Analysis of the exploitation failure rate in Polish MV networks

• Autorzy: Kornatka M.

Identyfikatory

DOI

10.17531/ein.2018.3.9

Warianty tytułu

PL

Analiza eksploatacyjnej awaryjności krajowych sieci średniego napięcia

• Języki publikacji: EN PL

Abstrakty

EN

The paper presents an analysis of exploitation failure rate in MV overhead and cable lines and in MV/LV transformers in the Polish power system. The reliability analysis is carried out by means of a non-parametric method using kernel estimators. The data are obtained from power networks of various operating conditions, and because of that the weight of data is taken into consideration. Additionally, the paper offers an innovative way of presenting the reliability data in a graphic form.

PL

W artykule przedstawiono wyniki analizy danych eksploatacyjnych awaryjności linii napowietrznych i kablowych średniego napięcia jak również transformatorów SN/nN krajowego systemu elektroenergetycznego. Do analizy zagadnienia zastosowano nieparametryczną metodę analizy danych niezawodnościowych sieci elektroenergetycznych z wykorzystaniem estymatorów jądrowych. Poszczególne dane pochodzą z sieci elektroenergetycznych mających różny charakter pracy, dlatego uwzględniono w analizie wagę poszczególnych danych. W artykule zaproponowano także nowy sposób prezentacji graficznej analizowanych danych niezawodnościowych.

Słowa kluczowe

EN

reliability; failure rate in MV networks; kernel estimators

PL

niezawodność; awaryjność sieci średniego napięcia; estymatory jądrowe

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 20, no. 3
• Strony: 413--419
• Opis fizyczny: Bibliogr. 23 poz., rys.

Twórcy

autor

Kornatka M.

• Faculty of Electrical Engineering Czestochowa University of Technology ul. Armii Krajowej 17, 42-201 Częstochowa, Poland

Bibliografia

• 1. 6th CEER Benchmarking Report on the Quality of Electricity and Gas Supply. Brussels: CEER, 2016.
• 2. Billinton R, Allan R. Reliability Evaluation of Power Systems. Second edition. New York: Plenum Press, 1996, https://doi.org/10.1007/978-1-4899-1860-4.
• 3. Briš R, Byczanski P, Goňo R, Rusek S. Discrete maintenance optimization of complex multi-component systems. Reliability Engineering & System Safety 2017; 168: 80-89, https://doi.org/10.1016/j.ress.2017.04.008.
• 4. Brown R, Ochoa J. Distribution system reliability: default data and model validation. IEEE Transactions on Power Systems 1998; 13: 704-709, https://doi.org/10.1109/59.667403.
• 5. Chojnacki A. Analiza niezawodności eksploatacyjnej elektroenergetycznych sieci dystrybucyjnych. Kielce: Wyd. Politechniki Świętokrzyskiej, 2013.
• 6. Ilie I, Hernando-Gil I, Djokic S. Reliability equivalents of LV and MV distribution networks. IEEE International Energy Conference and Exhibition ENERGYCON 2012; 343-348, https://doi.org/10.1109/EnergyCon.2012.6347779.
• 7. Kornatka M. Assessment of working conditions of 110 kV line. 16th International Scientific Conference on Electric Power Engineering 2015; 296-300.
• 8. Kornatka M, Gawlak A. Comparative Analysis of Operating Conditions in Polish Medium-voltage and 110 kV Networks. Proceedings of the 8th International Scientific Symposium on Electrical Power Engineering 2015; 57-60.
• 9. Kornatka M. The weighted kernel density estimation methods for analysing reliability of electricity supply. 17th International Scientific Conference on Electric Power Engineering 2016; 2-5, https://doi.org/10.1109/EPE.2016.7521729.
• 10. Kolcun M, Kornatka M, Gawlak A, Čonka Z. Benchmarking the reliability of medium-voltage lines. Journal of Electrical Engineering 2017; 68(3): 212-215, https://doi.org/10.1515/jee-2017-0031.
• 11. Kulczycki P. Estymatory jądrowe w analizie systemowej. Warszawa: WNT, 2005.
• 12. Müller H, Wang J. Density and failure rate estimation with application to reliability. Contribution to the Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability. Department of Statistics University of California; 2007.
• 13. Paska J. Chosen aspects of electric power system reliability optimization. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2013; 15 (2): 202-208.
• 14. Paska J. Niezawodność systemów elektroenergetycznych. Warszawa: Oficyna Wyd. Politechniki Warszawskiej, 2005.
• 15. R Core Team Copyright C. Środowisko i program R, 1999-2017. Available: https://cran.r-project.org.
• 16. Saleh J, Marais K. Highlights from the early (and pre-) history of reliability engineering. Reliability Engineering & System Safety 2006; 91: 249-256, https://doi.org/10.1016/j.ress.2005.01.003.
• 17. Sheather S, Jones M. A reliable data-based bandwidth selection method for kernel density estimation. Journal of the Royal Statistical Society.Series B 1991; 53(3): 683-690.
• 18. Silverman B. Density Estimation for Statistics and Data Analysis. Chapman and Hall, 1986, https://doi.org/10.1007/978-1-4899-3324-9.
• 19. Statystyka elektroenergetyki polskiej, Warszawa: Agencja Rynku Energii S.A. 2012- 2016.
• 20. Turlach B. Bandwidth selection in kernel density estimation: A rewiew. Working Paper. Université catholique de Louvain 1994.
• 21. Venables W, Ripley B. Modern Applied Statistics with S. New York: Springer, 2002, https://doi.org/10.1007/978-0-387-21706-2.
• 22. Wand M, Jones M. Kernel Smoothing. Vol. 60 of Monographs on Statistics and Applied Probability London: Chapman and Hall, 1995, https://doi.org/10.1007/978-1-4899-4493-1.
• 23. Wasserman L. All of Nonparametric Statistics. New York: Springer, 2007.