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와이블 분포를 이용한 배전설비기기의 시변 고장률 분석
Analyzing of the Time varying failure rate of components of power distribution system using Weibull distribution 원문보기

대한전기학회 2003년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문, 2003 Nov. 13, 2003년, pp.272 - 274  

이희태 (숭실대학교) ,  김재철 (숭실대학교) ,  문종필 (숭실대학교) ,  박창호 (전력연구원)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Distribution system reliability evaluation estimates by approach methods such as Makove modelling or Monte Carlo simulation, equation of state and failure rate that is on one basic data used to these assessment technique is described as probability of average value. because average failure rate equi...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 전통적인 신뢰도 평가[7]에 사용된 고장률의 개념을 설비기기의 열화를 적용하여 가공선로의 시간에 대한 고장률 변화를 평가하였다. 와이블 분포를 이용하였고, 가동시작 시간의 상이함을 카플란-마이어 추정법을 사용하여 보정하였다.
  • 이 논문에서는 현재 한전 배전 설비기기의 고장통계자료를 바탕으로 시간에 근거한 고장률 변화를 평가하였다.

가설 설정

  • 거기의 총가동시간을 계산하기 위해 2002년 12월 기준의 전국의 각 배전기기 수에 고장자료상의 고장시간의 평균을 곱하여 기기의 총 가동시간으로 가정하였다.
  • 그러나 실제로 고장나지 않은 기기들이 얼마동안 작동을 했는지에 대한 정보는 획득하기가 거의 불가능한 경우가 많다. 따라서 그러한 정보들에 대해서는 필요에 따라 합리적인 가정을 사용하여 분석을 수행하였다.
  • 본 연구예서는 열화고장 분석 시 배전기기별 설치현황자료를 이용하여 각 기기별 월간 중가량을 적절하게 반영하였고, 고장발생시 보고율을 05로 가정하여 분석을 수행하였다. 가공선로의 경우 설치 시부터 13년간 변화하는 고장률을 그림 2와 같이 나타내었다.
  • 임의고장의 분석에서 고장개수는 고장자료를 바탕으로 하였고, 실제 작업자의 실수나 여러가지 원인으로 인해 고장건수의 50%가 고장자료로 기록되는 것으로 가정하였다. 거기의 총가동시간을 계산하기 위해 2002년 12월 기준의 전국의 각 배전기기 수에 고장자료상의 고장시간의 평균을 곱하여 기기의 총 가동시간으로 가정하였다.
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