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