Алексеев В.В., Садыков М.Ф.
АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПЛАВКОЙ ГОЛОЛЁДА НА ВЛ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА *
Аннотация:
проблема гололёдообразования на воздушных линиях электропередачи (ВЛ) является причиной крупных аварий в энергосистемах. Статья посвящена вопросу повышения эффективности противогололёдных мероприятий за счёт перехода от плановой к адаптивной системе плавки гололёда. В основе предложенного подхода лежит использование данных от автономных беспроводных датчиков, устанавливаемых непосредственно на провода ВЛ. Описаны принципы работы системы мониторинга, позволяющей в реальном времени оценивать механическую нагрузку на провод, и алгоритм формирования управляющих воздействий для локального и экономичного включения системы плавки.
Ключевые слова:
гололёдообразование, мониторинг ВЛ, адаптивное управление, плавка гололёда, энергоэффективность, беспроводные датчики
Введение. Современные энергосистемы характеризуются ростом требований к надёжности, эффективности и устойчивости. Воздушные линии электропередачи (ВЛ), являясь основой электрических сетей, подвержены воздействию различных атмосферных явлений, среди которых гололёдообразование представляет одну из наиболее серьёзных угроз. Значительная часть инфраструктуры ВЛ в России эксплуатируется за пределами нормативного срока, что повышает их уязвимость к гололёдно-ветровым нагрузкам. Образование льда на проводах и тросах приводит к значительному увеличению механической нагрузки, провисанию, сближению фаз, а в критических случаях – к обрыву проводов и разрушению опор [1].Традиционные методы противогололёдной защиты, такие как плановая (регламентная) плавка гололёда, основаны на графиках, разработанных по усреднённым климатическим данным. Они не учитывают реальное пространственное распределение и интенсивность отложений на конкретных участках линии, что зачастую приводит к их неэффективности и нерациональному расходованию ресурсов. Либо энергия тратится на участках, где обледенение отсутствует или незначительно, либо, наоборот, запаздывание с включением плавки ведёт к аварии. Таким образом, актуальной задачей является создание интеллектуальных систем, способных перейти от планового обслуживания к управлению по фактическому состоянию (condition-based maintenance).Развитие технологий Интернета вещей (IoT), микроэлектроники и беспроводной передачи данных открывает новые возможности для мониторинга состояния ВЛ в реальном времени. Внедрение распределённых систем мониторинга, основанных на автономных датчиках, является ключевым шагом на пути к созданию адаптивных систем управления плавкой гололёда, обеспечивающих высокую надёжность при минимальных энергозатратах.1. Архитектура распределённой системы мониторинга гололёдных отложений. Предлагаемая система мониторинга построена по распределённому принципу и включает в себя следующие основные компоненты:Активные автономные датчики (сенсорные узлы). Устройства, конструктивно закрепляемые непосредственно на проводе ВЛ. Каждый датчик представляет собой герметичный модуль, содержащий набор измерительных преобразователей, микропроцессор для первичной обработки данных, радиоинтерфейс и источник питания (литиевую батарею в комбинации с миниатюрным ветрогенератором или энергоустройством, собирающим вибрационную энергию от провода). Датчики измеряют ключевые параметры в непрерывном режиме:Угол наклона (провиса) провода в точке крепления с помощью акселерометра/инклинометра.Температуру провода и окружающего воздуха.Относительную влажность воздуха.Ток нагрузки в проводе (косвенным методом, например, по магнитному полю).Ускорения (для оценки вибраций и ветровой нагрузки).Сеть беспроводной передачи данных. Для связи между датчиками и шлюзом используется mesh-сеть на базе низкоэнергетических протоколов дальнего радиуса действия (LPWAN), таких как LoRaWAN или NB-IoT. Это обеспечивает высокую дальность связи (до 10-15 км в сельской местности) и многолетнюю автономность сенсоров. Датчики могут ретранслировать данные друг другу, повышая надёжность сети.Шлюз сбора данных (Gateway). Устанавливается на подстанциях или опорах ВЛ, агрегирует информацию с датчиков и через защищённые каналы (GPRS/3G/4G, оптоволокно) передаёт её на центральный сервер.Центр обработки данных и управляющая платформа. Программно-аппаратный комплекс, реализующий:Приём, верификацию и хранение телеметрической информации.Выполнение математических моделей для преобразования сырых данных в инженерные величины.Алгоритмы адаптивного управления.Визуализацию состояния сети (цифровой двойник ВЛ) с отображением зон обледенения.Формирование управляющих команд и аварийных оповещений для диспетчерского персонала.2. Математическая модель оценки гололёдной нагрузки. На основе данных, поступающих с датчиков, система в реальном времени оценивает механическое состояние пролёта. Основой для этого служит математическая модель провиса абсолютно гифкой нити с учётом упругих деформаций и температурных расширений [3].Измеряемый датчиком угол провиса α в конкретной точке является функцией погонной нагрузки на провод (q), горизонтального тяжения (T) и геометрии пролёта. Погонная нагрузка складывается из собственного веса провода (q_пр), веса гололёдного отложения (q_гол) и ветровой нагрузки (q_ветер):q=qпр+qгол+qветерИспользуя известные параметры провода (сечение, материал, допустимое напряжение) и измеряя температуру, система решает обратную задачу: по измеренным углам провиса в нескольких точках пролёта вычисляет текущие значения q и T. Это позволяет перейти от факта наличия льда к его количественной оценке – определению эквивалентной толщины стенки отложения (по методике, описанной в [3]).3. Алгоритм адаптивного управления плавкой гололёдаПредлагаемый алгоритм представляет собой замкнутый контур управления с обратной связью, работающий по следующему принципу:Этап 1. Локализация и количественная оценка.Система непрерывно анализирует данные со всех сенсорных узлов. Пролёт идентифицируется как «критический», если рассчитанная погонная нагрузка q превышает пороговое значение q_порог. Порог рассчитывается индивидуально для каждого участка ВЛ с учётом его паспортных данных (марка провода, тип опор, климатический район) и фактического технического состояния. Этап 2. Принятие адаптивного решения.Для каждого «критического» пролёта решение о включении плавки принимается на основе многофакторного критерия, включающего:Текущую толщину льда и скорость её роста.Текущую температуру провода и окружающей среды (для оценки требуемой мощности нагрева и вероятности естественного таяния).Краткосрочный прогноз погоды (ожидаемые осадки, изменение температуры, ветер) из внешних метеосервисов.Этап 3. Селективное точечное воздействие.Вместо включения нагрева на всей линии или крупном участке, команда подаётся точно на целевые фазы и пролёты. Система управления нагревательными устройствами (например, системами увеличения тока нагрузки или высокочастотного нагрева [4]) обеспечивает подачу расчётной мощности, необходимой для плавки конкретного отложения с учётом текущих условий. Это минимизирует перегрев провода в чистых зонах.Этап 4. Контроль результата и адаптация.После инициирования цикла плавки система отслеживает динамику изменения угла провиса. Резкое его уменьшение (скачок) является объективным признаком сброса льда. Система фиксирует этот факт, останавливает нагрев и пересчитывает базовые параметры провиса для данного пролёта, учитывая произошедшую разрегулировку. Данные о результатах цикла накапливаются для последующего анализа и тонкой настройки алгоритма.4. Сравнительный анализ и ожидаемые эффекты. Внедрение адаптивной системы кардинально меняет парадигму противогололёдной защиты.Основные ожидаемые технико-экономические эффекты от внедрения системы:Повышение надёжности энергоснабжения. Значительное повышение энергоэффективности: Сокращение общих энергозатрат на противогололёдную защиту на 40-70% за счёт селективности и оптимального дозирования мощности, что соответствует государственной политике в области энергосбережения [5].Продление ресурса оборудования: Снижение термических и механических стрессов для проводов, арматуры и изоляторов благодаря минимизации времени и площади воздействия системы плавки.Оптимизация эксплуатационных расходов: Сокращение затрат на внеплановые ремонты, ликвидацию аварий и штрафов за недоотпуск энергии.Цифровизация и повышение управляемости: Создание детальной базы данных о поведении ВЛ в различных условиях, переход на предиктивные модели обслуживания.5. Практические аспекты внедрения и перспективы. Внедрение подобных систем требует решения ряда практических задач: проведение пилотных проектов на ответственных линиях, сертификация оборудования для работы в высоковольтных полях, обеспечение кибербезопасности каналов передачи данных, обучение персонала. Экономическое обоснование основано на сопоставлении капитальных затрат на оборудование и внедрение с достигаемой экономией от снижения аварийности и энергозатрат. Окупаемость проекта, по предварительным оценкам, может составить 3-5 лет.Заключение. Таким образом, интеграция распределённой системы мониторинга, основанной на автономных беспроводных датчиках, и интеллектуального алгоритма адаптивного управления создаёт технологическую основу для перехода к новому поколению противогололёдной защиты ВЛ. Этот подход обеспечивает синергию двух ключевых требований современной электроэнергетики: высочайшего уровня надёжности и безопасности систем электроснабжения и существенного повышения эффективности использования энергетических ресурсов. Предложенное решение соответствует глобальным трендам цифровизации и «озеленения» энергетики, открывая путь к созданию устойчивых и интеллектуальных электрических сетей.
Номер журнала Вестник науки №12 (93) том 3
Ссылка для цитирования:
Алексеев В.В., Садыков М.Ф. АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПЛАВКОЙ ГОЛОЛЁДА НА ВЛ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА // Вестник науки №12 (93) том 3. С. 2107 - 2115. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/27744 (дата обращения: 09.02.2026 г.)
Вестник науки © 2025. 16+