Hvordan påvirker teknisk tilstand til transformatorer leveringspåliteligheten?

Transformatorer er viktige komponenter i den elektriske kraftforsyningen, men mange av transformatorene i Norge begynner å bli gamle. En ny metode som inkluderer både komponent- og kraftsystemperspektivet hjelper eierne av transformatoren til å finne ut når de skal byttes ut.

Transformatorer i dårlig teknisk tilstand har høyere sannsynlighet for havari. Hensynet til leveringspålitelighet er derfor viktig i anleggsforvaltningen. For å finne riktig tidspunkt for utskifting av transformatorer, må man derfor finne ut hvordan den tekniske tilstanden til transformatorer påvirker leveringspåliteligheten.

I prosjektet VulPro (Prognosering av risiko og sårbarhet for anleggsforvaltning og nettutvikling) jobber SINTEF med å komme nærmere svaret på dette spørsmålet, i samarbeid med Statnett, Landsnet og NTNU.

Et transformatorhavari har flere ulike konsekvenser. Det kan være lokale konsekvenser, i verste fall brann eller eksplosjon, men også konsekvenser i kraftsystemet som transformatorene er en del av. Dette kan påvirke den nasjonale kraftforsyningen og forsyningssikkerheten til strømkunder. Et havari må altså vurderes ut fra et systemperspektiv hvor man finner konsekvenser i nettet. For å kvantifisere disse konsekvensene må man bruke nettanalyser, og dette har SINTEF jobbet med i flere tidligere forskningsprosjekter.

• Les mer om forsyningssikkerhet.

Transformatorer er i seg selv en komplisert konstruksjon og består av mange delkomponenter som kan havarere på ulike måter. Modellering som tar for seg komponentperspektivet for å estimere sannsynligheten for havari er derfor nødvendig. Sannsynligheten for havari er styrt av flere faktorer, deriblant aldringen og den tekniske tilstanden til transformatoren. En transformator er en lukket konstruksjon og det er ikke enkelt å vurdere tilstanden i de indre strømførende delene. Derfor har SINTEF tidligere utviklet en modell som bruker ulike typer informasjon til en vurdering av transformatorens tekniske tilstand. Dette kan kombineres med statistiske data for å estimere sannsynlighet for havari.

• Les mer om SINTEFs transformatormodell.

Med metoder for nettanalysen på den ene siden og modell for komponentens pålitelighet på den andre siden har man de to delene som kreves for å analysere hvordan teknisk tilstand påvirker leveringspåliteligheten, men det er fortsatt et gap mellom komponentperspektivet og systemperspektivet som må lukkes. Dette gapet er vist i figuren nedenfor, hvor spørsmålstegnene illustrerer at man på komponentnivå ikke ser hvilken posisjon komponenten har i nettet, mens man på systemnivå ikke ser hva som skjer inne i hver enkelt komponent.

Hva må til for å lukke gapet?

Tradisjonelt har analyser for leveringspålitelighet brukt gjennomsnittstall for feilrater. For eksempel vil transformatorer på spenningsnivå 132 kV feile 0.0044 ganger per år, eller omkring én gang på 230 år. En slik antakelse har vært tilstrekkelig når det primære formålet med analysen er å støtte nettplanlegging. For å gi økt verdi også i anleggsforvaltning må metodene kunne ta hensyn til tilstanden og plasseringen til komponenten, og den langsiktige utviklingen i faktorer som påvirker leveringspåliteligheten deriblant tilstand.

En gjennomsnittlig konstant feilrate kan matematisk formuleres som at tiden til neste svikt på en komponent følger en eksponentialfordeling. Denne antakelsen medfører en rekke forenklinger i den videre analysen, da prosessen som beskriver om komponenten er i drift eller ikke i drift følger en kontinuerlig-tid Markov-kjede med to tilstander. Sannsynligheten for svikt i komponenten vil endre seg over tid både fordi tilstanden degraderer og fordi man ved svikt vil bytte komponentene, og tilstanden deretter blir så god som ny. For å kunne ta hensyn til dette, må komponenten modelleres ved hjelp av en semi Markov-prosess, og forenklingene man vanligvis baserer seg på er ikke lenger nødvendigvis riktige.

To artikler som utforsker løsninger for integrasjonen

Løsninger for integrasjonen mellom komponent- og systemperspektivet er presentert gjennom to forskningsartikler fra VulPro-prosjektet. Vi har først utviklet en metode for analyser på en kort tidshorisont på omkring ett år, og senere er denne utvidet til en lengre tidshorisont på flere år. Utgangspunktet for integrasjonen er en pålitelighetsmodell for komponenten. For å konstruere denne pålitelighetsmodellen er transformatorens ulike feilmekanismer kategorisert. Det er skilt mellom aldringsfeil, som er avhengig av tilstand, og tilfeldige feil, som ikke avhenger av tilstand.

For den korte tidshorisonten har vi løst problemet ved å anta at tilstanden ikke endrer seg signifikant innenfor den analyserte tidshorisonten. Man oppnår da at semi-Markov prosessen kan tilnærmes med en Markov-prosess.

For å utvide metoden til en lengre tidshorisont ble det utviklet en iterativ algoritme. Hvert steg i iterasjonen består av ett år hvor leveringspåliteligheten i et enkeltår beregnes med metoden beskrevet ovenfor. For å «koble» tidshorisontene sammen regner metoden ut sannsynlighetsfordelingen for tilstand på starten av hvert år. Videre kan man beregne en forventet feilrate for hvert år ved å summere over den utregnede sannsynlighetsfordelingen.

Metoden for lang tidshorisont ble presentert på ESREL-konferansen i Dublin i september og publisert som en konferanseartikkel senere på høsten.

Hvilken effekt har tilstand på leveringspålitelighet?

Med de nødvendige metodene, er det mulig å undersøke hvilken effekt tilstanden til transformatorene har på leveringspåliteligheten. For å finne ut dette, konstruerte vi en case-studie der utgangspunktet var et test-nettverk med fire forsyningsområder. Dette nettet har totalt 8 transformatorer, og hver av disse ble gitt tilstandsverdier basert på et utvalg av transformatorer i det norske transmisjonsnettet.

Resultatene av denne studien viser at for transformatorer i det norske nettet er effekten av å ta hensyn til tilstand relativt begrenset. Dette har sammenheng med at disse transformatorene er i relativt god tilstand. Samtidig viste resultatene at denne effekten vil øke markant om man lar tilstanden til transformatorene utvikle seg uhindret. Denne effekten er illustrert gjennom ulike scenarier og resultatet er vist i Figur 1. Dette betyr blant annet at om man vurderer å la eldre transformatorene stå i nettet er det viktig å vurdere hva dette har å si for leveringspåliteligheten.

 

Utvidelser

Vi jobber nå videre i prosjektet med flere tema som enten utvider metodikken eller ser på måter å utnytte den for å støtte anleggsforvaltning og nettutvikling.

Vi har blant annet utviklet en modell for å predikere utetiden for transformatorer ved feil basert på egenskaper ved hver enkelt transformator. Denne modellen skal etter hvert innlemmes i leveringspålitelighetsanalysen. Da vil analysen gi et mer korrekt bilde og man kan se på samspillet mellom økt feilrate og økt utetid.

Metodene beskrevet her faller i kategorien av analytiske metoder og avhenger av en del antagelser. En annen kategori er metoder basert på Monte Carlo simulering, hvor Statnetts eget Monster-verktøy er et eksempel. Disse er mer generelt anvendelige uten at antagelser er nødvendige og det jobbes nå i prosjektet med å utvikle slike. En enkel Monte Carlo-metode er allerede brukt for å verifisere den foreslåtte analytiske fremgangsmåten, men videre utvikling er nødvendig for å oppnå tilstrekkelig presisjon. Dette arbeidet har blitt videreført i en masteroppgave ved NTNU. 

Samtidig jobber vi med metoder for å kvantifisere usikkerhet og for å inkludere ulike strategier for anleggsforvaltning og vedlikehold i metodene. Vi håper at de nye metodene kan tas i bruk av nettselskap/eiere av transformatorer både i Norge og Europa slik at man får bedre prognoser for utviklingen i leveringspålitelighet for både distribusjons- og transmisjonsnettet. Det vil bidra til bedre kontroll med og dermed gi nettselskapene mulighet til å oppnå riktig leveringspålitelighet.