• No results found

Reliability centered asset management tool

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Reliability centered asset management tool"

Copied!
86
0
0

Loading.... (view fulltext now)

Full text

(1)

Degree project in

Claes Böös and Richard Göransson

Stockholm, Sweden 2009

XR-EE-ETK 2009:003 Electromagnetic Engineering

Second Level, 30.0 HEC

(2)

electrical distribution systems and interruptions occur randomly. To reduce the risk of outage,  actions can be taken by the distribution system operator in the form of preventive maintenance. This  report presents some of the methods for analysis that are available for the asset manager. The  methods are all connected to the area of reliability centered asset management and have been  implemented in RACalc, a software tool. RACalc is able to analyze the provided electrical distribution  system and point out on which components maintenance should be placed to enhance the total  system performance. Depending on what properties the distribution system operator wants to  enhance, different components need to be maintained. RACalc provides the answer in relation to the  system performance indices SAIFI, SAIDI, CAIDI, ASAI and AENS. The calculations have been validated  by building small scale systems in RACalc and comparing results with hand made calculations.  

As illustrated in this report a significant theoretical improvement of the overall reliability can be  achieved. By using RACalc to categorize the importance of the components in the electrical 

distribution system a better placement of the assets can be achieved. In the report, the results of the  component importance calculation have been restricted to the twenty most significant components  of the analyzed distribution systems. Furthermore, an investigation of the theoretical improvement  of the overall system availability is conducted. It is shown that by reducing the failure rate on the  twenty most important components found by RACalc with ten percent, the total system performance  is improved by almost eight percent in average. 

(3)
(4)

We  want  to  thank  our  examiner  at  the  Royal  institute  of  Technology  Patrik  Hilber  for  support  and  friendship  during  the  project.  He  has  been  a  supreme  source  of  knowledge,  tossing  challenging  questions and donating great ideas to the project.  

Furthermore we really appreciate the support and friendship given by Carl Johan Wallnerström and  Johan Setréus, both co‐supervisors at the Royal Institute of Technology for letting us disturb them in  their mental blacksmith –Time after time after time.  

Special  thanks  go  to  Hans  Reidemar  and  Mikael  Eriksson,  supervisors  at  the  distribution  company,  Sandviken Energi Elnät AB. They both gave information which enabled us to conduct a pre study that  gave data for simulations made by the developed tool. 

Finally,  deepest  appreciation  to  both  of  our  families  for  support,  love  and  encouragement  during  demanding times. 

 

Claes Böös & Richard Göransson  Stockholm, February 2009   

(5)
(6)

1  Introduction... 1 

1.1  Background... 1 

1.2  Problem ... 3 

1.3  Assumptions and delimitations ... 5 

1.4  Definitions ... 6 

2  Theory... 10 

2.1  Basic factors... 10 

2.2  Sustained interruption indices ... 10 

3  Logics of RACalc... 20 

3.1  Introduction... 20 

3.2  Finding the critical structure paths ... 21 

3.3  Categorization of components ... 25 

3.4  Implementation of system reliability indices in RACalc ... 30 

3.5  Implemented simulations... 32 

4  Analysis... 38 

4.1  Pre study... 38 

4.2  Using RACalc to optimize asset management...Error! Bookmark not defined.  4.3  Using RACalc to improve asset management ... 46 

4.4  Validation of RACalc ... 61 

5  Case study ... 62 

5.1  Introduction... 62 

5.2  Analyzed systems in case study... 63 

6  Closure... 74 

6.1  Conclusion ... 74 

6.2  Future work ... 74 

References... 76 

Appendix... 77 

A.  Basis for block diagram (ÄT34), taken from pre study. ... 77 

B.  Components to be maintained according to RACalc (ÄT34) ... 77 

C.  Basis for block diagram (MT8), taken from pre study. ... 77 

D.  Components to be maintained according to RACalc (MT8) ... 77 

(7)
(8)
(9)

 

1 Introduction 

Electrical distribution with high delivery quality is crucial for the society. The need for a high quality  power supply grows as people put more trust in electrical devices. However there are no perfect  electrical distribution systems and interrupts occur randomly. Interruptions can be caused by falling  trees that short circuit two phases of an overhead line or by interference from for example 

constructions sites. To reduce the risk of outage, maintenance actions can be taken by the 

distribution system operator (DSO). This thesis will provide a tool to ease the decision where to take  action. The tool is based on the theory of reliability centered asset management. 

1.1 Background 

To understand the term “Reliability Centered Asset Management” the reader should start by getting  familiar  with  the  concept  of  what  electrical  distribution  system  maintenance  is  and  why  it  is  the  subject to so many thoughts and calculations.  

A  electrical  distribution  system  is  dependent  of  its  components.  Components  such  as  cables,  transformers  and  breakers.  All  the  components  in  a  pre‐specified  area  belong  to  a  single  DSO.  In  Sweden there are many DSO, but there is always only one acting locally. This means that there is a  sort  of  local  monopoly  for  the  DSO.  The  customers  living  in  this  area  cannot  choose  on  what  distribution system the power should be delivered on. This decision lies on the company owning the  concession  right  in  that  area  [1].  This  means  that  the  responsibility  of  ensuring  the  power  supply  rests on one company for each area. Hence, the customers must pay that one company for ensuring  the distribution of electricity and in here lays the question; “How much compensation can a legally  monopolistic company claim for their services and who are to make that decision?” 

That task lands on an authority called Energy Markets Incorporate [2]. EI used until January 2009 a  tool to evaluate the theoretical reliability of a company’s system. And by studying different reliability  indices EI decides what rates the DSO is allowed to collect from customers [10]. 

The DSO can invest for example in new equipment with higher reliability or changing the medium the  power is transmitted by. This is usually done by replacing overhead lines with underground cables. 

Another good plan for maintenance is to reduce the risk of error. Maintenance provides a tool for the  DSO  to  manage  the  risk  for  errors  or  faults  by  making  preventive  maintenance  or,  in  other  cases,  corrective  maintenance.  This  has  led  to  the  consequence  that  the  DSO  needs  a  cost  efficient  maintenance plan. An optimal maintenance plan is a plan that gives the accepted delivering quality  to the lowest cost. To visualize the maintenance strategy has been one of the common maintenance  problems for the DSO. 

(10)

 

  Figure 1 source: [3]

This is where the asset management comes into the picture. By choosing what component should be  maintained  and  when,  different  properties  can  be  given  to  the  power  system.  The  costs  of  these  operations  however  are  not  to  be  forgotten.  Each  operation  has  its  own  costs  which  is  not  always  economical.  Costs  could  also  refer  to  factors  such  as  interruption  time,  unsatisfied  customers  and  bad  publicity.  How  can  these  maintenance  operations  be  chosen  so  that  most  values  are  to  be  gained?  Depending  on  what  system  properties  the  DSO  wants  to  enhance  different  maintenance  operations should be initialized. 

When  the  DSO  orders  maintenance,  the  company  does  of  course  want  the  best  return  of  the  investments made.  This since a profit‐driven company is always trying to cut losses. The question is,  where  should  the  maintenance  be  placed  to  get  that  most  value?  This  is  one  of  the  questions  this  report  will  try  to  provide  an  answer  to.  The  DSO  uses  different  kinds  of  reliability  indices;  these  indices are more thoroughly described in chapter 2.2. By changing specific component data and then  study  the  variation  of  the  different  reliability  indices,  a  method  can  be  developed  to  evaluate  how  each component contributes to different system properties. Doing this by hand is a time consuming  task,  and  it  is  not  interesting  from  a  DSO´s  point  of  view.  By  programming  a  computer  to  run  different simulations for whole systems, the total analysis process will dramatically speed up. 

The  report  has  been  divided  between  the  authors  in  the  following  way;  R.Goransson  focused  on  describing  the  logics  of  the  tool  RACalc  and  described  the  assumptions  and  delimitations  of  the  project.  C.Boos  focused  on  describing  theories  in  the  field  of  reliability  calculations,  performed  the  analyses  of  the  systems  and  validated  the  results  of  RACalc.  Both  authors  cooperated  in  writing  abstract and closure. The programming of RACalc was divided so that C.Boos enabled the save/load‐

function,  parts  of  the  calculation  modules  and  the  result  presentation.  R.Goransson  has  more  experience  of  programming  and  saw  through  that  the  interface  was  functioning,  the  logics  of  algorithm was performing as it should and ensuring a flexible code. 

(11)

 

 

1.2 Problem 

The  main  problems  this  report  will  revolve  around  are  “On  which  components  shall  a  DSO  place  maintenance  efforts  to  maximize  the  return  of  the  investment?”  and  “How  do  distribution  system  managers find these components?” 

This  master  thesis  presents  practical  methods  to  provide answers to both questions. As illustrated  in Figure 2 there are a few more common ways to  manage  maintenance.  Today  most  electrical  distribution  managers  follow  a  periodic‐based  maintenance  schedule  which  means  that  the  maintenance is ordered on regular time basis [3].  

A  second  way  of  planning  maintenance  is  by  assessing  the  condition  of  a  component.  This  means  that  the  electricians  performing  the  maintenance operations appreciate when the next 

one  should  be  recommended.  The  last  method  which  will  be  described  in  this  report  is  based  on  statistics for each type of component. The method is called reliability centered maintenance and the  concept revolves around preventing the most common faults at the most risk exposed components. 

This is expected to be an increasingly more popular method [3].  

 

The  accuracy  of  these  predictions  can  always  be  questioned  and  much  relies  on  the  extent  of  the  fault  reporting.  By  using  the  latter  method,  simulations  can  be  made  to  predict  when  and  where  interruptions are likely to occur. These predictions are made by reliability calculations, often by hand. 

The goal for this project is to develop a simulation tool that performs reliability calculations and ranks  the included components in relation to importance for system reliability. It all comes down to know  what assets are available, how much that is allowed to be spent, how and when to spend it. 

 Assets can be broken down to the following six forms. [3] 

• Capital 

• Equipment 

• Employees 

• Customers 

• Corporate structure 

• Brands   

Figure 2 shows the three most commonly used preventive maintenance strategies.

(12)

   

With  these  instruments  presented,  the  asset  manager  has  a  couple  of  closely  linked  actions  to  choose from. [3] 

•  Acquire 

•  Maintain 

•  Dispose 

•  Replace 

•  Redesign/Rebuild 

Depending on what instruments are available, different actions are to be considered. To enhance the  asset  manager’s  ability  to  make  informed  decisions  based  on  reliability  calculations,  this  projects  main  goal  is  to  aid  the  asset  manager  to  visualize  the  maintenance  strategy  and  envision  the  maintenance goal.  

(13)

 

 

1.3 Assumptions and delimitations 

1.3.1  Fuses  

Due  to  the  majority  of  short  circuits  that  occur,  the  calculation  method  has  been  designed  for  this  type of errors. The consequence of this assumption is that the fuse will not break at a fault, instead  the fault has to break at the nearest circuit breaker. Hence, the fuse is only contributing with failure  rate while not providing any functionality. 

1.3.2 Circuit breakers are ideal 

The  circuit  breakers  are  not  modeled  with  a  failure  rate.  These  are  assumed  to  be  perfect.  In  the  calculation method the circuit breakers are not taken into consideration.  

1.3.3 Redundancy 

The  system  analysis  method  of  RACalc  does  not  support  the  whole  concept  of  redundancy;  this  means that the effect of redundant buses or redundant cables will not be processed in the right way.  

Calculations on these types of distribution systems will result in a result that is not correct. 

1.3.4 Costumer interruption cost 

The costumer interruption cost is based on the assumption that each of the costumers connected to  the distribution system will receive the minimum interruption fee.  

1.3.5  Generators excluded from the analysis 

A generator that is connected to the distribution system is considered as either a bus or a customer. 

Since there generally are no generators that can operate without a bus connected to the distribution  system the generators are considered as a costumer and can therefore be modeled as a transformer.    

(14)

 

 

1.4 Definitions 

Coherence:  

Logically structured and connected. 

Line‐scheme:  

A schematic specification which describes the incorporated components of a distribution system. 

Radial distribution system:   

A distribution system with only one connection to a larger distribution system. 

Redundancy:  

Literally it means overflow. In this text it is used in a context of an extra connection that does nothing  but increases the fault tolerance of the system. 

Bus:   

A node supplying the underlying system with power. 

Infinite bus:  

A perfect node that never fails to supply. A common simplification when conducting calculations on a  power system is that the start node is perfect. 

The definitions below have been quoted from the IEEE Std 1366‐2008 [4].   

Connected load: 

The  connected  transformer  kVA,  peak  load,  or  metered  demand  (to  be  clearly  specified  when  reporting) on the circuit or portion of circuit that is interrupted. When reporting, the report should  state whether it is based on an annual peak or on a reporting period peak. 

Distribution system: 

That  portion  of  an  electric  system  that  delivers  electric  energy  from  transformation  points  on  the  transmission system to the customer. 

Note: 

The distribution system is generally considered to be anything from the distribution substation fence  to the customer meter. Often the initial overcurrent protection and voltage regulator are within the  substation fence. 

Duration interruption: 

The period (measured in seconds, or minutes, or hours, or days) from the initiation of an interruption  to  a  customer  or  other  facility  until  service  has  been  restored  to  that  customer  or  facility.  An 

(15)

 

interruption  may  require  step‐restoration  tracking  to  provide  reliable  index  calculation.  It  may  be  desirable to record the duration of each interruption. 

Forced interruption: 

An interruption caused by a forced outage. 

Interrupting device: 

A  device  capable  of  being  reclosed  whose  purpose  is  to  interrupt  faults  and  restore  service  or  disconnect  loads.  These  devices  can  be  manual,  automatic,  or  motor‐operated.  Examples  may  include transmission breakers, feeder breakers, line reclosers, and motor‐operated switches. 

Interruption: 

The loss of service to one or more customers. 

Note: 

It is the result of one or more component outages, depending on system configuration. See: outage. 

Interruptions caused by events outside of distribution: 

For most utilities, this type of interruption is a small percentage of the total interruptions. It will be  defined  here  to  account  for  the  cases  where  outside  influences  are  a  major  occurrence.  Three  categories that may be helpful to monitor are: transmission, generation, and substations. 

Lockout: 

The  final  operation  of  a  recloser  or  circuit  breaker  in  an  attempt  to  clear  a  persistent  fault.  The  overcurrent protective device locks open their contacts under these conditions. 

Loss of service: 

The  loss  of  electrical  power,  a  complete  loss  of voltage,  to  one  or  more  customers  or  meters.  This  does not include any of the power quality issues (sags, swells, impulses, or harmonics). 

Major event: 

A catastrophic event that exceeds design limits of the electric power system and that is characterized  by the following (as defined by the utility): 

a) Extensive damage to the electric power system; 

b) More than a specified percentage of customers simultaneously out of service; 

c) Service restoration times longer than specified. 

Some examples are extreme weather, such as a one in five year event, or earthquakes. 

Momentary interruption: 

(16)

 

Single operation of an interrupting device that results in a voltage zero. For example, two breaker or  recloser operations equals two momentary interruptions. 

(17)

   

Outage (electric power systems): 

The state of a component when it is not available to perform its intended function due to some event  directly associated with that component. 

Notes: 

1.  An  outage  may  or  may  not  cause  an  interruption  of  service  to  customers,  depending  on  system  configuration. 2. This definition derives from transmission and distribution applications and does not  apply to generation outages.  

Scheduled interruption (electric power systems): 

A  loss  of  electric  power  that  results  when  a  component  is  deliberately  taken  out  of  service  at  a  selected time, usually for the purposes of construction, preventative maintenance, or repair. 

Notes: 

1.  This  derives  from  transmission  and  distribution  applications  and  does  not  apply  to  generation  interruptions.  2.  The  key  test  to  determine  if  an  interruption  should  be  classified  as  a  forced  or  scheduled interruption is as follows. If it is possible to defer the interruption when such deferment is  desirable,  the  interruption  is  a  scheduled  interruption;  otherwise,  the  interruption  is  a  forced  interruption.  Deferring  an  interruption  may  be  desirable,  for  example,  to  prevent  overload  of  facilities or interruption of service to customers. 

Step restoration: 

The restoration of service to blocks of customers in an area until the entire area or feeder is restored. 

Sustained interruption: 

Any interruption not classified as a momentary event. Any interruption longer than 5 min. 

(18)

 

2 Theory 

This Master of Science project is built on Patrik Hilbers doctoral thesis. His thesis presents a method  to  optimize  the  asset  management  for  a  power  system.  To  do  this  optimization,  a  necessary  initial  step has been to create a reliability model of the power distribution system that the asset manager  wishes to study. 

The following is recommended to be at hand when creating a reliability model: 

• Line‐scheme of the system. 

• Fault and interruption statistics. 

• Information  on  how  long  time  maintenance  personal  use  to  operate  and  repair  different  components included in the system. 

• Information on consumption and number of customers in system load points. 

 

2.1 Basic factors 

These basic factors specify the data needed to calculate some of the mentioned indices. i denotes an  interruption event [4]. 

 = Restoration time for each interruption event 

 =  Number  of  interrupted  customers  for  each  sustained  interruption  event  during  the  reporting  period. In this report   is calculated by multiplying failure rate (λ) with number of customers in the i  load point. This will more thoroughly be explained in chapter 4.2.1. 

 = Total number of customers served for the areas 

2.2 Sustained interruption indices 

In this chapter how to measure the performance of an electrical distribution system and component  importance  indices  will  be  presented.  The  importance  of  a  component  is  dependent  of  where  it’s  found in a system and fault and repair intensities [4].  

(19)

   

2.2.1 SAIFI, System average interruption frequency index 

The  system  average  interruption  frequency  index  indicates  how  often  the  average  customer  experiences a sustained interruption over a predefined period of time [4]. 

 

 

(1) 2.2.2 SAIDI, System average interruption duration index 

This index indicates the total duration of interruption for the average customer during a predefined  period of time. It is commonly measured in customer minutes or customer hours of interruption [4]. 

 

 

(2) 2.2.3 CAIDI, Customer average interruption duration index  

CAIDI represents the average time required to restore service [4]. 

 

 

(3) 2.2.4 ASAI, Average service availability index 

The  average  service  availability  index  represents  the  fraction  of  time  (often  in  percentage)  that  a  customer has received power during the defined reporting period [4]. 

 

 

(4) In this report the number of hours per year is assumed to be 8760. 

 

(20)

 

 

2.2.5 Minimal cuts theory 

There are different ways to model a distribution system. One way is to use the cuts for a system. A  cut is a set of components which non‐function state causes the system to fail. There is a definition  called  a  minimal  cut,  which  is  a  set  of  components  which  cannot  be  further  reduced  and  remain  a  cut. [5]  

To realize a whole system using this method paths are created to each and every load point. A path is  formed using the included components enabling the power supply to a specific point in the system,  and is consistently called a minimal path if it cannot be reduced further and still be a path. This will  briefly be demonstrated.  

 

  Figure 3 A simple system is used to explain the cut/mean cut and path/mean path theory.

As seen in  Figure 3 we have a block system.  Each block represents a component,  but  in this set, it  does not matter what type of component the blocks represent. The different components enable the  system to supply the load point with power. Hence, a path to the load point is for example {1, 2, 3, 4} 

and the minimal paths are {1, 2, 3} or {1, 2, 4}. 

If component 1 or 2 should fail; the path to the load point would be interrupted, causing the system  to fail. If component 3 fails, there is still a path to the load point via component 4 and vice versa. This  means  that  a  cut  for  this  system  would  be  {2,  3}  and  the  minimal  cuts  are  thus  {1},  {2}  or  {3,  4}. 

An analogy could be that each block represents a bridge crossing a river. If there are no bridges to  cross, the road is interrupted. 

A  benefit  with  this  way  of  building  reliability  models  is  that  redundancy  is  fairly  easy  to  model. 

However, minimal paths and minimal cuts are increasingly complex to find for larger systems.  

(21)

   

2.2.6 Birnbaum’s importance index   

The first index that will be presented is Birnbaum’s reliability index. 

 

 

(5)  

, where   is the non‐fault probability for component i, [6]. 

 is the system non‐fault probability and can be calculated from the system structure function.  

  Figure 4 source: [7]

When  Birnbaum’s  importance  measure  is  used  on  a  coherent  system  ,  the  two  state  model 

probability   can only enact the values 1 or 0.  

With this measure, the components with the highest availability that are the most critical in a series  system. For parallel systems, the most important components are the ones with lowest availability. 

When using Birnbaum’s importance index to determine a components importance, one should take  into  consideration  that  a  components  Birnbaum  value  is  independent  of  its  own  non‐fault  probability. Hence, its value is only depending on system structure and relation to other components  [8]. 

2.2.7 Critical importance index   

The critical importance index is related to Birnbaum’s importance index as can be seen in equation  (6).  

 

 

(6)

(22)

   

  Figure 5 source: [7]

This measure is useful to asset managers, when planning preventive maintenance operations.  

2.2.8 The interruption cost based importance index   

The interruption cost based importance index  is an importance measure based on reliabilities,  the expected total yearly interruption cost for each component. As will be shown, this index depends  on reliabilities indirectly, due to expected yearly interruption costs. The index   is expressed in  equation (7). 

 

(7)  

  is  the  expected  total  yearly  interruption  cost  for  system  and  is  the  failure  rate  for  component i. [6] 

  Figure 6 source: [3]

 

 

(8)  is a small change in failure rate, due to increased or decreased maintenance on a component i. 

[1]  

 

(23)

 

The following relation is only valid for changes in one component at the time, which could be seen as  a limitation. [9] 

 

However, that limitation is true for the other importance indices presented in this report as well. [9] 

2.2.9 Maintenance potential index   

The  last  index  that  will  be  presented  is  the  maintenance  potential  importance  index.  It  is  closely  linked to the interruption cost based importance index  . The mathematical expression is found in  equation (9). 

 

(9)  

Where all included parameters have been defined earlier in the report. [9] 

In [2], the following approximation has been noted   

 

(10)  

However, the approximation only seems valid with linear interruption costs. [9] 

  Figure 7 source: [3]

(24)

 

2.2.10 Example of theory 

To  visualize  the  component  importance  indices  that  were  described  in  the  previous  subchapters,  a  small system will be analyzed with each and every one of the indices. All values will be specified as  thoroughly as possible. 

 

  Figure 8 shows the block diagram of a simple system used for applying theories to practice.

To perform an initial calculation of this simple system, resolve the structure formula   .  The following input data is specified for the example system, shown in Table 1: 

Table 1 shows the input of the reliability calculations Name of 

component 

Failure rate 

[int./year, km or pcs] 

Length  [km] 

λ 

[Expected int./year] 

Repair  time [h] 

Fault location  time [h] 

Total time  [h] 

C1  0,01 * length  2  0,0200  0,25  1,5  1,75 

C2  0,001* length  0,5  0,0005  6  6  12 

C3  0,009 * # pieces  ‐  0,0090  2  4  6 

C4  0,009 * # pieces  ‐  0,0090  2  4  6 

C5  0,001* length  0,2  0,0002  6  6  12 

C6  0,01* length  1,5  0,0150  0,25  1,5  1,75 

 

The components that is critical for each load point is shown in Table 2. 

Table 2 shows the critical components for each load point.

Load point  Critical components  Load point 1  C1, C2 and C3 

Load point 2  C1, C2, C3, C4, C5 and C6 

For  Load  point  1  the  non‐fault  probability  is: 

 

(25)

 

For Load point 2 the non‐fault probability is:  

 

Indices may be calculated, shown in Table 3. 

Table 3 shows calculated importance indices for the included components.

Index  C1  C2  C3  C4  C5  C6 

Ifor LP1  0,999993  0,999990  0,999995  N/A  N/A  N/A 

Ifor LP2  0,999984  0,999980  0,999986  0,999986  0,999980  0,999983 

ICR for LP1  0,36842  0,063160  0,568420  N/A  N/A  N/A 

ICR for LP2  0,19701  0,033770  0,303960  0,197010  0,197010  0,197010 

 

When introducing costs for each load point, see Table 4, one can start making calculations on costs  depending on what component that fails.  

Table 4 shows specifications for the load points.

Name of 

component  # of Customers  Average consumption  [kW] 

Fixed cost for interruption [SEK/f,kW] 

Cost for energy not supplied

[SEK/kWh] 

Load point 1 (LP1)  100  500  34  169 

Load point 2 (LP2)  3000  3000  2  4 

 

The cost, in case of interruption, for the different components per hour is presented in Table 5. 

Table 5 shows the cost for an interruption with the duration of one hour for each component.

Index  C1  C2  C3  C4  C5  C6 

Initial failure cost  500*34+3000*2  500*34+3000*2  500*34+3000*2  3000*2  3000*2  3000*2 

Hourly cost  169*500+3000*4  169*500+3000*4  169*500+3000*4  3000*4  3000*4  3000*4 

Fault duration  1 hour  1 hour  1 hour  1 hour  1 hour  1 hour 

Total cost  23000+96500  23000+96500  23000+96500  6000+12000  6000 +12000  6000+12000 

I ∑ 119500 [SEK]  ∑ 119500 [SEK]  ∑ 119500 [SEK]  ∑ 18000 [SEK]  ∑ 18000 [SEK]  ∑ 18000 [SEK] 

 

Calculating the system reliability indices SAIFI, SAIDI, ASAI, and AENS is described in chapter 2.2 and  will only be presented as values in this chapter. The studied system receives the following reliability  indices, see Table 6. 

Table 6 shows the results of the handmade reliability calculations.

SAIFI [int./y] SAIDI [h/y] AENS [kWh]

0,0529  0,1750  0,1872 

(26)

   

(27)

 

 

(28)

 

3 Logics of RACalc 

RACalc is a computer software that has been developed to simplify the analyses that can provide a  better understanding of a distribution system behavior.   

3.1 Introduction 

RACalc  was  developed  with  the  aim  to  simplify  the  large  data  processing  which  is  needed  when  implementing  the  reliability  analysis.  The  benefit  is  present  when  the  distribution  system  is  composed  of  many  components.  This  software  also  minimizes  the  potential  risk  that  exists  due  to  human error. Although, the risk with the software is its logics that governs the calculations. A great  challenge has been to try to validate the methods accuracy. The problem is to be able to guarantee  the methods correctness on a general level. All methods that are of an interest for the accuracy of  the calculations will be explained later on in this chapter.  

RACalc has built‐in features that make construction of large system fast and easy. There is an option  that forces all failure‐rates to a certain value after all components have been placed. This feature was  developed  during  the  thesis  due  to  all  components  of  same  type,  had  the  same  failure  rates  and  realizing that this option, of setting all failure rates afterwards, would reduce the model time. Also,  much  effort  has  been  put  in  RACalc  to  make  it  easy  to  use.  Only  a  few  inputs  are  needed  and  the  theory of reliability calculations is unnecessary for the user to know. 

Another reason for the development of this calculation tool is that there are few available tools at  present day, which can derive a prioritized list of components based on their importance for the total  distribution  system.  This  is  a  feature  which  comes  in  handy  when  dealing  with  a  maintenance  scheduling.  

The  benefits  of  RACalc  are  that  it  provides  a  better  understanding  of  where  the  greatest  improvements for the total distribution system can  be made. In  this case it is the prioritized list of  components which is the indicator. These optimizations of the maintenance scheduling are based on  a comparison of the impact a change in the failure rate has for the system reliability indices.  

The  purpose  of  RACalc  is  to  be  an  easy  tool  for  economic  as  well  as  technical  analyzes  of  radial  distribution systems. One drawback is the ability to only handle radial electrical distribution systems  and the dependability of graph handling software such as Excel.  

(29)

 

3.2 Finding the critical structure paths  

RACalc  is  based  on  load  point‐driven  reliability  calculations.  This  means  that  each  load  point  is  analyzed by its dependency of each and every component. The more components the load point is  relying on, the more vulnerable it becomes.  One way to minimize the number of critical components  is by dividing the distribution system into smaller subsystems. The circuit breaker is the component  that  makes  this breakdown of the distribution system possible. It is automatic and so fast that the  error  does  not  spread  to  higher  subsystems.  However,  a  fault  can  affect  other  subsystems  if  the  component which is in a state of fault is critical for the power flow.  

The  distribution  system  seen  in  Figure  9  is  divided  by  circuit  breakers  (crosses)  into  five  separate  subsystem.  Each  subsystem  except  for  number  1  affects  none  of  the  other  subsystems.  This  is  explained by the fact that each of the components in subsystem 1 is critical for the power flow for at  least one of the other subsystems. 

  Figure 9 shows a distribution system and the five subsystems.

The difference between a circuit breaker and a load disconnector is that the load disconnector is not  automatic and therefore not isolating the fault until manually disconnected. This means that a fault  will affect the system during a shorter period of time compared to the total reparation time for the  component. These components are categorized as subcritical.     

The behavior of a distribution system is the fundamentals for the distribution system analysis module  in RACalc. A general method taking into account all the different compositions a distribution system  may consist of must be applied. The method that has been developed to meet these design criteria is  shown in Figure 10.  

(30)

 

  Figure 10 shows the simplified workflow of the method for finding the critical structure paths.

 

The  simplification  of  the  actual  workflow  that  is  made  in  Figure  10  due  to  the  complexity  of  the  method is quite extensive.   

A more detailed explanation of the method is seen below. This explanation is written to give a better  insight in how the method is programmed.    

1. The  infinite  bus  must  be  found  and  enqueued  in  a  queue  which  holds  the  next  starting  component.  

2. The  first  element  in  the  queue  for  the  next  starting  component  is  dequeued  and  is  set  as  starting component. 

3.  Check for a connected component. 

4. If the found component is a circuit breaker, put it in the queue for circuit breakers. 

5. If the found component is a disconnector, put it in the queue for disconnectors. 

6. If none of 4 or 5, put the found component in the queue for the next starting component and  put it in the list for the critical path. 

(31)

 

7. Repeat  from  3,  until  there  are  no  more  connected  components  to  the  starting  component  that has not been handled.  

8. Save the critical path in a queue for critical paths and enqueue it as many times as there are  disconnectors in the queue for disconnectors. Clear the critical structure path and load the  critical structure path by dequeuing the queue for critical paths. 

9.  Try to repeat from 2, if there are no components in the queue for next starting components  try to dequeue the queue for disconnectors and put it in the queue for starting components.  

10.  If  there  are  no  components  in  the  queue  for  next  starting  components  and  the  trial  to  dequeue  the  queue  for  disconnectors  failed.  Try  to  dequeue  the  queue  for  the  circuit  breakers and put it in the queue for starting components.  

11. Repeat from 2 until all components have been handled.  

12. When done return the system list.  

(32)

   

3.2.1 Example of critical structure path search method 

The purpose of this method is to achieve the critical components for each load point. An example is  demonstrated below.  

  Figure 11 shows the system with the components names

These are the results which are achieved when applying the method that has been described on the  distribution system that is shown in Figure 11.  Each of the structures represent a substructure and  the  list  from  a  to  h  represent  the  system  list  which  contains  the  critical  structure  paths  for  the  system. There are  conclusions that can be  made when analyzing  the results below. The number of  components  in  a  substructure  is  not  relative  to  the  substructures  place  in  the  system  list.  To  that,  there are substructures that does not contain any transformer or load point. This however is not a  negative aspect of the analysis method or the distinction of a substructure. These substructures will  later be searched for transformers in the other calculation methods.   

a. Bus, 1, f12 

b. Bus, 1, f12, 2, 4, f23, f45  c. Bus, 1, f12, 2, 4, f23, f45, 3  d. Bus, 1, f12, 2, 4, f23, f45, 51, 52  e. Bus, 1, f12, n2722 

f. Bus, 1, f12, 2, 4, f23, f45, n2789  g. Bus, 1, f12, 2, 4, f23, f45, 3, n2783 

(33)

 

h. Bus, 1, f12, 2, 4, f23, f45, 51, 52, n2791 

3.3 Categorization of components 

When the critical paths are at hand the next analysis will try to achieve the subcritical components  for  each  load  point.  This  is  quite  easy  since  a  component  only  has  three  categorizes;  Critical,  subcritical and non critical.  Non critical components are the ones that never cause a disturbance for  the specified load point. Ideal components can still be critical or subcritical although they never cause  a fault.  

Subcritical components have a smaller impact for the availability of the load point, whilst the critical  components affect the load point for the longest period of time. Typically the subcritical components  will cause a fault duration that is determined by the disconnecting time for the specified component.  

The assumption that has been made in this study is that the total time is only the disconnection time  and  not  the  sum  of  the  disconnection  time  and  the  fault  location  time.  This  assumption  originates  from the reasoning that the fault location time  can  be neglected when  the locating is restricted to  which substructure the fault is eminent. The major part of the fault location time is imposed when  locating which component in the substructure is in error state.      

The method for determining the subsystems for each load point is presented below in Figure 12.  

 

  Figure 12 shows the workflow for the component categorization

 

(34)

   

A more detailed explanation of the method is seen below. This explanation is written to give a better  understanding how the method is programmed.    

1. Find the infinite bus and add it to a list. 

2. Find the connecting component. Add it to the list if it is not a circuit breaker and repeat from  step 2. 

3. If  the  component  is  a  circuit  breaker  the  counter  should  be  increased  by  one.  The  circuit  breakers are then added to a queue and then try finding other connected components to the  starting component (repeat from step 2).  

4. If there are no more components that are not a circuit breaker. Enqueue the achieved list for  the  number  of  times  described  in  the  counter  and  save  the  list  in  a  list  at  the  consecutive  element. Reset the counter. 

5. Clear the list and load it by dequeuing the queue holding the components. Start with the first  circuit breaker in the queue for the circuit breakers.  

6. Repeat from step 2 until all components have been handled.   

This method has a major resemblance with the method for achieving the critical structure paths. The  only  difference  is  that  the  division  is  determined  by  fewer  components  and  conditions.  Hence  this  method is a lighter version of the critical structure path analysis method.  

 

(35)

 

  Figure 13 shows the test system that the example analyze.

(36)

 

When following the detailed method description the first two substructures will be found according  to Table 7. The table should be read from top to bottom and right to left.   

Table 7 shows iteration with the intention to clarify the method.

1  Comp: Bus   Sys.struct :Bus 

Circuit breaker queue: Null  Counter:0 

3 Comp: Circuit breaker 2 

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23,4,3,f45  Circuit breaker queue: Sw 1, Sw2   Counter:2 

2  Comp:1  

Sys.struct: Bus, 1 

Circuit breaker queue: Null  Counter:0 

2 Comp: Circuit breaker 3 

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23,4,3,f45  Circuit breaker queue: Sw 1, Sw2   Counter:2 

2  Comp: Circuit breaker1  Sys.struct:Bus,1 

Circuit breaker queue: Null  Counter:0 

3 Comp: Circuit breaker 3 

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23,4,3,f45  Circuit breaker queue: Sw 1, Sw2,Sw3   Counter:3 

3  Comp: Sw1   Sys.struct: Bus, 1 

Circuit breaker queue: Sw 1  Counter:1 

2 Comp: 51 

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23,4,3,f45,51  Circuit breaker queue: Sw 1, Sw2,Sw3   Counter:3 

2  Comp: f12  

Sys.struct: Bus, 1,f12 

Circuit breaker queue: Sw1  Counter:1 

2 Comp: 52 

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52  Circuit breaker queue: Sw 1, Sw2,Sw3   Counter:3 

2  Comp: 2   

Sys.struct: Bus, 1,f12,2 

Circuit breaker queue: Circuit breaker 1   Counter:1 

2 Comp: Circuit breaker 4 

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52  Circuit breaker queue: Sw 1, Sw2,Sw3   Counter:3 

2  Comp: f23   

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23 

3 Comp: Circuit breaker 4 

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52 

(37)

 

Circuit breaker queue: Circuit breaker 1   Counter:1 

Circuit breaker queue: Sw 1, w2,Sw3,Sw4   Counter:4 

2  Comp: 4   

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23,4 

Circuit breaker queue: Circuit breaker 1   Counter:1 

4 Structure queue: {Bus, 

1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52},{Bus,  1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52},{Bus,  1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52},{Bus,  1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52} 

System list: {Bus, 

1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52} 

Counter: 0  2  Comp: 3   

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23,4,3 

Circuit breaker queue: Sw1  Counter:1 

5 Structure queue: {Bus, 

1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52},{Bus,  1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52},{Bus,  1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52  System list: 

{Bus,1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52} 

Circuit breaker queue: Sw2,Sw3,Sw4    Counter: 0  

Comp: Circuit breaker1  2  Comp: f45   

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23,4,3,f45  Circuit breaker queue: Sw 1  Counter:1 

2 Comp: N2722  Sys.struct: Bus, 

1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52,N2722  Circuit breaker queue: Sw2,Sw3,Sw4   Counter:0 

2  Comp: Circuit breaker 2 

Sys.struct: Bus, 1,f12,2,f23,4,3,f45  Circuit breaker queue: Sw1  Counter:1 

4 Structure queue: {Bus, 

1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52},{Bus,  1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52},{Bus,  1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52  System list: {Bus, 

1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52},{ Bus,  1,f12,2,f23,4,3,f45,51,52,N2722} 

Counter: 0 

(38)

 

3.4 Implementation of system reliability indices in RACalc 

The different indices that are commonly used are SAIFI, SAIDI, CAIDI, ASAI and AENS. Their meaning  is presented in chapter 2.2. The calculation of each index in RACalc will be presented later on in this  chapter. As mentioned earlier on in the previous chapter RACalc uses a LP‐driven (load point driven)  calculation method. To solve the different obstacles, which are involved at the attempt to automate  a sophisticated analysis of a complex system, a fragmentation of the calculations has been applied. 

That  means  that  a  part  of  the  index  calculation  are  performed  independently  of  each  other  and  combined at a later instruction.  

To  clarify  the  implementation  of  the  calculation  method,  an  example  is  given.  In  the  example  it  is  assumed  that  the  system  analysis  described  in  the  previous  chapter  has  been  performed  and  the  system data is at hand. 

  Figure 14 shows the workflow for the calculation of the systems reliability indices

     

(39)

 

A more detailed explanation of the method is seen below. This explanation is written to give a better  insight in how the method is programmed.    

1. Search the critical structure path for the first transformer that has not been handled. Set a  pointer at the first element in the critical structure path list. Summarize the contribution of  total number of clients that are connected to the selected transformer.  

2. For  the  component  at  the  specified  element  in  the  critical  structure  path  list  calculate  the  failure  rate  and  the  unavailability.  Here  the  unavailability  is  the  failure  rate  multiplied  with  the sum of the reparation time and the fault location time.  

3. Summarize  the  contribution  from  the  component  to  the  total  load  point  unavailability  and  summarize the contribution from the component to the total load point failure rate. 

4. Increase the pointer for the critical structure path list. 

5. Repeat from step 2 until there are no more components in the critical structure path.  

6. Find  the  first  element  in  the  list  with  all  the  system  structures  which  holds  the  specified  transformer. Set a pointer at the first element in the specified system list.  

7. Search for the component at the specified element in the selected system list in the critical  structure path that was found in step 1.   

8. If there is no hit in the search in step 7 proceed to step 9. Otherwise the pointer should be  increased to the next element in the selected system list and then step 7 should be repeated.  

9. Calculate  the  failure  rate  and  the  unavailability  for  the  specified  component.  Here  the  unavailability is the failure rate multiplied with the disconnecting time. 

10. Summarize  the  contribution  from  the  component  to  the  total  load  point  unavailability  and  summarize the contribution from the component to the total load point failure rate. 

11. Increase the pointer for the specified system list.  

12. Repeat from step 7 until there are no more unhandled components in the specified system  list.  

13. Calculate the partial system reliability indices.  

14. Repeat from step 2 with the next occurring transformer in the critical structure path list. Set  a  pointer  at  the  first  element  in  the  specified  critical  structure  path  list.  Summarize  the  contribution of total number of clients that are connected to the selected transformer. 

15. Complete the system reliability indices calculations for the whole system.  

(40)

 

3.5 Implemented simulations  

Simulations are a great help to expand the understanding of the dynamics of a distribution system. 

This chapter will give an insight in the simulations that have been implemented in RACalc. 

3.5.1 Introduction 

In addition to the traditional reliability calculations that have been described earlier in this report a  couple  of  simulation  methods  have  been  implemented  as  well.  There  are  a  total  of  four  different  simulation  methods  which  can  be  performed  to  extend  the  analysis  of  the  distribution  systems  reliability.  The  simulations  are  designed  to  target  possible  weaknesses  in  the  distribution  systems  structure.  

The storm simulation performs a calculation with altered failure rates for all overhead lines.  Thus, an  insight in the distribution systems possible reliability during such a condition can be reached. If the  distribution  systems  dependency  of  underground  cables  is  the  main  interest  the  cold  simulation  is  most suitable.  The cold simulation only increases the reparation time as an attempt to simulate the  prolonging  that  occurs  due  to  frost.  This  reasoning  is  due  to  the  idea  that  maintenance  is  more  demanding when working under cold circumstances.  

There is also a simulation method that tries to describe the variations that exist during a year. This  simulation is called 12‐month simulation and here all components failure rates is altered in such way  that it corresponds to the environmental variations.  

(41)

 

3.5.2 Storm simulation   

The storm simulation method is designed to measure the analyzed distribution systems dependency  of overhead lines functionality. A storm simulation will result in an increase of the system reliability  indices (except for the availability), which is a negative consequence. The amount of the increase is  dependent of the percentage of overhead line and overhead cable in the distribution system that is  being analyzed. 

 

  Figure 15 shows the workflow for storm simulation

As  seen  in  Figure  15  the  storm  simulation  method  is  just  a  reliability  calculation  where  the  failure  rates for the overhead lines and overhead cables have been scaled by the factors that are shown in  Table 8. 

Table 8 shows the factors that scales the failure rates

Component type:  Failure rate scale factor:

Transformer Overhead line  10  Overhead cable Disconnector Circuit breaker Underground cable 1 

 

The scale factors that are shown in Table 8 have been derived only by assumptions and discussions. 

They have been set so that there is a well defined difference between the overhead lines and cables  and  the  other  components.  Therefore  the  exact  achieved  system  reliability  indices  are  not  at  any  interest, only the percentage of change that was imposed is relevant.  

(42)

 

3.5.3 Cold simulation  

The frost simulation method has the purpose to show how much an increase of the reparation time  embosses to the total  unavailability of the distribution system that is being analyzed.   Here, like in  the  storm  simulation  the  simulation  is  nothing  more  than  a  reliability  analysis  with  parameters  changed  to  reflect  the  conditions  that  exist  during  frost.  Unlike  the  storm  simulation  the  frost  simulation  only  scales  the  reparation  time  and  not  the  failure  rates.  This  approach  is  based  on  the  reasoning  that  the  failure  rate  of  the  underground  cables  is  not  affected  by  a  decrease  of  temperature.  

  Figure 16 shows the workflow for frost simulation

The reparation time scale factors that are shown in Table 9 are not based on any scientific report or  research.  The  scale  parameters  have  been  derived  by  discussions  and  reasoning  that  a  good  distinction  is  needed  to  reflect  the  difference  between  the  components  reparation  time  that  is  embossed by the frost. 

Table 9 shows the scale factors used in the frost simulation

Component type:  Reparation time scale factor:

Transformer Overhead line  1,5  Overhead cable Disconnector Circuit breaker Underground cable 10   

(43)

 

3.5.4 12­month simulation 

The 12‐month simulation method has its background in the desire to understand how a distribution  system is affected by variations in the environmental conditions that exist during a year. This method  is  not  fully  perfected  because  of  the  manipulations  that  are  introduced  to  the  original  distribution  system. The only parameter that is scaled is the failure rate. This is however not the only parameter  that change during a year. During a year the reparation time is absolutely changing.  

In this study it is decided that the failure rate will be the only parameter that will be scaled in this  simulation. This due to the fact that the scaling factors are derived by Patrik Hilber in his research [8]. 

Hence,  a  higher  reliability  in  the  accuracy  of  the  method  is  achieved  by  not  implementing  the  variations of the reparation time.   

 

  Figure 17 shows the workflow for the 12-month simulation

 

As mentioned earlier, the failure rate scale factors for the months in a year are presented in Table 10  and in Figure 18 shows the scale factors in a diagram.Error! Reference source not found.. The failure  rate scale factors have a behavior that, at first glance, is not obvious. When calculating the medium  value of the scale factors. It will be found to be equal to one. This is an important condition. If the  medium value is not equal to one the overall failure rate during a year has also been changed.  

     

(44)

   

Table 10 shows the scale factors that is used in the 12-month simulation

Month:  Failure rate scale factor: Month:  Failure rate scale factor: 

January  1.11  July  1.07 

February  1.05  August  0.95 

March  1.12  September 0.81 

April  0.93  October  0.93 

May  0.83  November  1.02 

June  0.93  December  1.19 

     

  Figure 18 shows the scale factors in a diagram.

 

(45)

   

3.5.5 Component importance calculation  

To  be  able  to  determine  the  most  efficient  maintenance  schedule  one  must  have  a  method  to  distinguish which of the components that has the greatest impact on the reliability for the system. 

This is a task that can be performed in many ways. Birnbaum´s index is one method that can be used  to quantify the importance of the specific component. RACalc uses another method to prioritize the  components. This method is easier in its implementation but yet as effective.  The method uses an  iterative structure where the selected component that is to be studied has had its failure rate set to  zero.  Thereafter  a  reliability  calculation  is  executed  and  the  results  are  saved.  The  components  failure rate is reset to the previous value and the process is repeated for each of the components in  the distribution system. Figure 19 show the described workflow.  

 

  Figure 19 shows the workflow of the component importance method

 

The results that the method provides are thereby a set of calculated system reliability indices. Each  of them represents the distribution system when the referred component is ideal. To assume that a  component  can  become  ideal  by  increased  maintenance  is  not  relevant.  Although  the  assumption  that  the  improvement  of  the  availability  of  the  system  is  relative  to  the  improvement  of  the  availability  of  the  component.  The  proportion  of  these  improvements  can  be  deemed  as  the  importance of the component.  

(46)

 

4 Analysis 

This chapter will give an explanation to the process of analysis and the information that is needed  when performing an analysis.  

4.1 Pre study 

To give a real coupling of the theories to actual distribution systems a pre study has been performed. 

The  pre  study  is  used  as  a  source  of  information  giving  the  required  input  data  as  well  as  system  structures. It was performed in 2008 at Sandviken Energi AB (SE).  

4.1.1 Empirical method 

The basic premise for a pre study to be considered reliable is the degree of reliability and validity a  pre  study  investigation  meets.  In  other  words  critically  examine  the  procedure  which  has  been  applied in the data collection. 

4.1.2 Trustworthiness of study 

The  definition  of  trustworthiness  is  assessing  the  degree  of  repeatability  of  the  study  when  it  is  carried out under the same conditions. An important factor to achieve repeatability is by maintaining  a  careful  documentation  throughout  the  whole  process.  By  continuously  reviewing  the  documentation, high reliability is achieved.  

 

Other  important  factors  for  high  trustworthiness  are  that  measurements  are  carried  out  correctly  and accurately, so that the same results can be achieved several times.  

 

Deficiencies in the trustworthiness that may arise are mainly due to the subjective assessment of the  size and decisiveness on the analyzed risk. This aspect directly affects the accuracy of the index that  assesses and describes the distribution system's properties.  

4.1.3 Validation of study 

The  purpose  of  the  validation  study  is  to  get  an  idea  of  whether  the  study  examines  the  elements  meant to research. The approach in this study to maintaining high validity includes clear clarification  on  what  should  be  studied  and  how  the  pre  study  proceeds.  In  addition,  the  study  describes  the  methods and assessment tools that have been applied so that the study can be repeated. In order to  ensure  the  validity  a  big  effort  has  been  to  implement  theories  that  are  rooted  in  the  theoretical  frame  of  reference.  Furthermore,  re‐connection  with  the  operating  staff  at  SE  has  been  a  step  to  strengthen the validity. 

4.1.4 Describing the statistical basis 

The  system  analysis  included  in  the  reliability  calculations  requires  some  type  quantity  that  can  represent the behavior of different components. The failure rate is a widely used measure.  Failure  rate gives an estimate of how often a component fails during a specified period of time. The standard  is one year.  

(47)

   

Since  this  measure  is  based  on  statistical  data  the  estimated  failure  rate  can  in  some  cases  be  misleading. This problem is often present due to the substandard in the available information. The  credibility of the statistical value increases by the time for which the value corresponds to. However,  this requires that the same type of component is studied over the period. 

 

4.1.5 GIS ­ Meldis  

The  GIS  system  MELDIS  provides  an  error‐reporting  feature  that  has  been  used  in  recent  years.  A  report describing when and where the error occurred is posted for each error. This will in the long  run serve as a good source of information for future analyzes.  Of course, the creditability would have  been  better  if  the  statistics  had  stretched  further  back  in  time.  Although  when  comparing  the  estimated  failure  rates  and  those  handed  by  Elforsk  the  calculated  failure  rates  were  deemed  as  a  probable estimates and will be used for the pre studies. 

 

(48)

 

 

4.2 Hand­made calculations 

To  assess  the  developed  tool,  a  small  distribution  system  is  studied  to  facilitate  an  overview  of  incorporated  components.  The  analyzed  test  distribution  system  has  been  retrieved  from  RCAM  research group at Royal Institute of Technology. The line‐scheme is seen in Figure 20. 

   

  Figure 20 shows the line scheme of the test system.

In the line‐scheme the larger components and the components which properties enable the ability to  maneuver  the  system  is  shown.  In  addition  to  the  information  provided  in  the  line‐scheme,  it  has  been given that faults that occur in one load point do not affect the remaining distribution system. 

To satisfy this condition the model could be complemented with a circuit breaker between all load  points  and  power  lines.  Finally  the  dotted  lines  are,  in  this  case,  non‐isolated  over  head  lines.  The  block  diagram  is  illustrated  in  Figure  21.  This  example  is  retrieved  from  the  course  TillfE’s,  held  at  KTH, example collection. TRITA‐EE_2007_067. 

   

(49)

     

  Figure 21 shows a general block diagram made of the test system.

In  the  example  it  has  been  given  how  many  customers  that  are  connected  to  each  load  point  and  how much the total power consumption per year is at each load point. Information about what kind  of cable or power line the distribution is conducted on and the length of them has been provided. To  apprehend this information a search in the geographic information system (GIS) could prove to be a  satisfying  source.  Thereafter  components  as  underground  cables,  lines  and  load  points  can  be  modeled in a block diagram. 

References

Related documents

While the Agency contributes in different programs such as Leadership Development, Representation in Government and Civil Society to promote women’s empowerment, but this

Figure B.3: Inputs Process Data 2: (a) Frother to Rougher (b) Collector to Rougher (c) Air flow to Rougher (d) Froth thickness in Rougher (e) Frother to Scavenger (f) Collector

46 Konkreta exempel skulle kunna vara främjandeinsatser för affärsänglar/affärsängelnätverk, skapa arenor där aktörer från utbuds- och efterfrågesidan kan mötas eller

The increasing availability of data and attention to services has increased the understanding of the contribution of services to innovation and productivity in

I dag uppgår denna del av befolkningen till knappt 4 200 personer och år 2030 beräknas det finnas drygt 4 800 personer i Gällivare kommun som är 65 år eller äldre i

Detta projekt utvecklar policymixen för strategin Smart industri (Näringsdepartementet, 2016a). En av anledningarna till en stark avgränsning är att analysen bygger på djupa

– Visst kan man se det som lyx, en musiklektion med guldkant, säger Göran Berg, verksamhetsledare på Musik i Väst och ansvarig för projektet.. – Men vi hoppas att det snarare

Grange and Kiefer' studying the decomposition of austenite on continuous cooling in relation to the isothermal diagram and assuming a constant cooling rate,