수력발전은 현재 친환경 에너지 및 전력시장의 핵심으로 주목받고 있으며 국내외에서 수력발전 설비가 대거 운용되고 있다. 이러한 수력발전 설비의 고장이나 이상은 다양한 이유로 발생하고 있으며, 이를 방지하기 위한 상태 감시에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내외의 논문, 보고서, 기술자료 등 문헌조사를 토대로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 추출한 핵심 단어들을 활용해 수차 설비의 상태 감시와 관련한 최신화된 세부자료들을 조사 및 수집하였다. 이를 분석하여 수차 설비의 상태 감시 현황을 나타내는 HCMS (Hydro-turbine ...
수력발전은 현재 친환경 에너지 및 전력시장의 핵심으로 주목받고 있으며 국내외에서 수력발전 설비가 대거 운용되고 있다. 이러한 수력발전 설비의 고장이나 이상은 다양한 이유로 발생하고 있으며, 이를 방지하기 위한 상태 감시에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내외의 논문, 보고서, 기술자료 등 문헌조사를 토대로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 추출한 핵심 단어들을 활용해 수차 설비의 상태 감시와 관련한 최신화된 세부자료들을 조사 및 수집하였다. 이를 분석하여 수차 설비의 상태 감시 현황을 나타내는 HCMS (Hydro-turbine Condition Monitoring System) 테이블을 도출하였으며, 설비 구성요소에 부착되는 센서들의 위치와 이를 통하여 감지 가능한 이상 현상 및 사용되는 신호 처리 기술에 대해 분석ㆍ요약하였다. 이와 더불어 수차 설비의 상태 감시 관련 국제 규격의 검토를 통하여 설비 모니터링 진행 시 전제 조건, 측정 장비 부착 권장 위치, 설비 작동 한계 등을 분석하였다. 이를 기반으로 수차 설비 상태 감시용 주요 센서의 종류 및 부착 위치를 선정하였으며, 실제 운용 중인 프랜시스 수차의 상태 감시 시스템과의 비교 검토를 통해 선정 결과의 유효성 및 수차 설비 상태 감시체계 초기 설계안 도출 시 활용 가능성을 검토하였다.
수력발전은 현재 친환경 에너지 및 전력시장의 핵심으로 주목받고 있으며 국내외에서 수력발전 설비가 대거 운용되고 있다. 이러한 수력발전 설비의 고장이나 이상은 다양한 이유로 발생하고 있으며, 이를 방지하기 위한 상태 감시에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내외의 논문, 보고서, 기술자료 등 문헌조사를 토대로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 추출한 핵심 단어들을 활용해 수차 설비의 상태 감시와 관련한 최신화된 세부자료들을 조사 및 수집하였다. 이를 분석하여 수차 설비의 상태 감시 현황을 나타내는 HCMS (Hydro-turbine Condition Monitoring System) 테이블을 도출하였으며, 설비 구성요소에 부착되는 센서들의 위치와 이를 통하여 감지 가능한 이상 현상 및 사용되는 신호 처리 기술에 대해 분석ㆍ요약하였다. 이와 더불어 수차 설비의 상태 감시 관련 국제 규격의 검토를 통하여 설비 모니터링 진행 시 전제 조건, 측정 장비 부착 권장 위치, 설비 작동 한계 등을 분석하였다. 이를 기반으로 수차 설비 상태 감시용 주요 센서의 종류 및 부착 위치를 선정하였으며, 실제 운용 중인 프랜시스 수차의 상태 감시 시스템과의 비교 검토를 통해 선정 결과의 유효성 및 수차 설비 상태 감시체계 초기 설계안 도출 시 활용 가능성을 검토하였다.
Hydroelectric power generation is currently attracting attention as the core of the eco-friendly energy and power market, and a large number of hydroelectric power generation facilities are being operated at home and abroad. Such failures or abnormalities in hydroelectric power facilities occur for ...
Hydroelectric power generation is currently attracting attention as the core of the eco-friendly energy and power market, and a large number of hydroelectric power generation facilities are being operated at home and abroad. Such failures or abnormalities in hydroelectric power facilities occur for various reasons and studies on condition monitoring to prevent them are being actively conducted in recent years. In addition, this study extracted key words by applying text mining using R-studio to domestic and foreign hydro-turbine monitoring related data for the purpose of proposing guidelines for the hydro-turbine facility condition monitoring system, and used them to construct and analyze the latest detailed data. Big data was constructed and analyzed by examining the latest detailed data, such as types of sensors and abnormal phenomena that can be detected by sensors. The HCMS(Hydro-turbine Condition Monitoring System) table, which summarizes the analyzed contents and show the status of hydro turbine facility condition monitoring using sensors, is largely presented in two ways: facility component standards and sensor standards. In addition, through review of international standards related to monitoring the condition of hydro turbine facilities, preconditions for facility monitoring, recommended locations for attaching measuring equipment, and facility operating limits were analyzed. Based on this, the types and attachment locations of major sensors for hydro turbine condition monitoring were selected, and the effectiveness of the selection results and the possibility of use in deriving the initial design of the hydro turbine condition monitoring system were reviewed.
Hydroelectric power generation is currently attracting attention as the core of the eco-friendly energy and power market, and a large number of hydroelectric power generation facilities are being operated at home and abroad. Such failures or abnormalities in hydroelectric power facilities occur for various reasons and studies on condition monitoring to prevent them are being actively conducted in recent years. In addition, this study extracted key words by applying text mining using R-studio to domestic and foreign hydro-turbine monitoring related data for the purpose of proposing guidelines for the hydro-turbine facility condition monitoring system, and used them to construct and analyze the latest detailed data. Big data was constructed and analyzed by examining the latest detailed data, such as types of sensors and abnormal phenomena that can be detected by sensors. The HCMS(Hydro-turbine Condition Monitoring System) table, which summarizes the analyzed contents and show the status of hydro turbine facility condition monitoring using sensors, is largely presented in two ways: facility component standards and sensor standards. In addition, through review of international standards related to monitoring the condition of hydro turbine facilities, preconditions for facility monitoring, recommended locations for attaching measuring equipment, and facility operating limits were analyzed. Based on this, the types and attachment locations of major sensors for hydro turbine condition monitoring were selected, and the effectiveness of the selection results and the possibility of use in deriving the initial design of the hydro turbine condition monitoring system were reviewed.
주제어
#condition monitoring, hydraulic phenomena, francis turbine, text mining, big data
학위논문 정보
저자
장진명
학위수여기관
충북대학교
학위구분
국내석사
학과
빅데이터 협동과정 안전 CPS 전공
지도교수
최영보
발행연도
2023
총페이지
vi, 52 p.
키워드
condition monitoring, hydraulic phenomena, francis turbine, text mining, big data
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