원문정보
A Study of the Sustainable Operation Technologies in the Power Plant Facilities
초록
영어
Purpose: It is important to operate safely and economically in obsolescent power plant facilities. Economical operation is related in the balance of the supply and demand. Safety operation predicts the possible risks in the facilities and then, takes measures to the facilities. For the monitoring of the power plant facilities, we needs several kinds of the sensing system. From the sensors data, we can predict the possible risk. Method: We installed the acoustic, vibration, electric and smoke sensors in the power plant facilities. Using the data, we developed 3 kinds of prediction models, such as, demand prediction, plant engine abnormal prediction model, and risk prediction model. Results: Accuracy of the demand prediction model is over 90%. The other models make a stable operation of the system. Conclusion: For the sustainable operation of the obsolescent power plant, we developed 3 kinds of AI prediction models. The model apply to JB company’s power plant facilities.
한국어
연구목적: 노후화된 발전기의 지속 가능한 운영을 위하여 효율적이며, 안전한 운영이 중요하다. 효율적 운영이란 경제적 관점이며, 안전한 운영은 발전 설비의 치명적 사고 발생에 대한 발생 이전의 사전 조치 를 말한다. 그러므로 발전기의 지속가능 운영 모니터링을 위하여 관련된 센서 설치와 이를 기반으로 지 속 가능에 대한 예측할 수 있는 모델에 대한 연구가 필요하다. 연구방법: 전기와 열에 대한 수요 예측, 엔 진의 성능과 이상을 탐지하는 예측, 그리고 재 난 안전에 대한 예측 모델을 제시하였다. 이를 위하여 필 요한 센서를 정의하였으며, 이를 기반으로 예측 모델을 각각 개발하여 수행하였다. 연구결과: 수요 예 측 모델은 기존의 79%에서 90% 이상으로 예측 정확도를 향상시켰으며, 다른 2개 모델도 시스템의 지 속가능한 안정적 운영을 지원하였다. 결론: 노후화된 발전설비의 지속가능 운영을 지원하기 위한 3가 지 종류의 예측 모델을 개발하고 이를 제이비주식회사의 발전 설비에 실제 적용하여 운영하고 있다.
목차
요약
서론
지능 정보 모델 개발
예측 모델 개발
수요 예측
엔진 성능 및 이상 예측
재난 안전 예측
지능 정보 시스템 구축
결론
Acknowledgement
References