• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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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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• 통권56호
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• pp.9-14
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• 2007

• 열병합발전
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• 통권63호
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• pp.8-12
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• 2008

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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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.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제2권1호
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• pp.5-13
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• 2001

본 논문의 목적은 율촌 복합화력발전소 부지에 대한 지지력 산정 및 지반 특성 파악을 위한 공내재하시험의 결과를 분석하는 것이다. 율촌 복합화력발전소 부지는 인근의 야산 토취장에서 매립토를 채취 운반하여 강제치환공법으로 성토하였으며, 지질은 상부로부터 산토, 준설매립해성점토, 실트집모래, 원지반해성점토층, 풍화대, 풍화암, 연암의 순으로 존재한다. 공내재하시험은 해성점성토층을 제외한 토층에 대하여 토층의 특성에 따라 각각 다른 크기의 Probe와 Membrane을 사용하여 수행하였으며, 콘시험과의 상관성, 내부 마찰각과의 관계 및 토질 특성을 파악하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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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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• 통권17호
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• pp.20-31
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• 2000

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.529-533
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• 2019

오늘날 복합 화력 발전소는 전력 생산을 위해 많이 사용되고 있고, 최근에는 운전 매개 변수를 기반으로 발전 출력을 예측하는 것이 주요 관심사이다. 본 논문에서는 복합 화력 발전소의 출력을 예측하기 위해 컴퓨터 지능 기법을 이용하는 방법을 제시한다. 컴퓨터 지능 기술은 지속적으로 발전되어 많은 실제 문제에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 발전 출력을 예측하고자 한다. 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지 뉴런을 노드로 선택하고 관련 입력을 최적으로 선택하여 규칙 수를 줄이는 장점이 있다. 네트워크의 최적화를 위해 2 단계 최적화 방법이 사용된다. 유전 알고리즘은 최적의 노드와 리프를 선택하여 네트워크의 이진 구조를 최적화 한 다음 랜덤 신호 기반 학습을 수행하여 최적화 된 이진 연결을 단위 구간에서 미세 학습한다. 제안 된 방법의 유용성을 검증하기 위해 UCI Machine Learning Repository Database에서 얻은 복합 화력 발전소 데이터를 사용한다.

• 공기청정기술
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• 제25권3호
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• pp.16-28
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• 2012

• 한국기후변화학회지
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• 제2권3호
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• pp.175-189
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• 2011

본 연구에서는 분당복합화력발전소의 축열조 증설과 이에 따른 운영 방식 최적화를 통해 예상되는 온실가스 감축 효과에 대한 방법론과 정량화를 기술하였다. 분당복합화력은 일산, 안양, 부천복합화력과 함께 복합화력과 열공급 전용 지역난방발전소의 중간 형태이다. 이는 자체 운전 모드 변경을 통해 복합화력 기능인 전력만을 공급하는 것과 지역난방 기능의 전력 및 열을 동시 공급하는 운전 형태 변환이 가능하다는 의미이다. 따라서 축열조를 증설함으로써 고효율 모드인 전력 및 열을 동시 생산하는 열병합 발전과 전력 피크 부하를 위한 복합발전으로의 운전전환을 통해 전력 및 열공급시장의 요구량에 유연성 있게 대처할 수는 공급능력을 가지게 된다. 본 연구는 분당복합화력의 최근 3년(2008~2010년) 운전실적과 각 운전모드별 운전효율은 설계치를 사용하여 계산하였으며, 그 결과 증설된 축열조에 공급되는 축열량 1 Gcal당 GHG 감축 효과는 $97.95kg_{-}CO_2/Gcal$로 연간 약 $13,500Ton_{-}CO_2$의 감축 효과를 기대할 수 있다.