The preventive diagnostic technique prevents transformers from power failure through giving alarm and observing transformers in service. And it helps to establish the plan for optimum maintenance of the transformer as well as to find location or cause of fault using accumulated data. Data detection and experience of the preventive diagnostic system need to establish the preventive diagnostic algorithm regarding interrelationship between detected data and deterioration of equipment. Therefore in-depth analysis about the preventive diagnosis system is required. KEPCO has adopted the preventive diagnostic system at nine 345kV substations since 1997. Techniques for component sensors of the preventive diagnosis system were settled but diagnosis algorithm, diagnostic criteria and practical use of accumulated data are not yet established. This paper, to build up the base of preventive diagnostic algorithm for the Power transformer. investigated the preventive diagnostic criteria for the power transformer.
International Journal of Reliability and Applications
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제11권2호
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pp.123-138
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2010
This paper investigates a mathematical model of a system composed of two non-identical unit parallel system with common-cause failure, critical human error, non-critical human error, preventive maintenance and two type of repair, i.e. cheaper and costlier. This system goes for preventive maintenance at random epochs. We assume that the failure, repair and maintenance times are independent random variables. The failure rates, repair rates and preventive maintenance rate are constant for each unit. The system is analyzed by using the graphical evaluation and review technique (GERT) to obtain various related measures and we study the effect of the preventive maintenance preventive maintenance on the system performance. Certain important results have been derived as special cases. The plots for the mean time to system failure and the steady-state availability A(${\infty}$) of the system are drawn for different parametric values.
This Paper is about optimizing preventive maintenance period of connected (r,s) out of(m,n) : F lattice system that one of multi-component system, (m,n) matrix failure of whole system is occurrence when parts that belong in (r,s) matrix part procession of parts arranged with procession are breakdown all. The preventive maintenance about system is very important viewing from system reliability and operational expense viewpoint. Preventive maintenance that misses a time calls big loss by system failure and expense of frequent full equipment is paid excessively in preventive maintenance itself but expense is paid much in preventive maintenance itself and whole expense escalation can be achieved preferably. Through this research, reliability model is constructed that do expense by smallest under full equipment policy chosen through comparison of each full equipment policy and preventive maintenance expense full equipment cycle and r ,s value are made using simulated annealing algorithm and simulated annealing algorithm that converge fast in multi-component system certified most suitable to optimization decision
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권1호
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pp.99-106
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1999
This paper considers an imperfect repair model for which the repairable system is maintained preventively at periodic times and is replaced by a new system when a predetermined number of preventive maintenance has been applied. our main objective of this is to determine the optimal number of preventive maintenances before the system is replaced and the optimal length of interval between two consecutive preventive maintenances under a new repair model which is referred to as an ineffective preventive maintenance. Such a model assumes a periodic preventive maintenance in which the system is effectively maintained with a certain probability. Otherwise the system is not improved at all after each maintenance and thus the failure rate remains the same as before. The criteria to determine the optimal number of preventive maintenances and length of period is the expected cost rate per unit time for an infinite time span. We give the explicit expressions for the expected cost rate per unit time. Some numerical examples are presented for illustrative purposes.
Abnormal symptoms on operating conditions of power transformer are monitored by a preventive diagnostic system which prevents the sudden power failure in case of quick progress of abnormal situation. The preventive diagnostic system helps plan the proper maintenance method according to the transformer conditions via accumulated data. KEPCO has adopted the preventive diagnostic system at nine of 345kV substations since 1997. Application techniques of the diagnostic sensors were settled, but diagnostic algorithm and practical use of accumulated data are not yet established. To build up the diagnostic algorithm and effective use of the preventive diagnostic system, the reliability of the data which were accumulated in a server computer is very important. This paper describes the data analysis in the server in order to advance the reliability of the accumulated data of the preventive diagnostic system. The principles and data flows of the diagnostic sensors were analyzed, and the data discrepancy between sensors and server were calibrated.
Almost preventive maintenance policies assumed that the system after pm has failure rate as before pm with probability p and as good as new with probability 1-p. This paper considers the s-expected cost of the model with imperfect periodic preventive maintenance that increasing minimal repair costs at failure and obtains the optimum periodic preventive maintenance time. Numerical example are shown in which the failure time of the system has gamma distribution.
This paper investigates the stress-reducing preventive maintenance model through numerical experiments. The preventive maintenance model is used to analyze the relationship between related conditions and variables to gain insight into the efficient operation of the system when performing preventive maintenance in real-world situations. Various preventive maintenance models have been developed over the past decades and their complexity has increased in recent years. Increasing complexity is essential to reflect reality, but recent models can only be interpreted through numerical experiments. The stress-reducing preventive maintenance is a newly introduced preventive maintenance concept and can only be interpreted numerically due to its complexity, and has received little attention because the concept is unfamiliar. Therefore, for information purposes, this paper investigates the characteristics of the stress-reducing preventive maintenance and the relationship between parameters and variables through numerical experiments. In particular, this paper is focusing on the economic feasibility of stress-reducing preventive maintenance by observing changes in the optimal preventive maintenance period in response to changes in environmental stress and the improvement factor. As a result, when either the environmental stress or the improve effect of stress-reducing preventive maintenance is low, it is not necessary to carry out the stress-reducing preventive maintenance at excessive cost. In addition, it was found that the age reduction model is more economical than the failure rate reduction model.
The purpose of this study was to introduce the methodology of intervention analysis with time series data and to investigate the influence of the patient referral system on medical care utilization in Kangwha county. The data were obtained at the Kangwha Medical Inurance Society and we analysed the material based on the outpatient care fee. The results were as fellows: 1. The average outpatient care utilization in the hospital decreased by 41.7% due to the patient referral system. 2. The utilization of the health instituation increased by 278.8 persons per month due to the patient referral system. 3. The patient referral system did not influence the total outpatient are utilization. The methodology of intervention analysis, which detected the effect of intervention, will be helpful to the study of public health area.
KEPCO is planning to operate 765kV Sin-Tao-Back and Sin-Ga-Pyong substations from 2004. A preventive diagnostic system to obtain the reliability of transformer and GIS is being adopted in 765kV substations. KEPRI has developed a preventive diagnostic system for 765kV substation since 1997. The preventive diagnostic system developed in that project was installed to the 345kV Eui-Ryung substation in June, 2000, and it is under circumstance durability test and operation capacity tests. In this paper, we analyze data of the preventive diagnostic system in 345kV Eui-Ryung substation.
In the preventive replacement policies of system that the failure can be detected through only periodic inspection, there is a penalty cost associated with the lapsed time between system failure and its detection. The system under study is replaced if the system fails before $n^{th}$ inspection, otherwise, preventive replacement is performed at the $n^{th}$ inspection. The decision variables are the inspection interval and the period of preventive replacement. This study presents the optimal preventive replacement policy that minimizes the long-run expected cost per unit time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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