KR102247165B1 - 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템은 선박 전력원(발전기, 배터리, 연료전지 등)과 선박 구동기기(엔진, 모터 등)의 상태정보가 1차적으로 선박에 구비되는 선박정보 수집-관리유닛에 수집된 후 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛에 전송되어 빅데이터로 데이터베이스화되고, EMS-PMS용 클라우드 서버유닛과 통신하는 육상관제 서버유닛에서의 머신러닝 회귀분석 알고리즘을 통해 선박 전력원과 선박 구동기기의 최적제어, 기기 이상상태 검출과 대응, 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출이 수행되는 구조를 제공함으로써 선박의 자체특성과 현재상태에 맞추어진 전력관리/에너지관리 측면의 최적제어가 높은 신뢰성과 안정성을 가지면서 진행될 수 있고, 머신러닝 회귀분석 알고리즘에 의해 생성되는 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호가 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘, 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘, 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘의 형태로 초기 산출된 후 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈에서의 강화학습을 통해 최종 확정되어 선박장치 제어유닛으로 전달되면서 해당 선박에 맞춤식으로 동작하게 되는 구조를 제공함으로써 고성능/고효율의 선박 최적제어가 가능해질 수 있는 기술적 특징을 갖는다.

Description

머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템{Machine learning based ship energy-power management system}
본 발명은 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템에 관한 것으로, 좀더 구체적으로는 선박 전력원(발전기, 배터리, 연료전지 등)과 선박 구동기기(엔진, 모터 등)의 상태정보가 1차적으로 선박에 구비되는 선박정보 수집-관리유닛에 수집된 후 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛에 전송되어 빅데이터로 데이터베이스화되고, EMS-PMS용 클라우드 서버유닛과 통신하는 육상관제 서버유닛에서의 머신러닝 회귀분석 알고리즘을 통해 선박 전력원과 선박 구동기기의 최적제어, 기기 이상상태 검출과 대응, 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출이 수행되는 구조를 제공함으로써 선박의 자체특성과 현재상태에 맞추어진 전력관리/에너지관리 측면의 최적제어가 높은 신뢰성과 안정성을 가지면서 진행될 수 있고, 머신러닝 회귀분석 알고리즘에 의해 생성되는 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호가 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘, 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘, 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘의 형태로 초기 산출된 후 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈에서의 강화학습을 통해 최종 확정되어 선박장치 제어유닛으로 전달되면서 해당 선박에 맞춤식으로 동작하게 되는 구조를 제공함으로써 고성능/고효율의 선박 최적제어가 가능해질 수 있는 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템에 관한 것이다.
선박은 설계방법, 사용기기, 시간경과 등에 따라 최적제어 방법이 달라진다. 설계방법에 따라서 선박 발전원의 용량과 효율이 달라지고, 상호 영향을 미치는 기기들은 용량에 따라 사용범위가 한정되는데, 시간경과에 따른 기기 노후화로 인하여 기기들의 용량은 또다시 달라지게 되므로, 초기 설정된 제어알고리즘은 최적 설계방법에 맞지 않게 된다.
그리고 최근 많이 적용되고 있는 선박용 머신러닝 최적제어알고리즘은 해당 선박이 아닌 타 선박에서 계측된 데이터로부터 도출되는 결과만을 제시하므로, 해당선박에서의 구체적인 적용과정에서 심각한 오류를 발생시키거나, 기기 안정성을 해칠 우려가 높다.
한편 선박과 육상관제센터 간 데이터의 송수신은 클라우드 서버를 매개로 이루어질 수 있는데, 인터넷 통신망을 비롯한 선박의 네트워크 환경은 수상(水上)에서 운항되는 선박의 특수한 환경조건에 의해 안정성이 떨어지는 한계가 있다. 따라서 클라우드 서버를 매개로 한 실시간 데이터 전송의 경우, 데이터 손실로 이어질 수 있다. 특히 손실된 데이터에 중요정보가 포함되어 있을 경우 선박의 비상상황을 예측하지 못할 수 있고, 이는 선박 사고나 손실의 발생 가능성을 높이게 된다.
대한민국 공개특허공보 공개번호 제10-2019-0105149호 "인공지능 기반의 선박 제어 시스템 및 그 동작방법" 대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-2003406호 "클라우드 기반의 선박의 구역별 감지 및 네트워크 시스템"
따라서 본 발명은 이와 같은 종래 기술의 문제점을 개선하여, 선박의 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보가 선박정보 수집-관리유닛에 수집된 후 선박의 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛에 전송되어 빅데이터로 데이터베이스화되고, EMS-PMS용 클라우드 서버유닛과 통신하는 육상관제 서버유닛에서의 머신러닝 회귀분석 알고리즘을 통해 선박 전력원과 선박 구동기기의 최적제어, 기기 이상상태 검출과 대응, 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출이 수행되도록 함으로써 선박의 자체특성과 현재상태에 맞추어진 전력관리/에너지관리 측면의 최적제어가 높은 신뢰성과 안정성을 가지면서 진행될 수 있는 새로운 형태의 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
그리고 본 발명은 머신러닝 회귀분석 알고리즘에 의해 생성되는 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호가 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘, 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘, 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘의 형태로 초기 산출된 후 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈에서의 강화학습을 통해 최종 확정되어 선박장치 제어유닛으로 전달되면서 해당 선박에 맞춤식으로 동작하도록 함으로써 고성능/고효율의 선박 최적제어가 가능해질 수 있는 새로운 형태의 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 선박정보 수집-관리유닛에서 생성되는 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 시간의 경과에 따라 단속적으로 순차 전달받는 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛에 의해 선박상태 시계열 누적정보 집합체가 생성되고, 육상관제 서버유닛이 설정 단위 분석시간구간 주기로 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 생성하여 단속적으로 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛을 통해 선박의 선박장치 제어유닛으로 전달하는 구조를 제공함으로써 현재 상황에 따라 진화해가는 최적제어 알고리즘이 구축될 수 있는 새로운 형태의 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
이와 더불어 본 발명은 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈에서의 강화학습을 통해 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘, 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘, 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘이 최종 확정되는 구조를 제공함으로써 동적인 수상 환경조건에서 유기적으로 상호 연결되어 동작하는 선박 구동기기에 대한 적응제어가 가능해질 수 있는 새로운 형태의 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 의하면, 본 발명은 선박의 전력관리시스템(PMS)(1)에 속한 선박 전력원(10)에 설치되는 복수의 센서로 이루어져 전력원 상태정보를 검출하는 전력원 센싱유닛(100); 선박의 에너지관리시스템(EMS)(2)에 속한 선박 구동기기(20)에 설치되는 복수의 센서로 이루어져 구동기기 상태정보를 검출하는 구동기기 센싱유닛(200); 상기 전력원 센싱유닛(100)과 구동기기 센싱유닛(200)으로부터 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 전달받고, 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 설정 단위 계측시간구간 동안 시간순서에 따라 누적적으로 저장하여 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 생성하는 선박정보 수집-관리유닛(300); 인터넷 통신망에 대한 선박의 접속가능여부를 체크하고, 선박의 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 상기 선박정보 수집-관리유닛(300)으로부터 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 전달받아 외부로 무선 전송하는 선박정보 송신유닛(400); 상기 에너지관리시스템(2)과 전력관리시스템(1)에 연동되고, 선박 전력원 제어신호와 선박 구동기기 제어신호를 외부로부터 무선 전송받게 되며, 상기 선박 전력원 제어신호와 선박 구동기기 제어신호에 따라 상기 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)를 제어하게 되는 선박장치 제어유닛(500); 인터넷 통신망에 접속되는 서버로 이루어지고, 선박의 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 상기 선박정보 송신유닛(400)과 연결되어 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 전달받게 되며, 시간의 경과에 따라 단속적으로 순차 전달되는 상기 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 순차 연결하여 선박상태 시계열 누적정보 집합체를 생성하고, 외부로부터 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 수신한 후 선박의 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 상기 선박장치 제어유닛(500)으로 전달하게 되는 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600); 선박에 대한 육상관제센터에 의해 운용되고, 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)로부터 선박상태 시계열 누적정보 집합체를 전송받게 되며, 상기 선박상태 시계열 누적정보 집합체에 대한 분석을 통해 상기 에너지관리시스템(2)의 최적제어를 위한 선박 구동기기 제어신호와 상기 전력관리시스템(1)의 최적제어를 위한 선박 전력원 제어신호를 생성하며, 생성된 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)로 전송하는 육상관제 서버유닛(700);을 포함하는 구성으로 이루어지고,
상기 육상관제 서버유닛(700)은, 설정 단위 분석시간구간에서의 상기 선박 전력원(10)의 출력전력과 상기 선박 구동기기(20)의 연료 소모량를 각각 입력과 출력으로 한 머신러닝 회귀 분석을 통해 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 생성하고, 설정 단위 분석시간구간 주기로 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 단속적으로 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)로 전송하되, 상기 선박 전력원(10)의 출력전력과 상기 선박 구동기기(20)의 연료 소모량은 상기 선박상태 시계열 누적정보 집합체에 포함되어 있는 정보인 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템을 제공한다.
이와 같은 본 발명에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템에서 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)는 시간의 경과에 따라 상기 선박상태 시계열 누적정보 집합체가 빅데이터로 데이터베이스화되도록 하고, 상기 육상관제 서버유닛(700)은 상기 머신러닝 회귀 분석을 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘(710)으로 구현할 수 있다.
이와 같은 본 발명에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템에서 상기 육상관제 서버유닛(700)은 상기 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘(710)에 의해 생성되는 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호가 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)의 형태로 초기 산출되도록 하고, 상기 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)은 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)를 통해 상기 선박장치 제어유닛(500)으로 전달되며,
상기 선박장치 제어유닛(500)은 해당 선박에 설치되어 있는 각각의 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)에 구비된 상기 센서로부터 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 실시간 전달받게 되는 상기 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)이 실시간 산출하는 최적제어용 입력값에 따라 상기 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)를 제어하게 될 수 있다.
이와 같은 본 발명에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템에서 상기 육상관제 서버유닛(700)은, 선박이 운항되는 수상(水上)의 환경 특성정보, 선박의 특성정보, 선박의 운항 특성정보가 설정되어 수상에서의 선박 운항이 가상적으로 시뮬레이션되는 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈(720); 상기 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈(720)에서 가상적으로 운항되는 선박의 선박장치 제어유닛(500)으로 상기 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)이 초기 입력되면서 머신러닝 강화학습을 통해 상기 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)이 최종 확정되는 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘 강화학습 모듈(730);을 포함하는 구성으로 이루어져, 최종 확정된 상기 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)이 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)를 통해 상기 선박장치 제어유닛(500)으로 전달되도록 할 수 있다.
이와 같은 본 발명에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템에서 상기 육상관제 서버유닛(700)은 상기 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘(710)에 의해 생성되는 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호가 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712)의 형태로 초기 산출되도록 하고, 상기 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712)은 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)를 통해 상기 선박장치 제어유닛(500)으로 전달되며,
상기 선박장치 제어유닛(500)은 해당 선박에 설치되어 있는 각각의 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)에 구비된 상기 센서로부터 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 실시간 전달받게 되는 상기 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712)이 실시간 산출하는 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호에 따라 상기 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)를 제어하게 될 수 있다.
이와 같은 본 발명에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템에서 상기 선박 전력원(10)은 발전기(11), 배터리(12), 연료전지(13)의 조합으로 구성되고,
상기 육상관제 서버유닛(700)은 상기 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘(710)에 의해 생성되는 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호가 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)의 형태로 초기 산출되도록 하고, 상기 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)은 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)를 통해 상기 선박장치 제어유닛(500)으로 전달되며,
상기 선박장치 제어유닛(500)은 상기 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)이 실시간 산출하는 전력원 별 출력값에 따라 상기 선박 전력원(10)을 제어하게 될 수 있다.
본 발명에 의한 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템에 의하면, 선박의 자체특성과 현재상태에 맞추어진 전력관리/에너지관리 측면의 최적제어가 높은 신뢰성과 안정성을 가지면서 진행되는 효과가 있다. 그리고 본 발명에 의한 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템에 의하면, 고성능/고효율의 선박 최적제어가 가능해지고, 현재 상황에 따라 진화해가는 최적제어 알고리즘이 구축될 수 있으며, 동적인 수상 환경조건에서 유기적으로 상호 연결되어 동작하는 선박 구동기기에 대한 적응제어가 가능해지는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템의 기본 구성블록도;
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템의 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘으로 선박 전력원인 발전기의 최적운전값을 검출하는 것을 보여주기 위한 그래프;
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템의 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘으로 선박 구동기기인 펌프의 최적운전값을 검출하는 것을 보여주기 위한 그래프;
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛의 구성 블록도;
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛의 방화벽 시스템 예시도;
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 육상관제 서버유닛의 최적제어용 알고리즘 산출 구성을 보여주기 위한 도면;
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템에서 산출된 최적제어용 알고리즘이 선박장치 제어유닛으로 전달되어 사용되는 구조를 보여주기 위한 도면;
도 8과 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템에서 최적제어되는 선박 구동기기의 상태정보와 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘의 예시도;
도 10은 본 발명에 따른 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘의 예시도;
도 11은 본 발명에 따른 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘으로 산출되는 전력사용예측 그래프이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면 도 1 내지 도 11에 의거하여 상세히 설명한다. 한편, 도면과 상세한 설명에서 일반적인 선박, 선박 전력관리시스템(PMS), 선박 에너지관리시스템(EMS), 센서, 클라우드 서버, 육상관제 서버, 머신러닝, 머신러닝 회귀분석, 빅데이터 등으로부터 이 분야의 종사자들이 용이하게 알 수 있는 구성 및 작용에 대한 도시 및 언급은 간략히 하거나 생략하였다. 특히 도면의 도시 및 상세한 설명에 있어서 본 발명의 기술적 특징과 직접적으로 연관되지 않는 요소의 구체적인 기술적 구성 및 작용에 대한 상세한 설명 및 도시는 생략하고, 본 발명과 관련되는 기술적 구성만을 간략하게 도시하거나 설명하였다.
본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템은 도 1에서와 같이 전력원 센싱유닛(100), 구동기기 센싱유닛(200), 선박정보 수집-관리유닛(300), 선박정보 송신유닛(400), 선박장치 제어유닛(500), EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600), 육상관제 서버유닛(700)을 포함하는 구성으로 이루어지고, 연료전지(13)을 구비하여 자율운항으로 추진되는 자율운항 전기추진선박에 효과적으로 적용될 수 있으나, 자율운항 전기추진선박에만 적용되는 것은 아니고 다양한 종류와 규모의 선박에 적용될 수 있음은 물론이다.
전력원 센싱유닛(100)은 선박의 전력관리시스템(PMS)(1)에 속한 선박 전력원(10)에 설치되는 복수의 센서로 이루어지는 것으로, 전력원 상태정보를 검출하게 된다. 여기서 선박 전력원(10)으로는 발전기(11), 배터리(12), 연료전지(13) 등이 포함될 수 있으며, 이에 대응하여 전력원 센싱유닛(100)은 발전기(11)의 순간 연료소모량과 순간 출력전력, 배터리(12)의 C-rate에 따른 출력전력과 출력전압, 연료전지(13)의 출력전력과 출력전력밀도, 발전기(11)의 구성요소별 온도와 압력 및 연료유 누설량을 전력원 상태정보로 검출할 수 있다.
이와 같은 전력원 상태정보를 바탕으로 선박 전력원(10)의 최적제어를 위한 선박 전력원 제어신호를 산출하게 되는데, 발전기(11)는 도 2에서와 같이 연료소모량 대비 출력전력을 기준으로 전력원 제어신호를 산출하게 되고, 배터리(12)는 C-rate에 따른 출력전력을 기준으로 전력원 제어신호를 산출하게 되며, 연료전지(13)는 출력전력과 출력전류밀도 사이를 기준으로 전력원 제어신호를 산출하게 된다.
구동기기 센싱유닛(200)은 선박의 에너지관리시스템(EMS)(2)에 속한 선박 구동기기(20)에 설치되는 복수의 센서로 이루어지는 것으로, 구동기기 상태정보를 검출하게 된다. 여기서 선박 구동기기(20)로는 엔진(21), 모터(22) 등이 포함될 수 있는데, 모터(22)는 펌프, 팬 등에 사용된다. 이에 대응하여 구동기기 센싱유닛(200)은 엔진(21)의 RPM과 냉각수 온도, 모터(22)의 RPM과 전력 소모량을 구동기기 상태정보로 검출할 수 있다. 이와 같이 검출되는 구동기기 상태정보를 기반으로 도 3에서와 같이 모터(22)가 사용되는 펌프의 최적운전값이 산출될 수 있다.
선박정보 수집-관리유닛(300)은 전력원 센싱유닛(100)과 구동기기 센싱유닛(200)으로부터 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 전달받는 것으로, 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 설정 단위 계측시간구간 동안 시간순서에 따라 누적적으로 저장하여 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 생성하게 된다.
선박정보 송신유닛(400)은 인터넷 통신망에 대한 선박의 접속가능여부를 설정 시간단위로 체크한 다음, 선박의 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 선박정보 수집-관리유닛(300)으로부터 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 전달받아 외부로 무선 전송하게 된다.
선박장치 제어유닛(500)은 에너지관리시스템(2)과 전력관리시스템(1)에 연동되는 것으로, 선박 전력원 제어신호와 선박 구동기기 제어신호를 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)으로부터 무선 전송받게 된다. 그리고 선박장치 제어유닛(500)은 선박 전력원 제어신호와 선박 구동기기 제어신호에 따라 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)에 대한 최적제어나 적응제어를 수행하게 된다. 여기서 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)으로부터 무선 전송받게 되는 선박 전력원 제어신호와 선박 구동기기 제어신호는 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711), 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712), 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)의 형태를 가질 수 있으며, 선박장치 제어유닛(500)은 현재 실시간 계측되고 있는 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711), 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712), 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)에 입력함으로써 선박 전력원 제어신호와 선박 구동기기 제어신호의 구체적인 수치값이나 명령어를 산출할 수 있다.
EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)은 인터넷 통신망에 접속되는 서버로 이루어지는 것으로, 선박의 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 선박정보 송신유닛(400)과 연결되어 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 전달받게 된다. 여기서 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)은 시간의 경과에 따라 단속적으로 순차 전달되는 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 순차 연결하여 선박상태 시계열 누적정보 집합체를 생성하게 된다. 또한 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)은 육상관제 서버유닛(700)으로부터 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 수신한 후 선박의 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 선박의 선박장치 제어유닛(500)으로 전달하게 된다.
특히 본 발명의 실시예에 따른 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)는 시간의 경과에 따라 선박상태 시계열 누적정보 집합체가 빅데이터로 데이터베이스화되도록 한다.
한편 본 발명의 실시예에 따른 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)은 도 4에서와 같이 정보삭제 제어모듈(610), 정보저장 제어모듈(620), 방화벽모듈(630)을 포함하는 구성으로 이루어진다.
정보삭제 제어모듈(610)은 육상관제 서버유닛(700)의 관리자 계정 접속자에 의한 정보 삭제명령신호에 맞추어 해당 정보를 삭제하는 제어모듈이고, 정보저장 제어모듈(620)은 관리자 계정 접속자의 정보 삭제명령신호에 해당되지 않는 정보를 영구저장 상태로 유지하는 제어모듈이다. 방화벽모듈(630)은 상시적으로 동작하면서 불법적인 접속을 차단하게 되는 것으로, 도 5와 같은 방화벽 시스템으로 구현될 수 있다.
육상관제 서버유닛(700)은 선박에 대한 육상관제센터에 의해 운용되는 것으로, EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)로부터 선박상태 시계열 누적정보 집합체를 전송받은 다음, 선박상태 시계열 누적정보 집합체에 대한 분석을 통해 에너지관리시스템(2)의 최적제어를 위한 선박 구동기기 제어신호와 전력관리시스템(1)의 최적제어를 위한 선박 전력원 제어신호를 생성하게 된다. 이와 같이 생성된 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호는 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)로 전송된다.
특히 본 발명의 실시예에 따른 육상관제 서버유닛(700)은 설정 단위 분석시간구간에서의 선박 전력원(10)의 출력전력과 선박 구동기기(20)의 연료 소모량를 각각 입력과 출력으로 한 머신러닝 회귀 분석을 통해 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 생성하고, 설정 단위 분석시간구간 주기로 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 단속적으로 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)로 전송하게 된다. 여기서 선박 전력원(10)의 출력전력과 선박 구동기기(20)의 연료 소모량은 선박상태 시계열 누적정보 집합체에 포함되어 있는 정보이다.
또한 본 발명의 실시예에 따른 육상관제 서버유닛(700)은 머신러닝 회귀 분석을 도 6에서와 같이 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘(710)으로 구현하게 된다. 특히 본 발명의 실시예에 따른 육상관제 서버유닛(700)은 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘(710)에 의해 생성되는 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호가 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711), 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712), 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)의 형태로 초기 산출되도록 할 수 있다. 여기서 선박 구동기기에 적용되는 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)은 도 8과 도 9와 같이 구현될 수 있다. 그리고 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712)은 기기 노후화 등으로 인한 기기 이상이나 기기 고장을 진단하기 위한 알고리즘으로 도 10과 같은 구조를 가질 수 있다. 또한 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)은 선박 전력원(10)이 발전기(11), 배터리(12), 연료전지(13)의 조합으로 구성될 경우, 효과적으로 사용될 수 있는데, 도 11에 도시된 전력사용예측 그래프 등을 도출한 다음, 전력원 별(발전기, 배터리, 연료전지) 출력값을 산출할 수 있다.
최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711), 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712), 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)은 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)를 통해 선박장치 제어유닛(500)으로 전달될 수 있다.
이에 대응하여 선박장치 제어유닛(500)은 해당 선박에 설치되어 있는 각각의 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)에 구비된 센서로부터 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 실시간 전달받게 되는 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711), 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712), 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)이 실시간 산출하는 최적제어용 입력값, 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호, 전력원 별 출력값에 따라 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)를 제어하게 된다.
여기서 최적제어용 입력값에는 선박 구동기기(20)의 연료 소모량 대비 선박 전력원(10)의 출력전력이 최대가 되는 선박 전력원(10)의 출력전력 운전값, 선박 전력원(10)의 출력전력 감소율과 선박 구동기기(20)의 적정운전값 일치율이 최대가 되는 선박 구동기기(20)의 운전값 등이 포함된다.
한편 본 발명의 실시예에 따른 육상관제 서버유닛(700)은 도 6에서와 같이 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈(720), 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘 강화학습 모듈(730), 기기이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘 강화학습모듈(740), 전력사용예측기반 전력원별 출력값산출 알고리즘 강화학습모듈(750)을 추가적으로 구비하게 된다.
선박 가상환경 시뮬레이션 모듈(720)은 선박이 운항되는 수상(水上)의 환경 특성정보, 선박의 특성정보, 선박의 운항 특성정보가 설정되어 수상에서의 선박 운항이 가상적으로 시뮬레이션되는 모듈이다.
최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘 강화학습 모듈(730)은 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈(720)에서 가상적으로 운항되는 선박의 선박장치 제어유닛(500)으로 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)이 초기 입력되면서 머신러닝 강화학습을 통해 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)이 보정되면서 최종 확정되는 모듈이다.
기기이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘 강화학습모듈(740)은 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈(720)에서 가상적으로 운항되는 선박의 선박장치 제어유닛(500)으로 기기이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712)이 초기 입력되면서 머신러닝 강화학습을 통해 기기이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712)이 보정되면서 최종 확정되는 모듈이다.
전력사용예측기반 전력원별 출력값산출 알고리즘 강화학습모듈(750)은 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈(720)에서 가상적으로 운항되는 선박의 선박장치 제어유닛(500)으로 전력사용예측기반 전력원별 출력값산출 알고리즘(713)이 초기 입력되면서 머신러닝 강화학습을 통해 전력사용예측기반 전력원별 출력값산출 알고리즘(713)이 보정되면서 최종 확정되는 모듈이다.
이와 같이 최종 확정된 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711), 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712), 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)은 도 7에서와 같이 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)를 통해 선박장치 제어유닛(500)으로 전달된다. 여기서 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711), 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712), 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)의 최종 확정은 설정 단위 분석시간구간에 한정되는 것으로, 시간의 경과에 따라 달리 입력되는 선박상태 시계열 누적정보 집합체에 따라 설정 단위 분석시간구간에서 최종 확정되는 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711), 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712), 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)은 달라질 수 있다. 시간의 경과에 따라 선박상태 시계열 누적정보 집합체가 빅데이터화되므로, 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템은 현재 상황에 따라 진화해가는 최적제어 알고리즘을 구축할 수 있게 된다.
상기와 같이 구성된 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템은 선박의 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보가 선박정보 수집-관리유닛(300)에 수집된 후, 선박의 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)에 전송되어 빅데이터로 데이터베이스화되도록 하고, EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)과 통신하는 육상관제 서버유닛(700)에서의 머신러닝 회귀분석 알고리즘을 통해 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)의 최적제어, 기기 이상상태 검출과 대응, 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출이 수행되도록 하므로, 선박의 자체특성과 현재상태에 맞추어진 전력관리/에너지관리 측면의 최적제어가 높은 신뢰성과 안정성을 가지면서 진행될 수 있게 된다.
그리고 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템은 머신러닝 회귀분석 알고리즘에 의해 생성되는 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호가 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711), 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712), 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)의 형태로 초기 산출되도록 한 후, 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈(720)에서의 강화학습을 통해 최종 확정되어 선박장치 제어유닛으로 전달되면서 해당 선박에 맞춤식으로 동작하도록 하므로, 고성능/고효율의 선박 최적제어가 가능해질 수 있게 된다.
또한 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템은 선박정보 수집-관리유닛(300)에서 생성되는 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 시간의 경과에 따라 단속적으로 순차 전달받는 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)에 의해 선박상태 시계열 누적정보 집합체가 생성되도록 하고, 육상관제 서버유닛(700)이 설정 단위 분석시간구간 주기로 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 생성하여 단속적으로 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)을 통해 선박의 선박장치 제어유닛(500)으로 전달하는 구조를 하므로, 현재 상황에 따라 진화해가는 최적제어 알고리즘이 구축될 수 있게 된다.
이와 더불어 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템은 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈(720)에서의 강화학습을 통해 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711), 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712), 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)이 최종 확정되는 구조를 제공하므로, 동적인 수상 환경조건에서 유기적으로 상호 연결되어 동작하는 선박 구동기기에 대한 적응제어가 가능해질 수 있게 된다.
상술한 바와 같은, 본 발명의 실시예에 따른 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템을 상기한 설명 및 도면에 따라 도시하였지만, 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하며 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능하다는 것을 이 분야의 통상적인 기술자들은 잘 이해할 수 있을 것이다.
1 : 전력관리시스템(PMS)
2 : 에너지관리시스템(EMS)
10 : 선박 전력원
11 : 발전기
12 : 배터리
13 : 연료전지
20 : 선박 구동기기
21 : 엔진
22 : 모터
100 : 전력원 센싱유닛
200 : 구동기기 센싱유닛
300 : 선박정보 수집-관리유닛
400 : 선박정보 송신유닛
500 : 선박장치 제어유닛
600 : EMS-PMS용 클라우드 서버유닛
610 : 정보삭제 제어모듈
620 : 정보저장 제어모듈
630 : 방화벽모듈
700 : 육상관제 서버유닛
710 : 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘
711 : 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘
712 : 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘
713 : 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘
720 : 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈
730 : 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘 강화학습모듈
740 : 기기이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘 강화학습모듈
750 : 전력사용예측기반 전력원별 출력값산출 알고리즘 강화학습모듈

Claims (6)

  1. 선박의 전력관리시스템(PMS)(1)에 속한 선박 전력원(10)에 설치되는 복수의 센서로 이루어져 전력원 상태정보를 검출하는 전력원 센싱유닛(100);
    선박의 에너지관리시스템(EMS)(2)에 속한 선박 구동기기(20)에 설치되는 복수의 센서로 이루어져 구동기기 상태정보를 검출하는 구동기기 센싱유닛(200);
    상기 전력원 센싱유닛(100)과 구동기기 센싱유닛(200)으로부터 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 전달받고, 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 설정 단위 계측시간구간 동안 시간순서에 따라 누적적으로 저장하여 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 생성하는 선박정보 수집-관리유닛(300);
    인터넷 통신망에 대한 선박의 접속가능여부를 체크하고, 선박의 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 상기 선박정보 수집-관리유닛(300)으로부터 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 전달받아 외부로 무선 전송하는 선박정보 송신유닛(400);
    상기 에너지관리시스템(2)과 전력관리시스템(1)에 연동되고, 선박 전력원 제어신호와 선박 구동기기 제어신호를 외부로부터 무선 전송받게 되며, 상기 선박 전력원 제어신호와 선박 구동기기 제어신호에 따라 상기 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)를 제어하게 되는 선박장치 제어유닛(500);
    인터넷 통신망에 접속되는 서버로 이루어지고, 선박의 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 상기 선박정보 송신유닛(400)과 연결되어 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 전달받게 되며, 시간의 경과에 따라 단속적으로 순차 전달되는 상기 단위 계측시간구간 선박상태 시계열 누적정보를 순차 연결하여 선박상태 시계열 누적정보 집합체를 생성하고, 외부로부터 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 수신한 후 선박의 인터넷 통신망 접속가능시간 대에 상기 선박장치 제어유닛(500)으로 전달하게 되는 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600);
    선박에 대한 육상관제센터에 의해 운용되고, 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)로부터 선박상태 시계열 누적정보 집합체를 전송받게 되며, 상기 선박상태 시계열 누적정보 집합체에 대한 분석을 통해 상기 에너지관리시스템(2)의 최적제어를 위한 선박 구동기기 제어신호와 상기 전력관리시스템(1)의 최적제어를 위한 선박 전력원 제어신호를 생성하며, 생성된 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)로 전송하는 육상관제 서버유닛(700);을 포함하는 구성으로 이루어지고,
    상기 육상관제 서버유닛(700)은,
    설정 단위 분석시간구간에서의 상기 선박 전력원(10)의 출력전력과 상기 선박 구동기기(20)의 연료 소모량를 각각 입력과 출력으로 한 머신러닝 회귀 분석을 통해 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 생성하고, 설정 단위 분석시간구간 주기로 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호를 단속적으로 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)로 전송하되, 상기 선박 전력원(10)의 출력전력과 상기 선박 구동기기(20)의 연료 소모량은 상기 선박상태 시계열 누적정보 집합체에 포함되어 있는 정보인 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)는 시간의 경과에 따라 상기 선박상태 시계열 누적정보 집합체가 빅데이터로 데이터베이스화되도록 하고,
    상기 육상관제 서버유닛(700)은 상기 머신러닝 회귀 분석을 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘(710)으로 구현하게 되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 육상관제 서버유닛(700)은 상기 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘(710)에 의해 생성되는 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호가 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)의 형태로 초기 산출되도록 하고,
    상기 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)은 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)를 통해 상기 선박장치 제어유닛(500)으로 전달되며,
    상기 선박장치 제어유닛(500)은 해당 선박에 설치되어 있는 각각의 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)에 구비된 상기 센서로부터 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 실시간 전달받게 되는 상기 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)이 실시간 산출하는 최적제어용 입력값에 따라 상기 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)를 제어하게 되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 육상관제 서버유닛(700)은,
    선박이 운항되는 수상(水上)의 환경 특성정보, 선박의 특성정보, 선박의 운항 특성정보가 설정되어 수상에서의 선박 운항이 가상적으로 시뮬레이션되는 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈(720);
    상기 선박 가상환경 시뮬레이션 모듈(720)에서 가상적으로 운항되는 선박의 선박장치 제어유닛(500)으로 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)이 초기 입력되면서 머신러닝 강화학습을 통해 상기 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)이 최종 확정되는 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘 강화학습 모듈(730);을 포함하는 구성으로 이루어져,
    최종 확정된 상기 최적제어용 입력값 산출함수 알고리즘(711)이 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)를 통해 상기 선박장치 제어유닛(500)으로 전달되도록 하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 육상관제 서버유닛(700)은 상기 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘(710)에 의해 생성되는 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호가 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712)의 형태로 초기 산출되도록 하고,
    상기 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712)은 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)를 통해 상기 선박장치 제어유닛(500)으로 전달되며,
    상기 선박장치 제어유닛(500)은 해당 선박에 설치되어 있는 각각의 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)에 구비된 상기 센서로부터 전력원 상태정보와 구동기기 상태정보를 실시간 전달받게 되는 상기 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호생성 알고리즘(712)이 실시간 산출하는 기기 이상상태 검출-대응용 제어신호에 따라 상기 선박 전력원(10)과 선박 구동기기(20)를 제어하게 되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템.
  6. 제 3항에 있어서,
    상기 선박 전력원(10)은 발전기(11), 배터리(12), 연료전지(13)의 조합으로 구성되고,
    상기 육상관제 서버유닛(700)은 상기 빅데이터 기반 머신러닝 회귀분석 알고리즘(710)에 의해 생성되는 상기 선박 구동기기 제어신호와 선박 전력원 제어신호가 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)의 형태로 초기 산출되도록 하고,
    상기 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)은 상기 EMS-PMS용 클라우드 서버유닛(600)를 통해 상기 선박장치 제어유닛(500)으로 전달되며,
    상기 선박장치 제어유닛(500)은 상기 전력사용예측 기반 전력원 별 출력값 산출 알고리즘(713)이 실시간 산출하는 전력원 별 출력값에 따라 상기 선박 전력원(10)을 제어하게 되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 선박 에너지-전력제어 관리시스템.
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