Monitoring Keandalan Real-Time Pada Sistem Pengendalian Kecepatan Turbin Angin Berdasarkan Estimasi Kesalahan

Kegagalan turbin angin seringkali memberikan dampak yang buruk bagi industri tenaga angin. Hal ini dikarenakan biaya perawatan saat turbin angin mengalami kegagalan jauh lebih besar dibanding biaya perawatan saat turbin angin belum mengalami kegagalan. Kegagalan pada turbin angin ini dapat diminimalisir dengan melakukan monitoring keandalan turbin angin real-time. Pada makalah ini dilakukan perancangan monitoring keandalan real-time pada turbin angin berdasarkan estimasi kesalahan. Langkah-langkah yang perlu dilakukan adalah studi spesifikasi turbin angin, pemodelan turbin angin, perancangan dan uji algoritma observer serta algoritma monitoring keandalan real-time. Uji observer dan uji monitoring keandalan dilakukan dengan terlebih dahulu memberikan kesalahan sensitivitas pada sensor, sebesar 5%; 7,5%; 10%; dan 12,5%. Berdasarkan hasil uji telah dilakukan, pada kesalahan sensitivitas diberikan pada sensor kecepatan sebesar 5%, 7.5%, 10% dan 12.5%, masing-masing mampu mengestimasi kesalahan yang telah disimulasikan pada detik ke-1300; 1350; 1400; dan 1450. Berdasarkan hasil uji monitoring keandalan real-time, didapatkan bahwa pada kesalahan sensitivitas sensor sebesar 5%; 7,5%; 10%; dan 12,5%, masing-masing nilai keandalan mulai mengalami penurunan pada detik ke-532,6; 532,8; 533,2; dan 533,7. ======================================================================================================= Failure of wind turbines often has a devastating impact on the wind power industry. This is because the cost of maintenance when the wind turbine failure is much greater than the cost of maintenance when wind turbines have not failed. Failure of this wind turbine can be minimized by monitoring the reliability of real-time wind turbines. In this paper the design of real-time reliability monitoring on wind turbines is based on error estimation. The steps that need to be done are wind turbine specification studies, wind turbine modeling, design and observer test algorithm and real-time reliability monitoring algorithm. The observer test and reliability test are performed by first giving sensitivity error to the sensor, at 5%; 7.5%; 10%; and 12.5%. Based on the test results, the sensitivity error was given at 5%, 7.5%, 10% and 12.5% velocity sensors, each capable of estimating simulated errors at 1300 seconds; 1350; 1400; and 1450. Based on real-time reliability reliability test result, it was found that at sensor sensitivity error of 5%; 7.5%; 10%; and 12.5%, each reliability value starts to decrease at 532.6 seconds; 532.8; 533.2; and 533.7

Studi Sistem Monitoring Prediksi Keandalan Real-Time Pada Sistem Pengendalian Kecepatan Generator Turbin Angin Dengan Kesalahan Sensor

Peningkatan jumlah penduduk seiring dengan peningkatan kebutuhan energi listrik yang ada di Indonesia. Salah satu cara yang sedang digalakkan untuk pemenuhan kebutuhan listrik melalui energi alternatif adalah dengan menggunakan turbin angin. Sementara sistem turbin angin sedang digunakan, keandalannya akan menurun secara bertahap. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan parameter desain yang mempengaruhi prediksi keandalan real-time pada sistem pengendalian kecepatan generator turbin angin. Tiga langkah yang perlu dilakukan yaitu perancangan observer, perancangan algoritma prediksi kesalahan sensor dan perancangan algoritma prediksi keandalan. Perancangan observer digunakan untuk mengestimasi kesalahan sensor dari variabel yang terukur, kemudian hasil estimasi digunakan untuk menghitung prediksi kesalahan sensor melalui algoritma exponential smoothing. Hasil dari prediksi kesalahan sensor ini secara langsung digunakan untuk prediksi keandalan real-time. Waktu kegagalan riil ketika kecepatan generator lebih besar dari 1.2 pu dan kecepatan generator dibawah 0.5 pu menandakan keandalan mulai turun. Variasi diberikan terhadap time interval sebesar 1 detik, 5 detik, 10 detik dan 50 detik, sedangkan setiap time interval diberikan variasi jumlah prediksi sebesar 1, 5 dan 10. Hasil simulasi menunjukkan bahwa prediksi keandalan dengan time interval sebesar 1 detik lebih tepat jika dibandingkan variasi time interval sebesar 5 detik, 10 detik, dan 50 detik. Jumlah prediksi mempengaruhi ketelitian prediksi keandalan real-time yang dihasilkan, semakin besar jumlah prediksi maka semakin teliti. Dengan time interval 1 detik, jumlah prediksi sebesar 10 menghasilkan prediksi keandalan real-time lebih tepat dibandingkan jumlah prediksi sebesar 1 dan 5. =============================================================================================== Indonesia is known as the largest archipelagic country in the world. It has a significant growth in its population every year. As the result, the energy demand in Indonesia continues to develop. One of the method of helping meet energy needs is by introducing wind turbine as alternative energy source. However, the reliability on the turbine system will be decreasing steadly if it is being continually exploited. This study aims to determine the design parameters that is affecting the real-time reliability prediction for wind turbine generator speed control systems. There are three steps that need to be done, namely observer design, sensor fault prediction algorithm design, and reliability prediction algorithm design. Observer design was used to estimate sensor fault from the measured variable and the estimated result was used to calculate sensor fault prediction using exponential smoothing algorithm. The calculated result will then be directly exploited to predict real-time reliability. We obtained that the failure time correspond with a decrease in the reliability when the generator speed is greater than 1.2 pu and below 0.5 pu. Time interval was varied by 1s, 5s, 10s, and 50s. In each of the time interval, the variation number of prediction given was of 1, 5, and 10. Simulation result has shown that reliability prediction with time interval 1s was more precise compared to time interval variation of 5s, 10s, and 50s. The number of prediction affects real-time reliability prediction fidelity resulted. With the time interval of 1s, the number of prediction of 10 results in accurate real-time reliability prediction compared to number of prediction of 1 and 5

Définition d'une fonction de pronostic des systèmes techniques multi composants prenant en compte les incertitudes à partir des pronostics de leurs composants

Face au défi des entreprises pour le maintien de leurs équipements au maximum de leur fiabilité, de leur disponibilité, de leur rentabilité et de leur sécurité au coût de maintenance minimum, des stratégies de maintenance telles que le CBM et le PHM ont été développées. Pour mettre en œuvre ces stratégies, comme pour la planification des activités de production il est nécessaire de connaître l’aptitude des systèmes à réaliser les futures tâches afin de réaliser le séquencement des opérations de production et de maintenance. Cette thèse présente les éléments d'une fonction générique qui évalue la capacité des systèmes techniques multi-composants à exécuter les tâches de production de biens ou de services assignées. Ce manuscrit présente une proposition de modélisation de systèmes techniques multi-composants représentant les différentes entités qui les composent, leurs états et leurs relations. Plusieurs types d’entités ont été identifiés. Pour chacun d’eux, des inférences sont proposées pour définir à l’intérieur du système l’aptitude de l’entité à accomplir les futures tâches de production à partir des évaluations de son état présent et futur et des évaluations des états présents et futurs des autres entités avec lesquelles elle est en relation. Ces évaluations des états présents et futurs sont basées sur l’exploitation de pronostics locaux des composants. Ces pronostics sont des prévisions qui intrinsèquement comportent des incertitudes pouvant être aléatoires ou épistémiques. La fonction proposée et les inférences prennent en compte ces deux formes d’incertitudes. Pour cela, les traitements et la fonction proposée exploite des éléments de la théorie de Dempster-Shafer. La modélisation des systèmes multi-composants pouvant être représentée sous la forme de graphes dont les états des nœuds dépendent de données comportant des incertitudes, des éléments des réseaux bayésiens sont également utilisés. Cette fonction fournit des indicateurs, sur l’aptitude de chaque entité du système à accomplir les futures tâches de production mais aussi indique les composants nécessitant une intervention afin d’améliorer cette aptitude. Ainsi, ces indicateurs constituent les éléments d'aide à la décision pour la planification des opérations de maintenance de façon conditionnelle et préventive, mais aussi pour la planification des opérations de production