Розробка методу діагностики та прогнозування систем електропостачання гірничодобувних підприємств

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.352513

Ключові слова:

електропостачання, діагностика, прогнозування відмов, надійність, гірничодобувне підприємство, регресійний аналіз

Анотація

Об’єктом дослідження є система електропостачання гірничодобувного підприємства ТОВ «Нова-Цинк», розташованого в Центральному регіоні Республіки Казахстан, яке спеціалізується на видобутку та збагаченні свинцево-цинкових руд. Надійне електропостачання в гірничодобувних підприємствах стикається з труднощами через великі механічні навантаження, вібрацію та суворі погодні умови; це тематичне дослідження використовується лише як приклад умов, поширених у багатьох гірничодобувних регіонах світу. У цьому дослідженні пропонується метод діагностики та прогнозування для розподільчих енергосистем на основі стандартно доступних експлуатаційних записів та кліматичних показників. Метод був протестований з використанням даних про відключення за 2020–2024 роки. Використовуючи метод найменших квадратів, було отримано багатовимірну регресійну модель для тривалості аварійного відключення фідера як функції пошкодження кабелю (F5), відмови трансформатора (F6) та кліматичного фактора (Клімат). Модель є значущою загалом (F-тест p < 0,01) та пояснює 68,7% варіації простою (R2 = 0,687); залишкова діагностика вказує на нормальність та відсутність автокореляції. Середні граничні ефекти становлять 7,561 год для відмов кабелів, 3,314 год для відмов трансформаторів та 2,418 год для кліматичних впливів, що виділяє кабелі як домінуючу рушійну силу тривалих відключень. Для оцінки енергетичної ефективності було побудовано окрему модель для частки втрат в енергосистемі як функції тривалості відключення, колізій фаз (F3) та клімату. Ця модель втрат має низьку пояснювальну силу (R2 = 0,2013) та незначні коефіцієнти факторів (p > 0,05). Нарешті, двовимірні регресії показують, що клімат сильно впливає на колізії фаз (F3) (R2 = 0,793) та помірно впливає на замикання на землю (F1) та відколювання ізолятора (F2) (R2 = 0,533 кожен). Запропонований метод підтримує пріоритезацію технічного обслуговування, заходи щодо пом’якшення кліматичних змін та постійне оновлення в міру додавання нових записів про відключення, посилюючи прийняття рішень та стійкість системи.

Біографії авторів

Aizada Kuanyshtaeva, Abylkas Saginov Karaganda Technical University

PhD Student

Department of Automation of Production Processes

Yevgeniy Kotov, Abylkas Saginov Karaganda Technical University

PhD, Аssistant Professor

Department of Automation of Production Processes

Karshiga Smagulova, Abylkas Saginov Karaganda Technical University

PhD, Аssistant Professor

Department of Automation of Production Processes

Fariza Abilzhanova, Abylkas Saginov Karaganda Technical University

Master of Engineering Sciences, PhD Student

Department of Energy Systems

Посилання

  1. Government of the Republic of Kazakhstan. Resolution No. 264 of March 28, 2023: On the approval of the Concept for the development of energy saving and energy efficiency in the Republic of Kazakhstan for 2023–2029. Available at: https://adilet.zan.kz/rus/docs/P2300000264?utm_source=chatgpt.com
  2. Khan, M. A. M. (2025). AI and machine learning in transformer fault diagnosis: a systematic review. American Journal of Advanced Technology and Engineering Solutions, 1 (01), 290–318. https://doi.org/10.63125/sxb17553
  3. Betti, A., Lo Trovato, M. L., Leonardi, F. S., Leotta, G., Ruffini, F., Lanzetta, C. (2019). Predictive Maintenance in Photovoltaic Plants with a Big Data Approach. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1901.10855
  4. Ding, F., Ma, Y., Li, X., Huang, J. (2025). Research on digital twin diagnosis model for the thermal-electric field of high-voltage switchgears. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-6651594/v1
  5. Baker, E., Nese, S. V., Dursun, E. (2023). Hybrid Condition Monitoring System for Power Transformer Fault Diagnosis. Energies, 16 (3), 1151. https://doi.org/10.3390/en16031151
  6. Rojas, L., Peña, Á., Garcia, J. (2025). AI-Driven Predictive Maintenance in Mining: A Systematic Literature Review on Fault Detection, Digital Twins, and Intelligent Asset Management. Applied Sciences, 15 (6), 3337. https://doi.org/10.3390/app15063337
  7. Kim, H., Kim, J.-K., Song, J., Lee, J., Han, K., Shin, J. et al. (2019). Smart and Green Substation: Shaping the Electric Power Grid of Korea. IEEE Power and Energy Magazine, 17 (4), 24–34. https://doi.org/10.1109/mpe.2019.2909792
  8. Maican, C. A., Pană, C. F., Pătrașcu-Pană, D. M., Rădulescu, V. M. (2025). Review of Fault Detection and Diagnosis Methods in Power Plants: Algorithms, Architectures, and Trends. Applied Sciences, 15 (11), 6334. https://doi.org/10.3390/app15116334
  9. Hasan, A., Salvo Rossi, P. (2025). A unified sensor and actuator fault diagnosis in digital twins for remote operations. Mechanical Systems and Signal Processing, 222, 111778. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2024.111778
  10. Porawagamage, G., Dharmapala, K., Chaves, J. S., Villegas, D., Rajapakse, A. (2024). A review of machine learning applications in power system protection and emergency control: opportunities, challenges, and future directions. Frontiers in Smart Grids, 3. https://doi.org/10.3389/frsgr.2024.1371153
  11. Liu, W., Han, B., Zheng, A., Zheng, Z., Chen, S., Jia, S. (2024). Fault diagnosis of reducers based on digital twins and deep learning. Scientific Reports, 14 (1). https://doi.org/10.1038/s41598-024-75112-x
  12. Abilzhanova, F., Bulatbaev, F., Kuanyshtaeva, A. (2025). Development of a method for reliability assessment of distribution power networks up to 110 kV. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (8 (133)), 15–23. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.322920
  13. Nova Zinc LLP. Available at: http://novazinc.kz/
  14. Nova Zinc LLP. Kazakhstan Mining Group. Available at: https://kazmininggroup.kz/company/partners/zn-pb/
  15. Telbayeva, S., Nurmaganbetova, G., Avdeyev, L., Kaverin, V., Issenov, S., Janiszewski, D. et al. (2024). Development of mathematical models of power consumption at coal plants. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (8 (131)), 22–32. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.313932
  16. Breido, I. V., Sichkarenko, A. V., Kotov, E. S. (2013). Emergency control of technological environment and electric machinery activity in coal mines. Journal of Mining Science, 49 (2), 338–342. https://doi.org/10.1134/s1062739149020172
Розробка методу діагностики та прогнозування систем електропостачання гірничодобувних підприємств

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-02-27

Як цитувати

Kuanyshtaeva, A., Kotov, Y., Smagulova, K., & Abilzhanova, F. (2026). Розробка методу діагностики та прогнозування систем електропостачання гірничодобувних підприємств. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(8 (139), 15–26. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.352513

Номер

Том 1 № 8 (139) (2026): Енергозберігаючі технології та обладнання

Розділ

Енергозберігаючі технології та обладнання

Ліцензія

Авторське право (c) 2026 Aizada Kuanyshtaeva, Yevgeniy Kotov, Karshiga Smagulova, Fariza Abilzhanova

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.