FAILURE-BASED MAINTENANCE PLANNING USING BAYESIAN NETWORKS: A CASE STUDY HYDRAULIC TURBINE

Enerji sektöründe mevcut altyapıların değerlendirilmesi dünya için büyük ekonomik öneme sahiptir. Hidroelektrik santrallerin enerji üretim ömrünün uzatılması, ekipmanların bakımı ve yenilenmesi ile ilgili mantıklı kararlara bağlıdır. Bu amaçla, türbin arızasını hesaplamak için hidrolik türbindeki arızaları değerlendirmek için bir Bayes ağı (BN) uygulanmıştır. Sistemin işleyişini etkileyecek kırk altı düğüm tespit edilmiştir. En yüksek arka olasılıklı arızalar için önleyici tedbirler oluşturulmuştur. Dört farklı durum oluşturularak arıza olasılıkları ve ana arızanın değişimi hesaplanmıştır. Her durumda ne kadar tasarruf yapılabileceği bakımla belirlenir. Önerilen bu çerçeve, hidroelektrik santral operatörleri için bakım stratejilerinin belirlenmesinde yol gösterici olacaktır.