Cuvillier Verlag

Publications, Dissertations, Habilitations & Brochures.
International Specialist Publishing House for Science and Economy

Cuvillier Verlag

De En Es
Optimierung der zustandsorientierten Instandhaltung von Kraftwerken mit datengestützten Online-Modellen

Hard Copy
EUR 30.05 EUR 28.55

E-book
EUR 0.00

Download
PDF (22 MB)
Open Access CC BY 4.0

Optimierung der zustandsorientierten Instandhaltung von Kraftwerken mit datengestützten Online-Modellen (English shop)

Christian Mehrkens (Author)

Preview

Extract, PDF (250 KB)
Table of Contents, PDF (80 KB)

ISBN-13 (Hard Copy) 9783954043040
ISBN-13 (eBook) 9783736943049
Language Alemán
Page Number 178
Lamination of Cover matt
Edition 1. Aufl.
Publication Place Göttingen
Place of Dissertation Hamburg-Harburg
Publication Date 2012-12-11
General Categorization Dissertation
Departments Engineering
Mechanical and process engineering
Keywords Energietechnik, Kraftwerk, Gütegrad, Optimierung, Instandhaltung, künstliche neuronale Netze
Description

Infolge des hohen Kostendrucks wird es für Kraftwerksbetreiber zunehmend wichtiger, ihre Anlagen in jedem geforderten Lastpunkt optimal zu betreiben und Abweichungen vom Sollzustand frühzeitig zu erkennen. In dieser Arbeit wird eine einheitliche und übertragbare Methodik für den Entwurf und die Implementierung von Gütegraden zur Online-Zustandsüberwachung unterschiedlicher Komponenten in Kraftwerken auf Basis von künstlichen Neuronalen Netzen vorgestellt. Durch Extrapolation des zeitlichen Gütegrad- oder Kostenverlaufs infolge der Zustandsverschlechterung ist es möglich, den optimalen Instandhaltungszeitpunkt einer Komponente zu bestimmen.

To minimise costs, it is important to operate power plants optimally at every load requested. For this reason, an early detection of deviations is necessary. In this work, a unified and transferable methodology is introduced for the development and implementation of performance indicators. Based on artificial neural networks, these indicators are used for online condition monitoring. By extrapolating the performance indicator or cost trend due to degradation, it is possible to determine the optimum time for maintenance for the associated component.