Wind Farm Reliability Modelling Using Bayesian Networks and Semi-Markov Processes

• Autorzy: Sobolewski R. A.

Identyfikatory

DOI

10.12736/issn.2300-3022.2015307

Warianty tytułu

PL

Modelowanie niezawodności farmy wiatrowej z wykorzystaniem sieci Bayesowskich i procesów semi-Markowa

• Języki publikacji: EN PL

Abstrakty

EN

Technical reliability plays an important role among factors affecting the power output of a wind farm. The reliability is determined by an internal collection grid topology and reliability of its electrical components, e.g. generators, transformers, cables, switch breakers, protective relays, and busbars. A wind farm reliability’s quantitative measure can be the probability distribution of combinations of operating and failed states of the farm’s wind turbines. The operating state of a wind turbine is its ability to generate power and to transfer it to an external power grid, which means the availability of the wind turbine and other equipment necessary for the power transfer to the external grid. This measure can be used for quantitative analysis of the impact of various wind farm topologies and the reliability of individual farm components on the farm reliability, and for determining the expected farm output power with consideration of the reliability. This knowledge may be useful in an analysis of power generation reliability in power systems. The paper presents probabilistic models that quantify the wind farm reliability taking into account the above-mentioned technical factors. To formulate the reliability models Bayesian networks and semi-Markov processes were used. Using Bayesian networks the wind farm structural reliability was mapped, as well as quantitative characteristics describing equipment reliability. To determine the characteristics semi-Markov processes were used. The paper presents an example calculation of: (i) probability distribution of the combination of both operating and failed states of four wind turbines included i

PL

Wśród czynników wpływających na moc wyjściową farmy wiatrowej (FW) istotną rolę odgrywa niezawodność techniczna. O niezawodności tej decydują m.in.: topologia wewnętrznej sieci elektroenergetycznej FW i niezawodność urządzeń elektrycznych wchodzących w jej skład, np. generatorów, transformatorów, kabli, łączników, zabezpieczeń elektroenergetycznych, szyn zbiorczych. Ilościową miarą niezawodności FW może być rozkład prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości elektrowni wiatrowych (EW) farmy. Stan gotowości danej EW oznacza jej gotowość do produkcji energii elektrycznej i przekazywania jej do zewnętrznej sieci elektroenergetycznej, co oznacza zdatność EW oraz pozostałych urządzeń niezbędnych do przekazania energii do sieci zewnętrznej. Miarę tę można wykorzystywać m.in. do ilościowej analizy wpływu różnych topologii FW i niezawodności poszczególnych urządzeń farmy na jej niezawodność oraz wyznaczać wartość oczekiwaną mocy farmy z uwzględnieniem niezawodności. Wiedza ta może być przydatna w analizie niezawodności wytwarzania energii elektrycznej w systemach elektroenergetycznych. W artykule przedstawiono modele probabilistyczne opisujące ilościowo niezawodność FW z uwzględnieniem wspomnianych wyżej czynników technicznych. Do sformułowania modeli niezawodnościowych wykorzystano sieci Bayesowskie (BN) i procesy semi-Markowa (PSM). Za pomocą BN odwzorowano niezawodność strukturalną FW i charakterystyki ilościowe opisujące niezawodność urządzeń. Do wyznaczania tych charakterystyk zastosowano PSM. W artykule zaprezentowano przykład obliczeniowy dotyczący wyznaczenia: (i) rozkładu prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości czterech EW wchodzących w skład FW i (ii) oczekiwanej mocy wyjściowej FW z uwzględnieniem jej niezawodności.

Słowa kluczowe

EN

wind power; reliability; Bayesian networks; semi-Markov processes

PL

energetyka wiatrowa; niezawodność; sieci bayesowskie; procesy semi-Markowa

• Wydawca: ENERGA SA
• Czasopismo: Acta Energetica
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 3
• Strony: 71--82
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Sobolewski R. A.

• Białystok University of Technology

Bibliografia

• 1. Sobolewski R.A., Analiza niezawodności układu wytwórczoprzyłączeniowego turbiny wiatrowej wykorzystująca kryterium ekonomiczne zawodności [Reliability analysis of a wind turbine’s generation/output system using economic reliability criterion], Przegląd Elektrotechniczny 2010, Vol. 86, No. 10, pp. 324–329.
• 2. Sannino A., Breder H., Nielsen E.K., Reliability of collection grids for large offshore wind parks, 9th International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems KTH, Stokholm, Sweden, 11–15 June 2006.
• 3. Quinonez-Varela G. i in., Electrical collector system options for large offshore wind farms, IET Renewable Power Generation 2007, No. 1 (2), pp. 107–114.
• 4. Bahirat H.J., Mork B.A., Hoidalen H.K., Comparison of wind farm topologies for offshore applications, IEEE Power and Energy Society General Meeting 2012.
• 5. Segura-Heras I., Escriva-Escriva G., Alcazar-Ortega M., Wind farm electrical power production model for load fow analysis, Renewable Energy 2011, No. 36, pp. 1008–1013.
• 6. Mabel M.C., Raj R.E., Fernandez E., Analysis on reliability aspects of wind power, Renewable and Sustainable Energy Reviews 2011, No. 15, pp. 1210–1216.
• 7. Ali M., Matevosyan J., Milanovic J.V., Probabilistic assessment of wind farm annual energy production, Electric Power Systems Research 2012, No. 89, pp. 70–79.
• 8. Darwiche A., Modelling and reasoning with Bayesian networks, Cambridge University Press 2009.
• 9. Kjaerulf U.B., Madsen A.L., Bayesian Networks and Influence Diagrams. A Guide to Construction and Analysis, Springer.
• 10. Grabski F., Semi-Markowskie modele niezawodności i eksploatacji [Semi-Markov reliability and operability models], Series: Badania Systemowe, Vol. 30, Polish Academy of Sciences, Systems Research Institute, Warsaw 2002.
• 11. Howard R.A., Dynamic Probabilistic Systems, Vol. II: Semi-Markov and Decision Processes, Dover Books on Mathematics, 2007.