The deaerator of a power plant is one of feedwater heaters in the secondary system, and it is located above the feedwater pumps. The feedwater pumps take the water from the deaerator storage tank, and the net positive suction head(NSPH) should always be ensured. To secure the sufficient NPSH, the deaerator tank is equipped with the level control system of which level sensors are critical items. And it is necessary to ascertain the sensor state on-line. For this, a model-based fault detection and diagnosis(FDD) is introduced in this study. The dynamic control model is formulated from the relation of input-output flow rates and liquid-level of the deaerator storage tank. Then an adaptive state estimator is designed for the fault detection and diagnosis of sensors. The performance and effectiveness of the proposed FDD scheme are evaluated by applying the operation data of Yonggwang Units 3 & 4.
Digital reactor protection system which consists of many identical modules, is fault- tolerant to provide high safety. The modules themselves including DSP(digital signal processing) card are also fault-tolerant in nature. This paper assesses the safety for being-designed digital reactor protection system of 2-out-of-4 G structure with lockout. Some interesting design alternatives are compared. Fault tree analysis for assessing system safety is performed by Relex software. The selected reactor protection system fully satisfies EPRIURD stipulation of mean failure time of 50 years.
The line impedance is important data that are applied in all analysis fields of electric power system such as power flow, fault current, stability and relay calculation etc. Usually, the impedance can be accurately calculated in case of overhead line. However, in case of power cables or combined transmission lines, the impedance can not be accurately calculated because cable systems have the sheath, grounding wires, and earth resistances. Therefore, if there is a fault in cable system, these terms will severely be caused many errors for calculating impedance. In this paper, the line impedance is measured in a power system of underground cables, and is analyzed by a generalized circuit analysis program, EMTP(Electromagnetic Transient Program), for comparison with the measured value. These analysis results are considered to become foundation of impedance calculation for underground cables.
Station blackout (SBO) risk is one of the most significant contributors to nuclear power plant risk. In this paper, the sequence probability formulas derived by the convolution approach are compared with those derived by the conventional event tree/fault tree (ET/FT) approach for the SBO situation in which emergency diesel generators fail to start. The comparison identifies what makes the ET/FT approach more conservative and raises the issue regarding the mission time of a turbine-driven auxiliary feedwater pump (TDP), which suggests a possible modeling improvement in the ET/FT approach. Monte Carlo simulations with up-to-date component reliability data validate the convolution approach. The sequence probability of an alternative alternating current diesel generator (AAC DG) failing to start and the TDP failing to operate owing to battery depletion contributes most to the SBO risk. The probability overestimation of the scenario in which the AAC DG fails to run and the TDP fails to operate owing to battery depletion contributes most to the SBO risk overestimation determined by the ET/FT approach. The modification of the TDP mission time renders the sequence probabilities determined by the ET/FT approach more consistent with those determined by the convolution approach.
Rotating machinery is widely applied in important equipment of nuclear power plants (NPPs), such as pumps and valves. The research on intelligent fault diagnosis of rotating machinery is crucial to ensure the safe operation of related equipment in NPPs. However, in practical applications, data-driven fault diagnosis faces the problem of small and imbalanced samples, resulting in low model training efficiency and poor generalization performance. Therefore, a deep convolutional conditional generative adversarial network (DCCGAN) is constructed to mitigate the impact of imbalanced samples on fault diagnosis. First, a conditional generative adversarial model is designed based on convolutional neural networks to effectively augment imbalanced samples. The original sample features can be effectively extracted by the model based on conditional generative adversarial strategy and appropriate number of filters. In addition, high-quality generated samples are ensured through the visualization of model training process and samples features. Then, a deep convolutional neural network (DCNN) is designed to extract features of mixed samples and implement intelligent fault diagnosis. Finally, based on multi-fault experimental data of motor and bearing, the performance of DCCGAN model for data augmentation and intelligent fault diagnosis is verified. The proposed method effectively alleviates the problem of imbalanced samples, and shows its application value in intelligent fault diagnosis of actual NPPs.
The computer network plays an important role in modern digital controllers within a safety system of a nuclear power plant. For the reliable and realtime data communication between controllers, this paper proposes a modified high-reliable MVB(multi-function vehicle bus) as a main control network for a safety system of a nuclear power plant. The proposed network supports the state-based communication in order to ensure the deterministic communication latency, and very fast network recovery when the bus master fails compare to the standard MVB. This paper also shows the implementation results using a FPGA-based testbed.
This dissertation suggests and implements a middle level network which is called PICNET-NP (Plant Implementation and Control Network for Nuclear Power Plant). PICNET-NP is based partly on IEEE 802.4 token-passing bus access method and partly on IEEE 802.3 physical layer. For this purpose a new interface a physical layer service translator, is introduced. A control network using this method is implemented and applied to a distributed real-time system. To verify the performance of proposed protocol experimental were carried out, and the following results are obtained. 1) proper initialization of the protocol. 2) normal receiving and transmission of data. 3) proper switching of transmission media in case of a fault condition on the one of transmission media. The proposed protocol exhibits the excellent performance in the experimental system. From the test results in the experimental system, the proposed protocol, PICNET-NP, can be used for the upgrading of a nuclear power plant and the distributed control system in the next generation of nuclear power plant.
This paper presents the vibration characteristics of reactor internals of Ulchin-1 nuclear power plant, which are identified by using the conventional and the phase separated spectral analysis of the pressure vessel acceleration and ex-core neutron signals. These identified vibration characteristics show excellent agreement with those of Tricastin-1 nuclear power plant that is the prototype of Ulchin-1. And the trend of ex-core neutron signals has been observed during one reactor cycle. These results can be used as basic data for fault diagnosis of reactor internals.
The purpose of multiple alarm processing is to give the operator the correct information and perception of the malfunction present in the plant. In this thesis, an APS(Alarm Processing System) is studied for fossil power plants. This APS is based on a cause-consequence trees in the knowledge representation aspect for alarm and plant and adapts alarm filtering methods using fired time information in the decision aspect. Through the cause-consequence trees and filtering methods, the Alarm Processing System finds the cause alarm among the fired multiple alarms and calculates the cause degree which represents the possibility of a fault occurring in the instruments of the plant with the information of fired alarm. The knowledge base is built via interviews and questionaries with the expert operators on the Seoul power plant unit 4. Finally, the validity of the studied APS is shown via simulations.
The Reactor Protection System (RPS) is a very important system in a nuclear power plant because the system shuts down the reactor to maintain the reactor core integrity and the reactor coolant system pressure boundary if the plant conditions approach the specified safety limits. This paper describes the unavailability assessment of a digital reactor protection system using the fault tree analysis technique. The fault tree technique can be expressed in terms of combinations of the basic event failures. In this paper, a prediction method of the hardware failure rate is suggested for a digital reactor protection system. and applied to the reactor protection system being developed in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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