In this article, we present characterizations of the power distribution via the identical hazard rate of lower record values that $X_n$ has the power distribution if and only if for some fixed n, $n{\geq}1$, the hazard rate $h_W$ of $W=X_{L(n+1)}/X_{L(n)}$ is the same as the hazard rate h of $X_n$ or the hazard rate $h_V$ of $V=X_{L(n+2)}/X_{L(n+1)}$.
This article studies some moments characteristics of generalized order statistics for transmuted power hazard distribution. It unifies the earlier results considered by several authors. The characterization results are also outlined at the end.
Seismic probabilistic safety assessments are used to help understand the impact potential seismic events can have on the operation of a nuclear power plant. An important component to seismic probabilistic safety assessment is the seismic hazard curve which shows the frequency of seismic events. However, these hazard curves are estimated assuming a normal distribution of the seismic events. This may not be a strong assumption given the number of recorded events at each source-to-site distance. The use of a normal distribution makes the calculations significantly easier but may underestimate or overestimate the more rare events, which is of concern to nuclear power plants. This paper shows a preliminary exploration into the effect of using a distribution that perhaps more represents the distribution of events, such as the t-distribution to describe data. The integration of a probability distribution with potentially larger tails basically pushes the hazard curves outward, suggesting a different range of frequencies for use in seismic probabilistic safety assessments. Therefore the use of a more realistic distribution results in an increase in the frequency calculations suggesting rare events are less rare than thought in terms of seismic probabilistic safety assessment. However, the opposite was observed with the ground motion prediction equation considered.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.955-960
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2009
As we shall dene an exponentiated complementary power function distribution, we shall consider moments, hazard rate, and inference for parameter in the distribution. And we shall consider an inference of the reliability and distributions for the quotient and the ratio in two independent exponentiated complementary power function random variables.
Recently, the amount of maintenance is increasing due to the aging of power facilities, but the budget is constrained. Therefore, the importance of asset management that selects replacement priorities based on the failure probability and enhances investment effects is increasing. Because the number of distribution transformers is very large, the proportion of investment cost is very high. Therefore, it is important to select the investment priority by evaluating the reliable remaining life based on the failure probability. This paper evaluates the statistical expected life using the failure data of distribution transformers for the last 11 years and the current operation data. The hazard rate of distribution transformer and MV cable was compared with each other and the adequacy of early failure removal was reviewed and the statistical expected life corresponding to the cumulative failure probability B3% was calculated.
This paper presents accelerated life tests for Type I censoring data under probabilistic stresses. Probabilistic stress, $S_j$, is the random variable for stress influenced by test environments, test equipments, sampling devices and use conditions. The hazard rate, ,$theta_j$, is the random variable of environments and the function of probabilistic stress. Also it is assumed that the general stress distribution is uniform, the life distribution for the given hazard rate, $\theta$, is exponential and inverse power law model holds. In this paper, we obtained maximum likelihood estimators of model parameters and the mean life in use stress condition.
The tsunami hazard analysis is performed for testing the application of probabilistic tsunami hazard analysis to nuclear power plant sites in the Korean Peninsula. Tsunami hazard analysis is based on the seismic hazard analysis. Probabilistic method is adopted for considering the uncertainties caused by insufficient information of tsunamigenic fault sources. Logic tree approach is used. Uljin nuclear power plant (NPP) site is selected for this study. The tsunamigenic fault sources in the western part of Japan (East Sea) are used for this study because those are well known fault sources in the East Sea and had several records of tsunami hazards. We have performed numerical simulations of tsunami propagation for those fault sources in the previous study. Therefore we use the wave parameters obtained from the previous study. We follow the method of probabilistic tsunami hazard analysis (PTHA) suggested by the atomic energy society of Japan (AESJ). Annual exceedance probabilities for wave height level are calculated for the site by using the information about the recurrence interval, the magnitude range, the wave parameters, the truncation of lognormal distribution of wave height, and the deviation based on the difference between simulation and record. Effects of each parameters on tsunami hazard are tested by the sensitivity analysis, which shows that the recurrence interval and the deviation dominantly affects the annual exceedance probability and the wave heigh level, respectively.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권6호
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pp.787-798
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2011
In this paper, we develop some characterization results in terms of survival entropy of the first order statistic. In addition, we generalize the cumulative entropy recently proposed by Di Crescenzo and Logobardi (2009) to a new measure of information (called the failure entropy) and study some properties of it and its dynamic version. Furthermore, power distribution is characterized based on dynamic failure entropy.
Jintao Zhang;Wei Zhang;William Hughes;Amvrossios C. Bagtzoglou
Wind and Structures
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제39권1호
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pp.1-14
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2024
Widespread damages from extreme winds have attracted lots of attentions of the resilience assessment of power distribution systems. With many related environmental parameters as well as numerous power infrastructure components, such as poles and wires, the increased challenge of power asset management before, during and after extreme events have to be addressed to prevent possible cascading failures in the power distribution system. Many extreme winds from weather events, such as hurricanes, generate widespread damages in multiple areas such as the economy, social security, and infrastructure management. The livelihoods of residents in the impaired areas are devastated largely due to the paucity of vital utilities, such as electricity. To address the challenge of power grid asset management, power system clustering is needed to partition a complex power system into several stable clusters to prevent the cascading failure from happening. Traditionally, system clustering uses the Binary Decision Diagram (BDD) to derive the clustering result, which is time-consuming and inefficient. Meanwhile, the previous studies considering the weather hazards did not include any detailed weather-related meteorologic parameters which is not appropriate as the heterogeneity of the parameters could largely affect the system performance. Therefore, a fragility-based network hierarchical spectral clustering method is proposed. In the present paper, the fragility curve and surfaces for a power distribution subsystem are obtained first. The fragility of the subsystem under typical failure mechanisms is calculated as a function of wind speed and pole characteristic dimension (diameter or span length). Secondly, the proposed fragility-based hierarchical spectral clustering method (F-HSC) integrates the physics-based fragility analysis into Hierarchical Spectral Clustering (HSC) technique from graph theory to achieve the clustering result for the power distribution system under extreme weather events. From the results of vulnerability analysis, it could be seen that the system performance after clustering is better than before clustering. With the F-HSC method, the impact of the extreme weather events could be considered with topology to cluster different power distribution systems to prevent the system from experiencing power blackouts.
In this study, the characteristic lifetime of power facilities such as power transformers and GIS were investigated as the basis of power facility asset management. It is difficult to obtain the operation and failure data of the facilities in Korea. Therefore, the number of failures of the electric power facilities was calculated from the operation data and hazard rate shown in the overseas literatures, and the statistical analysis was performed using the Weibull distribution function. As a result of extracting and analyzing the data of the UK National Grid for power transformers, the characteristic lifetime (scale parameter) of 116.45 years was considered to be a very appropriate value for power transformer management and can be used as a comparative data of the analysis of the domestic transformers. As for the GIS, based on the Bays and Bay-Years data and the hazard rate according to the operation years of the 123kV GIS in Germany, it is found out that the characteristic lifetime of GIS is not so meaningful. It is necessary to decide a maintenance strategy and lifetime expectancy considering the characteristics of the design, materials and manufacturing process of GIS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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