Комплексный подход к диагностике технического состояния компонентов воздушных линий электропередачи 35–110 кВ
DOI:
https://doi.org/10.24160/0013-5380-2026-5-16-28Ключевые слова:
воздушные линии электропередачи, мониторинг состояния, методы диагностики, беспилотные воздушные суда, искусственный интеллектАннотация
В статье проведен анализ применяемых методов диагностики воздушных линий электропередачи (ВЛЭП) классов напряжения 35–110 кВ. Рассмотрены технологии контроля технического состояния ВЛЭП: визуальный и тепловизионный осмотр; системы онлайн-мониторинга параметров линии на основе стационарных датчиков; методы определения мест повреждений; рентгенография; технологии лазерного сканирования и решения на базе беспилотных воздушных судов (БВС) с интегрированными алгоритмами искусственного интеллекта. Отмечены особенности применяемых методов диагностики в условиях увеличивающегося электропотребления и износа электросетевого оборудования. Сравнение рассмотренных технологий и методов проведено по совокупности технических, эксплуатационных и экономических критериев (производительность, доступность, точность измерений, диапазон выявляемых дефектов, масштабность внедрения и предиктивная ценность диагностических данных). По результатам анализа выявлены основные преимущества и ограничения рассматриваемых технологий диагностики, установлена степень их соответствия современным требованиям эксплуатации электросетевого комплекса. Повышение надежности, управляемости и экономической эффективности эксплуатации ВЛЭП может быть достигнуто за счёт внедрения комплексного подхода, предусматривающего использование БВС для сбора диагностических данных и технологий искусственного интеллекта для их обработки и анализа.
Библиографические ссылки
1. Энергетическая стратегия Российской Федерации на период до 2050 г. (Утв. распоряжением Правительства РФ от 12.04.2025 г. № 908-р).
2. Министерство экономического развития РФ. Прогноз социально-экономического развития РФ на 2026 г. и на плановый период 2027 и 2028 гг. [Электрон. ресурс], URL: https://www.economy.gov.ru/material/directions/makroec/prognozy_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya/ (дата обращения 07.02.2026).
3. Приказ Минэнерго России от 29.11.2024 № 2328 «Об утверждении схемы и программы развития электроэнергетических систем России на 2025–2030 годы».
4. Годовой отчет ПАО «Россети» за 2024 г. [Электрон. ресурс], URL: https://rosseti.ru/shareholders-and-investors/disclosure-of-information/annual-reports/ (дата обращения 05.02.2026).
5. Коммерсант. Массовое отключение света в Мурманской области: авария на ЛЭП, 40 лет износа [Электрон. ресурс], URL: https://www.kommersant.ru/doc/8377439 (дата обращения 15.02.2026).
6. Правила технической эксплуатации электроустановок потребителей (Утв. приказом Минэнерго России от 12.08.2022 г. № 811).
7. РД 34.20.504-94. Типовая инструкция по эксплуатации воздушных линий электропередачи напряжением 35–800 кВ. М.: Изд-во НЦ ЭНАС, 2003, 200 с.
8. Акуличев В.О., Захаров С.Ю., Маслова А.А. Цифровизация электроэнергетики: дистанционная диагностика проводов воздушных линий электропередачи. – Энергия единой сети, 2022, № 2 (63), с. 25–28.
9. Kim S.-H., Chun K.-H. Overhead Power Line Tension Estimation Method Using Accelerometers. – Energies, 2025, vol. 18, DOI: 10.3390/en18010181.
10. Ахмедова О.О., Атрашенко О.С. Разработка информационно-измерительной системы диагностики изоляторов на воздушных линиях электропередачи. – Контроль. Диагностика, 2024, № 1, c. 37–42.
11. Nicola C.-I., Nicola M., Sacerdoțianu D. Real-Time Monitoring of Cable Sag and Overhead Power Line Parameters Based on a Distributed Sensor Network and Implementation in a Web Server and IoT. – Sensors, 2024, vol. 24, DOI: 10.3390/s24134283.
12. Минобрнауки России. Ученые создали систему «Смарт-провод» для контроля работы воздушных линий электропередачи [Электрон. ресурс], URL: https://minobrnauki.gov.ru/press-center/news/nauka/56802/ (дата обращения 04.02.2026).
13. Куликов Ф.А., Мурзин А.Ю., Иванов И.Е. Исследование точности определения места повреждения воздушных линий по данным от устройств синхронизированных векторных измерений различных классов и производителей. – Вестник ИГЭУ, 2024, № 1, с. 44–52.
14. Куштапин А.В., Львов А.П., Пинчуков П.С. Применение приборов волнового определения мест повреждения на объектах энергосистемы Республики Саха (Якутия). – Энергия единой сети, 2024, № 5-6 (75), с. 12–15.
15. Wang D. et al. Travelling Wave Fault Location Algorithm for Hybrid Cable-Overhead Transmission Lines Based on Frequency-Dependent Characteristic. – International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2025, vol. 171, DOI: 10.1016/j.ijepes.2025.111042.
16. Куликов А.Л., Илюшин П.В., Лоскутов А.А. Определение мест повреждений на воздушных линиях электропередачи с применением многогипотезного последовательного анализа и алгоритма армитажа. – Известия РАН. Энергетика, 2024, № 4, с. 19–35.
17. РД 153-34.0-20.363-99. Основные положения методики инфракрасной диагностики электрооборудования и ВЛ. М.: РАО «ЕС России», 2001, 136 с.
18. СТО 34.01-23.1-001-2017. Объем и нормы испытаний электрооборудования. М.: ПАО «Россети», 2017, 262 с.
19. Вавилов В.П., Торгунаков В.Г., Ширяев В.В. Тепловой неразрушающий контроль в Томском НИИ интроскопии. – Известия Томского политехнического университета, 2003, т. 306, № 1, c. 110–118.
20. Вавилов В.П. Тепловые методы неразрушающего контроля: справочник. М.: Машиностроение, 1991, 240 с.
21. Шпиганович А.Н., Шпиганович А.А., Петров А.Р. Тепловизионный контроль электрооборудования промышленных предприятий. – Проблемы энергетики, 2024, № 26 (2), с. 68–77.
22. Tao H., Paul A., Wu Z. Infrared Image Detection and Recognition of Substation Electrical Equipment Based on Improved YOLOv8. – Applied Sciences, 2025, vol. 15, DOI: 10.3390/app15010328.
23. Nguyen X.T. et al. A New Automatic Fault Diagnosis Algorithm for Electrical Equipment Based on Infrared Thermography. – Vietnam Journal of Agricultural Sciences, 2025, vol. 8, pp. 2509–2519, DOI: 10.31817/vjas.2025.8.2.07.
24. Косенко А.Д., Величко В.А., Косенко А.А. Система автоматизированной обработки результатов тепловизионной диагностики электрооборудования. – Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ, 2025, № 4, с. 324–342.
25. ГОСТ Р 55776-2013. Контроль неразрушающий радиационный. Термины и определения. М.: Стандартинформ, 2015, 12 с.
26. Дарьян Л.А., Образцов Р.М. Рентгенография высоковольтного оборудования. – Электричество, 2025, № 12, с. 27–37.
27. Cao Z. et al. Optimization of Non-Destructive Testing of Power Equipment Based on X-ray Backscattered Imaging, 2024, DOI: 10.1007/978-981-97-1072-0_43.
28. Дарьян Л.А., Образцов Р.М., Озеров О.В. Экологические аспекты рентгенографии высоковольтного оборудования. – Электричество, 2026, № 3, с. 14–28.
29. Валиев А. Использование беспилотных авиационных систем в электроэнергетике. – Электроэнергия. Передача и распределение, 2011, № 5 (14), с. 134.
30. Барбасов В.К., Шаповалов Д.А. Применение беспилотных авиационных комплексов в электроэнергетике для мониторинга ЛЭП. – Энергия единой сети, 2016, № 2 (25), с. 35–42.
31. Katrasnik J., Pernus F., Likar B. A Survey of Mobile Robots for Distribution Power Line Inspection. – IEEE Transactions on Power Delivery, 2010, vol. 25, pp. 485–493, DOI: 10.1109/TPWRD.2009.2035427.
32. Liew C.F., DeLatte D., Takeishi N. Recent Developments in Aerial Robotics: A Survey and Prototypes Overview. – arXiv, 2017, DOI: 10.48550/arXiv.1711.10085.1711.10085.
33. Damodaran S., Shanmugam L., Swaroopan N.M.J. Overhead Power Line Detection from Aerial Images Using Segmentation Approaches. – Automatika, 2024, vol. 65(1), рр. 261–288, DOI: 10. 1080/00051144.2023.2296798.
34. Zhao Y. et al. DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection. – arXiv, 2024, DOI: 10.48550/arXiv.2304.08069.2304.08069.
35. Sharma, P., Saurav S., Singh S. Object Detection in Power Line Infrastructure: A Review of the Challenges and Solutions. – Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, vol. 130, DOI: 10.1016/j.engappai.2023.107781.
36. Wu K. et al. SOD-YOLO: A High-Precision Detection of Small Targets on High-Voltage Transmission Lines. – Electronics, 2024, vol. 13, DOI: 10.3390/electronics13071371.
37. Alotaibi A., Chatwin C., Birch P. Ubiquitous Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): A Comprehensive Review. – Shanlax International Journal of Arts, Science and Humanities, 2023, vol. 11, pp. 62–90, DOI: 10.34293/sijash.v11i2.6650.
38. Воеводина О.Е., Мартко Е.О. Мониторинг состояния линий электропередач: использование беспилотных технологий для обеспечения безопасности и надёжности электроснабжения. – Вестник науки, 2024, № 12 (81), с. 1570–1575.
39. Mendu B., Mbuli N. State-of-the-Art Review on the Application of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in Power Line Inspections: Current Innovations, Trends, and Future Prospects. – Drones, 2025, vol. 9, DOI: 10.3390/drones9040265.
40. Li D. Research on UAV-Based Digital Intelligent Safety Monitoring System for Transmission Line Engineering. – Int. Conf. on Internet of Things, Robotics and Distributed Computing, 2024, pp. 763–767, DOI: 10.1109/ICIRDC65564.2024.00142.
41. Chen J. et al. Three-Dimensional Modeling of 500 kV Transmission Lines by Airborne Lidar. – Heliyon, 2024, vol. 10 (21), DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e38833.
42. An Z., Pei Y. Research on Power Laser Inspection Technology Based on High-Precision Servo Control System. – Photonics, 2025, vol. 12, DOI: 10.3390/photonics12090944.
43. Zhang Y. et al. A High-Voltage Power Corridor Extraction and Reconstruction Method from Airborne Lidar Via Transmission Direction and Pylon Localization. – Advances in Space Research, 2026, vol. 77 (2), pp. 1795–1814, DOI: 10.1016/j.asr.2025.10.111.
44. Girard A., Parkison S.A., Hamelin P. Model-Based Real-Time Pose and Sag Estimation of Overhead Power Lines Using LiDAR for Drone Inspection. – arXiv, 2025, DOI:10.48550/arXiv.2506.20812.
45. Li M. et al. Real-time Identification and Measurement of Transmission Lines Based on Mobile LiDAR Scanning. PFG. – Journal of Photogrammetry Remote Sensing and Geoinformation Science, 2025, vol. 93, DOI: 10.1007/s41064-025-00341-2.
46. ГОСТ Р 71863–2024. Фототопография. Лазерное сканирование. Общие положения. М.: Российский институт стандартизации, 2024, 23 с.
47. ГОСТ Р 72226–2025. Фототопография. Сканирование лазерное воздушное. Технические требования. М.: Российский институт стандартизации, 2024, 23 с.
48. Baydaş M., Elma O.E., Stević Ž. Proposal of an Innovative MCDA Evaluation Methodology: Knowledge Discovery through Rank Reversal, Standard Deviation, and Relationship with Stock Return. – Financial Innovation, 2024, vol. 10, DOI: 10.1186/s40854-023-00526-x.
49. Чечнев В.Б. Анализ и классификация многокритериальных методов принятия решений. – Онтология проектирования, 2024, т. 14, № 4, c. 607–624.
50. Микрюков В.В. и др. Применение нейронных сетей для интеллектуального анализа состояния воздушных линий электропередачи с использованием беспилотных воздушных судов. – Электроэнергия. Передача и распределение, 2024, № 6 (87), с. 106–109.
51. Демидов С.Н. и др. Повышение эффективности диагностики ВЛ 35/110 кВ на основе специализированного БВС с интеллектуальной системой управления полетом и фиксации объекта обследования. – Электроэнергия. Передача и распределение, 2025, № 6 (93), с. 58–61.
#
1. Energeticheskaya strategiya Rossiyskoy Federatsii na period do 2050 g. (Utv. rasporyazheniem Pravitel’stva RF ot 12.04.2025 g. No. 908-r) (Energy Strategy of the Russian Federation for the Period up to 2050 (Approved by Decree of the Government of the Russian Federation dated 04/12/2025 No. 908-r)).
2. Ministerstvo ekonomicheskogo razvitiya RF. Prognoz sotsial’no-ekonomicheskogo razvitiya RF na 2026 g. i na planovyy period 2027 i 2028 gg. (Ministry of Economic Development of the Russian Federation. Forecast of Socio-Economic Development of the Russian Federation for 2026 and for the Planned Period of 2027 and 2028.) [Electron. resource], URL: https://www.economy.gov.ru/material/directions/makroec/prognozy_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya/ (Accessed on 07.02.2026).
3. Prikaz Minenergo Rossii (Order of the Ministry of Energy of Russia) No. 2328 dated 29.11.2024.
4. Godovoy otchet PAO «Rosseti» za 2024 g. (Annual Report of PJSC ROSSETI for 2024) [Electron. resource], URL: https://rosseti.ru/shareholders-and-investors/disclosure-of-information/annual-reports/ (Accessed on 05.02.2026).
5. Kommersant. Massovoe otklyuchenie sveta v Murmanskoy oblasti: avariya na LEP, 40 let iznosa (Massive Blackout in the Murmansk Region: Power Line Accident, 40 Years of Wear and Tear) [Electron. resource], URL: https://www.kommersant.ru/doc/8377439 (Accessed on 15.02.2026).
6. Pravila tehnicheskoy ekspluatatsii elektroustanovok potrebiteley (Utv. prikazom Minenergo Rossii ot 12.08.2022 g. No. 811) (Rules of Technical Operation of Electrical Installations of Consumers (Approved by the Order of the Ministry of Energy of Russia Dated 12.08.2022 No. 811)).
7. RD 34.20.504-94. Tipovaya instruktsiya po ekspluatatsii vozdushnyh liniy elektroperedachi napryazheniem 35–800 kV (Standard Operating Instructions for Overhead Power Transmission Lines with a Voltage of 35-800 kV). M.: Izd-vo NTs ENAS, 2003, 200 p.
8. Akulichev V.O., Zaharov S.Yu., Maslova A.A. Energiya edinoy seti – in Russ. (Energy of Unified Grid), 2022, No. 2 (63), pp. 25–28.
9. Kim S.-H., Chun K.-H. Overhead Power Line Tension Estimation Method Using Accelerometers. – Energies, 2025, vol. 18, DOI: 10.3390/en18010181.
10. Ahmedova O.O., Atrashenko O.S. Kontrol’. Diagnostika – in Russ. (Control. Diagnostics), 2024, No. 1, pp. 37–42.
11. Nicola C.-I., Nicola M., Sacerdoțianu D. Real-Time Monitoring of Cable Sag and Overhead Power Line Parameters Based on a Distributed Sensor Network and Implementation in a Web Server and IoT. – Sensors, 2024, vol. 24, DOI: 10.3390/s24134283.
12. Minobrnauki Rossii. Uchenye sozdali sistemu «Smart-provod» dlya kontrolya raboty vozdushnyh liniy elektroperedachi (Ministry of Education and Science of Russia. Scientists Have Created a Smart Wire System to Monitor the Operation of Overhead Power Lines) [Electron. resource], URL: https://minobrnauki.gov.ru/press-center/news/nauka/56802/ (Accessed on 04.02.2026).
13. Kulikov F.A., Murzin A.Yu., Ivanov I.E. Vestnik IGEU – in Russ. (Bulletin of the Ivanovo State Energy University), 2024, No. 1, pp. 44–52.
14. Kushtapin A.V., L’vov A.P., Pinchukov P.S. Energiya edinoy seti – in Russ. (Energy of Unified Grid), 2024, No. 5-6 (75), pp. 12–15.
15. Wang D. et al. Travelling Wave Fault Location Algorithm for Hybrid Cable-Overhead Transmission Lines Based on Frequency-Dependent Characteristic. – International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2025, vol. 171, DOI: 10.1016/j.ijepes.2025.111042.
16. Kulikov A.L., Ilyushin P.V., Loskutov A.A. Izvestiya RAN. Energetika – in Russ. (News of the Russian Academy of Sciences. Energy Industry), 2024, No. 4, pp. 19–35.
17. RD 153-34.0-20.363-99. Osnovnye polozheniya metodiki infrakrasnoy diagnostiki elektrooborudovaniya i VL (The Main Provisions of the Methodology of Infrared Diagnostics of Electrical Equipment and Transmission Lines). M.: RAO «ES Rossii», 2001, 136 p.
18. STO 34.01-23.1-001-2017. Ob’em i normy ispytaniy elektro-oborudovaniya (Scope and Standards of Testing of Electrical Equipment). M.: PAO «Rosseti», 2017, 262 p.
19. Vavilov V.P., Torgunakov V.G., Shiryaev V.V. Izvestiya Tomskogo politehnicheskogo universiteta – in Russ. (Proceedings of Tomsk Polytechnic University), 2003, vol. 306, No. 1, pp. 110–118.
20. Vavilov V.P. Teplovye metody nerazrushayushchego kontrolya: spravochnik (Thermal Methods of Non-Destructive Testing: A Reference Book). M.: Mashinostroenie, 1991, 240 p.
21. Shpiganovich A.N., Shpiganovich A.A., Petrov A.R. Proble-my energetiki – in Russ. (Energy Problems), 2024, No. 26 (2), pp. 68–77.
22. Tao H., Paul A., Wu Z. Infrared Image Detection and Recognition of Substation Electrical Equipment Based on Improved YOLOv8. – Applied Sciences, 2025, vol. 15, DOI: 10.3390/app15010328.
23. Nguyen X.T. et al. A New Automatic Fault Diagnosis Algorithm for Electrical Equipment Based on Infrared Thermography. – Vietnam Journal of Agricultural Sciences, 2025, vol. 8, pp. 2509–2519, DOI: 10.31817/vjas.2025.8.2.07.
24. Kosenko A.D., Velichko V.A., Kosenko A.A. Energetika. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedeniy i energeticheskih ob’edineniy SNG – in Russ. (Energy. News of Higher Educational Institutions and Energy Associations of the CIS), 2025, No. 4, pp. 324–342.
25. GOST R 55776-2013. Kontrol’ nerazrushayushchiy radiatsion-nyy. Terminy i opredeleniya (Non-Destructive Radiation Control. Terms and Definitions). M.: Standartinform, 2015, 12 p.
26. Dar’yan L.A., Obraztsov R.M. Elektrichestvo – in Russ. (Electricity), 2025, No. 12, pp. 27–37.
27. Cao Z. et al. Optimization of Non-Destructive Testing of Power Equipment Based on X-ray Backscattered Imaging, 2024, DOI: 10.1007/978-981-97-1072-0_43.
28. Dar’yan L.A., Obraztsov R.M., Ozerov O.V. Elektrichestvo – in Russ. (Electricity), 2026, No. 3, pp. 14–28.
29. Valiev A. Elektroenergiya. Peredacha i raspredelenie – in Russ. (Electricity. Transmission and Distribution), 2011, No. 5 (14), pp. 134.
30. Barbasov V.K., Shapovalov D.A. Energiya edinoy seti – in Russ. (Energy of Unified Grid), 2016, No. 2 (25), pp. 35–42.
31. Katrasnik J., Pernus F., Likar B. A Survey of Mobile Robots for Distribution Power Line Inspection. – IEEE Transactions on Power Delivery, 2010, vol. 25, pp. 485–493, DOI: 10.1109/TPWRD. 2009.2035427.
32. Liew C.F., DeLatte D., Takeishi N. Recent Developments in Aerial Robotics: A Survey and Prototypes Overview. – arXiv, 2017, DOI: 10.48550/arXiv.1711.10085.1711.10085.
33. Damodaran S., Shanmugam L., Swaroopan N.M.J. Automati-ka, 2024, vol. 65(1), рр. 261–288, DOI: 10.1080/00051144.2023.2296798.
34. Zhao Y. et al. DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection. – arXiv, 2024, DOI: 10.48550/arXiv.2304.08069.2304.08069.
35. Sharma, P., Saurav S., Singh S. Object Detection in Power Line Infrastructure: A Review of the Challenges and Solutions. – Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, vol. 130, DOI: 10.1016/j.engappai.2023.107781.
36. Wu K. et al. SOD-YOLO: A High-Precision Detection of Small Targets on High-Voltage Transmission Lines. – Electronics, 2024, vol. 13, DOI: 10.3390/electronics13071371.
37. Alotaibi A., Chatwin C., Birch P. Ubiquitous Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): A Comprehensive Review. – Shanlax International Journal of Arts, Science and Humanities, 2023, vol. 11, pp. 62–90, DOI: 10.34293/sijash.v11i2.6650.
38. Voevodina O.E., Martko E.O. Vestnik nauki – in Russ. (Bulletin of Science), 2024, No. 12 (81), pp. 1570–1575.
39. Mendu B., Mbuli N. State-of-the-Art Review on the Application of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in Power Line Inspections: Current Innovations, Trends, and Future Prospects. – Drones, 2025, vol. 9, DOI: 10.3390/drones9040265.
40. Li D. Research on UAV-Based Digital Intelligent Safety Monitoring System for Transmission Line Engineering. – Int. Conf. on Internet of Things, Robotics and Distributed Computing, 2024, pp. 763–767, DOI: 10.1109/ICIRDC65564.2024.00142.
41. Chen J. et al. Three-Dimensional Modeling of 500 kV Transmission Lines by Airborne Lidar. – Heliyon, 2024, vol. 10 (21), DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e38833.
42. An Z., Pei Y. Research on Power Laser Inspection Technology Based on High-Precision Servo Control System. – Photonics, 2025, vol. 12, DOI: 10.3390/photonics12090944.
43. Zhang Y. et al. A High-Voltage Power Corridor Extraction and Reconstruction Method from Airborne Lidar via Transmission Direction and Pylon Localization. – Advances in Space Research, 2026, vol. 77 (2), pp. 1795–1814, DOI: 10.1016/j.asr.2025.10.111.
44. Girard A., Parkison S.A., Hamelin P. Model-Based Real-Time Pose and Sag Estimation of Overhead Power Lines Using LiDAR for Drone Inspection. – arXiv, 2025, DOI:10.48550/arXiv.2506.20812.
45. Li M. et al. Real-time Identification and Measurement of Transmission Lines Based on Mobile LiDAR Scanning. PFG. – Journal of Photogrammetry Remote Sensing and Geoinformation Science, 2025, vol. 93, DOI: 10.1007/s41064-025-00341-2.
46. GOST R 71863–2024. Fototopografiya. Lazernoe skanirovanie. Obshchie polozheniya (Rhototopography. Laser Scanning. General Principles). M.: Rossiyskiy institut standartizatsii, 2024, 23 p.
47. GOST R 72226–2025. Fototopografiya. Skanirovanie lazernoe vozdushnoe. Tehnicheskie trebovaniya (Rhototopography. Airborne Laser Scanning. Technical Requirements). M.: Rossiyskiy institut standartizatsii, 2024, 23 p.
48. Baydaş M., Elma O.E., Stević Ž. Proposal of an Innovative MCDA Evaluation Methodology: Knowledge Discovery through Rank Reversal, Standard Deviation, and Relationship with Stock Return. – Financial Innovation, 2024, vol. 10, DOI: 10.1186/s40854-023-00526-x.
49. Chechnev V.B. Ontologiya proektirovaniya – in Russ. (Design Ontology), 2024, vol. 14, No. 4, c. 607–624.
50. Mikryukov V.V. et al. Elektroenergiya. Peredacha i rasprede-lenie – in Russ. (Electricity. Transmission and Distribution), 2024, No. 6 (87), pp. 106–109.
51. Demidov S.N. et al. Elektroenergiya. Peredacha i raspredele-nie – in Russ. (Electricity. Transmission and Distribution), 2025, No. 6 (93), pp. 58–61
Загрузки
Опубликован
Версии
- 2026-05-08 (3)
- 2026-05-08 (1)
