Resumen

Este trabajo presenta un algoritmo para estimar el rendimiento de sistemas de estaciones de alta potencia conectados en serie, paralelo y mixto serie-paralelo con fallos de factor colectivo causados por cualquier parte del equipamiento del sistema. Los fallos que se producen con frecuencia pueden inducir un efecto selectivo, lo que significa que los fallos generados a partir de diferentes partes del equipo pueden causar fallos en varios subconjuntos de los elementos del sistema. Los objetivos de este estudio son aumentar la vida útil de la estación y reducir los fallos repentinos de la misma. Los datos del estudio de caso proceden de una empresa de distribución eléctrica de Bagdad (Irak). El análisis de los datos se realizó utilizando la distribución más válida de la distribución de Weibull con parámetro de escala α = 1,3137 y parámetro de forma β = 94,618. Nuestro análisis reveló que el valor de fiabilidad disminuyó un 2,82% en 30 días. El valor crítico más alto se obtuvo para los componentes T1, CBF5, CBF7, CBF8, CBF9 y CBF10 y debe cambiarse por un nuevo ítem lo antes posible. Creemos que los resultados de esta investigación pueden utilizarse para el mantenimiento de modelos de sistemas de energía y modelos de mantenimiento preventivo de sistemas de energía.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:parámetro de escala α =, datos de estudios de casos, fallos de factores colectivos, diferentes partes de equipos, empresa de distribución de electricidad, valor crítico más alto, sistemas de centrales eléctricas, modelos de sistemas eléctricos, modelos de mantenimiento preventivo, parámetro de forma β
• Keywords:scale parameter α =, case study data, collective factor failures, different equipment parts, electricity distribution company, highest critical value, power station systems, power systems models, preventive maintenance models, shape parameter β