As Probabilistic Safety Assessments (PSAs) are thoroughly conducted for the Site Operating States (SOSs) for a single unit, multi-unit Probabilistic Safety Assessments (MUPSAs) are ongoing worldwide to address new technical challenges or issues. In South Korea, the determination of the site operating states for a single site requires a logical approach with reasonable assumptions due to the fact that there are 4-8 operating units for each site. This paper suggests a simulation model that gives a reasonable expectation of the site operation states using the Monte-Carlo method as a stochastic approach and deterministic aspects such as operational policies. Statistical hypothesis tests were conducted so that the reliance of the simulation results can be guaranteed. In this study, 7 units of the Kori site were analysed as a case study. The result shows that the fraction of full power for all 7 units is nearly 0.45. For situations when more than two units are not in operation, the highest fraction combination was obtained for Plant Operation State (POS) 8, which is the stage of inspection and repairment. By entering various site operation scenarios, the simulation model can be used for the analysis of other site operation states.
Operation simulation is a key factor to evaluate investment and operation in a power utility. Probabilistic production simulation is of major concern. With pumped-storage plant, production simulation is not an easy task, because its economy should fully be exploited. In addition, usual operation interval is a week rather than a day. Most existing models are based on approximate production simulation such as adopting simple priority orders of generations. This study is based on the more elaborate model developed by authors. Further, a policy of weekly coordination is established based on the Maximum Principle. Chronological load curve instead of usual load duration curve is used and the accuracy in simulation is enhahced. Resulting economics are compared. Deviation between these two toad curve is shown.
The main objective of this study is to simulate the design and operational policies of the assembly shop of an automotive plant for planning purposes and to find possible improvements. The simulation study was used to answer the following questions: How does the sequence affect the daily throughput\ulcorner What are the bottlenecks to the assembly lines in a given scenario\ulcorner A Simulation model was developed in accordance with the objective of this study. The model incorporates detailed workstation logic to accurately model downtime results through the use of a pull cord system. It is written with SIMAN. The discrete event feature of SIMAN does not adequately model the conveyor systems of the asembly shop. As a result, a few subroutines were added to the SIMAN modeling structures to mimic the operations of the assembly shop. Use of the model uncovered attractive improvement opportunities, such as a tremendous gain in annual volume if four additional spaces were added to a between-line buffer.
This study proposes a hardware-in-the-loop simulation (HILS) system based on National Instruments' PXI platform to test power management and operation strategies for DC microgrids (MGs). The HILS system is developed based on the controller HIL prototype, which involves testing the controller board in hardware with a real-time simulation model of the plant in a real-time digital simulator. The system provides an economical and effective testing function for research on MG systems. The decentralized power management strategy based on the DC bus signaling method for DC MGs has been developed and implemented on the HILS platform. HILS results are determined to be similar to those of the off-line simulation in PSIM software.
This paper deals with a computer aided control of an adjustment process for the complete electronic devices by means of an application of artificial neural network and an implementation of neuro-controller for intelligent control. Multi-layer neural network model is employed as artificial neural network with the learning method of the error back propagation. Information initially available from real plant under control are the initial values of plant output, and the augmented plant input and its corresponding plant output at that time. For the intelligent control of adjustment process utilizing artificial neural network, the neural network emulator (NNE) and the neural network controller(NNC) are developed. The initial weights of each neural network are determined through off line learning for the given product and it is also employed to cope with environments of the another product by on line learning. Computer simulation, as well as the application to the real situation of proposed intelligent control system is investigated.
The conceptual design of the MIT modular pebble bed reactor is described. This reactor plant is a 250 Mwth, 120 Mwe indirect cycle plant that is designed to be deployed in the near term using demonstrated helium system components. The primary system is a conventional pebble bed reactor with a dynamic central column with an outlet temperature of 900 C providing helium to an intermediate helium to helium heat exchanger (IHX). The outlet of the IHX is input to a three shaft horizontal Brayton Cycle power conversion system. The design constraint used in sizing the plant is based on a factory modularity principle which allows the plant to be assembled 'Lego' style instead of constructed piece by piece. This principle employs space frames which contain the power conversion system that permits the Lego-like modules to be shipped by truck or train to sites. This paper also describes the research that has been conducted at MIT since 1998 on fuel modeling, silver leakage from coated fuel particles, dynamic simulation, MCNP reactor physics modeling and air ingress analysis.
This paper reviews and identifies issues in the application of virtual commissioning technology for automated manufacturing systems. While the real commissioning of a manufacturing system involves a real plant system and a real controller, the virtual commissioning deals with a virtual plant model and a real controller. The expected benefits of virtual commissioning are the reduction of debugging and correction efforts during the subsequent real commissioning stage. However, it requires a virtual plant model and hence still requires significant amount time and efforts. Two main issues are identified, the physical model construction of a virtual device, and the logical model construction of a virtual device. This paper reviews the current literature related to the two issues and proposes future research directions to achieve the full utilization of virtual commissioning technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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