Энергетическая система большинства индустриально развитых стран с внедрением цифровых технологий трансформируется в интеллектуальную энергосистему. Подготовка специалистов в области интеллектуальных систем управления режимами работы электроэнергетических комплексов диктует необходимость разработки учебных лабораторных установок с элементами искусственного интеллекта. Целью проекта является разработка учебно-исследовательского комплекса с элементами искусственного интеллекта для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Интеллектуальные средства управления режимами систем электроснабжения». Методы: использован символический метод расчета параметров цепи. При разработке программной части применена гибкая методология (AGILE). При разработке нейросетевого алгоритма использован подход обучения с учителем и алгоритм регрессии. Результаты: при выполнении работ произведены замеры параметров исходных данных физических лабораторных стендов «Модель электрической системы с узлом комплексной нагрузки» ООО «ЛабСис», «Автоматизация электроэнергетических систем» ООО «ЛабСис». Создан цифровой двойник лабораторного стенда, дополненный виртуальными объектами электроэнергетических систем с регулируемыми параметрами и средствами управления режимами систем электроснабжения. Выполнено обучение нейронной сети для распознавания режима системы электроснабжения, соответствующего минимальным потерям при передаче электроэнергии. Практическая значимость: учебно-исследовательский комплекс содержит учебно-методическое обеспечение для очного, дистанционного и смешанного выполнения лабораторно-практических работ по дисциплине «Интеллектуальные средства управления режимами систем электроснабжения». Цифровой двойник учебно-исследовательского комплекса позволяет получить знания, умения и навыки по проектированию, программированию и эксплуатации интеллектуальных систем управления в электроэнергетике. Нейронная сеть позволяет оптимизировать потери при текущих значениях параметров комплексной нагрузки.

Ключевые слова: электроэнергетика, нейронная сеть, цифровой двойник, активно-адаптивная электрическая сеть, потери электроэнергии, интеллектуальное управление.

Баширов Мусса Гумерович (Салават, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Электрооборудование и автоматика промышленных предприятий» Института нефтепереработки и нефтехимии Уфимского государственного нефтяного технического университета (филиал в г. Салавате) (453250, Салават, ул. Губкина, 22Б, e-mail: eapp@yandex.ru).

Юсупова Ильвина Гамировна (Салават, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Электрооборудование и автоматика промышленных предприятий» Института нефтепереработки и нефтехимии Уфимского государственного нефтяного технического университета (филиал в г. Салавате) (453250, Салават,
ул. Губкина, 22Б, e-mail:  ilvina011@mail.ru).

Волкова Ольга Генадиевна (Салават, Российская Федерация) – ассистентка кафедры «Электрооборудование и автоматика промышленных предприятий» Института нефтепереработки и нефтехимии Уфимского государственного нефтяного технического университета (филиал в г. Салавате) (453250, Салават, ул. Губкина, 22Б, e-mail: olya2700@list.ru).

Шван Мария Фридриховна (Салават, Российская Федерация) – ассистентка кафедры «Электрооборудование и автоматика промышленных предприятий» Института нефтепереработки и нефтехимии Уфимского государственного нефтяного технического университета (453250, Салават, ул. Губкина, 22Б, e-mail: shvan.2011@yandex.ru).

Даминов Наргиз Нурович (Салават, Российская Федерация) – магистрант кафедры «Электрооборудование и автоматика промышленных предприятий» Института нефтепереработки и нефтехимии Уфимского государственного нефтяного технического университета (филиал в г. Салавате) (453250, Салават, ул. Губкина, 22Б, e-mail: nagix230@gmail.com).

Кузнецов Кирилл Викторович (Салават, Российская Федерация) – магистрант кафедры «Электрооборудование и автоматика промышленных предприятий» Института нефтепереработки и нефтехимии Уфимского государственного нефтяного технического университета (филиал в г. Салавате) (453250, Салават, ул. Губкина, 22Б, e-mail: kuzrik123@mail.ru).

Сагитов Тимур Русланович (Салават, Российская Федерация) – магистрант кафедры «Электрооборудование и автоматика промышленных предприятий» Института нефтепереработки и нефтехимии Уфимского государственного нефтяного технического университета (филиал в г. Салавате) (453250, Салават, ул. Губкина, 22Б, e-mail: temur199989@mail.ru).

1. Моршин А.В. Глубинное машинное обучение // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2019. – № 3. – С. 270–273.
2. Shen Z, Arraño-Vargas F., Konstantinou G. Artificial intelligence and digital twins in power systems: Trends, synergies and opportunities // Digital Twin. – 2022. – P. 2–14. DOI: 10.12688/digitaltwin.17632.1
3. Кощеев М.И., Ларюхин А.А., Славутский А.Л. Использование адаптивных нейроалгоритмов для распознавания аномальных режимов систем вторичного оборудования электроэнергетики // Вестник Чувашского университета. – 2019. – № 1. – С. 47–58.
4. Елтышев Д.К. Интеллектуальные технологии в организации процесса эксплуатации электротехнического оборудования // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2022. – № 43. – С. 119–135. DOI: 10.15593/2224-9397/2022.3.07
5. An architecture based on digital twins for smart power distribution system / G. Zhang, C. Huo, L. Zheng, X. Li // Proceedings of the 2020 3rd International conference on artificial intelligence and big data (ICAIBD). – 2020. – P. 29–33. DOI: 10.1109/ICAIBD49809.2020.9137461
6. Andryushkevich S.K., Kovalyov S.P., Nefedov E. Composition and application of power system digital twins based on ontological modeling // IEEE 17th International conference on industrial informatics (INDIN), Helsinki, Finland. – 2019. – P. 1536–1542. DOI: 10.1109/INDIN41052.2019.8972267
7. Ликсина Е.В., Бершадская Е.Г. Автоматизация процесса разработки виртуальных лабораторий [Электронный ресурс] // Студенческий научный форум: материалы ХI Междунар. студ. науч. конф. – 2019. – № 3. – С. 28–30. – URL: https://scienceforum.ru/2019/article/2018017317 (дата обращения: 20.10.2023).
8. Шинкевич А.И., Нургалиев Р.К. Особенности управления нефтехимическим производством в индустрии 4.0 // Современные наукоемкие технологии. – 2021. – № 3. – С. 119–124.
9. Шпак П.С., Сычева Е.Г., Меринская Е.Е. Концепция цифровых двойников как современная тенденция цифровой экономики // Вестник Омского университета. Сер. Экономика. – 2020. – Т. 18, № 1. – С. 57–68.
10. Кислицын Н.А., Акчурин Д.Ш., Баширов М.Г. Лабораторный комплекс на основе микропроцессорных средств компании «Овен» // Южно-Сибирский научный вестник. – 2021. – № 2 (36). – С. 109–114.
11. Учебный имитационно-моделирующий комплекс на основе ПЛК БАЗИС-100 / М.Г. Баширов, Д.Ш. Акчурин, И.И. Костиков, К.Г. Николаев // Автоматизация в промышленности. – 2021. – № 9. – С. 30–35.
12. Баширов М.Г., Хафизов А.М., Адельгужин Р.Р. Цифровой двойник лабораторного комплекса с регулятором на основе нечеткой логики // Южно-Сибирский научный вестник. – 2023. – № 3 (49). – С. 108–113.
13. Петрухин М.Ю., Васильева М.Ю., Кадырова Г.К. Цифровой двойник лаборатории систем управления химико-техно­логическими процессами // Современные наукоемкие технологии. – 2021. – № 6-1. – С. 84–90.
14. Хисамов Н.А., Журба Я.С., Баширов М.Г. Применение нейросетей в диагностике агрегатов с частотно-регулируемым приводом // Молодые исследователи – регионам: материалы междунар. науч. конф.; 17 апреля 2023 г., Вологда. – Вологда: Изд-во ВоГУ. – 2023. – С. 82–85.
15. Интеллектуальная система оценки технического состояния трансформаторной подстанции 35/6(10) кВ / И.В. Ившин, А.Р. Галяутдинова, О.В. Владимиров [и др.] // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2022. – Т. 24, № 2. – С. 24–34. DOI: 10.30724/1998-9903-2022-24-2-24-35
16. Цифровая система мониторинга повреждений на линиях электропередачи / А.И. Федотов, Г.В. Вагапов, А.Ф. Абдуллазянов, А.М. Шаряпов // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2021. – Т. 23, № 1. – С. 146–155. DOI: 10.30724/1998-9903-2021-23-1-146-155
17. Intelligent Tutoring and Training Tools for the Electric Power Sector Developed at IIE / A. Reyes, Ya. Hernández, P. Buen [et al.] // Research in Computing Science. – 2012. – № 47. – P. 81–93. DOI: 10.13053/rcs-47-1-8
18. A Digital twin for cyber-physical energy systems / P. Pileggi, J. Verriet, J. Broekhuijsen [et al.] // 7th Workshop on Modeling and Simulation of Cyber-Physical Energy Systems (MSCPES), Montreal, QC, Canada. – 2019. – P. 1–6. DOI: 10.1109/MSCPES.2019.8738792
19. Разработка цифрового двойника учебного лабораторного комплекса / М.Г. Баширов, М.Ф. Шван, Э.И. Ахметшина, А.Ф. Хакимов // Components of Scientific and Technological Progress. – № 6. – 2023. – С. 138–141.
20. Баширов М.Г., Акчурин Д.Ш., Коновалов Э.А. Разработка цифровых двойников объектов электроэнергетики и виртуального учебно-исследовательского комплекса для подготовки специалистов в области электроснабжения // Федоровские чтения – 2021: материалы LI Междунар. науч.-практ. конф.; 17–19 ноября 2021 г. Москва. – М.: Изд. дом МЭИ. – 2021. – С. 65–72.
21. Reinforcementlearning for selective key applications in power systems: Recentadvances and future challenges / X. Chen, G. Qu, Y. Tang [et al.] // IEEE Transactions on Smart Grid. – 2022. DOI: 10.1109/TSG.2022.3154718
22. Sun X., Qiu J. Two-stage volt/var control in active dis-tribution networks with multi-agent deep reinforcement learningmethod // IEEE Transactions on Smart Grid. – 2021. – Vol. 12, № 4. – P. 2903–2912. DOI: 10.1109/TSG.2021.3052998
23. Deep reinforcement learning enabled physical-model-free two-timescale voltage control method for active distribution systems / D. Cao, J. Zhao, W. Hu [et al.] // IEEE Transactions on Smart Grid. – 2021. – Vol. 13, № 1. – P. 149–165. DOI: 10.1109/TSG.2021.3113085
24. Highly accurate energy consumption forecasting model based on parallel LSTM neural networks / N. Jin, F. Yang, Y. Mo [et al.] // Adv. Eng. Informatics. – 2022. – № 51. – 101442 p. DOI: 10.1016/j.aei.2021.101442
25. Павлов Н.В. Разработка мультиагентной системы управления электрическими режимами электротехнического комплекса нефтегазодобывающего предприятия с распределенной генерацией // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2022. – № 42. – С. 151–177. DOI: 10.15593/2224-9397/2022.2.08
26. Болтунов А.П., Волошин А.А., Волошин Е.А. Разработка интеллектуальной системы прогнозирования нагрузки потребителей в микрогрид-системах // Электроэнергетика глазами молодежи: материалы XI Междунар. науч.-техн. конф.; 15–17 сентября 2020, Ставрополь. – Ставрополь: Изд-во Северо-Кавказ. федерал. ун-та, 2020. – С. 74–78.
27. Хафизов Ш.Ф., Волошин А.А., Волошин Е.А. Разработка распределенной интеллектуальной системы управления нагрузкой в микроэнергосистемах // Электроэнергетика глазами молодежи: материалы XI Междунар. науч.-техн. конф.; 15–17 сентября 2020, Ставрополь. – Ставрополь: Изд-во Северо-Кавказ. федерал. ун-та, 2020. – Т. 2. – С. 203–206.
28. Курбатов А. Виртуальный инженер поможет проектировать энергообъекты. – URL: https://inscience.news/ru/article/nti/9377 (дата обращения: 12.10.2023).
29. Будума Н., Локашо Н. Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения / пер. с англ. А. Коробейникова; науч. ред. А. Созыкин. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2020. – 304 с.

Использование программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) становится все более распространенным в связи с растущим интересом к технологиям машинного обучения
и дополненной реальности, которые предъявляют высокие требования к вычислительным ресурсам. Эффективность ПЛИС определяется их архитектурой, которая влияет на такие характеристики чипа, как производительность, занимаемая площадь и потребляемая мощность. Универсальность ПЛИС достигается за счет возможности перепрограммирования их базового логического элемента. Типичный базовый логический элемент включает в себя таблицы истинности (таблицы соответствия или Look-up Table - LUT). Чем больше базовых логических элементов используется при создании ПЛИС, тем больше становится площадь кристалла. Каждый базовый логический элемент содержит таблицу истинности, которая выполняет одну логическую операцию. Однако, поскольку не все транзисторы в LUT используются, это может привести к неэффективному использованию пространства на кристалле. В более ранних исследованиях было предложено решение, которое позволяет одной таблице истинности выполнять несколько функций одновременно. Это приводит к уменьшению количества необходимых базовых элементов и, следовательно, к уменьшению занимаемой площади на кристалле ПЛИС. Целью исследования является разработка топологии таблицы истинности LUT базового логического элемента ПЛИС, которая реализует несколько функций одновременно для различного количества переменных. Методы исследования основываются на моделировании разработанных топологий предлагаемого LUT с измерением характеристик по площади кристалла, количества используемых транзисторов, потребляемой мощности и максимальной задержки. Моделирование предлагаемого LUT проводилось в системе проектирования специализированных интегральных схем Microwind для трех, четырех, пяти и шести переменных, в которых реализуются от двух до четырех функций.
В результате исследования продемонстрирована работоспособность топологии предлагаемого LUT для трех, четырех, пяти и шести переменных. Приведены зависимости площади, количества используемых транзисторов, мощности и задержки от количества реализуемых функций. Также приведено сравнение характеристик с моделированием известного LUT, который реализует только одну функцию.

Ключевые слова: ПЛИС, LUT, передающие транзисторы, таблица истинности, логическая функция, топология

Советов Станислав Игоревич (Пермь, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: fizikoz@gmail.com).

1. Zhou Y., Jiang J. An FPGA-based accelerator implementation for deep convolutional neural networks // Proc. 4th Int. Conf. Comput. Sci. Netw. Technol. (ICCSNT), Harbin, China, Dec. 2015. – P. 829–832. – URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/7490869/
2. An automatic RTL compiler for high-throughput FPGA implementation of diverse deep convolutional neural networks / Y. Ma, Y. Cao, S. Vrudhula, J.-S. Seo // Proc. 27th Int. Conf. Field Program. Logic Appl. (FPL). Ghent, Belgium, Sep. 2017. – P. 1–8. – URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/8056824/
3. FPGA infrastructure for the development of augmented reality applications / G.F. Guimarães, J.P.S.M. Lima, J.M.X.N. Teixeira, G.D. Silva, V. Teichrieb, J. Kelner // Proc. 20th Annu. Conf. Integr. Circuits Syst. Design (SBCCI). – 2007. – P. 336–341. – URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1284480.1284568
4. Checkability Important for Fail-Safety of FPGA-based Components in Critical Systems / O. Drozd, O. Ivanova, K. Zashcholkin [et al.] // Intelligent Information Technologies & Systems of Information Security (IntelITSIS) 2021: International, 24–26 March 2021: proceedings. – Khmelnytskyi, Ukraine: IEEE, 2021. – P. 471–480.
5. Hidden fault analysis of FPGA projects for critical applications / O. Drozd, I. Perebeinos, O. Martynyuk, K. Zashcholkin, O. Ivanova, M. Drozd // IEEE International Conference TCSET. Lviv-Slavsko, Ukraine, 2020. – Paper 142. DOI: 10.1109/TCSET49122.2020.235591
6. Строгонов А., Городков П. Современные тенденции развития ПЛИС: от системной интеграции к искусственному интеллекту // Электроника: Наука, технология, бизнес. – 2020. – № 4 (195). – С. 46–56.
7. Fohl W., Hemmer D. An FPGA-based virtual reality audio system // J. Audio Eng. Soc., to be published. – URL: https://www.vsemanticscholar.org/paper/An-FPGA-Based-Virtual-Reality-Audio-System-Fohl-Hemmer/ed51d68682b2227a95771f477e7be5e53278dc9e
8. Арбузов И., Строгонов А., Городков П. Пример разработки проекта в базисе ПЛИС 5578ТС024 // Компоненты и технологии. – 2019. – № 7 (216). – С. 66–69.
9. Тюрин С.Ф., Чудинов М.А. FPGA LUT с двумя выходами декомпозиции по Шеннону // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2019. – № 29. – С. 136–147.
10. Тюрин С.Ф. Особенности архитектуры Гиперфлекс // Вестник Воронежского государственного университета. Сер.: Системный анализ и информационные технологии. – 2018. – № 1. – С. 56–62.
11. Feng W., Greene J., Mishchenko A. Improving FPGA performance with a S44 LUT structure // Proc. ACM/SIGDA Int. Symp. FieldProgram. Gate Arrays. – Feb. 2018. – P. 61–66. – URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3174243.3174272
12. Ahmed E., Rose J. The effect of LUT and cluster size on deepsubmicron FPGA performance and density // IEEE Trans. Very Large Scale Integr. (VLSI) Syst. – Mar. 2004. – Vol. 12, no. 3. – P. 288–298. – URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/1281800/
13. Anderson J.H., Wang Q., Ravishankar C. Raising FPGA logic density through synthesis-inspired architecture // IEEE Trans. Very Large Scale Integr. (VLSI) Syst. – Mar. 2012. – Vol. 20, no. 3. – P. 537–550. – URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/5711708/
14. Строгонов А., Цыбин С. Программируемая коммутация ПЛИС: взгляд изнутри. – URL: http://www.kit-e.ru/articles/plis/2010_11_56.php (дата обращения: 17.11.2022).
15. Vikhorev R. Universal logic cells to implement systems functions // Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering. – 2016. – P. 404–406. DOI: 10.1109/EIConRusNW.2016.7448197
16. Tyurin S.F. Green Logic: Green LUT FPGA Concepts, Models and Evaluations // Green IT Engineering: Components, Networks and Systems Implementation. – 2017. – Vol. 105. – P. 241–261. DOI: 10.1007/978-3-319-55595-9
17. Vikhorev R. Universal logic cells to implement systems functions // Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering. – 2016. – P. 404–406. DOI: 10.1109/EIConRusNW.2016.7448197
18. Vikhorev R. Improved FPGA logic elements and their simulation // Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering. – 2016. – P. 275–280. DOI: 10.1109/EIConRus.2018.8317080
19. Программируемое логическое устройство: пат. Рос. Федерация / Тюрин С.Ф., Прохоров А.С. – 2637462; заявл. 01.08.2016; опубл. 04.12.2017.
20. Советов С.И., Тюрин С.Ф. Метод синтеза логического элемента, реализующего несколько функций одновременно // Russ. Technol. J. – 2023. – No. 11(3). – P. 46−55. – URL: https://doi.org/10.32362/2500-316X-2023-11-3-46-55
21. National Instruments. – URL: http://www.ni.com/multisim/ (accessed 17 November 2022).
22. Microwind & Dsch Version 3.8. – URL: https://www.microwind.net/ (accessed 10 May 2023).

Потери электроэнергии при ее передаче неизбежны и нормированы. Сверхнормативные потери являются прямым экономическим убытком сетевых компаний, поэтому снижение потерь является важной задачей, для решения которой разработано множество способов. В статье представлены существующие на сегодняшний день методы снижения потерь электроэнергии. Не смотря на широкое использование различных способов борьбы с потерями электроэнергии, их уровень в электрических сетях Российской Федерации остается достаточно высоким. Потери электроэнергии делятся на коммерческие и технические. Технические потери состоят из нагрузочных потерь электроэнергии и потерь холостого хода. При регулировании уровня напряжения данные потери изменяются. Цель работы: разработка метода снижения потерь электроэнергии путем выбора оптимального напряжения электрической сети методом штрафных функций. Методы: создание специального алгоритма для определения оптимального уровня напряжения электрической сети, обеспечивающего снижение потерь электроэнергии при ее передаче и распределении. Оптимизация осуществляется методом штрафных функций. Результаты: произведен анализ зависимости потерь электроэнергии от уровня напряжения в электрической сети. При повышении напряжения нагрузочные потери увеличиваются, а потери холостого хода снижаются и наоборот. Таким образом, при регулировании напряжения в пределах допустимого диапазона можно добиться снижения потерь электроэнергии. В данной работе приведен алгоритм выбора оптимального напряжения методом штрафных функций, обеспечивающего минимум потерь электроэнергии. Разработаны целевая функция и функция штрафа. Выполнен расчет одного фидера электрической сети 10 кВ, определены перетоки мощности в начале и в конце линии, напряжения в узлах сети, а также нагрузочные потери и потери холостого хода в каждом элементе рассматриваемой электрической сети. Произведен выбор оптимального напряжения для трех различных режимов. Показана возможность снижения уровня потерь электроэнергии при использовании данного метода оптимизации. Практическая значимость: разработанный метод может быть внедрен и использоваться электроэнергетическими компаниями для снижения потерь электроэнергии в электрических сетях высокого напряжения.

Ключевые слова: энергоэффективность, потери электроэнергии, регулирование напряжения, оптимизация, электроснабжение, штрафные функции, электрические сети.

Коноплев Никита Евгеньевич (Барнаул, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Электрификация производства и быта» Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова (656038, Барнаул, пр. Ленина, 46, e-mail: nikita_konoplev_e51@mail.ru).

Компанеец Борис Сергеевич (Барнаул, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Электрификация производства и быта» Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова (656038, Барнаул, пр. Ленина, 46, e-mail: kompbs@mail.ru).

1. Kazybekova B.A., Sulaimanov B.B. Technical and commercial energy losses in the power supply system and the use of technical means to identify sources of losses // Izvestiya VUZov (Kyrgyzstan). – 2011. – № 4. – P. 17–18.
2. Железко Ю.С. Выбор мероприятий по снижению потерь электроэнергии в электрических сетях. – М.: Энергоатомиздат, 1989. – 174 с.
3. Коноплев Н.Е., Компанеец Б.С. Анализ применения методов и способов регулирования напряжения в целях снижения потерь электроэнергии // Интеллектуальная энергетика – 2022: сб. материалов Всерос. науч.-техн. конф., Барнаул, 22 сентября 2022 г. / ред.-сост. С.О. Хомутов С.А., В.И. Сташко. – Барнаул: Изд-во Межрегион. центра электронных образоват. ресурсов, 2022. – С. 304–307.
4. Tiguntsev S.G. Development of measures to reduce grid energy losses in the Namangan Region of Uzbekistan // iPolytech Journal. – 2022. – № 26 (3). – P. 508–518.  DOI: 10.21285/1814-3520-2022-3-508-518
5. Мальцев Е.Н. Анализ организационных мероприятия по снижению потерь электроэнергии в сельских электрических сетях // Энергия молодости: сб. ст. по итогам науч.-практ. конф. студ. электроэнергет. факультета, Ставрополь, 21 сентября 2018 г. – Ставрополь: АГРУС, 2018. – Т. 3. – С. 105–115.
6. Зотов С.И. Потери электроэнергии, их последствия и методы снижения // Молодежные исследования и инициативы в науке, образовании, культуре, политике: сб. материалов ХIII Всерос. молод. науч.-практ. конф., Биробиджан, 26–27 апреля 2018 г. – Биробиджан: Изд-во Приамур. гос. ун-та им. Шолом-Алейхема, 2018. – С. 25–30.
7. Потери электроэнергии в сетях // Россети Сибирь. – 2023. – URL: https://www.rosseti-sib.ru/potrebitelyam/peredacha-elektricheskoy-energii-doc/obem-peredan-noy-elektroenergii-dlya-tsenoobrazovaniya/pote­ri-elektroenergii-v-setyakh (дата обращения: 22.08.2023).
8. Смирнов А.С. Снижение потерь электроэнергии. Оптимизация режима сети и применение цифровых технологий // Электроэнергия. Передача и распределение. – 2021. – № 1 (20). – С. 14–18.
9. Гаджиев М.Г. Повышение точности учета потерь мощности на корону при оперативной оптимизации режима ЭЭС: специальность  05.14.02 «Электрические станции и электроэнергетические системы»: дис. … канд. техн. наук. – М., 2012. – 135 с.
10. Домышев А.В. Оптимизация нормальных электрических режимов электро-энергетических систем при оперативном и автоматическом управлении: специальность 05.14.02 «Электрические станции и электроэнергетические системы»: дис. … канд. техн. наук. – Иркутск, 2020. – 188 с.
11. Frolov V.Y., Korotkov A.V. On increasing the accuracy of determining the standard electricity losses and the structure of actual losses // Scientific and Technical Statements of the St. Petersburg State Polytechnic University. – 2012. – № 1 (142). – P. 41–44.
12. Shvedov G.V., Shchepotin A.S. Analysis of errors in the calculation of load losses of electricity in the wires of overhead power lines // Herald MPEI. – 2019. – № 6. – P. 75–85.
13. Савина Н.В. Методы расчета и анализа потерь электроэнергии в электрических сетях: учебное пособие. – Благовещенск: Изд-во: Амур. гос. ун-та, 2014. – 150 с.
14. Шведов Г.В. Потери электроэнергии при ее транспорте по электрическим сетям: расчет, анализ, нормирование и снижение: учеб. пособие для вузов / под ред. Ю.С. Железко. – М.: Изд. дом МЭИ, 2013. – 424 с.
15. Modelling precipitation cooling of overhead conductors / P. Pytlak, P. Musilek, E. Lozowski, J. Toth // Electric Power Systems Research. – 2011. – № 81 (12). – P. 2147–2154. DOI: 10.1016/j.epsr.2011.06.004
16. Refinement of formulas for the analysis of wire temperature in the problems of calculation of power losses / A.A. Vyrva, V.N. Goryunov, S.S. Girshin, A.A. Bubenchikov // Omsk Scientific Herald. – 2010. – № 1. – P. 120–126.
17. Real-Time Overhead Transmission-Line Monitoring for Dynamic Rating / D. Douglass, W. Chisholm, G. Davidson, I. Grant, K. Lindsey, M. Lancaster, D. Lawry, P. Waltz // IEEE Transactions on Power Delivery. – 2016. – № 31 (3). – P. 921–927.  DOI: 10.1109/TPWRD.2014.2383915
18. Щепотин А.С. Повышение точности расчетов нагрузочных потерь электроэнергии в проводах воздушных линий электропередачи: специальность 05.14.02 «Электрические станции и электроэнергетические системы»: дис. … канд. техн. наук. – М., 2021. – 173 с.
19. Мищенко Р.В. Разработка программного обеспечения для решения задач комплексным методом штрафных функций // Российская наука в современном мире: сб. ст. XLIII Междунар. науч.-практ. конф., Москва, 15 января 2022 г. – М.: ООО «Актуальность.РФ», 2022. – С. 58–65.
20. Егорова Г.Е., Зайцева Т.С. Разработка по для решения задач методом штрафных функций // Интерэкспо Гео-Сибирь. – 2020. – Т. 7, № 1. – С. 84–87.
21. Харчистов Б.Ф. Методы оптимизации: учеб. пособие. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. – 140 с.
22. Филиппова Т.А., Сидоркин Ю.М., Русина А.Г. Оптимизация режимов электростанций и энергосистем: учебник. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2016. – 356 с.
23. Konoplev N.E., Kompaneets B.S., Nefedov S.F. Development of an algorithm for selecting the optimal voltage of an electric grid section based on the penalty functions method // International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. – 2023. – P. 13–17. DOI: 10.1109/ICIEAM57311.2023.10139150
24. Хайруллин Р.Ж. Разработка методик расчета потерь электрической энергии в сетях 6(10) кВ с применением современных программных комплексов // Студенческий вестник. – 2021. – № 46-8 (191). – С. 86–87. 
25. Левчук В.Э. Автоматизация подготовки данных электрической сети для расчетов // Актуальные проблемы науки и техники – 2018: материалы нац. науч.-практ. конф., Ростов-на-Дону, 12–14 марта 2018 г. – Ростов-на-Дону: Изд-во Донск. гос. техн. ун-та, 2018. – С. 274.
26. Агеев В.А., Репьев Д.С., Каргин Д.Н. Потери электроэнергии. Методы расчета технических потерь электроэнергии // Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности. – 2022. – Т. 7, № 3-1 (25). – С. 55–60.
27. Абдукаюмова А.Р. Использование надстройки «Поиск решения» программы Excel для решения задач линейного программирования // Материаловедение. – 2019. – № 1 (29). – С. 3–6.
28. ГОСТ 32144–2013. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения: национальный стандарт РФ: дата введения 2014-07-01 / Федеральное агентство по техническому регулированию. – М.: Стандартинформ, 2014. – 19 с.

Разработка и внедрение беспилотного карьерного самосвала в технологию добычи полезных ископаемых открытым способом являются неотъемлемой задачей на пути создания автоматизированного горного предприятия. Существующие системы, обеспечивающие движение автомобиля в беспилотном режиме, не представляется возможным адаптировать для карьерного самосвала в связи с особенностями конструкции и условиями его эксплуатации. В сложившейся ситуации на помощь разработчику системы управления беспилотным карьерным самосвалом должен прийти симулятор, позволяющий имитировать условия эксплуатации и особенности конструкции карьерного самосвала в части установки сенсорики на борту. Цель работы: обосновать выбор симулятора для проведения исследования работы и взаимодействия систем автономного управления беспилотного карьерного самосвала на основе многокритериального анализа. Для проведения многокритериального анализа проводится оценка альтернатив по ряду критериев
с использованием метода TOPSIS. В качестве альтернатив выбраны наиболее доступные симуляторы системы управления беспилотными автомобилями, а в качестве критериев оценки – сформированные требования к системе управления беспилотным карьерным самосвалом. Выявлены отличительные особенности расстановки сенсорики на карьерном самосвале, а также особенности окружающей обстановки при его движении, на основе которых сформулированы требования к симулятору, используемому при обучении нейросетевых алгоритмов для систем управления создаваемых беспилотных карьерных самосвалов. Результаты: на основании полученных результатов анализа для дальнейших научных исследований в области разработки системы управления карьерным самосвалом выбран CARLA simulator. Стоит отметить, что данный симулятор позволяет создавать карты местности и имитировать условия работы карьерного самосвала на горнодобывающем предприятии. Среди основных задач дальнейших исследований
в этой области – определение влияния количества и мест установки датчиков на область обзора вокруг беспилотного карьерного самосвала, а также подготовка данных для обучения нейронных сетей и подсистемы восприятия окружающей обстановки.

Ключевые слова: автономное управление, симулятор, беспилотный карьерный самосвал.

Сыркин Илья Сергеевич (Кемерово, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент кафедры информационных и автоматизированных производственных систем Кузбасского государственного технического университета имени Т.Ф. Горбачева (650000, Кемерово, ул. Весенняя, 28, e-mail: syrkin@kuzstu.ru).

Дубинкин Дмитрий Михайлович (Кемерово, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Горные машины и комплексы» Кузбасского государственного технического университета им Т.Ф. Горбачева (650000, Кемерово, ул. Весенняя, 28, e-mail: ddm.tm@kuzstu.ru).

Садовец Владимир Юрьевич (Кемерово, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Информационные и автоматизированные производственные системы» Кузбасского государственного технического университета им. Т.Ф. Горбачева (650000, Кемерово, ул. Весенняя, 28, e-mail: svyu.pmh@kuzstu.ru).

1. Дубинкин Д.М., Аксенов В.В., Пашков Д.А. Тенденции развития беспилотных карьерных самосвалов // Уголь. – 2023. – № 6 (1168). – С. 72–79. DOI: 10.18796/0041-5790-2023-6-72-79
2. Концепция управления беспилотными транспортными средствами в условиях открытых горных работ / И.В. Чичерин, Б.А. Федосенков, И.С. Сыркин [и др.] // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. – 2020. – № 8. – С. 109–120. DOI: 10.21440/0536-1028-2020-8-109-120
3. Чичерин И.В., Федосенков Б.А. Формирование сигналов текущих траекторий в автоматизированной системе модального управления движением беспилотных транспортных средств в условиях открытых горных работ // Вестник Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2021. – № 4. – С. 35–44. DOI: 10.24143/2072-9502-2021-4-35-44
4. Shadrin S.S., Ivanov A.M., Varlamov O.O. Experimental autonomous road vehicle with logical artificial intelligence // Journal of Advanced Transportation. – 2017. – Vol. 2017. – P. 2492765. DOI: 10.1155/2017/2492765
5. Increasing the technical level of mining haul trucks / Yu. Voronov, A. Voronov, S. Grishin, A. Bujankin // E3S Web of Conferences: the Second International Innovative Mining Symposium, Kemerovo, 20–22 November 2017. – Kemerovo: EDP Sciences, 2017. – Vol. 21. DOI: 10.1051/e3sconf/20172103015
6. Best open-source autonomous driving datasets. – 2023 – URL: https://medium.com/analytics-vidhya/15-best-open-source-autonomous-drivi­ng-datasets-34324676c8d7
7. Folkers A., Rick M., Buskens C. Controlling an autonomous vehicle with deep reinforcement learning // 2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). – IEEE, 06.2019. DOI: 10.1109/ivs.2019.8814124
8. Application of Reinforcement Learning for Control of Autonomous Vehicles / I. Basu [et al.] // 2022 Interdisciplinary Research in Technology and Management (IRTM). – 2022. – P. 1–3. DOI: 10.1109/IRTM54583.2022.9791531
9. Zhao J., Qu T., Xu F. A deep reinforcement learning approach for autonomous highway driving // IFAC-PapersOnLine. – 2020. – Vol. 53, no. 5. – P. 542–546. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S240589632100272X; 3rd IFAC Workshop on Cyber-Physical & Human Systems CPHS 2020. DOI: 10.1016/j.ifacol.2021.04.142
10. DQN-based reinforcement learning for vehicle control of autonomous vehicles interacting with pedestrians / B. Ben Elallid [et al.]. – 2022. – No. 11.
11. Measures, performance assessment, and enhancement of TFDs / B. Boashash, N. Khan, S. Touati [et al.] // Time-Frequency Signal Analysis and Processing: A Comprehensive Reference, 2015. – P. 387–452. DOI: 10.1016/B978-0-12-398499-9.00007-8
12. Садовец В.Ю. Ананьев К.А., Пашков Д.А. Выбор метода оценки крепевозводящего модуля геохода // Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири. Сибресурс 2014: материалы XV Междунар. науч.-практ. конф., Кемерово, 06–07 ноября 2014 г. – Кемерово: Изд-во Кузбас. гос. техн. ун-та им. Т.Ф. Горбачева, 2014. – С. 62.
13. Проектирование систем управления / Г.К. Гудвин, С.Ф. Гребе, М.Э. Сальгадо / пер. с англ. А.М. Епанешникова. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2004. – 911 с.
14. CARLA: An open urban driving simulator / A. Dosovitskiy [et al.] // Proceedings of the 1st Annual Conference on Robot Learning. – 2017. – P. 1–16.
15. Simcenter Prescan software. – 2023. – URL: https://plm.sw.siem­ens.com/en-US/simcenter/autonomous-vehicle-solutions/prescan/ (accessed 10 October 2023).
16. AutonoVi-Sim: autonomous vehicle simulation platform with weather, sensing, and traffic control / A. Best [et al.] // 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). – 2018. – P. 1161–11618. DOI: 10.1109/CVPRW.2018.00152
17. Learning interactive driving policies via data-driven simulation / T.-H. Wang [et al.] // 2022 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). – IEEE. 2022.
18. Koenig N., Howard A. Design and use paradigms for Gazebo, an open-source multirobot simulator // 2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (IEEE Cat. No.04CH37566). – 2004. – Vol. 3. – Р. 2149–2154. DOI: 10.1109/IROS.2004.1389727
19. Flow: Architecture and benchmarking for reinforcement learning in traffic control / C. Wu [et al.] // CoRR. – 2017. – Vol. abs/1710.05465. – arXiv: 1710.05465. – URL: http://arxiv.org/abs/1710.05465
20. AVSanbox. – 2023. – URL: https://www.avsandbox.com/ (accessed 10 October 2023).
21. Cognata. – 2023. – URL: https://www.cognata.com/ (accessed 10 October 2023).
22. Ansys Autonomous Vehicle Simulation. – 2023. – URL: https://www.ansys.com/products/av-simulation (accessed 10 October 2023).
23. Morai, Simulation Platform for Everything. – 2023. – URL: https://www.morai.ai/ (accessed 10 October 2023).
24. Model of an automated educational and methodological complex based on a semantic network / G. Alkhanova [et al.] // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. – 2021. – Vol. 99, No. 24. – P. 5713–5723. – URL: www.scopus.com
25. VISTA simulator. API documentation. – 2023. – URL: https://vista.csail.mit.edu/api_documentation/index.html (accessed 10 October 2023).

В основу природоподобной соразмерности в статье положена научная гипотеза о доминанте отношения циркуляции скорости и ускорения потока, обтекающего профиль лопатки рабочего колеса вентилятора, как аэродинамической аналогии механизма преобразования энергии вращающегося рабочего потока вентилятора и «машущего крыла» птиц. Цель исследования: разработка методологии проектирования аэродинамически адаптивных вентиляторов с доминантой природоподобия для аппаратов воздушного охлаждения в целях повышения конкурентоспособности предприятий нефтегазовой отрасли РФ. Методы: новизна исследований позволила на базе вышеуказанной гипотезы с использованием теорем Гельмгольца, Коши, Кельвина, гидродинамической аналогии геометрической и кинематической диффузорности, модифицирования формулы Жуковского-Чаплыгина- Кутта применительно к профилям с источниками на их поверхности получить математическую модель расчета дополнительной циркуляции и коэффициента природоподобной соразмерности от параметров источника. Созданные на основе принципа природоподобной соразмерности вентиляторы характеризуются тем, что адекватно и одновременно с минимальными энергетическими затратами создают необходимые параметры охлаждающего воздуха в теплообменных аппаратах, реализуют концепцию оптимальной экотехнологии недропользования. Результаты: экспериментально показано, что коэффициент природной соразмерности является аналогом интегрального аэродинамического качества профиля лопатки рабочего колеса вентилятора. Использование разработанной математической модели позволило спроектировать профиль с распределенными источниками, имеющий в диапазоне рабочих режимов угла атаки от 0° до 20°, на 45 % большее значение коэффициента природоподобной соразмерности и соответственно интегрального коэффициента аэродинамического качества.

Ключевые слова: природоподобная соразмерность, профиль, решетка, вентилятор, энергоэффективность, струйное управление течением, циркуляция, источник, адаптивность, доминанта.

Макаров Николай Владимирович (Екатеринбург, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Горная механика» Уральского государственного горного университета (620144, Екатеринбург, ул. Куйбышева, 30, e-mail: mnikolay84@mail.ru).

Макаров Владимир Николаевич (Екатеринбург, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор кафедры «Горная механика» Уральского государственного горного университета (620144, Екатеринбург, ул. Куйбышева, 30, e-mail: uk.intelnedra@gmail.com).

Таланкин Николай Николаевич (Екатеринбург, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Горная механика» Уральского государственного горного университета (620144, Екатеринбург, ул. Куйбышева, 30, e-mail: bakalavr19952020@yandex.ru).

Ахметов Рустам Гумарович (Житикара, Республика Казахстан) – главный механик АО «Костанайские минералы» (110700, Республика Казахстан, Костанайская область, Житикара, ул. Ленина, 67, e-mail: info@km.kz).

Хайрулин Рустам Ильдусович (Екатеринбург, Российская Федерация)– директор Фонда жилищного развития «Уралтрансгаз-Жилстрой» (620026, Екатеринбург, ул. Куйбышева, 95).

1. Рубцова И.Е., Мочалин Д.С., Крюков О.В. Основные направления и задачи энергосбережения при реконструкции КС. Энергосбережение и автоматизация электрооборудования компрессорных станций: монография; под ред. О.О. Крюкова. – Н. Новгород: Вектор ТиС, 2012. – Т. 3. – 572 с.
2. Abakumov A.M., Stepashkin I.P. Research of the adaptive automatic control system at the natural gas air – cooling unit // IEEE Xplore. – 2017. DOI: 10/1109/ ICIEAM.2017.8076297
3. Математическая модель управления локальной диффузорностью адаптивных шахтных турбомашин / В.Н. Макаров, Н.В. Макаров, А.В. Угольников, А.А. Арсланов // Горный информационно-анали­тический бюллетень. – 2021. – № 11-1. – С. 248–257. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_111_0_239
4. Основные конкурентные преимущества АВО газа типа «Айсберг». – Воронеж: Научная книга, 2019. – С. 60–70.
5. Обоснование параметров и создание высокоэкономичных вентиляторных установок аппаратов воздушного охлаждения / Н.В. Макаров, В.Н. Макаров, А.В. Угольников, М.Б. Носырев // Устойчивое развитие горных территорий. – 2022. – № 1 (51). – С. 117–125.
6. Novakovsky N.S., Bautin S.P. Numerical simulation of shock-free strong compressionof ld gas layer // Journal of Physics: Conference Series. – 2017. – Vol. 894, no. 1. – P. 012067. DOI: 10.1088/1742-6596/894/1/12067
7. Хворов Г.А. Юмашев М.В. Анализ энергосберегающих технологий по материалам охлаждением газа на основе аппартов воздушного охлажденияв траспорте газа ПАО «Газпром» // Территория Нефтегаз. – 2016. – № 9. – С. 3–12.
8. Kychkin A., Nikolaev A. IOT-based mine ventilation control system architecture with digital twin // 2020 Internation Conference on Indystrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2020, Sochi, 18–22 May 2020. – New York: IEEE, 2020. – Art. 9111995. – 5 p.
9. Abakumov A.M., Stepashkin I.P. Research of the adaptive automatic control system at the natural gas air – cooling unit // IEEE Xplore. 2017. DOI: 10/.1109/ICIEAM.2017.8076297
10. Калинин А.Ф., Фомин А.В. Оценка эффективности режимов работы АВО // Труды РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина. – 2011. – № 4 (265). – С. 131–139.
11. Январев И.А. Комбинированный способ регулирования температурных режимов модульной установки воздушного охлаждения газа // Омский научный вестник. – 2014. – № 22 (130). – С. 161–165.
12. Шабанов В.А., Пашкин В.В., Ивашкин О.Н. Анализ потерь электроэнергии в электроприводе аппарата воздушного охлаждения газа // Электротехнические и информационные комплексы и системы. – 2014. – Т. 10, № 1. – С. 18–24.
13. Оптимизация параметров вентиляторных установок аппаратов воздушного охлаждения газа / Н.В. Макаров, В.Н. Макаров, А.В. Угольников, М.Б. Носырев // Устойчивое развитие горных территорий. – 2021. – Т. 13, № 3 (49). – С. 433–440. DOI: 10.211777/1998-4502-2021-13-3-433-440
14. Оптимизация параметров вентиляторных установок для АВО газа / Н.П. Косарев, В.Н. Макаров, Н.В. Макаров, А.М. Бельских // Известия высших учебных заведений // Горный журнал. – 2021. – № 8. – С. 45–54. DOI: 10.21440/0536-1028-2021-8-45-54
15. Davydov S.Y., Valiev N.G., Tayger V.M. Effect of the flow of transported bulk. Materual on design features of a belt conveyor // Refractories and Indystrual Ceramics. – 2019. – No. 60 (1). – P. 10–13.
16. Хворов Г.А., Юмашев М.В. Анализ энергосберегающих технологий по материалам охлаждения газа на основе аппаратов воздушного охлаждения в транспорте газа ПАО «Газпром» // Территория нефтегаз. – 2016. – № 91. – C. 127–132.
17. Improving the quality of the oxygen-converter shop of metallurgical production / G. Kornilov, O. Gazizova, A. Bunin, M. Bulanov, A.L. Karyakin // Proceeding – ICOECS 2019: 2019 International Conference on Electrotechical Complexes and Systems. – 2019. – P. 8949928.
18. Макаров Н.В., Макаров В.Н. Разработка аддитивной математической модели и создание на ее основе высоконапорных адаптивных вентиляторов местного проветривания // Challenges for Development in Mining Science and Mining Industry. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. – 2019. – No. 262. – 012045 p. DOI: 10.1088/1755-1315/262/1/012045
19. Модификация вихревой теории круговых решеток турбомашин / Н.В. Макаров, В.Н. Макаров, А.В. Лифанов, А.В. Угольников, В.М. Таугер // ГИАБ. – 2019. – № 10. – С. 206–214. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-09-0-184-194
20. Torshizi S.A.M., Benisi A.H., Durali M. Multilevel Optimization of the Spiltter Blade Profile in the Impeller of a Centrufugal Compressor // Scientia Irenica. – 2017. – No. 24. – P. 707–714.
21. Математическая модель активного управления циркуляционным течением в шахтных вентиляторах / В.Н. Макаров, Н.В. Макаров, Е.О. Чураков, М.В. Молчанов // ГИАБ. – 2021. – № 11-1. – С. 239–247. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_111_0_239
22. Лойцанский Л.Г. Механика жидкости и газа: учебник для вузов. – 7-е изд., испр. – М.: Дрофа, 2003. – 840 с.
23. Makarov N.V., Makarov V.N., Franyuk E.E. Development of mathematical model of circular grill of piece-smooth profiles and creation on its basis of gas-sucting fans // 2019 IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 272 032075. DOI: 10.1088/1755-1315/272/3/032075
24. Kychkin A., Nikolaev A. IoT-based mine ventilation control system architecture with digita; twin // 2020 International Conferense on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM) = ICIEAM 2020: proceedings, Sochi, Russian Federatoin, 18-22 May 2020. – New York: IEEE, 2020. – Art.0111995. – 5 p.
25. Torshizi S.A.M., Benisi A., Durali M. Multilevel optimization of the splitter blade profile in the impeller of a centrifugal compressor // Scientia Iranica. – 2017. – No. 24. – P. 707–714.
26. Ванчин А.Ф. Методы оценки работы аппаратов воздушного охлаждения газа при розных вариантах включения вентиляторов // Нефтегазовое дело: электрон. науч. журнал. – 2018. – № 3. – URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=19749
27. Мигачев А.А., Потемкин В.А., Степашкин И.П. Параметрическая идентификация аппарата воздушного охлаждения газа как объекта управления // Актуальные исследования гуманитарных, естественных, общественный наук: материалы VIII Всерос. с междунар. участ. науч.-практ. конф. – Новосибирск: ООО «ЦРНСИ», 2016. – С. 23–28.
28. Nikolaev A.V. Energy-efficient air conditioning in shallow mines // Gornyi Zhurnal. – 2017. – No. 3. – Р. 71–74.
29. Брусиловский И.В. Аэродинамические схемы и характеристики осевых вентиляторов. – М.: Машиностроение, 1986. – С. 240.
30. Wang P. Multi – objective design of a transonic turbocharger compressor with reduced noise and increased efficiency. Ph.D. Thesis. UCL University, London, 2017, 213 p.
31. Брусиловский И.В. Аэродинамический расчет осевых вентиляторов. – М.: Машиностроение, 1986. – С. 288.
32. Reverse circulation drilling method based on a supersonic nozzle for dust control / D. Wu, K. Yin, Q. Yin, Х. Zhang, J. Cheng., D. Ge, P. Zhang // Applied sciences (Switzerland). – 2017. – T. 7, no. 1. – P. 5–20. DOI: 10.3390/APP7010005
33. Torshizi S.A.M., Benisi A.H., Durali M. Numerical Optimization and Manufacturing of the Impeller of a Centrifugal Compessor by Variation of Spiler Blades // ASMVE Turbo Expo: Turbomachinesy Technical Conference and Exposition, Scoil, 13–17 June 2016. – P. 1–7.
34. Reverse circulation drilling method based on a supersonic nozzle for dust control / D. Wu, K. Yin, Q. Yin, Zhang, J. Cheng., Ge, P. Zhang // Applied sciences (Switzerland). – 2017. – Vol. 7, no. 1. – P. 5–20. DOI: 10.3390/APP7010005
35. MAO Y.F. Numerical Study of Correlation between the Surge of Centrifugal Compressor and the Pipind System. Ph. D, Thesis, {I’an Jiaodong University, Xi’an. (In Chenese) (2016).
36. Ivanov A.V., Strizhenok A.V. Efficiency of Dust Suppression with Aerosol Gung=s-Fogging Machines with Air-and-Fluid Jets // Journal of Mining Science. – 2017. – Vol. 53, no. 1. – P. 176–180. DOI: 10.1134/S1062739117011994
37. Kovshov S.V., Kocshov V.P. Aerotechnogenic evaluation of the drilling rig operator workplace at the open-pit coal mine // Ecology, Enviromnet and Conservation. – 2017. – Vol. 23, no. 2. – P. 897–902.

В наши дни нефть играет большое значение в повседневной жизни. Вопрос о повышении эффективности добычи нефти с каждым годом становится все более актуальным в России и во всем мире и на сегодняшний день является одной из важных задач. На месторождении нефти обычно расположено множество скважин, имеющих разные дебит, диаметр и глубину. Также нефть имеет разную вязкость, различный динамический уровень жидкости. Указанные обстоятельства существенно осложняют процесс добычи нефти, особенно при наличии большого количества скважин, по причине необходимости расчета и проектирования под каждую из них определенной насосной установки, приводимой в движение конкретным, также рассчитанным и спроектированным двигателем. В данной статье предлагается прогрессивный способ решения возникшей проблемы, ранее в литературе практически не представленный. Цель исследований: исследовать возможность и целесообразность использования универсального двигателя для установки электроцентробежного насоса с целью добычи нефти на любом типе скважин, которые существуют на месторождении, а также произвести его расчет и проектирование. Методы:
с учетом результатов исследования и оценки состояния нефтедобывающей отрасли производится анализ функционирования реального нефтяного месторождения с целью определения целесообразности применения универсального двигателя на его скважинах. Производится расчет параметров и подбор типоразмера насосной установки для нефтедобычи для последующего проектирования универсального асинхронного двигателя. Результаты: исследования подтвердили, что использование универсального асинхронного двигателя при нефтедобыче на различных скважинах целесообразно. Использование такого двигателя позволит снизить материальные и финансовые затраты на проведение мероприятий по логистике, обслуживанию и ремонту оборудования, используемого на месторождениях нефтедобычи. Практическая значимость: по реальным данным цеха добычи нефти и газа №8 Лукойл-Пермь, представляющим собой параметры скважин и характеристики нефти, произведен расчет установок электроцентробежного насоса и соответствующих им параметров асинхронных двигателей, а также обоснованы параметры и характеристики универсального асинхронного двигателя и выполнено его проектирование с целью повышения эффективности нефтедобычи.

Ключевые слова: добыча нефти, скважина, асинхронный двигатель, электрическая сеть, установка электроцентробежного насоса, универсальный электрический двигатель.

Заборовцева Марина Алексеевна (Пермь, Российская Федерация) – инженер-технолог, Пермская научно-производственная приборостроительная компания (614 007, Пермь, ул. 25 Октября, 106, e-mail: kolpma@yandex.ru).

Чабанов Евгений Александрович (Пермь, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: ceapb@mail.ru).

Чабанова Евгения Владимировна (Пермь, Российская Федерация) – кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры «Автомобили и технологические машины» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: jentosina@yandex.ru).

Конев Константин Андреевич (Пермь, Российская Федерация) – аспирант Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр-кт, 29); ведущий инженер-энергетик ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ (614068, Пермь, ул. Ленина, 62, e-mail: looking_99@mail.ru).

1. Современные технологии интенсификации добычи высоковязкой нефти и оценка эффективности их применения: учеб. пособие / Д.Г. Антониади [и др.] – М., Вологда: Инфра-Инженерия, 2019. – 420 с.
2. Штанговая насосная установка: пат. 2620183 РФ: МПК F04B47/02 / К.Р. Уразаков, И.А. Мухин, Р.Н. Бахтизин, А.Г. Комков; патентообладатель ФГБОУ ВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет»; опубл. 23.05.2017.
3. Цилиндрический линейный вентильный двигатель для добычи нефти бесштанговым методом / К.А. Конев, А.О. Фурина, А.Д. Коротаев, Е.А. Чабанов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2021. – № 39. – С. 150–168. DOI: 10.15593/2224-9397/2021.3.08
4. Опыт разработки линейных электродвигателей в ПНИПУ / Е.А. Чабанов, Д.А. Опарин, А.Д. Коротаев [и др.] // Электротехнические комплексы и системы: материалы I Всерос. конф. по электрическим машинам в рамках Междунар. науч.-практ. конф.: в 2 т.; Уфа, 15–16 декабря 2022 г. – Уфа: Уфимский университет науки и технологий», 2022. – Т. 2. – С. 544–532.
5. Расчет характеристик двухиндукторного линейного асинхронного двигателя / Е.А. Чабанов, А.Д. Коротаев, Д.А. Опарин [и др.] // Электротехника. – 2022. – № 11. – С. 18–22. – DOI: 10.53891/00135860_2022_11_18 Calculation of the Characteristics of a Two-Inductor Linear-Induction Motor (Asynchronous Motor) / E.A. Chabanov, A.D. Korotaev, D.A. Oparin, A.L. Pogudin, P.V. Kuleshov // Russian Electrical Engineering. – 2022. – Vol. 93, no. 11. – P. 697–701. DOI: 10.3103/S1068371222110037
6. Коротаев А.Д., Чабанов Е.А., Опарин Д.А. Расчет магнитного поля в боковых зонах линейного асинхронного двигателя с учетом влияния лобовых частей обмотки индуктора // Электротехника. – 2022. – № 11. – С. 28–32. DOI: 10.53891/00135860_2022_11_28 Calculation of the Magnetic Field in the Side Zones of a Linear Asynchronous Motor Taking into Account the Influence of the Frontal Parts of the Inductor Winding / A.D. Korotaev, E.A. Chabanov, D.A. Oparin // Russian Electrical Engineering. – 2022. – Vol. 93, no. 11. – P. 708–711. DOI: 10.3103/S1068371222110074
7. Расчет тягового усилия цилиндрического линейного вентильного двигателя для привода плунжерного насоса / В.В. Шапошников, Р.О. Токарев, А.Д. Коротаев, Е.А. Чабанов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2019. – № 32. – С. 183–198.
8. Chirkov D.A., Korotayev A.D., Chabanov E.A. Improving the efficiency of an electric drive with a cylindrical linear alternating current electronic engine // International Journal of Power Electronics and Drive Systems. – 2022. – Vol. 13, no. 1. – P. 58–67. DOI: 10.11591/ijpeds.v13.i1.pp58-67
9. Фисенко В.Н. Жизненный цикл погружных центробежных насосов в водозаборных скважинах // Водоснабжение и санитарная техника. – 2017. – № 7. – С. 54–63.
10. Хабибуллин М.Я. Исследование влияния режимных параметров работы центробежного погружного насоса на его надежность // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. – 2018. – № 2. – С. 57–59.
11. Молчанов А.Г. Гидроприводные штанговые скважинные насосные установки. – М.: Недра, 1982. – 245 с.
12. Хабибуллин М.Я. Установки для добычи нефти с погружными двигателями. – Уфа: Изд-во УГНТУ, 2018. – 105 с.
13. Бурмакин А.М. Низкоскоростной дугостаторный асинхронный двигатель для станков-качалок малодебитных нефтяных скважин: дис. … канд. техн. наук: спец. 05.09.01. – Екатеринбург, 2011. – 22 с.
14. Системы управления электроцентробежными насосами [Электронный ресурс]. – URL: https://studref.com/403413/tehnika/sistemy_upravleniya_elektrotsentrobezhnymi_nasosami (дата обращения: 20.11.2023).
15. Погружные асинхронные электрические двигатели с улучшенными эксплуатационными характеристиками / Е.Ф. Беляев, П.Н. Цылев, И.Н. Щапова, В.А. Щапов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. – 2016. – Т. 15, № 18. – С. 71–79. DOI: 10.15593/2224-9923/2016.18.8
16. Мищенко И.Т. Расчёты при добыче нефти и газа. – М.: Нефть и газ, 2008. – 296 с.
17. Мищенко И.Т. Скважинная добыча нефти. – М.: Нефть и газ, 2015. – 816 с.
18. Боловин Е.В., Глазырин А.С. Метод идентификации параметров погружных асинхронных электродвигателей установок электроприводных центробежных насосов для добычи нефти // Известия Томск. политехн. ун-та. Инжиниринг георесурсов. – 2017. – Т. 328, № 1. – С. 123–131.
19. Кацман М.М. Электрические машины. Справочник: учеб. пособие. – М.: КноРус, 2020. – 479 с.
20. Вольдек А.И., Попов В.В. Электрические машины. Машины переменного тока: учебник для вузов. – СПб.: Питер, 2008. – 350 с.
21. Погружной электродвигатель ПЭД схема принцип работы [Электронный ресурс]. – URL: https://remnabor.net/pogruzhnoy-elektrodvigatel-ped-shema-printsip-raboty (дата обращения: 20.11.2023).
22. Конструкция и расчет трехфазных асинхронных электродвигателей: учеб. пособие / В.А. Потапкин, Р.В. Ротыч, Г.А. Назикян, В.И. Рожков. – Новочеркасск, 2009. – 171 с.
23. Проектирование электрических машин: учеб для вузов / И.П. Копылов, Б.К. Клоков, В.П. Морозкин, Б.Ф. Токарев; под ред. И.П. Копылова. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Высшая школа, 2005. – 767 с.
24. Соловьев В.А. Расчет характеристик трехфазного асинхронного двигателя: методические указания к самостоятельной работе студентов по дисциплинам «Электротехника и электроника», «Основы привода». – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014. – 44 с.

Электронная коммерция – одно из самых приоритетных направлений в торговле, развитию которого способствовал Интернет. Реализация товаров при помощи Интернета дает существенные преимущества как производителям, так и потребителям. Для производителей возможность продажи товара онлайн является одним из ключевых направлений в управлении бизнесом. Это позволяет расширять клиентскую базу, выходить на новые рынки сбыта продукции, собирать аналитику и принимать объективные управленческие решения. Для потребителей электронная коммерция открывает возможности доступа в реальном времени к каталогу и срокам поставки товара, что особенно важно для крупных предприятий ввиду существенной зависимости эффективности бизнеса от временных факторов. Одной из ключевых тенденций в развитии и процесса реализации товаров через Интернет является интеграция электронной коммерции и информационных систем класса ERP, что дает возможность автоматизировать текущие бизнес-процессы
и эффективнее управлять ресурсами компании. Цель исследования: аналитический обзор
и изучение текущего уровня интеграции между ERP и электронной коммерцией. Результаты: проведен детальный анализ текущего уровня интеграции между двумя инструментами управления с точки зрения повышение эффективности организации закупочной деятельности, планирования ресурсов, операций с потребителями услуг. Исследованы возможные способы интеграции ERP-систем и электронной коммерции, их преимущества, недостатки и требования к интеграции. Практическая значимость: установлена недостаточная проработка задач интеграции между электронной коммерцией и стандартными модулями информационной системы класса ERP, которая необходима для реализации прикладных разработок программного обеспечения.

Ключевые слова: ERP, электронная коммерция, CRM, SCM, SRM, B2B.

Третьяков Денис Андреевич (Пермь, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Радиоэлектроника и защита информации» Пермского государственного национального исследовательского университета (614068, Пермь, ул. Букирева, 15, e-mail: denisqie@icloud.com).

Семёнов Виталий Анатольевич (Пермь, Российская Федерация) – доктор физико-математических наук, доцент, профессор кафедры «Радиоэлектроника и защита информации» Пермского государственного национального исследовательского университета (614068, Пермь, ул. Букирева, 15, e-mail: semenov@psu.ru).

1.           Topic: e-commerce worldwide [Электронный ресурс]. – URL: https://www.statista.com/topics/871/online-shopping/ (дата обращения: 03.10.2023).

2.           Лю Ц. Цифровизация управления B2B продажами // Russian Economic Bulletin. – 2023. – Т. 6. – № 3. – С. 231–239.

3.           Кулик В.В., Леонов С.А. Электронная коммерция и бизнес-модели b2b, b2c // Экономика, управление, финансы и туризм: сб. науч. тр. по материалам Междунар. науч.-практ. конф. – М., 2022. – С. 21–28.

4.           Головенчик Г.Г. Сущность, классификация и особенности электронной коммерции // Наука и Инновации. – 2020. – № 4 (206). – С. 39–45.

5.           Добрина М.В., Алексейко М.Д., Цеско Е.Э. Рынок электронной коммерции: сущность и направления совершенствования // Электронный бизнес: проблемы, развитие и перспективы: материалы XVII Всерос. научно-практической интернет-конференции / под общ. ред.
В.В. Давниса. – Воронеж, 2019. – С. 119–122.

6.           Головенчик Г.Г. Сущность, классификация и особенности электронной коммерции // Наука и Инновации. – 2020. – № 5 (207). – С. 49–56.

7.           Федеральный закон от 05.04.2013 № 44-ФЗ – Редакция от 28.04.2023 [Электронный ресурс]. Контур.Норматив. – URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=448138 (дата обращения: 21.05.2023).

8.           Федеральный закон от 21.07.2005 № 94-ФЗ – редакция от 02.07.2013 [Электронный ресурс]. Контур.Норматив – URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=206125 (дата обращения: 21.05.2023).

9.           Федеральный закон от 18.07.2011 № 223-ФЗ – редакция от 05.12.2022 [Электронный ресурс]. Контур.Норматив – URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=445524 (дата обращения: 21.05.2023).

10.  Макеева Т.С. Электронная коммерция: что это, принцип работы, виды электронной коммерции // Актуальные вопросы современной экономики. – 2023. – № 2. – С. 20–25.

11.  Liker J. Дао Toyota: 14 принципов менеджмента ведущей компании мира. – M.: Изд. группа «Точка», 2018. – 400 с.

12.  Матузенко Е.В., Глазунова О.А., Изварин А.А. CRM-системы как ключевой инструмент повышения эффективности деятельности интернет-торговли // Вестник Белгород. ун-та потребительской кооперации, экономики и права. – 2021. – № 4 (89). – С. 236–249.

13.  Голубева О.Л. Анализ функциональных возможностей современных ERP-систем // Управление в современных системах. – 2022. –
№ 3 (35). – С. 43–58.

14.  Чудов А.В. Внедрение CRM (customer relationship management). Преимущества и недостатки // Модернизация российской экономики: прогнозы и реальность: сб. науч. тр. III Междунар. науч.-практ. конф. – СПб.: Изд-во Санкт-Петербург. ун-та технологий управления и экономики, 2017. – С. 676–678.

15.  Xin G., Quan L. Research on Implementation of Operation-type CRM in the Environment of E-commerce // International Conference on Information Management, Innovation Management and Industrial Engineering (ICIII), 2010. – Р. 511–514.

16.  Широченко Н.В., Прутковенко П.Е. Управление отношениями с поставщиками на базе решения SAP SRM // Актуальные вопросы права, экономики и управления: сб. ст. XIII Междунар. науч.-практ. конф. – Пенза: Наука и просвещение, 2018. – С. 83–85.

17.  Клочкович А.В. SRM-система в современной экономике России // Научный электронный журнал Меридиан. – 2020. –
№ 3 (37). – С. 78–80.

18.  Вахитов Р.А., Логунова Н.Ю. Корпоративные информационные системы управления цепями поставок. – СПб.: Изд-во Санкт-Петербург. гос. лесотехнич. ун-та им. С.М. Кирова, 2023. – С. 35–37.

19.  Карцан П.И. Концепция SCM и основа успешного управления цепями // Решетневские чтения: материалы XXVI Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. памяти генерального конструктора ракетно-космических систем акад. М.Ф. Решетнева. – Красноярск: Изд-во Сибирского гос. ун-та науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева», 2022. – С. 552–554.

20.  Сироткин А.А. Цифровизация управления цепями поставок // История и перспективы развития транспорта на севере России. – 2020. – № 1. – С. 134–138.

21.  Денисов Д.Ю. Современные информационные системы поддержки управленческих решений // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – Т. 11, № 4. – С. 1427–1438.

22.  Воробьева В.Р., Романюк В.Б., Худяков Д.В. Управление цепями поставок (SCM – supply chain management) // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сб. науч. тр. III Междунар. науч. конф. – Томск: Изд-во Нац. исслед. Томск. политехн. ун-та, 2016. – С. 640–643.

23.  Тод Н.А. Применение логистических технологий в цепи поставок // Логистические системы в глобальной экономике. – 2022. –
№ 12. – С. 266–269.

24.  Wang Y., Shi Y. Analysis on the integration of ERP and
e-commerce [Электронный ресурс] // AIP Publishing. – 2017. – Vol. 1864, no. 1. – URL: https://pubs.aip.org/aip/acp/article/1864/1/020137/628526/
Analysis-on-the-integration-of-ERP-and-e-commerce (дата обращения: 21.05.2023).

25.  Jiang Y. Integration of CRM and ERP in e-commerce environment // International Conference on Management and Service Science, 2009. – С. 1–4.

26.  Santos F., Martinho R. Architectural Challenges on the Integration of e-Commerce and ERP Systems: A Case Study // 23rd International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2021), 2021. –
P. 313–319.

27.  Осипов Я.В. Концепция корпоративного маркетплейса промышленного предприятия // Корпоративная экономика. – 2022. –
№ 2 (30). – С. 14–25.

28.  Хлебович Д.И., Кордина И.В. Специализированный маркетплейс как перспективный формат электронной коммерции // Beneficium. – 2023. – № 1 (46). – С. 51–59.

29.  Lu J. ERP and e-commerce association study // Proceedings of the International Conference on Education, Management and Information Technology. – Zhengzhou: Atlantis Press, 2015. – Р. 656–60.

30.  Зыкова Т.Б., Морозова М.К. Преимущество и недостатки системы управления затратами «Точно в срок» // Современные аспекты учета, анализа и аудита: материалы Региональной науч.-практ. конф. – Красноярск: Изд-во Сибир. гос. ун-та науки и технологий
им. акад. М.Ф. Решетнева», 2022. – С. 35–38.

В настоящее время используется автоматическая частотная разгрузка (АЧР), которая при возникновении дефицита активной мощности в энергосистеме работает путем последовательного отключения заданных объемов нагрузки (кластеров). Снижение риска ошибочного определения величины кластера достигается путем сравнения и ранжирования объектов энергообеспечения по надежности и экономичности их работы. Трудности ранжирования обусловлены в первую очередь разнотипностью, во - вторых, различием единиц и вариативностью данных. Цель исследования: разработать методику расчета приоритетности отключения нефтепромысловых потребителей при возникновении дефицита активной мощности в энергосистеме с учетом возможного риска отказов электросетевого оборудования. Методы: исходной информацией служат статистические данные эксплуатации по отказам основного электросетевого оборудования. Оценка вероятностей и времени пребывания в различных состояниях нарушения нормального режима электроснабжения (ННРЭ) при отсутствии технологического резерва, произведена на основе стохастической модели цепи Маркова. Результаты: разработан граф марковского процесса возникновения ННРЭ с предопределенным пространством состояний. Разработана методика расчета приоритетности отключения потребителей при возникновении дефицита активной мощности в энергосистеме, основанная на ранговом походе. Данная методика позволяет ранжировать одноименные объекты и устанавливает взаимосвязь признаков по вычисленным коэффициентам ранговой корреляции. Проведена количественная оценка интегральных показателей, включающая ряд совокупных данных, обработка которых затруднена. Для вычисления итогового интегрального показателя приоритетности отключений нефтепромысловых потребителей при дефиците активной мощности в энергосистеме использован интегральный показатель, представляющий собой относительную сумму рангов. Практическая значимость: разработанная методика реализует возможность создания программируемой АЧР, позволяющей более точно определять величину отключаемой нагрузки и применить концепцию
и технологии системы Smart Grid, что позволит не завышать величину отключаемой нагрузки и снизить потери в технологии добычи на 7–9 %.

Ключевые слова: нефтепромысловые потребители, приоритетность отключений, дефицит активной мощности, индекс технического состояния (ИТС), категория по надежности, итоговый интегральный показатель.

Сушков Валерий Валентинович (Нижневартовск, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Энергетика» Нижневартовского государственного университета (628605, Нижневартовск, ул. Дзержинского, 11, e-mail: sushkovvv50@mail.ru).

Сушкова Виктория Романовна (Тюмень, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Электроэнергетика» Тюменского индустриального университета (625027, Тюмень, ул. Мельникайте, 70, e-mail: vikyantropova@yandex.ru).

Самохина Наталья Николаевна (Нижневартовск, Российская Федерация) – кандидат философских наук, доцент, доцент кафедры «Массовые коммуникации и туризм» Нижневартовского государственного университета (628605, Нижневартовск, ул. Мира, 3б, e-mail: sgnt@nvsu.ru).

1. Jalilov R.B., Sitdikov R.A. Graph-analytical method for studying the reliability of electric power systems // Problems of energy and resource saving, Tashkent. – 2017. – Vol. 1-2. – P. 23–29.
2. Ershov M., Komkov A., Melik-Shaknazarova I. Categorization of reliability of electrical appliances based on risk assessment // E3S Web of Conferences. – 2020. – P. 01024. DOI: 10.1051/e3sconf/202021601024
3. Global Methodology for Electrical Utilities Maintenance Assessment Based on Risk-Informed Decision Making / M. Gaha, B. Chabane, D. Komljenovic, A. Côté, C. Hébert, O. Blancke, A. Delavari, G. Abdulnour // Sustainability. – 2021. – No. 13 (16). – P. 1–23. DOI: 10.3390/su13169091
4. Analysis of distribution network regimes using innovative electrical equipment / E.O. Soldusova, V.G. Goldshtein, L.M. Inahodova, A.A. Kazantzev, A.V. Pronichev // International Youth Scientific and Technical Conference Relay Protection and Automation, RPA 2018. – 2018. – P. 8537202. DOI: 10.1109/RPA.2018.8537202
5. The scheduling of the alarm limit mode energy consumption taking into account the ability of oilfield consumers to be stable at sudden deficiency of active power in the power system / V.V. Sushkov, V.R. Antropova, F.A. Losev, I.S. Sukhachev // 14th International IEEE Scientific and Technical Conference Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines, Dynamics 2020 – Proceedings. – 2020. – 14. – P. 9306187.
6. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. – М.: Изд-во Наука, 1973. – 154 с.
7. Бурба А.В., Бинкаускас Б.-Ю.Б. Расчеты показателей надежности в электрических сетях с помощью процессов Маркова // Труды АН Лит. ССР. – 1976. – Сер. Б. – Т. 73 (2). – С. 173–179.
8. Новоселов Ю.Б., Фрайштетер В.П., Сушков В.В. Инструкция по отключениям электроустановок нефтяных промыслов Западной Сибири. Руководящий документ РД39-0147323-802-89-Р. – Тюмень: Гипротюменнефтегаз, 1990. – С. 65.
9. Кендал М. Ранговые корреляции. – М.: Изд-во Статистика, 1975. – 177 с.
10. Королев С.Г., Синьчугов Ф.И. Нормирование надежности электрических сетей энергосистем и систем электроснабжения потребителей // Электрические станции. – 1987. – № 5. – С.44–49.
11. Назаров А.А, Кавченков В.П. Разработка методики оценки надежности и приоритетности ремонтов в региональной энергосистеме с учетом возможного риска // Электроэнергия. Передача и распределение. – 2020. – № 3. – С. 50–57.
12. Новоселов Ю.Б., Росляков В.П., Сушков В.В. Методика определения ущерба от перерыва электроснабжения погружных установок добычи нефти // Машины и нефтяное оборудование. – 1981. – № 4. – С. 4–6.
13. Приказ Минэнерго России от 6 июня 2013 г. № 290 «Об утверждении правил разработки и применения графиков аварийного ограничения режима потребления электрической энергии (мощности) и использования противоаварийной автоматики». – М., 2013.
14. Приказ Минэнерго РФ от 26.07.2017 № 676 «Об утверждении методики оценки технического состояния основного технологического оборудования и линий электропередачи электрических станций и электрических сетей». – М., 2017. – URL: https://base.garant.ru/ 71779722/
15. Приказ Минэнерго РФ от 03.08.2018 № 630 «Об утверждении требований к обеспечению надежности электроэнергетических систем, надежности и безопасности объектов электроэнергетики и энергопринимающих установок». – М., 2018. – URL: https://base.garant.ru/72032950/
16. Приказ Минэнерго РФ от 12.07.2018 № 548 «Правила предотвращения развития и ликвидации нарушений нормального режима электрической части энергосистем и объектов электроэнергетики». – М., 2018. – URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71924756/.
17. Романов В.С., Гольдштейн В.Г. Метод анализа видов и последствий потенциальных отказов для повышения надежности и эффективности предприятий нефтедобычи // Диспетчеризация и управление в электроэнергетике: материалы XIII Всерос. открытой молодежной науч-практ. конф. – Казань, 2018. – С. 205–209.
18. Романов В.С., Гольдштейн В.Г., Васильева Н.С. Разработка методики оценки надежности и приоритетности ремонтов для электрооборудования нефтяной промышленности с учетом возможного риска // Электроэнергия. Передача и распределение. – 2021. – № 3 (66). – С. 106–116.
19. Стандарт организации ОАО «СОЕЭС» СТО 59012820.29.240.001–2010 Технические правила организации в ЕЭС России автоматического ограничения снижения частоты при аварийном дефиците активной мощности (автоматическая частотная разгрузка). – М., 2009.
20. Сушков В.В. Фрайштетер В.П. Новоселов Ю.Б. Определение ущерба от нарушения электроснабжения объектов нефтедобычи Западной Сибири // Промышленная энергетика. – 1993. – № 2. – С. 16–19.
21. Сушков В.В., Пухальский А.А. Определение требований к надежности электроснабжения объектов в нефтедобыче Западной Сибири // Промышленная энергетика. – 1996. – № 1. – С. 11–14.
22. Фархадзаде Э.М., Мурадалиев А.З., Абдуллаева С.А. Оценка, сравнение и ранжирование показателей оперативной надежности воздушных ЛЭП электроэнергетических систем // Главный энергетик. – 2022. – № 8. – С. 12–21.
23. Методы и алгоритмы оценки оперативной надежности воздушных ЛЭП электроэнергетических систем / Э.М. Фархадзаде, А.З. Мурадалиев, С.А. Абдуллаева, А.А. Назаров // Известия Российской академии наук. Энергетика. – 2022. – № 6. – С. 68–80.
24. Совершенствование методов повышения надежности объектов электроэнергетических систем / Э.М. Фархадзаде, Ю.З. Фарзалиев, А.З. Мурадалиев, С.А. Абдуллаева // Электричество. – 2016. – № 8. – С. 18–28.
25. Методы и алгоритмы сравнения и ранжирования надежности и экономичности работы объектов электроэнергетических систем / Э.М. Фархадзаде, Ю.З. Фарзалиев, А.З. Мурадалиев, С.М. Исмаилова // Электричество. – 2017. – № 8. – С. 4–13.
26. Эндрени Дж. Моделирование при расчетах надежности в электроэнергетических системах: gер. с англ. / под ред. Ю.Н. Руденко. – М.: Изд-во Энергоатомиздат, 1983. – 336 с.

В сфере строительства постоянно ведутся работы по сооружению зданий, спроектированных под различные задачи жилого и промышленного сектора, сферы торговли, транспорта
и т.д. Основой любого строительного объекта является фундамент, который может быть разного типа, в частности свайным. Сваи обеспечивают превосходную устойчивость на различных грунтах. Широкое распространение для забивания свай получила строительная машина «Копер», имеющая различные системы приводов. Каждый тип строительной машины «Копер» предназначен для определенных технико-экономических условий и имеет свои недостатки и преимущества. В статье исследуется возможность применения нестандартной системы управления приводом строительной машины «Копер» и оценивается целесообразность ее использования. Цель исследований: расчет и проектирование цилиндрического линейного вентильного двигателя, устанавливаемого на мачте строительной машины «Копер», который предлагается использовать
в качестве электропривода отбойного молота для забивания свай в землю. Методы: по результатам сравнительного анализа всех видов строительных машин «Копер» производится расчет цилиндрического линейного вентильного двигателя с использованием среды MathCAD, а также модернизированного расчета для обеспечения необходимого тягового усилия. Результаты: выполнен расчет необходимого тягового усилия цилиндрического линейного вентильного двигателя с постоянными магнитами, представлен эскиз электродвигателя, расположенного на мачте строительной машины «Копер». Разработана система управления электродвигателя. Практическая значимость: предложенная система электропривода полностью исключает все недостатки типовых строительных машин «Копер». Тяговое усилие, которое необходимо для поднятия молота, достигается при уменьшении массы молота и его металлоёмкости. При этом исключается потребность в механизмах, которые играют ключевую роль в работе типовых строительных машин. Представленs система управления электропривода машины и алгоритм ее нормальной работы при забивании свай и в аварийном режиме.

Ключевые слова: цилиндрический линейный вентильный электродвигатель, система привода, копер, тяговое усилие, проектирование.

Конев Константин Андреевич (Пермь, Российская Федерация) – аспирант Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр-кт, 29); ведущий инженер-энергетик ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ (614068, Пермь, ул. Ленина 62, e-mail: looking_99@mail.ru).

Смыков Антон Геннадьевич (Пермь, Российская Федерация) – специалист кафедры РКТиЭС Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр-кт, 29, e-mail: goodlaike@yandex.ru).

Чабанов Евгений Александрович (Пермь, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: ceapb@mail.ru).

Денис Андреевич Опарин (Пермь, Российская Федерация) – старший преподаватель кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: dlowarp@gmail.com).

1. 1. Обрудование для погружения свай [Электронный ресурс]. – URL: http://les-collegelik.ru
2. 2. Шулаков Н.В. Электрические машины: конспект лекций.– Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2008. – 325 с.
3. 3. Вольдек А.И. Электрические машины. – Л.: Энергия, 1978. – 832 с.
4. 4. Конев К.А., Фурина А.О., Чабанов Е.А. Замена электрического двигателя в отбойном молотке // InnoTech-2021 – XIII Междунар. науч.-практ. конф.; 15 ноября – 24 декабря 2021 г. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2021.
5. 5. Ключников А.Т., Коротаев А.Д., Шутемов С.В. Моделирование цилиндрического линейного асинхронного двигателя // Электротехника. – 2013. – № 11. – С. 14–17. Klyuchnikov A.T., Korotaev A.D., Shutemov S.V. Modeling of a cylindrical linear AC electronic motor // Russian Electrical Engineering. – 2013. – Vol. 84, iss. 11. – P. 606–609.
6. 6. Огарков Е.М., Шутемов С.В., Бурмакин А.М. Определение главных размеров линейных асинхронных электродвигателей с односторонним индуктором // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2014. – № 4. – С. 97–100.
7. 7. Чирков Д.А., Коротаев А.Д., Ключников А.Т. Расчет основных параметров цилиндрического линейного вентильного двигателя по схеме замещения // Автоматизация в электроэнергетике и электротехнике: материалы II Междунар. науч.-техн. конф.; Пермь, 21–22 апреля 2016 г. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2016. – С. 144–149.
8. 8. Шулаков Н.В., Шутемов С.В. Метод расчета электромагнитных процессов в цилиндрическом линейном вентильном двигателе // Электротехника. – 2014. – № 11. – С. 18–22. Shulakov N.V., Shutemov S.V. A method for calculating the electromagnetic processes in a cylindrical linear electronic motor // Russian Electrical Engineering. – 2014. – Vol. 85, no. 11. – P. 663–667. DOI: 10.3103/S1068371214110121
9. 9. Цилиндрический линейный вентильный двигатель для добычи нефти бесштанговым методом / К.А. Конев, А.О. Фурина, А.Д. Коротаев, Е.А. Чабанов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2021. – № 39. – С. 150–168. DOI: 10.15593/2224-9397/2021.3.08
10. 10. Коротаев А.Д., Шулаков Н.В., Шутемов С.В. Экспериментальные исследования цилиндрического линейного вентильного электродвигателя // Актуальные проблемы энергосберегающих электротехнологий АПЭЭТ-2014: сб. тр. междунар. науч.-техн. конф.; Екатеринбург, 17–20 марта 2014. – Екатеринбург: Изд-во УрФУ, 2014. – С. 198–200.
11. 11. Цилиндрический линейный вентильный электродвигатель для погружного бесштангового насоса / А.Т. Ключников, А.Д. Коротаев, Н.В. Шулаков, С.В. Шутемов // Автоматизация в электроэнергетике и электротехнике: материалы междунар. науч.-техн. конф.; Пермь, 24–25 сентября 2015. – Пермь: Изд-во ПНИПУ, 2015. – С. 158–162.
12. 12. Шулаков Н.В., Шутемов С.В. Применение цилиндрического линейного вентильного двигателя в качестве привода плунжерных нефтедобывающих агрегатов // Автоматизация в электроэнергетике и 109 электротехнике: материалы междунар. науч.-техн. конф.; Пермь 21–22 апреля 2016 г. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2016. – С. 161–167.
13. 13. Шулаков Н.В., Шутемов С.В. Перспективы использования цилиндрического линейного вентильного двигателя в качестве привода плунжерных нефтедобычных агрегатов // Фундаментальные исследования. – Пенза: Изд-во Акад. естествознания, 2016. – № 12. – С. 795–799.
14. 14. Шутемов, С.В. Исследование цилиндрического линейного вентильного электродвигателя для погружного бесштангового насоса // Фундаментальные исследования. – Пенза: Изд-во Акад. естествознания, 2016. – № 12. – С. 800–805.
15. 15. Размеры инфо, размеры отбойных молотков [Электронный ресурс]. – URL: http://razmery.info (дата обращения:14.04.2023).
16. 16. Алгоритм управления цилиндрическим линейным вентильным двигателем с постоянными магнитами / А.Д. Коротаев, А.Т. Ключников, С.В. Шутемов, М.С. Байбаков // Автоматизация в электроэнергетике и электротехнике. – 2015. – Т. 1. – С. 184–189.
17. 17. Система управления цилиндрическим линейным вентильным двигателем возвратно-поступательного движения / С.В. Шутемов, М.С. Байбаков, А.Д. Коротаев, А.Т. Ключников // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2015. – № 9. – С. 64–69.
18. 18. Тимашев Э.О., Чирков Д.А., Коротаев А.Д. Рабочие характеристики цилиндрического линейного вентильного двигателя // Электротехника. – 2018. – № 11. – C. 27–31. Timashev E.O., Chirkov D.A., Korotaev A.D. Operating Characteristics of a Cylindrical Linear Induction Motor // Russian Electrical Engineering. – 2018. – Vol. 89, no. 11. – P. 643–647. DOI: 10.3103/S1068371218110135