Reinvesteringsbehov for stolper i høyspennings fordelingsnett
Master thesis
Date
2014Metadata
Show full item recordCollections
- Institutt for elkraftteknikk [2570]
Abstract
Kraftsystemet er en aldrende infrastruktur og behovet for reinvestering øker raskt. I løpet av ganske få år forventes det en kommende reinvesteringsbølge. I løpet av de siste årene er det påvist betydelige besparelser ved velfungerende vedlikeholdsprogrammer, dette bidrar til økende interesse for å optimalisere vedlikehold. Denne masteroppgaven kartlegger tilstanden på tremaster som støtter opp luftlinjer innenfor forsyningsområdet til TrønderEnergi AS. Dette basert på degradering på grunn av aldring ved ulike deler av masten og som følge av ytre påkjenninger fra klima og miljøet som masten utsettes for. Formålet med oppgaven er å gi TrønderEnergi et grunnlag for å ta avgjørelser ved prioritering av fremtidige reinvesteringsplaner.Ved innsamling av data er det brukt NetBas fra Powell AS som er et nettinformasjonssystem og ArcGIS som er et geografisk informasjonssystem. Programmet NetBas ved TrønderEnergi inneholder teknisk mastedata og miljødata for mange nettkomponenter. ArcGIS fra Esri har vist seg å være et nyttig verktøy i innsamling av miljødata. For noen av parametere har det vært mulig å utlede miljø- og teknisk mastedata ved hjelp av nettinformasjonssystemet og geografisk informasjonssystemet. Data utledes basert på TrønderEnergi s erfaring, forskningsrapporter og statistisk grunnlag.To levetidsmodeller er etablert basert på bedriftens erfaring, statistisk grunnlag og tidligere forskninger.Modellene kan brukes til å anslå tilstand i mastekomponenter. Analysen er utført basert påmodellene og ved hjelp av datagrunnlaget som er blitt etablert. I den første modellen (Modell I) antas det at masten vil kunne svikte dersomden samlede påkjenningen fra parametere indikerer det. I den andre modellen (Modell II) er det valgt å skifte ut master dersom det svikter ved minst et av parametere ved masten. Modell II skal kunne brukes til å anslå førstkommende reinvesteringsbehovene basert på enkel parameterne. Det er utført analyse i reinvesteringsbehov basert på tilstand for begge modellene. I analyseresultatet fra Modell I er det anslått reinvesteringstopp rundt 62 år i framtiden dersom det antas at alle parameterne har samme vekt. Det er foretatt en sensitivitetsanalyse av vektleggingsfaktorer med hensyn til endringer i reinvesteringstoppen basert på Modell I. Dersom det antas at miljøfaktorer har mindre effekt på utskiftningstid enn teknisk mastedata så vil utskiftningsbehovet for et flertall av master forskyves til et senere tidspunkt og gi et høyere utskiftningstopp. Resultatet viser at enkel parametere vil kunne påvirke reinvesteringsbehovet, men at profilen på utskiftningskurven ikke vil endre seg i betydelig grad. Ved hjelp av sensitivitetsanalyse av Modell I er det generert en oversikt over usikkerheter som vektleggingsfaktorer kan føre med seg. Resultatet fra Modell II viser at de utløsende faktorene for reinvesteringsbehov i den nærmeste framtiden er anslått å være alder og langvarig påkjenning fra vind.En teknisk-økonomisk analyse er utført basert på Modell I. Reinvesteringskostnader for master vil endre seg avhengig av geografisk plassering av master og mastekonstruksjon basert på TrønderEnergis erfaring. Det er ofte lønnsomt å skifte ut master innenfor samme radial samtidig enn hvis master skiftes ut en etter en. Dette kan utføres ved hjelp av geografisk informasjonssystem, men i denne oppgaven er det valgt å utføre analysen basert på antagelsen om at master skiftes ut for en ledning eller hel linjeseksjon av gangen. Resultatet viser at reinvesteringstoppen forskyves til et tidligere tidspunkt og med en høyere reinvesteringstopp når utskiftningen skjer for en hel ledning av gangen enn hvis utskiftningen skjer ved at master skiftes ut en etter en.Denne oppgaven beskriver en undersøkelse av reinvesteringsbehovet i TrønderEnergi s regionalnett med datainnsamling, etablering av levetidsmodeller og reinveteringsanalyser. I denne oppgaven er det brukt modeller og datagrunnlag basert på mye usikkerheter og antagelser. Dette som følge av datamangel og begrensning i tid i en masteroppgave. Det er behov for forbedring av datagrunnlaget, levetidsmodellen og framgangsmetoden for analysen i videre arbeid.