СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ КАК ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ ДЛЯ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ 10 КВ

Bibliographic Details
Title: СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ КАК ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ ДЛЯ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ 10 КВ
Publisher Information: Международный журнал гуманитарных и естественных наук, 2022.
Publication Year: 2022
Subject Terms: АВТОМАТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ, РЕКОНСТРУКЦИЯ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ, ВОССТАНОВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ, АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ, 7. Clean energy, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ СЕТИ
Description: This work examines individual problems of existing 6/10 kV distribution networks and a solution in the form of an automatic power supply restoration system (SAVS), positioning itself on the market as an intelligent and relatively affordable solution for reconstruction. The study proves the relevance of SAVS, taking into account the costs of different solutions from approaches to implementations of this system. ABC implementation options are presented on the market from Russian and foreign companies. The work takes into account the specifics of the organization of the intelligence of the SAVS, the minimum configuration of electrical and digital telemechanical equipment.
Данная работа рассматривает отдельные проблемы существующих распределительных сетей 6/10 кВ и решение в виде системы автоматического восстановления электроснабжения (САВС), позиционирующее себя на рынке, как интеллектуальное и относительное доступное решение при реконструкции. Исследование доказывает актуальность САВС, учитывая затраты разных решений от подходов к реализациям данной системы. Варианты реализации САВС представлены на рынке от российских и иностранных компаний. В работе учитывается специфика организации интеллектуальности САВС, минимальная комплектация электротехнического и цифрового телемеханического оборудования.
Document Type: Research
DOI: 10.24412/2500-1000-2022-11-4-41-48
Rights: CC BY
Accession Number: edsair.doi...........47b96dbb0d3c48df4c2e0fd9f127fbe2
Database: OpenAIRE
Description
DOI:10.24412/2500-1000-2022-11-4-41-48