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물리 모델 기반 가스터빈 압축기 입구 조건 변화에 따른 성능변화 분석에 관한 연구
박규상(Gyu Sang Park),방명환(Myeong Hwan Bang),곽유라(You Ra Gwak),강해수(Hae su Kang),장성호(Sung Ho Chang),최우성(Woo Sung Choi) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集A Vol.45 No.1
가스터빈 시장은 국내 탈석탄, 탈원전 관련 환경규제 강화로 인해 친환경 LNG 연료를 사용하는 가스터빈 복합 화력발전의 운영 비율과 비중이 꾸준히 높아지고 있다. 복합 화력발전소의 가스터빈은 대기조건 변화와 운전시간 경과에 따라 성능저하가 매우 크기 때문에 성능감시와 분석을 통해 주기적인 정비가 필요하다. 특히 총생산 출력에서 50~60%의 출력을 소모하는 압축기는 가스터빈 성능에 영향을 주는 대표적인 요소이며, 압축기 오염은 가스터빈 성능저하와 직결된다. 압축기 오염은 입구부로 들어오는 부유물질들이 블레이드에 점착되어 공기의 질량유량을 감소시키고 압축비를 감소시켜 최종적으로 압축기의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 상용 소프트웨어 Ebsilon을 이용하여 실 가스터빈을 모델링하고, 압축기 오염에 따른 성능저하 물리모델을 개발하여 발전소 실제 데이터와 비교 · 분석하였으며, 머신러닝 알고리즘을 사용해 가스터빈 성능저하를 예측하였다. The importance of combined-cycle power generation, in which natural gas is used, increases owing to the energy policies of the Korean government to reduce the use of coal and nuclear fuel. Monitoring and analysis of the performance changes of a gas turbine, as a key facility of combined cycle power plant, are required for a stable efficient operation. One of the factors affecting the gas turbine performance is the performance change of the compressor using 50~60% of the power output to compress the air. Contaminants (e.g., dust) in the air foul the compressor inlet and blades, which reduces the air mass flow rate and compression ratio and thus the compressor performance decreases. In this study, a gas turbine model obtained using the Ebsilon software based on a commercial gas turbine and physical model for the performance degradation are developed for an analysis and comparison to actual operation data of a power plant.
강해수(Hae su Kang),최우성(Woo Sung Choi),장성호(Sung Ho Jang),이상민(Sang Min Lee),방명환(Myeong Hwan Bang) 대한기계학회 2020 大韓機械學會論文集A Vol.44 No.7
글로벌 에너지 정책 변화에 따라 친환경 LNG 발전의 운영 비율을 확대하려는 환경 변화가 이루어지고 있으며, LNG 발전의 핵심인 가스터빈을 이용한 안정적인 전력 공급을 위해 가스터빈의 운영 신뢰도 확보가 점차 중요해지고 있다. 본 연구는 기존의 발전용 가스터빈의 상태 감시 진단을 위해 운영되고 있는 시스템의 한계점을 분석하고, 한전 전력연구원에서 개발한 가스터빈 최적 운영 지원 시스템을 소개한다. 가스터빈 최적 운영 지원 시스템은 성능 감시 진단 시스템, 이상 진단 예측 시스템, 고온부품 관리 시스템 및 복합 화력 발전 시뮬레이터로 구성되어 있으며, 실제 운영 중인 복합 화력발전소에 적용하여 운영 결과를 도출하고 유효성을 평가하였다. 지속적인 운영 및 확대 적용을 통해 향후 발전 설비 유지 보수(O&M) 분야에서의 지속적인 track record 확보가 가능할 것이다. Improvements in efficiency, operational optimization, and maintenance of gas turbines are progressively becoming more important topics following governmental strategies related to environmental issues. There is a growing demand for new integrated systems that enable condition-based maintenance and efficiency optimization. This paper focuses on the development and implementation of an optimal operation and maintenance system, comprising four individual subsystems. To this end, a real-time performance monitoring and diagnosis system and a high-temperature core components management system are developed in this paper. Further, an abnormal detection and prediction system based on deep learning, and a combined cycle powerplant simulator for operator training is developed and applied in an actual powerplant. We intend to expand the systems implemented and operated on the site and evaluate their track records in power generation O&M field after further validation.