Methods for calculating the reliability of power supply systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The aim was to determine the reliability indicators of a power supply system using an artificial neural network model. A model for calculating technical reliability was developed using the following methods: an algorithm for calculating reliability indicators of power supply systems, the method of failure rate of a power supply system and a forecasting model using artificial neural networks. It was established that a power supply system is formed by an open radial power supply circuit. The failure rate of the power supply subsystem was determined by calculating the failure rate of i-th element of the subsystem. As a result of calculating the probability of failure-free operation of the subsystem for various conditions (5 time intervals), it was found that with an increase in the operating time from 100 to 500 h, a linear increase in the rate of system failures occurs from 0.0051 to 0.0073 1/h. A comparison of the obtained mean-to-failure values of the main and the same backup subsystem in the unloaded mode with an absolutely reliable switch (269.62 h) with the main and the same backup subsystem in the loaded mode (202.21 h) was carried out. The results differ by 67.41 h, which indicates a higher degree of reliability of the first method. The software package Prognoz_INS_2020 was developed. An acceptable accuracy of no more than 2.17% was obtained by comparing the results of the conventional calculation of the failure rate of power supply systems and using the Prognoz_INS_2020 software package. This indicates the efficiency of the proposed software package in reliability calculations at operating energy enterprises. The proposed methods for assessing technical reliability both using the conventional model and a model based on an artificial neural network made it possible to assess the state of power supply systems, which helps to prevent dangerous emergencies. 

About the authors

A. S. Lukovenko

Krasnoyarsk enterprise MES Siberia Branch of PJSC FGC UES

Email: anlukov2.0@mail.ru

I. V. Zenkov

Federal Research Center for Information and Computational Technologies

Email: zenkoviv@mail.ru

References

  1. Рыбаков В.В., Пешехонов Н.Е., Воронин А.Е. Актуальные проблемы учета требований к надежности электроэнергетической системы при построении системы электроснабжения специальных объектов // Известия Тульского государственного университета. 2018. Вып. 10. С. 392–398.
  2. Malafeev A., Iuldasheva A. The structural reliability and adequacy assessment of the industrial electric power systems with local power plants // Machines. Technologies. Materials. 2018. Vol. 12. Iss. 4. P. 165–168.
  3. Ayuev B.I., Davydov V.V., Erokhin P.M. Fast and reliable method of searching power system marginal states // IEEE Transactions on Power Systems. 2016. Vol. 31. No. 6. Р. 4525–4533. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2016.2538299
  4. Бык Ф.Л., Мышкина Л.С. Технологическая и эксплуатационная надежность системы электроснабжения // Надежность и безопасность энергетики. 2018. Т. 11. № 3. С. 200–207. https://doi.org/10.24223/1999-5555-2018-11-3-200-207
  5. Алейников Д.В. Разработка автоматизированной системы расчета надежности в моделях систем электроснабжения // Прикладная математика и фундаментальная информатика: IX Междунар. молодеж. науч.практ. конф. с элементами научной школы, посвященная 80-летию со дня рождения академика РАН Ю.Г. Евтушенко (г. Омск, 23–30 апреля 2019 г.). Омск, 2019. С. 85–88.
  6. Niwas R. Reliability analysis of a maintenance scheduling model under failure free warranty policy // Reliability: theory & applications. 2018. Vol. 13. No. 3. P. 49–65.
  7. Ванин А.С. Определение расчетных состояний системы электроснабжения для анализа показателей надежности // Электричество. 2014. № 3. С. 11–18.
  8. Urgun D., Singh C., Vittal V. Importance sampling using multilabel radial basis classification for composite power system reliability evaluation // IEEE Systems Journal. 2020. Vol. 14. Iss. 2. Р. 2791–2800. https://doi.org/10.1109/JSYST.2019.2944131
  9. Ефимов А.Ю., Алехин А.О. Оценка надежности электроснабжения потребителей первой и второй категории // Интеллектуальная электротехника. 2019. № 2. С. 74–84.
  10. Latipov S.T., Aslanova G.N., Nematov L.A., Akhmedov A.A., Charieva M.R. Calculation of reliability indicators of power supply systems of consumers // Methodological problems in reliability study of large energy systems: E3S Web of Conferences. 2019. Vol. 139. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201913901037
  11. Rahmat M.K., Jovanovic S., Lo K.L. Reliability and availability modelling of uninterruptible power supply systems using Monte-Carlo simulation // International Review of Electrical Engineering. 2006. Vol. 1. No. 3. Р. 374–380.
  12. Володарский В.А. О расчете надежности систем из элементов нестареющего типа // Методы менеджмента качества. 2017. № 3. С. 50–55.
  13. Mantilla-Florez B., Silva-Ortega J., Candelo-Becerra J. Fault effect analysis based on elements loadability to evaluate reliability in power systems // IEEE Latin America Transactions. 2018. Vol. 16. Iss. 10. Р. 2649–2656. https://doi.org/10.1109/TLA.2018.8795146
  14. Беляев Н.А., Егоров А.Е., Коровкин Н.В., Чудный В.С. Учет критерия балансовой надежности при оптимизации перспективной структуры энергосистемы // Надежность и безопасность энергетики. 2020. Т. 13. № 1. С. 11–16. https://doi.org/10.24223/1999-5555-2020-13-1-11-16
  15. Tsumura T., Takeda T., Hirose K. A tool for calculating reliability of power supply for information and communication technology systems // INTELEC 2008 - 2008 IEEE 30th International Telecommunications Energy Conference (San Diego, 14–18 September 2008). San Diego: IEEE, 2008. https://doi.org/10.1109/INTLEC.2008.4664080
  16. Володарский В.А. Оценка параметров функций распределения при неполноте информации о постепенных отказах электрооборудования // Промышленная энергетика. 2019. № 8. С. 8–13.
  17. Амузаде А.С., Танкович Т.И. Анализ показателей надежности систем электроснабжения // Ресурсосберегающие технологии сельского хозяйства: сб. науч. ст. Вып. 11 / под ред. Н.В. Кузьмина, В.А. Козлова, Н.М. Романченко. Красноярск: Изд-во КрасГАУ, 2019. С. 61–66.
  18. Христинич Р.М., Луковенко А.С. Прогнозирование надежности и режимов работы тяговых трансформаторов в условиях предельной нагрузки // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2015. № 2. С. 130–136.
  19. Карагодин В.В., Ревяков Б.А., Рыбаков Д.В. Подход к определению надежности систем электроснабжения // Труды военно-космической академии имени А.Ф. Можайского Вып. 663. СПб.: Изд-во Военнокосмической акад. им. А.Ф. Можайского, 2018. С. 121–125.
  20. Луковенко А.С. Повышение надежности работы оборудования электросетевого комплекса с применением нейросетевого моделирования // Электроэнергия. Передача и распределение. 2017. С. 23–30.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).