- Rapport
- Sol och vind
Bayesian Methods for Preventive Maintenance
| 2018:484 | Bahri Uzunoğlu
Här presenteras en ny metod för att kostnadsoptimera underhåll av vindkraftverk. Det handlar om att med hjälp av matematiska verktyg som Bayesiansk statistik och statistiska simuleringsmetoder analysera Scada-data för att kunna förutse behovet av förbyggande underhåll och byte av komponenter.
Underhåll av vindkraftverk är en viktig del av driften och en ny metod för att minska underhållskostnaderna har därför stor betydelse för branschen. Bayesiansk statistik är en formell beskrivning av hur empiriska observationer förändrar vår kunskap om ett osäkert eller okänt fenomen. Tekniken använder Bayes sats för att kombinera insamlade data med andra informationskällor – tidigare studier och expertutlåtanden – till en samlad slutledning.
Resultaten innebär att de som beställer utrustning för underhåll i vindkraftbranschen får tillgång till kunskap om hur tillförlitliga olika komponenter är och vilket behov av underhåll de har. Det betyder att livscykelkostnaden för en viss komponent kan beräknas med större säkerhet.