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자료유형
학술저널
저자정보
이대연 (국립 한밭대학교 스마트생산경영공학과 가온플랫폼(주)) 박수용 (국립 한밭대학교 융합기술학과) 이동형 (국립 한밭대학교 산업경영공학과)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제46권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
133 - 142 (10page)

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The large process plant is currently implementing predictive maintenance technology to transition from the traditional Time-Based Maintenance (TBM) approach to the Condition-Based Maintenance (CBM) approach in order to improve equipment maintenance and productivity. The traditional techniques for predictive maintenance involved managing upper/lower thresholds (Set-Point) of equipment signals or identifying anomalies through control charts. Recently, with the development of techniques for big analysis, machine learning-based AAKR (Auto-Associative Kernel Regression) and deep learning-based VAE (Variation Auto-Encoder) techniques are being actively applied for predictive maintenance. However, this predictive maintenance techniques is only effective during steady-state operation of plant equipment, and it is difficult to apply them during start-up and shutdown periods when rises or falls. In addition, unlike processes such as nuclear and thermal power plants, which operate for hundreds of days after a single start-up, because the pumped power plant involves repeated start-ups and shutdowns 4-5 times a day, it is needed the prediction and alarm algorithm suitable for its characteristics. In this study, we aim to propose an approach to apply the optimal predictive alarm algorithm that is suitable for the characteristics of Pumped Storage Power Plant(PSPP) facilities to the system by analyzing the predictive maintenance techniques used in existing nuclear and coal power plants.
#Pumped Storage Power Plant #Prediction Alarm Algorithm

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