Содержание к диссертации
Введение
1 Современное состояние проблемы мониторинга на дежности тепловых сетей 9
1.1 Проблема старения тепловых сетей 9
1.2 Методы диагностики состояния тепловых сетей 13
1.3 Надежность тепловых сетей 15
1.4 Методы классификации элементов тепловых сетей 20
1.5 Прогнозирование надежности тепловых сетей 23
1.6 Способы хранения и обработки информации о состоянии тепловых сетей 25
1.7 Выводы по первой главе и постановка задачи исследования 30
2 Мониторинг надежности систем теплоснабжения 33
2.1 Методы мониторинга надежности тепловых сетей 33
2.2 Моделирование надежности тепловых сетей 36
2.3 Выводы по второй главе 45
3.1 Состояние тепловой сети на примере МКП «Воронежтепло-сеть» 47
3.2 Кластерный анализ элементов тепловых сетей 57
3.3 Использование карты Кохонена для кластерного анализа элементов тепловой сети 60
3.4 Результаты кластерного анализа элементов тепловой сети МКП «Воронежтегоюсеть» 63
3.5 Выводы по третьей главе 66
4 Использование результатов мониторинга для повышения надежности элементов тепловых сетей 67
4.1 Методика прогнозирования отказов элементов тепловых сетей. 67
4.1.1 Теоретическое обоснование использования метода авторег рессивного интегрированного скользящего среднего 68
4.1.2 Результаты прогнозирования отказов элементов тепловых сетей на примере МКП «Воронежтеплосеть» 74
4.2 Определение по результатам мониторинга периодичности технического обслуживания тепловых сетей 79
4.3 Планирование работ по ремонту тепловых сетей 86
4.4 Выводы по четвертой главе 89
5 Реализация системы мониторинга тепловых сетей 90
5.1 Исходные данные для мониторинга состояния тепловых сетей... 91
5.2 Автоматизированная система мониторинга надежности тепловых сетей 93
5.3 Программные модули системы мониторинга надежности тепловых сетей 97
5.4 Выводы по пятой главе 103
Выводы 104
Литература
- Надежность тепловых сетей
- Моделирование надежности тепловых сетей
- Теоретическое обоснование использования метода авторег рессивного интегрированного скользящего среднего
- Автоматизированная система мониторинга надежности тепловых сетей
Введение к работе
Актуальность темы. В последние годы наблюдается тенденция к снижению надежности тепловых сетей, что ведет к значительным материальным и финансовым потерям, приводит к нарушению нормальных условий жизни и работы людей, сбоям в технологических процессах.
Основой обеспечения надежности тепловых сетей является знание реального состояния их элементов, что обеспечивает эффективное расходование ресурсов на обеспечение работоспособности. До недавнего времени ремонт и перекладка тепловых сетей зачастую проводились по сроку эксплуатации и величине амортизационного износа. Однако состояние элементов тепловых сетей зависит от конкретных условий их эксплуатации, которые могут, как ускорять, так и замедлять их разрушение, что приводит к удовлетворительной надежности элементов при высоком амортизационном износе.
Информация о техническом состоянии элементов тепловых сетей включает в себя большое количество показателей, накопление и использование которых невозможно без создания соответствующего методического обеспечения, что требует совершенствования оценок надежности, разработки новых методик и программ.
Система мониторинга надежности тепловых сетей должна включать комплексную систему накопления наблюдений, оценки и прогноза состояния элементов тепловых сетей. В ее задачи входит информационное обеспечение принятия управленческих решений техническими специалистами и ремонтным персоналом эксплуатирующих организаций в условиях изменяющегося состояния тепловых сетей. В целом система мониторинга должна помочь формировать техническую политику организации в области обеспечения надежности тепловых сетей. Использование системы мониторинга надежности тепловых сетей позволит планировать объемы ремонтных работ и оценивать потребности в необходимых ресурсах. Эксплуатация тепловых сетей с использованием системы мониторинга откроет дополнительные резервы для повышения их ресурса и надежности.
Система мониторинга надежности тепловых сетей должна опираться на современные методы сбора, накопления и статистической обработки больших массивов информации. Для этого необходимы дальнейшие исследования методов мониторинга надежности тепловых сетей для повышения качества и надежности теплоснабжения.
В этой связи проблема мониторинга надежности тепловых сетей является актуальной научно-технической задачей.
Цель работы: Разработка системы мониторинга надежности тепловых сетей с целью повышения их надежности, обоснованности принимаемых инженерных решений по техническому обслуживанию тепловых сетей и их ремонту.
Для достижения указанной цели решались следующие задачи исследования:
разработка системы мониторинга надежности элементов тепловых сетей;
обоснование математического описания состояния тепловых сетей;
получение методики объединения элементов тепловых сетей в однородные группы по совокупности признаков;
разработка методики прогнозирования параметров надежности элементов тепловых сетей;
создание программных модулей системы мониторинга надежности тепловых сетей.
Научная новизна:
разработана система мониторинга состояния надежности тепловых сетей, включающая последовательность процедур по сбору, хранению, обработке и представлению данных; анализу и выдаче информации для принятия решения;
математическое описание состояния тепловых сетей основано на аппарате теории вероятностей для марковских случайных процессов. Вероятности состояний описываются дифференциальными уравнениями Колмогорова. Для определения вероятности состояния больших тепловых сетей, число элементов которых превышает несколько десятков, использован метод динамики средних, позволяющий определить среднее количество элементов тепловых сетей, находящихся в одинаковом состоянии;
для упрощения определения потока отказов использован метод кластерного анализа, когда элементы тепловой сети формируются в однородные группы по совокупности признаков. Для решения задачи кластеризации элементов тепловых сетей использованы самоорганизующиеся карты Ко-хонена - одна из разновидностей нейросетевых алгоритмов;
разработана методика прогнозирования отказов элементов тепловых сетей, в основу которой положена модель авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего, эффективная в прогнозировании трендов и циклических компонент;
разработаны программные модули системы мониторинга тепловых сетей на основе систем управления базами данных. Для реализации задачи использовался язык программирования C++. Для управления базой данных использовалась СУБД FirebirdSQL.
Достоверность результатов. Теоретическая часть работы базируется на методах теории вероятностей и математической статистики. Основные допущения, принятые в работе, широко используются в работах других авторов.
Практическое значение и реализация результатов. Разработанные в диссертации теоретические положения и практические результаты обеспечивают повышение надежности тепловых сетей. Получены методики, комплексно увязывающие мониторинг надежности тепловых сетей и проблемы эффективного планирования обслуживания и ремонтных работ. Полученные результаты
могут использоваться в производственной практике эксплуатации тепловых сетей.
На защиту выносятся: ф система мониторинга состояния надежности тепловых сетей;
математическое описание состояния тепловых сетей;
использование карт Кохонена для решения задачи кластеризации элементов тепловых сетей;
методика прогнозирования отказов элементов тепловых сетей;
программные модули системы мониторинга тепловых сетей.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы доклады
вались и обсуждались на региональном межвузовском семинаре «Моделирова
ние процессов тепло- и массообмена» (Воронеж 2008-2010), на 64-ой - 66-ой
научных конференциях и семинарах Воронежского государственного архитек
турно-строительного университета (Воронеж 2009-2011).
Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 7 научных работ общим объемом 41 стр. Личный вклад автора составляет 26 стр.
Четыре статьи опубликованы в изданиях, включенных в перечень ВАК ведущих рецензируемых журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации: «Приволжский научный журнал» и «Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Строительство и архитектура».
В статьях, опубликованных в рекомендованных ВАК изданиях, изложены основные результаты диссертации: в работе [1] рассмотрено использование результатов мониторинга надежности для планирования перекладок тепловых сетей; в работе [2] получена методика прогнозирования параметров отказов элементов тепловых сетей методом авторегрессивного поринтегрированного скользящего среднего; в работе [3] рассмотрены экономическая составляющая мониторинга тепловых сетей; в работе [4] рассмотрены основные компоненты мониторинга надежности тепловых сетей.
Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, основных выводов, списка литературы из 112 наименований и приложения. Общий объем работы составляет 117 страниц машинописного текста, включая 4 таблицы и 27 рисунков.
Надежность тепловых сетей
Система диагностики включает совокупность методов инструментального и визуального контроля. Рассмотрим наиболее распространенные методы диагностики.
Опрессовка на прочность повышенным давлением [75]. Метод применяется с целью выявления ослабленных мест трубопроводов в ремонтный период и исключения появления повреждений в отопительный период. Эффективность опрессовки в среднем составляет до 95%, т.е. 95% повреждений выявляется в ремонтный период и только 5% выявляется в отопительный период. Опрессовка системы номинальным проектным давлением не всегда выявляет изношенные участки, поэтому важное значение имеет выбор испытательного давления.
Метод акустической эмиссии позволяет точно определять местоположение дефектов стального трубопровода, находящегося под изменяемым давлением, но по условиям применения на действующих тепловых сетях имеет ограниченную область использования. Метод основан на регистрации и анализе акустических волн, возникающих в процессе пластической деформации и роста трещин трубопроводов. Это позволяет классифицировать дефекты и критерии оценки состояния объекта, основанные на реальном влиянии дефекта на трубопровод. Другим источником акустической эмиссии является истечение теплоносителя через отверстия в трубопроводе. При развитии протечки, когда ее размеры приближаются к предельному значению, амплитуда сигналов акустической эмиссии и темп их генерации резко увеличиваются, что приводит к значительному возрастанию вероятности обнаружения протечки.
Метод магнитной памяти металла используется для выявления участков с повышенным напряжением металла при непосредственном контакте с трубо проводом. Используется там, где можно прокатывать каретку по голому метал лу трубы, этим обусловлена и ограниченность его применения. Метод магнит ной—памяти—металла—=—метод—неразрушающего контроля, основанньш. на обнаружении собственных магнитных полей рассеяния, возникающих на трубопроводах тепловых сетей в зонах концентрации напряжений под действием рабочих нагрузок. Метод магнитной памяти металла является наиболее пригодным при оценке фактического-напряженно-деформированного состояния. По результатам контроля с использованием метода магнитной памяти металла представляется возможным производить вырезку представительных образцов труб для анализа состояния металла, определения количества и качества внутренних отложений. Метод позволяет выполнять одновременно дефектоскопию и диагностику с выявлением причин образования зон концентрации напряжений и повреждений.
Метод наземного тепловизионного обследования с помощью тепловизора при доступной поверхности трассы, желательно с однородным покрытием, наличием точной исполнительной документации, с применением специального программного обеспечения; может очень хорошо показывать состояние обследуемого участка. Метод акустической диагностики. Используются корреляторы усовершенствованной конструкции. Метод имеет хорошую перспективу как информационная составляющая в комплексе методов оценки состояния действующих трубопроводов.
Метод магнитной томографии металла теплопроводов с поверхности земли. Метод использует громоздкое и дорогое оборудование, поэтому его применение ограничено.
Проблема надежности тепловых сетей имеет длительную историю изучения, и интерес к ней постоянно растет. Наибольший вклад в исследование проблемы надежности тепловых сетей внесли работы отечественных ученых: Ко-вылянского Я.А. [57, 58, 59, 60], Соколова Е.Я. [25], Ионина А.А. [49, 50, 51, 52, 53], Попырина Л.С. [91, 92, 93, 94], Сенновой Е.В.[99, 102], Сидлер В.Г. [98], Меренкова А.П. [79, 80] и других. Рассмотрение проблемы различными учеными, как правило, не имеет коренных отличий, они взаимно дополняют работы друг друга. Основное направление работ развивает вероятностный подход к надежности систем теплоснабжения [74, 93, 96, 97, 100].
В соответствии с ГОСТ 27.002-89 «Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения» [35], надежность - свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования. Надежность является комплексным свойством, которое в зависимости от назначения объекта и условий его применения может включать безотказность, долговечность, ремонтопригодность, сохраняемость и определенные сочетания этих свойств [35].
Моделирование надежности тепловых сетей
Для изучения интенсивности потоков отказов, переводящих элементы тепловых сетей из одного состояния в другое, необходимо все элементы тепловых сетей разбить на однородные группы, т.е. классифицировать их по совокупности признаков. С целью классификации элементов тепловых сетей в работе использован кластерный анализ.
Кластерный анализ - это способ объединения элементов тепловых сетей с многомерными характеристиками в однородные группы, близкие по свойствам [56, 77]. Каждая группа-включает элементы тепловых сетей,-максимально близкие по свойствам, а объекты различных групп максимально отличаются друг от друга. Целью проведения кластерного анализа элементов тепловых сетей является группировка схожих элементовтепловых сетей в кластеры.
Состав кластеров и их количество может изменяться во времени по следующим причинам: 1. Образование новых кластеров вследствие: - поступления дополнительной информации об элементах тепловых сетей и использования ее при кластеризации; - строительства новых трубопроводов тепловых сетей; - сближения свойств трубопроводов тепловых сетей в результате старения и т.д. 2. Слияние кластеров может происходить в результате изменения свойств элементов тепловых сетей в результате проведения ремонтных работ; 3. Расщепление кластеров возможно при изменении свойств элементов тепловых сетей в результате их перекладки; 4. Смещение кластеров происходит постоянно в связи с непрерывным старением элементов тепловых сетей.
Таким образом, кластерный анализ служит не только для понимания структуры элементов тепловых сетей и их состава, но и для оценки процессов, протекающих в них. Это относится как к процессам постепенного старения элементов, связанным со снижением надежности тепловых сетей, так и к процессам обслуживания, ремонта и перекладки тепловых сетей, повьппающих их надежность.
Для проведения кластеризации первоначально необходимо выделить признаки, по которым будет проводиться кластеризация. С этой целью было проведено обследование состояния элементов тепловых сетей Муниципального казенного предприятия городского округа г.Воронежа «Воронежтеплосеть» (МКП «Воронежтеплосеть»).
Состояние теплопроводной сети на примере МКП «Воронежтеплосеть» Состояние теплопроводной сети изучалось на примере тепловых сетей МКП «Воронежтеплосеть». Основные технические показатели МКП «Воронежтеплосеть» приведены в таблице 3.1.
Среднесписочная численность основного производственного персонала- Удельный расход условного топлива на единицу тепловой энергии, отпускаемой в тепловую сеть Удельный-расход лек-тричеекой нергии на единицу тепловой энергии, отпускае мой в тепловую сеть Удельный расход холодной воды на еди ницу тепловой энергии, отпускаемой в те пловую сеть чел. Тепловую энергию, производимую МКП «Воронежтеплосеть», потребляют различные потребители. Структура потребления тепловой энергии приведена на рис. 3.1. Бюджетные организации.
В МКП «Воронежтеплосеть» для-теплоснабжения используются одно-, и двухтрубные теплопроводы. Теплоноситель от котельных распределяется между потребителями через центральные или индивидуальные тепловые пункты, от которых к потребителям отходят четырехтрубные сети: две трубы для присоединения систем отопления и две - для присоединения систем горячего водоснабжения. .
Анализ структуры элементов тепловых сетей МКП «Воронежтеплосеть» и ее характеристик- проводился с использованием инструментария систем управления базами данных.
Важным показателем тепловых сетей является распределение длины трубопроводов по диаметрам трубопроводов. Эта характеристика для МКП «Воронежтеплосеть» приведена нарис. 3.2. Внутренний диаметр! трубопровода, мм
Рисунок 3.2 - Распределение протяженности тепловых сетей МКП «Воронежте плтгсшь тпо внутрештмтвтаметрамтрубопроводов Тепловые сети проложены надземным и подземным способом, в каналах и бесканально. Используются проходные, полупроходные и непроходные каналы. Распределение протяженности тепловых сетей МКП «Воронежтеплосеть» по видам прокладки трубопроводов приведено на рис. 3.3. Большая часть сетей проложена в подземных каналах - 95%, надземно - 5%.
На рис. 3.4-3.5 приведено распределение протяженности магистральных и разводящих тепловых сетей МКП «Воронежтеплосеть» по срокам эксплуатации (в однотрубном исчислении).
Теоретическое обоснование использования метода авторег рессивного интегрированного скользящего среднего
С точки зрения поведения функция затрат 3 - неубывающая, т.к. если тепловые сети не ремонтируются капитально, то одновременно вырастают затраты на текуїций и аварийный ремонт. Если же тепловые сети ремонтируются капитально, то затраты на текущий и аварийный ремонт не растут. Подобная ситуация связана с характером и продолжительностью жизненного цикла элементов кластера и характером потока отказов. В процессе старения и износа элементов кластера тепловых сетей поток отказов растет, и как следствие, возрастают затраты на текуїций и аварийный ремонт.
В качестве критерия для расчета периодичности технического обслу 83 живания и ремонта выбран критерий нахождения оптимального срока службы тепловых сетей на основе критерия минимума дисконтированных затрат: общие дисконтированные затраты на тепловую энергию, оборудование и содержание тепловых сетей, руб; Зт — дисконтированные затраты на тепло, оборудование и содержание тепловых, сетей, руб; Е — коэффициент эффективности капитальных вложений; Тпр — период перекладки тепловых сетей, год; Т0 - период технического обслуживания, год; Т - время эксплуатации, год; Nm -число кластеров в тепловой сети; С — стоимость единицы тепловой энергии, руб/МВт-ч; (Тг — общее годовое количество тепловой энергии, потребленное тепловыми сетями, МВт-ч/год; К — капитальные вложения на z -й кластер, руб; ЭГ - эксплуатационные затраты на z-й кластер, руб; У? - затраты на ущерб от снижения надежности теплоснабжения в z -м кластере, руб.
Изменение стоимости основных фондов, в том числе за счет ввода (вывода) их из эксплуатации тыс.руб. 25 447,00 Разбивка затрат по кластерам дает возможность оценить вклад кластеров в различные виды затрат. На основе этих данных принимаются решения о ремонтах или перекладках тепловых сетей. Данный подход позволяет Повысить обоснованность инженерных решений по техническому обслуживанию и ремонту тепловых сетей.
Сложность задачи планирования работ по капитальному и текущему ре монту, а также перекладке тепловых сетей, состоит в учете значительного ко личества факторов, имеющих разную природу. Среди них можно отметить сле дующие: _ - топология тепловых сетей; - отключение различных потребителей, имеющих различные режимы потребления тепла; - координация работ различных подрядных организаций при жестких режимах выполнения отдельных видов работ (работы в ночное время на действующих дорогах и т.п.); - взаимосвязь отдельных видов работ; - организация складирования комплектующих.
Учет сложного взаимодействия этих факторов существенно влияет на продолжительность работ по капитальному и текущему ремонту и формирование графиков подвоза комплектующих, графика движения машин и механизмов и графика движения рабочей силы.
В основе оценки планирования работ по капитальному и текущему ремонту тепловых сетей лежит максимально эффективное использование ресурсов эксплуатирующей организации и подрядных организаций. При значительных объемах чаще всего используются поточных методы организации работ. Важной задачей является увязка работ по капитальному и текущему ремонту тепловых сетей, выполняемых различными организациями. При формировании поточных планов производства работ она очень актуальна. Организация работ по капитальному и текущему ремонту тепловых сетей поточными методами означает, что все работы по ремонту кластера разделены на захватки. Степень совмещения работ подрядными организациями при этом определяется количеством захваток. Организация непрерывного и равномерного потока в таких условиях возможна крайне редко.
На практике при организации работ по капитальному и текущему ремонту тепловых-сетей имеется большое количество разнообразных участков сетей, работы на которых ведутся в различных условиях с разной производительностью.
Планирование работ по капитальному и текущему ремонту тепловых сетей необходимо для эффективного использования материальных, финансовых и трудовых ресурсов. Плановый подход определяется планами ремонтных работ, которые предстоит выполнить в будущем.
Формирование технической и инвестиционной политики предприятия в области капитального и текущего ремонта должно соответствовать общей стратегии развития предприятия. При этом важную роль имеет анализ жизненного цикла тепловых сетей, в соответствии с которым ведется планирование работ.
Для использования накопленных данных при планировании ремонтных работ система мониторинга должна накапливать по кластерам: - информацию о потоке отказов тепловых сетей; - капитальные затраты на оборудование тепловых сетей; - затраты на эксплуатацию тепловых сетей; - затраты на ущерб от снижения надежности теплоснабжения. Ремонтные работы должны планироваться с учетом текущего состояния и прогноза состояния кластеров элементов тепловых сетей.
Автоматизированная система мониторинга надежности тепловых сетей
При проектировании структуры данных в реляционной модели, в отличие от представления данных как файлов в файловой системе, необходимо, чтобы данные обладали свойством непротиворечивости и достоверности. Эти свойства должны сохраняться и при изменении хранимых данных. Частично это обеспечивают встроенные средства СУБД, такие, как контроль целостности данных. Однако, для того, чтобы база данных в полной мере обладала вьппеуказанными свойствами, необходимо, чтобы на этапе проектирования структура таблиц . удовлетворяла определенным ограничениям. Поэтому важным этапом при. прог. ектировании надежной и эффективной базы данных является ее нормализация. Без нормализации структура базы данных становится сложной в поддержке и изменении, а данные в таблицах могут дублироваться, что может привести к нарушению целостности данных в результате рассогласования разных копий. В терминах теории баз данных нормализация означает приведении структуры базы данных к одной из нормальных форм. При проектировании структура таблиц была приведена к третьей нормальной форме.
При выборе сетевой архитектуры для реализуемой системы мониторинга учитывались в первую очередь соображения надежности системы в целом. Поэтому была выбрана архитектура клиент-сервер с тонким клиентом. Это позволило локализовать точку возможных неисправностей на сервере, поскольку на клиентах не происходит никакой обработки данных. Кроме того, это упростило решение задачи разграничения доступа к данным. Выбор архитектуры с тонким клиентом позволил также существенно снизить системные требования к рабочим местам операторов системы мониторинга.
Клиентская часть, использующаяся операторами, была реализована в виде web-интерфейса на языке разметки HTML с использованием скриптового языка Javascript.
В системе мониторинга реализовано также наглядное графическое представление результатов анализа данных. На рис. 5.1 приведено графическое представление результатов обработки данных о тепловой сети модулем кластеризации, перенесенное на план.
Визуальное представление результатов работы модуля кластеризации Фрагмент исходного кода модуля кластеризации приведен в приложении. 103 5.4 Выводы по пятой главе 1. Разработана реализация системы мониторинга тепловых сетей с использованием СУБД. 2. Рассмотрено использование основных составных частей автоматизированной системы мониторинга надежности тепловых сетей.
На языке C++ разработаны модули системы мониторинга, позволяющие: вьшолнять кластеризацию элементов тепловых сетей; накапливать и анализировать информацию о структуре и состоянии кластеров элементов тепловых сетей; планировать ремонтные работы с учетом анализа и прогноза состояния кластеров элементов тепловых сетей.
Разработана система мониторинга состояния надежности тепловых сетей, включающая последовательность процедур по сбору, хранению, обработке и представлению данных; анализу и выдаче информации для принятия решения. Целью использования разработанной системы мониторинга является повышение обоснованности инженерных решений по техническому обслуживанию и ремонту тепловых сетей.
Математическое описание состояния тепловых сетей основано на аппарате теории вероятностей для марковских случайных процессов. В зависимости от количества элементов тепловой сети вероятности состояний описываются либо дифференциальными уравнениями Колмогорова либо методом динамики
Для повышения точности показателей состояния тепловых сетей разработана методика кластеризации элементов тепловой сети, когда элементы формируются в однородные группы по совокупности значимых признаков. Кластеризация дает возможность вести мониторинг показателей надежности не только теплосети в целом, но и по отдельным кластерам, что значительно повышает точность прогноза. Для решения задачи кластеризации элементов тепловых сетей использованы самоорганизующиеся карты Кохонена - одна из разновидностей нейронных сетей.
Разработана методика прогнозирования отказов элементов тепловых сетей, являющаяся составной частью системы мониторинга, в основу которой положена модель авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего, эффективная в прогнозировании трендов и циклических компонент.
