В статье представлен анализ динамики аварийных ситуаций в электрических сетях Единой энергетической системы (ЕЭС) России за 2014-2021 годы. Программные алгоритмы, разработанные авторами, использованы для аппроксимации рядов аварийных отключений. На основе этих алгоритмов произведен расчет и представлена визуализация изучаемых показателей. На основании методов корреляционного и регрессионного анализа рассчитаны параметры уравнений авторегрессии и тренда, используемых для прогнозирования аварийных отключений. В качестве объекта исследования рассмотрены режимы аварийной динамики в крупнейших российских сетевых компаниях напряжением 110 кВ и выше. Проанализированы данные о возникновении аварийных ситуаций в 23 объединениях электрических сетей, входящих в структуру ЕЭС России, за 2014-2021 годы. Определены проценты аварий на крупнейших предприятиях электрических сетей с учетом их протяженности, а также сезонных особенностей территорий, через которые проходят линии электропередачи. Кроме того, проанализированы данные об износе основных элементов сети, а также федеральные инвестиции в развитие исследуемой компании. Согласно исследованию, наиболее надежной оценкой реального состояния аварийных электрических сетей следует считать конкретный показатель, зависящий от протяженности сетей и уровня организации их эксплуатации. Оценка уровня износа исследуемых сетей показала, что наибольший износ соответствует ПАО «Россети Урала» (Екатеринбург, Россия) (более 60%), наименьший – АО «Россети Янтарь» (25%) (Калининград, Россия). При оценке сезонной составляющей как одного из критериев аварийности установлено, что наибольший ущерб приходится на летний период: июнь, июль и август. Выявлено, что уравнения авторегрессии и тренда могут быть использованы для прогнозирования исследуемых показателей в краткосрочной перспективе.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
- Префикс DOI
- 10.21683/1729-2646-2024-24-2-38-51
Анализ рис. 4 показывает, что в зависимости от среднего удельного уровня аварийности (AAAR) (в порядке убывания) исследуемые компании расположены следующим образом. 1 место –компания «1», 2 – компания «5», 3 – компания «6», 4 –компания «2», 5 – компания «7», 6 –компания «4» и 7 место – компания «3».
Список литературы
1. Abdin I, Li Y-F, Zio E. Risk assessment of power transmission network failures in a uniform pricing electricity market environment // Energy. 2017. Vol. 138. Pp. 1042- 1055. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.07.115
2. CampbellRJ (2012) Weather-related power outagesand electric system resiliency. Available via DIALOG [Электронный ресурс] URL: https://sgp.fas.org/crs/misc/R42696.pdf (дата обращения 06.08.2023).
3. Deng Ch-J. Challenges and prospects of power transmission line. Intelligent monitoring technology // American Research Journal of Computer Science and Information Technology. 2019. Vol. 4. Part 2. Pp. 1-11.
4. Doukas H, Psarras J. Electricpower transmission: An overview of associated burdens // International Journal of Energy Research. 2011. Vol. 35. Part 11. Pp. 979-988. https://doi.org/10.1002/er.1745
5. Dovgalyuk O., Omelianenko H., Pirotti A., Bondarenko R., Syromyatnikova T. Reliability Increase of the Distribution Electric Networks Operation in the Implementation of the Energy Market in Ukraine // 2019 IEEE 6th International Conference on Energy Smart Systems (ESS), Kyiv, Ukraine. 2019. Pp. 70-75. https://doi.org/10.1109/ESS.2019.8764243
6. Electric Power Council of the Commonwealth of Independent States (nd) Independent States Commonwealth Electric Power Industry 2007-2017 (annual collection) [Электронный ресурс] URL: http://energo-cis.ru rumain675 (дата обращения 06.08.2023).
7. Jamsek S., Bakic K. Slovenian Approach in Reliability Centered Maintenance of Transmission System Provider // 2005/2006 IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exhibition, Dallas, TX, USA. 2006. Pp. 799- 802. https://doi.org/10.1109/TDC.2006.1668598
8. Kazim M, Khawaja A, Zabit U, et al. Fault Detection and Localization for Overhead 11-kV Distribution Lines With Magnetic Measurements // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2020. Vol. 69. Part 5. Pp. 2028-2038. https://doi.org/10.1109/TIM.2019.2920184
9. Kirillov V. The electric grid infrastructure wear in Russia // Scales and prospects. Energy: Economics, Technology, Ecology. 2018. Vol. 5. Pp.53-57.
10. Leite J.B., Mantovani J. R. S., Dokic T., et al. Failure probability metric by machine learning for online risk assessment in distribution networks // 2017 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference - Latin America (ISGT Latin America), Quito, Ecuador. 2017. Pp. 1-6. https://doi.org/10.1109/ISGT-LA.2017.8126683
11. Lu R, Hong SH, Zhang X Ho S. A Dynamic pricing demand response algorithm for smart grid: Reinforcement learning approach // Applied Energy, Elsevier. 2018. Vol. 220(C). Pp. 220-230. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.03.072
12. Министерство энергетики Российской Федерации. Информация об авариях в электросетях и генерации. Аварии в электрических сетях напряжением 110 кВ и выше. [Электронный ресурс] URL: http://szap.gosnadzor.ru/activity/energonadzor/nesc_sluch/Анализ причин аварий%20за%202021.pdf (дата обращения 06.08.2023).
13. Министерство энергетики Российской Федерации (официальный сайт). Вводы И Выводы Оборудования [Электронный ресурс] URL: https://minenergo.gov.ru/node/537 (дата обращения 06.08.2023).
14. Министерство энергетики Российской Федерации (официальный сайт). Основные характеристики российской электроэнергетики [Электронный ресурс] URL: https://minenergo.gov.ru/node/532 (дата обращения 06.08.2023).
15. Наумов И.В., Карамов Д.Н. К вопросу о повреждаемости воздушных линий электропередачи в системах электроснабжения // Надежность и безопасность энергетики. 2021. Том 14. № 2. С. 92-99. https://doi.org/10.24223/1999- 5555-2021-14-2-92-99
16. Наумов И.В., Карпова Е.В. Анализ причин ущерба распределительным электрическим сетям напряжением 10 кВ (на примере Иркутских южных электрических сетей) // Надежность и энергетическая безопасность. 2018. Том 11. № 4. С. 299-304. https://doi.org/10.24223/1999-5555-2018-11-4-299-304
17. Naumov I.V., KarpovaE.V., Karamov D.N. Reliability level research in distribution electrical networks of Irkutsk // E3S Web of Conferences. 2019. Т. 114. ID: 03005. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201911403005
18. Наумов И.В., Ланин А.В., Ерин В.Н. Математическая модель прогнозирования уровня надежности электроснабжения в электрических сетях 10 кВ // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2011. № 8(82). С. 88-91.
19. Наумов И.В., Полковская М.Н. Анализ работы единых энергетических электрических сетей Иркутской области в 2019 году // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2021. № 5(199). С. 118-126.
20. Наумов И.В., Васильев Н.В., Ланин В.Н. и др. Прогнозирование повреждаемости элементов сельских распределительных сетей 10 кВ (на примере Восточных электрических сетей города Иркутска) // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2011. № 25. С. 161-166.
21. Невская A. Средний показатель износа электросетевой инфраструктуры «Россети» может превысить 60% к 2025 году // Энергетика и промышленность России - информационный портал энергетика. [Электронный ресурс] URL: https://www.eprussia.ru/news/base/2021/2875181.htm (дата обращения 06.08.2023).
22. Olusuyi K., Oluwol A.S., Adefarati T. et al. A fault analysis of 11 kV distribution system (a case study of ado Ekiti electrical power distributional district) // Applied Energy. 2014. Vol. 3(2). Pp. 27-36. https://doi.org/10.11648/j.epes.20140302.13
23. ПАО «ФСК ЕЭС» Целевые показатели надежности и качества услуг по передаче электрической энергии на 2015-2020 годы [Электронный ресурс]. URL: https://www.fskees.ru/consumers/uslugi_po_peredache_elektroenergii (дата обращения 06.08.2023).
24. Reed D.A. Electric utility distribution analysis for extreme winds // Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics. 2008. Vol. 96. Pp. 123-140. https://doi.org/10.1016/j.jweia.2007.04.002
25. Репетюк С.В., Шеваль Ю.В. Экспертно-аналитическая записка по теме: «Электросетевой комплекс Российской Федерации: анализ состояния и организационная структура». Институт экономики естественных монополий РАНХиГС [Электронный ресурс]. URL: https://www.eprussia.ru/upload/iblock/17f/17f7ecbb1df3670f406e3e0f19ea0da8.pdf (дата обращения: 06.08.2023).
26. Россети. Филиалы ОАО «ФСК ЕЭС» [Электронный ресурс]. URL: https://www.fsk-ees.ru/about/affiliates (дата обращения: 06.08.2023).
27. Россети. Годовой отчет 2020 [Электронный ресурс]. URL: http://www.rustocks.com/put.phtml/MRKH_2020_RUS.pdf (дата обращения: 04.07.2023).
28. Российская федерация. Постановление «О реформировании электроэнергетики Российской Федерации», № 526, 11 июля 2001 г., Москва.
29. Российская федерация. Приказ Министерства энергетики РФ от 29 ноября 2016 г. № 1256 «Об утверждении Методических указаний по расчету уровня надежности и качества поставляемых товаров и оказываемых услуг для организации по управлению единой национальной (общероссийской) электрической сетью и территориальных сетевых организаций» (с изменениями и дополнениями).
30. Sahoo A.K., Dash S.S., Thyagarajan T. Power flow study including facts devices // Journal of Applied Sciences. 2010. Vol. 10. Part 15. Pp.1563-1571. https://doi.org/10.3923/JAS.2010.1563.1571
31. Shilin A.N., Shilin A.A., Dementiev S.S. Smart electromechanical systems in electric power engineering: Concept, technical realization, prospects // Studies in Systems, Decision and Control. 2019. Vol. 174. Pp. 251-262. https://doi.org/10.1007/978-3-319-99759-9_20
32. StatSoft. The program Statistics-10 [Электронный ресурс]. URL: http://statsoft.ru/products/new-features STATISTICA10.php (дата обращения: 04.07.2023).
33. Sultan V, Hilton B. A spatial analytics framework to investigate electric power-failure events and their causes // ISPRS International Journal of Geo-Information. 2020. Vol. 9. Part 1. P. 54. https://doi.org/10.3390/ijgi9010054
34. Vasilevsky D. PJSC “ROSSETI” in numbers [Электронный ресурс]. URL: https://pro-rza.ru/pao-rosseti-vtsifrah (дата обращения: 06.08.2023).
35. Wang G, Wang Q, Qiao Z et al. Optimal planning of multi-micro grids based-on networks reliability // Energy Reports. 2020. Vol. 6. Pp.1233-1249.
36. Россети - Википедия. Свободная энциклопедия. [Электронный ресурс]. URL: https://ru.wikipedia.org/w/index.php?search=%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8&title=%D0%A1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0% B0%D1%8F%3A%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81 %D0%BA&ns0=1 (дата обращения: 06.08.2023).
37. Xie K, Zhang H, Singh C. Reliability forecasting models for electrical distribution systems considering component failures and planned outages international // Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2016. Vol. 79. Pp. 228-234. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2016.01.020
38. Zheng X, Menezes F, Nepal R. In between the state and the market: An empirical assessment of the early achievements of China 2015 electricity reform // Energy Economics. 2020. Vol. 93(C). https://doi.org/10.1016/j.eneco.2020.105003
39. Zorkaltsev V.I., Mokry I.V. Date Selection of the Beginning of the Economic Year on the Minimization Criteria of the Seasonal Oscillations Amplitude // The Bulletin of Irkutsk State University. Series Mathematics. 2017. Vol. 22. Pp. 50-62. https://doi.org/10.26516/1997-7670.2017.22.50
Выпуск
Другие статьи выпуска
Цель. Рассмотреть структуру и составляющие безопасности существующих транспортных систем, чтобы на их основе рассматривать все множество опасностей и угроз, характерных для инновационного рельсо-струнного транспорта. Определить конкретные условия и функции эффективного и безопасного движения рельсовых транспортных средств, чтобы на их основе формировать требования к разрабатываемой АСУ перевозочным процессом. Методы. Проведен анализ нормативных документов, посвященных вопросам безопасности существующих транспортных систем, а также условий и функций обеспечения безопасности движения рельсового транспорта. Рассмотрены вопросы полноты и корректности предлагаемых функций, особенностей их реализации, предусмотренных различными стандартами. Результаты. Предложен набор базовых элементарных функций безопасности движения рельсового транспорта, на основе которых детализируются алгоритмы функционирования подсистем струнного транспортного комплекса. Даны комментарии об особенностях реализации функций. Предложена терминология безопасности струнного транспортного комплекса и взаимосвязи ее составляющих: безопасности эксплуатации, функциональной безопасности и безопасности движения. Заключение. Предлагаемая терминология и набор базовых функций безопасности движения позволяют систематизировать разработку современной безопасной АСУ перевозочным процессом. Использование элементарных несовместных функций безопасности движения допускает их модульную (независимую) реализацию, позволяет минимизировать их количество. Это способствует снижению трудоемкости разработки и подтверждения соответствия АСУ предъявляемым требованиям.
В любой отрасли разработка структуры планирования проекта представляет собой сложную техническую задачу, которая включает в себя оценку факторов, ограничивающих выполнение задач по каждому виду работ, и соответствующие инструменты планирования. Любое ограничение влияет на время выполнения работ, эксплуатационные издержки и общую эффективность выполнения проекта. Процессы метода оценки и пересмотра программ (Programme Evaluation Review Technique, PERT) и метода критического пути (Critical Path Method, CPM) побудили многих исследователей изучать возможные способы поиска критических путей и работ в сетевом графике. CPM и PERT пока еще очень далеки от реализации вероятностной среды. Однако подходы на основе искусственного интеллекта, такие как генетический алгоритм, алгоритм Дейкстры и другие, используются для анализа сети в рамках управления проектами. Настоящее исследование призвано помочь менеджеру проекта спланировать график выполнения строительного проекта для определения ожидаемого времени его завершения. В данной исследовательской работе мы описываем метод получения раннего и позднего значений времени критического пути с помощью модифицированного алгоритма Дейкстры с треугольными нечеткими числами. Для поиска оптимального пути для предложенного метода разработаны алгоритмы прохода вперед и назад. Также приведены численные примеры. Результаты моделирования приведены с использованием программы «C». Наконец, проводится сравнение с традиционным методом PERT.
Цель. Целью данной статьи является: показать актуальность оценивания технического уровня БЛА в целом, выявить и отразить особенности проблемы оценивания технического уровня (ТУ) на этапе эксплуатации. Методы. При формировании материалов статьи используется метод системного анализа. Результаты. Показана роль оценки ТУ разведывательно-ударных беспилотных летательных аппаратов (БЛА) как индикатора их технического совершенства, представлены состояние, методология и результаты оценивания ТУ БЛА на всех этапах жизненного цикла, основные направления развития БЛА, выявлены особенности оценивания ТУ БЛА на этапе проектирования с целью поддержания требуемого уровня на этапе эксплуатации. Выводы. Предложены рекомендации по структурированию показателей, отражающих стабильность и развитие БЛА. Подбор модулей под требования, предъявляемые к показателям развития, позволит поддерживать надлежащий технический уровень БЛА на этапе эксплуатации.
Цель. Установить особенности обнаружения ошибок при самодвойственном контроле вычислений устройствами автоматики, а также предложить способ организации контроля вычислений с обнаружением любых неисправностей из заданной модели. Методы. Использованы методы технической диагностики дискретных систем, булевой алгебры, комбинаторики. Результаты. Проанализированы особенности обнаружения ошибок на выходах самодвойственных цифровых устройств комбинационного типа. Формализованы условия обнаружения и не обнаружения ошибок на выходах самодвойственных комбинационных схем, которые позволяют на практике путем анализа потенциальных ошибок на их выходах организовывать полностью самопроверяемые схемы встроенного контроля. При этом отмечается, что если полного покрытия всех ошибок на выходах самодвойственных схем не удается достичь при контроле вычислений только по признаку принадлежности функций классу самодвойственных, то в ряде случаев это возможно за счет дополнительного контроля принадлежности формируемых кодовых векторов заранее выбранному избыточному коду. Установлено, за счет каких особенностей для реальных цифровых устройств потенциально возможно большое количество компенсируемых при самодвойственном контроле ошибок. Теоретически определено, что в реальных практических приложениях при самодвойственном контроле вычислений чем больше число входных переменных, тем выше вероятность не обнаружения ошибки за счет большего числа сочетаний искажений на выходах. Но чем больше число реализуемых устройством функций, тем выше и вероятность обнаружения ошибки. Тем не менее, на практике нужно индивидуально подходить к процессу организации контроля вычислений по признаку самодвойственности вычисляемых функций для каждого из цифровых устройств. Приведены некоторые результаты экспериментов, демонстрирующие особенности обнаружения ошибок на выходах самодвойственных комбинационных схем с использованием различных схемотехнических способов, основанных на сжатии сигналов от объектов контроля с применением модифицированных кодов Хэмминга (кодов Сяо). Заключение. Установленные в работе условия обнаружения ошибок на выходах самодвойственных цифровых устройств позволяют на практике синтезировать самопроверяемые вычислительные системы с улучшенными показателями контролепригодности по сравнению с традиционными подходами к их реализации.
Цель. Одной из наиболее сложных задач искусственного интеллекта является проблема согласованности совместно формируемой совокупности знаний. При этом существует весьма важный аспект процесса приобретения знаний – наличие средств сопровождения знаний. В общей схеме функционирования процедур сопровождения системы знаний особое место занимают процедуры, связанные с контролем согласованности взаимосвязанных компонентов. Среди направлений в области представления знаний выделилось исследование условий функционирования корпоративной системы знаний, в рамках которого одной из самых открытых проблем оказался поиск предпочтительной структуры интероперабельности компонентов системы знаний. Рассмотрим некоторое множество из n элементов, представляющих собой агенты, информационные системы или компоненты знаний, тогда можно поставить цель – оценить уровень интероперабельности и представить структуру интероперабельности на основании анализа предпочтительности установления отношений между элементами. Методы. Таким образом, необходимо учитывать влияние структуры взаимодействующих элементов на мотивацию к интероперабельности на основе определенных признаков или характеристик в структуре элементов, которые способствуют или препятствуют достижению интероперабельности. Было отмечено, что потенциальная возможность установления интероперабельности на основе структуры взаимосвязанных элементов, может быть определена как структурная интероперабельность. Соответственно, для изучения тенденции информационных систем или элементов к интероперабельности в зависимости от соотнесения собственных признаков или характеристик была предложена методология структурного соответствия, позволяющая оценивать группы потенциально близких друг к другу элементов на основе аппарата структурной согласованности. Моделирование структурной интероперабельности на основе анализа структуры связей с помощью выбранного критерия согласованности позволяет найти ближайший к исходному множеству согласованный прообраз. Найденный прообраз своими подмножествами указывает на предпочтительную группировку элементов, при которой интероперабельность между ними устанавливается с наименьшей рассогласованностью. Результаты. В результате возникает разбиение множества потенциально взаимодействующих элементов на наборы мотивированных к взаимодействию элементов. В работе предлагается и обосновывается алгоритм нахождения для произвольной структуры элементов наиболее близкой согласованной структуры, на основе которой можно сделать вывод о выборе структуры интероперабельности. Выводы. Из анализа предлагаемого алгоритма и его альтернативы следует, что при сформулированных условиях существования структурной интероперабельности существует несколько вариантов выбора приемлемой структуры интероперабельности. Однако поиск оптимального варианта потребует перебора среди всех приемлемых вариантов, либо использование разумных эвристик, учитывающих специфику матрицы связности исходного знакового графа. Сравнивая представленные алгоритмы, необходимо заметить, что, алгоритм распространения меток носит оценочный характер, при этом, несмотря на сложность комбинаторных оценок и преобразований, алгоритм уменьшения рассогласованности на основе вектора повершинных различий представляет собой инструмент перманентного анализа и управления согласованностью наборов мотивированных к интероперабельности элементов.
Цель. На водные пути выходят морские автономные и дистанционно-управляемые надводные суда (МАНС), безэкипажные суда внутреннего плавания (БЭС). Интеллектуальной становится инфраструктура водных путей. Повышается интеллектуальный уровень морских и речных портов, портовых терминалов и пристаней. Масштабное внедрение информационных технологий, технологий автоматизированного управления, автоматического управления и искусственного интеллекта существенно расширило ландшафт угроз транспортной безопасности водных интеллектуальных транспортных систем (ИТС) угрозами не физического происхождения. На изменение ландшафта угроз необходимо своевременно реагировать, чтобы не возникало разрыва между реально достигнутым уровнем интеллектуализации и совокупностью мер по обеспечению транспортной безопасности водных ИТС. Проблемы. Подмена или изменение показаний датчиков МАНС (БЭС) или сигналов, получаемых их исполнительными устройствами, может привести к изменению направления движения судов и вызвать их столкновения между собой или с объектами инфраструктуры, посадку на мель, а то и вовсе захват МАНС (БЭС) и находящихся на них пассажиров, грузов и сопровождающих их лиц. Несанкционированный доступ к информации в автоматизированных системах управления портовых терминалов может быть использован для злонамеренного шифрования информации. Это может вызвать блокировку погрузочно-разгрузочных работ в порту, срыв расписания движения судов, нарушение логистических операций в масштабах до национального уровня. Последствия национального уровня могут классифицироваться как нарушение безопасности критической информационной инфраструктуры страны, связанное с транспортной небезопасностью водной ИТС. Общей для различных ИТС является проблема цифрового неравенства автоматизированных систем технологического и корпоративного управления в сфере безопасности вышеназванных технологий.
Методы. Обеспечение транспортной безопасности водных ИТС требует применения всего доступного комплекса методов, средств и мер защиты. Правовая база обеспечения транспортной безопасности должна учитывать весь спектр актуальных видов незаконного вмешательства в функционирование водных ИТС и обязывать к планированию и выполнению соответствующего ему комплекса защитных мероприятий. В статье применены методы системного анализа и обеспечения комплексной безопасности сложных систем.
Результаты. Проведен анализ новых видов угроз транспортной безопасности водных транспортных систем и нормативной правовой базы обеспечения их транспортной безопасности. Выявлено, что новые виды угроз транспортной безопасности водных транспортных систем в них не учтены и, как следствие, в планах обеспечения транспортной безопасности отражения не находят. Рассмотрена архитектура водных ИТС в виде интегрированной автоматизированной системы корпоративного и технологического управления, применение которой направлено на динамичное согласование моделей водных ИТС с моделями актуальных угроз транспортной безопасности в информационной сфере.
Заключение. Для обеспечения транспортной безопасности водных ИТС необходимо учитывать новые виды угроз, которые связаны с недекларированными возможностями и уязвимостями информационных технологий, технологий автоматизированного управления, автоматического управления и искусственного интеллекта. Рассмотренные проблемы носят системный характер, так как незаконное вмешательство в функционирование водных ИТС может негативно влиять на другие системы критической информационной инфраструктуры. Это следует учитывать при разработке нормативных правовых актов по обеспечению транспортной безопасности на водном и других видах транспорта.
Цель. Для повышения достоверности принимаемых решений о равномерности распределений по выборкам ограниченного объема разработан комбинаторный метод формирования критерия на основе сочетаний без повторений выборочных значений.
Методы. В статье применяются методы теории вероятностей, математической статистики и комбинаторики.
Результаты. Предложенный критерий обладает высокой эффективностью для различения выборок малого объема при проверке статистически близких гипотез, таких как гипотеза о равномерном законе распределения и гипотеза о бета-распределении 1-го рода.
Выводы. Предлагаемый в статье подход позволяет реализовать процедуру последовательного анализа (обнаружение «разладки» процесса). Такая процедура дает возможность достоверно выявлять «разладку» (отклонение распределения наблюдений от равномерного закона) процесса с достаточной для практики интенсивностью при помощи рекуррентных соотношений.
Издательство
- Издательство
- ЖУРНАЛ "НАДЕЖНОСТЬ"
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 109029, г Москва, Таганский р-н, ул Нижегородская, д 27 стр 1
- Юр. адрес
- 109029, г Москва, Таганский р-н, ул Нижегородская, д 27 стр 1
- ФИО
- Саламатин Дмитрий Александрович (ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ДИРЕКТОР)