The large process plant is currently implementing predictive maintenance technology to transition from the traditional Time-Based Maintenance (TBM) approach to the Condition-Based Maintenance (CBM) approach in order to improve equipment maintenance and productivity. The traditional techniques for predictive maintenance involved managing upper/lower thresholds (Set-Point) of equipment signals or identifying anomalies through control charts. Recently, with the development of techniques for big analysis, machine learning-based AAKR (Auto-Associative Kernel Regression) and deep learning-based VAE (Variation Auto-Encoder) techniques are being actively applied for predictive maintenance. However, this predictive maintenance techniques is only effective during steady-state operation of plant equipment, and it is difficult to apply them during start-up and shutdown periods when rises or falls. In addition, unlike processes such as nuclear and thermal power plants, which operate for hundreds of days after a single start-up, because the pumped power plant involves repeated start-ups and shutdowns 4-5 times a day, it is needed the prediction and alarm algorithm suitable for its characteristics. In this study, we aim to propose an approach to apply the optimal predictive alarm algorithm that is suitable for the characteristics of Pumped Storage Power Plant(PSPP) facilities to the system by analyzing the predictive maintenance techniques used in existing nuclear and coal power plants.

In korea, 500MW standard coal fired power plants were designed and operated for the initial base load, so facility stability was prioritized from facility problem to treatment, but now we needed to research for minimizing greehouse gas emissions at the operation of coal fired power plants. research on various facilities and technologies was actively conducted to reduce environment pollutants was drastically reduced, but research and attempts on coping measures in the event of a reduction facility problem were in sufficient. this study considered investigated ways to minimized pollutants by quickly responding to logic development and application of the load runback concept in case of serious problems with environmental pollutant reduction facilities such as NOx reduction selective catalytic reduction facilities, SOx reduction wet flue gas desulpherisation facilities, and TSP(Total Suspended Particles) collection low temperature electric precipitator.

최근 환경규제가 강화됨에 따라 액화천연가스(Liquefied Natural Gas)를 이용하여 전력을 생산해내는 신규발전설비인 부유식 LNG 발전설비(floating LNG power plant)가 개발되고 있다. 부유식 LNG 발전설비는 운용 시 증발가스가 발생하고 이를 제거하거나 회수할 수 있는 시스템의 설계가 필요하다. 그러나 해양플랜트는 해상요건에 따라 설계가 상이하고, 부유식 LNG 발전설비의 설계 전 시행착오를 줄이기 위해 지속적으로 수정이 가능한 BOG 회수시스템 공정모사 모델이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상용공정시뮬레이션 프로그램을 통해 부유식 LNG 발전설비에 적합한 모델을 모델링하고자 냉매사용 유무에 따라 서로 다른 BOG(Boil-Off Gas) 회수시스템을 모델링하여 BOG의 회수율과 액화점을 비교 및 분석하였으며, 그 결과 질소냉매를 사용한 BOG 회수시스템 모델을 부유식 LNG 발전설비용 BOG 회수시스템 모델로 제안하고자 한다.

신·재생에너지 보급통계에 의하면 바이오매스 발전실적은 2013년 부터 급증하고 있으며 그 중에서 가장 급격하게 증가한 연료는 Wood pellet으로 2013년 696Gwh, 2014년 2,764Gwh, 2015년에는 2,512Gwh를 발전 하였고 국내 Wood pellet 총 소비량은 2015년 기준 148만톤이며 그 중 발전용으로 소비된 Wood pellet은 108만톤으로 약 73%를 차지하고 있다. 본 연구에서 Wood pellet 소요량을 예측한 결과 국내 발전용으로 필요한 Wood pellet 소요량은 2020년 261만톤, 2025년 685만톤, 2030년 1,139만톤이 필요하며, 최적 바이오매스 발전량 산정을 위하여 바이오매스 발전소에서 국내 생산 Wood pellet 사용량을 50% 사용한다는 가정하에 기허가 신청된 발전소를 가동하기 위해서는 2021년 226만 톤의 Wood pellet이 국내에서 생산되어야 한다는 결론이 도출되었다.

본 연구는 온실 운영에 필요한 전력량을 확보함으로서 온실경영비 절감을 목적으로 우선 태양광발전시스템을 온실의 인접한 건물의 옥상에 설치하여 기상상태에 따른 발전량을 실험적으로 검토하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 실험기간 동안 최고, 평균 및 최저온도는 각각 0.4~34.1, -6.1~22.2 및 -14.1~16.7℃ 정도의 범위에 있었다. 그리고 일사량의 경우, 최대, 평균 및 최저값은 각각 28.8MJ·m-2, 14.9MJ·m-2 및 0.6MJ·m-2 정도였고, 전력은 일사량에 비례해서 증가하지 않고 약 750W 전후에서 거의 일정한 것을 알 수 있었다. 일일 최대, 평균 및 최소 소비전력량은 각각 약 5.2kWh, 2.5kWh및 0kWh정도였다. 본 실험에 사용된 시스템의 평균 소비전력량을 기준으로 보면, 온풍기의 용량 및 작동시간이 작은 경우는 충분하지만 큰 경우는 부족한 것으로 나타났다. 온풍기의 용량이 큰 경우, 어레이 면적이 현재의 약 3배인 약 21m2 정도이면 평균 전력량으로 충분할 것으로 판단되었다. 물론 어레이의 온도가 높아지는 한 여름철에는 일사량에 비례해서 발생 전력이 증가하지 않은 것으로 나타났지만, 현재까지 실험결과로 보면, 두 인자간에 상관계수가 0.84 정도로 상관관계가 높은 것으로 나타났다.

화력발전설비의 주요 손상 요인 중의 하나인 응력부식 균열 성장에 대한 확률론적 잔존 수명평가에 대하여 연구하였으며, 손상해석 및 수명평가에 확률해석 기법을 도입한 확률론적 수명평가 프로그램을 개발하였다. 확률론적 수명평가는 재료물성치, 형상, 하중조건, 운전조건 등과 같은 불확실성과 변동 가능성을 고려하여 해석을 수행하며, 일정 시간 운전후 구조물의 손상이 일어날 확률을 예측하는 것이다. 응력부식 균열 성장에 대한 확률론적 잔존 수명평가 연구를 통하여 확률론적 수명평가 기술의 기반을 구축하였으며, 다른 손상기구에 대한 확률론적 수명평가를 수행하여 발전설비에 발생하는 모든 손상에 대하여 확률론적 수명평가가 가능하도록 확대할 계획이다.

Sn-3.5Ag 무연합금을 Cu 및 Alloy42 리드프레임에 납땜접합 (solder joint)하고 미세조직, 젖음성, 전단강도, 시효효과를 측정하여 비교하였다. Cu의 경우, 땜납의 Sn기지상안에 Ag(sub)3Sn과 Cu(sub)6Sn(sub)5상이, 그리고 땜납/리드프레임의 경계면에서는 1∼2㎛ 두께의 Cu(sub)6Sn(sub)5상이 형성되었다. Alloy42의 경우, 기지상내에 있는 낮은 밀도의 Ag(sub)3Sn상만이, 그리고 계면에는 0.5∼1.5㎛ 두께의 FeSn(sub)2이 형성되었다. 한편, Cu에 비해 Alloy42 리드프레임에서 퍼짐면적은 크고 접촉각은 작아 더 우수한 젖음성을 나타내었으나, 전단강도는 35%, 연신율은 75%로 낮았다. 180℃에서 1주일간 시효처리 후, Cu 리드프레임에는 계면에 η-Cu(sub)6Sn(sub)5 층외에 ξ-Cu(sub)3Sn층이 성장하였고, Alloy42 리드프레임에는 기지상내에 Ag(sub)3Sn이 구형으로 조대하게 성장하였고, 계면에는 FeSn(sub)2층만이 약 1.5㎛로 성장하였다.

The numerical model was developed to estimate the transient behavior of pressure waves in pipe systems. The computational algorithm was proposed to model the water hammer phenomenon in a pipe system with pump shutdown at midstream and sudden valve closure at downstream. To predict the pressure head and the flow velocity as a function of time as a result of rapidly closing a valve and pump shutdown, two boundary conditions at the ends considering pump operation and valve control can be implemented as specified equations of the pressure head and flow velocity based on the characteristics method. It was shown that the effects of transient flow make it determine the needs for protection devices, such as surge tanks, surge relief valves, or air valves, at various points in the system against overpressure and low pressure. It produced reasonably good performance with the results of the proposed transient model for pipeline systems. The proposed numerical model can be used as an efficient tool for the safety assessment of hydropower plants due to water hammer.

본 연구는 신재생 바이오매스 원료인 폐목재를 사용하는 스팀생산 설비의 잉여스팀을 이용하여 압력차 발전공정을 개발하는 것을 목적으로 수행되었다. 보일러 생산가능 용량 중 스팀공급량을 제외한 잉여분의 스팀을 활용하여 75kW급 압력차 발전공정의 적용 및 운전기술을 개발하고자 발전효율 특성을 조사하였다. 발전공정은 기존 스팀공급을 위해 운영중인 소각시설의 스팀공급 배관에서 별도의 스팀배관을 분기하여 발전기로 연결하였고, 발전기의 설치 장소는 현장 여건을 고려하여 2.2m x 4.5m 의 콘크리트 바닥에 압력차 발전기 및 계통연계 제어공정을 설치하였다. 기존 스팀배관에서 50m정도의 스팀공급 배관을 분기하여 설치하고 발전기를 거친 배출 스팀배관은 응축수 탱크에 연결하여 응축수를 회수 하거나 스팀사이렌서를 통해 대기로 배출되도록 구성하였다. 발전기의 운영조건에 따라 발전기 출구의 스팀 배출압이 높을 경우에는 기존 응축수 탱크로 유입시켜 증기를 회수하며, 출구 스팀배출압이 대기압과 비슷한 수준으로 낮은 경우에는 스팀 사이렌서로 유입시켜 외부 대기로 배출하는 방안으로 선택적으로 구성하였다. 발전기의 운전 특성을 파악하기 위하여 발전기로 유입되는 스팀의 유량을 확인 할 수 있는 스팀 유량계, 유입되는 스팀의 압력과 온도 조건 등을 확인할 수 있으며 발전기 운전을 위해 유입되는 스팀의 양을 조절 할 수 있도록 수동 밸브 및 자동 밸브를 적용하였다. 압력차 발전기의 에너지 전환효율 시험조건은 스팀 입구 압력조건 2.5K~4K, 스팀 유량 600kg/hr~1,000kg/hr, 스팀 출구 압력조건 0.3K 이었고, 스팀공급조건과 유량 변화에 따른 실험 결과 에너지 전환 효율은 약 47~59%로 나타났다.

태양 에너지, 풍력에너지, 폐기물에너지 등의 친환경적인 신재생에너지 중에서도 온실가스의 배출량이 가장 적으며 다른 에너지원에 비해 높은 에너지 밀도를 가진 소수력은 상대적으로 낮은 경제성으로 인해 과거에는 개발이 활발하게 이루어지지 않았다. 그러나 2013년 10월 말, 우리나라 소수력발전소 전체 설비용량은 159,975㎾로 팔당수력의 발전용량(120,000㎾)을 넘어설 정도로 활발히 개발되어지고 있다. 이는 소수력 발전소의 최적입지조건에 대한 분석을 통해 경제성 높은 발전을 이뤄낸 결과로서 소수력 발전의 경제성은 최적의 입지조건과 직결된다고 볼 수 있다. 그러므로 최적의 입지조건을 선정하기 위해 우리나라 하천에 대한 수문학적 분석 및 소수력자원량 평가에 대한 지속적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 제주도를 포함한 5대강 유역 내에 위치한 840개 표준유역을 대상으로 소수력발전 설비용량 및 연간발전량을 산정하기 위해 전국 358개 강우관측소(국토해양부 313개소, 기상청 45개소)를 기준으로 티센망을 구축하였으며, 구축된 티센망과 강우자료를 통해 각 표준유역별 연평균유량을 산정하였다. 연평균 유량 산정 시 유출계수는 수자원장기종합계획(2006)에서 제시한 유출계수를 각 표준유역에 적용하였다. 유량을 주요 매개변수로 하는 소수력 설비용량 및 연간발전량 공식에 시스템 효율과 가동률을 고려하여 낙차별 설비용량 및 연간발전량을 산정하였다. 그 결과 낙차가 높아짐에 따라 설비용량 및 연간발전량은 선형으로 증가하였으며, 단위 유효낙차 당 권역별 최대 설비용량 및 연간발전량은 한강권역의 경우 설비용량 4,140.97㎾, 연간발전량 16,686.46㎿h, 금강권역 2,468.40㎾, 9,946.65㎿h, 낙동강권역 2,728.83㎾, 10,996.11㎿h, 섬진강·영산강권역 160.14㎾, 642.93㎿h로 총 설비용량 9,498.34㎾, 연간발전량 38,272.15㎿h로 산정되었다.