KR102456392B1 - System and Method for Supporting Wind Generator Maintenance through Sound Quality Evaluation - Google Patents
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Abstract
본 발명은 풍력발전기에 발생하는 전조현상을 수집하여 유지보수 지원에 관한 것이다. 진동평가는 전조현상을 월 간격으로 되어 있어, 주 간격으로 전조현상을 평가하는 소음측정 평가 시, 진동을 수집하고, 소리로 변환하여, 전조현상을 확인할 수 있는 시스템을 고안하고자 한다.
또한, 소음 평가 시, 현장관리자의 평가와 센서를 통한 평가가 상이하여, 진동 및 소음을 수집하여 주관적 평가와 객관적 평가를 종합하여 유지보수 의사결정을 지원하도록 한다. 유지보수 의사결정 여부와 수집된 데이터 또는 종합평가를 학습하여, 수집된 데이터에 따른 유지보수 의사결정 여부를 미리 예측할 수 있다.The present invention relates to a maintenance support by collecting a precursor phenomenon occurring in a wind power generator. Vibration evaluation consists of monthly intervals, so we intend to devise a system that collects vibrations and converts them into sound to check the precursors during noise measurement evaluation that evaluates the precursors at weekly intervals.
In addition, in the case of noise evaluation, the evaluation of the site manager and the evaluation through the sensor are different, so it is necessary to collect vibration and noise to support the maintenance decision-making by synthesizing subjective and objective evaluations. By learning whether to make a maintenance decision and the collected data or comprehensive evaluation, it is possible to predict in advance whether to make a maintenance decision according to the collected data.
Description
본 발명은 풍력발전기의 유지보수 지원 시스템 및 방법에 대한 것으로, 더 자세하게는 풍력발전기에서 발생하는 소리를 평가하여 유지보수에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for supporting maintenance of a wind power generator, and more particularly, to a maintenance by evaluating a sound generated by a wind power generator.
풍력발전단지의 ROI(투자수익률)는 90% 이상의 가동률(availability)을 가정하여 산정하는 것이 일반적이다. 2005년부터 2015년까지 유럽의 해상풍력발전 프로젝트에서 가동률이 70%에서 많게는 60%까지 감소되는 것으로 보고된다. 가동률 감소는 풍력발전단지의 수익률의 심각한 저하를 야기하며, 산정한 ROI를 보증하지 못하는 결과를 초래한다. 즉, 풍력발전단지의 관리/운영 결과에 따라 사업자의 투자수익이 좌우된다. 가동률 저하는 주로 풍력발전기를 구성하는 증속기, 발전기, 회전익 등의 고장으로 인해 발생한다. 발전사업자들은 풍력발전기 운용 시 유지보수 업무를 담당할 업체를 선정하고, 풍력발전기 구성요소를 점검하여 가동률 제고에 노력한다. 더불어, 상태감시시스템을 개발하여 풍력발전기 운전 상황을 관측한다. It is common to calculate the ROI (return on investment) of a wind farm by assuming an availability of 90% or more. From 2005 to 2015, it is reported that the utilization rate in offshore wind power projects in Europe decreases from 70% to as much as 60%. A decrease in the utilization rate causes a serious decline in the profitability of the wind farm, and results in not guaranteeing the calculated ROI. In other words, the investment returns of operators depend on the results of the management/operation of wind farms. The decrease in the utilization rate is mainly caused by the failure of gearboxes, generators, and rotor blades constituting the wind power generator. Power generators select a company to be in charge of maintenance when operating a wind power generator, and try to improve the utilization rate by inspecting the components of the wind power generator. In addition, a condition monitoring system was developed to observe the operation status of the wind power generator.
유지보수 현장 작업자가 각 구성요소의 고장 전조 현상으로 인지 할 수 있는 물리량은 진동, 소음, 온도 등이 있다. 도 1과 같이 진동은 그 고장 예방 시간(preventing time)이 월 단위이며, 소음은 주 단위, 온도는 일 단위로 간주한다. 특정 진동이 고장의 전조현상이라면, 발전사업자는 이를 유지보수 업체의 보고나 모니터링 결과를 통해 확인 할 수 있다. 진동은 상대적으로 여유 있게 확인되며, 절차에 따라 해당 사항의 문제해결이 진행된다. 온도 이상의 경우, 이를 유지보수 업체가 확인하거나 모니터링 시 관측되면 신속한 운전정지 또는 출력 제어 등을 실행해야 한다.Physical quantities that can be recognized by maintenance workers as precursors of failure of each component include vibration, noise, and temperature. As shown in FIG. 1 , the vibration preventing time is regarded as a monthly unit, noise as a week unit, and temperature as a daily unit. If a specific vibration is a precursor to a failure, the power generation company can confirm this through the maintenance company's report or monitoring result. Vibration is checked relatively comfortably, and the problem is resolved according to the procedure. In case of temperature abnormality, if it is observed by the maintenance company or observed during monitoring, it is necessary to execute a prompt operation stop or output control.
소음의 경우, 일반적으로 상시 발생하는 고장 전조 현상이 아니기에 유지보수 현장 작업자의 해당 상황 보고가 불명확하다. 또한 소음을 측정하여 관측할 때 일반적으로 에너지 평균 개념으로 분석하기에 간헐적인 이상 소음의 분별이 어렵다. 특히, 에너지 평균 개념의 분석 결과는 현장 유지보수 작업자의 (감성적 또는 경험적) 평가와 정량적 평가가 일치하기 어려움이 있다.In the case of noise, it is not usually a symptom of a failure that occurs all the time, so the situation report by maintenance workers is unclear. In addition, when measuring and observing noise, it is difficult to distinguish intermittent abnormal noise because it is generally analyzed as an energy average concept. In particular, the analysis result of the energy average concept is difficult to match the (emotional or empirical) evaluation of the field maintenance worker and the quantitative evaluation.
따라서 본 발명은 상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 풍력발전기에서 발생하는 진동데이터와 소음데이터를 통해 유지보수 결정을 지원하는 것으로 수집된 진동과 소음을 소리로 변환하고 음질을 평가하여 감성적 평가와 정량적 평가를 종합하여 풍력발전기 유지보수 지원 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.Therefore, the present invention has been devised to solve the problems of the prior art as described above, and an object of the present invention is to support maintenance decisions through vibration data and noise data generated from a wind power generator. It is to provide a wind turbine maintenance support system and method by integrating the emotional and quantitative evaluations by converting them into sound and evaluating the sound quality.
또한, 월마다 전조현상을 확인하는 진동데이터를 소리데이터로 변환하여 주마다 고장전조현상을 확인하는 풍력발전기 유지보수 지원 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.In addition, it is to provide a wind power generator maintenance support system and method that converts the vibration data that confirms the warning phenomenon every month into sound data and checks the failure warning phenomenon every week.
또한, 음질평가를 바탕으로 소음 인식에 대한 행동양식을 결정하는 의사결정 보조절차를 형성하는 풍력발전기 유지보수 지원 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.In addition, it is to provide a wind power generator maintenance support system and method that forms a decision-making auxiliary procedure that determines behavioral patterns for noise recognition based on sound quality evaluation.
또한, 평가결과와 유지보수 여부결과를 학습하여, 수집된 데이터에 따른 유지보수 여부를 예측하는 풍력발전기 유지보수 지원 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.In addition, it is to provide a wind power generator maintenance support system and method for learning the evaluation result and the maintenance result, and predicting the maintenance or not according to the collected data.
본 발명은 풍력발전기의 외부와 내부에 배치되며 진동데이터 및 소음데이터를 수집하는 수집부, 상기 수집부에서 수집된 진동데이터와 소음데이터가 소리데이터로 변환되는 변환부, 상기 변환부에서 변환된 소리데이터의 음질을 평가하는 음질 평가부, 및 상기 음질 평가부의 평가결과를 토대로 풍력발전기의 유지보수 의사결정을 지원하는 의사결정 지원부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention is disposed outside and inside the wind power generator and includes a collecting unit for collecting vibration data and noise data, a converting unit for converting vibration data and noise data collected in the collecting unit into sound data, and the sound converted by the converting unit. It is characterized in that it comprises a sound quality evaluation unit for evaluating the sound quality of the data, and a decision support unit for supporting the maintenance decision making of the wind turbine based on the evaluation result of the sound quality evaluation unit.
또한, 상기 수집부는 적어도 하나 이상의 진동을 측정하는 진동센서와 소음을 측정하는 마이크로폰을 포함하며, 풍력발전기 외부에 하나 이상의 진동센서와 마이크로폰이 지면 또는 수면으로부터 일정간격 이격되어 배치되는 것을 특징으로 한다.In addition, the collection unit includes at least one vibration sensor for measuring vibration and a microphone for measuring noise, and one or more vibration sensors and microphones outside the wind power generator are disposed spaced apart from the ground or water surface by a predetermined distance.
또한, 상기 수집부는 풍질 및 풍력발전기의 운전 상태에 따라 수집된 데이터를 분류하는 분류부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the collection unit is characterized in that it includes a classification unit for classifying the collected data according to the wind quality and the driving state of the wind power generator.
또한, 상기 분류부의 풍질은 바람의 방향과 세기에 따라 분류되는 것을 특징으로 한다.In addition, the wind quality of the classification unit is characterized in that it is classified according to the direction and strength of the wind.
또한, 상기 풍력발전기의 운전 상태는 시동단계, 발전단계, 자유운동단계, 및 정지단계로 분류되는 것을 특징으로 한다.In addition, the operation state of the wind power generator is characterized in that it is classified into a starting stage, a power generation stage, a free movement stage, and a stop stage.
또한, 상기 변환부는 수집된 진동 데이터가 소음데이터로 변환되는 제 1변환부와 수집 또는 변환된 소음데이터가 소리데이터로 변환되는 제 2변환부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the conversion unit is characterized in that it comprises a first conversion unit for converting the collected vibration data into noise data and a second conversion unit for converting the collected or converted noise data into sound data.
또한, 상기 음질 평가부는 평가자가 작성한 평가기록을 입력받는 주관적 평가부와 소리데이터를 음질 인덱스 변환하여 평가하는 객관적 평가부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the sound quality evaluation unit is characterized in that it includes a subjective evaluation unit that receives the evaluation record written by the evaluator and an objective evaluation unit that evaluates the sound data by converting the sound quality index.
또한, 상기 주관적 평가부는 평가자가 작성한 평가기록을 입력받는 감성기록부와 상기 감성기록부를 기반으로 평가결과가 수치로 출력되는 감성 평가장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the subjective evaluation unit is characterized in that it includes an emotion recording unit that receives the evaluation record written by the evaluator and an emotion evaluation device that outputs the evaluation result as a numerical value based on the emotion recording unit.
또한, 상기 객관적 평가부는 소리데이터가 음질 인덱스로 변환되는 인덱스 변환장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the objective evaluation unit is characterized in that it includes an index conversion device for converting sound data into a sound quality index.
또한, 상기 의사결정 지원부는 객관적 평가부와 주관적 평가부의 결과를 종합하는 평가 종합부, 상기 평가 종합부의 결과와 실제 유지보수 여부 관계를 학습하는 평가 학습부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the decision support unit is characterized in that it includes an evaluation synthesis unit for synthesizing the results of the objective evaluation unit and the subjective evaluation unit, and an evaluation learning unit for learning the relationship between the result of the evaluation synthesis unit and actual maintenance.
또한, 소음데이터 및 진동데이터를 수집하는 수집단계, 상기 수집단계에서 수집된 소음데이터와 진동데이터를 소리데이터로 변환하는 변환단계, 상기 변환단계에서 변환된 소리데이터를 평가하는 평가단계, 및 상기 평가단계에서 평가된 결과를 종합하여 풍력발전기의 유지보수 의사결정을 지원하는 의사결정 지원단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, a collecting step of collecting noise data and vibration data, a conversion step of converting the noise data and vibration data collected in the collecting step into sound data, an evaluation step of evaluating the sound data converted in the conversion step, and the evaluation It is characterized in that it includes a decision support step to support the maintenance decision-making of the wind turbine by synthesizing the results evaluated in the step.
또한, 상기 변환단계는 진동데이터를 소음데이터로 변환하는 제 1변환단계 및In addition, the conversion step is a first conversion step of converting vibration data into noise data and
수집 또는 변환된 소음데이터를 소리데이터로 변환하는 제 2변환단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.and a second conversion step of converting the collected or converted noise data into sound data.
또한, 상기 평가단계는 평가자가 작성한 평가기록을 입력받는 감성기록단계가 포함된 주관적 평가단계와 상기 소리데이터를 장치가 평가하는 인덱스 형성단계를 포함하는 객관적 평가단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the evaluation step is characterized in that it includes an objective evaluation step including a subjective evaluation step including an emotional recording step of receiving an evaluation record written by an evaluator and an index forming step in which the device evaluates the sound data.
또한, 상기 의사결정 지원단계는 상기 평가단계를 종합하여 지원결과를 학습하는 평가 학습단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the decision support step is characterized in that it comprises an evaluation learning step of learning the support result by synthesizing the evaluation step.
본 발명에 의하여 풍력발전기에서 발생하는 진동에 의한 고장전조현상을 주마다 확인하여 조기에 파악한다.According to the present invention, the failure warning phenomenon due to vibration generated in the wind power generator is checked weekly and grasped at an early stage.
또한 본 발명에 의하면, 주관적 평가와 객관적 평가를 종합하여 풍력터빈 유지 보수 의사결정에 활용된다.In addition, according to the present invention, subjective evaluation and objective evaluation are combined and utilized for wind turbine maintenance decision making.
또한 본 발명에 의하면, 음질평가를 바탕으로 소음 인식에 대한 행동양식을 결정하는 의사결정 보조절차를 형성한다.In addition, according to the present invention, a decision-making auxiliary procedure for determining a behavioral pattern for noise recognition is formed based on sound quality evaluation.
또한, 본 발명에 의하면, 평가결과와 유지보수 여부결과를 학습하여, 수집된 데이터에 따른 유지보수 여부를 예측한다.In addition, according to the present invention, by learning the evaluation result and the maintenance result, the maintenance or not according to the collected data is predicted.
도 1은 풍력발전기 고장에 대한 전조현상 별 고장 예방시간 그래프
도 2는 본 발명의 구성도
도 3은 본 발명의 풍력발전기 상태별 분류도
도 4는 본 발명의 구성 관계도
도 5는 본 발명의 풍력터빈 내부 센서 위치도
도 6은 본 발명의 풍력발전기 외부 센서 위치도
도 7은 본 발명의 풍력단지 예시도
도 8은 본 발명의 순서도
도 9는 본 발명의 평가단계 상세도
도 10은 본 발명의 의사결정 지원단계 상세도1 is a graph of the failure prevention time for each precursor phenomenon for a wind turbine failure.
2 is a block diagram of the present invention;
3 is a classification diagram for each state of the wind power generator of the present invention;
4 is a configuration diagram of the present invention;
5 is a position diagram of the sensor inside the wind turbine of the present invention
6 is a position diagram of the external sensor of the wind power generator of the present invention
7 is an exemplary view of a wind farm of the present invention
8 is a flowchart of the present invention;
9 is a detailed view of the evaluation step of the present invention;
10 is a detailed view of the decision support step of the present invention
본 발명은 도 1의 풍력발전기 고장에 대한 전조현상 별 고장 예방 시간에 따라 소음에 대한 평가를 실시 할 때, 진동데이터를 수집하고 소리로 변환하여 풍력발전기에서 발생하는 진동에 대한 고장에 대한 전조현상을 미리 파악하는 것을 특징이다.The present invention collects vibration data and converts it into sound when evaluating the noise according to the failure prevention time for each precursor phenomenon for the failure of the wind power generator of FIG. It is characterized in that it is known in advance.
또한, 주관적 평가와 객관적 평가를 종합하여 풍력발전기 유지보수에 지원하도록 한다.In addition, by combining subjective and objective evaluations, support for wind turbine maintenance is provided.
이하, 상기한 바와 같은 구성을 가지는 본 발명에 대한 풍력발전기 유지보수 지원 시스템 및 방법을 첨부된 도면을 참고하여 상세하게 설명한다. Hereinafter, a wind turbine maintenance support system and method for the present invention having the configuration as described above will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
[1] 본 발명의 전체구성 및 동작원리[1] Overall configuration and principle of operation of the present invention
먼저, 도 2는 본 발명의 사시도이다. 도 2를 참고하면, 풍력발전기에서 발생하는 진동과 소음을 수집하는 수집부(100)가 있으며, 수집된 진동데이터와 소음데이터를 사람이 들을 수 있은 소리데이터로 변환하는 변환부(200)가 있다. 음질 평가부(300)에서는 변환된 소리데이터를 관리자의 청음을 통해 평가됨과 동시에 평가장치를 통해 평가한다. 의사결정 지원부(400)는 관리자의 평가와 장치의 평가를 종합하여 풍력발전기의 유지보수 의사결정에 지원한다.First, Figure 2 is a perspective view of the present invention. Referring to FIG. 2 , there is a collecting
수집부(100)는 풍력발전기 내부와 외부에 배치가 가능하며, 진동을 측정하는 진동센서와 소음을 측정하는 마이크로폰이 이용된다. The
변환부(200)는 수집부(100)에서 수집된 진동데이터와 소음데이터를 소리데이터로 변환하는 제 1변환부(210)와 제 2변환부(220)를 포함한다. 제 1변환부(210)는 진동데이터를 소음데이터로 변환하게 되고, 제 2변환부(220)는 수집부(100)에서 수집된 소음데이터 또는 제 1변환부(210)에서 변환된 소음데이터를 사람이 들을 수 있는 소리 데이터로 변환한다.The
음질 평가부(300)는 변환부(200)에서 변환된 소리데이터의 음질을 평가한다. 음질 평가부(300)는 객관적 평가부(310)와 주관적 평가부(320)로 나뉘게 되며, 주관적 평가부(320)는 평가자가 작성한 평가기록으로 평가하며, 평가자의 평가기록에 의해 풍력발전기 유지보수 의사결정에 활용된다. 객관적 평가부(310)는 변환된 소리데이터를 풍력 터빈 음질 인덱스로 변환하여 유지보수 의사 결정에 활용된다.The sound
의사결정 지원부(400)는 평가종합부(410)와 평가학습부(420)를 포함한다. 평가종합부(410)는 주관적 평가부(320)의 평가자의 평가기록과 객관적 평가부(310)의 풍력터빈 음질 인덱스 변환 결과를 종합하여 의사결정에 지원되며, 평가학습부(420)는 종합된 평가와 실제로 의사결정된 평가의 데이터를 축적하여 향후에 의사결정에 활용된다.The
도 3은 본 발명의 풍력발전기 상태 별 분류도이다. 도 3을 참고하면, 수집부(100)에서 수집된 진동데이터와 소음데이터는 분류부(110)에 의해 분류된다. 분류부(110)는 풍력발전기의 운전상태(111)와 풍질(112)에 따라 분류하며, 분류 항목은 운행 누적시간에 따른 분류, 기후에 따른 분류 등 관리자의 재량에 따라 추가될 수 있다. 3 is a classification diagram for each state of the wind power generator of the present invention. Referring to FIG. 3 , the vibration data and noise data collected by the
풍력발전기의 운전상태(111)는 시동단계, 발전단계, 자유 운동단계, 및 정지단계로 나뉘게 되며, 시동단계는 충분한 바람이 부는 환경에서 풍력발전기의 운동이 시작되고 일정 운전속도에 이르렀을 때 발전이 시작된다. 발전단계는 전류를 발생시켜 전력을 정상적으로 생산하는 단계이다. 자유 운동단계는 풍속이 낮을 때, 발전할 수 있는 풍속이 될 때까지 자유운동하는 단계이다. 정지단계는 공기역학적으로 블레이드를 조절하여 회전을 감속시키고 제동장치에 의해 정지된다. 각 운전상태(111)에 따라 발생하는 진동과 소리가 다르게 나타나므로 분류하여 평가를 진행하도록 한다. 예를 들어, 발전단계와 자유운동단계를 비교하였을 때, 두 운동단계는 블레이드가 회전하나, 자유운동단계는 내부에서 전력을 생산하지 않기에 이에 따른 내부의 구성에서 발생하는 진동과 소음의 차이가 확인될 수 있다.The
또한, 풍력발전기가 맞는 바람의 풍질(112)에 따라 데이터가 분류가 될 수 있다. 풍질(112)은 풍향 및 풍속에 따라 분류되며, 풍향에 따른 분류는 예를 들어 방향을 잡기 위한 풍력터빈의 회전할 때 또는 특정 방향으로 위치하였을 때 이상 증세 발생여부를 진동과 소음을 측정하여 확인한다. 이와 같이 풍속에 따른 분류는 회전익의 회전 또는 풍력발전기에서 발생하는 진동과 소음을 측정하여 고장여부를 확인한다.In addition, the data may be classified according to the
도 4는 본 발명의 구성 관계도이다. 도 4를 참고하면, 수집부(100)에서 수집된 데이터, 분류부(110)에서 분류된 데이터 및 변환부(200)에서 변환된 데이터를 데이터베이스(500)에 저장 및 활용된다. 음질 평가부(300)인 객관적 평가부(310)와 주관적 평가부(320)가 데이터베이스(500)에 저장된 데이터를 받아 음질 평가를 실시하게 된다. 실시 이후 평가 기록이 데이터베이스(500)에 저장된다.4 is a structural relationship diagram of the present invention. Referring to FIG. 4 , the data collected by the collecting
객관적 평가부(310)는 변환된 소리 데이터를 음질에 따라 인덱스 변환장치(311)에 의해 평가된다. 예를 들어 정상적으로 작동중인 증속기의 소리와 수집된 증속기의 소리를 비교하여 평가하게 되며, 정상 범위를 벗어나는 빈도수와 편차 등의 데이터를 평가 자료로 이용하게 된다. 추가로 과거에 유지보수를 결정 받은 증속기의 소리 또는 작동에 이상이 발생한 증속기의 소리와 비교하여 평가 자료로 이용된다.The
주관적평가부는 변환된 소리데이터를 관리자 및 관계자의 평가기록을 입력 받는 감성기록부(321)와 작성된 감성기록부(321)를 토대로 평가 결과를 나타내는 감성 평가 장치(322)를 포함하고 있다. 예를 들어 다수의 관리자 및 관계자가 소리에 따른 풍력발전기의 상태 평가를 감성기록부(321)에서 입력받는다. 감성기록부(321)에서는 마찰음, 회전음 및 진동음 등과 같은 항목을 설정하고, 평가를 0단계부터 5단계까지로 구분하여 평가할 수 있으며, 필요에 따라 서술을 통해 평가 할 수 있다. 감성평가장치(322)에 의해 평가된 다수의 감성기록부(321)를 종합하여 주관적 평가 결과를 도출하게 된다. 이때, 각 항목을 단순히 평균을 계산하여 평가를 도출하는 것이 아닌 센서가 배치된 위치에 따라 또는 센서가 부착된 구성에 따라 각 항목의 가중치를 부과하고 평가결과를 보정하여 정확한 평가를 도출하도록 한다.The subjective evaluation unit includes an
도 5는 풍력발전기 내부 센서 위치도이다. 도 5를 참고하면, 주로 고장이 발생하는 구성은 회전익(610), 기어박스(620), 증속기(630), 및 발전기(640) 등이 있으며, 각 구성은 풍력발전기(600) 내부에 배치되거나 직접적으로 연관이 되어 있어 풍력발전기(600) 내부에 하나 이상의 진동센서(S1)와 마이크로폰(S2)이 배치가 된다. 특히 진동센서(S1)의 경우 각 구성에 직접적으로 부착되어 측정되는 것이 바람직하다. 풍력발전기의 운전상태(111)와 풍질(112)에 따른 데이터를 수집해야 하기에 24시간 수집되는 것이 바람직하며, 축적된 데이터에서 이상 증세가 감지될 경우 시간 또는 발생지점을 확인 할 수 있다. 5 is a position diagram of the sensor inside the wind turbine. Referring to FIG. 5 , there are a
이때, 회전익(610)은 진동센서가 직접적으로 부착하기 어려움이 있기에 발전기 내부에 연결된 로터 및 기어박스(620)에 부착되어 측정될 수 있으며, 증속기(630)와 발전기(640)에는 직접적으로 부착되어 측정된다.At this time, the
마이크로폰(S2)은 풍력발전기 내부 구성으로부터 일정간격 이격 배치되어 측정되며, 주로 소음이 발생되는 회전하는 부품에 배치된다.The microphone (S2) is measured by being spaced apart from the internal configuration of the wind power generator by a predetermined distance, and is mainly disposed on a rotating part that generates noise.
도 6은 풍력발전기 외부 센서 위치도이다. 도 6을 참고하면, 지면에 설치된 풍력발전기를 예를 들어 설명하도록 한다. 지면에 배치된 풍력 발전기의 타워(650)와 바람에 의해 회전하는 회전익(610)이 도시되어 있다. 바람 및 회전익(610)의 회전에 의해 발생하는 진동과 소음을 수집하여 음질평가를 통해 유지보수 결정에 지원하도록 한다. 발생되는 진동은 진동센서(S1) 의해 수집되며, 진동센서(S1)는 풍력발전기의 타워(650) 외측에 부착될 수 있다. 또한, 타워(650) 상단에 배치된 풍력터빈 외측에 부착되어 진동을 측정한다. 소음을 측정하는 마이크로폰(S2)은 지면 또는 수면으로부터 일정거리(h) 이격되어 배치되며, 필요에 의해 타워(650)와 지지대로 연결되어 배치될 수 있다.6 is a position diagram of the external sensor of the wind power generator. Referring to FIG. 6 , a wind power generator installed on the ground will be described as an example. A
도 7은 풍력단지 예시도이다. 도 7을 참고하면, 다수의 풍력발전기(600)가 풍력단지를 이루며 배치되는 경우가 있음으로 풍력 단지형성을 고려하도록 한다. 각각의 풍력발전기(600)로부터 센서를 배치하여 데이터를 수집하고, 데이터베이스(500)에 저장하게 된다. 저장된 데이터는 분류부에서 운전상태 및 풍질 등에 따라 분류가 되며, 변환부에서 진동데이터를 소음데이터로, 소음데이터를 소리데이터로 변환되는 과정이 진행된다. 소리데이터로 변환된 데이터는 음질평가부와 연결되어 주관적 평가와 객관적 평가가 진행된다. 의사결정 지원부(400)는 음질 평가부(300)에서 진행된 평가결과를 종합하여 각 풍력발전기의 유지보수 의사결정에 지원된다. 7 is an exemplary view of a wind farm. Referring to FIG. 7 , since there are cases in which a plurality of
이때, 음질 평가부(300)의 주관적 평가는 다수의 풍력발전기에서 수집, 변환된 모든 소리데이터를 평가하여 기록하기 어려움이 있으므로, 일정 시간 간격으로 편집된 데이터가 평가되거나, 객관적 평가를 통해 이상 징후가 발견된 시간 때의 소리를 평가한다. 예를 들어, 매 시간 마다 약 1분 길이의 진동 및 소음을 수집되어 평가될 수 있으며, 또는 매일 동일한 시간에 수집된 데이터를 평가될 수 있다. 일정간격으로 데이터가 수집되는 것은 시간에 따른 진동과 소음 변화를 관찰하기에 편리하며, 풍력발전기의 동작 누적시간에 따른 변화를 관찰하기에 용이하다.At this time, since the subjective evaluation of the sound
의사결정 지원부(400)는 음질 평가부(300)의 주관적 평가와 객관적 평가를 종합하여 평가된 풍력발전기의 유지보수 결정을 지원하도록 한다.The
[2] 본 발명의 의사결정 지원 방법[2] Decision support method of the present invention
도 8은 본 발명의 순서도이다. 도 8을 참고하면, 본 발명의 의사결정 지원 방법은 수집단계, 변환단계, 평가단계, 의사결정 지원단계로 구성된다. 수집단계는 풍력발전기에서 발생하는 진동과 소음을 수집한다. 이후, 변환단계는 수집된 진동과 소음을 소리데이터로 변환한다. 이후 소리데이터를 음질을 평가하는 평가단계, 평가를 기반으로 풍력발전기의 유지보수 의사결정 지원단계이다.8 is a flowchart of the present invention. Referring to FIG. 8 , the decision support method of the present invention includes a collection step, a conversion step, an evaluation step, and a decision support step. In the collection stage, vibration and noise generated from the wind turbine are collected. Thereafter, the conversion step converts the collected vibration and noise into sound data. After that, it is the evaluation stage that evaluates the sound quality of sound data, and the maintenance decision support stage of the wind turbine based on the evaluation.
수집단계는 풍력발전기의 내부에 마이크로폰이 배치되고, 각 구성에 진동센서가 부착되고, 외부에는 타워 외벽 또는 터빈 외부에 부착된 진동센서와 지면 또는 수면으로부터 이격 배치된 마이크로폰으로부터 진동데이터와 소음데이터가 수집된다. 수집된 데이터는 분류단계를 거치게 된다. 분류단계는 풍력발전기의 시동단계, 발전단계, 자유 운동단계, 및 정지단계와 같이 운전상태, 풍향 및 풍속과 같이 풍질 등으로 분류된다. In the collection step, a microphone is placed inside the wind turbine, a vibration sensor is attached to each component, and vibration data and noise data are obtained from a vibration sensor attached to the outer wall of the tower or the outside of the turbine, and a microphone placed apart from the ground or water surface. are collected The collected data goes through a classification stage. The classification stage is classified into an operating state such as a starting stage, a power generation stage, a free movement stage, and a stop stage of the wind power generator, and wind quality such as a wind direction and wind speed.
변환단계는 수집된 데이터 또는 분류된 데이터를 소리 데이터로 변환하는 단계이다. 진동데이터를 소음데이터로 변환하는 제 1변환단계와 소음데이터를 소리데이터로 변환하는 제 2변환단계를 포함한다.The conversion step is a step of converting the collected data or classified data into sound data. A first conversion step of converting vibration data into noise data and a second conversion step of converting noise data into sound data are included.
평가단계는 변환된 소리데이터의 음질을 평가한다.The evaluation step evaluates the sound quality of the converted sound data.
의사결정 지원단계는 평가단계에서 평가결과를 종합하여 의사결정에 지원하도록 한다.In the decision-making support stage, the evaluation results are synthesized in the evaluation stage to support decision-making.
도 9는 본 발명의 평가단계의 세부단계도이다. 도 9를 참고하면, 평가단계는 객관적 평가단계와 주관적 평가단계로 나눠진다. 두 평가 단계는 우선순위는 없으며, 동시에 진행될 수 있다. 객관적 평가단계는 음질 평가장치를 이용하여 소리데이터를 인덱스 형성하는 인덱스 형성단계를 포함하고 있다. 주관적 평가단계는 소리데이터를 평가하는 단계로 평가자의 의견이 감성기록부에 입력되는 감성기록단계를 포함하고 있다. 인덱스 형성단계와 감성기록단계에서의 평가 결과를 다르거나 같을 수 있다. 각 단계의 평가를 종합하여 의사결정을 지원하는 의사결정 지원단계가 진행된다.9 is a detailed step diagram of the evaluation step of the present invention. Referring to FIG. 9 , the evaluation stage is divided into an objective evaluation stage and a subjective evaluation stage. The two evaluation steps have no priority and may proceed simultaneously. The objective evaluation step includes an index forming step of indexing sound data using a sound quality evaluation device. The subjective evaluation step is a step for evaluating sound data, and includes an emotion recording step in which the opinion of the evaluator is input to the emotion recorder. The evaluation results in the index formation stage and the emotional recording stage may be different or the same. The decision support stage is carried out to support decision making by synthesizing the evaluation of each stage.
도 10은 본 발명의 의사결정 지원단계의 세부 단계도이다. 도 10을 참고하면, 평가단계에서 객관적 평가와 주관적 평가가 진행된다. 객관적 평가는 인덱스 변환장치를 이용하여 소리데이터를 평가하게 되며, 주관적 평가는 감성기록부가 평가자의 의견을 입력받아 평가되며, 각 항목에 따른 평가가 진행된다. 평가단계 이후 의사결정 지원단계가 진행된다. 의사결정 지원단계는 평가 결과를 종합할 뿐 아니라 평가 단계에서 평가된 결과를 토대로 의사결정 지원여부를 학습하는 학습단계를 포함하고 있다. 예를 들어, 주관적 평가와 객관적 평가를 종합한 결과와 실제 유지보수 진행 여부에 대한 데이터를 토대로 학습되는 평가 학습단계를 형성된다. 예를 들어, 평가 학습단계를 이용하여 주관적 평가와 객관적 평가를 종합한 결과가 해당 평가된 풍력발전기의 유지보수가 필요하다고 판단된 경우 이전 유사한 평가결과를 토대로 실제 유지보수 결정이 이루어졌는지 신속하게 예측할 수 있도록 한다.10 is a detailed step diagram of the decision support step of the present invention. Referring to FIG. 10 , an objective evaluation and a subjective evaluation are performed in the evaluation step. In the objective evaluation, sound data is evaluated using an index conversion device, and in the subjective evaluation, the emotion recorder receives the evaluator's opinion and is evaluated, and evaluation is performed according to each item. After the evaluation stage, the decision-making support stage proceeds. The decision support stage includes a learning stage that not only synthesizes the evaluation results but also learns whether to support decision making based on the evaluation results in the evaluation stage. For example, the evaluation learning stage is formed based on the result of synthesizing subjective and objective evaluations and data on whether or not maintenance is actually performed. For example, if the result of combining subjective evaluation and objective evaluation using the evaluation learning stage determines that maintenance of the evaluated wind power generator is necessary, it is possible to quickly predict whether an actual maintenance decision has been made based on the previous similar evaluation results. make it possible
이때, 주관적 평가의 서술평가가 변수로 작용하기에 평가 학습단계의 결과만으로 진행되는 것에 유의해야 한다. 평가 학습단계는 의사결정 지원단계뿐 아니라 주관적 평가단계에서도 활용될 수 있으며, 이를 통해 주관적 평가 전 평가결과를 미리 예측하여 하나의 평가기록으로 참조 될 수 있다.At this time, it should be noted that the descriptive evaluation of the subjective evaluation acts as a variable, so it proceeds only with the result of the evaluation learning stage. The evaluation learning stage can be used not only in the decision support stage but also in the subjective evaluation stage.
본 발명은 상기한 실시예로 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.The present invention is not limited to the above-described embodiments, and the scope of application is varied, and anyone with ordinary knowledge in the field to which the present invention pertains without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims It goes without saying that various modifications are possible.
100 : 수집부
110 : 분류부
111 : 운전상태 112 : 풍질
200 : 변환부
210 : 제 1변환부 220 : 제 2변환부
300 : 음질 평가부
310 : 객관적 평가부
311 : 인덱스 변환장치
320 : 주관적 평가부
321 : 감성기록부 322 : 감성평가장치
400 : 의사결정 지원부
410 : 평가종합부 420 : 평가학습부
500 : 데이터베이스
600 : 풍력발전기
610 : 회전익 620 : 기어박스
630 : 증속기 640 : 발전기
650 : 타워
S1 : 진동센서 S2 : 마이크로폰100: collection unit
110: classification unit
111: driving state 112: wind quality
200: conversion unit
210: first conversion unit 220: second conversion unit
300: sound quality evaluation unit
310: objective evaluation unit
311: index converter
320: subjective evaluation unit
321: emotion recorder 322: emotion evaluation device
400: Decision-making support department
410: evaluation general unit 420: evaluation and learning unit
500 : database
600: wind generator
610: rotor blade 620: gearbox
630: gearbox 640: generator
650 : Tower
S1 : Vibration sensor S2 : Microphone
Claims (14)
상기 수집부에서 수집된 진동데이터와 소음데이터가 소리데이터로 변환되는 변환부;
상기 변환부에서 변환된 소리데이터의 음질을 평가하는 음질 평가부; 및
상기 음질 평가부의 평가결과를 토대로 풍력발전기의 유지보수 의사결정을 지원하는 의사결정 지원부;를 포함하고,
상기 음질 평가부는
평가자가 작성한 평가기록을 입력받는 주관적 평가부와 소리데이터를 음질 인덱스 변환하여 평가하는 객관적 평가부를 포함하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 시스템.
a collection unit disposed outside and inside the wind turbine and collecting vibration data and noise data;
a conversion unit converting the vibration data and noise data collected by the collecting unit into sound data;
a sound quality evaluation unit for evaluating the sound quality of the sound data converted by the conversion unit; and
A decision support unit for supporting maintenance decision making of the wind power generator based on the evaluation result of the sound quality evaluation unit;
The sound quality evaluation unit
A maintenance support system through sound quality evaluation that includes a subjective evaluation unit that receives the evaluation record written by an evaluator and an objective evaluation unit that converts sound data into a sound quality index and evaluates it.
상기 수집부는 적어도 하나 이상의 진동을 측정하는 진동센서와 소음을 측정하는 마이크로폰을 포함하며,
풍력발전기 외부에 하나 이상의 진동센서와 마이크로폰이 지면 또는 수면으로부터 일정간격 이격되어 배치되는 것을 특징으로 하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 시스템.
The method of claim 1,
The collection unit includes a vibration sensor for measuring at least one vibration and a microphone for measuring noise,
Maintenance support system through sound quality evaluation, characterized in that one or more vibration sensors and microphones are arranged to be spaced apart from the ground or water surface at a predetermined interval outside the wind power generator.
상기 수집부는 풍질 및 풍력발전기의 운전상태에 따라 수집된 데이터를 분류하는 분류부를 포함하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 시스템.
The method of claim 1,
The collection unit includes a classification unit for classifying the collected data according to the wind quality and the driving state of the wind power generator.
상기 분류부의 풍질은 바람의 방향과 세기에 따라 분류되는 것을 특징으로 하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 시스템.
4. The method of claim 3,
The wind quality of the classification unit is a maintenance support system through sound quality evaluation, characterized in that classified according to the direction and strength of the wind.
상기 풍력발전기의 운전상태는 시동단계, 발전단계, 자유운동단계, 및 정지단계로 분류되는 것을 특징으로 하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 시스템.
The method of claim 3, wherein the classification unit
The operating state of the wind generator is a maintenance support system through sound quality evaluation, characterized in that classified into a starting stage, a power generation stage, a free movement stage, and a stop stage.
상기 변환부는 수집된 진동 데이터가 소음데이터로 변환되는 제 1변환부와
수집 또는 변환된 소음데이터가 소리데이터로 변환되는 제 2변환부
를 포함하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 시스템.
The method of claim 1,
The conversion unit includes a first conversion unit in which the collected vibration data is converted into noise data;
A second conversion unit in which the collected or converted noise data is converted into sound data
Maintenance support system through sound quality evaluation that includes.
상기 주관적 평가부는 평가자가 작성한 평가기록을 입력받는 감성기록부와 상기 감성기록부를 기반으로 평가결과가 수치로 출력되는 감성 평가장치를 포함하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 시스템.
The method of claim 1,
The subjective evaluation unit includes an emotion recording unit that receives the evaluation record written by the evaluator, and an emotional evaluation device that outputs an evaluation result numerically based on the emotion recording unit.
상기 객관적 평가부는 소리데이터가 음질 인덱스로 변환되는 인덱스 변환장치를 포함하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 시스템
The method of claim 1,
The objective evaluation unit is a maintenance support system through sound quality evaluation including an index conversion device for converting sound data into a sound quality index.
상기 의사결정 지원부는 객관적 평가부와 주관적 평가부의 결과를 종합하는 평가 종합부,
상기 평가 종합부의 결과와 실제 유지보수 여부 관계를 학습하는 평가 학습부,
를 포함하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 시스템
The method of claim 1,
The decision support unit includes an evaluation synthesis unit that synthesizes the results of the objective evaluation unit and the subjective evaluation unit;
An evaluation learning unit for learning the relationship between the result of the evaluation synthesis unit and actual maintenance;
Maintenance support system through sound quality evaluation including
소음데이터 및 진동데이터를 수집하는 수집단계;
상기 수집단계에서 수집된 소음데이터와 진동데이터를 소리데이터로 변환하는 변환단계;
상기 변환단계에서 변환된 소리데이터를 평가하는 평가단계; 및
상기 평가단계에서 평가된 결과를 종합하여 풍력발전기의 유지보수 의사결정을 지원하는 의사결정 지원단계;
를 포함하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 방법
In the maintenance support method through sound quality evaluation using the maintenance support system through sound quality evaluation of claim 1,
a collection step of collecting noise data and vibration data;
a conversion step of converting the noise data and vibration data collected in the collecting step into sound data;
an evaluation step of evaluating the sound data converted in the conversion step; and
a decision support step of synthesizing the results evaluated in the evaluation step to support decision making for maintenance of the wind power generator;
Maintenance support method through sound quality evaluation including
상기 변환단계는 진동데이터를 소음데이터로 변환하는 제 1변환단계; 및
수집 또는 변환된 소음데이터를 소리데이터로 변환하는 제 2변환단계;
를 포함하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 방법
12. The method of claim 11,
The conversion step may include a first conversion step of converting vibration data into noise data; and
a second conversion step of converting the collected or converted noise data into sound data;
Maintenance support method through sound quality evaluation including
상기 평가단계는 평가자가 작성한 평가기록을 입력받는 감성기록단계가 포함된 주관적 평가단계와
상기 소리데이터를 장치가 평가하는 인덱스 형성단계를 포함하는 객관적 평가단계를 포함하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 방법
12. The method of claim 11,
The evaluation step includes a subjective evaluation step including an emotion recording step in which the evaluation record written by the evaluator is input;
Maintenance support method through sound quality evaluation including an objective evaluation step including an index forming step in which the device evaluates the sound data
상기 의사결정 지원단계는 상기 평가단계를 종합하여 지원결과를 학습하는 평가 학습단계를 포함하는 음질평가를 통한 유지보수 지원 방법
12. The method of claim 11,
The decision support step is a maintenance support method through sound quality evaluation including an evaluation learning step of learning the support result by synthesizing the evaluation step
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