Analyse statistique de données : modélisation de la centrale à cycles combinés de Sutton Bridge

Résumé du document

Après une présentation générale des centrales à cycles combinés, nous avons vu les outils permettant de prévoir la disponibilité de ce type de centrales, en particulier trois estimateurs statistiques importants (taux de défaillance en fonctionnement λ, taux de défaillance à la sollicitation γ et taux de réparation μ).
Grâce aux logiciels KB3 et Figseq, ainsi qu'au formalisme BDMP (Boolean logic Driven Markov Process), nous avons ensuite modélisé la centrale de Sutton Bridge (d'abord le CEXU puis la centrale entière) avec des données imposées, de façon à calculer son coefficient de disponibilité Ki. Les résultats nous ont également permis de cerner les points faibles de la centrale.

Extraits

[...] En cas de pannes simultanées, nous disposons d'assez de réparateurs pour réparer les machines simultanément. Les résultats plus détaillés sont disponibles en annexe. f. Les différentes indisponibilités asymptotiques On peut remarquer que la centrale ne fonctionne qu'a la moitié de ses moyens (ou encore moins) pendant plus de la moitié du temps. Lors de la première année d'exploitation de certaines centrales (en particulier dans les pays ou les conditions atmosphériques sont difficiles), ces indisponibilités peuvent être encore plus grandes. g. [...]

[...] Par exemple la probabilité que la centrale fonctionne au plus à 50% de ses moyens, et non à 50% de ses moyens exactement. Nous avons ensuite obtenues les probabilités recherchées (que la centrale fonctionne à ou exactement) par différence entre les probabilités calculées précédemment. Exemple de la démarche : pour obtenir la probabilité que la centrale fournisse au plus deux tiers de sa puissance, on répertorie tous les cas correspondant à une puissance de et on ajoute les cas ou la puissance est au plus de 67%. [...]

[...] Il faut également tenir compte des résultats où la centrale fonctionne, mais pas à 100% de ses capacités. Possédant les valeurs de ces différents taux, et disposant d'outils de modélisation (décrits plus loin), nous avons donc pu modéliser la centrale et exploiter les valeurs nécessaires pour effectuer le calcul de la disponibilité de sa disponibilité et analyser ses points faibles. I. Les outils utilisés a. Le formalisme BDMP Les BDMP (Boolean logic Driven Markov Process) sont un nouveau type de modèle, créé pour faciliter la construction et la résolution de modèles markoviens de grande taille en réunissant dans une même représentation des concepts issus des arbres de défaillances et des graphes de Markov. [...]

[...] Il n'est théoriquement pas indispensable au fonctionnement de ces deux turbines, mais on considèrera dans notre étude qu'il l'est. Du fait que l'étude de cet organe était destinée à nous familiariser avec l'outil de modélisation KB3, nous l'avons détaillé suffisamment pour faire apparaître ses composants internes. Il est ainsi composé de trois circuits d'eau parallèles (une pompe et un clapet) permettant chacun d'alimenter la centrale à hauteur de 50% de ses besoins en eau lorsque celle-ci tourne à pleine puissance. Le troisième circuit est donc destiné à venir remplacer l'un des deux premiers en cas de défaillance. [...]

[...] Finalement, lorsque le CEXU est intégralement défaillant, la centrale doit être déclenchée. A partir de ces considérations, nous avons pu modéliser le CEXU sous KB3 en langage BDMP, en affectant à ses différents composants les valeurs de taux de défaillance préalablement définies. d. La centrale La centrale a été modélisée de la même manière. Nous possédions le schéma global de celle ci (voir annexe 1 page ainsi que le rôle de chacun de ses composants. Nous en avons déduit son schéma logique (voir annexe 3 page 13). [...]