From Condition Monitoring to Maintenance Management in Electric Power System Generation with focus on Wind Turbines

Abstract

Debido al creciente número de sensores instalados en subconjuntos de componentes industriales, la cantidad de datos recogidos está aumentando rápidamente. Estos datos contienen información en áreas como la operación del sistema y la evolución del estado de salud de los componentes. Por tanto, extraer el conocimiento de los datos puede conllevar mejoras significativas en las áreas mencionadas. Esta tesis proporciona un camino para alcanzar tal objetivo. Se comienza analizando los datos en el nivel del subconjunto de los componentes y se crean cuatro marcos para el análisis de la operación y mantenimiento (O&M) para horizontes pasados, presentes y futuros a nivel de componente. Estos marcos permiten mejorar la operación, la planificación de mantenimiento, la reducción de costes, la eficiencia y el rendimiento de los componentes industriales. A continuación, la tesis evalúa si dichos modelos pueden enlazarse con el análisis a nivel de sistema y cómo proporcionar tal enlace podría proporcionar mejoras adicionales para los operadores del sistema. Finalmente, se revisa y actualiza el mantenimiento preventivo (PM) en la programación del mantenimiento de generación (GMS) en sistemas de energía eléctrica con avances recientes como la conexión al mercado eléctrico y la implementación detallada de indicadores del estado de salud en los modelos de mantenimiento. En particular, se investiga la programación de mantenimiento a través de la teoría de juegos en un sistema de energía desregulado, en un parque eólico offshore (OWF) y una Microgrid aislada (MG). Los resultados demuestran mejoras en la reducción de costes y el aumento de beneficios para los agentes del mercado y operadores de sistemas, así como los propietarios de activos. Además, los modelos también ofrecen una visión de cómo la integración directa de los datos de la operación recopilada a través de los modelos desarrollados a nivel de componentes puede ayudar a mejorar el funcionamiento y la gestión del mantenimiento.

With increase in the number of sensors installed on sub-assemblies of industrial components, the amount of data collected is rapidly increasing. These data hold information in the areas of operation of the system and evolution of health condition of the components. Therefore, extracting the knowledge from the data can bring about significant improvements in the aforementioned areas. This dissertation provides a path for achieving such an objective. It starts by analyzing the data at the sub-assembly level of the components and creates four frameworks for analysis of operation and maintenance (O&M) for past, present and future horizons at the component level. These frameworks allow improvement in operation, maintenance planning, cost reduction, efficiency and performance of the industrial components. Next, the dissertation evaluates whether such models can be linked with system level analysis and how providing such a link could provide additional improvements for system operators. Finally, preventive maintenance (PM) in generation maintenance scheduling (GMS) in electric power systems is reviewed and updated with recent advancements such as connection to the electricity market and detailed implementation of health condition indicators into the maintenance models. In particular, maintenance scheduling through game theory in deregulated power system, for offshore wind farm (OWF) and an islanded microgrid (MG) are investigated. The results demonstrate improvements in reducing cost and increasing profit for the market agents and system operators as well as asset owners. Moreover, the models also deliver an insight on how direct integration of the collected operation data through the developed component level models can assist in improving the operation and management of maintenance for the system.

Med ökningen av antalet sensorer installerade på industrikomponenter ökar mängden data som samlas snabbt. Dessa data innehåller information om systemets funktion och utvecklingen av komponenternas tillstånd. Att extrahera kunskapen från data kan därför medföra betydande förbättringar inom dessa områden. Denna avhandling ger en väg för att uppnå ett sådant mål.Först analyseras data på komponenternas delkomponentnivå och fyra modeller föreslås för analys av drift och underhåll (O&M) för; tidigare, nuvarande och framtida horisonter på komponentnivå. Dessa modeller möjliggör förbättring av drift, underhållsplanering, kostnadsminskning, effektivitet och prestanda för industrikomponenterna. Därefter utvärderar avhandlingen om sådana modeller kan kopplas till systemnivåanalys och hur ett sådant samband kan ge ytterligare förbättringar för systemoperatörer. Slutligen studeras förebyggande underhåll för planerat underhåll för elgenerering i elkraftsystemet. Detta görs med avseende på nya metoder med tillgång till information från elmarknaden och detaljerad information om komponenters tillstånd i underhållsmodeller. Speciellt undersöks underhållsplanering genom spelteori i avreglerade elkraftsystem, för en havsbaserad vindkraftpark (OWF) och ett isolerat mikrogrid (MG). Resultaten visar förbättringar i att sänka kostnaden och öka vinsten för marknadsaktörer och systemoperatörer samt tillgångsägarna. Dessutom ger modellerna även en inblick i hur direkt integration av insamla operationsdata förmodeller på komponentnivå kan hjälpa till att förbättra driften och hanteringen av underhållet för systemet.

Met de toename van het aantal geïnstalleerde sensoren op subassemblage van industriële componenten neemt de hoeveelheid verzamelde gegevens snel toe. Deze gegevens bevatten informatie over de werking van het systeem en de ontwikkeling van de gezondheid van de componenten. Door deze gegevens om te zetten in kennis, kunnen daarom aanzienlijke verbeteringen op de hiervoor genoemde gebieden tewerkstellingen. Dit proefschrift biedt een weg voor het bereiken van een dergelijk doel. Het begint met het analyseren van de data op het subassemblage niveau van de componenten en creëert vier kaders voor de analyse van de bediening en het onderhoud (O&M) voor de voorbije, huidige en toekomstige tijdshorizon op het componentniveau. Deze kaders maken verbeteringen op het gebied van onderhoudsplanning, kostenreductie, efficiëntie en prestatie van de industriële componenten mogelijk. Vervolgens wordt in dit proefschrift beoordeeld of dergelijke modellen gekoppeld kunnen worden aan een systeemniveauanalyse en hoe het maken van een dergelijke link extra verbeteringen kan bieden voor netbeheerders. Ten slotte wordt het doen van preventief onderhoud (PM) in de onderhoudsplanning van generatoren (GMS) in het elektriciteitsnet beoordeeld en aangepast. Recente ontwikkelingen, zoals de aansluiting op de elektriciteitsmarkt en de gedetailleerde implementatie van gezondheidsindicatoren in de onderhoudsmodellen zijn in het preventieve onderhoud geïmplementeerd. Met name wordt de onderhoudsplanning aan de hand van speltheorie in een gedereguleerde elektriciteitsmarkt, voor een windpark op zee (OWF) en een microgrid in eiland bedrijf (MG) onderzocht. De resultaten tonen een kostenbesparing en een verhoging van de winst aan voor handelspartijen, netbeheerders en de eigenaars van de generatoren. Bovendien geven de modellen ook inzicht in hoe de directe integratie van de verzamelde operationele data via de ontwikkelde componentmodellen kan bijdragen aan het verbeteren van de uitvoer en het beheer van het onderhoud.