본 논문에서는 배전 시스템을 구성하는 기기들에 대한 설치 현황자료와 고장 자료 및 전국 지점을 대상으로 한 설문조사 자료를 이용하여 기후별 고장률을 예측하였다. 같은 종류의 배전 설비라 하더라도 그 설비가 설치되어 있는 기후 상태에 따라서 고장률은 다르게 나타날 수 있다. 그러므로 배전기기의 고장률을 설비관리나 최적 투자 계획의 운용에 사용하기 위해서는 대상 설비가 설치된 기후 특성을 고려해야 하며 이를 위해 기후 특성을 고려한 고장률 예측이 요구된다고 할 수 있다. 기후특성분석을 위하여 한국전력공사의 전국지점을 대상으로 기후 특성(호우, 낙뢰, 강풍, 해일, 특징 없음)으로 구분하여 설문조사를 실시하였고 기후 특성에 따른 영향도를 분석하였고 고장률 추정 알고리즘을 제안하였다.
This paper suggests a revision method for historical fault data using Proportional Aging Reduction(PAR) to consider maintenance effect in time-varying failure rate. In order to product time-varying failure rate, the historical fault data are necessary. However, the maintenance record could be left out in historical data by spot operator's mistake. In this case, the failure rate is produced less than the average failure rate for increasing equipments' life-time by maintenance effect. Hence, it is necessary for new time-varying failure rate to extract maintenance effect from the existing fault data. In this paper, the revision method to reduce equipments' life-time, adversely using PAR among three techniques to consider maintenance effect.
Reliability evaluation of power distribution system is very important to both power utilities and customers. It present the probabilistic number and duration of interruption such as failure rate, SATDI, SAIFI, and CAIDI. However, it has a fatal weakness at reliability index because of accuracy of failure rate. In this paper, the Time-varying Failure Rate(TFR) of power distribution system equipment is extracted from the recorded failure data of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) in Korea. For TFR extraction, it is used that the fault data accumulated by KEPCO during 10 years. The TFR is approximated to bathtub curve using the exponential(random failure) and Weibull(aging failure) distribution function. In addition, Kaplan-Meier estimation is applied to TFR extraction because of incomplete failure data of KEPCO. Finally, Probability plot and regression analysis is applied. It is presented that the extracted TFR is more effective and useful than Mean Failure Rate(MfR) through the comparison between TFR and MFR
The failure prediction and preventive maintenance for the equipment of nuclear power plant area using reliability-centered maintenance have been grown. On the other hand, the maintenance for power distribution system consists of time-based maintenance mainly. In this paper, the new maintenance algorithms for power distribution system are developed considering reliability indices. First of all, Time-varying failure rates are extracted from data accumulated at KEPCO using exponential distribution function and weibull distribution function. Next, based on the extracted failure rate, reliability for real power distribution system is evaluated for applying the effective maintenance algorithm which is the analytic method deciding the maintenance point of time and searching the feeder affecting the specific customer. Also the algorithm deciding the maintenance priority order are presented based on sensitivity analysis and equipment investment plan are analyzed through the presented algorithm at real power distribution system.
In this paper, the Time-varying Failure Rates(TFR) of power distribution system components are extracted from the recorded failure data of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) and the reliability of power distribution system is evaluated using Mean Failure Rate(MFR) and TFR. The TFR is approximated to bathtub curve using the exponential and Weibull distribution function. In addition, Kaplan-Meier estimation is applied to TFR extraction because of incomplete failure data of KEPCO. Also the reliability of the real power distribution system of Korea is evaluated using the MFR and TFR extracted from real failure data, respectively and the results of each case are compared with each other. As a result, it is proved that the reliability evaluation using the TFR is more realistic than MFR. In addition, it is presented that the application method at power distribution system maintenance and repair using the result of TFR.
Failure rate serves as a pivotal role in reliability study. Of all, the constant failure rate is the most popularly used in field exercises. In reality, however, the electrical and electronic parts' life is represented by not only the constant failure rate but the decreasing and/or increasing failure rates. Explicit consideration and incorporation of them into the model development may yield more desirable results. In this study, we built a reliability model for failure rates varying over time intervals and derived well known measures such as probability density function, reliability function, mean life, moments, and mission time. We then evaluated mean life with consideration of the first-year multiplier and compared the results those with constant failure rate. The results given in the study may provide a reference applying for practical decision making.
Distribution system reliability evaluation estimates by approach methods such as Makove modelling or Monte Carlo simulation, equation of state and failure rate that is on one basic data used to these assessment technique is described as probability of average value. because average failure rate equipment device is aged as time goes by but there is shortcoming that such used failure rate does not evaluate thing which is correct in reliability change hereafter. In this paper, failure rate displayed that apply aging to basis equipment device by passing time using Weibull distribution one of life evaluation method and for express aging of component from utility's failure database.
The inside and outside of the country utilities considered that they focused energy and economic aspect for short-term in new environment change of restructure. but it need service reliability preservation and improvement countermeasure, that is no to use existent estimation method for reliability preservation. therefore, analyze the equipment failure rate for suitable reliability preservation through equipment failure rate analysis of power distribution r system and evaluated equipment that is composing power distribution system by the failure rate. This paper estimated failure causes and the TVFR(Time Varying Failure Rate) for main equipment that is composing power distribution system using Weibull distribution.
본 논문에서는 신뢰성을 명가하는 데 있어서 소프트웨어 및 하드웨어 측면을 고려한 통합된 마코브 모델링(Markov modeling)으로 AVTMR(AlI Voting Triple Modular Redundancy) 시스템의 신뢰성을 분석한다. 본 시스템의 모델링은 하드웨어의 경우에 고장율이 시불변 특성을 가지며, 소프트웨어 경우에는 시 가변 특성으로 모델링되어 AVTMR 시스템과 단일 시스템에 대한 신뢰성 비교를 한다. 특히, 소프트웨어적인 특성은 G-O/NHPP 기법을 이용하여 분석이 되며, AVTMR 시스템의 전체적인 특성을 소프트웨어 및 하드웨어적인 관점에서 고장율 따른 특성을 이해할 수 있게 된다. 평가된 AVTMR 은 엄베디드 통신 시스템, 항공기 등의 결함 허용 시스댐에 요구되는 스팩에 맞도록 설계를 하기 위한 기반을 제시한다.
The purpose of the this paper is to make decision of the maintenance priority of power distribution system using Time-Varying Failure Rate(TVFR) with interruption cost. This paper emphasizes the practical use of the reliability indices and interruption cost. To make a decision of maintenance priority on power distribution system equipment, the quantification of the reliability level should be represented as a cost. In this paper, the TVFR of power distribution system equipment applied in this paper utilizes analytic method to use the historical data of KEPCO. From this result, the sensitivity analysis on TVFR of equipment was done for the priority, which represents that high priority of the equipment has more effect on system reliability, such as SAIDI or SAIFI, than other equipment. By this priority, the investment plan is established. In this result, customer interruption cost(CIC) could be extracted, and CIC is used as weighting factor to consider a importance of customer. After that, the result calculated the proposal method in this paper is compared with other priority method, such as lifetime, failure rate or only sensitivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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