Komplexní predikční diagnostika, možnosti využití pro elektrorozvodné systémy ke zvýšení úrovně spolehlivosti dodávky elektřiny nad standardní úroveň

6.3.4.12

Komplexní predikční diagnostika, možnosti využití pro elektrorozvodné systémy ke zvýšení úrovně spolehlivosti dodávky elektřiny nad standardní úroveň

Ing. Vítězslav Šťastný, CSc. a kolektiv

 NahoruÚvod

Jednou z cílových funkcí a zásadních hledisek uplatňovaných při návrhu, konstrukci, výrobě i provozování člověkem vytvářených systémů je snaha dosáhnout nejen pokud možno optimálních parametrů jednotlivých prvků i celé soustavy, ale také jejich co největší provozní spolehlivosti a nejdelší životnosti. Důvody k tomu jsou zcela přirozené a kromě požadavků provozní bezpečnosti a snahy minimalizovat provozní výpadky a havárie, souvisí též těsně s hledisky ekonomickými a ekologickými. Výjimkou z deklarované snahy o co největší provozní spolehlivost technologických systémů a co nejdelší životnost mohou být výrobky masové spotřeby či některé systémy technické, zejména vojenské, u kterých je sice požadavek dosáhnout jisté úrovně provozní spolehlivosti pro danou aplikaci optimální (nikoli však maximální možné), zato však při co nejnižší výrobní a provozní ceně. I v těchto případech je však snaha provádět návrh a realizaci takových výrobků a systémů na základě znalostí problematiky spolehlivosti a životnosti.

Tyto cíle jsou předmětem zájmu celé řady výzkumných a vývojových průmyslových pracovišť již po mnoho let. Výsledky, které byly dosud dosaženy, jsou často pozoruhodné a způsobily, že spolehlivost a životnost systémů, se kterými pracujeme v současné době, je obecně mnohem větší než před lety a že na péči o jejich provozuschopný stav a na jejich údržbu je třeba vynakládat relativně mnohem menší provozní náklady.

Na druhé straně je však třeba přiznat skutečnost, že požadavek na nadstandardní úroveň spolehlivosti a menší pravděpodobnou bezporuchovou dobu technologických systémů, při prodloužené době života zařízení systému, má vliv na velmi velký růst složitosti navržených a v praxi provozovaných systémů a zvětšuje se též prudce dosah nežádoucích následků jejich případného selhání. U systémů dopravních, energetických, zdravotních a obranných pak taková selhání mohou mít zcela krizové následky.

Podobně nabývá tato problematika zvláštní závažnosti, jedná-li se o systémy a výrobky sice jednoduššího charakteru, avšak realizované ve velkém počtu.

Protože takových mimořádně složitých, ale z hlediska existence společnosti velmi důležitých systémů s postupujícím rozvojem techniky i organizovanosti života společnosti neustále přibývá (a to absolutně i procentuálně), roste odpovídající měrou také význam hledisek jejich provozní a funkční spolehlivosti a životnosti technologických systémů.

Nebezpečí fatálních důsledků případných provozních selhání těchto systémů je značné, ať již jde o ekonomické, ekologické či společenské ztráty. To akcentuje potřebu zabývat se prevencí možných poruchových situací, a to i za cenu, že na to bude nutno vynaložit velmi značné úsilí a náklady.

Z tohoto hlediska mohou být atraktivní i taková řešení, jejichž praktické uskutečnění mohou vést k nákladům srovnatelným s cenou uvažovaných systémů.

Zkušenosti zejména z posledního desetiletí ukazují, že dosavadní přístupy k řešení otázek spolehlivosti a životnosti systémů jsou nedostačující a je třeba hledat nejen nové materiály, nová konstrukční řešení a nové výrobní technologie, ale též nová řešení systémová.

 NahoruKomplexní predikční diagnostika

Proto je v posledních létech věnována značná pozornost vytváření nových, komplexních přístupů k řešení otázek spolehlivosti a životnosti systémů. Byla nejen značně prohloubena obecná teorie spolehlivosti a životnosti systémů, ale byly též objasněny některé její zásadní souvislosti s teorií tolerancí parametrů soustav a s teorií citlivosti jejích systémových funkcí vzhledem ke změnám těchto parametrů a byly zformulovány hlavní obrysy teorie tzv. čar (trajektorií) života soustav. Provázání těchto poznatků navzájem spolu s využitím nelineárních metod predikce číselných, především časových řad (zejména pomocí umělých neuronových sítí) vedlo pak ke koncepci tzv. kompletní predikční diagnostiky.

 NahoruUmělá inteligence a umělé neuronové sítě

Stále více se tyto pojmy objevují v běžné provozní praxi důležitých technologických systémů. Obecný pojem "technologický proces“ zahrnuje nejen technické (fyzikální) provozní procesy, ale v poslední době i oblast zdravotnictví, bankovnictví apod. Bylo však již několikrát konstatováno, že rychlost uplatňování je malá, což lze vysvětlit tím, že se o této problematice a možných aplikacích příliš mnoho v technické veřejnosti nevědělo. Důvodem je i skutečnost, že pro její využití jsou třeba dosti rozsáhlé teoretické znalosti a také přiměřeně rozsáhlý podpůrný systém (aparát), což v tomto případě je výkonná výpočetní technika a její SW vybavení.

Umělé neuronové sítě (UNS), anglický název Artificial Neural Networks (ANN), vycházejí z jednoduchého modelu biologického neuronu a jejich úkolem je vyjádřit nelineární závislost výstupů (rozhodnutí) na velikosti vstupu. UNS lze chápat jako vysoce paralelní procesové nástroje schopné se naučit funkční závislosti dat. Jsou přirozeně adoptivní (přizpůsobivé), a proto jsou schopny se naučit soubor vzájemných vazeb, i když neexistuje relevantní funkční model. Jsou značně odolné proti chybějícím nebo zkresleným údajům. Mezi jejich hlavní aplikační oblasti patří interpolace, aproximace, predikce a optimalizace.

Populárně a zjednodušeně řečeno - umělá neuronová síť napodobuje, i když zjednodušeným způsobem, postup činnosti v lidském mozku, který využívá zkušeností z minulosti k tomu, aby správně rozhodl o dalším konání. Z této velmi obecné definice vyplývá, že je pro praktické uplatnění umělých neuronových sítí v kompletní predikční diagnostice nezbytné shromáždit přiměřené množství informací o stejné nebo velmi podobné činnosti v minulosti, aby bylo možné je jako zkušenost promítnout do následného rozhodování. Umělá neuronová síť se učí z dat z minulosti, tak jako člověk. Čím dlouhodobější dosah má mít prognóza do budoucnosti, tím více údajů (za delší retrospektivní časové období) musí být v použitelné databázi shromážděno a zpracováno . Z toho vyplývají nároky na parametry výpočetní techniky (SW i HW).

Obecné přístupy k řešení úrovně spolehlivosti (nadstandardní) a životnosti systémů

První ověřovací studie použitelnosti navržených principů kompletní predikční diagnostiky byly provedeny pro vybrané, pilotní aplikace (zejména pro letecké proudové motory), ale současně byly provedeny rozvahy o jejich aplikovatelnosti v oblasti elektroenergetiky (pro parní kotle, sítě středního napětí, bilance celých energetických bloků i jejich částí, či funkční stability velkých elektrárenských bloků, pro komplexy jaderné energetiky), a to na základě již provedených studií nebo návrhů řešitelnosti. V rámci uděleného grantu katedře dopravní ČVUT byly v druhé polovině devadesátých let provedeny studie aplikovatelnosti pro velké Dieselovy motory železniční a lodní dopravy, pro velké městské dopravní systémy či pro letecké zabezpečovací systémy, ale i pro systémy zdravotní. Cílem bylo ověřit a prohloubit uplatnění metod komplexní predikční diagnostiky na vybraných aplikacích a vypracovat na tomto základě souborný, prakticky použitelný metodický nástroj komplexní predikční diagnostiky, vedoucí k možnosti realizace systémů s mimořádně zvýšenou spolehlivostí a životností.

Většina dosavadních přístupů k řešení otázek zvyšování provozní spolehlivosti a životnosti systémů vychází z některého z následujících tří hlavních principů:

1. zvyšování technologické kvality stavebních prvků, součástek a funkčních bloků, použitých při realizaci uvažované soustavy či výrobku, vedoucí k prodloužení bezrevizní doby vypínačů, turbin a generátorů, nasazení nových výrobků elektrotechnického zařízení ( nová technologie výrobní, nový konstrukční typ, nové technologie svodiče přepětí, ochrany)

2. zdvojování (duplikování), a obecně až vícenásobným paralelním uspořádáním těch stavebních prvků, součástek a funkčních bloků použitých při realizaci uvažované soustavy či výrobku nebo jejích celých funkčních okruhů či částí, které mají největší vliv na spolehlivost jejích hlavních funkci,

3. optimalizace struktury uvažované soustavy tak, aby bylo možno dosáhnout co nejmenší citlivosti jejích životně důležitých funkcí na změny parametrů jejích stavebních prvků, součástek a funkčních bloků.

Všechny tyto tři principy mají své specifické přednosti a svá omezení. Většinou však nejsou aplikovány odděleně, ale ve vzájemných účelně zvolených kombinacích.

Jejich hlavní nevýhodou je skutečnost, že jde o opatření investičního charakteru. Všechny však vyžadují dosti značné náklady a jak první, tak zejména druhý způsob vede obvykle k velmi značnému zvýšení konstrukčních, výrobních i provozních nákladů. Optimalizace je sice zásadně možná, nevede však v mnoha případech k nejlepšímu výsledku.

Tyto nedostatky nemá komplexní predikční diagnostika, která je založena na následujících předpokladech:

• čáru života soustavy, trajektorii bodů, charakterizujících v mnoharozměrném prostoru parametry soustavy její aktuální stav, lze predikovat co do jejího budoucího vývoje

• lze vyšetřit, alespoň v jistém rozmezí, hranice oblastí přijatelnosti

• lze, za určitých předpokladů, provést opravný (korekční) proces ještě dříve, než se celý degradační proces přiblíží hranicím oblasti přijatelnosti

• postup korekcí lze optimalizovat

 NahoruCharakteristické vlastnosti KPD

Komplexní predikční diagnostika (KPD) umožňuje:

• objektivizovat hodnocení stavu jednotlivých prvků systému, zhospodárnit údržbu

• poskytovat informace o důvodech havarií a jejich průběhu pro rozbory poruch

Je třeba si uvědomit, že pro zavedení a provádění komplexní predikční diagnostiky je třeba mít k dispozici minimálně následující informační soubory:

• popis sledované elektrorozvodné soustavy(celé ES, nebo jednotlivých subsystémů, tj. přenosové soustavy,regionální distribuční soustavy, lokální distribuční soustavy)

• zajištění jakostního sběru charakteristických dat

• specifikaci technického vybavení sledované elektrorozvodné soustavy

• zajištění programového vybavení

• deklarace vhodných markerů (příznaků), jejich definování a výběr tak, aby byl dostatečně určen stav sledované soustavy

Možné přístupy využití predikční diagnostiky pro elektroenergetické soustavy

 NahoruVyužití KPD

V následující části se budeme věnovat možnostem uplatnění predikční diagnostiky (zejména využitím umělých neuronových sítí) v oblasti provozní spolehlivosti a životnosti technických prvků a celků elektroenergetických soustav a vyhledávání reálných možností jejich zvyšování. Elektrizační soustava je velmi složitým technologickým celkem, složeným z velkého množství prvků, s mnoha nelineárních vlastnostmi. Jakékoliv rozhodování dotýkající se návrhu rozvojových variant, jejich realizace a provozování elektrizační soustavy (celého systému i jednotlivých subsystémů), vyžaduje pečlivou analýzu, vycházející z průběžného monitorování, následného zpracování mnoha proměnných veličin, z nichž pouze část lze získat běžně známými procesy měření. Mnoho dalších jevů i provozních funkcí probíhá v řádu milisekund a ve stejně dlouhých časových intervalech je vyžadována odezva na ně.

Jak již bylo mnohokrát v této publikaci poukázáno, jedním z hlavních hledisek při návrhu rozvoje celé elektroenergetické soustavy i jejích dílčích subsoustav je její provozní spolehlivost a životnost, jak vyplývá z cílové funkce provozování elektroenergetiky . Ovšem tyto její důležité vlastnosti musí být v souladu se zněním legislativních dokumentů týkajících se požadavků hospodárnosti provozování, s ekologickými požadavky a ekonomickými možnostmi provozovatelů (držitelů licence na rozvod elektřiny).

Vývoj nových zařízení a technologií přitom umožňuje provozovatelům vybírat, instalovat a provozně plně využívat jednotlivé nové prvky, které vedle zlepšených technických parametrů vykazují i vyšší provozní spolehlivost. Nezaměnitelnou úlohu zde hraje i mezinárodní spolupráce, zejména v oblasti tvorby a prosazování mezinárodních (evropských ) norem obsahujících standardy spolehlivosti do provozních norem energetiky. Je třeba upozornit na skutečnost, že svoji roli zde hraje i nežádoucí následek případného selhání v dodávce elektřiny, a to nejen v oblasti ztráty tržeb, ale i penalizaci provozovatele přenosové i distribuční soustavy za porušení zásad uvedených v novelizovaném znění vyhlášky č. 306/2001 Sb. Je třeba uvažovat s následnými škodami způsobenými ztrátami na produkci podniků postižených výpadkem, škody morálně společenské, vyskytující se zejména ve velkých městských aglomeracích, kde nelze vyloučit i škody na zdraví a životech.

Vedle spolehlivosti celého systému (v daném případě elektrizační soustavy nebo distribuční soustavy) nabývá na důležitosti parametr spolehlivosti a životnosti jednotlivých prvků, které posuzovanou soustavu tvoří. Zajímavou skutečností v oblasti distribučních soustav v posledních letech je trend zvyšujícího se počtu instalovaných silnoproudých zařízení, konkrétně přístrojů vysokého napětí. Lze předpokládat, že zvýšení jejich provozní spolehlivosti, prodloužení bezrevizních období a tím i snížení nákladů na údržbu, může znamenat nemalé úspory.

Zkušenosti posledních desetiletí dokazují, že dosavadní přístupy k řešení otázek spolehlivosti a životnosti elektroenergetických soustav a jejich prvků, nestačí zejména v oblasti získávání potřebných vstupních informací, a je proto třeba vyvíjet a využívat nové metody a způsoby, a to jak individuálního, tak i systémového charakteru.

Proto je třeba věnovat pozornost novým metodám a posoudit možnost jejich využití, případně jejich vzájemné propojení se systémem dosud používaným. Na příklad využití perspektivní informační technologie umělých neuronových sítí, expertních systémů, současně s faktorem lidského činitele společně tak, aby bylo dosaženo co nejlepšího výsledku z hlediska jejich využití v provozní praxi. Nelze předpokládat, že trend využití uvedené kombinace metod bude stejný ve všech úrovních hierarchie řízení provozu elektrizační soustavy. Tak jak se prohlubuje obecná teorie spolehlivosti elektroenergetických soustav a úroveň výpočetní techniky, tak lze očekávat i zlepšení možnosti využití nových informačních systémů na všech úrovních napěťových hladin ES. Samozřejmě v rozsahu přiměřeném dané síťové soustavě, důležitosti odběru, případně rozsahu následných škod způsobených nedodávkou elektřiny.

V poslední době byla nejen prohloubena obecná teorie spolehlivosti a životnosti systémů, ale byly objasněny její zásadní souvislosti s teorií tolerancí parametrů soustav a teorií citlivosti jejich systémových funkcí. Stav znalostí získaný v těchto oblastech u nás je plně souměřitelný s úrovní ve světě. Popisovaný stav umožňuje , spolu s využitím nelineárních metod predikce číselných, zejména časových řad (především pomocí umělých neuronových sítí), vytvoření nového metodického nástroje – komplexní predikční diagnostiky. Lze říci, že v současnosti jsou již vytvořeny základy obecné teorie systémů se zvýšenou spolehlivostí a jsou k dispozici a ověřeny některé důležité metodické postupy.

 NahoruKonkrétní oblasti využití KPD v elektroenergetice

Předpokládá se, že komplexní predikční diagnostiku bude možné s velkou pravděpodobností uplatnit v elektrizační soustavě jako celku nebo v jejích dílčích subsystémech a to v následujících oblastech licencovaných činností (řízení a provozu):

1. předpovědi zatížení elektrizační soustavy celku nebo vybrané (zvolené) části

2. vyhodnocování okamžitého provozního stavu soustavy

3. analýze statické bezpečnosti ES

4. analýze dynamické bezpečnosti ES

5. diagnostice stavu prvků ES, příp. zvolených elektrorozvodných soustav

   • rotačních strojů (turbín, generátorů, kompenzátorů, elektromotorů atd.)

   • rozvoden

   • částí elektrických sítí

   • jednotlivých silnoproudých prvků (transformátorů, vypínačů, atd.)

6. plánování rozvoje elektrizační soustavy nebo její části

   • výrobní a výkonové bilance

   • plány rozvoje (investiční záměry)

   • plány a programy údržby a obnovy zařízení

V následujícím přehledu uvádíme podrobnější rozbor vybraných uplatnění komplexní predikční diagnostiky v provozu síťových soustav a zdrojů tvořících elektroenergetickou soustavu ČR:

 NahoruPredikce zatížení ES

• Předpovědi zatížení elektrizační soustavy

  V případě přesnější předpovědi zatížení soustavy nebo její části pro nejbližší časové období (v rozsahu příštích minut až měsíců), dá se předpokládat, že to povede k nemalým úsporám záložních výkonů. Tato úspora bude nabývat na důležitosti v liberalizovaném tržním prostředí (promítne se i do tarifní politiky)

  Uplatnění informačních technologií umělých neuronových sítí může nalézt dosud skryté vnitřní souvislosti. Kladně se projeví jednoduchost stavby neuronových sítí, jejich schopnost naučit se zadané příklady a velmi krátká doba odezvy.

  Další nezanedbatelná výhoda je skutečnost, že jednou sestrojená umělá neuronová síť, použitá pro určitou skupinu odběratelů, může být snadno přizpůsobená pro jinou strukturu odběratelů (po dosazení příslušných údajů).

  Obecně formulovaný problém lze podrobněji specifikovat v následujících tématech

  • krátkodobé predikce zatížení elektrických sítí s uvažováním vlivu vnější teploty (prakticky uplatněno např. u ZČE a.s.),
    Pro dlouhodobé předpovědi (s respektováním různých druhů dnů v týdnu, různých svátků, sezonních změn, povětrnostních mimořádných změn apod.) je třeba dalších výzkumů, sledování a…