Generating repair schedules for generating equipment based on planned reliability indicators of electric power systems

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The article discusses the problem of planning repairs of generating equipment during long-term planning of the operation of electric power systems. A mathematical model for the formation of repair schedules for power equipment is proposed, which takes into account two aspects: the current technical condition of power equipment and maximizing the planned reliability of electric power systems when carrying out repairs of power equipment. To solve problems based on a mathematical model for generating repair schedules for power equipment, a methodology for solving these problems is proposed. The final part of the article presents the results of applying the proposed methodology on a test circuit of the power system.

全文:

受限制的访问

作者简介

D. Krupenev

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: krupenev@isem.irk.ru
俄罗斯联邦, Irkutsk

D. Boyarkin

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: boyarkin_denis@mail.ru
俄罗斯联邦, Irkutsk

D. Iakubovskii

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: dmitrii_iakubovskii@isem.irk.ru
俄罗斯联邦, Irkutsk

参考

  1. Воропай Н.И. Направления и проблемы трансформации электроэнергетических систем. Электричество, 2020. № 7. С. 12–21.
  2. Воропай Н.И., Крупенев Д.С., Подковальников С.В., Сендеров С.М. Блэкаут в штате Техас, США: анализ и некоторые выводы. ЭКО, 2021. № 9 (567). С. 125–143.
  3. Воропай Н.И., Крупенев Д.С., Подковальников С.В., Сендеров С.М. Два энергетических коллапса – в штате Техас, США, и в приморском крае, Россия. Электроэнергия. Передача и распределение, 2021. № 4 (67). С. 166–174.
  4. Информационная система “Система автоматизированного планирования электроэнергетических режимов” ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ СИСТЕМЫ. Москва, 2021. 19 с.
  5. Лебедева Л.М., Федотова Г.А. Программно-вычислительный комплекс РЕЗЕРВ – реализация методики рационального использования резервов мощности в ЭЭС. Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики. Иркутск: СЭИ СО АН СССР, 1981.
  6. Дубицкий М.А., Руденко Ю.Н., Чельцов М.Б. Выбор и использование резервов генерирующей мощности в электроэнергетических системах. М.: Энергоатомиздат, 1988.
  7. Воропай Н.И., Федотова Г.А. Планирование ремонтов электрогенерирующего оборудования в рыночной среде с учетом надежности. Автоматика и телемеханика, 2010. № 7. С. 179–184.
  8. Botvinnik M.M. Computers in Chess: Solving Inexact Search Problems. New-York: Springer-Verlag, 1984.
  9. Ботвинник М.М. Шахматный метод решения переборных задач. М: Советский спорт, 1989. 112 с.
  10. Арзамасцев Д.А., Обоскалов В.П. Определение плана капитальных ремонтов основного оборудования энергосистем методом покоординатной оптимизации. Известия ВУЗов. Энергетика, 1970, № 8. С. 106–110.
  11. Нестеренков В.П., Обоскалов В.П. К вопросу оптимального планирования капитальных ремонтов основных агрегатов станций энергосистем. Вопросы оптимизации развития и эксплуатации энергосистем, 1966. С. 83–90.
  12. Губин П.Ю., Обоскалов В.П. Применение метода дифференциальной эволюции в задаче планирования ремонтов генерирующего оборудования. Известия Российской академии наук. Энергетика, 2021. № 2. С. 50–64.
  13. Canto S. Application of Benders’ decomposition to power plant preventive maintenance scheduling. European Journal of Operational Research, 2008. № 184. P. 759–777.
  14. Volkanovski A., Mavko B. Genetic algorithm optimisation of the maintenance scheduling of generating units in a power system. Reliability Engineering & System Safety, 2008. № 93. P. 657–667.
  15. Anghinolfi D., Gambardella L., Montemanni R. A matheuristic algorithm for a large-scale energy management problem. Large-Scale Scientific Computing, 2012. № 7116. P. 173–181.
  16. Степанова Е.Л., Максимов А.С. Методика оценки влияния показателей надежности оборудования, графиков и объемов плановых ремонтов на надежность и эффективность работы ТЭЦ. Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики, 2018. Вып. 69. Книга 2.
  17. Brandt F., Bauer R., Velker M., Cardeneo A. A constraint programming-based approach to a large-scale energy management problem with varied constraints. Journal of Scheduling, 2013. № 16(6). P. 629–648.
  18. Shahidehpour S.M., Marwali M.K.C. Maintenance Scheduling in Restructure Power Systems. New York: Kluwer Academic Pub, 2000.
  19. Dahal K.P., Chakpitak N. Generator Maintenance Scheduling in Power Systems Using Metaheuristic – Based Hybrid Approach. Electric Power Syst. Res., 2007. V. 77. P. 771–779.
  20. Приказ Министерства энергетики РФ от 25 октября 2017 г. N 1013 “Об утверждении требований к обеспечению надежности электроэнергетических систем, надежности и безопасности объектов электроэнергетики и энергопринимающих установок “Правила организации технического обслуживания и ремонта объектов электроэнергетики”.
  21. Назарычев А.Н., Крупенев Д.С. Надежность и оценка технического состояния оборудования систем электроснабжения: учебное пособие. Новосибирск: Наука, 2020. 224 с.
  22. Назарычев А.Н., Пугачев А.А., Андреев Д.А. Риск-ориентированное управление эксплуатацией электрооборудования с учетом его технического состояния. Электроэнергия. Передача и распределение, 2020. № 6 (63). С. 134–135.
  23. Танаев В.С., Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний. Главная редакция физико-математической литературы изд-ва “Наука”, 1975. 257 с.
  24. Лазарев А.А., Гафаров Е.Р. Теория расписаний. Задачи и алгоритмы. Москва: МГУ, 2011. 222 с.
  25. Brucker P. Scheduling algorithms. Springer Science & Business Media, 2004. 367 p.
  26. Крупенев Д.С. О плановой надежности электроэнергетических систем. В сборнике: Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики. Материалы 95-го заседания Международного научного семинара. Иркутск, 2023. С. 111–116.
  27. Krupenev D., Boyarkin D., Iakubovskii D. Improvement in the computational efficiency of a technique for assessing the reliability of electric power systems based on the Monte Carlo method. Reliability Engineering and System Safety, 2020. Vol.204. ID: 107171.
  28. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука. Гл. Ред. Физ.-мат. лит, 1991. 384 с.
  29. Вентцель А.Д. Курс теории случайных процессов. М.: Наука. Гл. Ред. Физ.-мат. лит, 1975. 320 с.
  30. Billinton R., Jonnavithula A. Composite system adequacy assessment using sequential Monte Carlo simulation with variance reduction techniques. IEE Proceedings - Generation, Transmission and Distribution, January 1997. Vol. 144, Is. 1. P. 1–6.
  31. Kantas N., Doucet A., Singh S.S., Maciejowski J.M. An Overview of Sequential Monte Carlo Methods for Parameter Estimation in General State-Space Models. Proceedings of the 15th IFAC Symposium on System Identification Saint-Malo, France, July 6–8, 2009.
  32. Henneaux P., Bouchez F.-X., Rese L. Confidence intervals for adequacy assessment using Monte Carlo sequential simulation. Published in: 2016 IEEE International Energy Conference (ENERGYCON).
  33. Grigg C. et al. The IEEE Reliability Test System-1996. A report prepared by the Reliability Test System Task Force of the Application of Probability Methods Subcommittee. IEEE Trans-actions on Power Systems, 1999. vol. 14. № 3. P. 1010–1020. doi: 10.1109/59.780914

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Family of trajectories of voltage changes over time on substation buses.

下载 (73KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Scheme of the system under study.

下载 (193KB)
索引源数据
4. Fig. 3. IEEE RTS-96 annual power consumption graph.

下载 (113KB)
索引源数据
5. Fig. 4. IEEE RTS-96 annual modified power consumption graph.

下载 (109KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Optimal schedule of generating equipment repairs for a power consumption schedule corresponding to the IEEE RTS-96 input data.

下载 (65KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Optimal schedule of generating equipment repairs for the modified IEEE RTS-96 power consumption schedule.

下载 (64KB)
索引源数据

版权所有 © Российская академия наук, 2024