Markov State Model을 이용한 복합화력 발전설비의 최적의 유지보수 계획 수립에 관한 연구

Abstract

전통적으로 실행되는 유지보수는 설비의 보전에 초점을 두고 운영상의 편리성만 고려하여 모든 설비에 일정한 시간 간격으로 정비업무를 실행하였다. 따라서 정비업무의 비용이 과도하게 증가되고 효율성이 떨어지는 결과로 이어졌다. 이러한 단점을 보완하기 위해 유보수업무의 경제성을 높이고 효율성을 증대시키는 유지보수 기법이 신뢰도 기반 유지보수(RCM) 계획 이다. 신뢰도 기반 유지보수의 목적은 설비의 기능 유지에 초점을 두어 불필요한 정비업무를 제거하고 설비의 특성과 설비의 구조적인 정보를 계획단계에서 고려하여 효율성을 높이는 것이다. RCM의 정비방법 중 예측정비 계획은 운영 중인 설비의 상태를 파악하여 고장을 발생시키는 원인을 사전에 제거하는 정비방법으로 상태를 파악하는 예측진단의 적절한 운용이 정비계획의 효율성과 안정성을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 논문은 RCM 계획 수립 방법에서 임의의 확률적 상태를 고려한 Markov State Model을 이용하여 최적의 예측정비계획 수립방법을 제안하였다. Markov State Model을 적용하기 위해 설비의 상태를 자세히 나누고 예측정비 각 상태에 존재하는 천이율을 이용하여 예측정비계획의 필요한 비용을 계산하였다. 사례연구에서는 우리나라 복합화력 발전설비에 Markov State Model을 적용하고 비용을 계산하여 비용을 최소화하는 예측진단 주기를 결정하였다.; Traditional maintenance planning is based on a constant maintenance interval for equipment life. In order to consider economic aspect for time based preventive maintenance, preventive maintenance is desirable to be scheduled by RCM(Reliability-Centered Maintenance) evaluation. The main objective of RCM is to reduce the maintenance cost, by focusing on the most important functions of the system and avoiding or removing maintenance actions that are not strictly necessary. So, Markov state model is utilized considering stochastic state in RCM. In this paper, a Markov state model which can be used for scheduling and optimization of maintenance is presented. The deterioration process of system condition is modeled by the stepwise Markov model in detail. Also, because the system is not continuously monitored, the inspection is considered. In case study, simulation results about RCM will be shown using the real historical data of combustion turbine generating unit in Korean power systems.