본 논문은 확률분포를 이용하여 전력설비의 기대여명을 산출하는 방법을 제안한다. 전력설비의 기대여명이란 해당 설비의 잔존수명으로, 기대여명은 전력시스템의 보수계획, 설비교체계획, 신뢰도 평가에 유용하게 이용될 수 있다. 본 논문에서는 각 운전년수별로 향후 운전가능년수에 대한 누적확률을 계산하고, 계산한 누적확률로 누적확률분포함수모델의 모수를 결정한 후, 모델함수의 평균값을 구하여 기대여명을 산정한다. 제안한 방법에서는 정립한 누적확률분포함수모델을 이용하여 기대여명 뿐만 아니라, 향후 특정 운전년수에 이르기 위한 기대확률까지도 쉽게 구할 수 있다. 제안한 방법은 우리나라 복합화력 발전소 발전기의 기대여명 추정에 적용하여 그 효용성을 입증하였다.
본 논문은 확률분포를 이용하여 전력설비의 기대여명을 산출하는 방법을 제안한다. 전력설비의 기대여명이란 해당 설비의 잔존수명으로, 기대여명은 전력시스템의 보수계획, 설비교체계획, 신뢰도 평가에 유용하게 이용될 수 있다. 본 논문에서는 각 운전년수별로 향후 운전가능년수에 대한 누적확률을 계산하고, 계산한 누적확률로 누적확률분포함수모델의 모수를 결정한 후, 모델함수의 평균값을 구하여 기대여명을 산정한다. 제안한 방법에서는 정립한 누적확률분포함수모델을 이용하여 기대여명 뿐만 아니라, 향후 특정 운전년수에 이르기 위한 기대확률까지도 쉽게 구할 수 있다. 제안한 방법은 우리나라 복합화력 발전소 발전기의 기대여명 추정에 적용하여 그 효용성을 입증하였다.
This paper presents a novel evaluation method of life expectancy of power system equipment. The life expectancy means expected remaining lifetime; it can be usefully utilized to maintenance planning, equipment replacement planning, and reliability assessment. The proposed method is composed of three...
This paper presents a novel evaluation method of life expectancy of power system equipment. The life expectancy means expected remaining lifetime; it can be usefully utilized to maintenance planning, equipment replacement planning, and reliability assessment. The proposed method is composed of three steps. Firstly, a cumulative probability for future years is evaluated for targeted age year. Secondly, the cumulative probability is modeled by well-blown cumulative distribution function(CDF) such as Weibull distribution. Lastly, life expectancy is evaluated as the mean value of the model. Since the model CDF is established in the proposed method, it can also evaluate the probability of equipment retirement within specific years. The developed method is applied to examples of generators of combined cycle power plants to show its effectiveness.
This paper presents a novel evaluation method of life expectancy of power system equipment. The life expectancy means expected remaining lifetime; it can be usefully utilized to maintenance planning, equipment replacement planning, and reliability assessment. The proposed method is composed of three steps. Firstly, a cumulative probability for future years is evaluated for targeted age year. Secondly, the cumulative probability is modeled by well-blown cumulative distribution function(CDF) such as Weibull distribution. Lastly, life expectancy is evaluated as the mean value of the model. Since the model CDF is established in the proposed method, it can also evaluate the probability of equipment retirement within specific years. The developed method is applied to examples of generators of combined cycle power plants to show its effectiveness.
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문제 정의
본 논문에서는 평균수명을 산정하는 참고문헌 ⑸ 의 방법을 응용하여, 전력설비의 기대여명을 산정하는 방법을 제안한다. 전술한 바와 같이, 전력설비의 경제성 및 신뢰성 평가에는 기대여명이 중요한 역할을 하는데, 평균수명으로부터 기대여명을 직접 산출할 수는 없으므로 기대여명의 산정을 위한 별도의 방법이 필요하다.
본 논문에서는 확률분포를 이용하여 전력설비의 기대여명을 추정하는 방법을 제안하였다. 전력설비는 대부분 그 수명이 길기 때문에 기대여명을 추정하기 위한 기본데이터가 부족한 경우가 많으므로, 본 논문에서는 철거된 설비의 수명과 함께 운전중인 설비의 운전년수를 동시에 고려하여 부족한 데이터를 보완하였다.
전력설비는 대부분 그 수명이 길기 때문에 기대여명을 추정하기 위한 기본데이터가 부족한 경우가 많으므로, 본 논문에서는 철거된 설비의 수명과 함께 운전중인 설비의 운전년수를 동시에 고려하여 부족한 데이터를 보완하였다. 또한 본 논문에서는 설비의 기대여명을 직접 계산하지 않고, 기대여명의 확률분포를 와이블분포 등의 확률분포로 모형화하고, 모형 확률분포의 평균값으로부터 기대여명을 산정하는 간접적인 방법을 사용하고 있는데, 이 또한 부족한 데이터로부터 합리적인 추정을 하기 위한 좋은 방안이라고 생각된다.
제안 방법
전술한 바와 같이, 전력설비의 경제성 및 신뢰성 평가에는 기대여명이 중요한 역할을 하는데, 평균수명으로부터 기대여명을 직접 산출할 수는 없으므로 기대여명의 산정을 위한 별도의 방법이 필요하다. 기대여명은 평균수명과는 달리 각 운전년수별로 산정하여야 하는데, 예를 들면 운전년수가 10년인 발전기의 기대여명, 본 논문에서는 운전연수별로 별도의 누적확률분포를 생성하고 이에 참고문헌 [5]의 방법을 적용하여 각 운전연수별 기대여명을 산정하는 방법을 제안한다.
위에서, r( -)는 감마함수이다. 본 논문의 방법은 Step 6에서 최소자승근사를 이용하여 확률분포모델의 모수를 결정하므로 와이블분포 뿐만 아니라 임의의 확률분포모델에 대해서도 적용할 수 있다.
소개하는 방법에서는 평균수명을 산정하는데 있어서, 철거되어 수명을 알고 있는 설비정보와 함께 아직 운전중인 설비의 정보를 동시에 이용하였으며, 와이블(Weibull)분포로써 평균수명을 확률적으로 모형화 하였다.
대상 데이터
Step 1) 설비 운전과 관련된 기본 데이터(설치년도와 철거년도)를 수집한다.
기대여명을 추정하였다. 본 사례연구의 대상은 표 2에서와 같이 第대의 발전기를 표본으로 하였는데, 2003년을 기준으로 철거된 발전기는 모두 16대이다.
제안한 방법을 참고문헌 ⑹에서 발췌한 우리나라 복합화력 발전소의 발전기 데이터에 적용하여 와이블분포모델로 기대여명을 추정하였다. 본 사례연구의 대상은 표 2에서와 같이 第대의 발전기를 표본으로 하였는데, 2003년을 기준으로 철거된 발전기는 모두 16대이다.
이론/모형
본 절에서 소개하는 방법은 참고문헌 [5]에서 인용하였다. 소개하는 방법에서는 평균수명을 산정하는데 있어서, 철거되어 수명을 알고 있는 설비정보와 함께 아직 운전중인 설비의 정보를 동시에 이용하였으며, 와이블(Weibull)분포로써 평균수명을 확률적으로 모형화 하였다.
성능/효과
6년이다. 본 결과에서는 운전년수 20년인 발전기의 기대여명이 운전년수 15년인 발전기의 기대여명보다 길어서 상식적이지 않은 결과를 보였는데, 이는 실제데이터를 충실히 반영한 것이다. 즉, 주어진 데이터에 따르면, 운전년수가 15년 이상인 발전기는 이후 3년 이내에 3대의 발전기가 철거된 반면에, 운전년수가 20년 이상인 발전기는 이후 4년간 한 대의 발전기도 철거되지 않음으로 인해 발생한 결과이다.
제안한 방법은 우리나라 복합화력발전소의 발전기의 예에 적용하여 그 적용 가능성을 보였으며, 사례연구에서 기대여명뿐만 아니라 향후의 연도별 고장확률 또한 산정할 수 있음을 보였다.
발전기 기대여명 누적확률분포함수이다. 표 8 과 표 10의 결과를 종합하면, 운전년수 15년인 발전기의 기대여명은 약 5.1 년이고, 5년이내에 철거될 확률은 62.8[%]이다.
후속연구
전력설비는 대부분 그 수명이 길기 때문에 기대여명을 추정하기 위한 기본데이터가 부족한 경우가 많으므로, 본 논문에서는 철거된 설비의 수명과 함께 운전중인 설비의 운전년수를 동시에 고려하여 부족한 데이터를 보완하였다. 또한 본 논문에서는 설비의 기대여명을 직접 계산하지 않고, 기대여명의 확률분포를 와이블분포 등의 확률분포로 모형화하고, 모형 확률분포의 평균값으로부터 기대여명을 산정하는 간접적인 방법을 사용하고 있는데, 이 또한 부족한 데이터로부터 합리적인 추정을 하기 위한 좋은 방안이라고 생각된다. 이와 같이 확률분포를 이용하여 모형화하는 경우에는, 그 평균값 뿐만 아니라, 특정 사건에 대한 확률 또한 산정할 수 있으므로 특정 운전년수의 설비가 지정된 년수내에 철거될 확률 등을 쉽게 구할 수 있다.
본 논문에서 발표한 방법은 필요로 하는 데이터가 단순하고 기대여명의 산정 방법 또한 간단하므로 전력설비 뿐만 아니라, 다른 분야 설비의 기대여명 추정에도 활용될 수 있다고 생각된다.
가진다. 전력설비의 기대여명은 전력설비의 보수의 경계성을 가늠하는데 이용될 수도 있고, 설비교체에 대한 장기계획을 수립하는데 기초자료로 사용될 수도 있다. 최근에는 전력설비의 노후로 인한 고장(end-ofTife failure)을 신뢰도 평가에 반영하는 연구가 진행되고 있대2-3].
참고문헌 (6)
통계청 온라인 간행물, 시도별생명표(2005년), www.nso.go.kr
W. Li and S. Steven Pai, "Evaluating Unavailability of Equipment Aging Failures," IEEE Eng. Rev., vol. 22, no. 2, pp. 52-54, Feb. 2002
W. Li, "Incorporating Aging Failures in Power System Reliability Evaluation," IEEE Trans. on Power System, vol. 17, no. 3, pp. 918-923, Aug. 2004
W. Li, "Evaluating Mean Life of Power System Equipment with Limited End-of-Life Failure Data," IEEE Trans. on Power System, vol. 19, no. 1, pp. 236-242, Feb. 2004
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