Jahresbericht 2007 - FGE - RWTH Aachen University

eines Verfahrens, mit dem die Wahrscheinlichkeitsverteilungen
von Zuverlässigkeitskenngrößen ermittelt
werden können. Mit einem solchen Verfahren lassen
sich unterschiedliche Ansätze zur Qualitätsregulierung
einander gegenüberstellen und die sich daraus ergebenen
finanziellen Risiken für Netzbetreiber quantifizieren.
3 Analyse
3.1 Zuverlässigkeitskenngrößen
Die Zuverlässigkeitsberechnung prognostiziert ausgehend
von dem Verhalten einzelner Komponenten des
betrachteten Systems und dem Zusammenwirken der
Systemkomponenten das zukünftige Verhalten des
Gesamtsystems, indem Zuverlässigkeitskenngrößen
errechnet werden. Es haben sich die folgenden Zuverlässigkeitskenngrößen
etabliert [3], die in dieser Arbeit
als Zufallsvariablen mit entsprechenden Wahrscheinlichkeitsverteilungen
aufgefasst werden.
• Unterbrechungshäufigkeit H U : Diese Kenngröße
gibt die Anzahl der Versorgungsunterbrechungen
bezogen auf den Betrachtungszeitraum an.
• Unterbrechungsdauer T U : Diese Kenngröße gibt
die Dauer einer Versorgungsunterbrechung an.
• Nichtverfügbarkeit Q U : Diese Kenngröße gibt
die Dauer bezogen auf den Betrachtungszeitraum
an, während der ein Kunde nicht versorgt ist.
3.2 Abgrenzung des Betrachtungsbereichs
Bild 2 zeigt eine Auswertung von Versorgungsunterbrechungen
von NS-Kunden aufgeschlüsselt nach verursachender
Spannungsebene [3]. Demnach wird die
Versorgungszuverlässigkeit eines in der NS-Ebene
angeschlossenen Netzkunden zu etwa 80 % durch die
MS-Ebene bestimmt. Aufgrund dieses dominierenden
Einflusses ist eine Fokussierung dieses Forschungsvorhabens
auf die MS-Ebene gerechtfertigt.
3.3 Einflussgrößen
Sollen nicht wie bisher üblich nur die Erwartungswerte
der Zuverlässigkeitskenngrößen ermittelt werden
sondern auch deren Wahrscheinlichkeitsverteilungen,
so wird eine genauere Modellierung der zugrunde
liegenden Einflussgrößen und Prozesse erforderlich.
Die VDN-Störungs- und Verfügbarkeitsstatistik [3] stellt
für einen Teil der erforderlichen Daten eine gute
Datenbasis dar. So können die Ausfallhäufigkeiten der
Betriebsmittel und die Wahrscheinlichkeitsverteilungen
der Reparaturdauern bestimmt werden.
Unterbrechungshäufigkeit H U in 1/a
0.4
0.3
0.2
0.1
0
H U
aus
HS
aus
MS
aus
NS
FORSCHUNGSPROJEKTE
Q U
20
15
10
5
0
Nichtverfügbarkeit Q U in min/a
Bild 2: Mittlere Verfügbarkeit von NS-Kunden
aufgeschlüsselt nach verursachender Spannungsebene
(Erwartungswerte 2005) [3]
Ein wesentlicher Bestandteil jeder Zuverlässigkeitsberechnung
ist die Simulation der Störungsabläufe, mit
dem Ziel, die von Komponentenausfällen betroffenen
Netzkunden und die Dauern der Versorgungsunterbrechungen
zu ermitteln. Somit können Aussagen über die
Wahrscheinlichkeit von Unterbrechungen von individuellen
Netzkunden gemacht werden. Die MS-Ebene ist
üblicherweise nicht vollständig mit Fernmelde- und
Fernwirktechnik ausgestattet und erfordert in den
meisten Fällen eine manuelle Störungsbeseitigung
durch Entstörpersonal. Der Ablauf der Störungsbeseitigung
wird durch eine Vielzahl von Faktoren bestimmt
[4], die teils einen stochastischen Charakter haben und
die zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen
der Zuverlässigkeitskenngrößen durch entsprechende
Wahrscheinlichkeitsverteilungen modelliert
werden müssen. Als Beispiel sei hier die Fahrzeit eines
Entstörtrupps von einer Ortsnetzstation zu einer
anderen genannt.
3.4 Unsicherheiten
Alle Ingenieurberechnungen basieren auf Modellen, die
die Realität nicht exakt abbilden können. Darüber
hinaus sind die verwendeten Eingangsdaten mit
Unsicherheiten behaftet. Diese Unsicherheiten lassen
sich folgendermaßen unterscheiden [5]:
• Zufällige Variation von Einflussgrößen (aleatorische
Unsicherheit)
• Ungenaue Kenntnis (epistemische Unsicherheit)
Aleatorische Unsicherheiten sind eine Folge der
stochastischen Natur der entsprechenden Einflussgrößen.
Zweck der Zuverlässigkeitsbewertung ist eben den
Einfluss dieser Unsicherheiten auf das Systemverhalten
zu beschreiben.
Epistemische Unsicherheiten sind die Folge ungenauer
Kenntnis von Einflussgrößen. Viele Einflussgrößen zur
IAEW – FGE – JAHRESBERICHT 2007 77