Modellierung des Lebenszyklusverhaltens von

Technische Universität GrazErzherzog-Johann-University

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




Inhalt:

• Anlagenstruktur in Österreich• Lebenszyklus von Anlagen• Instandhaltung, Strategien• Zustandsbewertung, Methoden• Statistische Funktionen und Verfahren• Alterungsfunktionen• Modellbildung von Lebensdauerzyklen• Zusammenfassung




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




Altersstruktur von Anlagen Un = 110kV

0

20

40

60

80

1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

Baujahr

Anz

ahl

Quelle VEÖ




Betriebsdauer

Lebensdauervorrat(Zustand)

„Normal“ Defekte

KritischerSchwellwert

Betriebsbelastungen

VerunreinigungAlterung

∆t

"Lebensdauerverlängerung"durch

Instandhaltungsmassnahmen

Ausfall

Lebensdauer einer Anlage




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.




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

... ... ...




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!




Möglichkeiten der Zustandsbewertung

• Technische Diagnostik an Betriebsmittel (Messungen im Rahmen der Instandhaltung: Online/Offline, Monitoring)

• Betriebsmitteldatenbank, Störungsstatistik (Expertenwissen)

• Modellierung des Lebenszyklusverhaltens




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




Betriebsmitteldatenbank

• Nenndaten• Betriebsstunden• Durchschnittliche Auslastung• Maximale Belastung• Außergewöhnliche Betriebszustände• Instandhaltung: Maßnahmen, Intervalle• Störungen vergleichbarer Geräte (Störungsstatistik)




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)




Möglichkeiten der Zustandsbestimmung

Modellbildung (Alterung)

Diagnostik (Eigenschaften)

StatistikBetriebsmitteldaten (Anlagen-Lebenslauf)

Zustand der Anlage




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




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




Zust

ands

bew

erte

nde

Verfa

hren


Zust

and




Zust

ands

bew

erte

nde

Verfa

hren


Zust

and




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




Quelle: A. Pack, Service Aged Medium Voltage Cables – A Critical ReviewOf Polyethylene Insulated Cables, ISEI 2004, 19.-22.09.2004 Indianapolis




Zustandsbeurteilung mit Alterungsmodellen

Zeit

Belastbarkeit(Zustand)

Belastung 1

AusfallswahrscheinlichkeitP(l,t)

Zeit

„1“

Ausfall

Prinzip:

Belastung 2

Ausfall

Alterungsmodell




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




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




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




Erfassung der Daten




Kennzahlen der Instandhaltungspraxis




Vergleich ausgewählter Betriebsmittel




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




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]

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