신뢰성 지수

Reliability index

신뢰성 지수는 단일 수치를 사용하여 시스템의 신뢰성을 정량적으로 평가하려는 시도입니다[1].신뢰성 지수 세트는 공학 분야에 따라 다르며, 단일 시스템의 특성을 나타내기 위해 여러 개의 서로 다른 지수를 사용할 수 있다.한 번 장애가 발생하면 사용하거나 복구할 수 없는 단순한 객체의 경우 유용한 인덱스는 객체의 서비스 수명을 나타내는 평균 장애 시간입니다[2].또 다른 학제간 지표는 특정 유형의 디바이스가 고장났을 가능성인 강제정지율(FOR)입니다.신뢰성 지수는 현대 전기 [3]규제에서 광범위하게 사용되고 있다.

배전망

배전망의 경우, 전력 공급 중단의 지속 시간 또는 빈도를 정량화하는 "신뢰성 지수 범위"가 존재하며, 일부는 "거의 불가능한 작업"[4]이라는 단일 수치로 두 가지를 결합하려고 시도한다.일반적인 지표는 일반적으로 [5]고객지향적인 것이 있습니다.어떤 지표는 쌍으로 나타나며, 이름의 "시스템"(S)은 모든 고객의 평균을 나타내며, "고객"(Customer)은 영향을 받는 고객(적어도 1회 이상 [6]중단이 있었던 고객)의 평균을 나타냅니다.모든 지수는 정의된 기간(일반적으로 1년)에 걸쳐 계산된다.

  • 시스템 평균 중단 기간 지수(SAIDI)가 가장 자주[7] 사용되며 고객 1인당 평균 총 정전 기간을 나타냅니다.
  • 고객 평균 중단 기간 지수(CAIDI)는 평균 중단 기간입니다.
  • Customer Total Average Interruption Duration Index (CTAIDI; 고객 총 평균 중단 기간 지수)는 영향을 받는 고객의 평균 중단 기간입니다.
  • 시스템 평균 중단 빈도 지수(SAIFI)도 자주 사용되며[1], 평균 고객 1인당 정전 횟수를 나타냅니다.
  • 고객 평균 중단 빈도 지수(CAIFI)는 영향을 받는 고객 1인당 평균 정전 횟수를 나타냅니다(CAIFI = CTAIDI / CAIDI).[8]
  • Maimental Average Interrupt Frequency Index(MAIFI; 모멘터리 평균 중단 빈도 지수)는 고객 1인당 평균 '모멘터리'(짧은 시간, 보통 1분 미만 또는 5분 미만으로 정의)를 나타냅니다.MAIFI가 지정되어 있는 경우, 일시적인 중단은 SAIFI에서 제외되는 것이 일반적이기 때문에, 고객의 관점에서는 총 중단 횟수는 SAIFI+[8]MAIFI가 됩니다.
  • ASAI(Average Service Availability Index)는 서비스를 요청한 시간에 대한 실제 서비스 제공 시간의 총 비율입니다.

역사

전력회사는 19세기 후반에 생겨났으며, 그 설립 이래 배전 시스템의 문제에 대응해야 했다.처음에는 전원 공급이 중단된 고객으로부터 전화를 받고 핀을 각 위치의 벽면 지도에 삽입한 후 핀의 군집을 바탕으로 결함 위치를 추측하는 원시적인 방법이 사용되었습니다.운영 중단에 대한 설명은 순전히 내부적인 것이었으며, 수년 동안 (미국에서는 1940년대 중반까지) 표준화를 시도하지 않았습니다.1947년 Edison Electric Institute와 IEEE(당시 AIEE)의 공동 연구에는 가공 배전선의 고장률에 대한 섹션이 포함되었으며, 1959년 Westinghouse Electric에 의해 상세한 전기 유틸리티 엔지니어링 참고서에 요약되었다. 디스트리뷰션 [3]시스템

미국에서는 1965년 북동부 정전 이후 발전, 송전, 변전소, 유통의 신뢰성 평가에 대한 관심이 높아졌다.1969년 Capra [9]등의 연구는 시스템을 표준화된 수준의 신뢰성으로 설계할 것을 제안했고, 현재의 [3]SAIFI와 유사한 메트릭을 제안했다. SAIFI, SAIDI, CAIDI, ASIFI 및 AIDI는 1970년대에 널리 사용되었으며, 원래 종이 중단 티켓의 데이터를 기반으로 계산되었다.컴퓨터 정전 관리 시스템(OMS)은 주로 정전 추적의 "푸시핀" 방식을 대체하기 위해 사용되었습니다.IEEE는 전력공학협회를 통해 지수의 표준화를 위한 노력을 시작했다.서로 다른 이름(시스템 설계 최적화를 위한 성능 기록에 관한 작업 그룹, 분배 신뢰성에 관한 작업 그룹, 분배 신뢰성 작업 그룹, 표준 IEEE P1366, IEEE P1782)으로 운영되는 작업 그룹은 사용 중인 대부분의 [10]최신 지수를 정의하는 보고서를 작성했다.특히 SAIDI, SAIFI, CAIDI, CAIFI, ASAI 및 ALII는 신뢰성 측정 및 데이터 수집[11] 가이드(1971년)[12]에서 정의되었다.1981년 전력회사는 전력연구소의 신뢰성 지수를 예측하기 위한 컴퓨터 프로그램 개발에 자금을 지원했다(EPRI 자체는 1965년 정전에 대한 대응으로 만들어졌다).1980년 중반, 전기 사업자는 노동력 감소를 겪었고, 주 규제 기관은 그 결과 신뢰성이 저하될 수 있다는 점을 우려하여 연간 신뢰성 보고서를 [10]요청하기 시작했습니다.1990년대에 퍼스널 컴퓨터가 보편화되면서 OMS는 더 저렴해졌고 거의 모든 유틸리티가 [13]이를 설치했다.1998년까지 전력회사의 64%는 주 규제 당국에 의해 신뢰성을 보고하도록 요구받았습니다(단 18%만이 순간적인 사건을 [14]계산에 포함시켰습니다).

세대 시스템

전력 발전 시스템의 경우, 일반적으로 이 지수는 전력 생산 능력("용량")과 소비("수요") 사이의 균형을 반영하며, 때로는 적정 [15][16]지수라고도 한다. NERC는 적정성(충분한 용량이 있는가?)과 보안(방해될 때 작동합니까?)을 구별하기 때문이다.)[17]의 신뢰성 측면.발전용량을 초과하는 수요가 충분히 드물고 짧은 경우 배전망은 외부 상호접속을 통해 에너지를 얻거나 전기부하의 [citation needed]일부를 "분리"함으로써 정전을 피할 수 있다고 가정한다.또한 배전 시스템이 이상적이며 모든 세대 [18]구성에서 부하를 분산할 수 있다고 가정합니다.발전의 신뢰성 지수는 대부분 통계 기반(확률론적)이지만, 그 중 일부는 엄지의 법칙 예비 용량 여유도를 반영한다(그리고 결정론적이라고 불린다).결정론적 지표에는 다음이 포함된다.

  • 예비마진(RM, 최대 예상부하를 초과하는 발전용량의 비율)은 전력회사가 전통적으로 사용했으며, 1970년대 [19]경제압박까지 미국의 가치는 20%-25%에 달했다.
  • 최대 단위(LU) 지수는 예비 용량이 [20]단일 고장으로 제거할 수 있는 시스템에서 가장 큰 발전기의 용량과 관련되어야 한다는 생각에 기초한다.
  • 수력 발전의 중요한 역할을 하는 시스템의 경우, 여유도는 또한 "건조년"([20]대개 1년 또는 일련의 저수 공급의 사전 정의된 조건)의 전력 부족과도 관련이 있어야 한다.

통계에 근거한 지수는 다음과 같습니다.[21]

  • LOLP(Loss of Load Probability)는 비상 조치가 취하기 전 주어진 시간 간격(예를 들어 1년) 동안 수요가 용량을 초과할 확률을 반영한다.이 값은 시스템 부하가 용량을 초과하는 시간의 백분율로 정의됩니다.
  • LOLE(loss of load expectation)는 예상 하중 손실 사건의 총 지속시간(일)이며,[22] LOLH는 시간 단위의 동일 값이다.
  • 예상 비서비스 에너지(EUE)는 특정 기간(일반적으로 1년) 내에 수요를 완전히 충족시키는 데 필요한 추가 에너지의 양이다."예상 에너지 미제공"(또는 공급되지 않음, EENS)[23]이라고도 하며, 에너지 기대 손실(LOEE)[24]이라고도 합니다.
  • LOLEV(loss of load events)는 수요가 용량을 초과한 여러 상황입니다.
  • 예상 전력 미공급(EPNS);
  • 에너지 손실 확률(LOEP);
  • 에너지 신뢰성 지수(EIR)
  • 인터럽트 지속시간 지수(IDI)(SAIDI의 다른 이름일 뿐)
  • 에너지가 감소했습니다.

Ibanez와 Milligan은 실제 세대의 신뢰성 지표가 선형적으로 관련되어 있다고 가정합니다.특히, 그 요인 중 하나에 근거하여 계산된 역량 신용 값은 "오히려 가까운" 것으로 나타났다.[25]

레퍼런스

  1. ^ a b 윌리스 2004, 페이지 132
  2. ^ 1999년 그네덴코, 파블로프, 우샤코프.
  3. ^ a b c 브라운 2017, 97페이지
  4. ^ 윌리스 2004, 페이지 111
  5. ^ 브라운 2017, 페이지 75
  6. ^ 윌리스 2004, 페이지 112~114
  7. ^ 레이튼 2004년
  8. ^ a b 윌리스 2004, 페이지 113
  9. ^ Capra, Raymond; Gangel, Martin; Lyon, Stanley (June 1969). "Underground Distribution System Design for Reliability". IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. PAS-88 (6): 834–842. doi:10.1109/TPAS.1969.292400. ISSN 0018-9510.
  10. ^ a b 브라운 2017, 페이지 98
  11. ^ 「신뢰성 측정 및 데이터 수집을 위한 가이드」, 1971년 10월, 에디슨 전기 연구소의 송신·유통 위원회에의 신뢰성 태스크 포스의 보고.
  12. ^ EPRI 2000, 페이지 5-2
  13. ^ 브라운 2017, 페이지 100
  14. ^ 브라운 2017, 페이지 99
  15. ^ Billinton & Li 1994, 페이지 22
  16. ^ IEEE 전력 에너지 협회 샌프란시스코 지부(SF PES).공통 T&D 신뢰성 지수
  17. ^ "Power System Reliability". Springer Series in Reliability Engineering. Springer London. 2010. pp. 305–321. doi:10.1007/978-1-84996-232-2_8. ISBN 978-1-84996-231-5. ISSN 1614-7839. S2CID 233815248.
  18. ^ 엘마키아스 2008, 페이지 174
  19. ^ 마이어 2006, 페이지 229
  20. ^ a b 말릭 & 알바디 2021, 페이지 158
  21. ^ 2020년 4월
  22. ^ Ela et al. 2018, 페이지 134.
  23. ^ Anna Cretì; Fulvio Fontini (30 May 2019). Economics of Electricity: Markets, Competition and Rules. Cambridge University Press. pp. 117–. ISBN 978-1-107-18565-4.
  24. ^ Arteconi & Bruninx 2018, 140페이지
  25. ^ 이바네즈 & 밀리건 2014, 6페이지

원천