TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol.12, No.5, May 2014, pp . 3745 ~ 37 5 3   DOI: http://dx.doi.org/10.11591/telkomni ka.v12i5.5109          3745     Re cei v ed  No vem ber 1 1 , 2013; Re vi sed  De cem ber 2 5 ,  2013; Accep t ed Jan uary 8 ,  2014   Comprehensive Evaluation of Reliability of Protection  System in Smart Substation       Jipu Gao 1 , Xu He 2 , Peichao Zhang 2 *, Chan gbao  X u 1   1 Guizhou R e se arch Institute o f  Electric Po w e r Exp e rime nt, Gui y an g 55 000 2, Chin a   2 Dept. Electric al Eng i ne eri ng,  Shang ha i Jiao   T ong Univ ersit y , Sha ngh ai 2 0 024 0, Chi n a   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : pczhan g@sjt u .edu.cn       A b st r a ct  The reli ab ility  of smart su bstations  has a  g r eat  sign ifica n c e  on the s a fe t y  and stab ility  of smart  grid  operation.  Taking the pr otecti on system   in s m art substation as  an  example, this  paper c onstructs  compre hens ive   reli abi lity mo d e ls  to eval uate  the  rel i a b il it y of smart substati ons w i th d i ffere nt architect u re s.  The paper first  illustrat e s tw o i m portant   aspects w h ich affec t  the rel i abilit y  of the pr otection system , namel y   the  netw o rk  ar chitecture an d the ma i n ten a n c e strategy. T o  satisfy these t w o aspects, th e pa per th en  a dopt   the Monte C a rlo si mul a tio n  combi ned w i th the Rel i ab ility  Block Di agra m  meth od to make qu antitati v e   reliability analysis.  At last, reliability of f our power transform e r  protec tion system s  applying differ ent   ma inte nanc e s t rategies  w i th  altern ative  arc h itectures   are   eval uate d . T h e  si mul a tio n  res u lts sh ow  clea rly  that adva n ced  mai n ten anc e  strategies su ch as con d iti ona l maint ena nce w ill pl ay  a critical ro le  in   enh anci ng the  relia bi lity and  a v aila bi lity of smart substation.     Ke y w ords :  smart substation,  protectio n , reli abil i ty, Mont e- Carlo si mul a tio n , conditi on- ba sed mai n ten a n c e     Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  Chin a ha s b e com e  the  country to put  the larg est  numbe r of smart sub s tations into   operation. Ne w tech nolo g i e s such a s  Gigabit  Ethernet comm uni cation, syn c h r oni zed  sam p ling   with micro s e c ond a c curacy , nonconventi onal tra n sdu c ers  are wid e l y  used in  sm art su bstatio n s .  These  new technologies bring tr emendous changes  to  smart  subst a tion, whereas the reliabilit y  issue ha s al so arou se d wi despre ad con c ern at the sa me time.  Smart substation reliability should be analyzed fr om t w o aspects. The  first aspect is the  netwo rk a r chi t ecture of the  system. Because of  the LAN-b a sed fea t ure of the smart su bstati ons,  a variety of archite c tu re s h a ve been  de sign ed to me et deifferent requireme nts i n  pra c tice. The   key differe nce in the alternative  archite c ture s i s  that whethe r t he netwo rk archi t ecture dep e nds  on Ethernet  swit che s . Existing  relia bility analyse s   are  all focused on  a p a rticular net wo rk  architectu re [ 1 -3], therefore there i s  a  lack  of ho ri zontal  com p arison of diff erent n e two r k  architectu re s.    The  se cond  asp e ct i s  the  maintena nce stra tegy of  the syste m . A sma r t su bstatio n   system is a  repai ra ble sy stem and th e mainten a n c e st rategy a pplied ha s a  great impa ct  on   system  reli ability. Currentl y  t he periodi c mai n tenance  strategy  i s   widely used for the power  system. M o re adva n ced  maintena nce  strategie s  such   a s  con d i t ional  mai n te nan ce have been   studie d  in  re cent yea r s. Comp ared to  conve n ti onal  sub s tation s,  the sy stem  architectu re s of  smart substat i ons become  more  compl e x which adver sely affect the system  reli ability. However,  the po ssi bility to apply more  advan ced m a inten ance strategi es in  sma r t  sub s tation s will   definitely co mpen sate th e  sh ortcomin g s  in  term s of  stru ctural  co mplexity, corresp ondi ngly their  reliability may  reach or even exceed that  of c onventional substations. Ex isting reliability studi es  either  simplif y smart  sub s tation system s to non -r ep airabl e sy ste m s [1-3], or  merely  con s i der  perio dic m a i n tenan ce  strategy [4-5]. The study   whi c h con s id ers a nd co mpares diffe rent  maintena nce strategi es fo r the sm art substations is stil l limited.  To satisfy the s e two a s pe cts of reli ability analysi s , reli ability simulat i on metho d  n eed s to  be  studie d . T he  simulatio n  method  ha s to ad apt to   the complexit y  of t he syst em stru cture of  sma r t sub s ta tions, a nd  h andle  vario u s  m a intena n c e  strategie s . Among th e  existing  stu d ies,  reliability block diagram  (RBD) [1-3] and fault tr ee analysis [6] met hods  have been widely used,  but these met hod s are only  suitable for n on-rep a ir a b le  systems. Fo r repai rable system s,  Marko v   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3745 – 37 53   3746 state  spa c e  [7] method  is wid e ly u s ed . Ho wever,   d ue to th e  structural  com p lexity of sma r t  sub s tation s,  applying  this  method  is p r one to   le adin g  to  state  sp ace  explo s io n p r obl em  which   decreases the availability of the method.  Focu sin g  o n  the p r ote c tion sy stem i n  sm art  sub s tation, thi s   pape r a nalyzes  and   comp ares th e relia bility and availa bility of sma r t  substatio n s  wi th typical alt e rnative n e t w ork  architectu re s  and different maint ena nce strategi es. In  orde r to meet  the analytica l  requi reme nts  of smart su bstations, RBD  method  an d Monte-Ca rlo  simulatio n  are combi ned to form a pra c tical  approa ch. Th e effectivene ss of the ap proa ch i s  de monst r ated b y  detailed example s , and  the   reliability of different protection syst em s  are evaluated comprehansi v ely.      2. Altern ativ e Archi t ec tu res of Smart  Substa tions   T h e  ne tw or k  o f  s m ar t su bsta tio n s   c o ns ists  o f  sub s tation-level  net work an d p r o c ess-level  netwo rk.  As t he p r o c e s s-l e vel net work is  re sp on sibl e for the t r an smissio n  of  sampling  valu es  and tri ppin g   sign als which are of  critical im po rtan ce to  p r ote c tion fun c tion,  this  pap er  only  discu s ses th e netwo rk archite c ture  of pro c e ss l e ve l .  Acco rding t o  the pra c tices in  Chin a, this  pape r discu s se s the following altern ative netwo rk a r chitectures [8]:   1) "Netwo rk-sampli n g - net work-trippi ng" . The sampli ng value  (SV) [9] and th e  Gene ric  Obje ct Orien t ed Substati on Events (GOOSE)  a r e  both transmitted throu gh the Ethernet   swit che s . Thi s  archite c tu re is con s iste nt wi th the IEC 618 50  standa rd a nd  has th e sim p lest  network structure,  but its reliability has  alway s  been questi oned as it relies on  Ethernet swit ches  and extern al time sou r ce re quire d for syn c hroni zed  sa mpling.   2) "Di r e c t-sa mpling - net wo rk-trippi ng". The  opti c al  fibers  of SV use p o int-t o -poi nt  con n e c tion s, while th e tra n smi ssi on of  GOOSE  still depe nd s on   Ethernet  switch es. In t h is  architectu re,  the voltage  a nd  curre n t si gnal s fro m  di fferent me rgi ng u n its  are   time align ed  via  resampli ng te chn o logy thu s  eliminatin g the dep end en ce on externa l  time source.   3) "Di r e c t-sa mpling - direct -tripping". Thi s  archit e c tu re is si milar t o  that of con v entional  sub s tation s e x cept for the  electri c al ca bles a r e  re pl ace d  by optical fibers. This archite c tu re  eliminate s  the need fo r Ethern e t switch es an d extern al time sou r ce, at the expense of  sacrificin g   the simpli city of network.       Figure 1. Structure  Diag ra m of a Powe r Tran sform e r  Protectio n  System    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Com p rehensi ve Eval uation of Reliability  of Prot ection  System  in Sm art Substation (Ji pu Gao)  3747 In ord e r to  ca rry o u t a h o ri zontal  contrast  with  conve n tional  sub s tati ons, thi s  p a p e r ta ke s  conve n tional  su bstatio n s as the  ba seline fo r  co mpari s o n . L a ter i n  thi s   pape r, a  typica l   transfo rme r  p r otectio n  sy stem in a 110 kV smart  sub s tation is used  as an exam ple. The sy stem   stru cture whil e adoptin g "direct - samplin g - direct-t rippi n g " is sho w n in  Figure 1.       3. Maintena n ce Stra tegie s  for Sm art  Substa tions   3.1. Primar y   Mainten a nc e  Method s   The followi ng  primary mai n tenan ce meth ods [10] may  be appli ed in  sma r t sub s tat i ons:   1) Op eration a l inspectio n . It include s in spe c tion s  co ndu cted by b o th mainten a n ce  crew  and onli ne m onitorin g  syst em.   2)  Co rre ctive  mainten a n c e (CM). It i s  also kno w n  as re pair af ter failu re. Si nce  the   system  ha s  alrea d y failed  whe n  exe c u t ing the main tenan ce ta sk,  this meth od  may se riou sly  threaten the  safety of devices an d maint enan ce p e rso nnel.   3) Time -ba s e d  maintena nce. It schedul es mainte nan ce prog ram b a se d on time  which   belon gs to  preventive  m a intena nce (PM). Su ch  maintena nce  method  re quire s  optimi z ed  maintena nce cycle, othe rwi s e it will lead  to eit her a lack of maintena nce o r  re pair  surplu s.  4)  Con d ition - based m a int enan ce  (CB M ). Ba sed  o n  conditio n   monitori ng  a nd fault  diagn osi s  of device, this  method a r ran ges m a int ena nce ta sks bef ore d e vice fai l ure by an alyzin g   device  status and devel opi ng tren d. Thi s  mainte nan ce method  req u ire s  that the  degradatio n of  device fun c tio n  is dete c tabl e, and there i s  a defina b le  potential failu re co ndition.   Comp ari s ion s  of the abov e mainten a n c e method s a r e sho w n i n  T able 1. Note  that in   this pap er o u t ages  cau s e d  by time-ba s e d  and  con d ition-b a sed mai n tenan ce a r e  called  plan n ed  outage s, whil e outage s ca use d  by corre c tive mainten ance are  call ed unpl anne d  ones.       Table 1. Co m pari s on s of the Primary Ma intenan ce Me thods  Item  Inspection  CM PM CBM  Will  cause component failure?   N  Y  Y  Y  Will  cause unplanned s y stem out age?   N  Y  N  N  Will  cause planned s y stem outag e?  N  N  Y  Y      3.2. Mainten a nce Str a te g i es  Thro ugh  com b ination  of the ab ove pri m ary mainte nan ce meth o d s, two  main tenan ce   strategi es  cal l ed peri odi c maintena nce and co nditi on al maintena n c e are co nstit u ted, as sh o w n  in Table  2. F o r exam ple, the pe riodi c  maint ena nce  strate gy use s  in spe c tion  and time -ba s ed  maintena nce method s;  a s  these   metho d s can not  g u a rante e  expl oring  all fault s  of d e vice s,  the  perio dic m a in tenan ce strategy need s to inclu de corre c tive mainten ance method  as well.      Table 2. Main tenan ce Strat egie s  for Smart Substatio n s  Method   Strateg y   Inspection CM  PM CBM  Periodic maintenance  √   √   √    Conditional maintenance  √   √    √       4. Reliabilit y   Anal y s is Method  In ord e r to  cope  with the  compl e x sy stem st ructu r e  of sma r t sub s tation s an d  con s id er  variou s main tenan ce st rat egie s , this p aper  com b in es the RB D and Monte - Carl o sim u lat i on   method s to constitute a practical relia bil i ty simulation method.     4.1. Reliability  B l ock Diagram  The  RBD me thod  can  de scrib e  the  logi cal  co nne ctio ns  amon g all  the  comp on ents to   perfo rm spe c ific system f unctio n s. It is su itable fo r syste m s  where  com pon ents a r e fail ure  indep ende nt and no n-rep a i rable [11].   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3745 – 37 53   3748 Suppo se  p P P P , , , 2 1  are the minimal path set s  of the system,  i X  is the state variabl e   of the  i -th co mpone nt in the system. As the whol e  system is  co nne cted by the minimal p a th   s e ts  in parallel, the s t ruc t ure f unctio n  of the system i s  [11]:    1 () 1 ( 1 ( ) ) j p P j  X X                                                                                                       (1)    Assu me th e f a ilure  time  of  all th e  com p onent s exhi bi ts expo nentia l dist ributio n,  then fo r   any comp one nt, the reliabil i ty function is:    t i i i e t p t R ) ( ) (                                                                                                                           (2)    Repl aci ng th e corre s po nd ing  state variable  i X   in eq uation (1 ) wi th  the reliabi lity  function  i p  of each  component, the sy stem reliability function  () sys R t  is obtained.     4.2.  Monte-Carlo Simulation   Suppo se  () T Ft  is the di stribu tion functio n  of ra ndom  variabl e T . If   () T Ft  is  a  monotoni cally  incre a si ng functio n , then for all (0 , 1 ) y ,  1 () T Fy  is uniquely dete r mined. Let () T YF T , then the distribution fun c ti on of rand om  variable  Y  is  [ 11]:    1 1 () P r ( ) P r [ ( ) ] Pr [ ( ) ] [( ) ] , 0 1 YT T TT Fy Y y F T y TF y FF y y y                                                                                          (3)    Clea rly, if random varia b le   Y  exhibits the uniform di stribution on  (0 ,1 ) ,  1 () T TF Y   will have the  distribution function  () T Ft .  Acco rdi ng to  the ab ove p r i n cipl e, the M ont e-Ca rlo si mulation met hod ca n  be  use d   to  cal c ulate the reliability of the protection syst em s by  using  repeat ed statisti cal  experim ent and   the system  structure functi on defined  in (1). The process  is illustrat ed in more details in [12]. For  compl e x syst ems like sma r t sub s tation s, Monte-Ca rlo  simulation is  a more practi cal and effici e n t  approa ch in contra st to the traditional a n a lysis meth od s su ch a s  Ma rkov  chain.        5. Case Stud y  5.1. Reliability   Parameters  In view of th e la ck  of lon g -term  stati s tics  of reliabil i ty param eters of  com pon ents  i n   sma r t sub s tat i on, this pap e r  adopt s the followin g  hypo these s :   1) The failu re  and rep a ir ra tes of all com pone nts exhi bit exponenti a l distrib u tion .  2) The  reliabi lity of protection IED in sm art  su bstation  shoul d not b e  lowe r than  that of  conve n tional  sub s tation. T he ne w p r ote c tion IED  in  sma r t su bstat i on re pla c e s   the tran sform e r  input (an a log ue) mod u le s by SV modules, and re place the inp u t/output (bin ary) mod u le s b y   GOOSE modules, therefore the reliability param et ers  can and should  be  close to that of   conve n tional  prote c tion. According to [13 ],  this paper  set the failure rate to 0.01/y.  3) The reliability of merging units,  circ uit breaker IED, Ethe rnet switches  and  synchro n ization clo c k sh ou ld not be  less than that of protectio n  IED.  4) Co mmuni cation media  contai ns o p tical fiber  a nd  optical tra n sceiver. The protection   and me rgi n g  unit nee d l e ss opti c al t r an sceivers t o  tran smit S V  and G O O SE for network  architectu re  u s ing Eth e rn et swit ch tha n  t hose u s ing p o int-to-point  fi ber co nne ctio n.  Con s id erin g   the fact that the more o p tical tra n sce i vers in  the  same IED, t he high er te mperature  of the  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Com p rehensi ve Eval uation of Reliability  of Prot ection  System  in Sm art Substation (Ji pu Gao)  3749 GOOSE/SV module, an d the high er bit error rate, the failure rate o f  communi cat i on media i s  se t   to 0.0033/y [14-15] when u s ing Ethe rnet  swit ch, and 0 . 005/y for point-to-p o int co nne ction.   5) A s  the  reli ability of no n c onve n tional   transdu ce r i s   still lo w n o w,  the failure  rat e  is set  to twice that  of p r ote c tio n  IED. O n  t he  cont rary,  as th e  conv entional  tran sdu c e r  i s  m a ture   enou gh, its failure rate is set to half of protection IED.   6) F o r  co nditi on-b a sed  mai n tenan ce, th e  inspe c tion p e riod  is set to  one  month  [16]. It is  assume d that if the residu al lif e of a compone nt is less than 50 %, the potential failure can  be  detected by inspection and perfe ct repair will be performed.   Detaile d para m eter setting s for the reli a b ility analysis are sh own in  Table 3.       Table 3. Parameters for Reliability Analysis  Component Pa ra meter   Sy s t e m  P a r a m e te r  Component   λ /y -1   μ /d -1   Protection IED   0.01  0.5  PM C y cle  2  y e a r s  Merging Unit   0.01  CBM Inspection C y cle  1 month   Circuit Breaker I E D  0.01  P-F Residual Life   50%   S y nchronization Clock  0.01  Repair Deg r ee   100%   Ethernet S w itch   0.01  Simulation End Time  10  y e a r s  Communication Media  0.0033   Number of Simul a tions  1000   Instrument T r ans ducer   0.005~0.02          For conveni e n ce, case 1-4  are define d  for  differe nt archite c ture s a s  sh own belo w :  Ca se 1: Co nventional  sub s tation,  Ca se 2:   Smart substatio n  with direct -sam pling-dire ct-t ri pping a r chite c ture,   Cas e  3: Smart s ubs tation with direc t -sam pling-network-trippi ng archi t ecture,   Cas e  4: Smart s ubs tation with network -s ampling - net w o rk -trip p ing a r chite c tu re.     5.2. Reliability  Calculation  for Non-repairable S y s t ems  Assuming that the protection system i n  the  sm art substation i s  non-repairable, reliability   indexe s  ca n  be cal c ulat ed dire ctly by usi ng th e RBD met hod. For dif f erent netwo rk  architectu re s,  the system reliability and MTTF are  sh own in Fig u re  2 and Figu re  3 resp ectivel y .  Figure 2  an d  Figure 3  sho w  that, the  re liability  of the  prote c tion  sy stem in   conv entional  sub s tation  (case 1 )  is  sign ificantly highe r than th o s e i n  sma r t su bst a tions  (case 2-4 ) . For tho s e   in  sm art sub s tation s,  the dire ct-sampli ng-di re ct -tri p p ing a r chitecture (ca s e 2 )  has th e hig h e st   reliability and the network -sampling-network-trippi ng archit ect u re (case4)  has the lowest  reliability.        Figure 2. Reli ability for  Non-repairable S y stems  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3745 – 37 53   3750     Figure 3. MTTF for No n-re paira ble Syst ems      The ab ove result s seem  to indicate th at, t he reliabi lity of protect i on sy stem i n  sma r t  sub s tation  ca n ha rdly rea c h the l e vel o f  the convent ional o ne. B u t in fa ct, the RB D a naly s is  method h a s t he followi ng  defect s : (1) t he self -tes t capability of optical fibe r ca nnot be exp r essed   in the mo del,  (2)  advan ce d  mainten a n c e  strate gie s  su ch a s   CBM  cannot b e   sim u lated. In o r d e r   to fully refle c t the adva n ta ges of smart  sub s tation s,  and g e t a m o re  obje c tive  re sult, reli ab ility  analysi s  for repairable  system need s to be don e.    5.3. Av ailabilit y  Calculati on for Repai r able Sy stems  Monte-Ca rlo  simulatio n  is  adopte d  to calcul at e the a v aiability for repairable  systems. In   this pa rt of a nalysi s , two  maintena nce  strategi es li st ed in Ta ble 2  are  con s id ered for the t h ree  netwo rk architectures (case 2-4 ) .  As  for  the  convention a l one (ca s e  1), only pe riodic  maintena nce strategy i s  co nsid ere d  for referen c e u s e.   a) MTTFF   MTTFF indi cates mea n  time to first failure of re pairable sy stems. The system  MTTFF s  for variou s sy stem s are  sh own in Fig u re  4.        Figure 4. Mean Time to Fi rst Failu re         cas e 1 c as e2 cas e 3 c as e4 MTTF/y 25. 952 7. 084 6. 677 6. 453 0 5 10 15 20 25 30 MTTF/y cas e 1 c as e2 cas e 3 c as e4 Per i o d i c   Mai n tenance 49. 953 12. 52 12. 621 12. 309 Co ndi ti o n ‐ bas e d   Mai n tenance 396. 597 331. 13 305. 017 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 MTTFF/y Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Com p rehensi ve Eval uation of Reliability  of Prot ection  System  in Sm art Substation (Ji pu Gao)  3751 b) Total downtime  The total  downtime  D own T   sho w n in  Figu re  5 me asure s  the lo ss bro ught by  syst em  failure.  D own T  is made up of pl anne d do wnti me and u npl anne d do wnti me. As the u nplan ned  outage  cau s e d  by corre c tive maintena nce has a mo re  serio u s im pa ct, the unplan ned do wntim e   D ow n CM T  is use d  in this pap er to ind i cate the lo ss  of utility brought by unplan ned outa g e s .       (a)  Con s id eri ng all events ，   D ow n T     (b)  Con s id eri ng unpl anne d  outage s only ，   D ow n CM T     Figure 5. Total Do wntime       c) Availability   Whe n  co nsi d ering all the f a ilure eve n ts,  availability is defined a s :    () / Dow n A TT T                                                                                                                            (4)    Whe r e  T  is  the total s i mulation time, i.e.,  10 years  in this  paper.   Whe n  co nsi d ering o n ly the unplan ned  o u tage event s, it is defined as:     () / Do w n CM A TT T                                                                                                                         (5)    The result s of availability are shown in Fi gure 6.   cas e 1 c as e2 cas e 3 c as e4 Per i o d i c   Mai n tenance 60. 886 137. 042 148. 413 157. 025 Co ndi ti o n ‐ bas e d   Mai n tenance 9. 613 9. 718 9. 718 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Total   Downt i me /h c a se1 c ase2 c a se3 c ase4 Per i o d i c   Mai n tenance 40. 896 117. 072 128. 448 137. 031 Co ndi ti o n ‐ bas e d   Mai n tenance 1. 728 1. 248 1. 248 0 20 40 60 80 100 120 140 160 Unpl a nned   Downtime /h Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3745 – 37 53   3752   (a)  Con s id eri ng all events    (b)  Con s id eri ng unpl anne d  outage s only     Figure 6. System Availability      d ) . D i sc uss i on s  Via analyzin g  Figs. 4~6, it  can b e  co ncl uded that:   1) Mai n tena nce  strategy  has great i m pact  on  system avail a b ility. While a dopting  peri o dic  maintenance, reliability of protec tion  sy stem in  sm art substation i s  obviously l o wer than that in  the conventi onal  su bstati on. On  the  contrary,  whi l e  ad opting  con d itional  maintena nce,  the  availability of protectio n  system in smart su bstati on is gen erally higher than that of the  conve n tional  protectio n  system. This  sho w s  that, applying  con d itional main tenan ce is t he  prima r y meth od to enha nce the reliabilit y of smart su bstation s.   2) When ap p l ying perio dic maintenan ce , case 2 amo ng different n e twork a r chitectures h a s t h e   highe st avail ability and ca se4 i s  the wo rst, wh ere a s  after applying  conditio nal  maintena nce, the  differen c e s  a r e very little,  whi c h im plie s applyin g  adv anced m a inte nan ce  strate g y  plays  a mo re   critical rol e  than usi ng diffe rent network  arch itectu re s  in enha ncin g  the system a v ailability.  3) Th e  key re aso n  why co nditional m a i n tenan ce i s   a b le to g r eatly  improve  syst em availabilit y is  that it can si gnifica ntly r educe the pro bability of unplann ed out a ges a nd redu ce un ne ce ssary   plann ed outa ges. Th e fact that MTTFF is greatly  improve d  also owe s  mu ch to conditio nal   maintena nce  whi c h  ca n de tect pote n tial  failure s b e fore fun c tional f a ilure s, the r e b y red u ci ng t h e   prob ability of unpla nned o u t ages.         cas e 1 c as e2 cas e 3 c as e4 Per i o d i c   Mai n tenance 0. 99931 0. 99844 0. 99831 0. 99821 Co ndi ti o n ‐ bas e d   Mai n tenance 0. 99989 0. 99989 0. 99989 0. 997 0. 9975 0. 998 0. 9985 0. 999 0. 9995 1 1. 0005 Availab ility (A l l   events) cas e 1 c as e2 cas e 3 c as e4 Per i o d i c   Mai n tenance 0. 99953 0. 99866 0. 99853 0. 99844 Co ndi ti o n ‐ bas e d   Mai n tenance 0. 99998 0. 99999 0. 99999 0. 9975 0. 998 0. 9985 0. 999 0. 9995 1 1. 0005 Availab ility (Unpl a nned   Failu res   on ly) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Com p rehensi ve Eval uation of Reliability  of Prot ection  System  in Sm art Substation (Ji pu Gao)  3753 6. Summar y   The followi ng  con c lu sion s  are ma de ba sed on the sim u lation re sult s:  (1) While using periodic maintenance stra tegy, the ad opted   net wo rk arch itecture   signifi cantly a ffect the avail ability of the prot e c tion system  in sma r t  sub s tation. Among  different  netwo rk a r chi t ecture s, the  dire ct -sampli ng-di re ct-tri p p ing archite c t u re ha s the hi ghe st availabi lity  and the  network-sampli n g - netwo rk-tri p p i ng archite c tu re is the  wo rst. The re sult s  also  sh ow th at  the availabiltiy of the protection  sy stem in sma r t sub s t a tion is lower than that of the co nventio nal  prote c tion sy stem no matt er whi c h n e twork a r chite c tu re is ad opted.   (2) Conditional  maintenance  strategy can greatly improve the availabilit y of the   prote c tion  system in  sma r t su bstatio n . Applyi ng ad vance d  main tenan ce  strat egie s  is  mo re   importa nt tha n  ado pting o p timized  net work  archite c tures with  re gard  to en ha ncin g the  system  availability, and imp r oving  mainten a n c e st rat egy i s  the  pri m ary approa ch  to ma king t h e   availability of the p r ote c tio n  sy stem in    sma r t  sub s tation ex ceed  th at of conventi onal  prote c tio n   sy st em.   (3) Combi nat ion of  Monte  Ca rlo  si mula tion an d th e  RBD metho d  ca n  ea sily consi der  variou s m a int enan ce  meth ods,  and  ove r co me th e  st ate spa c e  ex plosi on  pro b l e m fa ced  wh en   using other  methods as  Markov ch ain, thus maki ng it an practi ca l way to analyze the reliability  of smart sub s taions.       Referen ces   [1]  Z hang Pe icha o ,  Gao Xian g.  A nalysis  of  rel i a b ility  an d c o mpon ent  i m porta nce for  a ll-d i git a l  protectiv e   system s.  Proc eed ings  of the CSEE. 2008; 2 8 (1): 77-8 2 .  [2]  P Zhang, L Portillo, M Ke zunov ic.  Reli a b ility an d co mp on ent impo rt ance an alysi s of all-dig i tal   protection system s.  Po w e r S ystems Confere n ce an d Expos ition, IEEE PES. 2006: 13 80 – 138 7.  [3]  Hou W e ih on g, Zhang Peic h ao, Hu Yan. Reli ab ilit y   an d  availa bil i t y  st ud y   of the dig i tal substati on   sy s t e m . Pow e r  System Protec tion an d Co ntrol . 201 0; 14: 3 4 -38.   [4]  PM Anders on,  SK Agar w a l. An improv ed mo del for pr otecti ve s y stem r e li a b ilit y .  IEEE T r a n sactio ns o n   Reli ab ilit y. 199 2; 41(3): 42 2–4 26.   [5]  R Bil linto n, M  F o tuhi-F iruz a bad, T S  Sidh u. De termi nati on of  the opti m um  routi ne t e st an d se lf- checki ng i n ter v als in  protect i ve rel a yi ng u s ing  a rel i ab ili t y  mod e l.  IEE E  T r ansactio n s  on Pow e r   System . 20 02; 17(3): 66 3– 669 .  [6]  Han Xia o tao,  Y i n Xi an gg en,  Z han g  Z he. A p p licatio n  of fault  tree a nal ys is m e thod  in  rel i a b il it y   an al ysi s   of substation comm unic a tio n  s y stem.  Power  System  Technology . 200 4; 01: 56-59.   [7]  N y oma n  Rizkh a Emill ia, Su ya nto, W a rih Ma hara n i.   Isol ate d  Word Rec o g n itio n Usin g Er god ic Hid de n   Markov M ode l s  an d Ge netic  Alg o rithm.  T E LKOMNIKA In don esia n J our nal  of E l ectrica l  En gin eer ing .  201 2; 10(1): 12 9-13 6.  [8]  F an Ch en, Ni  Yimin, Do u  Ren hui, etc.  Anal ys is of ne t w ork sc heme  for process l a yer in sm art   substation.  Automation of Elec tric Power Sy stem s . 20 11; 1 8 : 67-71.   [9]  IEC Std. 61 850.  Commu nicati on  net w o rks a nd  s ystems in s u bstation-P a rt  9-2: Sp ecifi c   communic a tio n  service map p i ng (SCSM)- Sa mple d ana lo gu e valu es over ISO 8802-3.   [10]  Bo Ye, L e i  Xu an, Bo  Xu, etc .   T he mai n ten ance st rat e g y  for  optimiz ing  distri bution transformer life  c y cle cost.  T E LKOMNIKA Indones ian J ourn a l of Electrica l  Engi neer in g . 2013; 11( 10): 60 01-6 007.   [11]  Raus and M, H o yla nd A.  System r e li abi lity theory:  mo dels,  st atistical met hods, a nd a ppl icatio ns . Ne w   York: John W i l e y  S ons. 20 04.   [12]  Jipu Gao, Xu  He, Chang b ao Xu. Impacts of lif e distributi ons on re liab ilit y an al ys i s  of smart  substations.  T E LKOMNIKA Indo nesi an Jo u r nal of Electric al Eng i ne eri n g .  2013; 1 2 (4): 3 059- 306 7.   [13]  W ang  Ruic he n ,  Xue A n ch en g ,  Bi T i anshu,  et c. T i me-v ar y i n g  fai l ure  rate  e s timation  of re l a y pr otectio n   devic es and th eir regi on al diff erenc es ana l y s i s.  Automation  of Electric Pow e r Systems.  20 12; 05: 11- 15+ 23.   [14]  ABB Research Ltd. Re liabilit y  c a lculation for substation  autom ation s y stems. S w itzerland: EP   248 09 41 B1. 2 013.   [15]  Cui  Limi n, W u   Yunn a. T he lif e c y cl e re lia bil i t y  ev al uatio n  o f  optica l  ca bl e.  T E LKOMNIKA Indo nes ia n   Journ a l of Elec trical Eng i ne eri n g . 201 3; 11(4) : 2024-2 0 2 8 .  [16]  Mainte nanc e a nd man a g e me nt standar ds of  po w e r  equ ipm ent con d itio n. Beiji ng: C h in a Po w e r Press ,   201 2.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.