Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

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

Sobolewski R. A.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2015

|

Nr 42

183--186

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.

2

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

Sobolewski R. A.

Acta Energetica

|

2015

|

nr 3

71--82

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.

3

Zastosowanie modeli semi-Markowa do analizy wpływu badań eksploatacyjnych na niezawodność środków ochrony przeciwporażeniowej

Sobolewski R. A.

Wiadomości Elektrotechniczne

|

2008

|

R. 76, nr 3

11-16

PL

Przedstawiono modele matematyczne do wyznaczania liczby niezadziałań środka ochrony przeciporażeniowej przy wystąpieniu uszkodzeń w określonym czasie eksploatacji urządzenia.

EN

The paper presents mathematical models used to determine the number of non-actuation of electric shock protection means when failures occur within specified operating time of the equipment.

4

Metoda oceny ryzyka zawodowego związanego z porażeniem prądem elektrycznym przy urządzeniach niskiego napięcia

Korniluk W., Sobolewski R. A.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2004

|

R. 50, nr 10

29-32

PL

W artykule omówiono, zastosowane w opracowanej ilościowej metodzie oceny ryzyka zawodowego związanego z porażeniem prądem elektrycznym przy urządzeniach niskiego napięcia, metodykę identyfikacji zagrożeń porażeniowych, probablilstyczne modele przeznaczone do obliczania ryzyka porażeniowego zasady ustalania priorytetów w planie działań korygujących oraz przebieg wspomaganej komputerowo oceny tego ryzyzka.

EN

In this paper issues related to the quantitative method of occupational risk assessment of electric shock associated with low voltage equipment are presented: methodologies of hazardis identification and risk calculation thanks to the probablistic models, principles of developing priorities for corrective plan and run of process of occupational risk assessment of electric shock related to low voltage equipment.

5

Metody wyznaczania prądów rażeniowych w niskonapięciowych sieciach elektrycznych z izolowanym punktem zerowym

Korniluk W., Sobolewski R. A.

Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa

|

1998

|

nr 6

58-61

PL

W artykule przedstawiono schemat zastępczy i model matematyczny impedancji ciała ludzkiego, uwzględniający wpływ takich czynników, jak: napięcie rażeniowe, jego rodzaj i częstotliwość, temperatura otoczenia, powierzchnia elektrod, stan naskórka i droga przepływu prądu przez ciało ludzkie. Zaprezentowano metodę obliczania medialnych wartości prą d ów rażeniowych w trójfazowych izolowanych sieciach niskiego napięcia, opartą na tym modelu. Przedstawiono wyniki przykładowych obliczeń prądów rażeniowych..

EN

The article presents a substitute diagram of a mathematical model of human body impendance regarding the following factors: electric shock voltage, its kind and frequency, ambient temperature, electrodes surface, epidermis condition and current flow passage across human body. A calculating method of electric shock current values in 3-phase insulated low voltage is presented. There are given the results of examplary calculations of electric shock currents.