KR20120033140A - 압축기 성능맵 예측 장치 및 방법 - Google Patents

압축기 성능맵 예측 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20120033140A
KR20120033140A KR1020100094750A KR20100094750A KR20120033140A KR 20120033140 A KR20120033140 A KR 20120033140A KR 1020100094750 A KR1020100094750 A KR 1020100094750A KR 20100094750 A KR20100094750 A KR 20100094750A KR 20120033140 A KR20120033140 A KR 20120033140A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
flow rate
performance map
compressor
compressor performance
Prior art date
Application number
KR1020100094750A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101683673B1 (ko
Inventor
허광범
박정극
이정빈
김동섭
강도원
Original Assignee
한국전력공사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전력공사 filed Critical 한국전력공사
Priority to KR1020100094750A priority Critical patent/KR101683673B1/ko
Publication of KR20120033140A publication Critical patent/KR20120033140A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101683673B1 publication Critical patent/KR101683673B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04D—NON-POSITIVE-DISPLACEMENT PUMPS
    • F04D17/00—Radial-flow pumps, e.g. centrifugal pumps; Helico-centrifugal pumps

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Air Blowers (AREA)

Abstract

본 발명은 압축기의 성능맵을 예측하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 가스터빈의 작동환경 및 부하 변동에 의한 가스터빈 작동점 변화에 따라 가스터빈의 성능을 예측함에 있어서 중요한 자료인 가스터빈 압축기 성능맵을 예측하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 압축기 성능맵 예측장치는 입력 파라미터에 따른 터빈의 설계 해석을 수행하여 설계 파라미터 및 물성치 정보를 산출하는 설계 해석 모듈 및 상기 설계 해석 파라미터 및 물성치 정보를 이용하여 압축기 성능맵의 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 산출하고, 상기 산출된 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 변화시켜 외기온 변화에 따른 설계 파라미터와 일치하도록 가스터빈의 압축기 성능맵을 모사하는 탈설계 해석 모듈을 포함할 수 있다.

Description

압축기 성능맵 예측 장치 및 방법{DEVICE FOR ANTICIPATING OF COMPRESSOR PERFORMANCE MAP}
본 발명은 압축기의 성능맵을 예측하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 가스터빈의 작동환경 및 부하 변동에 의한 가스터빈 작동점 변화에 따라 가스터빈의 성능을 예측함에 있어서 중요한 자료인 가스터빈 압축기 성능맵을 예측하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
고유가 상황의 지속과 기후변화협약의 진전 등으로 인해 신재생에너지의 중요성이 날로 커지고 있다. 신재생에너지 발전 중 바이오 가스 발전은 매립가스, 음식물폐기물 및 하수 슬러지 등을 혐기상태에서 발효시킴으로써 발생하는 바이오 가스를 이용하여 발전하는 방식이다. 바이오 가스의 경우 대부분 메탄 및 이산화 탄소로 구성된다. 따라서 바이오 가스는 천연 가스에 비해 메탄 함량이 적고 발열량이 낮다.
천연가스로 연료로 사용하기 위해서 설계된 가스 터빈의 경우, 바이오 가스를 연료로 사용하게 되는 경우, 가스터빈의 운전점이 변하게 된다. 가스터빈의 운전점 변화에 의해서 가스터빈의 성능이 변하게 되며, 가스터빈을 구성하는 각각의 구성부에도 영향을 미치게 된다.
일반적으로 가스터빈은 압축기, 연소기, 터빈으로 구성되며, 압축기 입구로 들오는 공기가 압축되어 연소기에서 연소한 후 터빈에서 팽창하여 출력을 내는 시스템이다. 가스터빈의 작동환경 및 부하변동에 따른 가스터빈의 성능을 예측하기 위해서는 탈설계해석이 필요하다.
가스터빈의 탈설계해석은 먼저 가스터빈의 설계모사를 한 후, 압축기의 성능맵을 이용하여 작동환경 및 부하변동에 따라 압축기와 터빈의 작동점이 매칭(matching)이 될 때까지 반복계산을 통하여 작동점을 계산하여 가스터빈의 성능변화를 예측하게 된다.
따라서 작동환경 및 부하변동에 따른 성능변화를 예측함에 있어서 압축기 성능맵 자료는 중요하며 일반적으로 각 가스터빈의 압축기 성능맵이 공개되어 있지 않기 때문에 압축기 성능맵을 이용한 가스터빈의 성능해석이 불가능한 문제점이 있다.
이에 본 방법은 천연가스를 연료로 사용하도록 설계된 5MW급 가스터빈에 음식물류 폐기물, 매립지 가스, 하수 슬러지 등에서 혐기성 소화공정을 통하여 발생되는 바이오 가스를 가스터빈의 연료로 사용함에 따라 가스터빈의 작동점이 이동하여 가스터빈의 성능이 변하게 되는데, 이 때 성능변화를 정확하게 해석하기 위해서는 압축기의 성능맵이 필요하다. 그러나 가스터빈의 압축기 성능맵은 제작사에서 제공하지 않기 때문에 성능변화를 해석하는데 어려움이 있다.
종전 가스터빈의 해석 방법으로는 불가능하였던 압축기 성능선도를 적용한 탈 설계 해석을 수행하기 위하여 제작사에서 제공한 데이터를 이용, 압축기의 성능선도를 예측, 적용하여 보다 정확한 성능 해석을 수행할 수 있다는 데에 본 방법의 장점이 있다.
성능변화해석을 제작사의 가스터빈의 압축기 성능맵 제공이 없는 가운데, 압축기 성능맵 예측방법을 이용하여 정확한 시스템 성능해석 데이터를 제공한다.
가스터빈 압축기 성능맵은 가스터빈의 성능을 예측할 수 있는 파라미터를 포함하고 있고 가스터빈 제작사의 오랜 제작 경험과 기술수준을 의미하는 자료이기 때문에 현재 제작사에서 제공하고 있지 않고 있지만, 본 압축기 맵 예측 기술을 이용하여 압축기 성능맵을 예측하여 바이오가스를 이용하는 가스터빈 시스템의 성능변화를 효과적으로 예측할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면 압축기 성능맵 예측 장치가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 압축기 성능맵 예측장치는 입력 파라미터에 따른 터빈의 설계 해석을 수행하여 설계 파라미터 및 물성치 정보를 산출하는 설계 해석 모듈 및 상기 설계 해석 파라미터 및 물성치 정보를 이용하여 압축기 성능맵의 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 산출하고, 상기 산출된 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 변화시켜 외기온 변화에 따른 설계 파라미터와 일치하도록 가스터빈의 압축기 성능맵을 모사하는 탈설계 해석 모듈을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면 압축기 성능맵 예측 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 압축기 성능맵 예측 방법은 입력 파라미터에 따른 터빈의 설계 해석을 수행하여 설계 파라미터 및 물성치 정보를 산출하는 단계 및 상기 설계 해석 파라미터 및 물성치 정보를 이용하여 압축기 성능맵의 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 산출하고, 상기 산출된 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 변화시켜 외기온 변화에 따른 설계 파라미터와 일치하도록 가스터빈의 압축기 성능맵을 모사하는 단계를 포함할 수 있다.
바이오 가스는 천연가스에 비해 메탄(Methane)의 함량이 적기 때문에 저위발열량이 낮다. 가스터빈은 천연가스를 연료로 설계 되었기 때문에 바이오 가스를 연료로 적용할 경우 가스터빈의 작동점은 이동하게 되고 탈설계점에서의 성능을 나타내게 된다. 이러한 탈설계 해석을 정확하게 수행하기 위해서는 압축기 성능맵은 아주 중요하다. 본 압축기 성능 예측방법을 통하여 얻은 압축기 성능맵을 이용하여 바이오 가스를 적용하는 가스터빈 시스템의 성능해석을 어려움 없이 수행할 수 있으며, 또한 가스터빈의 작동점 변화가 가스터빈의 수명에 영향을 미칠것으로 예상되는데 이러한 가스터빈의 수명감소 문제를 해결할 수 있는 적절한 운전점 예측할 수 있는 토대를 마련할 수 있다. 이를 통하여 가스터빈의 사고예방과 유지보수비를 절감할 것으로 기대된다. 해당 가스터빈의 성능변화 예측을 통하여 안정적인 전력수급량을 예상할 수 있다는 장점이 있다. 또한 정부에서 추진중인 신재생에너지의 의무발전비율(Renewable Portfolio Standards, RPS) 정책과 2013년부터 유기성폐기물의 해양투기 금지에 따라 이러한 MW급 바이오 가스터빈 발전시스템이 확대 보급 될 것으로 예상됨에 따라 국가적인 차원에서 본 방법의 기술효과는 상당하다고 판단된다.
도 1 내지 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 압축기 성능맵 예측 장치의 블록 구성도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 압축기 성능맵 예측 방법을 설명하기 위한 순서도.
도 5은 본 발명의 일 실시예에 따른 압축기 성능맵 예측 결과를 보여주는 도면.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 가스터빈 설계 파라미터 및 성능 데이터를 설명하기 위한 도면.
도 7는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측한 압축기 맵을 이용하여 천연가스를 연료로 사용할 경우 외기온에 따른 출력 변화해석 결과를 설명하기 위한 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 압축기 성능 해석 결과를 설명하기 위한 도면.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 1 내지 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 압축기 성능맵 예측 장치의 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 압축기 성능맵 예측장치(100)는 설계해석모듈(120) 및 탈설계해석모듈(140)을 포함한다.
설계해석모듈(120)은 입력 파라미터에 따른 터빈의 설계 해석을 수행하여 설계 파라미터 및 물성치 정보를 산출한다.
도 2를 참조하면, 설계해석모듈(120)은 파라미터 입력부(122) 및 파라미터 산출부(124)를 포함한다.
파라미터 입력부(122)는 압력비, 가스유량, 터빈출구 온도, 터빈입구온도 정보를 포함하는 파라미터를 입력받는다.
파라미터 산출부(124)는 입력 파라미터를 이용하여 가스터빈의 출력과 효율이 일치할 때까지 가스터빈 각 구성부의 설계 파라미터 및 물성치 정보를 산출한다. 여기서, 설계 파라미터는 압축기의 압력비 정보, 출구 가스유량 정보, 압축기의 효율 정보, 가스터빈의 효율 정보, 냉각 공기유량 정보를 포함하며, 공기 및 가스 성분비 정보, 온도 정보, 압력 정보 및 몰 질량 정보를 포함하는 물성치 정보를 포함할 수 있다.
탈설계 해석 모듈(140)은 설계 해석 파라미터 및 물성치 정보를 이용하여 압축기 성능맵의 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 산출하고, 상기 산출된 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 변화시켜 외기온 변화에 따른 설계 파라미터와 일치하도록 가스터빈의 압축기 성능맵을 모사한다.
도 3을 참조하면, 탈설계 해석 모듈(140)은 상대 무차원 회전수 산출 모듈(142), 외기온 무차원 유량 정보 산출 모듈(144), 작동점 정보 산출 모듈(146), 작동점 정보 재산출 모듈(148) 및 압축기 성능맵 예측 모듈(150)을 포함한다.
상대 무차원 회전수 산출 모듈(142)은 설계 파라미터 및 물성치 정보를 이용하여 압축기의 무차원 유량 정보 및 터빈의 무차원 유량 정보를 산출하고, 일반적으로 공개되어 있는 가스터빈의 압축기 성능맵 및 외기온 데이터를 입력하여 상대 무차원 회전수를 산출한다.
외기온 무차원 유량 정보 산출 모듈(144)은 압축기 성능맵에 표시된 상대 무차원 회전수 라인에 속한 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보에 상응하는 점을 가정하여 상응하는 외기온에서 무차원 유량 정보를 산출하여 압축기의 실제 유량 정보과 출구 압력 정보를 산출한다.
작동점 정보 산출 모듈(146)은 산출된 압축기의 실제 유량 정보 및 출구 압력 정보를 상기 가스 터빈의 초킹 조건이 매칭될 때까지 무차원 유량 정보 및 압력비 정보에 상응하는 점을 수정 반복하여 작동점 정보를 산출한다.
작동점 정보 재산출 모듈(148)은 실제 가스터빈의 출력 및 효율 정보가 산출된 작동점 데이터와 일치하는 확인하고, 일치하지 않을 경우 상기 압축기 성능맵에 표시된 상대 무차원 회전수 라인에 속한 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 수정하고, 작동점 데이터를 재계산한다.
압축기 성능맵 예측 모듈(150)은 미리 설정된 범위의 외기온 정보를 변화시켜 가면서 반복계산을 수행하여 압축기 성능맵을 모사한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 압축기 성능맵 예측 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
천연가스를 사용할 때 외기온 변화에 따른 가스터빈의 성능 변화 자료를 이용하여 가스터빈의 압축기 성능맵을 예측할 수 있으며, 이 압축기 성능맵을 이용하여 바이오 가스를 연료로 사용하는 가스 터빈의 성능해석에 사용할 수 있다.
이하 본 방법에 대해 상세히 설명한다.
도 4를 참조하면, 단계 S410에서 압축기 성능맵 예측장치(100)는 먼저 설계 모듈(100)에서 주어진 파라미터 압력비(PR), 가스유량(
Figure pat00001
), 터빈출구 온도(TET), 터빈입구온도(TIT, 혹은 터빈 로터 입구온도(TRIT))를 입력받는다.
단계 S420에서 압축기 성능맵 예측장치(100)는 나머지 구성부의 변수값인 압축기 효율(
Figure pat00002
), 터빈효율(
Figure pat00003
), 냉각 공기유량(
Figure pat00004
)을 가정하여, 가스터빈의 출력과 효율이 일치할 때 까지 수정, 반복하여 계산하여 가스터빈 각 구성부의 파라미터(PR,
Figure pat00005
,
Figure pat00006
,
Figure pat00007
,
Figure pat00008
)와 물성치(공기 및 가스 성분비, 온도, 압력, 몰질량등)를 산출한다.
사용되는 압축기의 효율식은 다음과 같다.
Figure pat00009
(1)
여기에서
Figure pat00010
는 효율, h는 엔탈피, in은 입구, out은 출구, c는 압축기, s는 등엔트로피 상태이다.
사용되는 터빈의 효율식은 다음과 같다.
Figure pat00011
(2)
여기에서
Figure pat00012
는 효율,
Figure pat00013
는 출력,
Figure pat00014
은 질량유량, h는 엔탈피,
Figure pat00015
로터냉각공기 출력의 기여도, in은 입구, out은 출구, T는 터빈, s는 등엔트로피 상태, nc는 노즐 냉각공기, rc는 로터냉각공기이다.
사용되는 가스터빈의 출력식은 다음과 같다.
Figure pat00016
(3)
여기에서
Figure pat00017
는 효율,
Figure pat00018
는 출력, GT는 가스터빈, T는 터빈,c는 압축기 gear은 기어박스, gen은 발전기
사용되는 가스터빈의 효율식은 다음과 같다.
Figure pat00019
(4)
여기에서
Figure pat00020
는 효율,
Figure pat00021
는 출력, GT는 가스터빈,
Figure pat00022
은 질량유량, LHV는 저위발열량이다.
단계 S430에서 압축기 성능맵 예측장치(100)는 각 구성부 파라미터 및 물성치를 설계모듈로부터 넘겨받은 뒤 압축기에서 무차원 유량
Figure pat00023
과 터빈에서의 무차원 유량
Figure pat00024
을 산출한다.
압축기 성능맵 예측장치(100)는 그 후 일반적으로 공개되어 있는 가스터빈의 압축기 성능맵을 입력한 후, 가지고 있는 데이터의 가장 낮은 외기온을 입력하여, 해당 외기온에 해당하는 상대 무차원 회전수를 식(5)를 이용하여 산출한다.
Figure pat00025
(5)
N은 회전수, T는 압축기 입구 온도, MW는 분자량, d는 설계점이다. 설계점에서 압축기 입구온도는 15℃, 입구 압력은 1atm이다.
단계 S440에서 압축기 성능맵 예측장치(100)는 상기 압축기 성능맵에 표시된 상대 무차원 회전수 라인에 속한 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보에 상응하는 점을 가정하여 상응하는 외기온에서 무차원 유량 정보를 산출하여 압축기의 실제 유량 정보와 출구 압력 정보를 산출한다.
압축기 성능맵 예측장치(100)는 가스터빈이 압축기 성능맵 상에서 해당 외기온 조건으로 구한 상대 무차원 회전수라인에 속한 어느 한 점에 작동하는 것이므로 이 상대 무차원 회전수라인에 속한 상대 무차원 유량과 압력비를 가진 점를 가정하여 해당 외기온에서의 무차원 유량을 구하여 압축기의 실제 유량과 출구 압력을 구할 수 있다.
사용되는 압축기 맵의 상대 무차원 유량식은 다음과 같다.
Figure pat00026
(6)
Figure pat00027
은 질량유량, P는 압축기 입구 압력, T는 압축기 입구 온도, R은 기체상수, MW는 분자량, d는 설계점이다.
사용되는 압축기 맵의 압력비식은 다음과 같다.
Figure pat00028
(7)
사용되는 상대 효율식은 다음과 같다.
Figure pat00029
(8)
단계 S450에서 압축기 성능맵 예측장치(100)는 산출된 압축기의 실제 유량 정보 및 출구 압력 정보를 상기 가스 터빈의 초킹 조건이 매칭될 때까지 무차원 유량 정보 및 압력비 정보에 상응하는 점을 수정 반복하여 작동점 정보를 산출한다.
압축기 성능맵 예측장치(100)는 산출한 압축기의 실제 유량과 출구 압력 값을 이용하여 터빈에서 초킹 조건(Choking condition)을 만족하여 압축기와 터빈이 매칭(matching)할 때 까지 무차원 유량과 압력비를 가진 점을 수정?반복하여 계산 한다. 이러한 과정을 통하여 작동점을 구하여 탈설계시 성능을 예측한다.
터빈에서 사용되는 초킹 조건(Choking condition)식은 다음과 같다.
Figure pat00030
(9)
여기에서
Figure pat00031
은 질량유량, A는 면적, P는 압력, T는 온도, T는 터빈, in은 입구, R은 기체상수이다.
본 발명의 일 실시예 따른 압축기 성능맵 예측장치(100)는 도 5와 같은 압축기 성능 선도를 구할 수 있다. 도 7에서 알 수 있듯이 천연가스를 연료로 사용 할 경우 외기온 변화에 따른 출력변화 데이터와 비슷한 결과를 나타내도록 압축기 성능맵이 예측되었다
단계 S460에서 압축기 성능맵 예측장치(100)는 예측한 가스터빈의 출력, 효율, 유량, 터빈 출구 온도등의 결과가 데이터와 일치하는지를 판단한다.
단계 S465에서 압축기 성능맵 예측장치(100)는 판단결과, 일치하지 않을 경우 해당 무차원 회전수 라인을 이동시켜 데이터 상의 가스터빈의 출력, 효율, 유량, 터빈 출구 온도가 일치할 때까지 계산을 반복한다.
단계 S470 및 단계 S475에서 압축기 성능맵 예측장치(100)는 최대 외기온 조건에 대해서 전 외기온 범위에서 만족 할 때 까지 외기온은 변화시켜 가면서 반복계산을 수행한다. 이와 같은 과정을 통하여 압축기 성능맵을 예측할 수 있다.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 압축기 맵 성능시뮬레이션 정확도를 설명하기 위한 도면이다.
도 6 내지 도 8을 참조하면, 본 방법을 통해 예측된 압축기 성능 선도를 이용하여 성능 해석을 한 결과는 다음과 같다. 압축기 성능맵 예측장치(100)는 도 6에서 알 수 있듯이 먼저 설계해석이 잘 수행되었음을 알 수 있다. 이를 바탕으로 본 방법을 통해 예측된 압축기 성능 선도를 이용하여 성능해석을 한 결과, 도 7과 도 8에서 알 수 있듯이 가스터빈의 출력 데이터는 제작사에서 제공하는 참고 데이터 대비 오차범위 ±2%안의 값을 가지는 것으로 나타났다. 따라서 본 방법을 통해 예측된 가스터빈의 압축기 성능선도는 잘 예측된 것으로 볼 수 있다.
가스터빈 성능해석에서 가스터빈의 작동점은 압축기의 성능 선도에 더 큰 영향을 받아 결정이 되므로 예측된 압축기 성능 선도의 정확성이 가스터빈의 성능해석에 큰 영향을 미친다. 현재 예측된 가스터빈의 압축기 성능선도가 오차범위 ±2%안의 값을 만족시키고 있으므로 바이오 가스를 가스터빈에 연료로 적용하였을 때의 가스터빈 성능해석 또한 오차범위 ±2% 내의 값을 가질 것으로 예상된다.
본 발명의 실시예는 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 변경 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (11)

  1. 입력 파라미터에 따른 터빈의 설계 해석을 수행하여 설계 파라미터 및 물성치 정보를 산출하는 설계 해석 모듈; 및
    상기 설계 해석 파라미터 및 물성치 정보를 이용하여 압축기 성능맵의 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 산출하고, 상기 산출된 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 변화시켜 외기온 변화에 따른 설계 파라미터와 일치하도록 가스터빈의 압축기 성능맵을 모사하는 탈설계 해석 모듈을 포함하는 압축기 성능맵 예측장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 설계 해석 모듈은
    상기 입력 파라미터를 입력 받는 파라미터 입력부-상기 입력 파라미터는 압력비, 가스유량, 터빈출구 온도, 터빈입구온도 정보를 포함함-; 및
    상기 입력 파라미터를 이용하여 가스터빈의 출력과 효율이 일치할 때까지 가스터빈 각 구성부의 설계 파라미터 및 물성치 정보를 산출하는 파라미터 산출부-상기 설계 파라미터는 압축기의 압력비 정보, 출구 가스유량 정보, 압축기의 효율 정보, 가스터빈의 효율 정보, 냉각 공기유량 정보를 포함하는 파라미터와, 공기 및 가스 성분비 정보, 온도 정보, 압력 정보 및 몰 질량 정보를 포함하는 물성치 정보를 포함함-;를 포함하는 압축기 성능맵 예측 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 탈설계 해석 모듈은
    상기 설계 파라미터 및 물성치 정보를 이용하여 압축기의 무차원 유량 정보 및 터빈의 무차원 유량 정보를 산출하고, 일반적으로 공개되어 있는 가스터빈의 압축기 성능맵 및 외기온 데이터를 입력하여 상대 무차원 회전수를 산출하는 상대 무차원 회전수 산출 모듈;
    상기 압축기 성능맵에 표시된 상대 무차원 회전수 라인에 속한 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보에 상응하는 점을 가정하여 상응하는 외기온에서 무차원 유량 정보를 산출하여 압축기의 실제 유량 정보과 출구 압력 정보를 산출하는 외기온 무차원 유량 정보 산출 모듈; 및
    상기 산출된 압축기의 실제 유량 정보 및 출구 압력 정보를 상기 가스 터빈의 초킹 조건이 매칭될 때까지 무차원 유량 정보 및 압력비 정보에 상응하는 점을 수정 반복하여 작동점 정보를 산출하는 작동점 정보 산출 모듈를 포함하는 압축기 성능맵 예측 장치;
  4. 제3항에 있어서,
    실제 가스터빈의 출력 및 효율 정보가 산출된 작동점 데이터와 일치하는 확인하고, 일치하지 않을 경우 상기 압축기 성능맵에 표시된 상대 무차원 회전수 라인에 속한 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 수정하고, 작동점 데이터를 재계산하는 작동점 정보 재산출 모듈을 더 포함하는 압축기 성능맵 예측 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    미리 설정된 범위의 외기온 정보를 변화시켜 가면서 반복계산을 수행하여 압축기 성능맵을 모사하는 압축기 성능맵 예측 모듈을 더 포함하는 압축기 성능맵 예측 장치.
  6. 입력 파라미터에 따른 터빈의 설계 해석을 수행하여 설계 파라미터 및 물성치 정보를 산출하는 단계; 및
    상기 설계 해석 파라미터 및 물성치 정보를 이용하여 압축기 성능맵의 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 산출하고, 상기 산출된 상대 무차원 회전수 정보, 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 변화시켜 외기온 변화에 따른 설계 파라미터와 일치하도록 가스터빈의 압축기 성능맵을 모사하는 단계를 포함하는 압축기 성능맵 예측 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 설계 파라미터 및 물성치 정보를 산출하는 단계는
    상기 입력 파라미터를 입력 받는 단계-상기 입력 파라미터는 파라미터 압력비, 가스유량, 터빈출구 온도, 터빈입구온도 정보를 포함함-; 및
    상기 입력 파라미터를 이용하여 가스터빈의 출력과 효율이 일치할 때까지 가스터빈 각 구성부의 설계 파라미터 및 물성치 정보를 산출하는 단계-상기 설계 파라미터는 압축기의 압력비 정보, 출구 가스유량 정보, 압축기의 효율 정보, 가스터빈의 효율 정보, 냉각 공기유량 정보를 포함하는 파라미터와, 공기 및 가스 성분비 정보, 온도 정보, 압력 정보 및 몰 질량 정보를 포함하는 물성치 정보를 포함함-;를 포함하는 압축기 성능맵 예측 방법.
  8. 제6항 또는 제7항에 있어서,
    가스터빈의 압축기 성능맵을 모사하는 단계는
    상기 설계 파라미터 및 물성치 정보를 이용하여 압축기의 무차원 유량 정보 및 터빈의 무차원 유량 정보를 산출하고, 일반적으로 공개되어 있는 가스터빈의 압축기 성능맵 및 외기온 데이터를 입력하여 상대 무차원 회전수를 산출하는 단계;
    상기 압축기 성능맵에 표시된 상대 무차원 회전수 라인에 속한 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보에 상응하는 점을 가정하여 상응하는 외기온에서 무차원 유량 정보를 산출하여 압축기의 실제 유량 정보과 출구 압력 정보를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 압축기의 실제 유량 정보 및 출구 압력 정보를 상기 가스 터빈의 초킹 조건이 매칭될 때까지 무차원 유량 정보 및 압력비 정보에 상응하는 점을 수정 반복하여 작동점 정보를 산출하는 단계를 포함하는 압축기 성능맵 예측 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    실제 가스터빈의 출력 및 효율 정보가 산출된 작동점 데이터와 일치하는 확인하고, 일치하지 않을 경우 상기 압축기 성능맵에 표시된 상대 무차원 회전수 라인에 속한 상대 무차원 유량 정보 및 압력비 정보를 수정하고, 작동점 데이터를 재계산하는 단계를 더 포함하는 압축기 성능맵 예측 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    미리 설정된 범위의 외기온 정보를 변화시켜 가면서 반복계산을 수행하여 압축기 성능맵을 모사하는 단계를 더 포함하는 압축기 성능맵 예측 방법.
  11. 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있고 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
KR1020100094750A 2010-09-29 2010-09-29 압축기 성능맵 예측 장치 및 방법 KR101683673B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100094750A KR101683673B1 (ko) 2010-09-29 2010-09-29 압축기 성능맵 예측 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100094750A KR101683673B1 (ko) 2010-09-29 2010-09-29 압축기 성능맵 예측 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20120033140A true KR20120033140A (ko) 2012-04-06
KR101683673B1 KR101683673B1 (ko) 2016-12-20

Family

ID=46136036

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100094750A KR101683673B1 (ko) 2010-09-29 2010-09-29 압축기 성능맵 예측 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101683673B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106681293A (zh) * 2016-03-04 2017-05-17 浙江大学 燃气轮机状态维修决策系统
CN112594064A (zh) * 2020-11-25 2021-04-02 北京航空航天大学 一种基于轴流压气机级间测量参数的s2流场诊断方法
KR20230079556A (ko) 2021-11-29 2023-06-07 한국항공우주연구원 3차원 전산해석을 이용한 터보제트 가스터빈 엔진의 성능해석방법 및 성능해석모듈

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050008975A (ko) * 2003-07-14 2005-01-24 두산중공업 주식회사 가스 터빈의 성능 데이터 산출 방법
KR20090064906A (ko) * 2007-12-17 2009-06-22 한국과학기술원 가스터빈의 천이해석을 위한 수치해석장치 및수치해석방법
KR20090121248A (ko) * 2008-05-21 2009-11-25 제너럴 일렉트릭 캄파니 복합 발전 시스템의 제어

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050008975A (ko) * 2003-07-14 2005-01-24 두산중공업 주식회사 가스 터빈의 성능 데이터 산출 방법
KR20090064906A (ko) * 2007-12-17 2009-06-22 한국과학기술원 가스터빈의 천이해석을 위한 수치해석장치 및수치해석방법
KR20090121248A (ko) * 2008-05-21 2009-11-25 제너럴 일렉트릭 캄파니 복합 발전 시스템의 제어

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106681293A (zh) * 2016-03-04 2017-05-17 浙江大学 燃气轮机状态维修决策系统
CN112594064A (zh) * 2020-11-25 2021-04-02 北京航空航天大学 一种基于轴流压气机级间测量参数的s2流场诊断方法
CN112594064B (zh) * 2020-11-25 2021-12-14 北京航空航天大学 一种基于轴流压气机级间测量参数的s2流场诊断方法
KR20230079556A (ko) 2021-11-29 2023-06-07 한국항공우주연구원 3차원 전산해석을 이용한 터보제트 가스터빈 엔진의 성능해석방법 및 성능해석모듈

Also Published As

Publication number Publication date
KR101683673B1 (ko) 2016-12-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Visser et al. Development of a 3 kW Microturbine for CHP Applications
Biliyok et al. Evaluation of natural gas combined cycle power plant for post-combustion CO2 capture integration
Somehsaraei et al. Performance analysis of a biogas-fueled micro gas turbine using a validated thermodynamic model
Cornelius et al. Experimental and computational analysis of a multistage axial compressor including stall prediction by steady and transient CFD methods
Bianchi et al. Application of environmental performance assessment of CHP systems with local and global approaches
Kelly et al. Implementation and verification of a wave-to-wire model of an oscillating water column with impulse turbine
Odom et al. Tutorial on modeling of gas turbine driven centrifugal compressors
Oluyede et al. Fundamental impact of firing syngas in gas turbines
Slavinskaya et al. Reduced reaction mechanisms for methane and syngas combustion in gas turbines
Kim et al. Comparative analysis of off-design performance characteristics of single and two-shaft industrial gas turbines
Mathioudakis Analysis of the Effects of Water Injection on the Performance of a Gas Turbine
Paepe et al. Micro gas turbine cycle humidification for increased flexibility: Numerical and experimental validation of different steam injection models
KR20120033140A (ko) 압축기 성능맵 예측 장치 및 방법
Mozafari et al. Optimisation of micro gas turbine by exergy, economic and environmental (3E) analysis
Bexten et al. Model-based thermodynamic analysis of a hydrogen-fired gas turbine with external exhaust gas recirculation
Ancona et al. A Comparison Between Organic Rankine Cycle and Supercritical CO2 Bottoming Cycles for Energy Recovery From Industrial Gas Turbines Exhaust Gas
US9149776B2 (en) Systems and methods for liquid fuel modeling
Motamed et al. Part-load thermal efficiency enhancement in gas turbine combined cycles by exhaust gas recirculation
Gaitanis et al. Real Time Micro Gas Turbines Performance Assessment Tool: Comprehensive Transient Behavior Prediction With Computationally Effective Techniques
Mahmood et al. Model based diagnostics of ae-t100 micro gas turbine
Al-Mamoori et al. Evaluation of gas fuel and biofuel usage in turbine
Ying et al. Study on the regression method of compressor map based on partial least squares regression modeling
Traverso et al. Preliminary Experimental results of integrated gasification fuel cell operation using hardware simulation
Langston Gas Turbines-Major Greenhouse Gas Inhibitors
Hamdi et al. Numerical investigation of an organic Rankine cycle radial inflow two-stage turbine

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191128

Year of fee payment: 4