Modellierung des Lebenszyklusverhaltens von ...
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Modellierung des Lebenszyklusverhaltens
von Hochspannungsanlagen
Modellierung des Lebenszyklusverhaltens von
Hochspannungsanlagen
Christof Sumereder, Bernhard Körbler, Michael Muhr
6. Oktober 2004, TU Darmstadt
GIS- Anwenderforum 2004
Asset-Management von Hochspannungsschaltanlagen
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Modellierung des Lebenszyklusverhaltens
von Hochspannungsanlagen
Inhalt:
• Anlagenstruktur in Österreich• Lebenszyklus von Anlagen• Instandhaltung, Strategien• Zustandsbewertung, Methoden• Statistische Funktionen und Verfahren• Alterungsfunktionen• Modellbildung von Lebensdauerzyklen• Zusammenfassung
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Modellierung des Lebenszyklusverhaltens
von Hochspannungsanlagen
Altersstruktur von Anlagen Un < 110kV
Quelle VEÖ
0
50
100
150
200
1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000
Baujahr
Anz
ahl
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Modellierung des Lebenszyklusverhaltens
von Hochspannungsanlagen
Altersstruktur von Anlagen Un = 110kV
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1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000
Baujahr
Anz
ahl
Quelle VEÖ
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von Hochspannungsanlagen
Betriebsdauer
Lebensdauervorrat(Zustand)
„Normal“ Defekte
KritischerSchwellwert
Betriebsbelastungen
VerunreinigungAlterung
∆t
"Lebensdauerverlängerung"durch
Instandhaltungsmassnahmen
Ausfall
Lebensdauer einer Anlage
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von Hochspannungsanlagen
Instandhaltung
Ziel der Instandhaltung:
– Vermeidung von Betriebsmittelausfällen
– Ausnutzung des Lebensdauervorrates von Betriebsmitteln
– Zuverlässige Funktion der Energieversorgung
Erreichen der gesetzten Ziele durch Wahl von
– geeigneten Instandhaltungsstrategien.
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Instandhaltungsstrategien (Auszug)
Zeit
Zustand
zeitorientiert Time Based Maintenance TBM
zustandsorientiert Condition Based -“- CBM
ereignisorientiert Incident Based -“- IBM
zuverlässigkeitsorientiert Reliability Centered -“- RCM
risikoorientiert Risk Based -“- RBM
vorausschauend Forecast Based -“- FBM
... ... ...
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von Hochspannungsanlagen
Zustandsbewertung
• Zustandsbewertung im Neuzustand eines Betriebsmittels: – Abschätzung der möglichen Lebensdauer
• Zustandsbewertung im gealterten Zustand eines Betriebsmittels:– Abschätzung des momentanen Zustandes, der
Restnutzungsdauer und Betriebszuverlässigkeit
• Werkzeuge der Zustandsbewertung– Technische Diagnostik– Expertenwissen
Zustandsbewertung: Grundlage zustandsorientierter IH-Strategien!
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Möglichkeiten der Zustandsbewertung
• Technische Diagnostik an Betriebsmittel (Messungen im Rahmen der Instandhaltung: Online/Offline, Monitoring)
• Betriebsmitteldatenbank, Störungsstatistik (Expertenwissen)
• Modellierung des Lebenszyklusverhaltens
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Verfahren der Technischen Diagnostik (Auszug)
• Materialanalytik – UV, VIS, IR-Spektrometrie, Gaschromatographie, Massenspektrometrie
• Durchschlagsdiagnostik – Ud, ϕ(Ud), t(Ud),
• Teilentladungsdiagnostik– Ue, ϕ(TE), Teilentladungsintensität
• Dielektrische Diagnostik– ii(t), C(f), tanδ(f), (Transferfunktion)
• Mechanische Diagnostik– Schallemissionsanalyse, Dilatometrie, Analyse mechanischer Größen
• Thermische Diagnostik• Visuelle Diagnostik
– Darstellung von γ, Röntgen, UV, IR, Schallabstrahlung– Endoskopie, Stroboskopie
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Betriebsmitteldatenbank
• Nenndaten• Betriebsstunden• Durchschnittliche Auslastung• Maximale Belastung• Außergewöhnliche Betriebszustände• Instandhaltung: Maßnahmen, Intervalle• Störungen vergleichbarer Geräte (Störungsstatistik)
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Modellierung des Lebenszyklusverhaltens
von Hochspannungsanlagen
Modellierung
• Mathematische Abbildung von physikalischen Prozessen und Vorgängen während des Betriebes– Mechanismen der Alterung
(Arrhenius, Inverse Power Law)– Erfassung der Tätigkeiten aus Instandhaltung,
Wartung, Störungen, Instandsetzung(Einfluß auf den Lebensdauervorrat)
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Möglichkeiten der Zustandsbestimmung
Modellbildung (Alterung)
Diagnostik (Eigenschaften)
StatistikBetriebsmitteldaten (Anlagen-Lebenslauf)
Zustand der Anlage
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Modellierung des Lebenszyklusverhaltens
von Hochspannungsanlagen
Zusammenwirken statistischer Funktionen
0 20 40 60 80 100 120 1400
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
λ(t)
0
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06
Zeit t
F(t)
f(t)R(t)
∫=t
dttftF0
)()(
dttdFtf )()( =
)(1)( tFtR −=
)()()(
)(1)()(
tRtft
tFtft
=
−=
λ
λ
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Bewertung mit statistischen Verfahren
Technische Diagnostik
math. Alterungsmodelle
Betriebsmittelstatistiken
Zust
ands
bew
erte
nde
Verfa
hren
math. statistische Funktionen:• Ausfallwahrscheinlichkeit• Zuverlässigkeit• Risiko• Ausfallsrate• Fehlerrate
Zust
and
Technische Diagnostik
math. Alterungsmodelle
Betriebsmittelstatistiken
Zust
ands
bew
erte
nde
Verfa
hren
math. statistische Funktionen:• Ausfallwahrscheinlichkeit• Zuverlässigkeit• Risiko• Ausfallsrate• Fehlerrate
Zust
and
Technische Diagnostik
math. Alterungsmodelle
Betriebsmittelstatistiken
Zust
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bew
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hren
math. statistische Funktionen:• Ausfallwahrscheinlichkeit• Zuverlässigkeit• Risiko• Ausfallsrate• Fehlerrate
Zust
and
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von Hochspannungsanlagen
Erstellung von AlterungsmodellenMethode 1:
– Dauer bzw. Alterungsversuche unterschiedlicher Belastungen
– Umgebungsbedingungen bleiben konstant
Zeit
Bel
astb
arke
it ...Ausfall
stat. Dichtefunktionen
– Dauer- bzw. Alterungsversuche mit einer Dauerbelastungsstufe
– Feststellung der verbliebenen Belastbarkeit in regelmäßigen Zeitintervallen
Methode 2:
Zeit
Bel
astb
arke
it
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Quelle: A. Pack, Service Aged Medium Voltage Cables – A Critical ReviewOf Polyethylene Insulated Cables, ISEI 2004, 19.-22.09.2004 Indianapolis
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Zustandsbeurteilung mit Alterungsmodellen
Zeit
Belastbarkeit(Zustand)
Belastung 1
AusfallswahrscheinlichkeitP(l,t)
Zeit
„1“
Ausfall
Prinzip:
Belastung 2
Ausfall
Alterungsmodell
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Berechnung von Ausfallswahrscheinlichkeiten
Belastbarkeit
Belastung
Zeit
Zeit
P(l,t)∫∞
⋅=0
),()(),( dltlFlftlP ii
t1 t2 t3 t4 t5
• Beschreibung von Alterungsmodellen (Belastbarkeit) mit statistischen Größen
• Beschreibung der Belastung mit statistischen Größen
• Berechung der Ausfallswahrscheinlichkeit
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Mathematische Formulierung von Modellen
• Erfassung von:– Instandhaltungstätigkeiten (Inspektion, Wartung, Instandsetzung,
Störungsbehebung)– Betriebsmitteldatenbank, Systemeigenschaften– Ergebnisse der technischen Diagnostik
• Bewertung mittels statistischen und empirischen Lebensdauerfunktionen in einer Datenbank
• Ermittlung von Kennzahlen für die Bewertung des Betriebsmittelzustandes, Instandhaltungsaufwandes und der Priorität von Anlagen
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HS- Freileitung Allgemeines
LTG 1233,75 km
2 Systeme1980
70 Jahreeinfach
.
..
Inspektion, visuelle ÜberprüfungLeiter- und ErdseileVerbindungenÜberspannungsableiterKabelaufführungen. .
.
Erweiterte InspektionThermovisionWiderstandsmessungen. .. .
WartungAusästenReinungsmassnahmen .. .. ..
technische NutzungsdauerBegehbarkeitTopologie.
Name der FreileitungTrassenlängeSystemanzahlBaujahr
Betriebsmitteldaten
Bewertung
51,5
56,9
88,3
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Prorität
Aufwand
Zustand
Dateneingabe
Datenbewertung
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Erfassung der Daten
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Kennzahlen der Instandhaltungspraxis
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Vergleich ausgewählter Betriebsmittel
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Zusammenfassung: Nutzen der Modellierung
• Objektive Bewertung von Betriebsmittel, Erstellung von Kennzahlen• Vergleich verschiedener Netzabschnitte und Betriebsmittel• Variation von Parametern durch Simulation möglich und
Optimierung der Instandhaltungsstrategie:
– Weniger Defekte– Weniger Verluste – mehr Qualität– Minimierung der Kosten– Erhöhung der Lebensdauer– Minimierung des Ausfallsrisikos– Bessere Entscheidungsgrundlage
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Technische Universität GrazInstitut für Hochspannungstechnik
und SystemmanagementInffeldgasse 18
8010 GrazTel.: 0316/873-DW
FAX: 0316/873-7408
O.Univ.Prof. Dipl.-Ing. Dr. Michael Muhr DW 7400 [email protected]. Dipl.-Ing. Dr. Bernhard Körbler DW 7415 [email protected]. Dipl.-Ing. Dr. Christof Sumereder DW 7411 [email protected]