본 논문에서는 지역별로 다르게 나타날 수 있는 기상상태별 사고확률을 고려한 선로사고에 따른 전압안정도의 위반정도를 시험계통을 통해 계산해보고 그 결과를 전통적으로 사용되어져 오던 결정론적 방법과 비교해 봄을 통해 고장확률을 고려한 확률론적 안정도 평가의 영향을 살펴보았다.
본 논문에서는 전력계통에 발생할 수 있는 3상단락 고장전류 계산에 있어서 등가 임피던스를 효율적으로 계산하는 알고리즘을 제시하고, 확률적으로 고장전류 분포를 해석하여 차단기 용량을 선정하는 방법을 제시한다. 즉, 고장점에 따른 모선 어드미턴스 변화분을 계산 하므로서 고장등가 임피던스를 계산하고 특정선로의 고장점을 변화시키며 3상단락 고장전류의 확률적 분포를 해석하여 적정용량의 차단기를 선정하는 방법을 제시하였다. 제시한 알고리즘으로 IEEE-6 모선 계통과 IEEE-30모선계통에 적용하여 효용성을 입증하였고 확륙적 고장전류 해석 방법은 적정 차단기 용량을 선정함으로써 설비 투자비면에서 경제적임을 입증하였다.
자동차 부품의 품질보증 비용은 각 시장의 품질보증 영역(warranty region) 내에서 부품이 고장 날 확률에 따라 달라진다. 부품이 고장 날 확률은 각 시장의 다른 스트레스 조건이 비슷하다고 가정할 때 사용비율(usage-rate)에 영향을 크게 받는다. 그러므로 품질보증 비용은 사용비율을 반영한 고장모형을 수립하고 이를 이용한 확률과정 (stochastic process)을 통하여 예측할 수 있다. 본 논문에서는 사용비율을 선형으로 가정한 후 가속실험 모형을 적용하여 2차원 고장모형을 1차원으로 축소시킨다. 이렇게 1차원으로 축소된 고장모형은 사용비율의 함수로 표현될 수 있으므로 사용비율의 변동에 따른 부품의 고장확률 변동을 설명할 수 있다. 이를 통해 새로운 시장의 사용비율을 알면 실측 데이터가 없다고 하더라도 고장확률 분포를 추정할 수 있고 교체되어야 하는 부품일 경우 재생과정(renewal process)으로 비용을 예측할 수 있다. 응용사례에서 실제 두 시장의 품질보증 데이터를 이용하여 이를 분석해 보았다.
종래의 연구들은 주로 시간이 경과함에 따라 수리비용과 고장시간 간격이 고정된 상태에서 최적교환시각(T)을 구하는 조건을 발견하는데 중점을 두었으나, 대부분의 시스템은 시간이 경과할수록 고장시간간격이 좁아지고 수리비용은 증가하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 위의 두 조건을 만족하는 보다 현실적인 모델을 구축하였으며, 또 일정시간 내에 2개의 시스템이 존재할 때 어느 조건 하에서 시스템이 확률적으로 우월한가를 분석하는 연구를 수행하였다. 즉, 시스템은 시간이 경과함에 따라 확률 P[N=k]로서 완전수리를, 1-P[N=k]로서 소수리를 행하는 모델을 고려하였다. 여기서 N은 연속된 완전수리 사이의 소수리의 수를 나타낸다. 또한 초기고장에 있어서 수리에 의해 새로운 시스템이 되는 확률이 높고, 고장횟수가 증가함에 따라 완전수리가 행해지는 확률이 낮아지는, 보다 현실에 가까운 모델을 구축하였다. 모델을 일반화하기 위해 수리비용은 확률변수로 가정하였다.
이진결정도는 고장수목 해석에서 기존의 Boolean Logic 해석법의 잘 알려진 대체 방법이다. 고장수목의 규모가 커짐에 따라 계산에 필요한 컴퓨터 연산시간과 자원이 급격하게 증가한다. 이진결정도로부터 단절집합 및 최소단절 집합을 효과적으로 계산하기 위해 새로운 고장경로 탐색법과 고장경로 재구성 방법이 제안되었다. 고장경로 그룹화와 Bottom-Up 탐색법은 고장경로의 탐색에 효율적임을 증명하였고, 최소단절집합 계산을 위한 단절집합의 비교계산 횟수를 줄이기 위해 경로 재구성 방법을 사용할 수 있음을 증명하였다. 새로 제안된 방법을 적용하고, 기존의 근사확률 공식인 MCUB 확률공식과 동일한 새로운 ASDMP 확률공식을 사용하여 정상사상 확률을 계산 할 수 있다.
본 논문에서는 대규모 송전계통의 확률론적 공급신뢰도 평가 프로그램인 TRELSS를 이용하여 우리나라 전력계통에의 적용가능성을 검증하고, 2006년${\sim}$2013년 및 2017년 첨두부하 계통에 대한 공급신뢰도를 확률론적으로 평가 분석함으로써 미래의 선진국형 계획기법으로의 도약을 모색하고자 하였다. 분석결과, 시기적절한 계통보강으로 연차별 공급지장발생확률(LOLP) 및 공급지장전력량(EUE)이 감소하는 경향을 보였으나, 효율적인 설비투자 및 계통계획의 일관성 유지로 공급신뢰도 지수의 연도별 편차는 상대적으로 크지 않았다. 향후 보다 정확한 공급신뢰도 평가지수를 확보하기 위하여 송전선로별 고장발생건수, 평균 고장지속 시간 등과 같은 상세 송전선로 고장발생확률 Data의 확보방안을 강구할 예정이며, 사용자 편리를 고려한 TRELSS 프로그램의 수정 및 보완도 지속적으로 추진할 예정이다.
태양광 발전 시스템의 고장검출은 고장으로 인해 발생되는 기술적 및 경제적 손실을 최대한 줄이기 위한 첨단 기술로 각광을 받고 있다. 본 논문은 푸리에 신경회로망과 확률론적 의사결정법을 이용한 태양광 발전 시스템의 새로운 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 동적 모델링을 위하여 최급강하 기반 최적화 기법을 통해 신경회로망 모델을 구성하며 GLRT 알고리즘을 이용하여 태양광 시스템의 확률론적 고장검출 기법을 제안한다. 제안한 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 태양광 고장검출 테스트베드를 제작하여 실시간 실험을 실시하였으며 이 때 태양광으로부터의 신호는 직류 전력선 통신을 이용하였다.
이 논문에서는 수리가능한 시스템의 고장을 감지해서 수리 개시를 가능하게 하는 고장감지장치를 고려한 시스템 신뢰도 산출을 연구한다. 실제 상황에서 고장감지장치의 고장이 가능할 수 있는데 이는 시스템 고장의 미발견을 초래할 수 있고 시스템 신뢰도에 큰 영향을 주게 된다. 적절한 마코프 확률과정을 이용하여 감지장치의 고장이 가져오는 시스템 신뢰도에 대한 영향을 분석한다.
부식결함은 가스배관의 신뢰성평가 및 정비계획에 유의한 영향을 미친다. 부식결함은 정기적인 ILI를 통해 수집할 수 있지만 ILI 데이터의 효과적인 분석은 아직 미흡한 실정이다. 본 논문은 부식결함이 존재할 때 가스배관의 잔여수명을 예측하는 문제를 다룬다. 실제 운용 환경에서 배관 파라미터는 불확실성의 영향 하에 놓이게 되므로 확률적인 접근방법을 채택한다. 배관의 고장은 그 운용압력이 배관파열압력보다 클 때 발생하는 것으로 볼 수 있다. 따라서 배관의 고장확률은 운용압력이 배관파열압력보다 클 확률로서 정의된다. 이를 계산하기 위해 본 논문에서는 구조공학 분야에서 널리 쓰이는 First Order Reliability Method (FORM) 알고리즘을 이용한다. 배관파열압력을 얻기 위한 모델은 잘 알려진 Battelle 코드를 채택한다. ILI 데이터가 주어질 때 고장확률을 계산하는 과정은 Matlab GUI를 통해 제시하고 특히 부식결함의 클러스터링이 계산결과에 미치는 영향을 논의한다. 본 논문의 결과는 고장확률 추정의 정밀도를 높이고 효율적인 정비정책을 수립하는데 적절한 클러스터링이 필요함을 시사한다.
본 연구에서는 최근 10년간의 수원과 의정부지역의 국도 포장구간의 수명 데이터를 기반으로 신뢰성 개념을 도입하여 포장 수명의 고장확률, 신뢰도, 평균 수명 등의 정보를 산정하는 방안을 제시하였다. 모수적 추론 방법인 최우추정법과 확률지를 이용하여 최적 수명분포형태가 대수정규분포임을 확인하였으며, 본 연구에서 제안한 대수정규수명분포에 의해 추정된 누적 고장확률이 실제 관측값과 차이가 거의 없음도 확인하였다. 나아가 추정된 모수를 기반으로 신설 포장과 덧씌우기 포장의 하중별 평균 수명을 산정한 결과, 각각 6.5년~7.9년과 7.3년~9.1년으로 추정되었으며 상대적으로 덧씌우기 구간의 평균수명이 더 길게 추정되었다. 본 연구에서 제안한 신뢰성 개념을 이용한 분석 방법은 포장관리 및 유지보수 데이터가 축적되어감에 따라 비교적 용이하게 계속 보완이 가능하며 보다 정확한 포장수명에 대한 신뢰도 값에 접근해 갈 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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