Predicting the performance of remote insulation systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. Improving the quality and reliability of power channeling and transfer elements of power supply systems.

AIM. To develop a method to predict processes occurring in cable insulation systems based on advanced insulation materials and the key environmental parameters in limited access conditions.

MATERIALS AND METHODS. The processes of destruction of insulation elements are studied based on chemical kinetics laws. The results obtained using reliability theory and mathematical statistics methods are analyzed and classified by mathematical, simulation, and physical modeling.

RESULTS. We determined approximated dependencies that connect the failure criteria of insulation systems and the key design parameters. The authors verified and proved the applicability of the proposed approach to predict the performance of remote insulation systems based on information provided during the wiring delivery.

CONCLUSION. The proposed method allows determining the operational reliability of insulation at the design and manufacturing stage of a cable structure based on the insulation quality in the as-delivered condition, resistance to process influences and design parameters of hard-to-reach or remote power generation facilities.

About the authors

Konstantin K. Kim

Emperor Alexander I St. Petersburg state transport university

Email: kimkk@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0001-7282-4429
SPIN-code: 3278-4938

Dr. Sci. (Engineering), Professor

Russian Federation, St. Petersburg

Sergey N. Ivanov

Komsomolsk-na-Amur State University

Email: snivanov57@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9964-9111
SPIN-code: 6503-7849

Dr. Sci. (Engineering), Associate Professor

Russian Federation, Komsomolsk-on-Amur

Stanislav I. Shchetinin

Komsomolsk-na-Amur State University

Author for correspondence.
Email: stazzkom@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-6807-5880
SPIN-code: 9537-4042

master’s student

Russian Federation, Komsomolsk-on-Amur

References

  1. Energy and industry of Russia. [Internet]. Cited 2025 March 24. Available from: https://www.eprussia.ru/news/base/2025/2580965 (In Russ.)
  2. Petrova EV, Girshin SS, Krivolapov VA, et al. Analysis of losses in protected and uninsulated wires in stationary modes taking into account weather conditions. Omsk Scientific Bulletin. 2024;3(191):99-109. (In Russ.) doi: 10.25206/1813-8225-2024-191-99-109
  3. Tsitson II, Abdullazyanov EYu, Gracheva EI, Petrova RM, Abdullin LI. Evaluation of parameters of thermal modes of 10 kV cable lines under various operating conditions. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Energy problems. 2024;26(6):55-68. (In Russ.) doi: 10.30724/1998-9903-2024-26-6-55-68
  4. Martynenko TS, Ovsienko VL, Slivov AA, Shuvalov MYu. JSC VNIIKP. Testing center. Tests: necessity stipulated by safety requirements and development needs. Cables and wires. 2022;4:5-15. (In Russ.) doi: 10.52350/2072215Х_2022_4_5
  5. Sadirova SN. Studying the properties of crosslinked polyethylene. International Journal of Advanced Technology and Natural Sciences. 2022;1:56-60. (In Russ.) doi: 10.24412/2181-144X-2022-1-56-60
  6. Tkachenko VA, Kropotin OV, Shepelev AO, Kropotin VO. Mathematical model of a cable power transmission line with cross-linked polyethylene insulation for underground installation. Omsk Scientific Bulletin. 2018;6(162):137-141. (In Russ.) doi: 10.25206/1813-8225-2018-162-137-141
  7. Fedotov AI, Vagapov GV, Abdullazyanov AF, Sharyapov AM. Digital power lines faults monitoring system. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Energy problems. 2021;23(1):146-155. (In Russ.) doi: 10.30724/1998-9903-2021-23-1-146-155
  8. Vetlugaev SS, Gorobets AN, Makarov LE, et al. Hv and ehv cables and accessories test experience. Cables and wires. 2022;3:9-15. (In Russ.) doi: 10.52350/2072215Х_2022_3_9
  9. Tsitson II, Abdullazyanov EYu, Gracheva EI, et al. Method of calculation of temperature parameters and service life of 10 kV cable lines. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. ENERGY PROBLEMS. 2024;26(4):65-74. (In Russ.) doi: 10.30724/1998-9903-2024-26-4-65-74
  10. Shuvalov MYu. The use of fluorescence microscopy analysis in the investigation of quality and reliability of medium and high voltage power cables. Cables and wires. 2024;1:3-14. (In Russ.) doi: 10.52350/2072215Х_2023_1_3
  11. Boev MA, Chunyu Sui, Junguo Gao. Investigation of resistance to tracking of insulation materials. Cables and wires. 2023;3:24-28. (In Russ.) doi: 10.52350/2072215Х_2023_3_24
  12. Shushpanov IN, Permyakova DN, Konyukhov VYu, Oparina TA. The need to provide the required electrical capacities of the transport infrastructure facilities of the Baikal-Amur and Trans-siberian highways. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Energy problems. 2023;25(5):59-73. (In Russ.) doi: 10.30724/1998-9903-2023-25-5-59–73
  13. Barashkov OK. The results of the evolution of the general purpose industrial PVC plastics market at the end of 2022. Cables and wires. 2023;3:3-24. (In Russ.) doi: 10.52350/2072215Х_2023_3_24
  14. Balobanov RN, Bulatova VM, Kryuchkov NS, Shafikov II. Optimization of monitoring systems power cable lines. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Energy problems. 2024;26(4):89-99. (In Russ.) doi: 10.30724/1998-9903 2024-26-4-89-99
  15. Ivanov SN, Skripilev AA. Reliability of power supply. Vologda: Infra-Engineering; 2022. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. Linear regressions of the probability of failure-free operation: 1 – experimental dependence; 2, 3 – its confidence limits; 4 – calculated dependence

Download (114KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Kim K.K., Ivanov S.N., Shchetinin S.I.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

link to the archive of the previous title

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».