KR101759622B1 - 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템 - Google Patents

가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101759622B1
KR101759622B1 KR1020160065127A KR20160065127A KR101759622B1 KR 101759622 B1 KR101759622 B1 KR 101759622B1 KR 1020160065127 A KR1020160065127 A KR 1020160065127A KR 20160065127 A KR20160065127 A KR 20160065127A KR 101759622 B1 KR101759622 B1 KR 101759622B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
gas turbine
data
performance
mode
cost
Prior art date
Application number
KR1020160065127A
Other languages
English (en)
Inventor
기자영
강명철
이명국
노홍석
Original Assignee
주식회사 이지티
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 주식회사 이지티 filed Critical 주식회사 이지티
Priority to KR1020160065127A priority Critical patent/KR101759622B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101759622B1 publication Critical patent/KR101759622B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 스마트기기와 연계된 유지보수 관리 시스템을 통하여 가스터빈의 운전 및 성능 현황과 정비에 대한 통합정보를 실시간으로 확인하고 관리할 수 있도록 한 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다. 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 가스터빈의 유지보수를 실시간으로 관리하기 위한 시스템으로서, 데이터 베이스 생성, 경향분석, 세정주기 계산, 성능감시, 성능진단, 및 BPT 분석을 실행하며; 상기 각 데이터를 암호화하여 사용자단말에 실시간으로 전송함으로써 가스터빈에 대한 상태를 모니터링하고 관리할 수 있도록 하는 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템이 제공된다.

Description

가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템{GAS TURBINE MAINTENANCE MANAGEMENT SYSTEM IN REAL TIME}
본 발명은 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 가스터빈의 정비 및 운용비용을 최적화하고, 가스터빈의 운전 및 성능 현황과 정비에 대한 통합정보를 실시간으로 확인하고 관리 가능하도록 한 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 화력발전소는 연료의 화학적 에너지를 전기 에너지로 변환시키는 에너지 변환 시설로서, 크게 보일러와 터빈(Turbine) 및 발전기로 구성되어 있다.
이중 터빈은 증기, 가스와 같은 압축성 유체의 흐름을 이용하여 충동력 또는 반동력으로 회전력을 얻는 장치이며, 증기를 이용하면 증기터빈(Steam turbine)이고, 가스를 이용하면 가스터빈(Gas turbine)이라 한다. 이러한 가스터빈은 성능을 감시하여, 성능이 저하되는 경우에 정비를 필요로 한다.
한편, 가스터빈 부품 중에서도 매우 고가인 고온부품들의 관리가 중요시되고 있다. 고온부품이란 연소기와 터빈 내부에 설치된 부품을 말하며, 일반적인 발전설비의 수명 관리와는 달리 연소가스가 직접 접촉하는 고온의 조건에서 운전되므로 고온부품은 일정시간 사용 후 주기적으로 교체해야 하는 특징이 있다.
고온부품을 수명기간까지 사용하기 위하여 주기적으로 점검한다는 것은 설비 안전과 부품수명 연장을 위하여 필요한 조치를 취한다는 면에서 매우 중요한 뜻을 지닌다. 따라서 고온부품의 점검은 적기에, 그리고 운전형태를 감안하여 높은 기준을 적용해서 수행되어야 할 필요가 있다.
특히 설비 제작사는 그 중요성을 설비 사용자에게 알리기 위하여 점검주기 추천 기준을 제공하는데, 이 제작사의 추천 기준은 제한된 운전조건을 전제로 한 일반적인 참고 내용으로 받아들여야 한다. 즉, 설비 사용자는 제작사가 전제로 한 운전조건을 이해하고 사용자의 조건에 맞게 현장에 적용할 효율적인 점검주기를 정해야 한다.
때문에 복수의 발전기에 사용되는 가스터빈의 호기별 고온부품들을 설비 사용자가 수작업으로 부품의 재생, 교체, 정비, 부품 조달 등을 일일이 관리하게 되면서 수작업에 따른 업무 효율성 저하 및 체계적 관리가 곤란한 문제점이 있다.
참고로, 대한민국 등록특허공보 등록번호 10-1010717(2011.01.24)의 "상태기반 발전소 운전 및 정비 관리시스템(문헌 1)"에는 발전소 설비에 대하여, 정비관리부, 신뢰도 관리부 및 위험도 관리부의 설비분류체계를 표준화시켜 이들 상호 간의 정보의 연계를 원활하게 하고, 코스트-타임 분석부를 통해 정비 대상 설비 및 정비 대상 설비에 대한 최적정비 시점을 판단할 수 있는 기술을 개시하고 있다.
그러나 종래 기술은 가스터빈의 성능 특성에만 맞춘 것이기 때문에 가스터빈의 정비 운용에는 상대적으로 적합도가 떨어지는 문제점이 있다.
또한, 문헌 1을 포함한 발전 관련 시스템에서 사용되는 사용자 모드를 보면, 도 1에 도시된 바와 같이 전체 시스템이 표출되어 있는 화면이 조잡하여 전체적인 시스템을 운용 관리하는 데 있어 최적화가 이루어지지 못하는 문제점이 있다.
그리고 국내에서는 가스터빈 제작사마다 수명주기를 제시하는 기준이 달라서 부품의 정비, 재생, 폐기와 같은 정비 주기가 운용 발전사 간의 협상에 따라 가변적으로 결정되는 일이 비일비재하다. 따라서 가스터빈의 실시간 운전상태를 기반으로 한 정비의사결정 모델의 도입을 통한 효율적인 유지보수 관리 지원 시스템의 개발이 필요한 실정이다.
대한민국 등록특허공보 등록번호 10-1010717 (2011.01.18. 자 등록)
따라서, 본 발명은 상기한 종래의 문제점들을 해결하기 위하여 제안된 것으로서, 가스터빈의 최적의 정비주기를 관리하기 위하여 가스터빈의 운전 및 성능 현황과 정비에 대한 통합이력 정보를 스마트기기와 연계된 정비지원 시스템을 통해 발전소 외부에서도 실시간으로 확인하고 관리할 수 있도록 한 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 발전소 내부에서 외부로 가스터빈에 대한 이력데이터를 송신함에 있어서, 이력데이터를 암호화함으로써 외부 사용자가 암호화된 데이터를 복호화하는 과정을 거쳐 이력데이터를 열람할 수 있도록 구성한 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 본 발명의 목적들 및 다른 특징들을 달성하기 위한 본 발명의 일 관점에 따르면, 화력발전소에서 운용되는 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 기초로 상기 가스터빈에 대한 현재 상태를 진단하고 상기 가스터빈에 대한 향후 상태를 예측하는 메인서버; 상기 메인서버에서 출력되는 데이터를 수신하고, 상기 데이터를 암호화하여 송신하는 통신서버; 및 상기 통신서버로부터 암호화된 데이터를 수신하고, 사용자의 암호입력 이벤트에 따라 상기 암호화된 데이터를 복호화하여 상기 가스터빈의 상기 현재 상태와 상기 향후 상태에 대한 실시간 모니터링을 제공하는 사용자단말을 포함하는 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템을 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 화력발전소의 내부 사용자가 입력하는 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 저장하는 데이터 베이스 저장부의 데이터 베이스 생성 모드가 실행될 때, 상기 가스터빈에 대한 현재 상태를 진단하는 상태 진단 모드는 경향분석 모드, 성능감시 모드, 및 성능진단 모드를 실행하고, 상기 가스터빈에 대한 향후 상태를 예측하는 상태 예측 모드는 세정주기 계산 모드와 BPT 분석 모드를 실행하는 것을 특징으로 하는것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 경향분석 모드는 상기 데이터 베이스 생성 모드로부터 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 입력 받아 상기 내부 사용자가 입력한 구간의 데이터와 기준치(reference)를 비교하여 과거 운전 이력과 기준 대비 성능 비교 및 시간에 따른 성능 추이 그래프를 도출하도록 실행되고; 상기 성능감시 모드는 가스터빈의 측정 데이터 중 대기조건, 가스터빈 성능 데이터와 상기 내부 사용자가 입력한 연료 및 냉각을 위한 블리드(Bleed) 추출 공기유량 정보를 이용하여 열역학적 성능 모델을 계산하고 결과 값으로 현재 가스터빈 상태, 기준 성능 대비 변화량, 가스터빈 성능 데이터를 도출하도록 실행되고; 상기 성능진단 모드는 가스터빈의 측정 데이터 중 진동, 온도, 압력을 입력값으로 하여 열역학적 성능 모델 계산 결과를 이용해 압축기 효율경향, 열효율 경향, 진동ㆍ온도ㆍ압력 측정치를 도출하도록 실행되고; 상기 세정주기 계산 모드는 상기 데이터 베이스 생성 모드로부터 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터의 성능 저하율과 상기 내부 사용자가 입력한 현재 가스터빈의 운용ㆍ성능 데이터, 과거 압축기 세정 일을 이용하여 압축기 세정주기, 세정주기에 따른 경제성 분석결과, 과거 세정 기준 차회 세정 일을 도출하도록 실행되고: 상기 BPT 분석 모드는 BPT(Blade Path Temperature), EGT(Exhaust Gas Temperature) 및 부하(Load)를 입력 값으로 하여 BPT 측정 데이터, BPT 분포, EGT 측정 데이터, 스월각(Swirl Angle) 계산 값, 점검 대상 연소기 정보를 도출하도록 실행되는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 메인서버는 상기 화력발전소의 내부 장치에 사용되는 고온부품의 재생, 정비, 교체, 폐기 및 재고에 대한 이력을 관리하는 고온부품관리 모드를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 메인서버는 상기 상태 진단 모드와 상기 상태 예측 모드에서 도출된 데이터를 통해 상기 가스터빈의 최적의 오버홀 주기를 계산하는 오버홀주기 관리 모드와, 상기 고온부품관리 모드에서 도출된 데이터를 통해 상기 고온부품의 재생 및 정비시 폐기율이 증가하지 않는 시점을 점검주기로 계산하는 고온부품점검 모드를 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 경향분석 모드의 분석 결과는 압축기 효율, 터빈 효율, 출력, 배기가스 온도, 연료 소모율, 입구안내깃(Inlet Guide Vane. IGV) 각도를 포함하는 것을 특징으로 하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 성능감시 모드는 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 입력받아서 상기 내부 사용자의 입력 데이터를 기초로 압축기, 연소기, 터빈의 실제성능 및 압축기 모델, 연소기 모델, 터빈 모델의 열역학적 성능을 계산하고, 압축기, 연소기, 터빈 모델의 성능이 에러 허용범위 인지를 판단하여 에러 허용범위인 경우에 실제 성능과 모델 성능을 비교하여 성능의 변화량을 그래프로 도출하는 것을 특징으로 하고; 상기 성능진단 모드는 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터와 함께 압축기, 연소기, 터빈의 실제성능에 대한 데이터를 입력받아서 압축기, 연소기, 터빈의 실제성능과 제작사에서 제공한 정상범위인 제어 한계치를 비교하고 상기 가스터빈의 현재상태가 정상범위인지를 판단하여 알람 여부를 도출하는 것을 특징으로 하며; 상기 세정주기 계산 모드는 운용비용, 발전비용, 세정비용에 대한 데이터를 입력받아서 전력생산비용과 연료소모비용, 기타 비용 및 손실연료 소모비용을 계산하여 오프라인 세정횟수별 지출비용과 기대수입비용 및 횟수별 오프라인 세정주기의 순이익을 계산하여 최대순이익 세정횟수를 계산하고, 전력생산비용과 연료소모비용, 기타비용 및 손실연료 소모비용을 계산함으로써 온라인 세정횟수별 지출비용과 기대수입비용을 분석하고, 횟수별 온라인 세정주기의 순이익을 계산하여 최대 순이익 세정횟수를 계산하여 세정주기 계산결과를 도출하고, 상기 경향분석 모드로부터 제공된 경향분석결과를 입력받아서 오프라인 세정횟수별 비용을 분석하여 오프라인 최적 세정주기를 계산하고, 온라인 세정횟수별 비용을 분석하여 온라인 최적 세정주기를 계산하고, 세정주기 계산결과를 도출하되, 상기 순이익은 (청결엔진 수익 - 성능저하엔진 수익)으로 계산되고, 상기 청결엔진 수익은 (전력생산비용 - 연료소모 비용)으로 계산되고, 상기한 전력생산비용은 (주출력×세정주기시간×전기 단가)로 계산되고, 상기한 연료소모비용은 (연료량×총운용시간×연료가격)으로 계산되고, 상기한 기타비용은 (세정비용+정지시간 비용)으로 계산되고, 상기 세정비용은 (세정액가격×세정시간 + 물 비용×물 사용시간)으로 계산되고, 상기한 정지시간 비용은 (전기료×출력손실)로 계산되는 것을 특징으로 하고; 상기 BPT 분석 모드는 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 입력받아서 압축기, 연소기, 터빈의 이전 운전 이력 데이터와 제어 한계치를 비교하고, BPT의 현재상태가 정상범위인지를 판단하여 알람 여부를 도출하고, 현재의 출력값과 배기가스의 온도분포를 이용하여 이상 연소기를 계산하고, 알람 및 점검요망 연소기를 표시하는 것을 특징으로 하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 사용자단말은 상기 통신서버를 통해 수신받은 암호화 데이터를 복호화하였을 때 상기 가스터빈에 대한 이상수치를 포함한 데이터를 수신받은 경우 특정메시지를 출력하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템은 가스터빈의 성능감시, 성능분석, 세정주기 분석, BPT 분석 등 가스터빈의 성능특성에 적합한 정비 및 운용을 효율적으로 실행할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 스마트기기를 통해 외부에서도 가스터빈에 대한 정보를 실시간으로 전달받을 수 있어서 가스터빈의 유지보수를 위한 성능 경향 분석과 진단을 최적하여 가스터빈의 전체적인 오버홀 정비주기를 예측할 수 있고, 고온부품의 효율적인 정비주기도 함께 관리할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 가스터빈의 이력데이터를 암호화하여 발전소 외부로 송신가능하기 때문에 언제 어디서든 이력데이터를 안전하게 수신받을 수 있어 지속적인 모니터링과 관리 가능한 효과가 있다.
또한, 본 발명은 사용자 친화적으로 운용할 수 있도록 하여 운용 효율성을 증대시킬 수 있으며 이에 따라 운전사고도 방지할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 종래 기술에 따른 가스터빈 정비지원 시스템에서 운용되는 인터페이스의 예시를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템을 도시한 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 데이터 베이스를 생성하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다.
도 4는 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 경향분석을 실행하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다.
도 5는 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 성능감시를 실행하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다.
도 6은 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 성능진단을 실행하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다.
도 7은 연료가스 온도를 나타내는 그래프이다.
도 8은 베어링 드레인의 온도를 나타내는 그래프이다.
도 9는 연소기의 출력온도를 나타내는 그래프이다.
도 10은 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 세정 주기 계산을 실행하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다.
도 11은 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 BPT분석을 실행하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백히 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템을 도 2를 참조하여 설명한다. 도 2는 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템을 위한 전체적인 개념도이다.
본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템은 발전소 외부에서도 실시간으로 가스터빈의 상태를 관리하기 위한 것으로, 도 2에 도시된 바와 같이 화력발전소에서 운용되는 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 기초로 가스터빈에 대한 현재 상태를 진단하고 가스터빈에 대한 향후 상태를 예측하는 메인서버(100); 메인서버(100)에서 출력되는 데이터를 수신하고, 데이터를 암호화하여 송신하는 통신서버(200); 및 통신서버로부터 암호화된 데이터를 수신하고, 사용자의 암호입력 이벤트에 따라 암호화된 데이터를 복호화하여 가스터빈의 현재 상태와 향후 상태에 대한 실시간 모니터링을 제공하는 사용자단말(300)을 포함한다.
메인서버(100)는 상태제어부(130)를 통해 가스터빈의 상태를 진단하며, 상태제어부(130)는 가스터빈의 현재 상태를 진단하기 위한 상태 진단 모드와 가스터빈에 대한 향후 상태를 예측하기 위한 상태 예측 모드를 포함한다.
그리고 메인서버(100)는 발전소 내부 사용자로부터 가스터빈에 대한 데이터를 입력받는 데이터 입력부(110)를 통해 발전소 내부 사용자가 저장하는 데이터 베이스를 지속적으로 관리하는 데이터 베이스 저장부(120)를 포함한다.
데이터 베이스 저장부(120)는 발전소 내부 사용자의 데이터 입력을 통해 지속적으로 업데이트되며, 가스터빈 운용에 이용되는 부품별 구입시점부터 폐기까지의 기본 이력 데이터(가령, 부품의 재생 횟수, 교체횟수, 재고 수량 등) 및 호기별 상세 이력 데이터(가령, 설치일자, 누적운전시간, 정비등급, 손상종류 및 내용, 부품별 재생이력정보, 오버홀 이력정보 등)를 관리할 수 있도록 구성되는 데이터 생성 모드를 포함하는 것이 바람직하다.
즉, 화력발전소의 내부 사용자가 입력하는 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 데이터 베이스부(120)로 저장하도록 실행되는 데이터 베이스 생성 모드가 실행될 때, 데이터 베이스부(120)에 기저장된 가스터빈의 과거 이력정보를 기초로 가스터빈의 현재 상태 및 향후 상태가 분석될 수 있다.
가스터빈의 현재 상태는 상태 진단 모드를 통해서, 가스터빈의 향후 상태는 상태 예측 모드를 통해서 분석될 수 있다. 상태 진단 모드는 경향분석 모드, 성능감시 모드, 및 성능진단 모드를 포함하고, 상태 예측 모드는 세정주기 계산 모드와 BPT 분석 모드를 포함한다.
이때, 메인서버(100)는 고온부품의 재생, 정비, 교체, 폐기 및 재고에 대한 이력을 별도로 관리하는 고온부품관리 모드를 더 포함할 수 있다.
또한, 위와 같은 구성을 가지는 메인서버(100)는 상태 진단 모드와 상태 예측 모드의 데이터를 통해 가스터빈의 최적의 오버홀 주기를 계산하는 오버홀주기 관리 모드와, 고온부품관리 모드의 데이터를 통해 고온부품의 재생 및 정비시 폐기율이 증가하지 않는 시점을 점검주기로 계산하는 고온부품점검 모드를 더 포함할 수 있다.
메인서버(100)는 상기 각 모드를 통해 도출된 상태 데이터 및 오버홀주기 관리 모드와 고온부품점검 모드를 통해 계산된 결과를 데이터 송신부(140)를 통해 출력한다.
통신서버(200)는 메인서버(100)와 사용자단말(300) 사이의 데이터 정보 송수신을 위한 구성이다. 통신서버(200)는 데이터 수신부(210)를 통해 메인서버(100)로부터 각 모드에 대한 데이터를 수신받으며, 사용자단말(300)로 송신하기 전 해당 데이터를 암호화 하는 것이 가능하다. 여기서, 데이터의 암호화는 메인서버(100)의 데이터가 데이터 암호화부(220)에서 일정 변조과정을 거치는 것을 의미하는 것으로서 이는 공지의 기술을 이용하는 것으로 상세한 설명을 생략한다. 데이터 암호화부(220)를 통해 암호화된 암호화 데이터는 암호화 데이터 송신부(230)를 통해 사용자단말(300)로 송신된다.
사용자단말(300)은 발전소 외부에서 가스터빈 및 고온부품의 상태를 모니터링하기 위한 구성으로서, 통신서버(200)로부터 암호화 데이터를 수신받기 위한 암호화 데이터 수신부(310); 암호화 데이터를 복호화하기 위한 암호화 데이터 복호화부(320); 및 복호화된 데이터를 출력하는 데이터 출력부(330)를 포함한다.
사용자단말(300)은 통신서버(200)와 연동되는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기반의 어플리케이션이 설치되고, 상기 어플리케이션은 메인서버(100)에 대한 정보를 동기화 시키는 역할을 수행한다.
즉, 통신서버(200)를 통해 암호화 데이터를 수신 받은 사용자단말(300)은 암호화 데이터 복호화부(320)를 통해 암호화 데이터를 복호화하기 위한 사용자 암호 입력 이벤트를 수행하여 어플리케이션을 동기화시킴으로써 메인서버(100)의 데이터를 발전소 외부에서도 열람할 수 있게 된다.
상기 메인서버(100)의 각 모드에 대해 좀 더 자세히 설명하자면 경향분석 모드는 상기 데이터 베이스 생성 모드로부터 가스터빈의 이력 데이터를 입력받아 내부 사용자가 입력한 구간의 데이터와 기준치(reference)를 비교하여 과거 운용이력과 기준 대비 성능 비교 및 시간에 따른 성능 추이 그래프를 도출하는 모드이다.
성능감시 모드는 측정 데이터 중 대기조건, 가스터빈 성능 데이터와 내부 사용자가 입력한 연료 및 냉각을 위한 블리드(Bleed) 추출 공기유량 정보를 이용하여 열역학적 성능 모델을 계산하고 결과 값으로 현재 가스터빈 상태, 기준 성능 대비 변화량, 가스터빈 성능 데이터를 도출하는 모드이다.
성능진단 모드는 가스터빈의 측정 데이터 중 진동, 온도, 압력을 입력값으로 하여 열역학적 성능 모델 계산 결과를 이용해 압축기 효율경향, 열효율 경향, 진동ㆍ온도ㆍ압력 측정치를 제공하는 모드이다.
세정주기 계산 모드는 데이터 베이스 생성 모드로부터 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터의 성능 저하율과 내부 사용자가 입력한 가스터빈의 운용ㆍ성능 데이터, 과거 압축기 세정 일을 이용하여 압축기 세정주기, 세정주기에 따른 경제성 분석결과, 과거 세정 기준 차회 세정 일을 제공하는 모드이다.
BPT 분석 모드는 BPT(Blade Path Temperature), EGT(Exhaust Gas Temperature), 부하(Load)를 입력 값으로 하여 BPT 측정 데이터, BPT 분포, EGT 측정 데이터, 스월각(Swirl Angle) 계산 값, 점검 대상 연소기 정보를 제공하는 모드이다.
그리고 통신서버(200)는 상기 모드 각각의 상태 데이터를 수신받아 암호화하고 발전소 외부 사용자가 소지하고 있는 사용자단말(300)로 암호화된 데이터를 송신하는 구성이고, 그 다음 사용자단말(300)에 포함된 GUI기반의 어플리케이션은 상기 암호화 데이터를 복호화하기 위한 푸쉬메시지의 제공을 통해 후술하는 바와 같이 가스터빈의 현재 상황 및 유지보수와 관련된 각종 이력을 실시간 모니터링하고 관리할 수 있게 하는 것이다.
이하에서는 메인서버(100) 각각의 데이터 값을 도출하기 위한 수행 동작에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
먼저, 도 3을 참조하여 데이터 베이스를 생성하기 위한 과정에 대하여 설명한다. 도 3은 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 데이터 베이스를 생성하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다.
즉, 데이터 베이스 생성 모드는 도 3에 도시된 바와 같이, 소정 데이터 베이스 생성을 위한 동작이 시작되는 단계(S11)와, 대략 30분 정도의 일정한 시간동안 대기를 하는 단계(S12)와, 운전 데이터를 입력받는 단계(S13), 및 데이터 베이스에 저장을 하고 위 과정을 반복 수행하는 단계(S14)를 포함하여 이루어진다.
다음으로, 경향분석 모드를 도 4를 참조하여 설명한다. 도 4는 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 경향분석을 실행하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다.
경향분석 모드는 경향분석을 위한 동작이 시작되는 단계(S21)와, 외부 사용자 입력을 받으면서 대기를 하는 단계(S22)와, 데이터 베이스에 생성된 이력 데이터를 입력받는 단계(S23)와, 압축기 성능을 계산하는 단계(S24)와, 터빈 성능을 계산하는 단계(S25)와, 외부 사용자가 선택한 구간의 데이터의 변화 추세를 분석함으로써 경향분석을 하는 단계(S26)와, 데이터 베이스의 데이터가 외부 사용자가 선택한 구간 범위의 데이터인지 판단하는 단계(S27)와, 외부 사용자 선택범위가 아닐 경우에 경향분석 결과를 출력하는 단계(S28)를 포함하여 이루어진다.
한편, 압축기 성능을 계산하는 단계(S24)에서는 다음의 수식을 이용한다.
Figure 112016050958244-pat00001
여기서, ηcomp은 압축기 성능이고, T1 은 압축기의 입구의 온도이고, T2 은 압축기의 출구의 온도이고, P1 은 압축기의 입구의 압력이고, P2 은 압축기의 출구의 압력이고, γ는 가스 단열비이다.
그리고 터빈 성능을 계산하는 단계(S25)에서는 다음의 수식을 이용한다.
Figure 112016050958244-pat00002
여기서, ηturb은 터빈 성능이고, T3 은 터빈의 입구의 온도이고, T4는 터빈의 출구의 온도이고, P3 은 터빈의 입구의 압력이고, P4 은 터빈의 출구의 압력이고, γ는 가스 단열비이다.
수학식 1과 수학식 2의 가스 단열비(γ)는 정압비열(Cp)/정적비열(Cv)로 산출된다.
경향분석 결과는 압축기 효율, 터빈 효율, 출력, 배기가스온도, 연료 소모율, 입구 안내깃(Inlet Guide Vane. IGV) 각도를 포함한다.
계속해서, 도 5를 참조하여 성능감시 모드에 대하여 설명한다. 도 5는 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 성능감시를 실행하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다.
성능감시 모드는 도 5에 도시된 바와 같이 성능감시를 위한 동작이 시작되는 단계(S51)와, 운전 데이터를 입력받는 단계(S52)와, 내부 사용자의 입력 데이터를 분류하고 선택하는 단계(S53)와, 압축기의 실제성능을 계산하는 단계(S54)와, 연소기의 실제성능을 계산하는 단계(S55)와, 터빈의 실제성능을 계산하는 단계(S56)와, 압축기 모델의 열역학적 성능을 계산하는 단계(S57)와, 연소기 모델의 열역학적 성능을 계산하는 단계(S58)와, 터빈 모델의 열역학적 성능을 계산하는 단계(S59)와, 압축기, 연소기, 터빈 모델의 성능이 에러 허용범위 인지를 판단하는 단계(S60)와, 압축기, 연소기, 터빈 모델의 성능이 에러 허용 범위인 경우에 실제 성능과 모델 성능을 비교하는 단계(S61)와, 성능의 변화량을 그래프로 출력하는 단계(S62)와, 데이터 분류 및 선택단계(S53)로 되돌아가기 위하여 대기하는 단계(S63)를 포함하여 이루어진다.
압축기의 실제성능을 계산하는 단계(S54)에서는 위에서 언급한 수학식 1을 이용한다. 여기에서, 압축기, 연소기, 터빈 모델은 엔진의 설계점 또는 인수시험을 기준으로 엔진의 최적상태를 모사하여 제작된다.
에러허용범위는 이전 계산값을 비교하여 차이가 0.001 이하일 때 수렴했다고 판단하여 데이터를 사용한다.
터빈의 실제성능을 계산하는 단계(S56)에서는 위에서 언급한 수학식 2를 이용한다.
다음으로, 도 6 내지 도 9를 참조하여 성능진단 모드에 대하여 설명한다. 도 6은 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 성능진단을 실행하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다. 도 7은 연료가스 온도를 나타내는 그래프이고, 도 8은 베어링 드레인의 온도를 나타내는 그래프이며, 도 9는 연소기의 출력온도를 나타내는 그래프이다.
성능진단 모드는 도 6에 도시된 바와 같이 성능진단을 위한 동작이 시작되는 단계(S71)와, 운전 데이터를 입력받는 단계(S72)와, 성능감시의 수행에 따른 압축기, 연소기, 터빈의 실제성능에 대한 데이터를 입력받는 단계(S73)와, 압축기, 연소기, 터빈의 실제 성능과 제작사에서 제공한 정상범위인 제어한계치를 비교하는 단계(S74)와, 가스터빈의 현재상태가 정상범위인지를 판단하는 단계(S75)와, 정상범위가 아닌 경우에 알람을 출력하는 단계(S76)와, 운전 데이터를 입력받는 단계(S72)로 되돌아가기 위하여 대기하는 단계(S77)를 포함하여 이루어진다.
제어 한계치는 진동이 0.125mm 이하이고, 로터 냉각 공기 온도는 275℃ 이하이고, 디스크 캐버티 온도는 460℃ 이하이고, 연료 가스 온도는 도 8의 그래프의 아래 범위이고, 베어링 드레인 온도는 77℃ 이하이고, 베어링 메탈 온도는 107℃ 이하이고, 연소기 입력 스팀 온도는 도 9의 그래프의 아래 범위이다.
또한, 연소기 출력 스팀 온도는 도 9의 그래프의 아래 범위이고, 가스터빈 이력 필터 내부 압력은 150mmAq 이하이고, 배기가스 덕트 압력은 680mmAq 이하이고, 연료가스 공급 압력은 37kg/cm2g 이상이고, 가스터빈 냉각 스팀 입력 필터 압력은 0.5kg/cm2 이하이다.
계속해서, 세정주기 계산 모드에 대하여 도 10을 참조하여 설명한다. 도 10은 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 세정 주기 계산을 실행하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다.
세정주기 계산은 세정주기 계산을 위한 동작이 시작되는 단계(S31)와, 운용비용, 발전비용, 세정비용에 대한 데이터를 입력받는 단계(S32)와, 전력생산비용과 연료소모비용, 기타 비용 및 손실연료 소모비용을 계산하여 오프라인 세정 횟수별 지출비용과 기대수입비용을 계산하는 단계(S33)와, 횟수별 오프라인 세정주기의 순이익을 계산하여 최대 순이익 세정횟수를 계산하는 단계(S34)와, 전력생산비용과 연료소모비용, 기타비용 및 손실연료 소모비용을 계산함으로써 온라인 세정 횟수별 지출비용과 기대수입비용을 분석하는 단계(S35)와, 횟수별 온라인 세정주기의 순이익을 계산하여 최대 순이익 세정횟수를 계산하는 단계(S34)와, 세정주기 계산결과를 출력하는 단계(S37)와, 사용자 입력을 대기하는 단계(S38)와, 경향분석을 통해 제공되는 경향분석결과를 입력받아서 데이터를 선택하는 단계(S39)와, 오프라인 세정 횟수별 비용을 분석하는 단계(S40)와, 오프라인 최적 세정주기를 계산하는 단계(S41)와, 온라인 세정 횟수별 비용을 분석하는 단계(S42)와, 온라인 최적 세정주기를 계산하는 단계(S43)와, 세정주기 계산결과를 출력하는 단계(S44)를 포함하여 이루어진다.
세정주기의 순이익은 (청결엔진 수익 - 성능저하엔진 수익)으로 계산된다. 여기에서, 청결엔진 수익은 (전력생산비용 - 연료소모 비용)으로 계산된다.
상기 전력생산비용은 (주출력×세정주기시간×전기 단가)로 계산되고, 상기 연료소모비용은 (연료량×총운용시간×연료가격)으로 계산된다.
그리고 상기 기타비용은 (세정비용+정지시간 비용)으로 계산되고, 여기에서 세정비용은 (세정액가격×세정시간 + 물비용×물사용시간)으로 계산되며, 정지시간 비용은 (전기료×출력손실)로 계산된다.
계속해서, 도 11을 참조하여 BPT 분석 모드를 설명한다. 도 11은 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에 포함되는 BPT분석을 실행하기 위한 동작 흐름을 나타낸 플로 차트이다.
BPT 분석 모드는 도 11에 도시된 바와 같이, BPT 분석을 위한 동작이 시작되는 단계(S81)와, 운전 데이터를 입력받는 단계(S82)와, 압축기, 연소기, 터빈의 운전데이터와 제어 한계치를 비교하는 단계(S83)와, BPT의 현재상태가 정상범위인지를 판단하는 단계(S84)와, BPT의 현재상태가 정상범위가 아닌 경우에 알람을 출력하는 단계(S85)와, 현재의 출력값과 배기가스의 온도분포를 이용하여 이상 연소기를 계산하는 단계(S86)와, 알람 및 점검요망 연소기를 표시하는 단계(S87)와, 운전 데이터를 입력받는 단계(S82)로 되돌아가기 위하여 대기하는 단계(S88)를 포함하여 이루어진다.
BPT의 정상 범위는 다음과 같이 설정된다.
BPT 전체평균 - 30 ≤≤ BPT의 정상범위 ≤≤ BPT 전체평균 + 20
고온부품관리 모드는 가스터빈의 고압부품에 대하여 부품의 구입시점부터 폐기까지의 리스트이력, 재생이력, 교체이력, 정비이력, 손상이력을 관리하는 모드이다.
여기서 고온부품관리 모드의 데이터를 통해 고온부품의 재생 및 정비시 폐기율이 증가하지 않는 시점을 점검주기로 계산하는 고온부품점검 모드를 더 포함할 수 있다. 한편 고온부품점검 모드는 설비 대수에 따라서 안정적인 예비품 수량 설정과 신품구매 시점 및 재생정비 시점의 수명주기를 계산하고, 제작사에서 제시한 점검기준의 설비 운전특성을 감안하여 점검주기를 계산할 수도 있음은 물론이다.
고온부품관리 모드는 성능모드에서 산출된 성능 추이 그래프와 관련된 데이터를 수집하는 단계와, 성능 추이 그래프의 데이터 중에서 고온부품관리 모드와 연계된 데이터를 추출하는 단계와, 고온부품 관련 데이터와 환경인자 데이터를 복합함수에 적용하여 고온부품 예측데이터를 산출하는 단계와, 고온부품 예측 데이터를 통해 고온부품에 대한 재생, 정비, 교체, 폐기 시점을 추측하는 관리데이터 산출단계를 포함한다.
마지막으로 오버홀주기 관리 모드는 가스터빈의 호기별, 등급별 오버홀의 비용 및 오버홀까지의 운전시간, 부품의 손상내용, 특기사항, 오버홀 시에 발생하는 문서 및 사진자료를 확인할 수 있는 오버홀 기본 이력 정보, 오버홀 세트 정보, 오버홀 부품 정보를 관리하는 모드이다.
오버홀주기 관리 모드를 통해서 이전 오버홀 내용을 한눈에 파악할 수 있고, 호기별 부품의 정비내역 및 손상형태 등을 이용하여 호기에 따른 부품의 주요 손상 패턴과 세부 내용을 쉽게 확인하고, 이후 운행에 따른 부품의 손상 예방에 대응할 수 있게 해준다. 또한 호기별로 오버홀까지의 운전시간 및 운전기간을 비교할 수 있어 차후 효과적인 운행계획에 필요한 자료를 제공할 수 있다.
또한 오버홀주기 관리 모드를 통해 오버홀 공사명, 오버홀 시작 및 종료일자, 오버홀 대상 호기, 오버홀 등급, 해당호기의 이전 오버홀 이후 운전시간, 오버홀 총액, 오버홀 시 발행한 부품의 손상종류 및 내용 등을 조회할 수 있음은 물론이다.
상기한 바와 같이 발전소 내부 사용자의 데이터 입력을 기초로 메인서버(100)의 각 모드에서 도출된 가스터빈의 상태 데이터는 통신서버(200)를 통해 사용자단말(300)에서 복호화해야 하는 암호화 데이터로 변조되어 외부 사용자에게 실시간 제공되고, 외부 사용자가 해당 메시지를 복호화하기 위해 암호입력 이벤트를 실행할 경우, 해당 암호화 데이터가 복호화되어 가스터빈의 현재 상태나 결과 등이 사용자단말(300)을 통해 출력된다.
다시 말해서, 사용자단말(300)은 해당 각 모드를 통해 도출된 상태 데이터를 복호화하기 위한 GUI 어플리케이션을 포함하여, 가스터빈을 구성하는 부품의 정비 이력 및 부품의 재생, 교체, 폐기 및 제고 분석을 위한 이력을 관리할 수 있는 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.
이때, GUI 어플리케이션은 통신서버(200)로부터 수신받는 암호화 데이터의 주기적인 동기화 이외에 외부인의 암호입력 이벤트 발생시 또는 통신서버(200)로부터 가스터빈의 비정상적 수치에 대한 암호화 데이터를 수신받을 시에 비상알람을 출력할 수 있다. 예를 들어, 가스터빈의 운영방법에 따라 변동되는 오버홀주기 및 고온부품점검주기에 대한 알람, 호기별 부품의 손상 발생에 대해 비상알람을 출력할 수 있으며, 해당 비상알람은 진동 및 소리알람, 아이콘의 상태변화 알람, 푸쉬메시지 알람 등 정상알람과는 상대적으로 다른 방식으로 제공되는 것이 바람직하다.
이와 같이 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템은 사용자단말(300)에 메인서버(100) 각 모드의 현재 상태 및 운용에 필요한 정보를 표출되도록 함으로써 가스터빈을 관리하고자 하는 사용자가 발전소 외부에서도 가스터빈에 대한 성능 경향 분석과 관리를 실시간으로 수행할 수 있게 한다.
다음으로, 상기한 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템에서 사용자단말(300)을 통해 출력되는 각 모드의 동작결과를 설명하면 다음과 같다.
사용자단말(300)에 마련된 각 모드의 관련 GUI를 실행하면 해당 모드는 아래와 같은 동작을 하고, 해당 결과물 또는 결과 보고서 데이터를 데이터 출력부(330)를 통해 사용자단말(300)의 화면에 출력하게 된다.
다시 말해서, 경향분석, 세정주기 계산, 성능감시, 성능진단, BPT분석 및 정비주기 관리를 위한 모니터링 또는 이의 결과를 확인하기 위하여 관련 GUI 어플리케이션을 실행하게 되면, 통신서버(200)는 메인서버(100)에서 해당 데이터를 암호화하고, 사용자단말(300)은 해당 암호화 데이터의 복호화를 거쳐 출력하게 된다.
구체적으로, 경향분석 모드에 따른 결과 출력 과정에 대하여 설명하면, 데이터 베이스 생성 모드에서 생성된 가스터빈의 이력 데이터를 입력받아서 사용자가 입력한 구간의 데이터와 기준치(Reference)를 비교하여 과거 운용 이력, 기준 대비 성능비교, 시간에 따른 성능 추이 그래프를 제공하는데, 동작이 시작되면(S21), 사용자 입력을 받으면서 대기를 하고(S22), 데이터 베이스로부터 이력 데이터를 입력 받아서(S23), 압축기 성능을 계산하고(S24), 터빈 성능을 계산하고(S25), 사용자가 선택한 구간의 데이터의 변화 추세를 분석함으로써 경향분석을 한다(S26). 이어서, 데이터 베이스의 데이터가 사용자가 선택한 구간 범위의 데이터인지 판단하여(S27), 사용자 선택범위 여부에 대해 사용자단말(300)로 경향분석 결과를 출력한다.
다음으로, 성능감시에 따른 결과 출력 과정에 대하여 설명하면, 측정 데이터 중 대기조건, 가스터빈 성능 데이터와 사용자가 입력한 연료 및 냉각을 위한 블리드(Bleed) 추출 공기유량 정보를 이용하여 열역학적 성능 모델을 계산하고 결과 값으로 현재 가스터빈 상태, 기준 성능 대비 변화량, 가스터빈 성능 데이터를 제공하는데, 동작이 시작되면(S51), 운전 데이터를 입력 받아서(S52), 사용자 입력 데이터를 분류하고 선택한다(S53).
다음에, 압축기의 실제성능을 계산하고(S54), 연소기의 실제성능을 계산하고(S55), 터빈의 실제성능을 계산한다(S56). 이어서, 압축기 모델의 성능을 계산하고(S57), 연소기 모델의 성능을 계산하고(S58), 터빈 모델의 성능을 계산한다(S59).
압축기, 연소기, 터빈모델을 위한 성능계산은 탈설계 모델을 이용하며 그 절차는 다음과 같다.
(1) 압축기
- 부하율(%)를 “Handle”로 선정하고 'Guess'로 압축기의 임의의 압력비 값(P2/P1; 일반적으로 설계점 압력비 값을 적용 또는 beta 값 적용)을 가정.
- 대기온도 Ta와 압축기1 입구온도 T1은 같다고 가정
⇒ 무차원 회전수 N/√T1 계산
- 베타(beta) 값과 무차원 회전수 N/√T1를 이용하여 압축기 맵에서 유량함수 W*√T1/P1, 압력비 P2/P1 및 압축기 효율 ηc을 읽어 들임
- 온도 상승식
Figure 112016050958244-pat00003
으로부터 출구온도 T2 계산
(2) 연소기
- 부하 입력에 따른 연료량 및 연공비 계산 ⇒ T31(연소기 입구온도) 계산
- 연소기 압력 손실에 따른 P31(연소기 입구압력) 계산
- 연료유량과 터빈 스테이터 냉각 유량에 때한 출구 유량 W31 계산
(3) 터빈
- 터빈 성능맵으로부터 부하 및 회전수 입력에 따른 NDMF(무차원 유량), PR(압력비), ηt(열효율)를 읽어 들임
- 터빈 통과 유량 W31 = W1 Wbleed(블리드 유량) + Wf(연료유량)
- 온도 상승식
Figure 112016050958244-pat00004
으로부터 출구온도 T4 계산
- 다음의 수식으로부터 요구동력 계산
Figure 112016050958244-pat00005
상기한 바와 같이 압축기, 연소기, 터빈 모델의 성능을 계산한 뒤에, 압축기, 연소기, 터빈 모델의 성능이 에러 허용범위 인지를 판단하여(S60), 압축기, 연소기, 터빈 모델의 성능이 에러 허용범위인 경우에 실제 성능과 모델 성능을 비교한 후에(S61), 성능 변화량을 사용자단말로 출력한다(S62).
그런 다음 데이터 분류 및 선택 단계(S53)로 되돌아가기 위하여 대기를 한다(S63).
계속해서, 성능진단에 따른 결과 출력 과정에 대하여 설명하면, 가스터빈의 측정 데이터 중 진동, 온도, 압력을 입력값으로 하여 열역학적 성능 모델 계산 결과를 이용해 압축기 효율경향, 열효율경향, 진동ㆍ온도ㆍ압력 측정치를 제공하는데, 동작이 시작되면(S71), 운전 데이터를 입력 받고(S72), 성능감시부(4)로부터 압축기, 연소기, 터빈의 실제성능에 대한 데이터를 입력 받아서(S73), 압축기, 연소기, 터빈의 실제성능과 제어한계치를 비교하여(S74), 가스터빈의 현재상태가 정상범위인지를 판단한 후에(S75), 정상범위가 아닌 경우에 알람을 사용자단말로 출력한다(S76).
그런 다음, 운전 데이터를 입력받는 단계(S72)로 되돌아가기 위하여 대기를 한다(S77).
계속해서, 세정주기 계산 모드에 따른 결과 출력 과정에 대하여 설명하면, 데이터 베이스로부터 이력 데이터의 성능 저하율과 사용자가 입력한 가스터빈의 운용ㆍ성능 데이터, 과거 압축기 세정 일을 이용하여 압축기 세정주기, 세정주기에 따른 경제성 분석결과, 과거 세정 기준 차회 세정 일을 제공하는데, 동작이 시작되면(S11), 세정비용에 대한 데이터를 입력 받아서(S32), 전력생산비용과 연료소모비용, 기타 비용 및 손실연료 소모비용을 계산하여 오프라인 세정 횟수별 비용을 분석한다(S33).
이어서 횟수별 오프라인 세정주기의 순이익을 계산하여 최대순이익 주기를 도출함으로써 오프라인 최적 세정주기를 계산하고(S34), 전력생산비용과 연료소모비용, 기타비용 및 손실연료 소모비용을 계산함으로써 온라인 세정 횟수별 비용을 분석하고(S35), 횟수별 온라인 세정주기의 순이익을 계산하여 최대순이익 주기를 도출함으로써 온라인 최적 세정주기를 계산하고(S34), 세정주기 계산결과를 출력한다(S37).
다음에, 사용자 입력을 대기하여(S38), 경향분석 모드에서의 경향분석결과를 입력받아서 데이터를 선택하고(S39), 오프라인 세정횟수별 비용을 분석하여(S40), 오프라인 최적 세정주기를 계산하고(S41), 온라인 세정횟수별 비용을 분석하여(S42), 온라인 최적 세정주기를 계산한 뒤(S43), 세정주기 계산결과를 사용자단말로 경향분석 결과를 출력한다(S44).
다음으로, BPT 분석에 따른 출력 과정에 대하여 설명하면, 측정 데이터 중 BPT, EGT, 부하(Load)를 입력 값으로 하여 BPT(Blade Path Temperature) 측정 데이터, BPT 분포, EGT 측정 데이터, 스월각(Swirl Angle) 계산 값, 점검 대상 연소기 정보를 제공하는데, 동작이 시작되면(S81), 운전 데이터를 입력 받아서(S82), 압축기, 연소기, 터빈의 운전데이터와 제어한계치를 비교한 후에(S83), BPT의 현재상태가 정상범위인지를 판단하여(S84), BPT의 현재상태가 정상범위 여부를 사용자단말로 출력한다(S85).
다음에, 현재의 출력값과 배기가스의 온도분포를 이용하여 이상 연소기를 계산하고(S86), 알람 및 점검요망 연소기를 표시한 후에(S87), 운전 데이터를 입력 받는 단계(S82)로 되돌아가기 위하여 대기를 한다(S88).
한편, 오버홀주기 관리 모드 및 고온부품점검 모드에 따른 출력 과정은 상기 상태 진단 모드와 상기 상태 예측 모드 및 고온부품관리 모드의 데이터를 통해 가스터빈의 상태를 진단하고 예측하여 최적의 관리주기를 계산하여 사용자단말(300)로 출력한다.
상기한 바와 같은 본 발명에 따른 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템은, 가스터빈의 경향분석, 성능감시, 성능분석, 세정주기 분석, BPT 분석 등의 가스터빈의 성능특성에 적합한 정비 및 운용을 효율적으로 실행할 수 있고, 또한 가스터빈의 정비지원을 위한 성능 경향 분석과 진단을 최적화하고, 특히 사용자가 실시간으로 모니터링할 수 있도록 하여 운용 효율성을 증대시킬 수 있으며 이에 따라 운전사고도 방지할 수 있는 이점이 있다.
본 명세서에서 설명되는 실시 예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시 예는 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 메인서버
200: 통신서버
300: 사용자단말

Claims (8)

  1. 화력발전소에서 운용되는 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 기초로 상기 가스터빈에 대한 현재 상태를 진단하고 상기 가스터빈에 대한 향후 상태를 예측하는 메인서버;
    상기 메인서버에서 출력되는 데이터를 수신하고, 상기 데이터를 암호화하여 송신하는 통신서버; 및
    상기 통신서버로부터 암호화된 데이터를 수신하고, 사용자의 암호입력 이벤트에 따라 상기 암호화된 데이터를 복호화하여 상기 가스터빈의 상기 현재 상태와 상기 향후 상태에 대한 실시간 모니터링을 제공하는 사용자단말을 포함하고
    상기 화력발전소의 내부 사용자가 입력하는 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 저장하는 데이터 베이스 저장부의 데이터 베이스 생성 모드가 실행될 때, 상기 가스터빈에 대한 현재 상태를 진단하는 상태 진단 모드는 경향분석 모드, 성능감시 모드, 및 성능진단 모드를 실행하고, 상기 가스터빈에 대한 향후 상태를 예측하는 상태 예측 모드는 세정주기 계산 모드와 BPT 분석 모드를 실행하는 것을 특징으로 하며,
    상기 메인서버는 상기 화력발전소의 내부 장치에 사용되는 고온부품의 재생, 정비, 교체, 폐기 및 재고에 대한 이력을 관리하는 고온부품관리 모드, 상기 상태 진단 모드와 상기 상태 예측 모드에서 도출된 데이터를 통해 상기 가스터빈의 최적의 오버홀 주기를 계산하는 오버홀주기 관리 모드, 및 상기 고온부품관리 모드에서 도출된 데이터를 통해 상기 고온부품의 재생 및 정비시 폐기율이 증가하지 않는 시점을 점검주기로 계산하는 고온부품점검 모드를 더 포함하는
    가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 경향분석 모드는 상기 데이터 베이스 생성 모드로부터 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 입력받아 상기 내부 사용자가 입력한 구간의 데이터와 기준치(reference)를 비교하여 과거 운전 이력과 기준 대비 성능 비교 및 시간에 따른 성능 추이 그래프를 도출하도록 실행되고;
    상기 성능감시 모드는 가스터빈의 측정 데이터 중 대기조건, 가스터빈 성능 데이터와 상기 내부 사용자가 입력한 연료 및 냉각을 위한 블리드(Bleed) 추출 공기유량 정보를 이용하여 열역학적 성능 모델을 계산하고 결과 값으로 현재 가스터빈 상태, 기준 성능 대비 변화량, 가스터빈 성능 데이터를 도출하도록 실행되고;
    상기 성능진단 모드는 가스터빈의 측정 데이터 중 진동, 온도, 압력을 입력값으로 하여 열역학적 성능 모델 계산 결과를 이용해 압축기 효율경향, 열효율 경향, 진동ㆍ온도ㆍ압력 측정치를 도출하도록 실행되고;
    상기 세정주기 계산 모드는 상기 데이터 베이스 생성 모드로부터 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터의 성능 저하율과 상기 내부 사용자가 입력한 현재 가스터빈의 운용ㆍ성능 데이터, 과거 압축기 세정 일을 이용하여 압축기 세정주기, 세정주기에 따른 경제성 분석결과, 과거 세정 기준 차회 세정 일을 도출하도록 실행되고:
    상기 BPT 분석 모드는 BPT(Blade Path Temperature), EGT(Exhaust Gas Temperature) 및 부하(Load)를 입력 값으로 하여 BPT 측정 데이터, BPT 분포, EGT 측정 데이터, 스월각(Swirl Angle) 계산 값, 점검 대상 연소기 정보를 도출하도록 실행되는
    가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 경향분석 모드의 분석 결과는 압축기 효율, 터빈 효율, 출력, 배기가스 온도, 연료 소모율, 입구안내깃(Inlet Guide Vane. IGV) 각도를 포함하는 것을 특징으로 하는
    가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 성능감시 모드는 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 입력받아서 상기 내부 사용자의 입력 데이터를 기초로 압축기, 연소기, 터빈의 실제성능 및 압축기 모델, 연소기 모델, 터빈 모델의 열역학적 성능을 계산하고, 압축기, 연소기, 터빈 모델의 성능이 에러 허용범위 인지를 판단하여 에러 허용범위인 경우에 실제 성능과 모델 성능을 비교하여 성능의 변화량을 그래프로 도출하는 것을 특징으로 하고;
    상기 성능진단 모드는 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터와 함께 압축기, 연소기, 터빈의 실제성능에 대한 데이터를 입력받아서 압축기, 연소기, 터빈의 실제성능과 제작사에서 제공한 정상범위인 제어 한계치를 비교하고 상기 가스터빈의 현재상태가 정상범위인지를 판단하여 알람 여부를 도출하는 것을 특징으로 하며;
    상기 세정주기 계산 모드는 운용비용, 발전비용, 세정비용에 대한 데이터를 입력받아서 전력생산비용과 연료소모비용, 기타 비용 및 손실연료 소모비용을 계산하여 오프라인 세정횟수별 지출비용과 기대수입비용 및 횟수별 오프라인 세정주기의 순이익을 계산하여 최대순이익 세정횟수를 계산하고, 전력생산비용과 연료소모비용, 기타비용 및 손실연료 소모비용을 계산함으로써 온라인 세정횟수별 지출비용과 기대수입비용을 분석하고, 횟수별 온라인 세정주기의 순이익을 계산하여 최대 순이익 세정횟수를 계산하여 세정주기 계산결과를 도출하고, 상기 경향분석 모드로부터 제공된 경향분석결과를 입력받아서 오프라인 세정횟수별 비용을 분석하여 오프라인 최적 세정주기를 계산하고, 온라인 세정횟수별 비용을 분석하여 온라인 최적 세정주기를 계산하고, 세정주기 계산결과를 도출하되, 상기 순이익은 (청결엔진 수익 - 성능저하엔진 수익)으로 계산되고, 상기 청결엔진 수익은 (전력생산비용 - 연료소모 비용)으로 계산되고, 상기한 전력생산비용은 (주출력×세정주기시간×전기 단가)로 계산되고, 상기한 연료소모비용은 (연료량×총운용시간×연료가격)으로 계산되고, 상기한 기타비용은 (세정비용+정지시간 비용)으로 계산되고, 상기 세정비용은 (세정액가격×세정시간 + 물 비용×물 사용시간)으로 계산되고, 상기한 정지시간 비용은 (전기료×출력손실)로 계산되는 것을 특징으로 하고;
    상기 BPT 분석 모드는 상기 가스터빈의 이전 운전 이력 데이터를 입력받아서 압축기, 연소기, 터빈의 이전 운전 이력 데이터와 제어 한계치를 비교하고, BPT의 현재상태가 정상범위인지를 판단하여 알람 여부를 도출하고, 현재의 출력값과 배기가스의 온도분포를 이용하여 이상 연소기를 계산하고, 알람 및 점검요망 연소기를 표시하는 것을 특징으로 하는
    가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 사용자단말은 상기 통신서버를 통해 수신 받은 암호화 데이터를 복호화하였을 때 상기 가스터빈에 대한 이상수치를 포함한 데이터를 수신받은 경우 특정메시지를 출력하는
    가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템.
KR1020160065127A 2016-05-26 2016-05-26 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템 KR101759622B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160065127A KR101759622B1 (ko) 2016-05-26 2016-05-26 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160065127A KR101759622B1 (ko) 2016-05-26 2016-05-26 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101759622B1 true KR101759622B1 (ko) 2017-07-20

Family

ID=59443274

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160065127A KR101759622B1 (ko) 2016-05-26 2016-05-26 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101759622B1 (ko)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101924221B1 (ko) 2017-10-23 2018-11-30 (주)에코플러스 차량용 가스엔진의 발전기 재활용 시스템 및 방법
KR20190024183A (ko) * 2017-08-31 2019-03-08 장상명 가스터빈 발전설비용 정비 시스템
KR20190070624A (ko) * 2017-12-13 2019-06-21 포스코에너지 주식회사 과열 저감기 정비 시기 예측 방법 및 시스템
KR20190072812A (ko) * 2017-12-18 2019-06-26 포스코에너지 주식회사 공기 압축기 세정시기 예측 방법 및 시스템
KR102037285B1 (ko) * 2019-01-31 2019-10-29 한국유체기술(주) 보안성을 향상시켜 수집 데이터를 전송하는 유량측정장치
KR102037288B1 (ko) * 2019-01-31 2019-10-29 한국유체기술(주) 보안성을 향상시킨 상하수도 원격감시시스템
KR20200082113A (ko) * 2018-12-28 2020-07-08 주식회사 포스코아이씨티 공기압축기 세정시기 예측시스템 및 방법
KR20200117285A (ko) * 2019-04-03 2020-10-14 두산중공업 주식회사 보일러 연소 모델 자동 생성 장치 및 방법
KR20210034846A (ko) * 2019-09-23 2021-03-31 한국서부발전 주식회사 가스터빈 예열시간 예측 시스템
CN112988884A (zh) * 2019-12-17 2021-06-18 中国移动通信集团陕西有限公司 大数据平台数据存储方法及装置
KR20210116215A (ko) * 2020-03-13 2021-09-27 황희석 3차원 건설공사 작업용 관리시스템
KR20220009159A (ko) * 2020-07-15 2022-01-24 한국전력공사 가스 터빈 부품 운영 이력 관리 시스템 및 방법
KR20230119341A (ko) 2022-02-07 2023-08-16 주식회사 에네스지 가스터빈용 액츄에이터

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190024183A (ko) * 2017-08-31 2019-03-08 장상명 가스터빈 발전설비용 정비 시스템
KR101990310B1 (ko) * 2017-08-31 2019-09-30 장상명 가스터빈 발전설비용 정비 시스템
KR101924221B1 (ko) 2017-10-23 2018-11-30 (주)에코플러스 차량용 가스엔진의 발전기 재활용 시스템 및 방법
KR20190070624A (ko) * 2017-12-13 2019-06-21 포스코에너지 주식회사 과열 저감기 정비 시기 예측 방법 및 시스템
KR102063381B1 (ko) * 2017-12-13 2020-01-07 포스코에너지 주식회사 과열 저감기 정비 시기 예측 방법 및 시스템
KR20190072812A (ko) * 2017-12-18 2019-06-26 포스코에너지 주식회사 공기 압축기 세정시기 예측 방법 및 시스템
KR102063382B1 (ko) * 2017-12-18 2020-01-07 포스코에너지 주식회사 공기 압축기 세정시기 예측 방법 및 시스템
KR102171642B1 (ko) * 2018-12-28 2020-10-29 주식회사 포스코아이씨티 공기압축기 세정시기 예측시스템 및 방법
KR20200082113A (ko) * 2018-12-28 2020-07-08 주식회사 포스코아이씨티 공기압축기 세정시기 예측시스템 및 방법
KR102037285B1 (ko) * 2019-01-31 2019-10-29 한국유체기술(주) 보안성을 향상시켜 수집 데이터를 전송하는 유량측정장치
KR102037288B1 (ko) * 2019-01-31 2019-10-29 한국유체기술(주) 보안성을 향상시킨 상하수도 원격감시시스템
KR20200117285A (ko) * 2019-04-03 2020-10-14 두산중공업 주식회사 보일러 연소 모델 자동 생성 장치 및 방법
KR102245794B1 (ko) 2019-04-03 2021-04-28 두산중공업 주식회사 보일러 연소 모델 자동 생성 장치 및 방법
US11599696B2 (en) 2019-04-03 2023-03-07 Doosan Enerbility Co., Ltd. Method and apparatus for automatically generating boiler combustion model
KR20210034846A (ko) * 2019-09-23 2021-03-31 한국서부발전 주식회사 가스터빈 예열시간 예측 시스템
KR102311857B1 (ko) * 2019-09-23 2021-10-12 한국서부발전 주식회사 가스터빈 예열시간 예측 시스템
CN112988884A (zh) * 2019-12-17 2021-06-18 中国移动通信集团陕西有限公司 大数据平台数据存储方法及装置
CN112988884B (zh) * 2019-12-17 2024-04-12 中国移动通信集团陕西有限公司 大数据平台数据存储方法及装置
KR20210116215A (ko) * 2020-03-13 2021-09-27 황희석 3차원 건설공사 작업용 관리시스템
KR102366184B1 (ko) * 2020-03-13 2022-02-23 황희석 3차원 건설공사 작업용 관리시스템
KR20220009159A (ko) * 2020-07-15 2022-01-24 한국전력공사 가스 터빈 부품 운영 이력 관리 시스템 및 방법
KR102364272B1 (ko) * 2020-07-15 2022-02-17 한국전력공사 가스 터빈 부품 운영 이력 관리 시스템 및 방법
KR20230119341A (ko) 2022-02-07 2023-08-16 주식회사 에네스지 가스터빈용 액츄에이터

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101759622B1 (ko) 가스터빈 유지보수 실시간 관리 시스템
JP6250942B2 (ja) 信頼性が改善されたオペレーションのためのシステム及び方法
EP2820490B1 (en) System for condition monitoring of a group of plants
US9563198B2 (en) Method and system to model risk of unplanned outages of power generation machine
JP2004211587A (ja) 発電プラントの運用支援システム
CN101117918A (zh) 估计压缩机结污对联合循环发电厂的影响的方法和系统
Wogrin et al. CCGT unit commitment model with first-principle formulation of cycling costs due to fatigue damage
JP2012075308A (ja) 発電機運転の監視及び診断方法
KR20150043076A (ko) 발전소 관리 시스템 및 그의 제어방법
JP2006057595A (ja) ガスタービンの性能診断システム及び性能診断方法
US8874415B2 (en) System and method for forming failure estimates for a heat recovery steam generator
JP4562108B2 (ja) 燃焼タービン装置における燃料の燃料熱関数をオンラインで測定する方法
KR101719715B1 (ko) 가스터빈 정비지원 운용 방법
Therkorn Remote monitoring and diagnostic for combined-cycle power plants
Aslanidou et al. Towards an integrated approach for micro gas turbine fleet monitoring, control and diagnostics
KR101409589B1 (ko) 가스터빈 정비 지원 시스템
Keatley Cost modelling of coal power plant start-up in cyclical operation
Ozgur et al. Remote Monitoring and Diagnostics System for GE Heavy Duty Gas Turbines
Schoeler et al. Improved unit reliability & availability through optimised predictive maintenance
JP7315315B2 (ja) 運転支援システム、運転支援装置、運転支援方法およびプログラム
KR101990310B1 (ko) 가스터빈 발전설비용 정비 시스템
KR20240012104A (ko) 가스터빈의 고온부품 교체 주기 진단 장치 및 방법
Leppänen Improving Steam Turbine Performance with Industrial Internet
Stanchi et al. From Remote Monitoring to Predictive Diagnostic of Combined Cycle Power Plants
Tsai et al. Demand Decision Analysis Strategy Development for Gas Turbine Engine Based on the MTBF

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant