A seismic event caused an accident at the Fukushima Nuclear Power Plant, which further resulted in simultaneous accidents at several units. Consequently, this incident has aroused great interest in the safety of nuclear power plants worldwide. A reasonable safety evaluation of such an external event should appropriately consider the correlation between SSCs (structures, systems, and components) and the probability of failure. However, a probabilistic safety assessment in current nuclear industries is performed conservatively, assuming that the failure correlation between SSCs is independent or completely dependent. This is an extreme assumption; a reasonable risk can be calculated, or risk-based decision-making can be conducted only when the appropriate failure correlation between SSCs is considered. Thus, this study analyzed the effect of the failure correlation of SSCs on the safety of the system to realize rational safety assessment and decision-making. Consequently, the impact on the system differs according to the size of the failure probability of the SSCs and the AND and OR conditions.
The phenomenon identification and ranking table (PIRT) is an important basis in the nuclear power plant (NPP) thermal-hydraulic analysis. This study focuses on the importance ranking of the input parameters when lacking the PIRT, and the target scenario is the small break loss of coolant accident (SBLOCA) in a pressurized water reactor (PWR) CPR1000. A total of 54 input parameters which might have influence on the figure of merit (FOM) were identified, and the sensitivity measure of each input on the FOM was calculated through an optimized moment-independent global sensitivity analysis method. The importance ranking orders of the parameters were transformed into the Savage scores, and the parameters were categorized based on the Savage scores. A parameter importance ranking table for the SBLOCA scenario of the CPR1000 reactor was obtained, and the influences of some important parameters at different break sizes and different accident stages were analyzed.
The most important component of a nuclear power plant is its nuclear reactor. Studies on the integrity of reactors have become an important part regarding the safety of a nuclear power plant. The US Nuclear Regulatory Commission Regulatory Guide (NRC RG) 1.20 presents a Comprehensive Vibration Assessment Program (CVAP) to be used to verify the structural integrity of the Reactor Vessel Internals (RVI) for flow-induced vibration prior to commercial operation. However, there are few published studies related to the RVI CVAP. We classified the Advanced Power Reactor 1400 (APR1400) RVI CVAP as a non-prototype category-2 reactor as part of an independent validation of its design. The aim of this paper is to present the results of structural response analyses of the Upper Guide Structure (UGS) assembly of the APR1400 reactor. These results show that the UGS and the Inner Barrel Assembly (IBA) meet the specified integrity levels of the design acceptance criteria. The vibration and stress analysis results in this paper will be used as basic information to select measurement locations of the vibration and stress for the APR1400 RVI CVAP.
This paper applies an expert independent unsupervised neural network learning-based multivariate time series data analysis model, MSCRED(Multi-Scale Convolutional Recurrent Encoder-Decoder), and to overcome the limitation, because the MCRED is based on Auto-encoder model, that train data must not to be contaminated, by using learning data sampling technique, called Subset Sampling Validation. By using the vibration data of power plant equipment that has been labeled, the classification performance of MSCRED is evaluated with the Anomaly Score in many cases, 1) the abnormal data is mixed with the training data 2) when the abnormal data is removed from the training data in case 1. Through this, this paper presents an expert-independent anomaly diagnosis framework that is strong against error data, and presents a concise and accurate solution in various fields of multivariate time series data.
An electric precipitator in a thermal electric power plant is essential equipment for preventing air environment pollution. However, it is difficult for the existing control systems to make efficient effects on dust collection. This is because AVC and ERC consist of independent, separate systems in the existing systems. To solve this problem, we developed an intelligent distributed control system, which makes optimal control possible through connection operations between the control systems. In this paper, we analyzed system performance and fly ash reduction effects through the developed system structure, development contents and its actual application to power plant.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.37
no.10
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pp.740-747
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1988
This paper describes the parameter convergence property for an adaptive identifier and deals with the stability of the adaptive system in terms of the general error model. The Persistent Excitation (PE) condition to guarantee parameter convergence is derived using the Power Spectrum Analysis. In the adaptive identifier designed under the assumptions that the plant has not unmodelled dynamics, it can be shown that the equilibrium points of adjustable parameters are independent on the position or the number of input spectrums, if the adaptive signal is PE. When the plant contains unmodelled dynamics and the same controller is used, the PE condition can still hold but the parameter tuned values are changed with the spectrum.
The intent of this study is to develop system dynamics model for assessment of organizational and human factors in nuclear power plant which can contribute to secure the nuclear safety. Previous studies are classified into two major approaches. One is engineering approach such as ergonomics and probability safety assessment(PSA). The other is social science approach such like sociology, organization theory and psychology. Both have contributed to find organization and human factors and to present guideline to lessen human error in NPP. But, since these methodologies assume that relationship among factors is independent they don't explain the interactions among factors or variables in NPP. To overcome these limits, we have developed system dynamics model which can show cause and effect among factors and quantify organizational and human factors. The model we developed is composed of 16 functions of job process in nuclear power, and shows interactions among various factors which affects employees' productivity and job quality. Handling variables such like degree of leadership, adjustment of number of employee, and workload in each department, users can simulate various situations in nuclear power plant in the organization side. Through simulation, user can get insight to improve safety in plants and to find managerial tools in the organization and human side. Analyzing pattern of variables, users can get knowledge of their organization structure, and understand stands of other departments or employees. Ultimately they can build learning organization to secure optimal safety in nuclear power plant.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.6
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pp.803-814
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2022
The Lao government is continuously developing hydro-power dams in addition to the existing eight power plants in the Nam Ngum River basin and is expanding the power capacity of the existing power plants to meet the expected increase in electricity demand. Accordingly, the Lao government has requested an update on the existing reservoir operating rule curve in order to run the power plants efficiently. To this end, this study reviewed the current independent operating system as well as the joint operating system in order to maximize the annual power generation produced by a power plant by using CSUDP, general-purpose dynamic programming (DP) software. The appropriate operating regulation curve forms (URC/LRC, MRC) were extracted from the DP results, and the annual power generations were simulated by inputting them as the basic operating data of the reservoir operation set of the HEC-ResSim program. By synthesizing the amount of the annual power generation simulated, the existing operation regulation curve, the operational performance, and the opinion of the field operator, the optimal reservoir operation regulation curves that maximize the annual power generation of the target power plant were developed. Results revealed that a system operating in conjunction with the reservoir produces about 2.5 % more power generation than an independent reservoir due to the synergistic effect of the connection.
The renewable energies such as photovoltaic power, wind power and biomass have grown to a greater extent as decarbonization techniques. The renewable energies are interconnected to power systems (or electrical grids) in order to increase benefits from economies of scale, and the extra attention is focused on the Grid Code. A grid code defines technical parameters that power plants must meet to ensure functions of power systems, and the grid code determined by considering power system characteristics is various across the country. Some TSO (Transmission System Operator) and ISO (Independent System Operator) have issued grid code for wind power and the special requirements for offshore wind farm. The main purpose of the above grid code is that wind farm in power systems has to act as the existing power plants. Therefore wind farm developer and wind turbine manufacturer have great difficulty in grasping and meeting grid code requirements. This paper presents the basic understanding for grid codes of developed countries in the wind power and trends of those technical requirements. Moreover, in grid code viewpoint, the active power control of wind power is also discussed in details.
Wastewater treatment plant(WWTP) has been recognized as a high energy consuming plant. Usually many WWTPs has been operated in the excessive operation conditions in order to maintain stable wastewater treatment. The energy required at WWTPs consists of various subparts such as pumping, aeration, and office maintenance. For management of energy comes from process operation, it can be useful to operators to provide some information about energy variations according to the adjustment of operational variables. In this study, multiple regression analysis was used to establish an energy estimation model. The independent variables for estimation energy were selected among operational variables. The $R^2$ value in the regression analysis appeared 0.68, and performance of the electric power prediction model had less than ${\pm}5%$ error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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