Автоматизированное прогнозирование ресурса мощных электроприводов турбоустановок на компрессорных станциях
А.Р. Колганов, О.В. Крюков, С.Е. Степанов
Вестник ИГЭУ, 2025 г. выпуск 3, сс. 73—79
Скачать PDF
Состояние вопроса. Прогнозирование технического состояния основных технологических установок компрессорных станций относится к приоритетным направлениям их совершенствования на основе интеллектуальных систем автоматизации. Электропривод турбокомпрессоров мощностью 4–25 МВт относится к опасным производственным объектам и, в соответствии с отраслевыми нормативно-техническими документами, подлежит непрерывному мониторингу и прогнозированию ресурса в среднесрочной перспективе. Существующие системы мониторинга технического состояния приводных электродвигателей построены по устаревшим методикам и не обеспечивают достоверный и автоматический прогноз ресурса электрических машин большой мощности. На отечественном электротехническом рынке сегодня отсутствуют надежные и адекватные технические средства и методы превентивного прогнозирования состояния электроприводных газоперекачивающих агрегатов, которые можно использовать для перехода к техническому обслуживанию по фактическому состоянию. В этой связи целью исследования является разработка теоретически обоснованной методологии оценки технического состояния электропривода в режиме on-line и автоматизированного прогнозирования его эксплуатационных параметров.
Материалы и методы. Исследование проведено с использованием эмпирического метода моделирования процесса старения изоляции высоковольтной обмотки статора синхронной машины, основанного на статистической обработке данных по аварийности приводов, исследовании режимов работы, влияющих на ресурс изоляции, на оценке диапазонов изменения эксплуатационных факторов и определении их корреляции с наработкой на отказ. Прогнозирование режимов работы турбоустановки и ее адаптивного функционирования осуществлено с применением эмпирических уравнений Монтзингера и метода парных сравнений Саати по наработке на отказ.
Результаты. Предложен подход интерактивного контроля технического состояния приводных машин по характеристикам частичных разрядов в изоляции электродвигателей. Разработана встроенная система мониторинга и прогнозирования режимов работы электроприводов турбоустановок, приводящих к ускоренному старению изоляции синхронных двигателей.
Выводы. Использование автоматизированных систем прогнозирования технического состояния электропривода газоперекачивающего агрегата позволяет планировать капитальные и текущие ремонты на основе фактического состояния, исключить тепловое действие токов и снизить стоимость капитальных ремонтов, контролировать работу системы охлаждения мощных машин и поддерживать оптимальные режимы, позволяющие увеличить ресурс изоляции, а также при совместном использовании данных вибрационного анализа и FFT-анализа потребления мощности точно выявлять причины повышенных уровней вибрации, что позволяет снизить общие эксплуатационные расходы.
1. Репин Д.Г. Концепты системы мониторинга технического состояния КС // Контроль. Диагностика. – 2017. – № 12. – С. 30–35.
2. Энергосбережение и автоматизация электрооборудования компрессорных станций / А.Ф. Пужайло, Е.А. Спиридович, В.И. Воронков и др. – Н.Новгород: Вектор ТиС, 2010. – 570 с.
3. Kryukov O., Saushev A., Shergina O., Butsanets A. Electromagnetic compatibility of multifunctional automation systems for electrical equipment using the example of electric drives // E3S Web of Conferences. “22nd International Scientific Conference on Energy Management of Municipal Facilities and Sustainable Energy Technologies, EMMFT 2020”. – 2021. – Vol. 244. – P. 09007.
4. Серебряков А.В., Титов В.Г. Прогнозирование технического состояния энергетических установок // Электротехника. – 2017. – № 1. – С. 60–65.
5. Ziuzev A., Metelkov V. Analysis and simulation of thermodynamic processes in high-powered AC electric motors // 11th International Conference on Electrical Power Drive Systems (ICEPDS). – Saint-Petersburg, 2020. – P. 9249327. DOI: 10.1109/ICEPDS47235.2020.9249327.
6. Serebryakov A.V. Energy efficient power supply systems of oil and gas pipelines electric drives // Bulletin of South Ural State University. Ser.: Power Engineering. – 2017. – Vol. 17, No. 3. – P. 102–110.
7. Васенин А.Б., Степанов С.Е. Методология и средства оперативного мониторинга электродвигателей на КС // Контроль. Диагностика. – 2016. – № 12. – С. 50–58.
8. Kryukov O.V. Methodology and tools for neuro-fuzzy prediction of the status of electric drives of gas-compressor units // Russian Electrical Engineering. – 2012. – Vol. 83. – P. 516–520.
9. Babichev S.A., Titov V.G. Automated safety system for electric driving gas pumping units // Russian Electrical Engineering. – 2010. – Vol. 81, No. 12. – P. 649–655.
10. Babichev S.A., Bychkov E.V. Analysis of technical condition and safety of gas-pumping units // Russian Electrical Engineering. – 2010. – Vol. 81. – P. 489–494.
11. Крюков О.В. Мониторинг условий эксплуатации электродвигателей газоперекачивающих агрегатов // Контроль. Диагностика. – 2016. – № 12. – С. 50–58.
12. Васенин А.Б., Степанов С.Е., Титов В.Г. Реализация капсулированных электроприводных ГПА на объектах «Газпром» // Известия вузов. Электромеханика. – 2020. – Т. 63, № 1. – С. 31–37.
13. Крюков О.В. Встроенная система диагностирования и прогнозирования работы синхронных электроприводов // Известия вузов. Электромеханика. – 2005. – № 6. – С. 43–46.
14. Крюков О.В. Оценка эксплуатационных факторов электроприводных ГПА по нормативным требованиям мониторинга // Контроль. Диагностика. – 2018. – № 11. – С. 50–57.
15. Babichev S.A., Zakharov P.A. Automated monitoring system for drive motors of gas-compressor units // Automation and Remote Control. – 2011. – Vol. 72, No. 6. – P. 175–180.
16. Серебряков А.В. Универсальная система мониторинга электродвигателей ГПА // Известия вузов. Электромеханика. – 2016. – № 4(546). – С. 74–81.
17. Крюков О.В. Подход к прогнозированию технического состояния ЭГПА // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2016. – № 9. – С. 30–34.
18. Леонов В.П., Федоров О.В. Применение микропроцессорной техники в нагружающих устройствах // Двигателестроение. – 1987. – № 7. – С. 37–43.
19. Крюков О.В. Автоматизированное нагружающее устройство для комплексных испытаний поршневых двигателей // Двигателестроение. – 2016. – № 2(264). – С. 30–35.
20. Макриденко Л.А., Сарычев А.П. Мониторинг и прогнозирование технического состояния электромеханических систем энергетики. – М.: АО «ВНИИЭМ», 2017.
21. Blagodarov D.A., Dulnev N.N. Intelligent control of electric machine drive systems // 10th ICEPDS – Conference Proceedings. – 2018. – P. 8571670.
22. Serebryakov A.V. Active and adaptive algorithms of autonomous power plants control and monitoring // 2nd International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2016 – Proceedings. – 2016. – P. 7911445.
23. Gulyaev I.V., Teplukhov D.Y. Method for stabilizing the operation of synchronous machines using a virtual load sensor // Russian Electrical Engineering. – 2019. – Vol. 90, No. 7. – P. 473–478.
24. Степанов С.Е., Васенин А.Б. Моделирование и мониторинг термодинамических процессов в синхронных электродвигателях // Контроль. Диагностика. – 2020. – № 4. – С. 28–35.
25. Valtchev S., Belousov A.S. Comparative Analysis of Electric Drives Control Systems Applied to Two-Phase Induction Motors // Proceedings – 2020 2nd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2020this link is disabled. – 2020. – P. 918–922, 9280637.