• 제목/요약/키워드: Binary power plant

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Dynamic Model for Ocean Thermal Energy Conversion Plant with Working Fluid of Binary Mixtures

  • Nakamura, Masatoshi;Zhang, Yong;Bai, Ou;Ikegami, Yasuyuki
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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    • pp.2304-2308
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    • 2003
  • Ocean thermal energy conversion (OTEC) is an effective method of power generation, which has a small impact on the environment and can be utilized semi-permanently. This paper describes a dynamic model for a pilot OTEC plant built by the Institute of Ocean Energy, Saga University, Japan. This plant is based on Uehara cycle, in which binary mixtures of ammonia and water is used as the working fluid. Some simulation results attained by this model and the analysis of the results are presented. The developed computer simulation can be used to actual practice effectively, such as stable control in a steady operation, optimal determination of the plant specifications for a higher thermal efficiency and evaluation of the economic prospects and off-line training for the operators of OTEC plant.

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로직에 기반 한 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용한 복합 화력 발전소의 출력 예측 (Output Power Prediction of Combined Cycle Power Plant using Logic-based Tree Structured Fuzzy Neural Networks)

  • 한창욱;이돈규
    • 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.

초소형 바이너리 발전 플랜트를 위한 Neuro PID 제어 (Neuro PID Control for Ultra-Compact Binary Power Generation Plant)

  • 한건영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.1495-1504
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    • 2021
  • 초소형 바이너리 발전 플랜트는 열원과 냉각원 사이의 저온도차 열에너지를 이용하여 열에너지를 전력으로 변환한다. 실제 발전환경에서 플랜트의 특성치는 환경 조건이나 관련 장비의 부식과 같은 부정적인 영향으로 인해 변동하고, 플랜트 특성치의 변동은 PID 파라미터가 고정된 종래의 PID 제어시스템에서 불안정한 터빈 출력으로 이어진다. 본 논문에서는 플랜트의 특성치 변동에 따라 PID 파라미터를 적응적으로 조정하는 신경망 기반의 Neuro PID 제어시스템을 제안한다. 초소형 바이너리 발전 플랜트의 동작점 근방에서 동특성을 나타내는 이산시간 전달함수 모델을 도출하고, 제안된 제어시스템의 설계 전략을 기술한다. 제안된 Neuro PID 제어시스템을 종래의 PID 제어시스템과 비교하고, 시뮬레이션 결과를 통해 그 유효성을 보인다.

미이용 열에너지를 이용한 소형 바이너리 발전과 신경망 제어기 (Compact Binary Power plant using unused thermal energy and Neural Network Controllers)

  • 한건영;정석찬
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.557-560
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    • 2021
  • 최근 코로나 19 사태로 인한 경기침체 극복에 대응하고 구조적 변환에 따른 국제활동을 주도하기 위한 국가 발전 전략으로 "한국판 뉴딜 종합계획"을 도입하였다. 이중 에너지와 관련된 '그린뉴딜'은 배출 가스 제로화를 목표로 하고 저탄소 녹색 경제로의 전환을 가속화하는 것이며, 이를 위해 정부는 재생에너지 사용확대를 촉진한다는 계획이다. 본 논문에서는 저탄소 녹색 경제로의 전환을 촉진하기 위해 미이용의 열에너지를 활용하는 소형 바이너리 발전과 신경망 활용한 제어시스템에 대해 검토한다. 이러한 바이너리 발전은 태양광, 풍력 등과 더불어 재생에너지의 도입을 가속화 할 것으로 기대된다.

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한국형 지열발전 타당성 연구 (A Feasibility Study on Geothermal Power Plant in Korea)

  • 임효재;권정태;김금수;장기창
    • 대한설비공학회:학술대회논문집
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    • 대한설비공학회 2009년도 하계학술발표대회 논문집
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    • pp.39-44
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    • 2009
  • Geothermal energy is the heat contained in the earth and its internal fluids. Geothermal energy is stored as sensible or latent heat. Supplied by both internal and external sources, it represents a vast supply which is only started to be tapped for generation of electric power. In general, this is natural dry or wet medium to high enthalpy steam at temperatures above $150^{\circ}C$. For some time, binary systems employing substances with a lower boiling point than water in a secondary circuit have been used to generate vapor for driving turbines at a lower temperature level. The utilization of binary plants and the possibility of production from enhanced geothermal systems can expand its availability on a worldwide basis. The geothermal electricity installed capacity is approaching the 10,000GW threshold. Geothermal energy is not present everywhere, but its baseload capability is a very important factor for its success.

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우리나라 지열발전 pilot plant 프로젝트의 발전량 추정 (Estimating generation capacity of geothermal power generation pilot plant project)

  • 송윤호;이태종;윤운상
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 한국신재생에너지학회 2011년도 춘계학술대회 초록집
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    • pp.197.1-197.1
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    • 2011
  • 2010년 12월에 착수한 인공 지열 저류층 생성기술(EGS)를 이용한 지열발전 pilot plant 프로젝트에서 계획된 5 km 깊이의 doublet 시스템에서 실현 가능한 발전량 목표를 추정하였다. 지하 5 km 에서의 암반 온도는 경북 포항지역의 평균 지온증가율은 $33^{\circ}C$/km로 하였을 때 지표온도를 감안하면 $180^{\circ}C$로 추정된다. 암반과의 열교환을 통해 생산되는 지열수의 온도를 $160^{\circ}C$, 발전 후 주입수의 온도를 $60^{\circ}C$로 생각할 수 있고, 이때 binary 발전의 열효율은 0.11이 가능하다. 최근의 EGS에서 실현 가능한 생산 유량인 40 kg/sec을 가정한다면 총 발전량은 1.848 MW로 계산되며, 지열수 양수 펌프와 binary 발전의 냉각에너지 소요량을 고려하면 순 발전량 1.5 MW가 가능해진다.

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발전설비확장계획에서 다중대안 리트로핏 모형화 방안 및 사례연구 (Multi-alternative Retrofit Modelling and its Application to Korean Generation Capacity Expansion Planning)

  • 정용주
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제29권1호
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    • pp.75-91
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    • 2020
  • Purpose Retrofit, defined to be addition of new technologies or features to the old system to increase efficiency or to abate GHG emissions, is considered as an important alternative for the old coal-fired power plant. The purpose of this study is to propose mathematical method to model multiple alternative retrofit in Generation Capacity Expansion Planning(GCEP) problem, and to get insight to the retrofit patterns from realistic case studies. Design/methodology/approach This study made a multi-alternative retrofit GECP model by adopting some new variables and equations to the existing GECP model. Added variables and equations are to ensure the retrofit feature that the life time of retrofitted plant is the remaining life time of the old power plant. We formulated such that multiple retrofit alternatives are simultaneously compared and the best retrofit alternative can be selected. And we found that old approach to model retrofit has a problem that old plant with long remaining life time is retrofitted earlier than the one with short remaining life time, fixed the problem by some constraints with some binary variables. Therefore, the proposed model is formulated into a mixed binary programming problem, and coded and run using the GAMS/cplex. Findings According to the empirical analysis result, we found that approach to model the multiple alternative retrofit proposed in this study is comparing simultaneously multiple retrofit alternatives and select the best retrofit satisfying the retrofit features related to the life time. And we found that retrofit order problem is cleared. In addition, the model is expected to be very useful in evaluating and developing the national policies concerning coal-fired power plant retrofit.

미활용 열에너지를 이용한 바이너리 발전과 신경망 제어 (Binary Power plant using unused thermal energy and Neural Network Controllers)

  • 한건영;박성대
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권10호
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    • pp.1302-1309
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    • 2021
  • 최근, 정부는 경기침체 극복에 대응하고 구조적 변환에 따른 국제활동을 주도하기 위한 국가발전 전략으로 "한국판 뉴딜 종합계획"을 도입하였다. 한국판 뉴딜에서 에너지와 관련된 '그린뉴딜'은 배출 가스 제로화를 목표로 하고 저탄소 녹색 경제로의 전환을 가속화하는 것이며, 이를 위해 정부는 재생에너지 사용 확대를 촉진한다는 계획이다. 본 논문에서는 저탄소 녹색 경제로의 전환을 촉진하기 위해 미활용 저온 열에너지를 활용하는 바이너리 발전과 실제 발전환경에서 무인 자동운전을 통해 저 비용으로 유지관리가 가능한 신경망 기반 제어시스템에 대해 검토한다. 이러한 바이너리 발전의 실현은 태양광, 풍력 등과 더불어 재생에너지의 도입을 가속화 할 것으로 기대된다.

발전소 통합감시제어시스템의 MBC 개발 로직 실계통 적용 (Application of IMCS MBC Logic for Thermal Power Plant)

  • 신만수;유광명;변승현
    • 전기학회논문지
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    • 제62권6호
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    • pp.845-851
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    • 2013
  • Because the existing control system has been operating for about 20 years, it is necessary to upgrade the system for stable and efficient operation. But, there is a difficulty in maintenance by difference of manufacturer of each main control systems for boiler, turbine and generator. This developed IMCS(Integrated Monitoring and Control System) consists of more than 10,000 inputs and outputs for large scale thermal power plant. This paper consists of the development journey of IMCS MBC(mill and burner control) ; core binary protection & monitoring logic including prevention circuit of boiler explosion & implosion. In this project, the IMCS for boiler, turbine and generator was developed on basis of one communications platform. In this paper, the whole journey of development of IMCS MBC is dealt with designing software and hardware, coding application software, and validating software and hardware.

Deep reinforcement learning for a multi-objective operation in a nuclear power plant

  • Junyong Bae;Jae Min Kim;Seung Jun Lee
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제55권9호
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    • pp.3277-3290
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    • 2023
  • Nuclear power plant (NPP) operations with multiple objectives and devices are still performed manually by operators despite the potential for human error. These operations could be automated to reduce the burden on operators; however, classical approaches may not be suitable for these multi-objective tasks. An alternative approach is deep reinforcement learning (DRL), which has been successful in automating various complex tasks and has been applied in automation of certain operations in NPPs. But despite the recent progress, previous studies using DRL for NPP operations have limitations to handle complex multi-objective operations with multiple devices efficiently. This study proposes a novel DRL-based approach that addresses these limitations by employing a continuous action space and straightforward binary rewards supported by the adoption of a soft actor-critic and hindsight experience replay. The feasibility of the proposed approach was evaluated for controlling the pressure and volume of the reactor coolant while heating the coolant during NPP startup. The results show that the proposed approach can train the agent with a proper strategy for effectively achieving multiple objectives through the control of multiple devices. Moreover, hands-on testing results demonstrate that the trained agent is capable of handling untrained objectives, such as cooldown, with substantial success.