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

• Autorzy: Sobolewski R. A.

Warianty tytułu

EN

Wind farm availability modeling based on bayesian networks and semi-Markov processes

• Konferencja: XVII Międzynarodowa Konferencja Naukowa AKTUALNE PROBLEMY W ELEKTROENERGETYCE APE’15 (17-19.06.2015, Jastrzębia Góra, Poland)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niezawodność urządzeń technicznych farmy wiatrowej (FW) wpływa między innymi na moc wyjściową farmy. Ilościową miarą tej niezawodności może być rozkład prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości elektrowni wiatrowych (EW) farmy, tj. stanów oznaczających ich gotowość do produkcji energii elektrycznej i przekazywania jej do sieci elektroenergetycznej. Miarę tę można stosować do np. ilościowej analizy wpływu różnych topologii FW i niezawodności urządzeń farmy na jej niezawodność oraz wyznaczać wartość oczekiwaną mocy farmy z uwzględnieniem niezawodności. W artykule przedstawiono modele probabilistyczne opisujące ilościowo niezawodność FW, wykorzystujące sieci Bayesowskie (BN) i procesy semi-Markowa (PSM). W artykule zaprezentowano przykład obliczeniowy dotyczący analizy niezawodności FW składającej się z 4 EW, potwierdzający użyteczność metody.

EN

Factors that influence wind-farm output power also include the availability of a farm. The availability depends on: arrangements of a wind farm (WF), internal collection grid topology and reliability of electrical equipment included in WF (e.g. generators, transformers, cables, breakers, protective relays, busbars and so on). One of the measures of WF availability can be probability distribution of combinations of availability states of wind turbines generators (WTGs), where availability state means the WTG is able to generate and deliver power to external grid. This measure can be applied in e.g.: (1) study of different internal collection grid topologies and reliability of WF electrical equipment effects on availability of WF and (2) assessment of WF output power considering farm availability. In this work the probabilistic models of WF availability are presented. Because of stochastic nature of electrical equipment failures they rely on two modeling methods, i.e. Bayesian networks and semi-Markov processes. Both approaches allow taking into account the electrical equipment of WF, internal grid topology of WF and reliability characteristics of equipment. The case study of availability modeling is presented as well.

Słowa kluczowe

PL

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

EN

wind energy; availability; Bayesian networks; semi-Markov processes

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2015
• Tom: Nr 42
• Strony: 183--186
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Sobolewski R. A.

• Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny, ul. Wiejska 45D, 15-351 Białystok, tel.: [phone]

Bibliografia

• 1. Sobolewski R.A.: Analiza niezawodności układu wytwórczoprzyłączeniowego turbiny wiatrowej wykorzystująca kryterium ekonomiczne zawodności, Przegląd Elektrotechniczny, R. 86 Nr 10/2010, s. 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 – June 11-15, 2006.
• 3. Quinonez-Varela G., Ault G.W., Anaya-Lara O., McDonald J.R.: Electrical collector system options for large offshore wind farms. IET Renewable Power Generation, 2007, 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. Mabel M.C., Raj R.E., Fernandez E.: Analysis on reliability aspects of wind power. Renewable and Sustainable Energy Reviews 15 (2011) 1210-1216.
• 6. Ali M., Matevosyan J., Milanovic J.V.: Probabilistic assessment of wind farm annual energy production. Electric Power Systems Research 89 (2012) 70-79.
• 7. Darwiche A.: Modeling and reasoning with Bayesian networks. Cambridge University Press 2009.
• 8. Kjaerulff U.B., Madsen A.L.: Bayesian Networks and Influence Diagrams. A Guide to Construction and Analysis. Springer.
• 9. Grabski F.: Semi-Markowskie modele niezawodności i eksploatacji. Seria: Badania systemowe, tom 30. Polska Akademia Nauk, Instytut Badań Systemowych, Warszawa 2002.
• 10. Howard R.A.: Dynamic Probabilistic Systems. Volume II: Semi-Markov and Decision Processes. Dover Books on Mathematics, 2007.