О прогнозировании аварийности воздушных линий основной сети энергосистем
Ключевые слова:
воздушные линии, параметр потока отказов, детерминированный хаоc, фрактал, показатель Ляпунова, прогнозирование
Аннотация
Исследована аварийность воздушных линий (ВЛ) 500 кВ обширного региона на протяженном временном отрезке. Выявлены существенные колебания значений параметра потоков отказов (частоты отказов). Сделан анализ этого параметра с использованием математического аппарата теории детерминированного (динамического) хаоса, а также старшего показателя Ляпунова, который позволяет оценить устойчивость динамической системы. Использование указанного математического аппарата позволило получить оригинальные результаты в актуальном направлении. Обоснована незначительность глубины прогноза характеристик надежности ВЛ вследствие хаотичности рассматриваемого динамического процесса. Этот неблагоприятный фактор снижает достоверность оценок надежности основной сети энергосистем.
Литература
1. Галиаскаров И.М., Мисриханов М.Ш., Рябченко В.Н., Шунтов А.В. Еще раз о цикличности аварий в основных сетях энергосистем. – Электричество, 2019, № 11, с. 4–11.
2. Скопинцев В.А. Качество электроэнергетических систем: надёжность, безопасность, экономичность, живучесть. М.: Энергоатомиздат, 2009, 332 с.
3. Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Управление хаосом: методы и приложения. I. Методы. – Автоматика и телемеханика, 2003, № 5, с. 3–54.
4. Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Управление хаосом: методы и приложения. II. Приложения. – Автоматика и телемеханика, 2004, № 4, с. 3–34.
5. Higuchi T. Approach to an Irregular Time Series on the Basis of Fractal Theory. – Physica D., 1988, No. 31, pp. 277–283.
6. Higuchi T. Relationship between the Fractal Dimension and the Power?low Index for a Time Series: a Numerical Investigation. – Physica D., 1990, No. 46, pр. 254–264.
7. Flores!Marquez E.L., Galvez!Coyt G., Cifuentes!Nava G. Fractal dimension analysis of the magnetic time series associated with the volcanic activity of Popocatepetl. – Nonlinear Processes Geophysics, 2012, No.19, pp. 693–701.
8. Wolf A. Determining Lyapunov Exponent Form a Time Series. – Physica D., 1986, No.16, pp. 285–317.
9. Lei M., Wang Z., Feng Z. A method of embedding dimension estimation based on symplectic geometry. – Physics Letters, 2002, No. A303, p. 179–189.
10. Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А. Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984, 320 с.
11. Мисриханов М.Ш., Рябченко В.Н. Квадратическая проблема собственных значений в электроэнергетических системах. – Автоматика и телемеханика, 2006, № 5, с. 24–47.
12. Лоскутов А.Ю., Михайлов А.С. Основы теории сложных систем. М.: Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2007, 620 с.
13. Главные компоненты временных рядов: метод «Гусеница». Сб. статей/Ред.: Д.Л. Данилов, А.А. Жиглявский. Изд. Санкт-Петербургского университета, 1997, 308 с.
14. Леонтьева Л.Н. Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент. – Машинное обучение и анализ данных, 2011, №1, с. 2–10.
15. СТО 56947007–29.240.01.053–2010. Методические указания по проведению периодического технического освидетельствования воздушных линий электропередачи ЕНЭС [Электрон. ресурс]. URL: https://www.fsk?ees.ru/upload/docs/sto_5694700?29.240.01.053?2010.pdf. (дата обращения 19.03.2020).
#
1. Galiaskarov I.M., Misrikhanov M.Sh., Ryabchenko V.N., Shuntov A.V. Elektrichestvo – in Russ. (Electricity), 2019, No. 11, pp. 4—11.
2. Skopintsev V.A. Kachestvo elektroenergeticheskikh sistem: nadozhnost’, bezopasnost’, ekonomichnost’, zhivuchest’ (The quality of electric power systems: reliability, safety, efficiency, survivability). M.: Energoatomizdat, 2009, 332 p.
3. Andriyevskiy B.R., Fradkov A.L. Avtomatika i telemekhanika – in Russ. (Automation and Telemechanics), 2003, No. 5, p. 3–54.
4. Andriyevskiy B.R., Fradkov A.L. Avtomatika i telemekhanika – in Russ. (Automation and Telemechanics), 2004, №. 4, pp. 3–34.
5. Higuchi T. Approach to an Irregular Time Series on the Basis of Fractal Theory. – Physica D., 1988, No. 31, pp. 277–283.
6. Higuchi T. Relationship between the Fractal Dimension and the Power?low Index for a Time Series: a Numerical Investigation. – Physica D., 1990, No. 46, pр. 254–264.
7. Flores?Marquez E.L., Galvez?Coyt G., Cifuentes?Nava G. Fractal dimension analysis of the magnetic time series associated with the volcanic activity of Popocatepetl. – Nonlinear Processes Geophysics, 2012, No. 19, pp. 693–701.
8. Wolf A. Determining Lyapunov Exponent Form a Time Series. – Physica D., 1986, No.16, pp. 285–317.
9. Lei M., Wang Z., Feng Z. A method of embedding dimension estimation based on symplectic geometry. – Physics Letters, 2002, No. A303, p. 179–189.
10. Voyevodin V.V., Kuznetsov Yu.A. Matritsy i vychisleniya (Matrices and calculations). M.: Nauka, 1984, 320 p.
11. Misrikhanov M.Sh., Ryabchenko V.N. Avtomatika i telemekhanika – in Russ. (Automation and Telemechanics), 2006, No. 5, pp. 24–47.
12. Loskutov A.Yu., Mikhaylov A.S. Osnovy teorii slozhnykh system (Fundamentals of the theory of complex systems). Izhevsk: Institut komp’yuternykh issledovaniy, 2007, 620 p.
13. Glavnyye komponenty vremennykh ryadov: metod «Gusenitsa». Sb. statey (The main components of the time series: the Caterpillar method. Sat Articles) / Ed. D.L. Danilov, A.A. Zhiglyavsky. Publ. of St. Perrsburg University, 1997, 308 p.
14. Leont’yeva L.N. Mashinnoye obucheniye i analiz dannykh – in Russ. (Machine Learning and Data Analysis), 2011, No. 1, pp. 2–10.
15. STO 56947007–29.240.01.053–2010. Metodicheskiye ukazaniya po provedeniyu periodicheskogo tekhnicheskogo osvidetel’stvovaniya vozdushnykh liniy elektroperedachi YENES (STO 56947007–29.240.01.053–2010. Guidelines for the periodic technical survey of overhead power lines of the UNEG) [Electron. Resourse] URL: https://www.fsk?ees.ru/upload/docs/sto_5694700?29.240.01.053?2010.pdf. (Data of apple 19.03.2020).
2. Скопинцев В.А. Качество электроэнергетических систем: надёжность, безопасность, экономичность, живучесть. М.: Энергоатомиздат, 2009, 332 с.
3. Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Управление хаосом: методы и приложения. I. Методы. – Автоматика и телемеханика, 2003, № 5, с. 3–54.
4. Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Управление хаосом: методы и приложения. II. Приложения. – Автоматика и телемеханика, 2004, № 4, с. 3–34.
5. Higuchi T. Approach to an Irregular Time Series on the Basis of Fractal Theory. – Physica D., 1988, No. 31, pp. 277–283.
6. Higuchi T. Relationship between the Fractal Dimension and the Power?low Index for a Time Series: a Numerical Investigation. – Physica D., 1990, No. 46, pр. 254–264.
7. Flores!Marquez E.L., Galvez!Coyt G., Cifuentes!Nava G. Fractal dimension analysis of the magnetic time series associated with the volcanic activity of Popocatepetl. – Nonlinear Processes Geophysics, 2012, No.19, pp. 693–701.
8. Wolf A. Determining Lyapunov Exponent Form a Time Series. – Physica D., 1986, No.16, pp. 285–317.
9. Lei M., Wang Z., Feng Z. A method of embedding dimension estimation based on symplectic geometry. – Physics Letters, 2002, No. A303, p. 179–189.
10. Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А. Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984, 320 с.
11. Мисриханов М.Ш., Рябченко В.Н. Квадратическая проблема собственных значений в электроэнергетических системах. – Автоматика и телемеханика, 2006, № 5, с. 24–47.
12. Лоскутов А.Ю., Михайлов А.С. Основы теории сложных систем. М.: Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2007, 620 с.
13. Главные компоненты временных рядов: метод «Гусеница». Сб. статей/Ред.: Д.Л. Данилов, А.А. Жиглявский. Изд. Санкт-Петербургского университета, 1997, 308 с.
14. Леонтьева Л.Н. Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент. – Машинное обучение и анализ данных, 2011, №1, с. 2–10.
15. СТО 56947007–29.240.01.053–2010. Методические указания по проведению периодического технического освидетельствования воздушных линий электропередачи ЕНЭС [Электрон. ресурс]. URL: https://www.fsk?ees.ru/upload/docs/sto_5694700?29.240.01.053?2010.pdf. (дата обращения 19.03.2020).
#
1. Galiaskarov I.M., Misrikhanov M.Sh., Ryabchenko V.N., Shuntov A.V. Elektrichestvo – in Russ. (Electricity), 2019, No. 11, pp. 4—11.
2. Skopintsev V.A. Kachestvo elektroenergeticheskikh sistem: nadozhnost’, bezopasnost’, ekonomichnost’, zhivuchest’ (The quality of electric power systems: reliability, safety, efficiency, survivability). M.: Energoatomizdat, 2009, 332 p.
3. Andriyevskiy B.R., Fradkov A.L. Avtomatika i telemekhanika – in Russ. (Automation and Telemechanics), 2003, No. 5, p. 3–54.
4. Andriyevskiy B.R., Fradkov A.L. Avtomatika i telemekhanika – in Russ. (Automation and Telemechanics), 2004, №. 4, pp. 3–34.
5. Higuchi T. Approach to an Irregular Time Series on the Basis of Fractal Theory. – Physica D., 1988, No. 31, pp. 277–283.
6. Higuchi T. Relationship between the Fractal Dimension and the Power?low Index for a Time Series: a Numerical Investigation. – Physica D., 1990, No. 46, pр. 254–264.
7. Flores?Marquez E.L., Galvez?Coyt G., Cifuentes?Nava G. Fractal dimension analysis of the magnetic time series associated with the volcanic activity of Popocatepetl. – Nonlinear Processes Geophysics, 2012, No. 19, pp. 693–701.
8. Wolf A. Determining Lyapunov Exponent Form a Time Series. – Physica D., 1986, No.16, pp. 285–317.
9. Lei M., Wang Z., Feng Z. A method of embedding dimension estimation based on symplectic geometry. – Physics Letters, 2002, No. A303, p. 179–189.
10. Voyevodin V.V., Kuznetsov Yu.A. Matritsy i vychisleniya (Matrices and calculations). M.: Nauka, 1984, 320 p.
11. Misrikhanov M.Sh., Ryabchenko V.N. Avtomatika i telemekhanika – in Russ. (Automation and Telemechanics), 2006, No. 5, pp. 24–47.
12. Loskutov A.Yu., Mikhaylov A.S. Osnovy teorii slozhnykh system (Fundamentals of the theory of complex systems). Izhevsk: Institut komp’yuternykh issledovaniy, 2007, 620 p.
13. Glavnyye komponenty vremennykh ryadov: metod «Gusenitsa». Sb. statey (The main components of the time series: the Caterpillar method. Sat Articles) / Ed. D.L. Danilov, A.A. Zhiglyavsky. Publ. of St. Perrsburg University, 1997, 308 p.
14. Leont’yeva L.N. Mashinnoye obucheniye i analiz dannykh – in Russ. (Machine Learning and Data Analysis), 2011, No. 1, pp. 2–10.
15. STO 56947007–29.240.01.053–2010. Metodicheskiye ukazaniya po provedeniyu periodicheskogo tekhnicheskogo osvidetel’stvovaniya vozdushnykh liniy elektroperedachi YENES (STO 56947007–29.240.01.053–2010. Guidelines for the periodic technical survey of overhead power lines of the UNEG) [Electron. Resourse] URL: https://www.fsk?ees.ru/upload/docs/sto_5694700?29.240.01.053?2010.pdf. (Data of apple 19.03.2020).
