몬테카를로 모의를 이용한 발전량 신뢰도 평가에 관한 연구

Abstract

신뢰도 평가에서 몬테카를로 모의(simulation)는 다양한 확률변수의 사용이 가능하고, 신뢰도지수와 함께 그 확률분포를 함께 구할 수 있으며, 대규모 시스템에의 적용이 용이한 방법이다. 본 논문에서는 몬테카를로 모의를 이용하여 신뢰도를 평가하는데 적용 가능한 확률변수를 비교 · 분석 하였고, 그 중에서 파라메타를 결정하기에 용이한 확률변수를 선별하여 발전량 신뢰도 평가에 이용하였다. 지수분포, 와이블분포, 감마분포, 로그정규분포를 대상으로 신뢰도 평가에서의 특징을 비교한 결과, 와이블분포, 감마분포, 로그정규분포가 일반적으로 사용되는 지수분포에 비하여 보다 다양한 형태의 모형화가 가능함을 확인하였고, 감마분포는 와이블분포와 특징이 비슷한 반면에, 파라메타의 결정이 쉽지 않은 문제점이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 지수분포, 와이블분포, 로그정규분포를 사용하여 신뢰도를 평가하였다. 사례연구에서는 본 논문에서 개발한 발전량 신뢰도 평가 프로그램을 IEEE RTS(Reliability Test System)에 적용하여 모의에서 사용한 확률변수가 신뢰도 평가에 미치는 영향을 확인하였다. 또한, 운전지속시간 모형에는 지수분포를 사용하는 것이 타당하지만, 고장지속시간과 관련된 변수는 와이블분포나 로그정규분포로써 모형화하는 것이 바람직하다는 것을 확인하였다.

In reliability evaluation, Monte Carlo simulation has some merits. It can deal with various random variables than analytic method does and it offers not only reliability indices but also their probabilistic distributions. To decide the appropriate random variable which gives precise results in reliability assessment this paper analyzes and compares some representative random variables such as Exponential, Gamma, Weibull and Log-Normal distribution. Comparing with Exponential distribution which is the most popular in reliability assessment, Gamma, Weibull and Log-Normal distribution are more versatile in probability distribution modelling, In case study, reliability of IEEE RTS(Reliability Test System) is assessed using Monte-Carlo simulation with Exponential, Weibull and Log-Normal distribution. The case study shows that proper choice of random variables is crocial to get accurate assessment results and that Weibull and Log-Normal distribution are good candidate for modeling of equipment down-time.

In reliability evaluation, Monte Carlo simulation has some merits. It can deal with various random variables than analytic method does and it offers not only reliability indices but also their probabilistic distributions. To decide the appropriate random variable which gives precise results in reliability assessment this paper analyzes and compares some representative random variables such as Exponential, Gamma, Weibull and Log-Normal distribution. Comparing with Exponential distribution which is the most popular in reliability assessment, Gamma, Weibull and Log-Normal distribution are more versatile in probability distribution modelling, In case study, reliability of IEEE RTS(Reliability Test System) is assessed using Monte-Carlo simulation with Exponential, Weibull and Log-Normal distribution. The case study shows that proper choice of random variables is crocial to get accurate assessment results and that Weibull and Log-Normal distribution are good candidate for modeling of equipment down-time.