RIAC217Plus可靠性预测模型在光伏系统.doc
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1、RIAC217Plus可靠性预测模型在光伏系统摘要 - 系统可靠性评估是一个重要的任务行业。其实,可靠性指标建议关于装备质量水平的信息,维护和投资。可靠性指标可以估算以不同的方式。最常用的方法是可靠预测模型。尽管他们的扩散,其应用程序和结果经常讨论的,由于每个他们提供了一个不同的可靠性评价为同一根据调查制度。此外,这些模型评估在特定工作的系统行为条件。这方面的介绍补充问题的情况下其特征在于,连续的光伏系统的变化的工作条件。本文的目的是使用RIAC 217Plus模型的定性比较不同的分布式最大功率点之间跟踪器来确定最可靠的。新指数来表征系统的可靠性行为在连续变化的环境条件下使用的是建议。关键词
2、- 平均无故障时间,故障率之间,可靠性能,光伏发电系统一各部分名称? OB基地,故障率低,操作? EB基地故障率,环保? TCB基地故障率,温度循环? SJB基地故障率,焊点? EOS故障率低,过度电性应力微克可靠性增长故障率的因素? DCO为占空比,运行故障率的因素?致故障率的因素为温度,操作2 S应力故障率的因素? DCN为占空比故障率的因素,非操作? TE失败率因素为温度环境的? CR故障率的因素,循环速率? DT故障率的因素,三角洲温度? SJDT故障率的因素,焊点三角洲温度平均无故障时间平均故障间隔时间二。引言并网光伏数(PV)系统增加了不少,在过去几年。在事实上,意大利是最大的市场
3、为2011年,有9.3吉瓦连接,其次是德国与7.5吉瓦。事实上,考虑到全球装机量,PV代表,水力和风力发电,第三极后用可再生能源。光伏组件的特点从在15-20的范围内的高度可靠的组件年来,随着在早期良好的性能和效率年。经过几年的运作,他们的表现减少可影响其可靠性。光伏电站是一个复杂的系统由许多电子和机械构成装置,例如光伏组件,转换器,跟踪器系统,光学等。它工作在连续变化根据气象工作条件现象(辐照度,环境温度)和安装地点的位置(影子,灰尘等) 。多数光伏系统的故障是由于变频器的故障。实际上,DC-AC转换器的特征在于平均数时间为约五年首次故障( MTFF ) 。设计师的目的是提高这些系统性能提高
4、了效率和可靠性,并降低了成本。事实上,一个高效率的光伏电站允许使短的能量回收期,而可靠光伏电站允许使较低的维修服务数。在这种情况下,光伏发电的可靠性评价工厂设备变成一个非常重要事情要从项目开始考虑。以平均数的方法故障或故障率的计算间隔时间为这些设备是不是直接和独特的问题,因为许多可靠性预测模型,方法及测试可用。另外,考虑一个特定的系统中,应用不同的方法提供不同的可靠性指标的评价。许多文献作品讨论可靠性预测模型问题方面和局限性 1-2 强调这些模型定性分析和系统的有效性行为的比较研究。这些健身模型来正确表达的可靠性行为在连续变化的经营光伏电站子系统条件是另一个结点到最选择合适的一个来使用。详细地
5、说,在第2使用最多的可靠性预测模型进行了分析。在第3分布式最大功率点跟踪( DMPPT )升压转换器的设计被认为是和他们的可靠性指标是通过的手段进行评估RIAC手册217Plus 。此外,一个新的加权无故障公式的意思是时间建议最好G. Graditi , G. ADINOLFI , A.彭特克沃ENEA - 新技术,能源和经济可持续发展意大利国家机构研究中心,波蒂奇( NA ) ,意大利通讯作者 - 电子邮件: giorgio.graditi enea.it - 电话: 390817723400RIAC 217Plus可靠性预测模型在光伏系统343978-1-4673-4430-2/13 /
6、31.00美元 2013 IEEE表征连续变化的工作条件系统。分析进行比较的可靠性同步整流与二极管的表演整流电源优化器。三。可靠性预测模型可靠度R (t)的公式(1)中所定义,它的概率是比项目将不执行规定功能为在既定期间内规定的条件下出现故障。?吨吨?公关)(1)其中:PR =概率单位T =随机变量=一生T =任务时间可靠性值R是数的范围为( 0,1)并且其图形如图1所示。图。 1 ,可靠性函数R ( t)的曲线图。详细地说,在开始时的设备的可能性正常运行时的高,它采用t下降,并为高的任务时,设备的正确的概率运作是低的。用来表示设备指数可靠性指标是:?故障率( FR)或危险函数表示与其中一个组
7、件或系统发生故障的频率?的平均故障间隔时间( MTBF )是一个衡量如何可靠的产物是。它通常是在给定的以小时为单位。高MTBF值高的特点可靠性的产品。这些索引可通过许多方式来计算不同的可靠性预测模型。他们中有些人 - 军事手册217 , PRISM 和217Plus - 分别为为军事应用开发的,而其他人,惹人,Telcordia公司等,为航空电子设备和电信部门。最常用的有:? MIL-HDBK- 217 :这个可靠性模型,出版由美国海军于1965年,是唯一的可在时间可靠性预测方法,因此,可靠性社区为通过该工具自己使用。这可能是最国际公认的经验预测方法。其结果是,MIL-HDBK- 217 3
8、成为,仍然是用的最多广泛使用的可靠性预测方法。它包括范围广泛的零件类型和型号支持五个最常用的环境中电信业(地面固定控制,地面固定不受控制的,地面移动,空降商业和空间)再加上额外的替代品在军事环境中非常有用。它是基于悲观的故障率假设。这种模式不认为可以促进故障率等因素如老化数据,实验室测试数据,现场测试数据,设计师的经验,磨损等。? Telcordia的预测模型 - 可靠性预测程序的电子设备SR-332 4 - 由AT T贝尔实验室在1997年开发的,它是只专注于电子设备。该模型(以前称为Bellcore实验室)修改了MIL-HDBK-217标准预测模型,以便更好地代表电信行业的设备加入考虑老化
9、,野外和实验室测试能力数据。虽然符合Telcordia标准的开发专为电信领域,它被用来模型产品中的多个其他行业。缺点是,预测被限制为环境用30 C和65 C之间的温度工作?该RIAC手册217Plus模型5 ,出版在2006年,已经开发了可靠性信息分析中心( RIAC ),并指出国防部作为接班人的美系在MIL-HDBK- 217和PRISM 方法。该这个模型的形式是从MIL-HDBK-很大的不同217和Telcordia SR-332 。事实上, 217Plus认为不同的基本故障率对于每个泛型类的失效机理。这些过程的因素被确定通过工艺指标与定性评估应用加权因子。?惹人:可靠性方法FIDES指南
10、2004 6 已建立由FIDES集团,财团从航空领域的法国工业家和国防部(法国空中客车公司,欧洲直升机公司, GIAT工业,MBDA公司和Thales ) 。该FIDES方法是基于关于所支持的失败的预测模型物理试验数据的分析,所以它是从传统的不同这是完全基于该预测方法所收集的历史故障数据的统计分析领域,在公司内部或从厂家。四。可靠性评估:案例研究尽管适用可靠性数预测模型,对“最好”的一个识别是不容易的。事实上,很多人允许计算系统平均无故障时间在一个特定的工作条件 7-11 。这些方法适用于大量特点是名义或最坏的应用领域情况下的工作点。在光伏应用中是不可能的确定一个名义或最坏的情况。事实上,光伏
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