- Tytuł:
-
Wind Farm Reliability Modelling Using Bayesian Networks and Semi-Markov Processes
Modelowanie niezawodności farmy wiatrowej z wykorzystaniem sieci Bayesowskich i procesów semi-Markowa - Autorzy:
- Sobolewski, R. A.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/396950.pdf
- Data publikacji:
- 2015
- Wydawca:
- ENERGA
- Tematy:
-
wind power
reliability
Bayesian networks
semi-Markov processes
energetyka wiatrowa
niezawodność
sieci Bayesowskie
procesy semi-Markowa - Opis:
-
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
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. - Źródło:
-
Acta Energetica; 2015, 3; 71-82
2300-3022 - Pojawia się w:
- Acta Energetica
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł