Содержание к диссертации
Введение
1 Влияние качества электрической энергии на надёжность электроснабжения 11
1.1 Ущерб от ухудшенного качества электрической энергии 11
1.2 Развитие отказов электрооборудования систем электроснабжения 13
1.3 Методы расчёта надёжности электроснабжения и оценки технического состояния силового электрооборудования 23
1.4 Выводы по первой главе 28
2 Разработка метода оценки влияния качества электрической энергии на надёжность работы силовых трансформаторов 30
2.1 Расчёт параметров теплового режима силовых трансформаторов 31
2.2 Тепловой срок службы изоляционных материалов, применяемых в силовом электрооборудовании 43
2.3 Сокращение межремонтного периода для поддержания безотказной работы силового трансформатора 49
2.4 Выводы по второй главе 65
3 Разработка метода влияния качества электрической энергии на надёжность асинхронного двигателя 66
3.1 Влияние надёжности асинхронного двигателя на надёжность электроснабжения потребителей 66
3.2 Оценка теплового режима асинхронного двигателя при ухудшенном качестве напряжения на его зажимах 70
3.3 Метод оценки срока службы асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором 76
3.4 Выводы по третьей главе 86
4 Метод оценки изменения показателей надёжности электроснабжения с применением марковского случайного процесса с нестационарным потоком отказов 88
4.1 Интенсивность потока отказа элементов систем электроснабжения, связанная с процессами износа и старения 88
4.2 Оценка структурной надёжности систем электроснабжения 92
4.3 Составление и решение системы дифференциальных уравнений марковского случайного процесса с нестационарным потоком отказов 96
4.4 Экономический ущерб от недоотпуска электрической энергии 101
4.5 Выводы по четвёртой главе 105
Заключение 107
Список литературы 108
- Методы расчёта надёжности электроснабжения и оценки технического состояния силового электрооборудования
- Сокращение межремонтного периода для поддержания безотказной работы силового трансформатора
- Оценка теплового режима асинхронного двигателя при ухудшенном качестве напряжения на его зажимах
- Оценка структурной надёжности систем электроснабжения
Методы расчёта надёжности электроснабжения и оценки технического состояния силового электрооборудования
На основании статистики отказов АД с фазным ротором, приведённой в [24], в течение 4 лет выявлено, что наиболее уязвимой частью двигателей является обмотка статора – 68 % от зарегистрированных повреждений. Доля повреждений, приходящаяся на обмотку фазного ротора, составляет 30 %. Уточняется, что полученные статистические данные соответствуют условиям работы электроприводов с повышенными температурами и в агрессивной окружающей среде.
Для электроприводов с.н. тепловых электростанций выполнен анализ отказов среди 1000 электродвигателей напряжением 0,4 кВ [25], согласно которому наработка на отказ находится в диапазоне 2,6–7,7 лет. В данном случае главным фактором ускоренного износа двигателей является частота пуска, а в 79 % случаев выход из строя вызван витковым замыканием обмоток статора.
Приведенный выше обзор статистики повреждений АД как с фазной, так и с короткозамкнутой конструкцией ротора показывает доминирующую позицию в общем количестве отказов нарушений изоляции статорных обмоток двигателей. Среди эксплуатационных воздействий твёрдая изоляция обмоток наиболее чувствительна к воздействию повышенной температуры. Поэтому далее проведём обзор существующих подходов по оценке температуры нагрева обмоток АД.
Изучению технического состояния АД посвящено довольно большое количество научно–исследовательских работ, в частности [26–28]. Среди них можно выделить [26], где автор рассматривает тепловой режим работы АД при питании от третьей обмотки трансформатора тяговой подстанции. Проведены исследования теплового режима работы АД при отклонении сетевого напряжения и частоты, наличия высших гармонических составляющих напряжения и несимметрии напряжений по обратной последовательности.
В публикации [29] предложены выражения для определения превышений температуры отдельных частей АД, основанные на принципе наложения «греющих» потерь и имитационном моделировании. В качестве исходных данных для расчёта берутся каталожные данные исследуемых типов АД. Авторы предлагают упрощённую тепловую схему замещения АД, которая учитывает источники потерь в обмотке и сердечнике статора, в обмотке ротора. Однако для анализа теплового режима АД при наличии искажённого напряжения на его зажимах данный подход требует адаптации. Это обусловлено различием превышений температуры фазных обмоток статора от протекания несимметричных токов.
Повышенные температуры в АД могут возникнуть по ряду причин: не расчётные климатические условия, перегрузка по току, повышенные значения ЭМП. Наибольший перегрев будет иметь место при одновременном появлении перечисленных факторов нагрева. Кроме того, необходимо учитывать и продолжительность воздействия повышенной температуры. Обладая кумулятивным эффектом, тепловое старение материала накапливается с увеличением длительности эксплуатации, приближая предельное состояние ЭО.
В настоящее время отечественная электроэнергетика характеризуется морально и физически устаревшим сетевым ЭО, несвоевременным и ненадлежащим проведением текущих и капитальных ремонтов, отсутствием у эксплуатационных организаций современных приборов для диагностики и выявления скрытых повреждений ЭО [30–35]. Такая ситуация в большей мере обязывает инженеров электроэнергетической отрасли обратить внимание на назревшие проблемы и пути их решения. При переходе к интеллектуальной электроэнергетической системе с активно–адаптивной сетью (ИЭС ААС) необходимо заложить основные принципы любой ЭЭС – качественная и надёжная генерация, передача и распределение ЭЭ. Реализация основных принципов ЭЭС не возможна без надёжно функционирующего ЭО, ЛЭП, проведения профилактических, диагностических, ремонтных и оперативных мероприятий. Для решения задач, связанных с долгосрочным сохранением работоспособного состояния ЭО, экономичной передачей ЭЭ по передающим звеньям электрической сети, нормальной эксплуатацией ЭП бытовых и промышленных потребителей повышенное внимание следует уделить КЭ, как одному из основных условий безотказного, длительного, эффективного функционирования всех элементов электрической сети и главным образом ЭП потребителей.
Следовательно, НЭС потребителей с учётом сложившейся обстановки в отечественной электроэнергетике во многом определяется техническим состоянием сетевого ЭО. Следует отметить, что бесперебойность поставки ЭЭ в наибольшей мере зависит от надёжности участка электрической сети, от которого непосредственно получают питание ЭП потребителя. Поэтому сначала необходимо проводить оценку НЭС через ПНЭС ЭО, непосредственно участвующего в поставке ЭЭ до места потребления.
В данной работе внимание будет сосредоточено на влиянии низкочастотных (до 2 кГц) кондуктивных помех на НЭС. Такая связь, несомненно, существует и во многом очевидна [36]. Однако получить какие–либо количественные характеристики в настоящее время не представляется возможным из–за отсутствия формализованных предпосылок и математического аппарата.
Воздействия ПКЭ на отказ ЭО по времени существования подразделяются на внезапные и постепенные. К ПКЭ внезапного воздействия относятся: импульсные перенапряжения (атмосферные, коммутационные), провалы напряжения, а постепенного – установившееся отклонение напряжения, колебание напряжения, коэффициент искажения синусоидальности формы кривой напряжения, коэффициент несимметрии трёхфазной системы напряжений.
Надёжная работа любого элемента СЭС обеспечивается условиями его эксплуатации. Способность элементов СЭС выполнять свои функции в заданном объёме и заданного качества во многом определяется значениями электрических величин, воздействующих на их органы управления, активные части, определяющие их работоспособность. Значения электрических показателей не являются постоянными величинами вследствие значительного числа протекающих в системе электромагнитных, электромеханических переходных процессов. При отклонениях контролируемых ПКЭ в допустимом диапазоне говорят об ЭМС элемента по отношению к другим элементам ЭЭС, подключённым и функционирующим в этой же сети. Имея взаимные связи и выполняя свои функции, элементы оказывают влияние друг на друга. Обладая индивидуальными свойствами, как в конструктивном, так и в режимном отношении, элементы вносят собственные вклады в текущее состояние электрической сети [37]. Воздействие токов высших гармоник и токов обратной последовательности на силовые трансформаторы приводит к формированию дополнительных потерь и тем самым к росту превышений температуры между его активными частями и охлаждающей средой. Международный стандарт [38] предлагает рекомендации по загрузке распределительных трансформаторов, которые питают потребителей несинусоидальным током. В отечественной практике действует нормативный документ [39], в котором вводится ограничение на эмиссию высших гармонических составляющих потребляемого тока низковольтных электрических сетей. Других мероприятий в вышеуказанных нормативных документах не предлагается, однако из [40] следует, что стратегия планово-предупредительных ремонтов (ППР) и замены силового ЭО непосредственно влияет на поведение интенсивности отказов, связанной с процессами износа и старения.
Сокращение межремонтного периода для поддержания безотказной работы силового трансформатора
Известны три категории НЭС ЭП, установленные в [7]. Категория связана с мерой потенциального ущерба, который обусловлен прекращением функционирования отдельно взятого ЭП, и чем выше номер категории ЭП, тем опасность перерыва его электроснабжения ниже.
При определении показателей надёжности элементов ЭЭС возможно использование двух подходов физического и статистического. Физический подход заключается в том, что состояние оборудования оценивается и описывается конкретными физическими величинами и явлениями. С его помощью можно подробно исследовать последствия, вызванные предполагаемыми причинами, анализировать сценарии развития событий. Недостатком такого подхода является учёт всевозможных гипотез, последовательностей возникновения влияющих факторов и взаимосвязей между ними.
Статистический подход базируется на опыте, поэтому он наиболее убедителен и не требует верификации. Точность этого подхода во многом зависит от объёма выборки и длительности сбора информации. Он интегрально учитывает в себе совокупность реальных причин, которые привели объект в данное состояние. Однако он не раскрывает сути происходящих процессов, что делает его в этом отношении не наглядным. Для получения полной картины о надёжности объекта и о его состоянии следует применять оба подхода [18].
Традиционно расчёт показателей надёжности производят путём сбора и накопления статистических данных. В европейских странах, США принята оценка НЭС по таким показателям как: среднее значение частоты отказа системы (англ. SAIFI), среднее значение длительности перерыва системы (англ. SAIDI), среднее значение длительности перерыва потребителя (англ. CAIDI), среднее значение коэффициента готовности системы (англ. ASAI) и другие [41]. Каждый из них вычисляется по зафиксированному числу, длительности перерывов электроснабжения, установленного процента потребителей, испытывающих нарушение электроснабжения и множеству других параметров. Зарубежные электросетевые компании используют указанные показатели в качестве критериев эффективности ведения своего бизнеса, для обозначения условий в договорах с потребителем и предоставления отчётности комиссиям, регулирующим их деятельность. Однако перечисленные ПНЭС не позволяют выявить перерывы в электроснабжении, вызванные ухудшенным КЭ, то есть присущи недостатки статистического подхода при расчёте показателей надёжности.
В отечественной практике оценку системной надёжности принято осуществлять при помощи комплексного показателя P – вероятности бездефицитной (безотказной) работы, выраженной в относительных единицах [11, 42]. Вероятность бездефицитной работы рассчитывается путём суммирования всех возможных состояний ЭЭС, в которых потребители получают электрическую мощность в полном объёме (балансовая надёжность). Модель расчёта состояний ЭЭС может быть построена на различных принципах, изложенных в [43]. К базовым относятся структурные методы расчёта показателей надёжности. Эти модели строятся на представлении исследуемого объекта в виде схемы блоков (например, блок состояния объекта или его части, блоки причинно-следственной связи и так далее), соединённых между собой определённым образом и раскрывающие свойства элементов объекта. Связи между абстрактными блоками характеризуются интенсив 25
ностями перехода из одного блока в другой с учётом направления их действия. Поведение структуры будет зависеть от начальных условий системы, логических связей между блоками и характером изменения интенсивностей переходов во времени.
При наличии физических аналогов исследуемого объекта, опыта его эксплуатации определяют характер поведения и значение интенсивностей переходов по статистической информации за продолжительный промежуток времени. Результаты обработки статистики будут меняться как с увеличением времени наблюдения, так и от условий, в которых находился объект. Поэтому обработанные статистические данные будут верны только для условий, при которых они были получены.
Имеющаяся в современной справочной литературе информация о показателях надёжности элементов СЭС соответствует условиям их эксплуатации, ЭМС в электрических сетях 60–90-х гг. прошлого века [14, 42]. В электрических сетях того периода времени не фиксировались такие уровни высших гармоник и несимметрии токов и напряжений, как в современных электрических сетях. Объясняется это резким ростом процентной доли полупроводниковых преобразователей, ЭП с нелинейной вольтамперной характеристикой от установленной мощности нагрузки [44, 45]. Отсюда и рождается интерес к исследованию изменения значений ПНЭС в зависимости от уровня кондуктивных помех в узлах нагрузки.
Оценка технического состояния любого электротехнического изделия в большинстве случаев проводится через физическое состояние и целостность системы электрической изоляции токоведущих частей. Такое положение объясняется повышенной уязвимостью электроизоляционных материалов практически ко всем эксплуатационным факторам.
Следует различать надёжность генерирующей, передающей и приёмной части ЭЭС [46]. В каждом случае применяются индивидуальные математические модели, отражающие специфику исследуемого объекта. Например, для оценки надёжности систем с доминированием отказов генераторов и при необходимости учёта большого количества факторов используют метод Монте–Карло [47], а для относительно небольших электрических схем (несколько сотен элементов) с высоконадёжными элементами пользуются методом перебора состояний структуры на базе марковских случайных процессов [48].
Согласно анализу, проведённому в [49], большое распространение в инженерной практике получили формальные модели с применением стандартных математических функций. Они отличаются своей наглядностью, доступностью и возможностью быстрого получения искомого результата, но имеют низкую точность. В связи с этим для получения максимально приближенного к действительности расчётного значения параметра надёжности пользуются стохастическими динамическими моделями, включающими в себя множество влияющих факторов исследуемого случайного процесса. Однако степень сложности такой модели, её размерность резко возрастают с увеличением числа учитываемых случайных величин процесса [46].
Для оценки надёжности электрической изоляции ЭО в основном прибегают к математической модели надёжности с последовательным соединением абстрактных элементов, каждый из которых раскрывает определённую сторону физического проявления её нарушения [27, 50]. Ниже приводится обзор подходов по оценке надёжности силового ЭО.
В статье [51] приводится вероятностный подход по определению функции надёжности, зависящей от дополнительного нагрева изоляции элементов СЭС при несинусоидальных режимах работы. В методе заложен апостериорный нормальный закон распределения превышения температуры, создаваемого от высших гармоник тока. Однако не раскрывается, каким образом полученный апостериорный закон распределения связан с коэффициентами искажения синусоидальности формы кривой и n–й гармонической составляющей напряжения.
Оценка теплового режима асинхронного двигателя при ухудшенном качестве напряжения на его зажимах
Данное обстоятельство объясняется тем, что при более широком диапазоне изменения тока нагрузки дополнительный перегрев от токов высших гармоник и несимметрии проявляется наиболее выраженно в зоне минимальных значений тока нагрузки. Так как учитываемые факторы нагрева являются независимыми случайными величинами, то снижение тока нагрузки и соответственно превышения температуры от его воздействия, приводит к увеличению вклада в суммарный нагрев превышений температуры от воздействия кондуктивных помех и, следовательно, в тепловой износ изоляции.
В свою очередь кумулятивная интенсивность отказа является возрастающей функцией при непрерывной эксплуатации ЭО (рисунок 2.9, б) и возрастает тем быстрее, чем меньше коэффициент вариации j-ого фактора нагрева.
На рисунке 2.10 показана блок-схема алгоритма расчёта вероятностных характеристик: вероятность и интенсивность отказа силового трансформатора, работающего в условиях ухудшенного КЭ. Выходные параметры блок-схемы (рисунок 2.10) являются исходными данными для алгоритма, блок-схема которого изображена на рисунке 4.10.
В процессе эксплуатации силовое ЭО подвергается различного рода планово-предупредительным ремонтам, техническому обслуживанию для обеспечения качественного и бесперебойного электроснабжения. Для силовых трансформаторов мощностью до 16 МВА и классом напряжения до 10 кВ предусматривается проведение текущего и капитального ремонтов с периодичностью 3 года и 12 лет соответственно [81]. Текущий ремонт включает в себя работы без извлечения активной части из бака и осуществляются на месте эксплуатации силового трансформатора. Также производится контроль сопротивления изоляции до начала и после окончания выполнения текущего ремонта. Таким образом, текущий ремонт позволяет предупредить эксплуатационный персонал о снижении уровня изоляции и вывести трансформатор во внеплановый капитальный ремонт. Рисунок 2.10 – Алгоритм расчёта вероятностных характеристик технического состояния силового трансформатора, работающего в условиях ухудшенного КЭ
Рисунок 2.11 демонстрирует поведение эквивалентной интенсивности отказа в течение «жизни» ЭО, которое после наработки половины срока службы подверглось капитальному ремонту (Kсл = 0,5). При этом предполагается его полное восстановление по окончанию ремонтно-восстановительных работ или замены на новое. Рисунок 2.11 - График зависимости эквивалентной интенсивности отказа силового трансформатора от времени при проведении капитального ремонта после наработки половины нормативного срока службы
По оси ординат на рисунке 2.11 отложены значения вероятности безотказной работы, соответствующие определённому значению интенсивности отказа, рассчитанному согласно выражению (2.67) при Хэ = const на протяжении нормативного срока службы. Полученные прямые разграничивают желаемые или тех-нико-экономически обоснованные уровни надёжности ЭО. Следовательно, при достижении установленного уровня вероятности безотказной работы, ниже которого дальнейшая эксплуатация считается недопустимой (слишком рискованной), элемент может быть выведен в ремонт заблаговременно.
Введём коэффициент влияния, характеризующий время tnK3, в течение которого ЭО находилось под действием ухудшенного КЭ в течение периода времени Т, который находится по формуле
Величина Кт зависит от большого числа условий: электромагнитной обстановки в узле подключения ЭО, стратегии эксплуатации, загрузки ЭО на основной частоте и так далее. Как следует из рисунка 2.11, значение Кт увеличивается с ростом уровня вероятности безотказной работы.
Также из рисунка 2.11 следует, что сокращение межремонтного периода при отработке 40 % нормативного срока службы вероятность безотказной работы снижается на 18 %, в то время как за последующие 10 % наработки вероятность безотказной работы снижается уже на 15 % (штриховая линия).
На рисунке 2.12 представлена зависимость KT= f{6) для изоляции класса нагревостойкости А с длительно допустимой температурой внорм = 105 С при фиксированных значениях коэффициента влияния Квл. Чтобы найти максимально допустимое время работы, выраженное в относительных единицах от нормативного значения, при температуре отличной от внорм необходимо выбрать желаемую температуру по оси абсцисс и по заданному коэффициенту влияния Кт определить значение КТ. Рисунок 2.12 - Зависимость коэффициента сокращения межремонтного периода Кт от температуры в для изоляции класса А при различных значениях коэффициента влияния Квл
Значение Кт будет зависеть от множителя перед экспонентой в формуле (2.74). Для случая, приведённого на рисунке 2.11, значения Кт при различных вероятностях безотказной работы силового трансформатора представлены в таблице 2.3.
При работе силовых трансформаторов с ухудшенным КЭ при воздействии токов высших гармоник и токов обратной последовательности установлено, что:
1) параметры теплового режима силовых трансформаторов главным образом определяются конструкцией обмоток и бака, способом отвода теплоты от нагретых поверхностей трансформатора;
2) к дополнительному нагреву наиболее чувствительны обмотки масляных силовых трансформаторов, имеющих естественное охлаждение по сравнению с системами охлаждения, которые предусматривают принудительную циркуляцию масла и/или дутьё;
3) учитывать дополнительный прирост вероятности отказа трансформатора от теплового воздействия учитываемых ПКЭ необходимо в тех случаях, когда коэффициент вариации тока нагрузки I 0,3. Так с ростом коэффициента вариации тока нагрузки в диапазоне I = (0,2–0,4), полученном по результатам измерений, вероятность отказа трансформатора изменяется в следующих пределах при: I = 0,2 – q = (0,0018– 0,0055); I = 0,4 – q = (0,0086– 0,1234);
4) разработан алгоритм, который позволяет рассчитывать вероятностные характеристики технического состояния силового трансформатора, который функционирует с ухудшенным КЭ;
5) при отработке 40 % от нормативного срока службы вероятность безотказной работы снижается на 18 %, в то время как за поcледующие 10 % наработки вероятность безотказной работы снижается уже на 15 %. Отсюда следует, что сокращение межремонтного периода целесообразнее производить в последние 10 % наработки на отказ до проведения капитального ремонта или плановой замены. Так, сокращая межремонтный период на Tр = 10 % вероятность безотказной работы p возрастает на 8,7 %; при сокращении на Tр = 20 % p возрастает на 16,8 %; при сокращении на Tр = 30 % p возрастает на 25,4 %; при сокращении на Tр = 40 % p возрастает на 37,8 %.
Оценка структурной надёжности систем электроснабжения
Численное интегрирование СДУ (4.6) при помощи явного метода Рунге-Кутты четвёртого порядка представлено на рисунке 4.6 в случае, когда начальным является исправное состояние всех элементов, то есть состояние (1) из списка.
По рисунку 4.6, а видно, что в начале эксплуатации преобладают внезапные отказы, характеризующиеся экспоненциальным законом распределения - промежуток Ксл = (0-0,2). Далее интенсивность отказов стабилизируется и после кратности увеличения срока службы, равной Ксл = 0,6, наблюдается проявление накопленных до этого момента времени постепенных отказов, в результате чего величина вероятности безотказной работы схемы монотонно убывает.
Как следует из рисунка 4.7, вероятность отказа АД с ростом времени убывает. Такое поведение графиков изменения вероятностей во времени связано с большим значением интенсивности восстановления абстрактных элементов О, С2 и D\, D2, равным 0,33 год-1, чем интенсивности отказа, которая составляет 0,2184 год–1. а) б) в)
Рассмотрим изменение вероятности отказа схемы ТП от величины сокращения межремонтного периода силовых трансформаторов. Из рисунка 4.8 следует, что при сокращении межремонтного периода силовых трансформаторов в пределе до 100 % максимальная вероятность отказа схемы Qmax (находится из рисунка 4.6, в) монотонно снижается и стремится к нулю.
Такое поведение модели можно объяснить идеализацией того обстоятельства, что ремонт или плановая замена проводятся мгновенно. В действительности, ремонтно-восстановительные работы или плановая замена занимают определённое время, в течение которого оставшийся в работе резервный трансформатор будет находиться в режиме перегрузки. Режим перегрузки ограничен по времени согласно нормативным документам по эксплуатации силовых трансформаторов. Следовательно, за время перегрузки его изоляция будет претерпевать повышенный износ, который приведёт к тому, что впоследствии оставшемуся в работе трансформатору понадобится досрочный ремонт или замена и так далее.
Главным критерием надёжности СЭС в нагрузочном узле является объём недоотпуска ЭЭ, который зависит от момента появления и длительности перерыва электроснабжения, а также потребляемой активной мощности за время перерыва. Среднее значение объёма недоотпущенной ЭЭ потребителю в общем случае определяется через плотность двухмерного закона распределения дефицита активной мощности и соответствующей ему длительности перерыва электроснабжения в кВт ч [98]
Значение дефицита мощности больше нуля DP 0, если P П PR и равно нулю DP = 0, если P П PR. При отсутствии или постоянстве резерва дефицит однозначно находится через потребляемую мощность нагрузки (рисунок 4.9, а). Когда же резервная мощность меняется во времени, то дефицит зависит от обеих составляющих: P П, PR (рисунок 4.9, б). В общем случае дефицит мощности недетерминированная величина, что требует применения вероятностного подхода для проведения оценки его значения.
Считая случайные величины в (4.8) независимыми, среднее значение недоотпуска ЭЭ, кВт ч равно Дефицит мощности DP у потребителя при: а) PR = const; б) PR = f (t) Среднее значение длительности перерыва статистически находится за период наблюдения Т через так называемый коэффициент неготовности КНГ, который характеризует относительное значение времени полного отключения системы электроснабжения по отношению к данному узлу сети в сек.
Сам по себе недоотпуск ЭЭ хотя и является важным показателем, но не информативным. Это связано с тем, что для различных потребителей один и тот же недоотпуск ЭЭ приводит к различным последствиям. Вычислив ожидаемый объём недоотпущенной ЭЭ, необходимо оценить экономический ущерб от недоот-пуска. Величина ущерба даёт ответ на вопрос, имеет ли смысл вкладывать средства в мероприятия по повышению НЭС или стоимость ущерба от ожидаемого перерыва не велика по сравнению с инвестициями?
Здесь кроме финансовой части ущерба необходимо также помнить о категориях НЭС, связанных с опасностью последствий (риском) от прекращения поставки ЭЭ, когда ущерб нельзя измерять в денежных единицах (например, жизнь и здоровье людей, экология, моральный вред и тому подобное).
Для разных субъектов электроэнергетики экономический ущерб определяется по-разному. Электроснабжающая организация, как поставщик ЭЭ, заинтересована в минимизации инвестиций в повышение уровня НЭС для увеличения дохода от реализации ЭЭ. С другой стороны потребитель заинтересован платить за надёжность поставки только тогда, когда стоимость ущерба от недоотпуска ЭЭ превышает дополнительную плату поставщику за обеспечение надёжности его электроснабжения.
Экономический ущерб вычисляется через интегральный показатель стоимости ущерба на единицу объёма не отпущенной ЭЭ в руб. [100]
В таком подходе не учитывается длительность перерыва поставки, а также эффект внезапности появления недоотпуска, который резко увеличивает величину оказываемого ущерба. Для решения этой задачи удельный ущерб у0, руб.1(кВт ч) можно представить как полиноминальную функцию от длительности перерыва tп
Для примера рассмотрим подстанцию (рисунок 4.2), питающую ответственных потребителей нефтеперерабатывающей отрасли промышленности, имеющих в своём составе ЭП 1-ой и 2-ой категории НЭС. Известно, что в случае внезапного перерыва электроснабжения потребитель характеризуется средним удельным ущербом, равным 28 руб./(кВт ч) [95].
Среднегодовой недоотпуск ЭЭ при отсутствии резервирующей мощности PR = 0 и принятом среднегодовом коэффициенте загрузки трансформаторов подстанции Кз = 0,5 будет равен согласно (4.12) в МВт ч
На основании проделанных расчётов составим блок-схему алгоритма для оценки НЭС с применением модели марковских случайных процессов при нестационарном потоке отказов (рисунок 4.10). Входные данные в начале алгоритма рисунок 4.10 являются результатами расчёта по алгоритмам, изображённым на рисунках 2.10 и 3.10, соответственно.
