신뢰도 평가에서 몬테카를로 시뮬레이션 기법은 여러 확률변수 사용이 가능하고, 신뢰도지수와 그 확률분포를 함께 구할 수 있으며, 대규모시스템에 적합한 방법이다.
본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 신뢰도 평가에 적용 가능한 확률변수를 정리하고, 이 중에서 파라메타를 결정하기에 용이한 확률변수를 선별하여 발전량 신뢰도 평가에 이용하였다. ...
신뢰도 평가에서 몬테카를로 시뮬레이션 기법은 여러 확률변수 사용이 가능하고, 신뢰도지수와 그 확률분포를 함께 구할 수 있으며, 대규모시스템에 적합한 방법이다.
본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 신뢰도 평가에 적용 가능한 확률변수를 정리하고, 이 중에서 파라메타를 결정하기에 용이한 확률변수를 선별하여 발전량 신뢰도 평가에 이용하였다. 지수분포, 와이블분포, 감마분포, 로그정규분포를 대상으로 신뢰도 평가에서의 특징을 비교한 결과, 와이블분포, 감마분포, 로그정규분포가 일반적으로 사용되는 지수분포에 비하여 보다 다양한 확률변수의 모형화가 가능함을 확인하였고, 감마분포는 와이블분포와 특징이 비슷한 반면에, 파라메타의 결정이 쉽지 않은 문제점이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 지수분포, 와이블분포, 로그정규분포를 사용하여 신뢰도를 평가하였다.
사례연구에서는 본 논문에서 개발한 발전량 신뢰도 평가 프로그램을 3기 계통과 IEEE RTS(Reliability Test System)에 적용하여 시뮬레이션에서 사용한 확률변수가 신뢰도 평가에 미치는 영향을 확인하였다. 또한, 고장발생과 관련된 확률변수는 지수분포를 사용하는 것이 타당하지만, 고장수리와 관련된 데이터는 와이블분포나 로그정규분포에 근접하므로 와이블분포나 로그정규분포룰 사용하는 것이 바람직하다는 것을 확인하였다.
신뢰도 평가에서 몬테카를로 시뮬레이션 기법은 여러 확률변수 사용이 가능하고, 신뢰도지수와 그 확률분포를 함께 구할 수 있으며, 대규모시스템에 적합한 방법이다.
본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 신뢰도 평가에 적용 가능한 확률변수를 정리하고, 이 중에서 파라메타를 결정하기에 용이한 확률변수를 선별하여 발전량 신뢰도 평가에 이용하였다. 지수분포, 와이블분포, 감마분포, 로그정규분포를 대상으로 신뢰도 평가에서의 특징을 비교한 결과, 와이블분포, 감마분포, 로그정규분포가 일반적으로 사용되는 지수분포에 비하여 보다 다양한 확률변수의 모형화가 가능함을 확인하였고, 감마분포는 와이블분포와 특징이 비슷한 반면에, 파라메타의 결정이 쉽지 않은 문제점이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 지수분포, 와이블분포, 로그정규분포를 사용하여 신뢰도를 평가하였다.
사례연구에서는 본 논문에서 개발한 발전량 신뢰도 평가 프로그램을 3기 계통과 IEEE RTS(Reliability Test System)에 적용하여 시뮬레이션에서 사용한 확률변수가 신뢰도 평가에 미치는 영향을 확인하였다. 또한, 고장발생과 관련된 확률변수는 지수분포를 사용하는 것이 타당하지만, 고장수리와 관련된 데이터는 와이블분포나 로그정규분포에 근접하므로 와이블분포나 로그정규분포룰 사용하는 것이 바람직하다는 것을 확인하였다.
In reliability evaluation, Monte-Carlo simulation is able to manage various probability variates and offer not only reliability index but also probability distribution, and it is useful to large scale problem such as power system reliability assessment.
Comparison and analysis of probability variate...
In reliability evaluation, Monte-Carlo simulation is able to manage various probability variates and offer not only reliability index but also probability distribution, and it is useful to large scale problem such as power system reliability assessment.
Comparison and analysis of probability variate were carried out using Exponential, Weibull and Log-Normal distribution. As result, Weibull, Gamma and Log-Normal distribution are confirmed that these distributions are suitable for modeling of various probability variates. Gamma distribution has similar feature with Weibull distribution but Gamma distribution is difficult to decide parameters. So, in this paper Exponential, Weibull and Log-Normal distribution are used to evaluate reliability evaluation. Weibull and Log-Normal distribution can fit not only mean of data but also variance, but Exponential distribution can only fit mean of data.
Case studies conducted on IEEE RTS(Reliability Test System) are compared and discussed. But it is more accurate to use Weibull distribution or Log-Normal distribution which is close to real lasting failure data are used as probability variates related to lasting failure.
In reliability evaluation, Monte-Carlo simulation is able to manage various probability variates and offer not only reliability index but also probability distribution, and it is useful to large scale problem such as power system reliability assessment.
Comparison and analysis of probability variate were carried out using Exponential, Weibull and Log-Normal distribution. As result, Weibull, Gamma and Log-Normal distribution are confirmed that these distributions are suitable for modeling of various probability variates. Gamma distribution has similar feature with Weibull distribution but Gamma distribution is difficult to decide parameters. So, in this paper Exponential, Weibull and Log-Normal distribution are used to evaluate reliability evaluation. Weibull and Log-Normal distribution can fit not only mean of data but also variance, but Exponential distribution can only fit mean of data.
Case studies conducted on IEEE RTS(Reliability Test System) are compared and discussed. But it is more accurate to use Weibull distribution or Log-Normal distribution which is close to real lasting failure data are used as probability variates related to lasting failure.
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