техносферной безопасности предприятия на основе вероятностей деструктивного воздействия и его преодоления подсистемой безопасности//XXI век. Техносферная безопасность. —2018. — Т. 3,№ 4(12). — С. 51-66. DOI:10.21285/1814-3520-2018-4-51-66.

4. Гвоздев Е. В. Обоснование централизованного управления комплексной безопасностью объектов защиты техносферы//XXI век. Техносферная безопасность.—2017.—Т. 2, №4(8).—С. 97-107.

5. Махутов Н. А., Пермяков В. Н., Ахметханов Р. С, Резников Д. О., Дубинин Е. Ф. Анализ рисков и обеспечение защищенности критически важных объектов нефтегазохимического комплекса : учеб. пособие. — Тюмень : ТюмГНГУ, 2013. — 560 с.

6. Sutton I. Process risk and reliability management. — 2n d ed. — Oxford: Gulf Professional Publishing, 2015. — 798 p. URL: https://b-ok.org/book/2463300/b6cf53 (дата обращения: 01.12.2018).

7. Assessment oflarge power transformer risk mitigation strategies. — Fairfax: ICF, October 2016. URL: https://www.energy.gov/sites/prod/files/2017/01/f34/Assessment%20of%20Large%20Power%20Transformer%20Risk%20Mitigation%20Strategies.pdf (дата обращения: 10.12.2018).

8. Махутов H. А., Резников Д. О., Петров В. П., Куксова В. И. Нормативные подходы к обеспечению защищенности критически важных объектов // Безопасность в техносфере. — 2011. — № 4. - С . 5-12.

9. Billinton R., Allan R. N. Reliability assessment oflarge electric power systems. — Boston, MA: Springer, 1988. DOI:10.1007/978-1-4613-1689-3.

10. Popoola J. J., Ponnle A. A., Ale Т. O. Reliability worth assessment of electric power utility in Nigeria: Residential customer survey results. URL: https://www.journal.au.edu/au_techno/201l/jan201l/journall43_article08.pdf (дата обращения: 10.12.2018).

11. Бутузов С. Ю., Любавский А. Ю. Оценка времени наработки на отказ накопителей информации автоматизированных систем пожаровзрывобезопасности // Технологии техносферной безопасности. — 2011. — Вып. 6(40). URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_20329697_28243844.htm (дата обращения: 01.12.2018).

12. AneibaA., MeladM. Performance evaluation of AODV, DSR, OLSR, and GRP MANET routing protocols using OPNET // International Journal of Future Computer and Communication. — 2016. — Vol. 5, No. 1. — P . 57-60. DOI:10.18178/ijfcc.2016.5.1.444.

13. BhavarajuM. P., BillintonR., BrownR. E., EndrenyiJ., Li W., Meliopoulos A. P., Singh C. IEEE tutorial on electric delivery system reliability evaluation // IEEE Power Engineering Society (PES). — 2005. — Publication 05TP175. — P. 39-51.

14. Тополъский H. Г., Бутузов С. Ю., Минеев Е. Н. Автоматизированная система предотвращения аварийных режимов электродвигателей при обнаружении токов утечки и короткого замыкания // Технологии техносферной безопасности. — 2015. — Вып. 3(61). — С. 246-251. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_25101416_29886300.pdf (дата обращения: 01.12.2018).

15. AbhilashB. Т., ManjunathaH. М., RanjanN. A., Tejamoorthy М. Е. Reliability assessment of induction motor drive using failure mode effects analysis // IOSR Journal of Electrical and Electronics Engineering (IOSR-JEEE). — 2013. — Vol. 6, Issue 6. — P. 32-36.

16. Billinton R., Li W. Reliability assessment of electric power systems using Monte Carlo methods. — N e w York — London : Plenum Press, 1994. — 351 p. DOI:10.1007/978-1-4899-1346-3.

17. Special reliability assessment: potential bulk power system impacts due to severe disruptions on the natural gas system. Technical Report. — Atlanta: NERC, November 2017. URL: https://www.nerc.com/pa/RAPA/ra/Reliability%20Assessments%20DL/NERC_SPOD_l1142017_Final.pdf (дата обращения: 10.12.2018).

18. Ястребенецкий M. А., Иванова Г. М. Надежность автоматизированных систем управления технологическими процессами: учеб. пособие для вузов. — М.: Энергоатомиздат, 1989. — 264 с.

19. Биргер И. А. Техническая диагностика. — М. : Машиностроение, 1978. — 240 с.

20. Арефьева Е. В., Рыбаков А. В., Арифджанов С. Б. Оценка техногенного риска на основе интегрального индекса // Новости науки Казахстана. — 2018. — Вып. 1(135). — С. 30-42.

21. Мироновский Л. А. Функциональное диагностирование динамических систем. — М.-СПб. : Изд-во МГУ-ГРИФ, 1998. — 256 с.

22. Зыбин Е. Ю. Об идентифицируемости линейных динамических систем в замкнутом контуре в режиме нормальной эксплуатации // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2015. — № 4(165). — С. 160-170.

23. Зыбин Е. Ю., Косьянчук В. В. Алгебраический критерий обнаружения факта и времени возникновения отказов в системах управления динамическими объектами // Известия Российской Академии наук. Теория и системы управления.— 2016.— №4.—C.50-6E DOI:10.7868/S0002338816040168.

24. Зыбин Е. Ю. Об особенности моделирования и идентификации дискретных систем в пространстве состояний // Управление в технических системах : матер, конф. — СПб.: ГНЦ РФ-ЦНИИ "Электроприбор", 2010. — С. 23-26.

25. Зыбин Е. Ю., Косьянчук В. В. Синтез системы управления многосвязного объекта на основе технологии вложения // Автоматика и телемеханика. — 2002. — № 8. — С. 22-36.