• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1842-1843
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• 2011

화력발전소는 화석연료 에너지를 전기에너지로 변환하는 과정에 참여하는 많은 종류의 기기들이 유기적으로 운전되는 복합시스템이다. 발전소 정상운전 중 어느 한 기기가 갑자기 정지되면, 불안정현상이 크게 발생하고 정상 운전이 어렵게 된다. 그러므로 이러한 상황이 발생하는 경우 빠른 시간 내에 적정한 수준으로 출력을 감소시키고, 새로운 안정운전 상태를 찾아가도록 하는 선행적 제어기능이 필요하게 된다. 화력발전소에 이 목적으로 구현되는 제어기능을 로드런백(Load Runback)이라고 부른다. 특히 화력발전소 보일러는 급수, 연료, 통풍을 담당하는 많은 기기가 많이 동시 운전되고 있으므로, 적합하게 설계된 로드런백 기능이 없다면 신뢰성 운전을 보장하기 어렵다. 이 논문에서는 국내 500MW급 표준화력에서 사용하고 있는 로드런백 기능의 핵심을 분석하였고, 이 분석을 토대로 현재 개발 단계에 국산화 제어시스템에 로드런백 기능을 구현하고자 한다. 실제 발전소 취득한 로드런백 시험 그래프를 제시하고 분석 결과의 타당성을 확인하였다.

• 열병합발전
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• s.56
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• pp.9-14
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• 2007

• 열병합발전
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• s.63
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• pp.8-12
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• 2008

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1333-1334
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• 2015

화력발전소 보일러 배관은 복합한 형상과 다양한 형태로 용접되어 발전소 외관을 감싸고 있다. 발전소 운전에 필수적인 부분을 차지하기 때문에 주기적으로 발전소 점검기간에 모든 용접부위를 검사하여 품질 이상 부분에 대해서는 교체 작업 및 보수 작업을 수행해야한다. 지금까지는 작업자를 통한 검사이다보니 부정확성과 반복 결과가 유지되지 않았다. 본 논문에서는 디지털 방사선 투과 검사모듈을 장착한 자동화 검사 플랫폼을 제안한다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.2 no.1
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• pp.5-13
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• 2001

The purpose of this paper is to present the pressuremeter test result and analysis for Yulchon Combined Cycle Power Plant(CCPP) site. The CCPP site is old backfill area with the hillcut materials obtained from the borrow sources near the mountains. The geology of this area consists of 6-layers from the ground level such as hillcut material, dredged clay fill, silty sand, original marine clay, weathered rock, soft rock, etc.. The pressuremeter test has been carried out with three different probe, in size and membrane type for all layers except the clay layers. The cone penetration test has been also carried out to collaborate with the pressuremeter test in the hillcut material layer.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.204-205
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• 2017

본 논문은 복합화력 발전소의 가스터빈용 기동 시스템의 개발을 위해 국내 복합화력 발전소의 동기발전기 파라미터를 적용하여 모델링하였으며, 200MVA급 동기발전기의 기동 시스템 운전 방법을 해석하였다. 200MVA급 동기발전기를 기동하기 위해 10MW의 6-펄스 부하 전류형 인버터와 속도 및 전류 제어기 등을 설계하였으며, 실제 국내 기동 시스템의 운전 특성과 비교하여 모델링을 검증하였다.

• 열병합발전
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• s.17
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• pp.20-31
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• 2000

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.2
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• pp.529-533
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• 2019

Combined cycle power plants are often used to produce power. These days prediction of power plant output based on operating parameters is a major concern. This paper presents an approach to using computational intelligence technique to predict the output power of combined cycle power plant. Computational intelligence techniques have been developed and applied to many real world problems. In this paper, tree architectures of fuzzy neural networks are considered to predict the output power. Tree architectures of fuzzy neural networks have an advantage of reducing the number of rules by selecting fuzzy neurons as nodes and relevant inputs as leaves optimally. For the optimization of the networks, two-step optimization method is used. Genetic algorithms optimize the binary structure of the networks by selecting the nodes and leaves as binary, and followed by random signal-based learning further refines the optimized binary connections in the unit interval. To verify the effectiveness of the proposed method, combined cycle power plant dataset obtained from the UCI Machine Learning Repository Database is considered.

• Air Cleaning Technology
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• v.25 no.3
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• pp.16-28
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• 2012

• Journal of Climate Change Research
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• v.2 no.3
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• pp.175-189
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• 2011

In this research, we describe the methodology and the quantification about GHG reduction effects, expected by optimization of operation mode according to establishing additional heat storage system of Bundang Combined Cycle Power Plant. As an intermediate form of General Combined Cycle Power Plant and Heat supply only district heating plant, Bundang Combined Cycle Power Plant(and Ilsan, Anyang, Bucheon) is possible to satisfy demand for the electrical load and thermal load capacity at the same time through changes to the operation mode itself. Therefore, through the operating transition of high-efficiency mode that the condenser cooling water is recovered and supplied to district heat and cooling, establishing additional heat storage system have flexible supply ability at the power and heat market. In this research, We calculated using the operating performance for the last three years(2008~2010) and efficiency of each mode-specific values. As a result, GHG reduction effects were calculated as $97.95kg_{-}CO_2/Gcal$ per heat energy 1 Gcal supplied at the heat storage system and we expected emmision reduction effect about $13,500Ton_{-}CO_2/yr$.