В данном проекте предлагается разработать новые адаптивные модели и программное обеспечение для моделирования жизненного цикла линейных объектов и реализовать возможности прогнозирования их остаточного ресурса на основе методов машинного обучения. В представленном проекте машинное обучение является аналитическим инструментом для поддержки выработки и реализации точных и достоверных решений с целью повышения эффективности прогнозирования, планирования и управления линейными объектами, который позволяет не только уменьшить размерность решаемой задачи и сократить время ее решения, но и уменьшить негативное влияние неоднородности и большого объема первичных данных.
В рамках реализации представленного проекта планируется определить необходимый и достаточный состав методов неразрушающего контроля, средств мониторинга и дефектоскопии, а также периодичность сбора данных и технические требования к диагностической информации для оценки технического состояния линейных объектов электроэнергетических систем в зависимости от технических характеристик конструктивных узлов объекта, а также внешних климато-географических факторов, определяющих условия его эксплуатации.
Также планируется сформировать модели линейных объектов в фазных координатах, учитывающие электромагнитные связи, физико-технические свойства и геометрию опорных конструкций, изолирующих и токоведущих частей для моделирования квази-установившихся и переходных электромагнитных режимов с нарушением симметрии и синусоидальности токов и напряжений с целью оценивания влияния электродинамических и термохимических процессов на техническое состояние линии.
Одним из главных результатов реализации проекта будет являться новая модель системы адаптивного управления жизненным циклом линейных объектов для различных классов напряжения с учетом свойств эмерджентности, возникающих в результате технологического единства функционирования линейных объектов в составе единой энергосистемы, учитывающая взаимное влияние технического состояния объектов, стохастичность внешних климатических условий, многовариантность режимов работы и топологии электроэнергетической системы, направленная на формирование достоверных и обоснованных оценок текущих и перспективных показателей эксплуатационной надежности линейных объектов. На основе выше описанной модели будут выявлены и систематизированы факторы, критерии и закономерности взаимного влияния параметров и свойств линейных объектов разных классов напряжения, а с помощью методов машинного обучения формализованы и интерпретированы новые технические требования и практические подходы к оценке технического состояния, остаточного ресурса и управлению жизненным циклом линейных объектов. Также на основе разработанной модель будет разработано собственное программное обеспечение для реализации адаптивного управления жизненным циклом линейных объектов и прогнозирования их остаточного ресурса.
Ожидаемые результаты:
При реализации представленного проекта предполагается получить следующие результаты:
-Аналитический обзор современных методов неразрушающего контроля состава и структуры материалов для оценки состояния линейных объектов различных классов напряжения, выявление и обоснование основных факторов, оказывающих влияние на техническое состояние линейных объектов разных классов напряжения.
-Анализ методов идентификации параметров функционирования линейных объектов различных классов напряжения и анализ возможности применения метода фазных координат для определения их параметров с учётом конструктивного исполнения и режимов их работы.
-Новые математические модели линейных объектов 110 кВ и 220 кВ в фазных координатах и анализ возможности их применения для оценки влияния электромагнитного взаимодействия, установившихся и переходных режимов с нарушением симметрии и синусоидальности на техническое состояние линейных объектов.
-Новая методологическая, математическая и алгоритмическая модели системы адаптивного управления жизненным циклом линейных объектов для различных классов напряжения с учетом анализа взаимного влияния их технического состояния, режимов работы, топологии сети и анализа надежности их функционирования с использованием прогнозирующих моделей.
-Модель программного обеспечения, реализованная с помощью высокоуровневого языка программирования общего назначения — Python в программной среде Jupyter и верификация разработанной системы адаптивного управления жизненным циклом линейных объектов (на примере анализа технического состояния воздушных линий электропередачи различных классов напряжения района электрических сетей Свердловской области).
-Выявление и систематизация факторов и критериев взаимного влияния параметров линейных объектов разных классов напряжения, режимов их работы, функционального состояния и корреляционных связей как на уровне элементов линейных объектов, так и линейного объекта в целом в условиях неполноты и неоднозначности исходных данных.
-Собственное программное обеспечение для реализации адаптивного управления жизненным циклом линейных объектов и прогнозирования их остаточного ресурса.
-Новая система основных требований, критериев и подходов к оценке технического состояния линейных объектов на базе методов неразрушающего контроля состава и структуры материалов для возможности управления техническим состоянием и остаточным ресурсом линейных объектов различных классов напряжения.
Разработанные в результате реализации данного проекта адаптивные методы и программное обеспечение для моделирования жизненного цикла линейных объектов с возможностью прогнозирования их остаточного ресурса на основе методов машинного обучения, могут быть использованы в производственной деятельности энергетических компаний в качестве либо самостоятельного инструмента для формирования программ технического обслуживания и ремонта линейных объектов в краткосрочной перспективе и/или с возможностью прогнозирования их остаточного ресурса для долгосрочного планирования (в том числе для инвестиционных программ); либо могут быть интегрированы в корпоративные системы управления производственными активами (ERP - enterprise resource planning или «планирование ресурсов предприятия») энергетических компаний.
Применение новых адаптивных методов и подходов на основе машинного обучения к управлению жизненным циклом и оценке остаточного ресурса линейных объектов различных классов напряжения с учётом связности их технического состояния и режимов работы, позволит создать информационно-аналитический инструмент отраслевого масштаба за счёт выявления и систематизации факторов и критериев взаимного влияния конструктивных и эксплуатационных характеристик с целью получения, формализации и применения скрытых практических знаний и закономерностей. Также наличие такого инструмента позволит не только оптимизировать программы технического обслуживания и ремонта и инвестиционные программы энергетических предприятий, но и в перспективе обеспечит гибкость тарифной политики, что в конечном счете скажется на снижении цены на рынке электроэнергии и мощности, а также надежности обеспечения качества электроснабжения потребителя, что в свою очередь является одним из определяющих факторов уровня жизни людей в современном обществе, их благосостоянии и потреблении.
Мировая научная значимость полученных результатов проекта будет подтверждена публикациями в высокорейтинговых международных журналах (планируется публикации в изданиях, входящих в первый квартиль (Q1) по импакт-фактору JCR Science Edition) и в трудах ведущих международных конференций IEEE и CIGRE. В ходе реализации проекта предполагается опубликовать всего 18 статей в изданиях, индексируемых в базах данных «Сеть науки» (Web of Science Core Collection) и/или «Скопус» (Scopus) и 1 монографию. Также благодаря тому, что руководитель проекта – Хальясмаа А.И. является руководителем национальной проблемной рабочей РГ6 «Информационно-аналитические системы в задачах управления жизненным циклом электросетевого оборудования» подкомитета D2 «ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ» РНК СИГРЕ планируется участие в заседаниях российского комитета для формирования рекомендаций в рамках разработки новых стандартов цифровизации энергетики и работы с другими подкомитетами РНК СИГРЕ и CIGRE в этом направлении.