Proper resource allocation is also a very important topic in power system problems, especially in operation and planning. One such is optimal maintenance problem in operation and planning. Least cost and highest reliability should be the subjects to be pursued. A probabilistic operation simulation model developed recently by authors is applied to the proboem of optimal maintenance scheduling. Three different methods are compared, marginal maintenance cost, levelized risk and maintenance space. The method by the marginal maintenance costs shows the least cost, the highest reliability and the highest maintenance outage rates. This latter characteristics may considerably influence the results of genetation planning, because the usual maintenance outages obtained from the other methods have shown to be lower.
수력발전소의 실설을 위한 조사, 계획, 설계에서 제작, 설지공사에 들어가 무수$\cdot$유수시험을 실시하고 관계관청의 사용전 검사를 받고 사용허가를 얻고나면 영업운전에 들어가게 된다. 이로써 수력발전소는 처음으로 실용전원이 된 셈이며 그로부터 오랜기간에 걸쳐 운전과 보수의 관리를 하게 된다. 이번호에서는 최종적인 스탭으로서 수력발전소의 운전보수관리에 관한 요령에 대해 설명함으로써 본주제를 끝맺기로 한다.
변전소용 축전지는 변전소 AC 상용전원이 정전되었을 때 직류전원을 중단없이 공급하기 위한 비상용 전원설비로써 대부분의 변전소에서 납축전지를 이용하고 있으나 환경유해 물질 배출, 짧은 수명과 유지보수의 번거로움 등 설비 운영상의 문제점이 있다. 최근 2차전지는 휴대폰, 노트북 등 휴대기기뿐 아니라 전기차, ESS 등 산업분야에 리튬이온축전지의 사용이 확대되며 관심이 높아지고 있는 추세이다. 한전에서는 2008년부터 154kV 용산 등 4개 변전소에 납축전지 대신 리튬이온축전지를 설치하여 시범사용을 지속해 오고 있으며 향후 신설되는 변전소와 축전지 노후교체가 필요한 변전소에는 리튬이온축전지를 적용할 계획이다. 본 논문에서는 기존 변전소용 납축전지의 운영상 문제점 해소와 함께 친환경 고성능, 콤팩트형 2차전지로 각광받고 있는 리튬이온축전지 도입을 통한 변전소 비상전원용 축전지 개발 적용방안에 대해 소개하고자 한다.
Two methods for probabilistic maintenance scheduling are developed and compared ; one with operation and supplied-shortage cost and other with risk level of LOLP. Based on the real economic power dispatch, quadratic optimal maintenance conditions are obtained and simple amtrix equations are suggested for solutions. Both methods are compared in a sample system of 26,000 [MW] peak and 32,000 [MW] generation capacity.
본 연구는 발전용 풍력설비의 안정적인 전원공급 및 계통운영에 필요한 기술기준 및 규정을 제정하는 것으로 전기사업법 제67조(기술기준)에 따라 전기설비의 안전관리를 위하여 운영중인 기술기준 중 현재 제정되어 있지 않은 $\ulcorner$발전용 풍력설비기술기준$\lrcorner$과 법정 기술기준을 구체화하여 설비의 설계, 제작, 시공, 운영, 검사 및 보수시에 기술지침으로 활용할 수 있는 $\ulcorner$풍력발전규정$\lrcorner$을 신규로 개발하는 것이다. 현재 기술기준은 전기사업법 제67조(기술기준) 및 동 법 시행령 제43조(기술기준의 제정)에 따라 전기설비기술기준, 발전용 화력설비기술기준, 발전용 수력설비기술기준 및 발전설비 용접기술기준 등 4개가 고시로 운영중이다. 그러나 국내 풍력발전기 설비용량은 약 22MW이고, 다수가 건설중 이거나 계획 중에 있으나 설치허가 및 검사기준이 되어야 할 기술기준이 없는 상황이다. 따라서, 본 연구를 통하여 풍력발전설비에 대한 국내기술의 안정적인 전원공급 및 계통운영에 필요한 기술기준(안) 및 규정(안)등을 실현하였다.
본 연구에서는 전원설비와 송전설비를 모두 고려한 복합계통의 송전설비 보강계획을 위한 다양한 판단기준을 정량화하고 불확실한 평가항목을 종합적으로 고려하기 위해 Fuzzy 이론을 도입하여 설비보강계획 대체안중의 최적안을 결정하는 알고리즘을 개발하여 이의 유용성을 검증하였다. 즉, 각 대체안별로 평가항목에 대한 평가 결과를 구하고, 각 평가항목별로 계획입안자가 부여한 중요도에 따른 퍼지측도를 구한다. 이렇게 구한 퍼지측도와 평가치를 Sugeno 퍼지적분을 이용하여 각 대체안별 종합평가치를 구하고, 이 종합평가치가 가장 큰 대체안을 최적안으로 선정한다. 이러한 과정을 통하여 기존의 방법에서 반영할 수 없었던 비용이외의 항목도 고려하여 최적안을 결정할 수 있으며, 또한 평가항목별 중요도를 반영하여 최적안을 결정할 수 있다. 본 알고리즘을 검증하기 위하여 1998년도 한전계통의 345[kV] 선로상정사고 계산결과를 이용하여 최대전력수송능력(MLSC)이 작게 나타나는 경우에 대한 병목구간을 파악하고, 이를 해소하기 위해 실현 가능한 선로보강계획안의 대체안을 상정하였다. 이 대체안은 가공선로, 지중케이블에 대한 증설과 신설을 조합하여 구성하였으며, 이 대체안을 평가하기 위한 평가항목은 건설비, 보수유지비, 선로보강효과, 수용도의 4가지로 정하였다. 상정한 대체안에 본 연구의 알고리즘을 적용하여 최적설비보강계획안을 결정할 수 있었다.
항로표지 관련기업은 장비 및 유지보수 기업 중심으로 구성되어져 있었으나, 최근 스마트 항로표지 현장시설 고도화 R&D 추진에 따라 항로표지의 핵심장치라고 볼 수 있는 전원시스템과 통신단말 개발 기업이 참여하고 있으며, 이 두 기업들의 향후 R&D 종료 시점에 개발 제품이 최종 상용화되어 판매될 수 있도록 다양한 형태의 비즈니스 모델 발굴 추진이 필요하다. 동 연구에서는 참여기업의 성장과 신사업 추진이 가능하도록 개발 제품 및 서비스에 대한 수요 시장의 요구와 제공 가능한 수준의 단계에서부터 전략계획 및 목표관리, 비용관리 및 시스템과 같은 툴을 활용하여 체계적이고 구체적인 접근이 가능할 수 있도록 다양하게 고려하여 B2G, B2B까지 발굴에 대해 연구해보고자 한다.
전력거래소는 2014년 나주본사이전 이후 1억kW 대용량 전력계통을 운영하기 위한 차기 계통운영시스템(이하 차기EMS) 구축을 계획하고 있다. EMS(Energy Management System)는 전국의 발, 변전소에서 계통정보를 실시간으로 취득하여 전력계통을 감시하며, 연료비 기반의 최적 경제점을 찾아 발전기를 제어하고, 전력계통을 수식화한 상태추정 결과를 기반으로 상정사고분석, 고장전류계산 등 전력계통운영을 위한 종합시스템이다. 국내 EMS의 역사는 1979년 미국의 L&N 시스템 도입을 시작으로 1988년 일본의 Toshiba EMS, 2001년 Alstom사의 NEMS를 구축하여 현재 운영중에 있다. 하지만, 외산 제품 도입에 따른 기술이전, 유지보수의 어려움을 타개하기 위해 2004년 한국형 EMS(이하 K-EMS) 연구개발계획을 수립하고 전력거래소를 주축으로 한 산학연을 구성하여 2010년 K-EMS 개발을 성공적으로 완료하였다. 차기 EMS는 국내 기술력으로 개발된 정부연구과제 성과물인 K-EMS를 기반으로 구축이 이루어지며, 총 3년간의 개발 및 시험과정을 거쳐 실계통운영을 담당할 예정이다. 차기EMS가 설치되어 운영예정인 급전소는 전력수급 균형유지와 발전소 운영 총괄 지휘 및 765kV, 345kV 송전망 운영역할을 담당할 나주급전소와 154kV 비수도권 송전망 운영을 담당할 천안급전소, 154kV 수도권 송전망 운영을 책임질 서울급전소 이상 3곳이다. 차기EMS는 발전 및 송, 변전 설비의 대형화, 다양한 FACTS 설비, 신재생에너지원으로 대표되는 분산전원의 등장과 같은 급변하는 전력계통 변화에 능동적인 역할을 성공적으로 수행할 것으로 기대하고 있다.
온천천은 부산광역시 금정구, 동래구, 연제구를 흐르는 도심 하천으로 부산 시민들의 도심 속 산책길, 자전거 길 등으로 활용되는 도시하천이다. 그러나 온천천 양안의 동래 곡저 평야가 시가지화 되고 온천천 발원지인 금정산 주변에서 무허가 상수도를 사용하고 각종 쓰레기와 하수의 유입으로 인해 하천 전체가 하수관으로 변해왔다. 이에 따라 부산광역시는 온천천 정비 계획을 시행하여 하천 정비와 함께 자동측정망을 설치하여 하천의 DO (dissolved oxygen), 탁도, TDS농도 등 자료를 수집하고 있다. 그러나 자동측정망으로 쌓여가는 데이터를 활용하여 DO농도 예측은 거의 이뤄지지 않고 있다. DO는 하천의 수질 오염 정도를 판단하는 수질인자로 역사적으로 하천 연구의 주요 연구 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 일 자료 뿐만 아니라 시 자료를 기반으로 RNN-LSTM 알고리즘을 활용한 DO예측을 시도하였다. RNN-LSTM은 시계열 학습에 뛰어난 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태인 순환신경망이다. 연구에 앞서 부산광역시 보건환경정보 공개시스템으로부터 받은 자료 중에서 교정, 보수 중, 비사용, 장비전원단절 등으로 인해 누락데이터를 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일의 데이터 전수조사 후 이상데이터를 확인하여 선형 보간하여 데이터를 사용하였다. 연구에서는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 부산광역시 금정구 부곡동에 위치한 부곡교 관측소의 DO농도를 시간 또는 일 예측을 하였다. 일 예측 학습에는 2014년~ 2018년의 기상자료(기온, 상대습도, 풍속, 강수량), DO농도 자료를 사용하였고, 시 예측 학습에는 연속된 자료가 가장 많은 2015년 3월 ~ 12월까지의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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