Ученые НГТУ НЭТИ разработали прогнозные модели для управления ремонтами электрооборудования
В Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ разработали прогнозные модели, которые позволяют спланировать ремонт электрооборудования в соответствии с динамикой развития дефектов (ремонт по фактической прогнозируемой наработке на опасный дефект).
«Реально существующая ситуация на объектах электроэнергетики нефтяной отрасли такова: служба диагностики имеет корпоративный регламент, согласно которому периодически проводится тепловизионный контроль, фиксируется наличие или отсутствие дефектов. Есть терминальная (начальная) стадия развития дефекта, а есть аварийная стадия. Самый опасный дефект в электрооборудовании — перегрев, который может привести к исчезновению электроснабжения и повлечь убытки. На основе информации о том, что показал тепловизионный контроль: есть ли дефект, какая температура при этом дефекте, к какой стадии развития он относится (развитый, начальный или аварийный), создаются выборки: для объектов типа трансформаторной подстанции определенного класса напряжения, для объектов линии электропередач и т. д. Мы разработали прогнозные модели и методику их применения для планирования ремонта оборудования по техническому состоянию. По выборкам с помощью моделей можно спрогнозировать, как развивается дефект, когда нужен ремонт, чтобы этот дефект не развился до отказа оборудования и у предприятия не было убытков из-за прекращения электроснабжения», — рассказал доцент кафедры автоматизированных электроэнергетических систем НГТУ НЭТИ доктор технических наук Владимир Левин.
По его словам, есть способ планирования ремонта с четко фиксированными интервалами (допустим, каждые два года), есть и другой способ: расстояние от ремонта до ремонта плавающее и зависит от состояния оборудования. Спрогнозировав время до наступления опасного дефекта, можно планировать выполнение ремонтов в соответствии с динамикой развития дефектов (ремонт по фактической прогнозируемой наработке на опасный дефект).
«Наработка — среднестатистический интервал времени, через который вновь появляется подобного рода дефект. Если мы научились достоверно прогнозировать этот интервал, то будем готовиться к ремонту, упреждающему момент появления дефекта, и таким образом предотвратим аварийное отключение объекта», — добавляет Владимир Левин.
Прогнозные модели экономически эффективны, они позволяют сэкономить на установке температурных датчиков обнаружения аномальных перегревов. В планах — разработка программно-технического комплекса, который из протоколов осмотра оборудования будет формировать статистику, делать прогноз, вычислять время ремонта, включать его в планы и на выходе выдавать готовый план ремонтов определенных типов оборудования по фактической необходимости.