Return to search

Analys av indikatorerna AIT, AIF, SAIDI och SAIFI i lokalnätet / Analysis of the indicators AIT, AIF, SAIDI and SAIFI in the local network

Energimarknadsinspektionen (EI) är en tillsynsmyndighet för el, fjärrvärme och naturgas, där en av myndighetens uppgifter är att kontrollera elnätbolagens distribution av el och om distributionen är av god kvalité. God leveranssäkerhet bestäms utifrån EI:s föreskrifter och allmänna råd i publikationen EIFS 2013:1. Varje år rapporterar elnätsbolag in avbrottsdata till EI som används för att mäta och analysera leveranssäkerheten i det svenska elnätet. Energimarknadsinspektionen använder etablerade indikatorer som beskriver leveranssäkerheten i distributionsnätet i Sverige. Indikatorerna som idag används är SAIDI och SAIFI som är kundviktade index som beskriver medelavbrottstiden och medelavbrottsfrekvensen för ett specifikt nät. Under 2019 överväger EI att införa två indikatorer som skall ersätta de nuvarande indexen SAIDI och SAIFI, indikatorerna benämns AIT och AIF. Enligt EI ska dessa indikatorer ge en mer rättvis bild av leveranssäkerheten än vad SAIDI och SAIFI ger, då de nya indikatorerna tar hänsyn till kundernas effektuttag. Detta arbete syftar till att utreda hur de nya indikatorerna AIT och AIF påverkar mätningen av leveranssäkerheten i GENAB:s nät, där leveranssäkerhetsindikatorerna beräknas på olika typer av nät för att sedan jämföras. Därefter undersöks hur de övervägda leveranssäkerhets-indikatorerna kan förbättras med hjälp av ökad automation i nätet. Utifrån resultatet av undersökningarna kan slutsatsen dras att en övergång till AIT och AIF kommer att medföra att indikatorernas medelavbrottstid och medelavbrottsfrekvens ökar för kunderna per år i GENAB:s nät. / Swedish Energy Markets Inspectorate (EI) is a regulatory authority for electricity, district heating and natural gas, where one of their tasks is to control the company's power distribution quality. A good electrical delivery reliability is determined on the basis of EI:s regulations and general advice in the publication EIFS 2013:1. Every year, the power distribution companies reports data to EI of the disturbances they have had in their networks, which is used to measure and analyse the electrical delivery reliability in the Swedish electricity grid. EI uses established indicators that describe the electrical delivery reliability of the distribution networks in Sweden. The indicators used today are named SAIDI and SAIFI, which are customer-weighted indices that describe the average interruption duration and the average interruption frequency for a specific network. In the beginning of 2019, EI will consider introducing two indicators to replace the current SAIDI and SAIFI indices, the indicators are being defined as AIT and AIF. According to EI, these indicators will be better than SAIDI and SAIFI as they take into consideration the customer's expected power consumption during the power outage. The purpose of this report is to investigate how the new indicators AIT and AIF affects the delivery reliability indicators in GENAB:s network, where these indicators are exercised on different types of networks and then compared. How the network can be made more efficient in the future by means of automation in the network is investigated based on the results on the indicators. From the results and investigations, it can be concluded that the transition to AIT and AIF will result in an increase of the indicator´s interruption time and the number of interruptions for customers per year in GENAB:s network.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:hv-13584
Date January 2019
CreatorsBassem Yehia, Khaled, Abdowod,, Vahab
PublisherHögskolan Väst, Avdelningen för Industriell ekonomi, Elektro- och Maskinteknik, Högskolan Väst, Avdelningen för Industriell ekonomi, Elektro- och Maskinteknik
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageSwedish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0022 seconds