Internati o nal  Journal of Ele c trical   and Computer  Engineering  (IJE CE)  V o l.  6, N o . 1 ,  Febr u a r y   201 6,  pp . 63 ~70  I S SN : 208 8-8 7 0 8 D O I :  10.115 91 /ij ece.v6 i 1.9 061          63     Jo urn a l  h o me pa ge : h ttp ://iaesjo u r na l.com/ o n lin e/ind e x.ph p / IJECE  Application of Component Critic ality Importance Measures in  Desi gn S c hem e  of  Power P l ants       Smaj o Bisa nov i c* , M e rsiha  Sa ma rdzic* *,  D a mir Aga n ov ic*  * Public Enterpr i se Elektropr ivreda of Bosnia  and   Herzegovina d.d. –  Sarajevo,  B o snia and  Herzegovina  ** Faculty  of  Electr i cal  Engineer ing, Univ er si ty   of Sa ra je vo, Bo snia and  Her zegov ina      Article Info    A B STRAC T Article histo r y:  Received Sep 22, 2015  Rev i sed  No 11 , 20 15  Accepted Nov 28, 2015      This paper presents application o f  co mponent criticality   importan c e measures  in phase of  prep aration and  design of  power pl an ts . Th es measur es provide  numerical r a nk  to determine  which  components are more important for   power plant  re li abili t y  im prove m e nt or m o re cr itic al fo r power  plant f a ilu re .   Identif y i ng cr itical components  for pow er  plant reliab ility  pr ovides an   important  inpu t for d e cision -making and   guidance throu ghout th development pr oject.  The stud y  on  se ver a l schematic design  options of   conventional  thermal power plan t show  that  the  importance meas ures can b e   used as an effective tool to assess co m ponent cr iticali t y   in the p r oject phase  of new produ ction cap acities.   Keyword:  Criticality im p o rta n ce m easures    Design sc hem e   Discrete e v ent   Reliab ilit y   Therm a l  po wer  pl ant   Copyright ©  201 6 Institut e  o f   Ad vanced  Engin eer ing and S c i e nce.  All rights re se rve d Co rresp ond i ng  Autho r Sm ajo Bisanovic,   Pu bl i c   Ent e rp ri se  El ekt r o p ri vr eda of   B o s n i a  and   He rze g o v i n a d. d. – Sara j e vo ,   Vilson ovo  setaliste 1 5 ,   71 0 0 0  Sa raje v o , B o s n i a  an Herze g ovi na.   Em a il: s.b i sano v i c@elek tropriv red a .b a       1.   INTRODUCTION  Therm a l powe r  plant desi gn  is characterize d  by m a jor co m p l e xi ty  of eq ui pm ent  and t echn o l o gi cal   sch e m e s th at req u i res an  i n creased  atten t i o n in  t h eir  reliab i lity. Th erefore, a  p o wer  p l an d e sign  m u st b e  ab le  to  qu an tify rel i ab le and  co st-effectiv e cho i ce o f  co m p on en ts wit h  resp ect to  th e im p act th ey h a v e   on   p l an reliability. Design c oul be optim i zed by risk,  rank ing t h e im portance  of c o m pone nts .   When  com pone nt s   with  sign ifican t risk  are selected  t h i s   way ,  t h ri sk  fre qu ency  ca n be  i m prove d by   decr easi ng t h e   una vailability  of the selected com pone nts, m odifica tion/ replacem ent with highe r reliability co m ponents ,   im pro v i n g t h e   defe nse i n  r o ot  of  fai l u re  occ u r r ence  com p o n ent   or  dec r ea si ng t h e c ont ri but i o fre q u en ci es o f   in itial ev en t [1].   Com pone nt im portance  m eas ures  are  com m only  use d   in ri sk as sessm ents, pa rticularly proba b ilistic  ri sk ass e ssm ent s  of  n u cl ear  po we r pl a n t s  [ 2 3] . I n   po we r i n du st ry , c o m ponent  i m port a nce m easur es are   ap p lied in d i fferen t con f i g uratio n s   of  electrical networks  design  [4–6].  In t h ese a p plications, the  com p one n im portance m easure s  are called ris k  im porta nce m easures  an d  are u s ed  to   id en tify co m p on en ts th at sh ould  b e   i m p r ov ed in   o r d e r to   redu ce t h risk  and  id en tify co m p on en ts for risk -b ased  serv ice i n spectio n  an d testin g.  C o m pone nt  i m port a nce m e asure s  are a p p l i e d i n  di f f ere n t  p h ases  of t h e pl a n t s l i f e  cy cl e. In t h e   desi g n  p h ase, t h e im port a nce m easure m a y   be use d  t o  i d e n t i f y  weak p o i n t s  and c o m ponent s t h at  sh o u l d  be   im proved to increase the  plant re liability.  Reliability of a com ponent  m a y be im proved  by using a highe quality com p onent, i n troduci ng  re dundant c o m pone nts,  re duci ng t h ope rational a n d environm ental loads  on  the com pone nt  or by im provi ng its m a intainability. Th e optim a l im prove m e nts are a com p lex problem  and  out   of t h i s  sc o p e.  In t h e e xpl oi t a t i on  phase ,  t h e com p o n e n t  i m port a nce  m easures m a y be  used  t o  al l o cat i n spect i o n a n m a i n t e nance  re sou r ces  o n  t h m o st  im port a nt  com pone nt s.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  I J ECE Vo l. 6 ,  N o . 1 ,  Febru a ry  2 016   : 6 3   –  70  64 Research and a c hievem ent of powe r plant optim a l  re liab ili t y  p r esen ts co m p lex  prob lem   t h at requ ires  carefu l  and  coo r d i n a ted  wo rk  in  th e do m a in  o f  ach i ev i n g  qu ality an d  reliab ility in  e l ectric p o w er  syste m Im portant role in solving this problem  shoul d be  playe d  by m e thods  of fo recasting, optim ization and  n o rm aliz in g  reliab ility  in d i ces with  d e p e nden ce on   b a sic  tech n i cal and   eco no m i cal p a ram e ters, as well as   devel opm ent of m e thods  for a c hiev ing  reliability in exploita tion.  Th e im p o r tan c m easu r es q u an tify th e criti cality  o f  p a rti c u l ar co m p on en t with in  a p l an t d e sign They   have   bee n   wi del y   use d  as t ool s  f o r  i d ent i f y i n g  c o m ponent s t h at  m o re si g n i f i c ant l y  i n fl u e nce  o n  t h p l an t b e h a v i o r   with  resp ect to reliab ility, ris k  and  safety. Th ey can  also  prov id v a lu ab le in form atio n  fo r the  m a i n t e nance a nd  o p erat i o p l ant .  I n  t h i s   pa per ,  i m port a nc m easures a r e  use d  i n  case  whe n  c o m pon ent s  i n   t h erm a l  power  pl ant  ex hi bi t   a bi nary   fu nct i oni ng  be havi o r . T h i s  im pl i e s t h at  pl ant  an d  i t s  co m pone nt s are  ei t h er f u l l y  f u nct i oni ng   or  f u l l y  fai l e d.  Fo r t h e  bi nary  ca se, c o m pone nt s can  be  ra n k e d   wi t h   respe c t  t o  t h e   i m p act th ey h a v e  on  p o wer p l an t reliab ility  b a sed  o n   a g i ven  i m p o r tan ce measu r es. Th e m u l ti-state reli ab ility   anal y s i s  can  b e  use d  i n  t h e  p h ase  of  p r e p arat i o n a n desi g n   of  p o w e r pl a n t  sc he m e s, but   wi t h  speci al   atten tio n .  Nam e ly,  m a in  p o wer p l an t co m p on en ts (steam  b o iler, pu m p s, tu rb in e, g e n e rat o r), b ecau s e of th eir   ch aracteristics in  stru ct u r al sch e m e , lo se th eir to tal cap ab ilit ies cau sed   b y  d a m a g e s. For ex am p l e, d a m a g e s in  st eam  boi l e r pi pe sy st em  redu ce boi l e r ca pac i t y  and po we r out put   of t u rbi n e an d ge ne rat o r ,  b u t  l ead t o   ne w   dam a ges of pi pe sy st em  and t o  a bi gge r l o ss of st eam , final l y  l eadi ng t o  an o u t a ge . It  i s  very  im port a nt  t o   recognize whi c h parts of m a in power  plant com pone nts can be  m ode led as  m u lti-state co m pone nt s and  ope rat e  at  vari ous l e vel s  o f   p e rf orm a nce, o p posi t e  t o  t h e bi nary   pers pect i v e. T h ese t y pe s of c o m pone n t m a pr o v i d e f unct i oni ng  or se rvi c e at  degra d ed c o m pone nt  per f o rm ance l e vel s . In rece nt  y ear s, m u l t i - st at e sy st em   reliability theory and a n alysis ha ve  receive d considera b le  at tention [7].  The  pape r i s   or ga ni zed as  fol l o ws:  Sect i o n  2  p r ov id es th e ov erv i ew o f  com p onent criticality  i m portance m easure s  use d  i n   recent literature and app lied for  t h erm a power plant desi gn.  Section 3 applies   and c o m p ares im portance m easure s  for di fferent options   of the structural schem e  of  conve n tional t h erm a po we r pl ant ,   a n d   Sect i o n 4 pr esent s   c oncl u si ons .       2.   REVIEW OF  THE MOST  WIDELY USED  C O MPO N ENT I M P O RTA NCE  ME AS URES   Findi ng the cri tical co m pone nts is  an im portant issue for reliability  analysis and the optim i zation of  t h erm a l  power  pl ant  desi gn . The ai m   i s  t o   obt ai n i n f o rm at i on co ncer ni n g  com p o n ent s  cont ri but i o n t o  t h e   p l an t reliab ility. Reliab ilit y i m p o r tan ce indices are v a l u ab le in  estab lish i ng  d i rectio n an d   prioritizatio n  of  actio n s  related to  reliab ility i m p r o v e m e n t  i n  power  p l an d e sign  or in  su gg esting  th m o st efficien t way to  ope rat e  an d m a i n t a i n  pl ant  st at us. I n  g e ne ra l ,  com pone nt  i m port a nce m e asure s  i n  pl a n t  use a n u m e ri cal  ran k   (rel a t i v e i m por t a nce),  base on ce rt ai n c h a r act eri s t i c  of  i n terest, su ch  as th e co m p on en t’s co n t ribu tio n  t o   powe r plant (failure) event occurrence The   m o st freq u ent l y  used risk im po rtance m e trics are give n in [1,  4,  8 –12 ]. Th follo wing  assu mp tio ns are m a d e : (i) ind e p e n d e n t   failu re  p r ob ab ilities an d rep a ir ti mes for  com pone nts is com m on sim p lification in reliability m odeling, (ii) com pone nt  states and as sociate d   p r ob ab ilities are k nown, (iii)  ex pon en tial d i strib u tion  for re p a ir tim e an d  ti m e  to  failu re,  (iv )  t w o-state m o d e (in t h power plant, com p one n ts are  di rectly connecte d  t o  e ach  othe r)  [4].  Birn bau m  impo rtan ce  i s  o n e  o f  t h e  m o s t  w i d e l y  u s e d   im portance  measures in risk theory.  Anal y t i cal l y , B i rn baum   m easure  of i m port a n ce o f  c o m pone nt   i  at tim t , i s  de fi ne by :     () ( ) (; ( ) 1 ) (; ( ) 0 ) () B s si si i i Rt I t Rt R t Rt R t Rt        ( 1 )     whe r I i B ( t ) i s  t h e B i r nba um  im port a nce  o f  com p o n e n t   i R S ( t ) t h e sy s t em  (the p o we r pla n t in  o u r  case )   reliab ility at ti me  t R i ( t ) the  reliability of c o m pone nt  i  at tim e   t R S ( t ;  R i ( t = 0 )   t h e p o wer p l an t reliab ility  at  ti m e   t  gi ven co m ponent   i  is failed  an d   R S ( t ;  R i ( t ) = 1) is th e p o wer  p l an t reliab ility  at t i m e   t  gi ven c o m ponent   i   is p e rfectly work i n g.  The Birnba um  im portance  is  basically a sensitivity  analysis in pla n t relia bility due to c o m ponent  i . If  I i B ( t ) is large, a  rather sm all change  in t h e re liability of com ponent  i  will h a v e  larg e consequ e n ces  on  th e p l an t   reliab ility at ti me  t . Th e Birnb a u m  i m p o r tance ran k i n g  rep r esen ts th e m a x i m u m  lo ss in   plan t reliab ility wh en  com pone nt   i  o p erat es f r o m   the co n d i t i on  o f  pe rfect  f unct i oni ng  ( R i ( t ) = 1 )  to  t h e con d i tio n  of certain   failu re  ( R i ( t ) =  0) . I n   ( 1 ) B i r n baum ’s im port a nce m easure  o f  com p o n e n t   i  onl y   depe n d on t h e  st ruct u r of t h e pl ant  and t h e relia bilities of the ot her c o m pone nt s.  I i B ( t ) is ind e p e nd en t of th e reliab ility  R i ( t ) o f  c o m pone n t   i  and  t h i s  i s  t h e  wea kne ss  of  B i rn b a um ’s im port a nce m easure.   The  fact  t h at  c o m pone nt   i  is  critical fo r th syste m   (pl a nt ), e x pres ses n o t h i ng a b out t h e state of com p onent  i . Th d e fi n itio n con cern s   o t h e r co m p on en ts  o f  t h Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8     App lica tio n o f   Co mp on en t Critica lity Impo rt a n c e Mea s ures in   Design   S c heme  o f  Po wer  Pla n t s   ( S . Bi s a novi c )   65 pl ant  o n l y . If c o m pone nt   i  i s   cri t i cal  for t h pl ant ,  t h a n  co m ponent   i   m u st  ei t h er be cut  set  of o r de r 1 ,  or  be   me m b er of cut   set where all t h e othe r c o m p on en ts in  t h e same cu t set h a ve failed .   Ano t h e p opu lar m e tric  m eas u r e, is  critica lity impo rtan ce   measu r e th at i n clud es the unreliab ility o f   com pone nt F i ( t ),  wh ereas B i rnb a u m  i m p o r tan ce m easu r e do es  n o t . Analytical ly, criti cality i m p o r tan ce is  defi ned  as:         () 1 ( ) (; ( ) 1 ) (; ( ) 0 ) () () () 1 ( ) CR B i Ft R t ii Rt R t Rt R t It I t si s i i Ft R t s s     ( 2 )     whe r F i ( t ) is the unreliability of com pone nt  i  at time  t  and  F S ( t ) th e system (th e  p o w er p l an t) unreliabilit y a t   ti m e   t B a sed  on  t h i s   defi ni t i on,  m e asure  o f  c r i t i cali t y  im port a nce   I i CR ( t ) of   com p o n e n i  at time  t  present s   the probability that com pone nt  i  is critical f o r th po wer plan t an d  is fail ed  at ti m e   t , w h en t h e power  plant is   failed  at tim t . As m o tiv atio n  for in t r odu cin g  criticality i m p o r tan ce m e asu r e,  we  n o t e th at co m p on en i  is  cri t i cal  for t h pl ant ,  i f  t h ot h e r com pone nt i n  t h e pl ant  are  i n  such st at es  t h at  t h e pl ant  i s  fu nct i oni n g , i f  an o n l y if  co m p on en i  is fun c tio n i ng . To  say th at co m p on en i  is critical, the stat ement about the other  com pone nt s i n  t h e pl ant  i s  n eeded , an d n o t  st at em ent  about  com pone nt   i . Criticality  im portance m e asure is   p a rticu l arly su i t ab le fo prio rit i zin g  m a in ten a n ce activ ities.  The  reliability ac hieveme n worth   (R A W )   im port a nce  m e asure  o f  c o m pone nt   i  is t h ratio   o f  t h actu a l power plan t reliab ility o b t ain e d wh en co m p on en i  i s  al way s  i n   pe rfect   fu nct i o ni ng  ( R i ( t ) =  1 )  to  th actu a l v a lu o f  th e po wer p l an t reliab ility. Th e RAW m eas u r d e term in es th e m a x i m u m p e rcen tag e  i n crease  in  th po wer  p l an t reliab ility gen e rated   b y  p a rticu l ar co m p on en t:     (; ( ) 1 ) () () RA W si i s Rt R t It Rt         ( 3 )     The  relia b ility redu ctio n  wo rt h  (R R W) im port a nce m easure of com pone nt   i  is  th e ratio  o f  th e actu a p o wer  p l an reliab ility to  th v a lu e of t h p l an t reliab ility wh en  co m p onen t   i  is al ways in   p e rfect  un reliab l ( R i ( t ) =  0 ) . The RR W  m easu r d e term in es th e ind e x m e a s u r i n g th po ten tial d a m a g e  cau sed  to th p o wer  pl ant  by   a part i c ul ar  c o m pone nt :     () () (; ( ) 0 ) RRW s i si Rt It Rt R t         ( 4 )     Reliab ilit y achiev e m e n t  wo rt h  an d reliab ility redu ction   wo rt h  m easu r es  are m a in ly u s ed  as a risk  i m p o r tan c e m e asu r es in prob ab ilistic safety   assessm en ts  o f  n u c lear p o wer p l an ts.  Fussell-Vesely ’s  i m port a nce  m easure  I i FV ( t ) is prob ab ilit y th at at least on e m i n i m a l  cu t set th at   cont ai n s  com pone nt   i  is failed  at ti m e   t , g i v e n  th at th p o wer p l an t is failed  at ti m e   t . Accord i n g   to  th is  m easure, t h e i m port a nce of a  com ponent   i  i n  t h e p o we r pl ant  depe n d s o n  t h e num ber an d t h e or de r of t h e cut - sets wh ere it ap p e ars. An alytically, Fu ssell-Vesely’s m e tri c  is d e fin e d  as:      1 () Pr ( ( ) ) () Pr ( ( ) ) 1 ( ) FV m i j j i i s t Dt It Ct R t         ( 5 )     whe r D i ( t ) sta t es that at leas t o n of  the  m i nim a l cut set  containi ng  c o m ponent  i   has failed at tim e   t C ( t states that the powe plant  is failed at time  t j i ( t denotes t h probability that the m i ni m a l cut set  j containi ng  c o m ponent  i , is failed at ti m e   t Fussell- Vesely ’s m easure takes int o  co nsi d eratio n the  f act that a co m ponent m a y cont rib u te to   po we r plant fai l ure with out be ing criti cal. Th e com ponent c ont rib u tes to plant failure w h e n  a  m i nim a l cu t set,  containi ng  the   com pone nt, is  failed.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN:  2 088 -87 08  I J ECE Vo l. 6 ,  No. 1 ,  Febru a ry  2 016   : 6 3   –  70  66 3.   CO MPO N EN T IMP O RT A NCE  ME AS U R ES  IN THE R MAL POWER PLANT  DESIGN  Seve ral o p tion s  of c o nve ntio nal therm a l po wer  plant  of  6 00 M W  incl ud ing m a in pipes  of t h e fir s t   an d seco nd  l o o p s  (I L , II L ), m a in circ ulation  p u m p s an d s u pply   (fee d )  p u m ps (M C P , SP ), steam  boiler s  (SB )   and turbi n es (T) are illustrated in Figure 1. The relia bility block diagram s  for total failure assessm e n t are  prese n ted i n  Figu re 1 .  Each c o m pone nt has  eno u gh ca pac ity  to satisfy  the needs  of its o w ge nerato r a t  their   nom inal po we r  o u tp ut.               a)   Design  co nfig ur atio n #1             b )  Desi g n  config ur atio n #2         SB SB SB SB SP SP MC P MC P MC P MC P II L II L I L I L I L I L G G 30 0 MW 30 0 MW T T [ 1 ] [ 2] [ 3 ] [ 4] [ 9 ] [ 10] [ 5 ] [ 6] [ 7 ] [ 8] [ 1 1] [ 1 2] [ 13] [ 14] [ 19] [ 20] [ 15] [ 1 6] [ 17] [ 18] I L SP SP II L SB SB SB SB MC P MC P MC P MC P T T I L I L I L II L II L II L SB SB MC P SP MC P I L II L II L I L G 30 0 M W T G 30 0 M W T SP SP [ 1 ] [ 2] [ 3 ] [ 4] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8] [ 9 ] [ 10 ] [ 1 1 ] [ 12] SP SP I L I L II L II L SB SB MC P MC P T T Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN:  208 8-8 7 0 8     Application of  Comp onent Criticality Import anc Measures  in Design Scheme of  Power Plants   ( S . Bis a novi c )   67         c)   Design  co nfig ur atio n #3   Figu re  1.  Str u c t ural sc hem a tic o p tion s   of c o n v entio nal t h er m a l powe r   pla n t o f   6 0 0  M W       Selected desig n  co nfig u r atio ns ( optio ns ) of c onventi onal therm a l power  plant consider those  com pone nts, whic h greatly  depe n d  o n  bas i therm ody na m i param e ter s   [ 1 3 ,  1 4 ] .   S o ,   f o r   exam ple, steam   boiler is com pone nt of synthesized heating surface, ai r he ater, convectional and ai r ec onom izer, scree n  and  convection ste a m  heaters, et c. Illustrate d da ta applied in t h e calcu lation  of c o m pone nt criticality im p o rta n ce   m easures  fo r t h e the r m a l po wer  pla n t desi g n , a r pre s ente d in  Ta ble 1 .       Table   1.   Com p onent specification an d reliabi lity data applie d in the calculations  option  Component reliabi lity  I L  MCP   SB  II L  SP  #1   0. 998  0. 9945   0. 997   0. 998  0. 9962   0. 996   #2   0. 997   0. 991  0. 995  0. 997   0. 9962   0. 996   #3  0. 997   0. 991   0. 995   0. 9975   0. 9962   0. 992       Reliability im p o rta n ce m easu r es were c o m puted fo r eac h com pone nt and  for each analy zed option.  The com p one n ts were ra nked according to t h eir im portanc e based  on thei r res p ective m e tric values as  give in  Tables 2–4. Design  co nfiguration are di fferent am ong the m selves  in a  manner  of reli ability increase –  by  com p licating structural sc hem e  with  gre a t num ber  of com pone nts  with less c a pacity (higher  quality  com pone nt). T a bles 2 –4 s h o w  the m e tric values an ran k i ng o f  dif f ere n t co m pone nts in the analy zed  desig n   configurations  (options) in case of  therm a l power  plant t o tal failure.  For c o n f ig urati on ( o ption )  # 1  the hig h est ran k ed  c o m pone n t  is steam  turbi n e (T) ,  the secon d  ra nke d   com pone nt is sup p ly  p u m p  (SP), a n d the least im por tant  com ponents a r e the first an d  the secon d  lo op  (I L II L ), as shown in Table 2. T h is is  conceptua l  identificatio n regarding the  com pone nt  ranking, although each  i m portance m e tric has respective rank From  all analyzed diffe re nt m e tr ics, Criticalit Im portance m easure  and F u ssell-Ve sely’s m easure ha ve cl osest  m e tric values  a n d equal  ra nk for each c o m ponent  in  desi gn  opti on  # 1 . In  th is  op tio n, m i n i m a l cu t sets f our th   o r d e r  ar d o m in atin g  b e cau se  o f  topolo g i cal sch e m e  an d   com pone nt ca p acity  that is en ou g h  to  satisfy   need of  o w ne r  ge nerat o r at  th eir n o m i nal out put.   For c o n f ig urat ion # 2 , the hi g h est ran k e d  co m ponent  is  m a in circulation  pum p (M C P ),  the seco nd   ranke d  com p onent is steam  b o iler (SB ) , and the least im portant com pon e n ts are the fi rst and the sec o n d  lo op   (I L , II L ), a s  s h ow n i n  Ta ble  2.  In  this  o p tio n, all m e tric s have  eq ual c o m ponent  ran k i ngs , e x ce pt R e liability  R e ductio Wo rth im portance   m easure that has ra nk e q u a l 1 fo r all com pone nts, an d d o es n o t p r ovi de   inf o rm ation regar d in g the  m o st im portan t  co m pone nt.  From  all analy zed diffe re nt  m e trics, C r iticality  Im portance m easure a nd Fussell-Vesely’s  m easure ha ve  closest  m e tric values and equal ra nk  for each   com pone nt in  study  c o n f ig uratio #2 . I n  this o p tion ,   m i nim a l cut sets secon d   or der e x ist beca use  o f   top o lo gical schem e  and com ponent capa c ity   that is e nou g h  to satisfy  needs o f  o w ne r ge nerat o r at their  nom inal out p u t.  SB SB G 60 0  M W MC P SP SP MC P I L II L II L I L T T SP SP I L [ 1 ] [ 2] [ 3 ] [ 4] [ 5 ] [1 1 ] [ 6 ] [ 7] [ 8 ] [ 9] [ 1 0 ] I L II L II L SB SB MC P MC P Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN:  2 088 -87 08  I J ECE Vo l. 6 ,  No. 1 ,  Febru a ry  2 016   : 6 3   –  70  68 For c o n f ig urati on ( o ption )  # 3  the hig h est ran k ed  c o m pone n t  is steam  turbi n e (T) ,  the secon d  ra nke d   com pone nt is  m a in circulatio pum p (M C P ), a n d  the  least  im porta nt co m ponent is the  seco nd  lo op  ( I I L ),  as  shown i n  Ta bl e 4. In t h is  option, all m e trics ha ve e q ual c o m pone nt ra nkings , e x cept R e liability Reduction  Wo rth im port a nce m easure  that has  ran k  eq ual  2 f o r  all com pone nts exce pt ste a m  turbine  w h ich  has   boundless Reliability Reduction  Worth  value (Inf) and rank  equal  1. From  al l analyz e d  different m e trics,  Criticality I m porta nce m easure and Fuss ell- Vesely ’s m easure  ha ve close s m e tric values an d eq ual ra nk  f o r   each c o m pone nt in c o nfigura tion  #3. In t h is option m i nim a l cut sets sec o nd orde r e x ist,  plus  one m i nim a l cut  set first  order that relates t o  turbi n outage.      Table 2.  C o m pone nt ran k in gs   an m e tric  values fo r o p tion  #1   co m p .  m a rk   Birnbau m  Criticalit Fu ssell-Vesely RAW  RRW  r a nk  value r a nk value r a nk  value  r a nk  value r a nk value  I L   1, 5, 11, 15   3 0. 0000 97   0. 0030 79   5 0. 0031 56   4 1. 0000 00   1. 0000 97   M C 2, 6, 12, 16   3 0. 0000 97   0. 0084 96   3 0. 0086 80   3 1. 0000 01   1. 0000 97   SB  3, 7, 13, 17   3 0. 0000 97   0. 0046 22   4 0. 0047 34   4 1. 0000 00   1. 0000 97   II L   4, 8, 14, 18   3 0. 0000 97   0. 0030 79   5 0. 0031 56   4 1. 0000 00   1. 0000 97   SP  9, 19   2 0. 0079 06   0. 4766 92   2 0. 4797 52   2 1. 0000 30   1. 0079 38   T   10, 20   1 0. 0079 07   0. 5018 82   1 0. 5050 02   1 1. 0000 32   1. 0079 38   mi n i ma l  c u t  s e t s :   {1, 5 , 11, 15},  {1, 5 , 11, 16},  {1, 5 , 11, 17 },  {1, 5 , 11, 18},  {1, 5 , 12, 15},  {1, 5 , 12, 16},  {1, 5 , 12, 17},  {1, 5 , 12, 18},   {1, 5 , 13, 15},  {1, 5 , 13, 16},  {1, 5 , 13, 17 },  {1, 5 , 13, 18},  {1, 5 , 14, 15},  {1, 5 , 14, 16},  {1, 5 , 14, 17},  {1, 5 , 14, 18},   {1 ,5 ,1 9 } , {1 ,5 ,2 0 } {1, 6 , 11, 15},  {1, 6 , 11, 16},  {1, 6 , 11, 17 },  {1, 6 , 11, 18},  {1, 6 , 12, 15},  {1, 6 , 12, 16},  {1, 6 , 12, 17},  {1, 6 , 12, 18},  {1, 6 , 1 3, 15},  {1, 6 , 13, 16 },  {1, 6 , 13, 17},  {1, 6 , 13, 18},  {1, 6 , 14, 15 },  {1, 6 , 14, 16},  {1, 6 , 14, 17},  {1, 6 , 14, 18},  {1, 6 , 19},  {1, 6 , 20},   {1, 7 , 11, 15},  {1, 7 , 11, 16},  {1, 7 , 11, 17 },  {1, 7 , 11, 18},  {1, 7 , 12, 15},  {1, 7 , 12, 16},  {1, 7 , 12, 17},  {1, 7 , 12, 18},  {1, 7 , 1 3, 15},  {1, 7 , 13, 16 },  {1, 7 , 13, 17},  {1, 7 , 13, 18},  {1, 7 , 14, 15 },  {1, 7 , 14, 16},  {1, 7 , 14, 17},  {1, 7 , 14, 18},  {1, 7 , 19},  {1, 7 , 20},   {1, 8 , 11, 15},  {1, 8 , 11, 16},  {1, 8 , 11, 17 },  {1, 8 , 11, 18},  {1, 8 , 12, 15},  {1, 8 , 12, 16},  {1, 8 , 12, 17},  {1, 8 , 12, 18},  {1, 8 , 1 3, 15},  {1, 8 , 13, 16 },  {1, 8 , 13, 17},  {1, 8 , 13, 18},  {1, 8 , 14, 15 },  {1, 8 , 14, 16},  {1, 8 , 14, 17},  {1, 8 , 14, 18},  {1, 8 , 19},  {1, 8 , 20},   {2, 5 , 11, 15},  {2, 5 , 11, 16},  {2, 5 , 11, 17 },  {2, 5 , 11, 18},  {2, 5 , 12, 15},  {2, 5 , 12, 16},  {2, 5 , 12, 17},  {2, 5 , 12, 18},  {2, 5 , 1 3, 15},  {2, 5 , 13, 16 },  {2, 5 , 13, 17},  {2, 5 , 13, 18},  {2, 5 , 14, 15 },  {2, 5 , 14, 16},  {2, 5 , 14, 17},  {2, 5 , 14, 18},  {2, 5 , 19},  {2, 5 , 20},   {2, 6 , 11, 15},  {2, 6 , 11, 16},  {2, 6 , 11, 17 },  {2, 6 , 11, 18},  {2, 6 , 12, 15},  {2, 6 , 12, 16},  {2, 6 , 12, 17},  {2, 6 , 12, 18},  {2, 6 , 1 3, 15},  {2, 6 , 13, 16 },  {2, 6 , 13, 17},  {2, 6 , 13, 18},  {2, 6 , 14, 15 },  {2, 6 , 14, 16},  {2, 6 , 14, 17},  {2, 6 , 14, 18},  {2, 6 , 19},  {2, 6 , 20},   {2, 7 , 11, 15},  {2, 7 , 11, 16},  {2, 7 , 11, 17 },  {2, 7 , 11, 18},  {2, 7 , 12, 15},  {2, 7 , 12, 16},  {2, 7 , 12, 17},  {2, 7 , 12, 18},  {2, 7 , 1 3, 15},  {2, 7 , 13, 16 },  {2, 7 , 13, 17},  {2, 7 , 13, 18},  {2, 7 , 14, 15 },  {2, 7 , 14, 16},  {2, 7 , 14, 17},  {2, 7 , 14, 18},  {2, 7 , 19},  {2, 7 , 20},   {2, 8 , 11, 15},  {2, 8 , 11, 16},  {2, 8 , 11, 17 },  {2, 8 , 11, 18},  {2, 8 , 12, 15},  {2, 8 , 12, 16},  {2, 8 , 12, 17},  {2, 8 , 12, 18},  {2, 8 , 1 3, 15},  {2, 8 , 13, 16 },  {2, 8 , 13, 17},  {2, 8 , 13, 18},  {2, 8 , 14, 15 },  {2, 8 , 14, 16},  {2, 8 , 14, 17},  {2, 8 , 14, 18},  {2, 8 , 19},  {2, 8 , 20},   {3, 5 , 11, 15},  {3, 5 , 11, 16},  {3, 5 , 11, 17 },  {3, 5 , 11, 18},  {3, 5 , 12, 15},  {3, 5 , 12, 16},  {3, 5 , 12, 17},  {3, 5 , 12, 18},  {3, 5 , 1 3, 15},  {3, 5 , 13, 16 },  {3, 5 , 13, 17},  {3, 5 , 13, 18},  {3, 5 , 14, 15 },  {3, 5 , 14, 16},  {3, 5 , 14, 17},  {3, 5 , 14, 18},  {3, 5 , 19},  {3, 5 , 20},   {3, 6 , 11, 15},  {3, 6 , 11, 16},  {3, 6 , 11, 17 },  {3, 6 , 11, 18},  {3, 6 , 12, 15},  {3, 6 , 12, 16},  {3, 6 , 12, 17},  {3, 6 , 12, 18},  {3, 6 , 1 3, 15},  {3, 6 , 13, 16 },  {3, 6 , 13, 17},  {3, 6 , 13, 18},  {3, 6 , 14, 15 },  {3, 6 , 14, 16},  {3, 6 , 14, 17},  {3, 6 , 14, 18},  {3, 6 , 19},  {3, 6 , 20},   {3, 7 , 11, 15},  {3, 7 , 11, 16},  {3, 7 , 11, 17 },  {3, 7 , 11, 18},  {3, 7 , 12, 15},  {3, 7 , 12, 16},  {3, 7 , 12, 17},  {3, 7 , 12, 18},  {3, 7 , 1 3, 15},  {3, 7 , 13, 16 },  {3, 7 , 13, 17},  {3, 7 , 13, 18},  {3, 7 , 14, 15 },  {3, 7 , 14, 16},  {3, 7 , 14, 17},  {3, 7 , 14, 18},  {3, 7 , 19},  {3, 7 , 20},   {3, 8 , 11, 15},  {3, 8 , 11, 16},  {3, 8 , 11, 17 },  {3, 8 , 11, 18},  {3, 8 , 12, 15},  {3, 8 , 12, 16},  {3, 8 , 12, 17},  {3, 8 , 12, 18},  {3, 8 , 1 3, 15},  {3, 8 , 13, 16 },  {3, 8 , 13, 17},  {3, 8 , 13, 18},  {3, 8 , 14, 15 },  {3, 8 , 14, 16},  {3, 8 , 14, 17},  {3, 8 , 14, 18},  {3, 8 , 19},  {3, 8 , 20},   {4, 5 , 11, 15},  {4, 5 , 11, 16},  {4, 5 , 11, 17 },  {4, 5 , 11, 18},  {4, 5 , 12, 15},  {4, 5 , 12, 16},  {4, 5 , 12, 17},  {4, 5 , 12, 18},  {4, 5 , 1 3, 15},  {4, 5 , 13, 16 },  {4, 5 , 13, 17},  {4, 5 , 13, 18},  {4, 5 , 14, 15 },  {4, 5 , 14, 16},  {4, 5 , 14, 17},  {4, 5 , 14, 18},  {4, 5 , 19},  {4, 5 , 20},   {4, 6 , 11, 15},  {4, 6 , 11, 16},  {4, 6 , 11, 17 },  {4, 6 , 11, 18},  {4, 6 , 12, 15},  {4, 6 , 12, 16},  {4, 6 , 12, 17},  {4, 6 , 12, 18},  {4, 6 , 1 3, 15},  {4, 6 , 13, 16 },  {4, 6 , 13, 17},  {4, 6 , 13, 18},  {4, 6 , 14, 15 },  {4, 6 , 14, 16},  {4, 6 , 14, 17},  {4, 6 , 14, 18},  {4, 6 , 19},  {4, 6 , 20},   {4, 7 , 11, 15},  {4, 7 , 11, 16},  {4, 7 , 11, 17 },  {4, 7 , 11, 18},  {4, 7 , 12, 15},  {4, 7 , 12, 16},  {4, 7 , 12, 17},  {4, 7 , 12, 18},  {4, 7 , 1 3, 15},  {4, 7 , 13, 16 },  {4, 7 , 13, 17},  {4, 7 , 13, 18},  {4, 7 , 14, 15 },  {4, 7 , 14, 16},  {4, 7 , 14, 17},  {4, 7 , 14, 18},  {4, 7 , 19},  {4, 7 , 20},   {4, 8 , 11, 15},  {4, 8 , 11, 16},  {4, 8 , 11, 17 },  {4, 8 , 11, 18},  {4, 8 , 12, 15},  {4, 8 , 12, 16},  {4, 8 , 12, 17},  {4, 8 , 12, 18},  {4, 8 , 1 3, 15},  {4, 8 , 13, 16 },  {4, 8 , 13, 17},  {4, 8 , 13, 18},  {4, 8 , 14, 15 },  {4, 8 , 14, 16},  {4, 8 , 14, 17},  {4, 8 , 14, 18},  {4, 8 , 19},  {4, 8 , 20},   {9, 11, 15},  {9, 11, 1 6 },  {9, 11, 17},  {9, 11, 18},  {9, 12, 15},  {9, 12, 16},  {9, 12, 17 },  {9, 12, 18},  {9, 13, 15},  {9, 13, 16},  {9, 13, 17},  {9, 13, 18} ,   {9, 14, 15},  {9, 14, 1 6 },  {9, 14, 17},  {9, 14, 18},  {9, 19},  {9, 20},   {10, 11, 15},  {10, 1 1 , 16},  {10, 11, 17},  {10, 11, 18},  {10, 1 2 , 15},  {10, 12, 16},  {10, 12, 17},  { 10, 1 2 , 18},  {10, 13, 15},  {10, 13, 16},  {10, 1 3 , 17},   {10, 13, 18},  {10, 1 4 , 15},  {10, 14, 16},  {10, 14, 17},  {10, 1 4 , 18},  {10, 19},  {1 0, 20}                     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN:  208 8-8 7 0 8     Application of  Comp onent Criticality Import anc Measures  in Design Scheme of  Power Plants   ( S . Bis a novi c )   69 Table 3.  C o m pone nt ran k in gs   an m e tric  values fo r o p tion  #2   co m p .  m a rk   Birnbau m  Criticalit Fu ssell-Vesely RAW  RRW  r a nk value r a nk value r a nk  value r a nk value r a nk value  I L   1, 0. 0268 17  5  0. 1064 40  5  0. 1103 41  5  1. 0000 81  1  1. 0274 93   M C 2, 0. 0269 80  1  0. 3212 52  1  0. 3310 22  1  1. 0002 43  1  1. 0274 93   SB  3, 0. 0268 71  2  0. 1777 56  2  0. 1839 01  2  1. 0001 34  1  1. 0274 93   II L   4, 10   0. 0268 17  5  0. 1064 40  5  0. 1103 41  5  1. 0000 81  1  1. 0274 93   SP  5, 11   0. 0268 39  4  0. 1349 32  4  0. 1397 65  4  1. 0001 02  1  1. 0274 93   T   6, 12   0. 0268 44  3  0. 1420 62  3  0. 1471 21  3  1. 0001 07  1  1. 0274 93   mi n i ma l  c u t  s e t s :   {1 ,7 }, {1 ,8 }, {1 ,9 }, {1 ,1 0 } , {1 ,1 1 } , { 1 ,1 2 } , {2 ,7 }, {2 ,8 }, {2 ,9 }, {2 ,1 0 } , {2 , 1 1 } , {2 ,1 2 } {3 ,7 }, {3 ,8 }, {3 ,9 }, {3 ,1 0 } , {3 ,1 1 } , { 3 ,1 2 } , {4 ,7 }, {4 ,8 }, {4 ,9 }, {4 ,1 0 } , {4 , 1 1 } , {4 ,1 2 } {5 ,7 }, {5 ,8 }, {5 ,9 }, {5 ,1 0 } , {5 ,1 1 } , { 5 ,1 2 } {6,7}, {6,8}, {6,9},  {6, 10},  {6,11},  {6, 12}       Table 4.  C o m pone nt ran k in gs   an m e tric  values fo r o p tion  #3   co m p .  m a rk   Birnbau m  Criticalit Fu ssell-Vesely RAW  RRW  r a nk value r a nk value r a nk  value r a nk value  r a nk  value  I L   1, 0. 0224 51  5  0. 0078 97  5  0. 0081 95  5  1. 0000 68   1. 0230 97   M C 2, 0. 0225 87  2  0. 0238 33  2  0. 0245 86  2  1. 0002 05   1. 0230 97   SB  3, 0. 0224 96  3  0. 0131 87  3  0. 0136 59  3  1. 0001 13   1. 0230 97   II L   4, 0. 0224 39  6  0. 0065 77  6  0. 0068 29  6  1. 0000 57   1. 0230 97   SP  5, 10   0. 0224 69  4  0. 0100 10  4  0. 0103 81  4  1. 0000 86   1. 0230 97   T   11   0. 9994 67  1  0. 9374 52  1  0. 9379 53  1  1. 0080 65   I n f   mi n i ma l  c u t  s e t s :   {1,6}, {1,7}, {1,8}, {1 ,9}, {1,10}, {2,6}, {2,7 }, {2,8}, { 2 ,9}, {2,10} , {3,6}, {3,7},  {3,8}, {3,9 }, {3,10}, {4,6},  {4,7}, {4,8}, {4,9}, {4 ,10}, {5,6}, {5,7}, {5,8 }, {5 ,9 }, { 5 ,1 0 } , {1 1 }       The o b se rvatio ns fr om  the experim e ntal results in the different de si gn c o n f ig uratio ns ( optio ns ) f o r   total failure of  therm a l power  plant incl ude:  1.   The Reliability Reduction  Worth im portance m easur e cannot distinguish  betwee n com pone nts that  occupy appropriate position i n  a se ries  structure but have  significantly  different failure probabilities.  This res u lt is  not ratio nal be cause it is clear that th m o st unreliable co m ponent in th e series structu r e   sh ou l d   b e  th e hig h e st  r a nk ed at the rank list.    2.   Am ong t h e a n a l yzed m e trics, Criticality Im p o rta n ce m easure and  Fus s ell-Vesely’s m easure  are  the  m o st  dynam i and responsi v e. The   com pone nts t h at occ u py si m ilar structur a l  positions, but have  di ffe rent  reliabilities, will be ranked  differen tly. Generally, these m e t r ics induce  reasonable conclusions and t h ese  can be use d   to select  the  candida te com p onents for im prove m ent.  3.   Birnbaum   m e tr ic, as well as R e liability Achievem en t Wort h for option #1, canno t recognize the  ranking  of c o m pone nts  in pa rallel structure with  signi ficant  di ffe rent reliabilities. This  m a y lead to m i slead  or deri ng  in te r m s of g u idin g t h e sy stem   m a intena nce.   4.   Whe n  Birnba um   m e tric  is high a nd the ba s i c co m pone nts  una vailability already fairly low, one could  th in k of  i n tr odu cing  ex tr r e du nd an cy.      4.   CO NCL USI O NS   The analysis of the t h erm a l power  plants  rel i ability is usually ba sed  on si m p le indexes t h at do  not  take into account t h e criticality of s o m e  failures. T h is  crit icality should  be e v aluated on relia bility concept s   that conside r   the effect of  a com pone nt  failure  on the  powe plant  perfor m a nce. Althoug h relia bility  im portance m easure  ha ve bee n  de velo pe d f o r the p o w er  i n dust r y  an d ap p lied in transm ission a n d distri butio n   system s, it can be  use f ul m e trics to ra nk  com pone nt s re garding thei r im pact on power pla n t reliability,  operation  and maintenance. These  anal yzed m easures serve as very  usef ul t ools  for reliability i m provem e n t   com pone nts a n d as  ve ry  val u able in fo rm ation  f o r  deci si o n -m akers t o  e v aluate  wh ere  investm e nts co uld  be  made in  order t o  im prove the functioni ng  and reliability of t h power  plant .   In this  pape r st ruct ural schem a tic option s  o f  con v e n tional t h erm a l powe r  plan t of  600  MW show th at   the use d  im portance m easures can  be us ed as  an effective t o ol to asses s   com ponent critic ality in the pha se of  preparation and design of  new production  capacities.      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN:  2 088 -87 08  I J ECE Vo l. 6 ,  No. 1 ,  Febru a ry  2 016   : 6 3   –  70  70 REFERE NC ES   [1]   M. van der Bors t, and  H. Schoo nakker, "A n overview of PSA importance meas ures",  Reliability Engineering an d   System Safety , ELSEVIER, vo l.  72, pp . 241-245 , 2001.  [2]   L.  Lu,  a n d J.  Jia ng,  "Proba bilistic  sa fe ty   a sse ssme n t fo r instru mentation  and contro l s y stems in nuclear power   plants: An overv iew",  Journal of  Nuclear S c ien c and Technolog y , vol. 41, no. 3, p p . 323-330 , 200 4.  [3]   W. Wendai,  et  al, "Rel iab ilit y   i m portance of  co m ponents in a com p lex s y stem ", in:  IEEE  Proceedings of Annua Reliab ility and  Mainta inability Symposium , Los  Angeles Califor nia, 2004.  [4]   J. F.  Espiritu et al,  "Component critica lity  importance  m easures  for the pow er in dustr y " Ele c t ric Powe r Sy ste m s   Research , ELSEVIER vol. 77, p p . 407-420 , 200 7.  [5]   G. Hamoud, et  al, " Assessment of component  criticalit y in  customer delivery system s ", in: Proceedin g s of the Eighth   Interna tiona l Conferenc e  on Probabilist i c Metho d s Applied  to Power S y stem s, Iowa State Univer sit y , Am es, Iowa ,   2004.  [6]   P. Hilber, and L. Bertling, " Monetary importance of component reliability  in electrical networks for maintenance  optimization ", in : Proceedings of  the  Eighth  Inter n ation a l C onf erence on  Probabilistic Methods Ap plied  to Power  S y s t em s ,  Iowa  S t at e Univers i t y ,   Am es , Iowa, 20 04.   [7]   J.E. R a m i rez-M a rquez ,   and D.  Coit, "Com posit e im porta n ce m easures for m u l ti-stat e s y s t em s with m u lti-sta t e   components",  IEEE Transactions  on Reliab ility , v o l. 54 , no . 3 ,  pp 517-529, 2005 [8]   J.E. Ram i rez-Marquez, et  al , "New insights on  m u lti-state  co m ponent criti cal i t y  and im portance",  R e liab ili ty   Engineering and  System Sa fety ELSEVIER, vol. 91, pp. 894-904 , 2005 [9]   W. Wang, J. Loman,  and P. Vassiliou, " Rel i abilit y importance of componen t s in a complex system ", IEEE   Proceedings of   Annual Re liab ili t y  and  Maint a in a b ilit y  S y m posiu m ,  Los Angel e s,  Californi a, USA, 2004.  [10]   M. Rausand, an d A. Ho y l and ,   S y stem reliability  theory – models , statistica l  meth ods and applications , 2nd edition ,   John Wiley  & S ons, New York,  Inc, 2004 [11]   A. Gandini, "Im portanc e and sen s itivit anal ysis  in assessing s y stem  reliab ili t y " ,   I EEE T r ansactio ns on Reliabi lit y vol. 39 , no . 1 ,  pp . 61-70 , 1990 [12]   G. Levit i n, e t  al, "Gener ali z e d  im portance  m easur es for  m u ltistate  elem ents based on perform ance l e vel   restrictions",  Reliability Engin eer ing and S y stem S a fety , ELSEVIER vol. 82, pp. 63 -73, 2003 [13]   G.F.M. de Souza,  Thermal pow er plant performance ana lysis , Springer,  London, 2 012.  [14]   S. Bisanovic, an d H. Se hovic, "Optimal reliability  of pow er cap acitie s in  the ph ase of prep aration and design",  International Jo urnal of   Reliability and Safety , In derscien ce Publishers, vol . 2 ,  no . 4, pp. 340-356,  2008.      BIOGRAP HI ES OF  AUTH ORS       Smajo Bisanovic receiv ed the d e gree of  Electr i cal  Engineer in  1991, MSc degr ee in 1994  and  PhD degree in 2009 from the Faculty   of Electrical Engin eer ing,  Un iversity  of Sarajevo , Bosnia  and Herzegov in a. He is  as s o cia t e profes s o r at th e F acult y of E l e c tri cal  Engine eri ng, Univers i t y   of Sarajevo, Bosnia and  Herze govina. His ar eas of in terest in clude operation ,  planning  and  economics of  po wer s y stems an d  application  of r e liability   th eor y   to power s y s t ems.        M e rs iha S a m a rdzic re ceiv e d a  BS c degree in  power  elec tri cal  engineer ing for the F acult y of  Electrical Eng i n eering ,  Univ ersity  of Sar a jevo Bosnia and  Her zegovin a  in  201 4. She  is now  pursuing her  MSc degree  in  the same Faculty .  Her  res e a r ch int e res t s  in clude  com puter  simulations and   design an aly s is   applied  to pow er  s y stems.        Dam i r Aganovic is received a M S c degree in po wer elec tri cal en gineer ing from  the Facult y  of  Electrical  Engin eering ,  University  of Sarajevo,  B o snia and Herzegovina in  2010.  He is currently   purs u ing his  P h D degree in the s a m e  field at the  s a m e  Univers ity. He is  an Expe rt as s o ciat e for  Power S y stem   Operation  Man a gem e nt  at Pub lic  Ent e rprise  E l ektropr ivreda  o f  Bosnia  and  Herzegovin a . His areas  of in ter e st in clude  oper a tion and p l ann i ng  of power s y s t em s.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.