Разработка алгоритма реализации ремонтной программы генерирующего оборудования на энергетических предприятиях по техническому состоянию

Применение современных цифровых технологий в ходе промышленной революции позволяет пересмотреть ряд подходов к организации технологических процессов, в том числе при реализации ремонтных программ энергетических предприятий. На примере системы сетевого планирования и управления рассмотрено применение сетевого графика капитального ремонта генерирующего оборудования с учетом журналирования исполнительной документации в цифровой системе, представляющей собой программно-технический комплекс из централизованной системы хранения данных и децентрализованного реестра. Совершенствование оборудования, развитие средств и методов диагностики напрямую изменяет систему технического обслуживания и ремонта. В разработанной системе ремонтного обслуживания предполагается осуществить переход от статистических эмпирических оценок технического состояния оборудования к объективным на базе автоматизированных систем технического диагностирования. На основе алгоритма реализации ремонтной программы энергетических предприятий по техническому состоянию оборудования предложен алгоритм проведения технического надзора и фиксации этапов выполненных работ в распределенном реестре, основанным на возможностях современных цифровых систем сбора и обработки данных. Получение значений параметров для дальнейшего использования предлагаемого алгоритма осуществляется на основе возможностей, существующих на энергообъектах информационно-измерительных и управляющих систем. Применение системы сетевого планирования и управления в виде сетевого графика и предлагаемого алгоритма проведения технического надзора и фиксации этапов при выполнении ремонтных работ позволит объективно определять количество трудовых ресурсов, необходимых для выполнения запланированного объема работ в заданный срок, выявлять критические работы, задерживающие окончание ремонта, активно управлять ремонтом путем анализа хода ремонтных работ и принятия обоснованных организационно-технических решений, обеспечивающих выполнение работ в плановые сроки с наименьшими затратами.

1. Султанов М. М., Байдакова Н. В., Афонин А. В. Анализ оценки технического состояния оборудования генерирующих систем // Сб. Альтернативная и интеллектуальная энергетика. Материалы II Международной научно-практической конференции 2020;: 16–17.

2. Совершенствование ремонта энергетического оборудования для обеспечения надежной его эксплуатации за пределами паркового ресурса и сроков службы Ю. П. Косинов, А. А. Романов, Ю. В. Трофимов // Портал по тригенерации, когенерации и мини-ТЭЦ 2020 http://www.combienergy.ru/stat/691-Sovershenstvovanieremonta-energeticheskogo-oborudovaniya

3. ГОСТ 18322-78 Система технического обслуживания и ремонта техники. Термины и определения.

4. ГОСТ 20911-89 Техническая диагностика. Термины и определения.

5. ГОСТ 27.002–89 Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения.

6. ГОСТ Р ИСО 17359-2009 Контроль состояния и диагностика машин. Общее руководство по организации контроля состояния и диагностирования.

7. Разработка алгоритма реализации ремонтной программы энергетических предприятий по техническому состоянию оборудования М. М. Султанов, Н. В. Байдакова, А. В. Афонин, Ю. А. Горбань, А. А. Смирнов. Новое в российской электроэнергетике. 2020; 11: 19–26.

8. СТО РусГидро 02.02.106-2019. Гидроагрегаты. Автоматизированный мониторинг и диагностирование. Функциональные и технические требования.

9. Усовершенствование информационного обеспечения надежности и безопасности энергетического оборудования современных генерирующих систем на основе цифровой технологии “Блокчейн”. М. М. Султанов, Э. К. Аракелян, Т. А. Шестопалова, А. А. Смирнов, Ю. А. Горбань. Новое в российской электроэнергетике 2019; 1: 6–13.

10. Improving devices communication in industry 4.0 wireless networks / R. Kunst, L. Avila, A. Binotto, E. Pignaton, S. Bampi, J. Rochol // Eng. Appl. Artif. Intell 2019; 83: 1–12. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0952197619300995

11. A comparison of fog andcloud computing cyber-physical interfaces for industry 4.0 real-time embed-ded machine learning engineering applications / P. O’Donovan, C. Gallagher, K. Leahy, D. T. O’Sullivan // Comput. Ind 2019; 110: 12–35 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016636151830366X

12. Смирнов А. А., Луненко В. С., Болдырев И. А. Применение цифровых двойников оборудования для управления комплексами ВИЭ // Сб. Альтернативная и интеллектуальная энергетика. Материалы II Международной научно-практической конференции 2020;: 185–186.

13. Beltrán S., Arrizabalaga S. Digital Twin for maintenance: Aliterature review(Review). // ComputersinIndustry 2020; 123: 103316.