KR20230029255A - 가상 발전소 운영 장치 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 가상 발전소 운영 장치 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 가상 발전소 운영 장치는, 발전소의 각 계통에서 각 공정별로 수행되는 동작을 수학적 모델이나 운전 데이터 기반 모델로 모델링하는 공정모델부; 발전소의 설비나 계통의 제어를 위해 수행되는 동작을 모델링하는 제어모델부; 외부 환경 DB와 발전소의 운전정보 시스템으로부터 외부 환경데이터 및 실계통의 발전소 운전데이터를 입출력하기 위한 인터페이스부; 인터페이스부를 통해 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하여 제어모델부의 제어모델을 튜닝 시험하여 실계통 제어로직에 적용하고 실계통 제어모델을 튜닝 시험하는 자동튜닝부; 인터페이스부를 통해 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하여 설비진단 학습모델을 생성하고, 시뮬레이션을 통해 학습하여 설비를 진단 감시하는 설비진단부; 및 공정모델부, 제어모델부, 자동튜닝부 및 설비진단부와 연계하여 교육훈련을 수행하고 제어로직의 코딩 및 튜닝과 설비를 감시 진단할 수 있도록 가상 발전소를 운영하는 운영부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 가상 발전소 운영 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 수학적 모델링과 운전 데이터 기반 모델링을 통합 구성하여 필요에 따라 선택 가능하도록 구현할 뿐만 아니라 보일러 연소 유동 해석과 교육훈련에 직접 연계하여 시뮬레이션하고 제어로직 코딩 및 튜닝과 설비진단을 수행할 수 있도록 한 가상 발전소 운영 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 원자력 발전소를 포함한 모든 발전용 플랜트의 안전성 확보 및 효율적 운전을 위해 운전원의 운전능력 배양을 목적으로 하는 효과적 훈련이 강조되고 있으며, 이에 시뮬레이터를 사용하는 것이 세계적인 추세이다.
이를 위해, 시뮬레이터 서버에는 발전소 운전 및 안전조치를 위한 모든 계통의 모델 프로그램이 저장되어 있다.
발전소 시뮬레이터는 발전소 설계 또는 운전 데이터를 이용하여 운전 훈련용으로 활용되거나 디지털 제어 시스템의 적용 전 제어 로직 시험과 인터록 시험, HMI(Human Machine Interface) 시험, 제어 로직 개선 시험 등 제어 검증용으로 활용되고 있다. 이러한 시뮬레이터는 원자력 발전소, 화력 발전소 등에 적용되어 운전 훈련용 또는 제어 검증용으로 활용되고 있다.
최근 가상현실(Virtual Reality, 이하 VR) 서비스에 사업자들의 대규모 투자가 진행됨에 따라 차세대 대표 서비스로의 확대가 예상 된다. 일반적으로 가상현실(virtual reality; VR)이란 실제와 유사한 환경을 갖는 컴퓨터 그래픽으로 만들어진 환경 또는 상황을 말하며, 사람의 감각 기관을 통해 느끼게 하고, 실제로 상호작용하고 있는 것처럼 만들어주는 인터페이스를 의미한다. 사용자는 디바이스의 조작을 통하여 가상현실과 실시간 상호 작용할 수 있고, 실제와 유사한 감각적 체험을 할 수 있다.
그리고, 증강현실(augmented reality; AR)은 가상현실의 한 분야로서 실제 환경에 가상 사물이나 정보를 합성하여 원래의 환경에 존재하는 사물처럼 보이도록 하는 컴퓨터 그래픽 기법이다. 이러한, 증강현실은 사용자가 눈으로 보는 현실 세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 기술로서, 현실 세계에 실시간으로 부가 정보와 가상 세계를 합쳐 하나의 영상으로 보여주므로 혼합 현실(mixed reality, MR)이라고도 한다.
또한, 가상현실 기술은 모바일 기기(예컨대, 스마트폰, 태블릿 PC 등)가 일반화됨에 따라 교육, 게임, 내비게이션, 광고, 또는 블로그와 같은 다양한 서비스에서도 자주, 쉽게 접할 수 있게 되었다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2020-0036463호(2020.04.07. 공개, 가상발전소 기반의 글로벌 시스템 구축 방법)에 개시되어 있다.
이와 같이 발전소 시뮬레이터는 발전 훈련용 시뮬레이터와 연소 시뮬레이터를 각각 따로 운용하고 있어 발전 훈련용 시뮬레이터에서는 현장감이 떨어지고, 연소 시뮬레이터에서 연소 모의를 하는데 공정값을 임의로 정해서 운영하고 있어 실제 공정 운전 데이터와 다소 차이가 발생하여 연소 모의 결과값을 현장에 바로 적용하기에는 애로사항이 있다.
또한, 기존 시뮬레이터의 경우 중앙제어실 위주의 HMI(Human Machine Interface) 운전 화면 조작 등에 집중되어 있어 교육훈련이 제한되거나 활용도가 떨어지는 문제점이 있을 뿐만 아니라 P&ID(Pipe and Instrumentation Diagram) 등의 발전소 상세 정보 접근이 제한적이거나 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다.
또한, 기존 시뮬레이터의 공정 모델링은 수학적 기반으로 개발되어 운용에 제한적이고 개발기간이 길게 소요되며, 교육훈련 장비와 엔지니어링 툴과 설비진단 장비가 각각 분리 운용되는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 일 측면에 따른 본 발명의 목적은 수학적 모델링과 운전 데이터 기반 모델링을 통합 구성하여 필요에 따라 선택 가능하도록 구현할 뿐만 아니라 보일러 연소 유동 해석과 교육훈련에 직접 연계하여 시뮬레이션하고 제어로직 코딩 및 튜닝과 설비진단을 수행할 수 있도록 한 가상 발전소 운영 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 가상 발전소 운영 장치는, 발전소의 각 계통에서 각 공정별로 수행되는 동작을 수학적 모델이나 운전 데이터 기반 모델로 모델링하는 공정모델부; 발전소의 설비나 계통의 제어를 위해 수행되는 동작을 모델링하는 제어모델부; 외부 환경 DB와 발전소의 운전정보 시스템으로부터 외부 환경데이터 및 실계통의 발전소 운전데이터를 입출력하기 위한 인터페이스부; 인터페이스부를 통해 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하여 제어모델부의 제어모델을 튜닝 시험하여 실계통 제어로직에 적용하고 실계통 제어모델을 튜닝 시험하는 자동튜닝부; 인터페이스부를 통해 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하여 설비진단 학습모델을 생성하고, 시뮬레이션을 통해 학습하여 설비를 진단 감시하는 설비진단부; 및 공정모델부, 제어모델부, 자동튜닝부 및 설비진단부와 연계하여 교육훈련을 수행하고 제어로직의 코딩 및 튜닝과 설비를 감시 진단할 수 있도록 가상 발전소를 운영하는 운영부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 운영부를 통해 발전소 교육훈련 시 발전소의 동작 및 운영 환경을 가상현실과 증강현실로 구현하는 AR/VR 구현부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 운전 데이터 기반 모델은, 발전소 운전 데이터를 기반으로 각 공정별로 수행되는 동작을 모델링하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 운전 데이터 기반 모델은, 석탄종의 혼소율에 따른 연소 유동 해석을 수행하는 보일러 연소 모델을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 인터페이스부는. API(Application Programming Interface) 통신과 OPC(OLE for Process Control) 통신으로 연계되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 가상 발전소 운영 방법은, 운영부가 보일러 연소 유동 해석을 위해 운전 데이터 기반 모델에 의한 공정모델을 선택받는 단계; 운영부가 인터페이스부를 통해 외부 환경 DB로부터 외부 환경데이터와 공정값을 공정모델부에 입력하는 단계; 공정모델부가 보일러 연소 모델을 통해 외부 환경데이터와 석탄종의 혼소율에 따른 보일러 연소 유동 해석을 수행하는 단계; 및 운영부가 보일러 연소 유동 해석 결과를 전달받아 시뮬레이션에 적용하고 외부 환경 DB에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 보일러 연소 유동 해석을 수행하는 단계는, 석탄종의 혼소율을 변경하며 검증 분석하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 가상 발전소 운영 방법은, 운영부가 자동튜닝부를 통해 운전정보 시스템으로부터 제어모델의 튜닝을 위한 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하는 단계; 운영부가 공정모델부를 통해 운전 데이터 기반 모델에 의한 공정모델을 생성하는 단계; 운영부가 시뮬레이션을 위해 운전 데이터 기반 모델에 의한 공정모델을 선택하는 단계; 자동튜닝부가 제어파라미터를 조정하며 단위 계통의 제어모델을 튜닝 시험하는 단계; 및 자동튜닝부가 제어모델의 튜닝결과를 실계통의 제어로직에 적용하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 운영부가 자동튜닝부를 통해 실계통 제어로직에 적용한 후 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하는 과정을 반복하여 제어모델의 튜닝을 시험하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 가상 발전소 운영 방법은, 운영부가 설비진단부를 통해 운전정보 시스템으로부터 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하는 단계; 설비진단부가 발전소 운전데이터를 기반으로 설비진단 학습모델을 생성하는 단계; 설비진단부가 운영부와 연계하여 발전소의 시뮬레이션을 통해 설비진단 학습을 수행하는 단계; 및 설비진단부가 실계통의 발전소 운전데이터를 입력받아 설비를 진단하고 감시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 설비진단 학습을 수행하는 단계는, 설비진단 학습모델의 검증결과에 따라 발전소 운전데이터를 취득하는 과정, 학습모델을 생성하는 과정 및 학습을 수행하는 과정을 반복하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 가상 발전소 운영 장치 및 그 방법은 수학적 모델링과 운전 데이터 기반 모델링을 통합 구성하여 필요에 따라 선택 가능하도록 구현할 뿐만 아니라 보일러 연소 유동 해석과 교육훈련에 직접 연계하여 시뮬레이션하고 제어로직 코딩 및 튜닝과 설비진단을 수행할 수 있어 발전소의 효율적인 운영을 지원하여 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 가상 발전소의 연속운전을 통하여 온라인 설비진단과 오프라인 엔지니어링 지원을 모두 가능하게 구현하여 설비 운용 효율 극대화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 발전소 운영 장치를 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 발전소 운영 방법에 의한 보일러 연소 유동 해석을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 가상 발전소 운영 방법에 의한 제어모델 튜닝 시험을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 가상 발전소 운영 방법에 의한 설비진단을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 발전소 운영 방법에 의한 보일러 연소 유동 해석을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 가상 발전소 운영 방법에 의한 제어모델 튜닝 시험을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 가상 발전소 운영 방법에 의한 설비진단을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 가상 발전소 운영 장치 및 그 방법을 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 발전소 운영 장치를 나타낸 블록 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 발전소 운영 장치는, 공정모델부(10), 제어모델부(20), 인터페이스부(30), 자동튜닝부(60), 설비진단부(50) 및 운영부(90)를 비롯하여 AR/VR 구현부(80)를 포함할 수 있다.
공정모델부(10)는 발전소의 각 계통에서 각 공정별로 수행되는 동작을 수학적 모델(14)이나 운전 데이터 기반 모델(12)로 모델링할 수 있다.
여기서 수학적 모델(14)은 발전소 내의 각종 기기 및 설비들이 동작하는 원리 또는 공정들을 수학적으로 연산하여 설계된 모델이다.
반면, 운전 데이터 기반 모델(12)은 실제 발전소의 운전 데이터를 기반으로 각 공정별로 수행되는 동작을 모델링할 수 있으며, 석탄종의 혼소율에 따른 연소 유동 해석을 수행하는 보일러 연소 모델을 포함할 수 있다.
여기서, 보일러 연소 모델은 석탄종의 혼소율, 해수 온도, 대기 온도, 및 습도 등을 외부 환경 DB로부터 입력받고, 연소 유동 해석을 위해 입력값으로 공기 유량 및 온도, 연료 유량 및 종류, 급수 유량 및 온도를 입력받으며, 출력값으로 공기 유량 및 온도, 증기 유량 및 온도, 비회량, 클링커, 노내 압력을 출력하여 석탄종의 혼소율을 검증하여 운전 조작을 통한 제어성도 사전에 검증할 수 있어 발전소의 안정적인 운영을 수행할 수 있도록 한다.
따라서 실계통과 거의 유사한 운전 데이터를 상호 주고 받음으로써 현장감을 더하고, 그 결과값도 한층 심도 있게 검증할 수 있으며, 연소 유동 해석한 부분을 교육훈련에 직접 연계함으로써 현실감 있는 교육훈련이 가능하도록 할 수 있다.
제어모델부(20)는 발전소의 설비나 계통의 제어를 위해 수행되는 동작을 제어모델로 모델링할 수 있다.
인터페이스부(30)는 외부 환경 DB(40)와 발전소의 운전정보 시스템(70)으로부터 외부 환경데이터와, 실계통의 발전소 운전데이터 및 운전 트렌드를 입출력할 수 있다.
여기서 인터페이스부(30)는 API(Application Programming Interface) 통신과 OPC(OLE for Process Control) 통신으로 연계되어 내부 데이터와 외부 데이터를 송수신 할 수 있다.
자동튜닝부(60)는 인터페이스부(30)를 통해 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하여 제어모델부(20)의 제어모델을 튜닝 시험하여 실계통 제어로직에 적용하고 실계통 제어모델을 튜닝 시험할 수 있다.
즉, 자동튜닝부(60)는 운전 정보시스템(70)이나 운전 트렌드를 통하여 취득한 운전 데이터를 기반으로 공정모델부(10)와 연계하여 공정모델링을 수행하여 생성된 공정모델을 운영부(90)를 통해 시뮬레이션에 적용하여 제어모델의 로직과 파라미터를 수정하고, 튜닝 결과를 실계통 제어로직과 파라미터에 반영할 수 있다.
설비진단부(50)는 인터페이스부(30)를 통해 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하여 설비진단 학습모델을 생성하고, 제어모델부(20)와 공정모델부(10)와 연계된 운영부(90)를 통해 시뮬레이션을 수행하여 학습하고 검증하여, 실계통의 설비를 진단하고 감시할 수 있다.
여기서 설비진단부(50)는 검증결과에 따라 발전소 운전데이터를 재취득하고 재학습하여 설비진단의 성능을 높일 수 있다.
운영부(90)는 공정모델부(10), 제어모델부(20), 자동튜닝부(60) 및 설비진단부(50)와 연계하여 교육훈련을 수행하고 제어로직의 코딩 및 튜닝과 설비를 감시 진단할 수 있도록 가상 발전소를 운영할 수 있다.
AR/VR 구현부(80)는 운영부(90)를 통해 발전소 교육훈련 시 발전소의 동작 및 운영 환경을 가상현실과 증강현실로 구현할 수 있다.
가상현실과 증강현실을 통해 발전소 동작 및 운영을 제어하기 위해 운전되는 공정값이 표시되는 스마트 P&ID와 발전소 현장 구조를 반영한 BIM(Building Information Modeling)과 연계하여 교육훈련의 효과를 극대화할 수 있다.
가상 발전소를 운영하는 운전원이 보다 현실감 있게 발전소 시스템 내의 터빈, 펌프, 밸브 등의 조작을 가상공간에서 시뮬레이션 할 수 있도록 한다. 이에 따라, 발전소 운전원들은 발전소 시스템 내의 주요 기기들의 위치와 기능들을 보다 쉽게 이해할 수 있으며, 어느 지역에서든 가상발전소 시스템에 접속하여 발전소 시스템을 조작 및 제어할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 가상 발전소 운영 장치에 따르면, 수학적 모델링과 운전 데이터 기반 모델링을 통합 구성하여 필요에 따라 선택 가능하도록 구현할 뿐만 아니라 보일러 연소 유동 해석과 교육훈련에 직접 연계하여 시뮬레이션하고 제어로직 코딩 및 튜닝과 설비진단을 수행할 수 있어 발전소의 효율적인 운영을 지원하여 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 가상 발전소의 연속운전을 통하여 온라인 설비진단과 오프라인 엔지니어링 지원을 모두 가능하게 구현하여 설비 운용 효율 극대화할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 발전소 운영 방법에 의한 보일러 연소 유동 해석을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2에 도시된 바와 같이 가상 발전소 운영 방법에서는, 운영부(90)가 보일러 연소 유동 해석을 위해 운전 데이터 기반 모델(12)에 의한 공정모델을 선택받는다(S10).
S10 단계에서 공정모델로 수학적 모델(14)이 선택된 경우에는 일반모드로 모의실행을 수행하게 되지만, 연소 유동 해석을 위해서는 운전 데이터 기반 모델(12)에 의한 공정모델을 선택받게 된다.
따라서 S10 단계에서 운전 데이터 기반 모델(12)에 의한 공정모델이 선택되면 운영부(90)가 인터페이스부(30)를 통해 외부 환경 DB(40)로부터 외부 환경데이터와 공정값을 공정모델부(10)에 입력한다(S20).
여기서 공정모델부(10)의 운전 데이터 기반 모델(12)은 실제 발전소의 운전 데이터를 기반으로 각 공정별로 수행되는 동작을 모델링할 수 있으며, 석탄종의 혼소율에 따른 연소 유동 해석을 수행하는 보일러 연소 모델을 포함할 수 있다.
S20 단계에서 외부 환경데이터와 공정값을 입력받은 후 공정모델부(10)는 보일러 연소 모델을 통해 외부 환경데이터와 석탄종의 혼소율에 따른 보일러 연소 유동 해석을 수행한다(S30).
여기서, 공정모델부(10)는 보일러 연소 모델을 통해 석탄종의 혼소율, 해수 온도, 대기 온도, 및 습도 등을 외부 환경 DB로부터 입력받고, 연소 유동 해석을 위해 입력값으로 공기 유량 및 온도, 연료 유량 및 종류, 급수 유량 및 온도를 입력받으며, 출력값으로 공기 유량 및 온도, 증기 유량 및 온도, 비회량, 클링커, 노내 압력을 출력하여 석탄종의 혼소율을 검증하여 운전 조작을 통한 제어성도 사전에 검증할 수 있어 발전소의 안정적인 운영을 수행할 수 있도록 한다.
S30 단계에서 보일러 연소 유동 해석을 수행하면 운영부(90)는 보일러 연소 유동 해석 결과를 전달받아 시뮬레이션에 적용하고 외부 환경 DB(40)에 저장한다(S40).
따라서 실계통과 거의 유사한 운전 데이터를 상호 주고 받음으로써 현장감을 더하고, 그 결과값도 한층 심도 있게 검증할 수 있으며, 연소 유동 해석한 부분을 교육훈련에 직접 연계함으로써 현실감 있는 교육훈련이 가능하도록 할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 가상 발전소 운영 방법에 의한 제어모델 튜닝 시험을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3에 도시된 바와 같이 가상 발전소 운영 방법에서는, 운영부(90)가 자동튜닝부(60)를 통해 운전정보 시스템(70)으로부터 제어모델의 튜닝을 위한 실계통의 발전소 운전데이터를 취득한다(S100).
S100 단계에서 취득한 부하별 발전소 운전데이터를 기반으로 운영부(90)는 공정모델부(10)를 통해 운전 데이터 기반 모델(12)에 의한 공정모델을 생성한다(S110).
S110 단계에서 공정모델을 생성한 후 운영부(90)는 시뮬레이션을 위해 운전 데이터 기반 모델(12)에 의한 공정모델을 선택한다(S120).
여기서 공정모델로 수학적 모델(14)이 선택된 경우에는 일반모드로 모의실행을 수행하기 때문에 운전 데이터 기반 모델(12)에 의한 공정모델을 선택한다.
S120 단계에서 공정모델을 선택한 후 자동튜닝부(60)는 제어파라미터를 조정하며 단위 계통의 제어모델을 튜닝 시험하여 제어로직을 사전 검증한다(S130).
S130 단계에서 제어모델을 튜닝 시험한 후 자동튜닝부(60)는 제어모델의 튜닝결과를 실계통의 제어로직에 적용한다(S140).
이와 같이 자동튜닝부(60)는 제어모델을 튜닝 시험하여 제어로직과 파라미터를 사전 검증한 후 실계통의 제어로직에 적용하고, 실계통 제어로직에 적용한 후 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하는 과정을 반복하여 제어모델의 튜닝을 시험하여 제어로직과 파라미터를 수정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 가상 발전소 운영 방법에 의한 설비진단을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이 가상 발전소 운영 방법에서는, 운영부(90)가 설비진단부(50)를 통해 운전정보 시스템(70)으로부터 실계통의 발전소 운전데이터를 취득한다(S200).
S200 단계에서 실계통의 발전소 운전데이터를 취득한 후 설비진단부(50)는 발전소 운전데이터를 기반으로 설비진단 학습모델을 생성한다(S210).
S210 단계에서 설비진단 학습모델을 생성한 후 설비진단부(50)는 운영부(90)와 연계하여 발전소의 시뮬레이션을 통해 설비진단 학습을 수행한다(S220).
여기서, 설비진단 학습은 설비진단 학습모델의 검증결과에 따라 발전소 운전데이터 취득하는 과정, 학습모델을 생성하는 과정 및 학습을 수행하는 과정을 반복하여 설비진단의 성능을 높일 수 있다.
S220 단계에서 설비진단 학습을 수행한 후 설비진단부(50)는 실계통의 발전소 운전데이터를 입력받아 설비를 진단하고 감시한다(S230).
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 가상 발전소 운영 방법에 따르면, 수학적 모델링과 운전 데이터 기반 모델링을 통합 구성하여 필요에 따라 선택 가능하도록 구현할 뿐만 아니라 보일러 연소 유동 해석과 교육훈련에 직접 연계하여 시뮬레이션하고 제어로직 코딩 및 튜닝과 설비진단을 수행할 수 있어 발전소의 효율적인 운영을 지원하여 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 가상 발전소의 연속운전을 통하여 온라인 설비진단과 오프라인 엔지니어링 지원을 모두 가능하게 구현하여 설비 운용 효율 극대화할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
10 : 공정모델부 12 : 운전 데이터 기반 모델
14 : 수학적 모델 20 : 제어모델부
30 : 인터페이스부 40 : 외부 환경 DB
50 : 설비진단부 60 : 자동튜닝부
70 : 운전정보 시스템 80 : AR/VR 구현부
90 : 운영부
14 : 수학적 모델 20 : 제어모델부
30 : 인터페이스부 40 : 외부 환경 DB
50 : 설비진단부 60 : 자동튜닝부
70 : 운전정보 시스템 80 : AR/VR 구현부
90 : 운영부
Claims (11)
- 발전소의 각 계통에서 각 공정별로 수행되는 동작을 수학적 모델이나 운전 데이터 기반 모델로 모델링하는 공정모델부;
상기 발전소의 설비나 계통의 제어를 위해 수행되는 동작을 모델링하는 제어모델부;
외부 환경 DB와 상기 발전소의 운전정보 시스템으로부터 외부 환경데이터 및 실계통의 발전소 운전데이터를 입출력하기 위한 인터페이스부;
상기 인터페이스부를 통해 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하여 상기 제어모델부의 제어모델을 튜닝 시험하여 실계통 제어로직에 적용하고 실계통 제어모델을 튜닝 시험하는 자동튜닝부;
상기 인터페이스부를 통해 실계통의 상기 발전소 운전데이터를 취득하여 설비진단 학습모델을 생성하고, 시뮬레이션을 통해 학습하여 설비를 진단 감시하는 설비진단부; 및
상기 공정모델부, 상기 제어모델부, 상기 자동튜닝부 및 상기 설비진단부와 연계하여 교육훈련을 수행하고 제어로직의 코딩 및 튜닝과 설비를 감시 진단할 수 있도록 가상 발전소를 운영하는 운영부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 발전소 운영 장치.
- 제 1항에 있어서, 상기 운영부를 통해 발전소 교육훈련 시 상기 발전소의 동작 및 운영 환경을 가상현실과 증강현실로 구현하는 AR/VR 구현부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 발전소 운영 장치.
- 제 1항에 있어서, 상기 운전 데이터 기반 모델은, 상기 발전소 운전 데이터를 기반으로 각 공정별로 수행되는 동작을 모델링하는 것을 특징으로 하는 가상 발전소 운영 장치.
- 제 1항에 있어서, 상기 운전 데이터 기반 모델은, 석탄종의 혼소율에 따른 연소 유동 해석을 수행하는 보일러 연소 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 발전소 운영 장치.
- 제 1항에 있어서, 상기 인터페이스부는. API(Application Programming Interface) 통신과 OPC(OLE for Process Control) 통신으로 연계되는 것을 특징으로 하는 가상 발전소 운영 장치.
- 운영부가 보일러 연소 유동 해석을 위해 운전 데이터 기반 모델에 의한 공정모델을 선택받는 단계;
상기 운영부가 인터페이스부를 통해 외부 환경 DB로부터 외부 환경데이터와 공정값을 공정모델부에 입력하는 단계;
상기 공정모델부가 보일러 연소 모델을 통해 상기 외부 환경데이터와 석탄종의 혼소율에 따른 보일러 연소 유동 해석을 수행하는 단계; 및
상기 운영부가 상기 보일러 연소 유동 해석 결과를 전달받아 시뮬레이션에 적용하고 상기 외부 환경 DB에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 발전소 운영 방법.
- 제 6항에 있어서, 상기 보일러 연소 유동 해석을 수행하는 단계는, 상기 석탄종의 혼소율을 변경하며 검증 분석하는 것을 특징으로 하는 가상 발전소 운영 방법.
- 운영부가 자동튜닝부를 통해 운전정보 시스템으로부터 제어모델의 튜닝을 위한 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하는 단계;
상기 운영부가 공정모델부를 통해 운전 데이터 기반 모델에 의한 공정모델을 생성하는 단계;
상기 운영부가 시뮬레이션을 위해 상기 운전 데이터 기반 모델에 의한 공정모델을 선택하는 단계;
상기 자동튜닝부가 제어파라미터를 조정하며 단위 계통의 제어모델을 튜닝 시험하는 단계; 및
상기 자동튜닝부가 상기 제어모델의 튜닝결과를 실계통의 제어로직에 적용하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 발전소 운영 방법.
- 제 8항에 있어서, 상기 운영부가 상기 자동튜닝부를 통해 실계통 제어로직에 적용한 후 실계통의 상기 발전소 운전데이터를 취득하는 과정을 반복하여 제어모델의 튜닝을 시험하는 것을 특징으로 하는 가상 발전소 운영 방법.
- 운영부가 설비진단부를 통해 운전정보 시스템으로부터 실계통의 발전소 운전데이터를 취득하는 단계;
상기 설비진단부가 상기 발전소 운전데이터를 기반으로 설비진단 학습모델을 생성하는 단계;
상기 설비진단부가 상기 운영부와 연계하여 발전소의 시뮬레이션을 통해 설비진단 학습을 수행하는 단계; 및
상기 설비진단부가 실계통의 상기 발전소 운전데이터를 입력받아 설비를 진단하고 감시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 발전소 운영 방법.
- 제 10항에 있어서, 상기 설비진단 학습을 수행하는 단계는, 상기 설비진단 학습모델의 검증결과에 따라 상기 발전소 운전데이터를 취득하는 과정, 학습모델을 생성하는 과정 및 학습을 수행하는 과정을 반복하는 것을 특징으로 하는 가상 발전소 운영 방법.
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