Abstract
The large number of failure in electrical power plant leads to the sudden stopping of work. In some cases, the necessary reserve materials are not available for maintenance which leads to interrupt of power generation in the electrical power plant unit. The present study, deals with the determination of availability aspects of generator in unit 5 of Al-Dourra electric power plant. In order to evaluate this generator\'s availability performance, a wide range of studies have been conducted to gather accurate information at the level of detail considered suitable to achieve the availability analysis aim. The Weibull Distribution is used to perform the reliability analysis via Minitab 17, and Artificial Neural Networks (ANNs) by approaching of Feed-Forward, Back-Propagation. Operating data from the years 2015–2017 were used to calculate the availability by traditional method (Weibull distribution) and train the ANNs, while data from the year 2018 of operation were used to verify the model. The study implies that the ANN may be able to forecast the availability of the generator with a correlation coefficient (R) 0.99874 and a Mean Square Error (MSE) 5.6937E-06 between the availability predicted by ANN and Weibull distribution output.
Keywords
Back-propagation
Failure analysis
feed-forward
Weibull distribution.
Abstract
كثرة الأعطال في محطة الطاقة الكهربائية تؤدي إلى التوقف المفاجئ عن العمل. في بعض الحالات، لا تتوفر المواد الاحتياطية اللازمة للصيانة مما يؤدي إلى انقطاع توليد الطاقة في وحدة محطة الطاقة الكهربائية. تناولت الدراسة الحالية تحديد أوجه توافر المولدات في الوحدة الخامسة بمحطة الدورة لتوليد الكهرباء. من أجل تقييم أداء الأتاحية لهذا المولد، تم إجراء مجموعة واسعة من الدراسات لجمع معلومات دقيقة على مستوى التفاصيل التي تعتبر مناسبة لتلبية هدف تحليل الأتاحية. يتم إجراء تحليل الموثوقية باستخدام توزيع Weibull عبر Minitab 17، والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) من خلال الاقتراب من التغذية إلى الأمام، والانتشار الخلفي. تم استخدام بيانات التشغيل للأعوام 2015-2017 لحساب التوافر بالطريقة التقليدية (توزيع (Weibull وتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية، بينما تم استخدام البيانات من عام 2018 للتحقق من النموذج. تقترح الدراسة أن ANN قد تتنبأ بأتاحية المولد بمعامل ارتباط (R) 0.99874 ومتوسط خطأ مربع (MSE) 5.6937E-06 بين التوافر الذي تنبأ به ANN وإخراج توزيع .Weibull