Verification of measurements is required for precise evaluation of turbine cycle performance in nuclear power plant. We assumed that initial acceptance data and design data of the plant could provide correlation information between performance data. The data can be used as sample sets for the correct estimation model of measurement value. The modeling was done practically by using regression model based on plant design data, plant acceptance data and verified plant performance data of domestic nuclear power plant. We can construct more robust performance analysis system for an operation nuclear power plant with this validation scheme.
Function of battery bank stores energy for DC load in general, and DC power system of the nuclear power plant is used to supply DC loads for safety- featured instrumentation and control such as inverter, class 1E power system control and indication, and station annunciation. Class 1E DC power system must provide a power for the design basis accident conditions, and adequate capacity must be available during loss of AC power and subsequent safe shutdown of the plant. In present, batteries of Class 1E DC power system of the nuclear power plant uses lead-acid batteries. Class 1E batteries of nuclear power plants in Korea are summarized in terms of specification, such as capacity, discharge rate, bank configuration and discharge end voltage, etc. This paper summarizes standards of determining battery size for the nuclear power plant, and analyzes duty cycle for the class 1E DC power system of nuclear power plant. Then, battery cell size is calculated as 2613Ah according to the standard. In addition, this paper analyzes performance test results during past 13 years and shows performance degradation in the battery bank. Performance tests in 2001 and 2005 represent that entire battery cells do not reach the discharge-end voltage. Howeyer, the discharge-end voltage is reached in 14.7% of channel A (17 EA), 13.8% of channel B (16 EA), 5.2% of channel C (6 EA) and 16.4% of channel D (19 EA) at 2011 performance test. Based on the performance test results analysis and size calculation, battery capacity and degradation by age in Korearn nuclear power plant is discussed and would be used for new design.
Korea Hydro & Nuclear Power Co. (KHNP) has developed and implemented the maintenance effectiveness monitoring (MR) programs for the operating nuclear power plants. The MR program is developed by reflecting design characteristics of the operating nuclear power plants to monitor the plant performance for improving the safety and reliability. Recently, KHNP has built a new nuclear power plant, and developed the MR program to establish the advanced maintenance system by reflecting unique design characteristics based on the OPR1000 standard model. So, the MR program developed in this study has another characteristics in comparison with the OPR1000 standard model, and we will verify the suitability of the MR program through evaluating initial performance of the plant. The safety and reliability of the new plant will be improved by developing and implementing the MR program.
Purpose: The purpose of this study is to identify the impact of conflicts and cooperation on project performance in the nuclear power plant construction project, thus contributing to the successful performance of project participants and the achievement of project objectives. Methods: This study used a method of conducting a survey of participants in the nuclear power plant construction project and verifying the hypothesis statistically. Results: The results of this study are as follows; First, role conflicts and relationship conflicts have negative effects on collaboration. Second, role conflicts have a negative effects on project performance, but conflict in relation has no significant effects on project performance. Third, collaboration has a positive effects on project performance. Finally, the communication quality in the relationship between conflict and collaboration has been shown to have a Moderated effect. Conclusion: In order to achieve the goal in the nuclear power plant construction project, the level of collaboration should be improved based on conflict management among project participants.
We need to develop a on-line thermal performance analysis system for nuclear power plant to determine performance status and heat rate of turbine cycle. We have developed PERUPS(PERformance Upgrade System) to aid the effective performance analysis of turbine cycle. Procedures of performance calculation are improved using several adaptations from standard calculation algorithms based on PTC(Performance Test Code). Robustness in the on-line performance analysis is increased by verification & validation scheme for measured input data. The system also provides useful web interfaces for performance analysis such as graphic heat balance of turbine cycle and components, turbine expansion lines, automatic generation of analysis report. The system was successfully applied for YongGwang nuclear plant unit #3,4.
Dynamic responses of nuclear power plant structure subjected to earthquake loads should be carefully investigated for safety. Because nuclear power plant structure are usually constructed by material of reinforced concrete, the aging deterioration of R.C. have no small effect on structural behavior of nuclear power plant structure. Therefore, aging deterioration of R.C. nuclear power plant structure should be considered for exact prediction of seismic responses of the structure. In this study, a machine learning model for seismic response prediction of nuclear power plant structure was developed by considering aging deterioration. The OPR-1000 was selected as an example structure for numerical simulation. The OPR-1000 was originally designated as the Korean Standard Nuclear Power Plant (KSNP), and was re-designated as the OPR-1000 in 2005 for foreign sales. 500 artificial ground motions were generated based on site characteristics of Korea. Elastic modulus, damping ratio, poisson's ratio and density were selected to consider material property variation due to aging deterioration. Six machine learning algorithms such as, Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), were used t o construct seispic response prediction model. 13 intensity measures and 4 material properties were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analysis results show that neural networks present good prediction performance considering aging deterioration.
Analysis of the 2016 Gyeongju earthquake and the 2017 Pohang earthquake showed the characteristics of a typical high-frequency earthquake with many high-frequency components, short time strong motion duration, and large peak ground acceleration relative to the magnitude of the earthquake. Domestic nuclear power plants were designed and evaluated based on NRC's Regulatory Guide 1.60 design response spectrum, which had a great deal of energy in the low-frequency range. Therefore, nuclear power plants should carry out seismic verification and seismic performance evaluation of systems, structures, and components by reflecting the domestic characteristics of earthquakes. In this study, high-frequency amplification factors that can be used for seismic verification and seismic performance evaluation of nuclear power plant systems, structures, and equipment were analyzed. In order to analyze the high-frequency amplification factor, five sets of seismic time history were generated, which were matched with the uniform hazard response spectrum to reflect the characteristics of domestic earthquake motion. The nuclear power plant was subjected to seismic analysis for the construction of the Korean standard nuclear power plant, OPR1000, which is a reactor building, an auxiliary building assembly, a component cooling water heat exchanger building, and an essential service water building. Based on the results of the seismic analysis, a high-frequency amplification factor was derived upon the calculation of the floor response spectrum of the important locations of nuclear power plants. The high-frequency amplification factor can be effectively used for the seismic verification and seismic performance evaluation of electric equipment which are sensitive to high-frequency earthquakes.
Purpose: The purpose of this study is to analyze the effects of risk perception and opportunistic behavior on project performance and the moderating effect of cooperation in this relationship through literature review to identify factors affecting the performance of large-scale nuclear power plant construction projects. Methods: This study conducted a survey on nuclear power plant construction project participants and verified the hypothesis using statistical methods. Results: The results of this study are as follows; First, risk perception appeared to have a positive effect on opportunistic behavior, and it was confirmed that opportunistic behavior among participating companies could occur even in nuclear power plant construction projects. Second, it has been proven that risk perception has a negative effect on project performance as suggested in previous studies. Third, in the relationship between opportunistic behavior and project performance, it was found that opportunistic behavior had a negative effect on project performance. Finally, cooperation was found to have a moderating effect on the relationship between performance risk and project performance. Conclusion: This study is a case of empirical analysis targeting nuclear power plant construction project workers, and provided a basis for reference in future related academic research and project implementation.
Main control room(MCR) man-machine interface(MMI) design of advanced nuclear power plants(NPPs) such as APR(advanced power reactor)-1400 can be validated through performance-based tests to determine whether it acceptably supports safe operation of the plant. In this work, plant performance, personnel task, situation awareness, workload, teamwork, and anthropometric/physiological factor are considered as factors for the human performance evaluation. For development of measures in each of the factors, techniques generally used in various industries and empirically proven to be useful are adopted as main measures and some helpful techniques are developed in order to complement the main measures. Also the development of the measures is addressed based on the theoretical background. Finally we discuss the way in which the measures can be effectively integrated and then HUPESS(HUman Performance Evaluation Support System) which is in development based on the integrated way is briefly introduced.
We have needs to develop a performance analysis system that can be used in domestic nuclear power plants to determine performance status of turbine cycle. We developed new NOPAS system to aid performance analysis of turbine cycle . Procedures of performance calculation are improved using several adaptations from standard calculation algorithms based on ASME (American Society of Mechanical Engineers) PTC (Performance Test Code). Robustness in the performance analysis is increased by verification & validation scheme for measured input data. The system also provides useful aids for performance analysis such as graphic heat balance of turbine cycle and components, turbine expansion lines, automatic generation of analysis reports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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