Fluctuation of control rod was experienced when plant was operating in normal operation mode in WH type NPPs. In order to cope with increased control rod fluctuation, the lead-lag controller setpoint for rod control system was optimized and resulted in increasing the margin of operation and minimizing unnecessary control rod movement. By optimization of the time constant, the margin of operation was increased by $1.5^{\circ}F$ and the control rod movement was not occurred due to mitigation of temperature fluctuation in loop. According to the mitigation of time constant, the margin of operation was increased but safety margin can be affected badly, so that the influences to FSAR design reference was evaluated. As the result of this evaluation, it satisfied the design reference of the existing safety analysis and was applied to NPP after obtaining the approval.
When we control the level of the steam generator in the nuclear power plants, a swell and shrink arises from many disturbances such as feed water rate, feed water temperature, main steam flow rate, and coolant temperature. If we use the conventional type of PI controller in this system, we will not have stability during controlling at lower power, the removal function of disturbances, and a load follow-up control effectively. In this paper, we study the application of a 2-Degree of Freedom(2-DOF) PID controller to the level control of the steam. generator of nuclear power plants through the simulation and the experimental steam generator. We use the parameters $\alpha$, $\beta$, $\gamma$ of the 2-DOF PID controller for the removal of disturbances and the parameters Kp,Ti,Td of the conventional type of PID controller for controlling setpoint. The back-propagation learning algorithm of neural network is used for tuning the 2-DOF PID controller. We can find satisfactory results of the removal of the disturbances and the tracking function in the change of setpoint through the simulation and experimental steam generator.
본 실험은 기존의 난방 부하 모델식을 검토하고 문제점을 수정 보완하여 국내에 적용 가능한 모델식을 선정하고 지역별 온실내 목표온도에 따른 Degree hour 값을 결정하기 위하여 수행하였다. 국내 기상환경에 적용 가능한 모델식을 선정하기 위하여 1961년부터 2000년의 기상자료를 이용하여 온실내 목표온도를 9, 13, 16, 20℃로 설정하여 현재까지 개발된 모델식과 기본식의 지역별 DH값을 산출하였다. 지역별로 산출된 기본의 DH값을 종속변수, Mihara(6식)식, Hayashi(7식)식과 각각의 수정식인 6-1식, 7-1식을 독립변수로 하여 온실내 설정온도에 따른 수정결정상관계수를 분석한 결과 수정 Mihara(6-1)식이 기본식에 가장 근접하였다. 따라서 본 실험 조건하에서 국내적용 가능한 DH모델식은 수정 Mihara식임이 판명되었다. 수정 Mihara식을 이용하여 온실내 목표온도 9, 13, 16, 20℃ 따른 DH값 등고선 그래프를 지역별로 제시하였다.
Park, Jin-Ho;Yoon, Han-Young;Kim, Hee-Cheol;Lee, Chong-Chul
Nuclear Engineering and Technology
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제24권3호
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pp.236-242
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1992
노심의 과온도 Delta-T보호식에 설정된 동적보정함수들의 시정수 변화에 따른 특성이 조사되었으며, 출력운전 중 제어봉집합체의 비통제된 인출사고의 경우에 있어서 위 동적보정함수들의 과온도 Delta-T보호식에 대한 영향을 시스템 코드인 NLOOP및 노심열수력 코드인 PUMA를 사용하여 연구하였다. 위 연구를 바탕으로, 과온도 Delta-T 보호식의 동적보정함수에 대한 최적화 절차가 제시되었으며, 고리 3&4 호기 친이노심의 경우에 대해 최적화된 동적보정함수를 구하였다. 그 결과, 시스템의 최소 DNBR에 가장 영향을 줄 수 있는 동적보정함수는 노심평균온도에 대한 lead-lag항으로 판명되었으며, 이때 최적화된 시정수값은 lead시간 21초, lag시간 4초로 나타났다. 이러한 동적보정함수의 최적화를 통하여 안전한계치를 변경하지 않고서도 노심의 운전영역을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
In order to improve the efficiency of the main transformer in a tilting train, the optimal operation of a cooling system is necessary. Mathematical models of a main transformer cooling system were developed. These include models for the main transformer, the oil pump, the oil cooler, and the blower. The optimal oil temperature algorithm was also developed. This consists of the optimal setpoint algorithm and the control algorithm. A simulation program was developed by using mathematical models and the optimal oil temperature algorithm. Simulation results showed that the dynamic behavior of a main transformer cooling system was predicted well by mathematical models and a main transformer cooling system was controlled effectively by the optimal oil temperature algorithm.
Nonlinear unified predictive control(UPC) algorithm was applied to the temperature control of a batch polymerization reactor for polymethylmethacrylate(PMMA). Before the polymerization reaction is initiated, the parameters of the process model are determined by the recursive least squares(RLS) method. During the reaction, nonlinearities due to generation of heat of reaction and variation of heat transfer coefficients are predicted through the nonlinear model developed. These nonlinearities are added to the process output from the linear process model. And then, the predicted process output is used to calculate the control output sequence. The performance of nonlinear control algorithm was verified by simulation and compared with that of the linear unified predictive control algorithm. In the experiment of a batch PMMA polymerization, nonlinear unified predictive control was implemented to regulate the temperature of the reactor, and the validity of the nonlinear model was verified through the experimental results. The performance of the nonlinear controller turned out to be superior to that of the linear controller for tracking abrupt changes in setpoint.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권2호
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pp.47-56
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2016
In transformer cooling systems, oil temperature is controlled through the use of a blower and oil pump. For this paper, set-point algorithms, a reset algorithm and control algorithms of the cooling system were developed by neural networks and fuzzy logics. The oil inlet temperature was set by a $2{\times}2{\times}1$ neural network, and the oil temperature difference was set by a $2{\times}3{\times}1$ neural network. Inputs used for these neural networks were the transformer operating ratio and the air inlet temperature. The inlet set temperature was reset by a fuzzy logic based on the transformer operating ratio and the oil outlet temperature. A blower was used to control the inlet oil temperature while the oil pump was used to control the oil temperature difference by fuzzy logics. In order to analysis the performance of these algorithms, the initial start-up test and the step change test were performed by using the dynamic model of a transformer cooling system. Test results showed that algorithms developed for this study were effective in controlling the oil temperature of a transformer cooling system.
온실의 냉난방시스템 설계 기준에 적용하기 위한 외부기상조건을 설정하기 위하여 난방 설계용 외기온, 난방 degree-hour, 냉방 설계용 건구온도, 습구온도, 일사량을 분석하여 제시하였다. 우리나라 전 지역을 대상으로 현재 기상청에서 제공하는 기후평년값 기준인 1981~2010년까지 30년간의 매 시각 기상자료를 분석에 사용하였다. 표준기상데이터의 이용이 제한적이기 때문에 30년간의 전체 기상자료를 이용하여 설계용 기상조건을 구하고, 전체 자료기간의 평균값을 설계기준으로 제시하였다. TAC 방식으로 위험률 1, 2.5, 5%에 대한 설계용 기상자료를 분석하고, 설계기준에서 추천하고 있는 난방용은 위험률 1%, 냉방용은 위험률 2.5%의 기상조건 분포도를 제시하였다. 지역별, 위험률별 및 설정온도별로 최대난방부하, 기간난방부하 및 최대냉방부하의 변화를 고찰하였다. 제시된 각종 설계용 기상조건은 온실의 냉난방시스템 설계에 직접 이용할 수 있을 뿐만 아니라 냉난방 설비 보강이나 에너지 절감대책의 수립에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 한편 기후변화로 인하여 최근 여름철 폭염이나 겨울철 이상고온 현상이 자주 발생하고 있으므로 주기적인 설계용 기상자료의 분석이 필요하고, 최소한 10년 주기로 설계기준을 개정할 필요가 있는 것으로 생각된다. 본 연구에서는 현재 기후평년값 기준인 1981~2010년까지의 기상자료를 분석하였으나 이 기준이 1991~2020년으로 바뀌는 2021년에는 즉시 이 기간의 기상자료를 분석하여 새로운 설계기준으로 제공해야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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