Новости Электротехники 3(117) 2019





<  Предыдущая  ]  [  Следующая  >
Журнал 1(91) 2015 год

Трансформаторное оборудование

Переход ФСК ЕЭС к ремонту электрооборудования по состоянию повысил требования, предъявляемые к его диагностике. Специалистам по диагностике электрооборудования необходимо решить комплекс вопросов, что позволит реализовать все эффективные инструменты АСУ техническим обслуживанием и ремонтом (ТОиР) в рамках построения Smart Grid в России.
В статье рассматриваются особенности диагностирования трансформаторно-реакторного оборудования и воздушных линий, а также погрешности, возникающие при этой работе.

ТЕХНИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ
Оценка погрешности измерений

Александр Хренников, д.т.н., главный научный сотрудник Дирекции электрооборудования и ЛЭП ОАО «НТЦ Федеральной сетевой компании ЕЭС», г. Москва
Олег Гринько, первый заместитель генерального директора– главный инженер Филиала ОАО «ФСК ЕЭС» МЭС Востока, г. Хабаровск
Павел Радин, заместитель начальника Южно-Якутского РЭС Филиала ОАО «ФСК ЕЭС» – Амурского ПМЭС, пос. Нижний Куранах
Татьяна Хренникова, студентка НИУ МЭИ, г. Москва

Федеральная сетевая компания Единой энергетической системы в 2011 г. объявила о начале реализации Концепции построения интеллектуальной электроэнергетической системы с активно-адаптивной сетью (ИЭС ААС). Составная часть ИЭС ААС – бизнес-процесс «Диагностика электрооборудования». Он осуществляется в рамках деятельности ФСК ЕЭС, т.к. качество оценки технического состояния (ОТС) прямо влияет на надежность работы электрооборудования, на эффективность функционирования компании и, как следствие, на ее инвестиционную привлекательность [1–5].

В целом ОТС дает объективную и достаточно полную информацию о состоянии активов компании. Минуя ОТС, получить данную информацию невозможно. Принимать решения, как и оценивать управляющие воздействия в компании, возможно, лишь основываясь на ОТС [4–7, 9–11].

ОТС и техническое диагностирование электрооборудования делится на два основных сегмента:

  • диагностирование основного маслонаполненного оборудования;
  • диагностирование элементов ВЛ.

ДИАГНОСТИРОВАНИЕ ТРАНСФОРМАТОРНО-РЕАКТОРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ

На рис. 1 приведена классификация причин и видов по-вреждений, а также схема технического диагностирования основного маслонаполненного трансформаторно-реакторного оборудования (ТРЭО).

Рис. 1. Классификация причин и видов повреждений, схема технического диагностирования трансформаторно-реакторного маслонаполненного оборудования

ХАРГ – хроматографический анализ растворенных газов в трансформаторном масле;
ФХА – физико-химический анализ трансформаторного масла;
Ктр
– коэффициент трансформации;
Пол
– оценка степени полимеризации бумажной изоляции;
Rиз
– измерение сопротивления изоляции;
Rпт – измерение сопротивления постоянному току;
Фур
– определение содержания фурановых производных;
tgδ – определение тангенса угла диэлектрических потерь;
ЧРа – измерение уровня частичных разрядов акустическим методом;
ЧРэ – измерение уровня частичных разрядов электрическим методом;
НВИ – диагностирование методом низковольтных импульсов (деформации обмоток);
FRA
– определение механического состояния (деформаций обмоток) трансформатора (реактора) частотным методом;
Zk – определение сопротивления КЗ;
Рхх – определение потерь холостого хода;
ТВК – тепловизионный контроль;
ОСП
– оценка скорости потока (масла);
Вибр – измерение вибрационных характеристик.

___________________________________

Обеспечение безаварийной работы в условиях старения парка электротехнического оборудования, а также совершенствование системы ТОиР, оптимизация затрат на модернизацию и техническое перевооружение объектов энергетики требуют как создания новых методов диагностирования, так и усовершенствования уже применяемых средств контроля обнаружения дефектов ТРЭО [3, 8]. Разработка и внедрение новых методов диагностирования позволяет рассчитать величину отработанного ресурса с учетом реальных условий и режимов эксплуатации ТРЭО [8].

Применение современных методов диагностики направлено на своевременное выявление возникающих дефектов, принятие мер для их устранения, обнаружение наиболее изношенных узлов ТРЭО и определение очередности модернизации энергообъектов. Развитие методов диагностирования, особенно применяемых во время работы ТРЭО, позволит перейти от системы планово-предупредительных ремонтов к системе ремонтов по техническому состоянию (ТС) [4, 8].

Диагностическое моделирование процессов, происходящих внутри электрооборудования под влиянием внешних электрофизических воздействий, например, в условиях термических, химических, электрических, механических, радиационных факторов, в ходе корреляции этих факторов, различной их интенсивности, при разных нагрузках, при различном протекании физико-химических процессов, является мощным научным инструментом, позволяющим обнаружить дефекты в активной части ТРЭО на ранней стадии их появления.

Электродинамическая стойкость обмоток

Так, например, диагностическая модель электродинамической стойкости (механического состояния) обмоток ТРЭО [9–10] к токам КЗ позволяет прогнозировать остаточный ресурс материалов конструкции трансформатора, а также процессы, происходящие внутри него. В результате могут быть внесены изменения в конструкцию ТРЭО, повышающие его надежность и улучшающие показатели работоспособности.

Низковольтные импульсы

Механическое состояние (деформации) обмоток ТРЭО также можно оценить с помощью использования метода низковольт-ных импульсов (НВИ) [6, 9–11] (дифференциальная оценка, проникновение диагностирующего импульса внутрь обмотки) и на основе данных измерения сопротивлению КЗ Zк (интегральная оценка, сбор диагностической информации с внешних выводов трансформатора – параметры U, I и др.) [11].

Изменение газосодержания

Изменение газосодержания в трансформаторном масле при различных видах повреждений дает возможность определить достоверность отбора проб масла способом хроматографического анализа растворенных в масле газов и провести анализ погрешностей, возникающих из-за изменения газосодержания в трансформаторном масле [9].

Дрейф температур ошиновки трансформатора

Диагностическая модель дрейфа температур ошиновки трансформатора, имеющей дефектное контактное соединение, определенное по результатам тепловизионного обследования, позволяет определить распределение температуры вдоль ошиновки.

ДИАГНОСТИРОВАНИЕ ВЛ

Важное значение для обеспечения надежности ЕНЭС играет диагностирование элементов ВЛ. Приведем для примера схему технического диагностирования ВЛ (элементов ВЛ) (рис. 2).

Рис. 2. Схема технического диагностирования ВЛ

Rпт – измерение сопротивления постоянному току;
Виз
– визуальное обследование (осмотр);
УЗК
– ультразвуковой контроль;
ОСД – отдельностоящие деревья;
ТВК – тепловизионный контроль;
ЛазСк
– лазерное сканирование;
УФК
– контроль с помощью ультрафиолетовых камер;
АК
– акустический контроль;
МГД
– магнитный метод контроля.

__________________________

ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ

По количеству и разнообразию методы диагностирования маслонаполненного оборудования в несколько раз превышают объем методов диагностирования ВЛ, что вызвано исторически установившимся более пристальным вниманием к надежности маслонаполненного оборудования; этим же объясняется наличие большого количества отработанных эффективных систем онлайн-мониторинга трансформаторного оборудования, например таких как системы контроля вводов R-1500, системы контроля трансформаторного масла Hydran, TRANSFIX, TIM, TDM.

Качество ОТС, в том числе и точность измерения диагностического параметра, прямо влияет на надежность работы электрооборудования. В данном случае представляется важным определить закон распределения погрешности измерения [4]. На качество ОТС электрооборудования в общем влияют несколько видов погрешностей.

Инструментальная погрешность – погрешность, которая определяется погрешностями применяемых средств измерений и вызывается несовершенством принципа действия, неточностью градуировки шкалы, ненаглядностью прибора. В настоящее время она практически исключена путем применения надежных и достаточно точных средств измерений.

Методическая погрешность – погрешность, обусловленная несовершенством метода, а также упрощениями, положенными в основу методики. В настоящее время эта погрешность также значительно снижена путем уточнения теоретических знаний, положенных в основу методик.

Субъективные погрешности – погрешности, обусловленные степенью внимательности, сосредоточенности, подготовленности и другими качествами оператора. За последние десятилетия практически не приняты эффективные меры по снижению данных погрешностей; напротив, произошло увеличение влияния этих погрешностей под действием следующих факторов:

  • значительное увеличение количества оборудования, подвергающегося ОТС;
  • значительное увеличение параметров контроля ОТС;
  • увеличение темпа выполнения работ;
  • увеличение информационного потока, обрабатываемого оператором;
  • увеличение психологической нагрузки оператора.

Под субъективной погрешностью понимается влияние ошибок, которые возникают, начиная с этапа считывания оператором показаний прибора и до этапа формирования заключения о состоянии объекта.

Общая тенденция такова, что субъективные погрешности в общем количестве составляют почти 80%. Устранив причины возникновения субъективных погрешностей (далее – погрешности) можно значительно повысить качество ОТС.

Рассмотрим, на каких этапах ОТС и какие факторы приводят к возникновению погрешности (рис. 3).

Рис. 3. Возникновение погрешности на этапах ОТС

Факторы, указанные на рис. 3, обуславливаются следующими основными причинами [10–12]:

  • неоднократный перенос данных из одного носителя информации в другой, что приводит к вводу неверных значений, – этапы 2–7;
  • «ручной» расчет значений – этапы 4, 5; приведение ряда параметров, используемых при ОТС, к нормальным условиям проводится с помощью номограмм (визуальный метод), что также вносит дополнительную погрешность;
  • отсутствие надежной системы верификации как введенных, рассчитанных, приведенных значений, так и заключения ОТС – этапы 1–8.

Устранить причины, вызывающие погрешность на этапах 2–8, возможно, и это будет показано ниже. Касательно первого этапа можно сказать, что при типовых измерениях и предположении о пределе внимательности оператора на сегодня данная погрешность практически неустранима (исключение – контроль считанных данных вторым оператором) [6, 7, 9–12].

ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА

Значительно снизить (практически исключить) погрешность можно при использовании информационных инструментов, под которыми в данной работе подразумеваются программные средства. В целом под информационным инструментом можно понимать специализированное автоматизированное рабочее место (САРМ) (рис. 4).

Рис. 4. Схема функционирования САРМ

Принцип использования САРМ крайне прост и заключается лишь в первоначальном вводе оператором данных, полученных на этапе 1 (рис. 3), далее передача и преобразование данных главным образом осуществляются по программе; оператор выполняет функцию эксперта, в обязанности которого входит лишь управление САРМ (рис. 4). Поскольку погрешности, возникающие на этапах 2–8, обусловлены лишь субъективным фактором (эмоциональное и психическое состояние оператора), то при исключении непосредственного влияния состояния оператора на процесс принятия решения исключаются и данные погрешности, что значительно повышает качество ОТС.

С использованием САРМ при ОТС на стационарных ПК (установлены на всех ПС 220–750 кВ ОАО «ФСК ЕЭС») исключаются погрешности на этапах 3–8 (рис. 3). Вероятность возникновения погрешности на этапе 2 остается и обусловлена необходимостью переноса в САРМ данных измерений, зафиксированных в журнале на месте установки оборудования. При использовании ноутбука журнал (рис. 3, этап 2) исключается, и данные вводятся оператором непосредственно в САРМ, что позволяет исключить вероятность появления погрешности, обусловленной спецификой этапа 2 (рис. 3) [4–9].

Сегодня на российском рынке специализированного программного обеспечения для диагностики электрооборудования присутствует ряд программных средств [13]: «Диагностика +», «Альбатрос», «ИС диагностики состояния ЭО». В работах [13, 14] достаточно подробно рассмотрены достоинства данных программных средств. Наиболее успешной реализацией программного комплекса признана ЭДИС «Альбатрос».

Можно выделить следующие основные достоинства ЭДИС «Альбатрос»:

  • эффективные алгоритмы ОТС;
  • распределенную систему ОТС (уровень ПС–ПМЭС–МЭС);
  • проработанный ролевой механизм.

Вместе с тем, на наш взгляд, ряд недостатков ЭДИС «Альба-трос» не позволят использовать ее в компании без значительной доработки. Один из концептуальных недостатков модуля ЭДИС «Альбатрос» уровня ПС – его отрицательная эргономика и неоправданно высокая сложность ввода данных оператором, что не только не снижает субъективные погрешности, а, наоборот, увеличивает их, несмотря на довольно эффективные внутренние алгоритмы ОТС ЭДИС «Альбатрос».

В настоящее время на основании практических наработок МЭС Востока и теоретических исследований Дальневосточного государственного университета путей сообщения предприняты попытки разработки САРМ для диагностических подразделений, занимающихся ОТС [5, 9–19].

Основные положения разрабатываемого САРМ:

  • прогрессивный эргономичный интерфейс для решения основной задачи – снижения нагрузки на оператора и, как следствие, уменьшения вероятности возникновения субъективных погрешностей при ОТС;
  • простота используемых алгоритмов ОТС – на этапе формирования заключения о состоянии оборудования по результатам испытаний и измерений не рационально задействовать громоздкие прогностические алгоритмы;
  • модульная структура САРМ – для повышения гибкости системы при ее дальнейшей модернизации;
  • распределенная структура САРМ с использованием веб-интерфейса для доступа в систему с любого ПК компании.

В целом можно сделать предварительный вывод о том, что использование специальных информационных инструментов (программных средств) позволит значительно снизить субъективные погрешности, возникающие в процессе ОТС электрооборудования. Крайне необходимо принять решение о разработке и внедрении в ФСК ЕЭС подобных САРМ, поскольку ОТС оказывает значительное влияние на общую эффективность компании.

Дальнейшим этапом повышения эффективности бизнес-процесса «Диагностика электрооборудования» будет являться включение САРМ для ОТС электрооборудования в состав экспертно-диагностической системы (ЭДС) ФСК ЕЭС [13–14, 18–23].

ЛИТЕРАТУРА

  1. Концепция интеллектуальной электроэнергетической системы России с активно-адаптивной сетью. М.: Издательство ОАО «ФСК ЕЭС», 2012.
  2. Овсянников А.Г. Стратегии ТОиР и диагностика оборудования // Новости ЭлектроТехники. 2008. № 2(50).
  3. Хренников А.Ю., Гольдштейн В.Г. Техническая диагностика, повреждаемость и ресурсы силовых и измерительных трансформаторов и реакторов. М.: Энергоатомиздат, 2007.
  4. Хренников А.Ю., Шлегель О.А. Определение закона распределения погрешности измерения индуктивного сопротивления КЗ при электродинамических испытаниях силовых трансформаторов // Электричество. 1998. № 5.
  5. Хренников А.Ю. Диагностика развивающихся дефектов, их классификация с целью планирования ремонтов электрооборудования // Сборник докладов Международного науч.-техн. семинара «Инновационные решения для обеспечения безопасности, надежности и эффективности автоматизированных систем, электроэнергетических предприятий и энергопотребляющих установок». СПб.: ПЭИПК, 2011.
  6. Хренников А.Ю., Мажурин Р. В. Аварийность высоковольт-ных измерительных трансформаторов тока и напряжения в электрических сетях ЕНЭС и мероприятия по ее снижению // Сборник докладов X Международной научно-технической конференции «Силовые и распределительные трансформаторы, реакторы. Системы диагностики». М.: ТРАВЭК, 2011.
  7. Хренников А.Ю., Тимченко А.В. Оценка технических рисков для трансформаторного и реакторного оборудования 6–110 кВ электростанций и подстанций // Сборник докладов X Международной научно-технической конференции «Силовые и распределительные трансформаторы, реакторы. Системы диагностики». М.: ТРАВЭК, 2011.
  8. Хренников А.Ю., Гольдштейн В.Г., Назарычев А.Н. Диагностические модели для оценки технического состояния электрооборудования электростанций и подстанций // Промышленная энергетика. 2010. № 10.
  9. Хренников А.Ю. Диагностические модели для контроля механического состояния обмоток силовых трансформаторов на основе методов низковольтных импульсов и частотного анализа // Энергоэксперт. 2010. № 6.
  10. Хренников А.Ю., Гринько О.В, Радин П.С. Комплексный подход и оптимизация процесса диагностики электрооборудования // Сборник докладов Международной молодежной научно-технической конференции «Электроэнергетика глазами молодежи». Самара, 2011.
  11. Хренников А.Ю., Радин П.С. Разработка путей автоматизации диагностики силового электрооборудования с использованием систем типа SAP R/3 // Сборник докладов XII Всемирного электротехнического конгресса. М., 2011.
  12. Хренников А.Ю., Радин П.С. Автоматизация диагностики электрооборудования и реализация комплексного подхода к использованию результатов диагностики на базе АСУ ТОиР // Сборник докладов 4–й Международной науч.-техн. конференции «Электромеханические и электромагнитные преобразователи энергии и управляемые электромеханические системы». Екатеринбург, 2011.
  13. Давиденко И.В., Голубев В.П., Комаров В.И., Осотов В.Н., Туркевич С.В. Система компьютерной диагностики маслонаполненного оборудования в рамках энергосистемы // Энергетик. 2000. № 11.
  14. Шутенко О. В., Баклай Д. В. Анализ функциональных возможностей экспертных систем, используемых для диагностики состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования // Сборник научных трудов «Энергетика: надежность и энергоэффективность». Харьков, 2011.
  15. Хренников А.Ю., Гольдштейн В.Г., Складчиков А.А. Расследование технологических нарушений электрооборудования подстанций // Энергоэксперт. 2011. № 5(28).
  16. МИ 2246–93. Погрешности измерений. Обозначения.
  17. ГОСТ 8.207–76. Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений.
  18. Khrennikov A.Yu. New «intellectual networks» (Smart Grid) for detecting electrical equipment faults, defects and weaknesses // Smart Grid and Renewable Energy, Volume 3, No 3, August 2012.
  19. Khrennikov A.Yu. Monitoring information-measuring system for detecting power transformer faults, FRA and LVI-testing diagnostics experience: Reports оf Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC 2012), Shanghai, China, March 2012.
  20. ГОСТ 20911-89 Техническая диагностика. Термины и определения.
  21. Хренников А.Ю., Гольдштейн В.Г. Основные дефекты и повреждения трансформаторов (реакторов) и классификация видов воздействий, ведущих к их появлению // Промышленная энергетика. 2008. № 11.
  22. Хpенников А.Ю., Назарычев А.Н., Новоселов Е.М. Электродинамическая стойкость силовых трансформаторов (реакторов) при коротких замыканиях: повреждения, испытания и диагностика: Учеб. пособие / Ивановский государственный энергетический университет им. В.И. Ленина. Иваново, 2011.
  23. Таджибаев А.И., Хpенников А.Ю. Методы анализа технического состояния электрооборудования и электродинамическая стойкость силовых трансформаторов (реакторов): Учеб. пособие / Петербургский энергетический институт повышения квалификации. СПб.: 2012.


Очередной номер | Архив | Вопрос-Ответ | Гостевая книга
Подписка | О журнале | Нормы. Стандарты | Проекты. Методики | Форум | Выставки
Тендеры | Книги, CD, сайты | Исследования рынка | Приложение Вопрос-Ответ | Карта сайта




Rambler's Top100 Rambler's Top100

© ЗАО "Новости Электротехники"
Использование материалов сайта возможно только с письменного разрешения редакции
При цитировании материалов гиперссылка на сайт с указанием автора обязательна

Segmenta Media создание и поддержка сайта 2001-2019