Концептуальные основы анализа аварийности в электроэнергетических системах

• Автор: Скопинцев, Владимир Алексеевич
• Шифр специальности: 05.14.02
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 269 с.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. СВОЙСТВА И ХАРАКТЕРИСТИКИ ЭЭС, УЧИТЫВАЕМЫЕ ПРИ АНАЛИЗЕ АВАРИЙНОСТИ
1.1. Эффективность технической системы
1.2. Системные характеристики сложной ЭЭС
2. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И ПРОГНОЗА АВАРИЙНОСТИ В ЭЭС
2.1. Классификация признаков технологических нарушений и причин их возникновения
2.2. Задачи анализа и прогноза аварийности
2.3. Методы анализа временных рядов
2.4. Прогноз аварийности в ЭЭС
3. ЦИКЛЫ АВАРИЙНОСТИ В ЭЭС
3.1. Годичные циклы аварийности в энергосистемах
3.2. Циклы тяжёлых аварий в электрических сетях от повышенных гололёдно-ветровых нагрузок
3.3. Циклы тяжёлых аварий на тепловых электростанциях, в тепловых сетях и на объектах газовой промышленности
4. ИНТЕГРАЛЬНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ АВАРИЙНОСТИ ЭЭС
4.1. Особенности подхода к оценке аварийности ЭЭС
4.2. Исследование потока повреждений ЭЭС
4.3. Интегральные показатели аварийности ЭЭС и её подсистем
4.4. Упрощённые формулы для оценки неповреждаемости
ЭЭС и её подсистем
4.5. Показатели безошибочной работы персонала
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО УЩЕРБА ОТ ТЕХНОЛОГИЧЕН
КИХ НАРУШЕНИЙ
5.1. Общие положения
5.2. Порядок расчета экономического ущерба
5.3. Особенности определения экономического ущерба на энергопредприятиях, обеспечивающих потребителей тепловой энергией
5.4. Примеры определения экономического ущерба от технологических нарушений на энергопредприятиях
ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ ОБЪЕКТОВ ЭНЕРГЕТИКИ
6.1. Постановка задачи
6.2. Функциональная модель промышленной безопасности объекта энергетики при технологических нарушениях
6.3. Классификация технологических нарушений
6.4. Понятия рисков последствий от технологических нарушений
6.5. Определение риска возникновения чрезвычайных ситуаций
6.6. Оценка промышленной безопасности объекта по последствию
6.7. Оценка социальных последствий от аварий на объектах энергетики
ЗОНЫ ПОВЫШЕННОЙ ОПАСНОСТИ ДЛЯ ОБЪЕКТОВ ЭНЕРГЕТИКИ
7.1. Ретроспективный анализ аварий на объектах энергетики России
7.2. Зоны повышенной опасности для объектов топливно-энергетического комплекса России
7.3. Зоны повышенной опасности в энергосистемах России 191 8. ПРИМЕНЕНИЕ АНАЛИЗА АВАРИЙНОСТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРАКТИЧЕН
КИХ ЗАДАЧ
8.1. Обоснование аварийного запаса материалов для проведения ремонтно-восстановительных работ на воздушных линиях
8.2. Прогнозирование числа технологических нарушений
в энергосистемах
8.3. Управление рисками последствий от технологических нарушений
8.4. Обоснование уровня сейсмостойкости электроподстанций
8.5. Использование статистической информации по аварийности для решения практических задач
вывода
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
шениями опор и обрывами проводов на воздушных линиях от повышенных гололёдных отложений и сильного ветра. Период наблюдения по годам охватывает 1969-1987 годы. Для наглядности точки соединены сплошной ломаной линией 1. На этом же рисунке приведены результаты одноразового сглаживания исходные: данных (штриховая ломаная линия 2) с использованием расчётных формул (2.3). Визуальный анализ результатов сглаживания свидетельствует о наличие в тренде аварийности колебательной составляющей.В этой связи по исходным данным находилось аналитическое приближение тренда в виде (2.6). Сначала для определения частоты колебания тренда вычислялась

зависимость среднеквадратичного отклонения б от частоты 1. график которой приведён на рис.2.3. Как видно из построений на графике минимум среднеквадратичной ошибки (условие (2.9)) имеет место при частоте 1-0,097 пер/мес. При этом искомая угловая частота равняется:
тк -к
(О - 2л1' - 2л'*0,097 - 0.628 рад/ГОД Решение линейной системы уравнении (2.7) при найденной угловой частоте даёт возможность получить оценки параметров тренда: ао - 2,9; За - 0,2; с - 1,2; й - 1,2.
Таким образом получена следующая оценка тренда:
у(1) - 2,9 + 0,21 - 1,2з1п0,61 + 1,2с.оз0,б1. (2.13)
Графически тренд представлен на рис.2.2. штрих-пунктирной гладкой кривой 3.
Произведём оценку статистической значимости приближения тренда. В рассматриваемом примере число наблюдений п+1-19. Число искомых параметров тренда без учёта постоянной составляющей 1-3. Вычисление по формуле (2.11) дало результат Р-4,24. Критическое распределение критерия Фишера, соответствующее уровню значимости «-5%, определяется по специальным таблицам [22]: