Оптимальное секционирование воздушных распределительных сетей 6…10 кВ в условиях нормирования показателей надежности (стр. 13 )

где – средняя частота отключений линии из-за устойчивых отказов на j-м участке длиной Lj.

Таблица 3.12 – Структурно-логические матрицы устойчивых отказов

Линии на рис.1		L1	L2	L3
Линия а)	P1
P2
P3
Линия б)	P1
P2
P3

В тоже время, средняя длительность отключений по причине неустойчивых отказов для любой нагрузки линий а) и б) будет определяться согласно выражению

,

где – средняя частота отключений линии из-за неустойчивых отказов на j-м участке длиной Lj,

– коэффициент срабатывания релейной защиты или автоматического аппарата, в зоне защиты которого находится j-й участок линии.

Таблица 3.13 – Структурно-логическая матрица неустойчивых отказов

	L1	L2	L3
P1
P2
P3

Суммарные средние длительность и частота отключений по причине отказов любого вида для i-й СМ будут определяться по формулам

,

.

Коэффициент определяется исходя из следующих соображений:

1. , где – коэффициент, характеризующий вероятность несрабатывания АПВ автоматического СУ, в зоне защиты которого находится рассматриваемый участок линии. Как показывает статистика [137], успешность срабатывания АПВ масляных выключателей в ЦП составляет около 50 % (т. е. ). При можно считать, что функция АПВ у выключателя отсутствует или не активирована. В тоже время для реклоузеров, имеющих высокоэффективное 3-х или 4-х кратное АПВ, работающее по быстрым (high speed) и медленным (delayed) времятоковым характеристикам [7], этот процент значительно выше (если считать, что АПВ реклоузера ликвидирует отключения при всех неустойчивых отказах, то ).

2. , где – коэффициент, характеризующий вероятность сгорания предохранителя (и, соответственно, отключения от питания части линии), в зоне защиты которого находится рассматриваемый участок, при возникновении неустойчивого отказа. Если предохранитель находится в зоне действия выключателя в ЦП, то он сгорает при возникновении любого неустойчивого отказа (т. е. ). Если предохранитель находится в зоне действия реклоузера, настроенного на работу по алгоритму спасения предохранителей, то (как показывает зарубежный опыт [54]) он сгорает приблизительно в 25 % случаев при возникновении неустойчивых отказов (т. е. ).

Применив предложенный подход к линии на рис. 3.16 и приняв для выключателя в начале линии , а для реклоузеров получим для любой секции

,

.

3.5 Использование нечеткого логического вывода при оценке составляющих времени восстановления электроснабжения

Как видно из представленных выше моделей, важным фактором, влияющим на количественные значения практически всего спектра показателей надежности, являются составляющие времени восстановления электроснабжения. Относительно данного параметра следует отметить следующее.

Уже на протяжении многих лет распределительные энергокомпании многих стран активно используют системы управления отказами – Outage Management Systems (OMS), являющиеся одними из важных элементов концепции Smart Grid. Подобные системы, работая в реальном времени, позволяют с высокой степенью достоверности фиксировать отдельные временные интервалы между основными этапами восстановления электроснабжения. Фиксируя параллельно с этим и причины отказов, OMS формирует статистические данные относительно удельной повреждаемости отдельных элементов СЭС, позволяет определить частоту устойчивых, неустойчивых повреждений, преднамеренных отключений и т. д.

Электроэнергетика Украины сегодня функционирует в совершенно иных условиях. При отсутствии в отечественных ЭСК систем, подобных OMS, при определении отдельных составляющих времени восстановления электроснабжения приходится ориентироваться или на информацию, получаемую непосредственно от экспертов (как правило, диспетчеров ЭСК), или использовать подход, представленный ниже.

Уровень неопределенности показателей надежности связывается в основном с неопределенностью задания составляющих времени восстановления электроснабжения , т. к. для определения (прогнозирования) величин требуется знание десятков различных факторов [138], многие из которых трудно поддаются формализации. Эти обстоятельства, а также стремление к объединению отдельных «мелких» факторов в укрупненные блоки [139] обуславливают целесообразность обращения к нечеткому логическому выводу (НЛВ), базирующемуся на теории нечетких множеств (ТНМ) и являющемуся одной из составляющих логико-лингвистического подхода к описанию систем [15].

Логико-лингвистический подход (ЛЛП) основан [140] на том, что поведение исследуемой системы описывается на естественном (или близком к естественному) языке в терминах лингвистических переменных и причинно-следственных отношений между ними.

Одним из наиболее распространенных типов представления знаний, отражающие причинно-следственные связи, являются правила [141, 142]. Учет последних реализуем в составе баз знаний, формирующихся из множества правил продукций Pi: x → y (если x, то y).

При построении модели на основе подхода [140] преследуется цель получения оценок выходных параметров y = (y1, ..., yn) по заданному вектору x = (x1, ..., xm) входных параметров. При этом предполагается, что для входных и выходных параметров определены множества их возможных значений (соответственно Uj, j=1,...,m и Vk, k=1,...,n), т. е. универсумы их значений, квантованные с имеющей смысл точностью.

Причинно-следственные связи могут быть зафиксированы в виде алгоритма, состоящего из набора правил следующего вида:

ЕСЛИ x1= a11, ..., xj = a1j, ..., xm= a1m,

ТО y1= b11, ..., yk= y1k, ..., yn= b1n, ИНАЧЕ,

ЕСЛИ x1= a21, ..., xj = a2j, ..., xm= a2m,

ТО y1= b21, ..., yk= y2k, ..., yn= b2n, ИНАЧЕ,

......................

ЕСЛИ x1= ap1, ..., xj= apj, ..., xm= apm,

ТО y1= bp1, ..., yk= ypk, ..., yn= bpn, ..., (3.1)

где , , , .

При ориентации на правила вида (3.1) поведение системы можно отразить отображением Ф: , где , , , . При этом значениям соответствуют оценки (в общем случае лингвистические [140], называемые лингвистической шкалой) с функцией принадлежности (ФП) , а значениям – оценки c ФП , где и – множества нечетких подмножеств, определенных на базовых множествах xj и yk. Отображению Ф можно поставить в соответствие нечеткое отображение Ф: , которое может быть получено [140] как нечеткое соответствие для всех , :