Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Multi-criteria decision-making" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    A novel approach to optimize the maintenance strategies: a case in the hydroelectric power plant
    Autorzy:
    Özcan, Evrencan
    Yumuşak, Rabia
    Eren, Tamer
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841740.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    maintenance management
    maintenance strategy optimization
    multi-criteria decision making
    AHP
    COPRAS
    integer programming
    Opis:
    Countries need to develop sustainable energy policies based on the principles of environmental sensitivity, reliability, efficiency, economy and uninterrupted service and to maintain their energy supply in order to increase their global competitiveness. In addition to this impact of sustainable energy supply on the global world, maintenance processes in power plants require high costs due to allocated time, materials and labor, and generation loss. Thus, the maintenance needs to be managed within a system. This makes analytical and feasible maintenance planning a necessity in power plants. In this context, this study focuses on maintenance strategy optimization which is the first phase of maintenance planning for one of the large-scale hydroelectric power plants with a direct effect on Turkey's energy supply security with its one fifth share in total generation. In this study, a new model is proposed for the maintenance strategy optimization problem considering the multi-objective and multicriteria structure of hydroelectric power plants with hundreds of complex equipment and the direct effect of these equipment on uninterrupted and cost-effective electricity generation. In the model, two multi-criteria decision-making methods, AHP and COPRAS methods, are integrated with integer programming method and optimal maintenance strategies are obtained for 571 equipment.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 2; 324-337
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An artificial neural network model supported with multi criteria decision making approaches for maintenance planning in hydroelectric power plants
    Planowanie utrzymania ruchu w elektrowniach wodnych w oparciu o model sztucznej sieci neuronowej wsparty wielokryterialnymi metodami podejmowania decyzji
    Autorzy:
    Özcan, Evrencan
    Danışan, Tuğba
    Yumuşak, Rabia
    Eren, Tamer
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841905.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    artificial neural networks
    hydroelectric power plant
    failure period estimation
    maintenance planning
    AHP
    TOPSIS
    sztuczne sieci neuronowe
    elektrownie wodne
    szacowanie czasu między uszkodzeniami
    planowanie utrzymania ruchu
    Opis:
    Power plants are the large-scale production facilities with the main purpose of realizing uninterrupted, reliable, efficient, economic and environmentally friendly energy generation. Maintenance is one of the critical factors in achieving these comprehensive goals, which are called as sustainable energy supply. The maintenance processes carried out in order to ensure sustainable energy supply in the power plants should be managed due to the costs arising from time requirement, the use of material and labor, and the loss of generation. In this respect, it is critical that the fault dates are forecasted, and maintenance is performed without failure in power plants consisting of thousands of equipment. In this context in this study, the maintenance planning problem for equipment with high criticality level is handled in one of the large-scale hydroelectric power plants that meet the quintile of Turkey’s energy demand as of the end of 2018. In the first stage, the evaluation criteria determined by the power plant experts are weighted by the Analytical Hierarchy Process (AHP), which is an accepted method in the literature, in order to determine the criticality levels of the equipment in terms of power plant at the next stage. In order to obtain the final priority ranking of the equipment in terms of power plant within the scope of these weights, Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is used because of its advantages compared to other outranking algorithms. As a result of this solution, for the 14 main equipment groups with the highest criticality level determined on the basis of the power plant, periods between two breakdowns are estimated, and maintenance planning is performed based on these periods. In the estimation phase, an artificial neural network (ANN) model has been established by using 11-years fault data for selected equipment groups and the probable fault dates are estimated by considering a production facility as a system without considering the sector for the first time in the literature. With the plan including the maintenance activities that will be carried out before the determined breakdown dates, increasing the generation efficiency, extending the economic life of the power plant, minimizing the generation costs, maximizing the plant availability rate and maximizing profit are aimed. The maintenance plan is implemented for 2 years in the power plant and the unit shutdowns resulting from the selected equipment groups are not met and the mentioned goals are reached.
    Elektrownie to zakłady produkcyjne o dużej skali, których głównym celem jest nieprzerwane, niezawodne, wydajne, rentowne oraz przyjazne dla środowiska wytwarzanie energii. Utrzymanie ruchu stanowi jeden z kluczowych czynników pozwalających na osiągnięcie tych szeroko zakrojonych celów, które określa się wspólnym mianem zrównoważonych dostaw energii. W elektrowniach, procesami utrzymania ruchu, realizowanymi w celu zapewnienia zrównoważonych dostaw energii, zarządza się z uwzględnieniem kosztów związanych z wymogami czasowymi, kosztów materiałów i robocizny oraz strat wytwarzania energii. Ponieważ elektrownie wykorzystują tysiące różnych urządzeń, niezwykle ważne jest prognozowanie dat wystąpienia uszkodzeń oraz zapewnienie bezawaryjnego utrzymania ruchu. W przedstawionych badaniach, rozważano problem planowania utrzymania ruchu sprzętu o wysokim poziomie krytyczności na przykładzie jednej z dużych elektrowni wodnych, która na koniec 2018 r. pokrywała jedną piątą zapotrzebowania Turcji na energię elektryczną. W pierwszym etapie badań, kryteria oceny określone przez ekspertów zatrudnionych w elektrowni ważono za pomocą powszechnie stosowanej w literaturze metody procesu hierarchii analitycznej (AHP) w celu ustalenia poziomów krytyczności poszczególnych elementów wyposażenia elektrowni. Aby opracować ostateczny ranking priorytetowości elementów wyposażenia elektrowni na podstawie określonych wcześniej wag, zastosowano technikę TOPSIS, która polega na porządkowaniu preferencji na podstawie podobieństwa do idealnego rozwiązania. Techniki tej użyto ze względu na jej zalety, których nie mają inne algorytmy oparte na relacji przewyższania (ang. outranking algorithms). Na podstawie wyników otrzymanych dla 14 głównych grup urządzeń o najwyższym poziomie krytyczności, określonym na podstawie danych pochodzących z elektrowni, oszacowano czasy pomiędzy dwiema awariami, a na ich podstawie zaplanowano działania konserwacyjne. W fazie szacowania, opracowano model sztucznej sieci neuronowej (ANN) w oparciu o dane o uszkodzeniach, które wystąpiły w ostatnich 11 latach działania elektrowni, dla wybranych grup urządzeń. Przewidywane daty wystąpienia uszkodzeń szacowano, po raz pierwszy w literaturze, biorąc pod uwagę zakład produkcyjny jako system, bez uwzględnienia sektora produkcyjnego. Plan obejmuje działania konserwacyjne, które mają być przeprowadzone przed przewidywanymi datami awarii, w celu zwiększenia wydajności wytwarzania energii, przedłużenia żywotności elektrowni, minimalizacji kosztów wytwarzania energii, maksymalizacji wskaźnika dostępności elektrowni oraz maksymalizacji zysków. Opracowany plan konserwacji wdrażano w omawianej elektrowni przez 2 lata. W tym okresie nie odnotowano przerw w pracy jednostek wytwórczych spowodowanych awarią rozważanych grup urządzeń, co oznacza, że wspomniane cele zostały osiągnięte.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 3; 400-418
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies