lulose insulation life is equal to the transformer life. Power transformer failures are commonly caused by events such as a short circuit or a lightning strike. Due to transformer aging, the mechanical strength of paper insulation will decrease and short circuit events like this can cause the ultimate transformer failure. Because of their random occurrence, we cannot be certain when the final transformer failure is going to happen. However, if the strength of the latest paper insulation is known, it is possible to make an estimation of when these events might occur [7]. At the same time, the practice of electrical equipment operation of electric power systems shows that there is only limited statistical information. Today the registration and processing of damage data, which are detected during repairs are not sufficiently systematized, since certain damages that occur during the operation are not always detected. Total technical condition assessment of power transformers usually involves aggregating the state of the following individual elements: winding, magnetic core, solid insulation, high-voltage bushings, load tap changer, etc. The problem of complexity of technical condition assessment and service life prediction is determined by the measurement frequency, but power transformers are not always equipped with appropriate monitoring systems. In addition, the criteria values of technical condition parameters separating one power transformer from another

No abstract

No abstract

No abstract

Дослiдження присвячене розробцi моделi розподiлу витрат на технiчне обслуговування, ремонт та замiну електрообладнання при прийняття рiшень щодо управлiнням режимом електроенергетичної системи. Зниження надiйностi функцiонування ЕЕС, спричинене об'єктивно iснуючим старiнням парку електрообладнання, потребує врахування значущостi електрообладнання при плануваннi його технiчного обслуговування та ремонту. Для цiєї мети пропонується використовувати теорiю нечiтких множин, метод парних порiвнянь Саатi, метод булевого програмування. Результатом рiшення оптимiзацiйної задачi багатокритерiального аналiзу є вектор найкращих альтернатив, побудований за принципом домiнантностi. Розроблений алгоритм комплексного моделювання технiчного стану i режиму ЕЕС, розподiлу iнвестицiйних витрат на технiчне обслуговування та ремонт для прийняття рiшень щодо визначення прiорiтету виведення з експлуатацiї електрообладнання дозволяє ефективно приймати рiшення. Результати iмовiрнiсно-статистичного моделювання режиму ЕЕС з використанням методу Монте-Карло дозволяють врахувати iмовiрнiсний характер виникнення аварiйних ситуацiй в ЕЕС пiд час визначення її найбiльш слабких елементiв, якi потребують першочергової замiни. Перевагою запропонованого пiдходу є врахування технiчного стану електрообладнання для оцiнки ризику виникнення аварiйної ситуацiї в ЕЕС. Порiвняльний аналiз результатiв ранжування електрообладнання на основi оцiнок значущостi електрообладнання та ризику виникнення аварiйної ситуацiї в ЕЕС пiдтвердив високу ефективнiсть використання при розв'язаннi задач превентивного управлiння i планування режимiв ЕЕС. Розроблена модель буде використана для подальшого дослiдження i розробки алгоритму прийняття ефективних рiшень щодо превентивного управлiння режимом ЕЕС. Отриманi результати комплексного моделювання режиму ЕЕС i розподiлу витрат на проведення технiчного обслуговування та ремонту дають пiдстави стверджувати щодо можливостi впровадження в складi комплексу програм аналiзу ризикiв експлуатацiї в електроенергетичнiй системi для енергокомпанiяхКлючовi слова: метод Саатi, ризик-менеджмент, iмовiрнiсть вiдмови, технiчне обслуговування i ремонт UDC 621.311