Автоматизация мониторинга технического состояния электроприводных газоперекачивающих агрегатов
А.Р. Колганов, О.В. Крюков, Л.Р. Романов
Вестник ИГЭУ, 2025 г. выпуск 1, сс. 86—92
Скачать PDF
Состояние вопроса. Компрессорные станции магистральных газопроводов относятся к объектам повышенной опасности. В качестве приводов газоперекачивающих агрегатов на компрессорных станциях используются газотурбинные, поршневые и электроприводные установки. Но именно автоматизированный электропривод мощностью 4–25 МВт является наиболее перспективной системой благодаря низким капитальным и эксплуатационным затратам, высоким энергетическим показателям в совокупности с высокой надежностью и экологичностью. Однако требования обеспечения безаварийной работы агрегатов компрессорных станций постоянно ужесточаются в соответствии с отраслевой нормативной базой. На отечественном электротехническом рынке сегодня отсутствуют надежные и адекватные технические средства и методы превентивного прогнозирования состояния электроприводных газоперекачивающих агрегатов. В этой связи целью исследования является обеспечение теоретически обоснованной методологией оценки технического состояния электропривода в режиме on-line и среднесрочного прогноза его эксплуатационных параметров.
Материалы и методы. Данные о состоянии электропривода снимаются с датчиков и подаются на подсистему прогнозирования технического состояния. В случае формирования решения о наступающем отказе подсистема обслуживания выполняет действия по предотвращению отказов.
Результаты. Предлагается метод управления техническим состоянием на основе Байесовских моделей прогнозирования состояния по контролируемым параметрам и их соответствию заложенной базе знаний. Разработана и исследована автоматизированная система прогнозирования состояния электропривода газоперекачивающих агрегатов. Показано, что сокращение времени простоя и увеличение коэффициента технического использования системы достигается за счет применения прогнозирования в составе системы управления техническим состоянием электропривода, которое позволяет инициировать превентивные действия для предотвращения отказа или подготовки к ремонту.
Выводы. Использование автоматизированных систем прогнозирования технического состояния электропривода газоперекачивающего агрегата позволяет планировать капитальные и текущие ремонты на основе фактического состояния; контролировать работу системы охлаждения мощных машин и поддерживать оптимальные режимы, позволяющие увеличить ресурс изоляции; при совместном использовании данных вибрационного анализа и FFT-анализа потребления мощности точно выявлять причины повышенных уровней вибрации, а также исключить тепловое действие токов, снизить стоимость капитальных ремонтов, снизить общие эксплуатационные расходы.
1. Энергосбережение и автоматизация электрооборудования компрессорных станций / А.Ф. Пужайло, С.В. Савченко, Е.А. Спиридович и др. – Н. Новгород: Вектор ТиС, 2010. – 570 с.
2. Babichev S.A., Titov V.G. Automated safety system for electric driving gas pumping units // Russian Electrical Engineering. – 2010. – Т. 81, № 12. – P. 649–655.
3. Milov V.R., Suslov B.A. Intellectual management decision support in gas industry // Automation and Remote Control. – 2011. – Vol. 72, no. 5. – С. 1095–1101.
4. Крюков О.В. Оценка эксплуатационных факторов электроприводных ГПА по нормативным требованиям мониторинга // Контроль. Диагностика. – 2018. – № 11. – С. 50–57.
5. Репин Д.Г. Концепты системы мониторинга технического состояния КС // Контроль. Диагностика. – 2017. – № 12. – С. 30–35.
6. Диагностика и прогнозирование технического состояния электротехнических систем энергетики / Н.И. Сычев, М.Н. Сычев, В.А. Ипполитов, С.В. Воробьев. – Вологда, 2021.
7. Макриденко Л.А., Волков С.Н., Сарычев А.П. Мониторинг и прогнозирование технического состояния электромеханических систем энергетики. – М.: АО «ВНИИЭМ», 2017.
8. Крюков О.В. Мониторинг условий эксплуатации электродвигателей газоперекачивающих агрегатов // Контроль. Диагностика. – 2016. – № 12. – С. 50–58.
9. Крюков О.В. Встроенная система диагностирования и прогнозирования работы асинхронных электроприводов // Известия вузов. Электромеханика. – 2005. – № 6. – С. 43–46.
10. Intelligent control of electric machine drive systems / D.A. Blagodarov, N.N. Dulnev, Y.M. Safonov, et al. // 2018 10th International Conference on Electrical Power Drive Systems, ICEPDS 2018, Novocherkassk, 03–06.10.2018 г. – Novocherkassk, 2018. – P. 8571670.
11. Babichev S.A., Bychkov E.V. Analysis of technical condition and safety of gas-pumping units // Russian Electrical Engineering. – 2010. – Т. 81. – С. 489–494.
12. Степанов С.Е. Современный подход к организации ремонта по данным прогноза технического состояния и ресурса электрооборудования // Газовая промышленность. – 2017. – № 8(756). – С. 84–89.
13. Зюзев А.М., Метельков В.П., Михальченко С.Г. Оценка теплового состояния электродвигателей переменного тока КС МГ // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2021. – Т. 332, № 1. – С. 88–96.
14. Крюков О.В. Подход к прогнозированию технического состояния ЭГПА // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2016. – № 9. – С. 30–34.
15. Serebryakov A.V. Artificial neural networks of technical state prediction of gas compressor units electric motors // Вестник ЮУрГУ. Энергетика. – 2016. – Т. 16, № 1. – С. 66–74.
16. Милов В.Р., Шалашов И.В. Процедуры прогнозирования и принятия решений системе ТОиР // Автоматизация в промышленности. – 2010. – № 8. – С. 47–49.
17. Васенин А.Б., Степанов С.Е. Сравнительная оценка методов прогнозирования технического состояния электроприводов опасных производственных объектов // Контроль. Диагностика. – 2020. – Т. 23, № 11(269). – С. 54–62.
18. Kryukov O.V. Methodology and tools for neuro-fuzzy prediction of the status of electric drives of gas-compressor units // Russian Electrical Engineering. – 2012. – Т. 83. – С. 516–520.
19. Степанов С.Е., Васенин А.Б. Моделирование и мониторинг термодинамических процессов в синхронных электродвигателях // Контроль. Диагностика. – 2020. – № 4. – С. 28–35.
20. Степанов С.Е. Выбор методов мониторинга и прогнозирования технического состояния автоматизированных электроприводов энергетических объектов // Контроль. Диагностика. – 2018. – № 11. – С. 32–39.