Ein Verfahren zur Zustandsbewertung elektrischer Betriebsmittel
Creators: name: Feilhauer, Werner
Publisher: name: Universität Dortmund
Year: 2005
Subjects: subject: Leistungstransformator
subject: Zustandsbewertung
subject: Markov-Baum
subject: Gas-in-Öl-Analyse
subject: Evidenztheorie
subject: electric power system
subject: transmission network
subject: system operator
subject: asset management
subject: mainte-nance
subject: theory of evidence
subject: Markov tree
subject: condition assessment
subject: power transformer
subject: dissolved gas analysis
subject: Instandhaltung
subject: Asset Management
subject: Netzbetreiber
subject: Übertragungsnetz
subject: Elektrische Energieversorgung
subject: 620

description: Mit der Einführung des Wettbewerbs in der Energieversorgung in Europa werden die vertikal integrierten Energieversorgungsunternehmen entflochten und in die Geschäftsbereiche Erzeugung, Übertragung und Verteilung getrennt. Aufgrund des entstandenen Kostendrucks sind die Netzbetreiber gezwungen, ihre Investitions- und Betriebskosten zu reduzieren. Um das Kostensenkungspotential im Bereich der Instandhaltung auszunutzen, wird bei den Netzbetreibern der elektrischen Energieversorgungsnetze ein Asset Management System eingeführt. Im Bereich des Asset Managements ist die Unterstützung durch Software unverzichtbar. Zur Planung und Koordination von Instandhaltungsmaßnahmen existiert ein System zur integrierten Instandhaltungsplanung, das die Terminierung der notwendigen Maßnahmen unter Beachtung systemspezifischer Randbedingungen nach technischen und wirtschaftlichen Gesichtspunkten optimiert. Voraussetzung für die Anwendung ist die Formulierung des Instandhaltungsbedarfs nach Art und Zeit, die Basis hierfür ist eine intelligente Abschätzung des Zustands der Betriebsmittel. Zur Bestimmung des Zustands der Betriebsmittel stehen eine Vielzahl von Eingangsdaten zur Verfügung. Für die weitere Verarbeitung dieser Eingangsdaten wird in dieser Arbeit die Anwendung der Evidenztheorie nach Dempster und Shafer vorgeschlagen, die eine Verallgemeinerung der Bayes'schen Wahrscheinlichkeitstheorie darstellt. Die verschiedenen möglichen Diagnosen werden mit Hilfe von Markovbäumen modelliert. Es wird gezeigt, wie die Maßzahlen der Evidenztheorie in Markovbäumen verarbeitet werden können.Die Anwendung des Verfahrens wird am Beispiel eines Leistungstransformators dargestellt, der als wertvolles Betriebsmittel mit hohen Investitionskosten über umfangreiche Schutz- und Monitoringsysteme verfügt. Der qualitative Zusammenhang zwischen den möglichen Diagnosen und den vorhandenen Primärinformationen wird als Markovbaum modelliert, der quantitative Zusammenhang durch die Abbildung auf Massezahlen. Nach der Verarbeitung der Massezahlen im Markovbaum kann die zutreffende Diagnose bestimmt werden. Aus dem Verlauf der Wahrscheinlichkeitsmaße über der Zeit lässt sich das zulässige Instandhaltungsintervall bestimmen. In einer Erweiterung des Modells wird das Alter der Primärinformationen berücksichtigt, indem neuere Informationen stärkeres Gewicht erhalten als alte. Damit wird es möglich, das Fehlen von Primärinformationen festzustellen und z. B. visuelle Inspektionen zu veranlassen. Den Abschluss bildet die Darstellung des vollständigen Modells eines Leistungstransformators. Zur Verifikation des Modells wird das Verfahren angewendet, um aus den Ergebnissen der Gas-in-Öl-Analyse von drei Leistungstransformatoren die zutreffende von sechs vorgegebenen Fehlerklassen zu ermitteln.
description: After opening up the electricity markets to more competition the transmission system operators experience an increasing pressure of costs. Hence they are forced to make use of all possible economy measures. In order to reduce the costs in the field of maintenance activities the transmission system operators establish an asset management system. Software support is essential when setting up an asset management system. There is an integrated system for maintenance scheduling which optimizes the point in time when necessary maintenance actions have to be carried out considering system specific constraints. This system uses the type of maintenance actions, their duration and the allowed maintenance period as input data which are determined on the basis of intelligent condition assessment of the equipment. For the purpose of condition assessment substantial input data is necessary and available. This thesis presents an approach to condition assessment based on Dempster-Shafer�s theory of evidence which can be regarded as generalization of Bayesian theory of probability. Different possible diagnoses are modeled by Markov trees and it is shown how to propagate evidence using Markov trees.By way of example a power transformer is used to show the application of the system. Power transformers are expensive devices outfitted with substantial protection and monitoring equipment. The qualitative relationship between primary information and possible diagnoses is modeled by a Markov tree. The quantitative relationship is modeled by basic probability assignments which map the value of the input data to mass numbers used by theory of evidence. After processing all input data the correct diagnosis can be determined. The allowed maintenance period is calculated by extrapolation of the characteristics of the degree of belief as a function of time. An extension of the system considers the age of primary information. Recent information are given a greater weighting than older information. As a result it is possible to detect a lack of primary information and cause e. g. visual inspections to be done. Finally a complete model of a power transformer is given. In order to verify the system the results of dissolved gas analyses of three different power transformers are used to determine the correct one of six possible diagnoses.