KR102204724B1 - 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치 및 방법 - Google Patents

디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치 및 방법이 개시된다. 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법은, 진동수주형 파력발전시스템에 설치된 측정기를 이용하여 수주실의 수위 및 압력을 측정하는 단계, 미리 설정된 수주실 수위 예측 모델을 이용하여 측정된 수주실의 수위에 기반한 미리 설정된 다음 시간단계의 수주실의 수위를 예측하는 단계, 미리 설정된 유동 해석 물리 모델을 이용하여, 측정된 수주실의 압력에 기반한 미리 설정된 다음시간 단계의 터빈실의 압력 및 유량을 예측하는 단계, 예측된 압력 및 유량으로부터 터빈의 분당 회전수(RPM)을 예측하고, 예측된 분당 회전수로부터 발전량을 예측하는 단계, 예측된 발전량을 이용하여 진동수주형 파력발전시스템의 운용 모드를 결정하고, 결정된 운용 모드에 따라 진동수주형 파력발전시스템을 제어하는 단계 및 예측된 수주실 수위, 터빈실 압력 및 유량에 따라 바이패스벨브(ByPass Valve)의 벨브각도 조정을 통해 유량을 제어하는 단계를 포함한다.

Description

디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치 및 방법{Apparatus and method for controlling OWC(Oscillating Water Column)-type wave power generator system using digital twin technology}
본 발명은 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.
전 세계적으로 에너지 수요는 점점 더 급속히 증가하는 추세에 있다. 그 동안 주요 에너지원으로 사용한 원자력발전은 후쿠시마 사고 이후 위험성이 증가함에 따라 화력발전 등으로 대치하고 있으나, 이는 이산화탄소 증가로 인한 지구온난화를 가속화시키고 있다. 최근에는 미세먼지와 같은 추가적인 환경오염을 초래하고 있어, 이를 대체할 수 있는 에너지원의 개발에 관심이 증대되고 있다. 신재생에너지는 환경오염을 최소화할 수 있는 에너지원으로 각광받으면서 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 그 중에서 지구 전체의 70%를 차지하는 바다의 해양에너지는 분명 중요한 신재생에너지원이다. 특히, 해양 파력은 해양에너지 중에서 가장 큰 에너지를 가진 자원이지만, 해양파의 불연속성과 불규칙성으로 인하여 에너지 효율 측면에서 다른 신재생에너지에 비해 개발하는데 많은 어려움이 있다. 해양파력발전은, 파랑에 의한 공기실 내 수주의 상하운동에 의해 발생되는 압축파를 이용하는 진동수주형, 파동에 의해 부유체의 상대운동을 이용하는 가동물체형 및 수위차를 이용하는 월파형으로 분류될 수 있다.
도 1은 진동수주형 파력발전시스템의 동작 개념을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 진동수주형 파력발전시스템은, 외해로부터 입사된 파도에 의해 진동수주실 내 수면이 상하운동을 하여 챔버 내 공기가 압축과 팽창을 반복함에 따라, 공기흐름이 공기유동식 터빈을 가동하여 에너지를 발생시키는 파력발전시스템이다.
파력발전시스템은 외해로부터 입사된 파도 에너지에 의하여 발전하는데, 파도 에너지는 시간에 따라 큰 폭으로 변동한다. 또한, 물의 밀도는 공기에 비해 약 1,000배로, 수면의 상하운동에 의해 발생하는 공기 압축 유동은 큰 에너지로 변환된다. 이 때문에, 파력발전시스템의 발전 편차는 매우 크며, 발전 편차를 줄일 수 있는 최적 운용 기술이 필요하다.
한편, 디지털 트윈(Digital Twin) 기술은 실시간으로 역학적 해석이 가능한 물리모델과 센서 데이터 모델을 기반으로 하여 실시간으로 N초(특정한 조건에서 운용시스템을 제어하는데 필요한 시간) 뒤 현상을 미리 예측하여 실제모델을 제어할 수 있는 기술이다. 이러한 디지털 트윈 기술은, 진동수주형 파력발전시스템에 적용하면, 효율적이고 안정화된 운용이 가능하고, 해양이라는 제한적인 공간에서 운용되는 시스템의 고장 예지 및 안전성 검토를 통해 가용도 향상에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
기술성숙도(TRL: Technology Readiness Levels) 3 ~ 5 정도의 성숙도를 갖는 파력발전시스템은 국내에서는 선박해양플랜트연구소를 중심으로 수행되고 있으며, 파력발전의 특성상 입력에너지가 불규칙적이고 변동성이 크기 때문에 정격유지가 어렵고, 작동환경이 열악하고 유지보수를 위한 작업일수 확보가 어려운 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점은 디지털 트윈 기술을 적용하여 해결이 가능할 것으로 예상된다. 특히, 파력발전 상용화를 위해서는, 디지털 트윈 기반 스마트 운용 및 유지보수 체계가 필요할 것이다.
따라서, 이러한 디지털 트윈 기술을 진동수주형 파력발전시스템의 제어에 활용하는 방법이 요구된다.
대한민국등록특허공보 제10-1379753호(2014.03.25)
본 발명은 예측 모델을 이용하여 수주실 수위, 터빈실 압력 및 유량을 예측하고, 예측한 값을 이용하여 진동수주형 파력발전시스템의 운용을 제어하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 제어 장치가 수행하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법이 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법은, 상기 진동수주형 파력발전시스템에 설치된 측정기를 이용하여 수주실의 수위 및 압력을 측정하는 단계, 미리 설정된 수주실 수위 예측 모델을 이용하여 상기 측정된 수주실의 수위에 기반한 미리 설정된 다음 시간단계의 수주실의 수위를 예측하는 단계, 미리 설정된 유동 해석 물리 모델을 이용하여, 상기 측정된 수주실의 압력에 기반한 미리 설정된 다음시간 단계의 터빈실의 압력 및 유량을 예측하는 단계, 상기 예측된 압력 및 유량으로부터 터빈의 분당 회전수(RPM)을 예측하고, 상기 예측된 분당 회전수로부터 발전량을 예측하는 단계, 상기 예측된 발전량을 이용하여 상기 진동수주형 파력발전시스템의 운용 모드를 결정하고, 상기 결정된 운용 모드에 따라 진동수주형 파력발전시스템을 제어하는 단계 및 상기 예측된 수주실 수위, 터빈실 압력 및 유량에 따라 바이패스벨브(ByPass Valve)의 벨브각도 조정을 통해 유량을 제어하는 단계를 포함한다.
상기 수주실의 수위를 예측하는 단계는, 수주실 수위 데이터를 수집하는 단계, 상기 수집된 수주실 수위 데이터를 전처리하는 단계, Convolutional LSTM 알고리즘을 이용하여 상기 전처리된 수주실 수위 데이터를 학습하여 Convolutional LSTM 학습 모델을 생성하는 단계 및 상기 생성된 Convolutional LSTM 학습 모델을 이용하여, 상기 측정된 수주실의 수위에 기반한 상기 다음 시간단계의 수주실 수위를 예측하는 단계를 포함한다.
상기 수집된 수주실 수위 데이터를 전처리하는 단계는, 상기 수집된 수주실 수위 데이터를 미리 설정된 특성주기별로 분리하여 스플릿 데이터세트(Split Dataset)를 생성하는 단계, 상기 생성된 스플릿 데이터세트에서 버터 로우패스 필터(Butter lowpass filter)를 이용하여 잡음을 제거하는 단계 및 상기 잡음이 제거된 스플릿 데이터세트에서 최대최소 스케일링 통한 정규화(MinMaxScaler Normalization)를 수행하는 단계를 포함한다.
상기 수주실의 수위를 예측하는 단계는, EWT(Empirical Wavelet Transform)를 이용하여 상기 전처리된 수주실 수위 데이터에서 수주실 수위의 피크(peak) 및 비피크의 특징을 추출하는 단계, CNN 딥러닝 알고리즘을 이용하여 상기 추출된 피크 및 비피크의 특징을 학습하여 CNN 학습 모델을 생성하는 단계 및 상기 생성된 CNN 학습 모델을 이용하여 상기 측정된 수주실의 수위에 기반한 상기 다음 시간단계의 수주실 수위의 피크 또는 비피크를 예측하는 단계를 더 포함한다.
상기 터빈실의 압력 및 유량을 예측하는 단계는, 상기 유동 해석 물리 모델의 변수들의 값을 입력받는 단계, b) 터빈의 분당 회전수(ω) 및 수주실 입구 수면의 이동속도(vi)의 값을 입력받는 단계, c) 상기 값을 이용하여 터빈 효율(ηt), 유량(Q) 및 공기밀도(ρ)를 산출하는 단계, d) 상기 유동 해석 물리 모델을 이용하여 다음 시간단계의 수주실 압력(POWC new)을 산출하는 단계, e) 상기 산출된 수주실 압력의 상대오차가 미리 설정된 허용오차보다 작지 않거나 미리 설정된 최대 반복 횟수를 초과하지 않은 경우, 상기 c) 및 d) 단계를 반복하는 단계 및 f) 현재 타임스텝이 미리 설정된 최대 타임스텝 수를 초과하지 않는 경우, 상기 b) 내지 상기 e) 단계를 반복하는 단계를 포함하되, 상기 상대오차가 상기 허용오차보다 작거나 상기 최대 반복 횟수를 초과하고, 상기 현재 타이스텝이 상기 최대 타임스텝 수를 초과하는 경우, 종료한다.
상기 유동 해석 물리 모델의 변수는, 최대 타임스텝 수(NT: Maximum time step number), 최대 반복 횟수(NI: Maximum inner iteration number), 허용오차(
Figure 112020124539886-pat00001
), 타임스텝(Δt), 이전시간 단계의 수주실 및 터빈실의 체적(VOWC old), 수주실 내의 입구 수면 면적(Ai), 터빈 출구 면적(Ae), 공기의 비열비(k), 터빈 출구 압력(Pe), 측정된 초기 수주실 압력(POWC old)를 포함한다.
상기 유동 해석 물리 모델은 하기 수학식으로 나타내어진다.
Figure 112020124539886-pat00002
상기 터빈 효율(ηt), 상기 유량(Q) 및 상기 공기밀도(ρ)는 하기 수학식으로 나타내어진다.
Figure 112020124539886-pat00003
Figure 112020124539886-pat00004
여기서, R은 기체상수이고, T는 절대온도이다.
상기 운용 모드는 비운전 모드, 저파랑 운전 모드, 중파랑 운전 모드, 고파랑 운전 모드 및 생존 모드를 포함하되, 상기 진동수주형 파력발전시스템을 제어하는 단계는, 상기 운용 모드를 상기 비운전 모드로 결정한 경우, 모든 바이패스벨브를 개방하고, 상기 진동수주형 파력발전시스템에 설치된 동기 발전기 및 유도 발전기를 정지시키고, 상기 운용 모드를 상기 저파랑 운전 모드로 결정한 경우, 상기 모든 바이패스벨브를 폐쇄하고, 상기 동기 발전기만 작동시키고, 상기 운용 모드를 상기 중파랑 운전 모드로 결정한 경우, 상기 모든 바이패스벨브를 폐쇄하고, 상기 유도 발전기만 작동시키고, 상기 운용 모드를 상기 고파랑 운전 모드로 결정한 경우, 상기 모든 바이패스벨브를 개방하고, 상기 유도 발전기만 작동시키고, 상기 운용 모드를 상기 생존 모드로 결정한 경우, 모든 바이패스벨브를 개방하고, 상기 동기 발전기 및 상기 유도 발전기를 정지시킨다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어장치가 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어장치는, 명령어를 저장하는 메모리 및 상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 명령어는, 상기 진동수주형 파력발전시스템에 설치된 측정기를 이용하여 수주실의 수위 및 압력을 측정하는 단계, 미리 설정된 수주실 수위 예측 모델을 이용하여 상기 측정된 수주실의 수위에 기반한 미리 설정된 다음 시간단계의 수주실의 수위를 예측하는 단계, 미리 설정된 유동 해석 물리 모델을 이용하여, 상기 측정된 수주실의 압력에 기반한 미리 설정된 다음시간 단계의 터빈실의 압력 및 유량을 예측하는 단계, 상기 예측된 압력 및 유량으로부터 터빈의 분당 회전수(RPM)을 예측하고, 상기 예측된 분당 회전수로부터 발전량을 예측하는 단계, 상기 예측된 발전량을 이용하여 상기 진동수주형 파력발전시스템의 운용 모드를 결정하고, 상기 결정된 운용 모드에 따라 진동수주형 파력발전시스템을 제어하는 단계 및 상기 예측된 수주실 수위, 터빈실 압력 및 유량에 따라 바이패스벨브(ByPass Valve)의 벨브각도 조정을 통해 유량을 제어하는 단계를 포함하는 제어 방법을 수행한다.
본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치 및 방법은, 예측 모델을 이용하여 수주실 수위, 터빈실 압력 및 유량을 예측하고, 예측한 값을 이용하여 진동수주형 파력발전시스템의 운용을 제어할 수 있다.
도 1은 진동수주형 파력발전시스템의 동작 개념을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치가 수행하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법을 나타낸 흐름도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수주실 수위 예측 방법을 나타낸 흐름도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 터빈실 압력 및 유량 예측 방법을 나타낸 흐름도.
도 5 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 도면.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치의 구성을 개략적으로 예시한 도면.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 본 발명의 다양한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상술하겠다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치가 수행하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수주실 수위 예측 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 터빈실 압력 및 유량 예측 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 5 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다. 이하, 도 2를 중심으로, 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법을 설명하되, 도 3 내지 도 7을 참조하기로 한다.
S100 단계에서, 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치는, 진동수주형 파력발전시스템에 설치된 측정기를 이용하여 수주실의 수위 및 압력을 측정한다.
여기서, 측정기는, 진동수주형 파력발전시스템의 외부에서 파랑에너지를 측정하는 파고계, 수주실 내부에서 수위 및 압력을 측정하는 수위계 및 압력계, 바이패스 벨브의 각도를 측정하는 각도계, 터빈의 분당 회전수(RPM)를 측정하는 회전속도계, 터빈실의 입구 및 출구의 압력 및 유속을 측정하는 압력계 및 유속계, 터빈의 의하여 발전기가 생성하는 전력의 전압 및 전류를 측정하는 전압계 및 전류계, 터빈실의 게이트 벨브 및 긴급 벨브의 각도를 측정하는 각도계 등을 포함할 수 있다.
S200 단계에서, 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치는, 수주실 수위 예측 모델을 이용하여 측정된 수주실의 수위에 기반한 미리 설정된 다음 시간단계의 수주실의 수위를 예측한다.
도 3은 수주실 수위 예측 방법을 나타낸 흐름도로서, S200 단계의 세부단계를 나타낸다. 이하, 도 3을 참조하여, 수주실 수위 예측 방법을 설명하기로 한다.
S210 단계에서, 제어 장치는, 기계학습을 위한 학습데이터로서 수주실 수위 데이터를 수집한다. 여기서, 수집되는 수주실 수위 데이터는 전술한 측정기를 통해 수집될 수 있다.
S220 단계에서, 제어 장치는, 수집된 수주실 수위 데이터를 전처리한다.
즉, 제어장치는 수집된 수주실 수위 데이터를 미리 설정된 특성주기별로 분리하여 스플릿 데이터세트(Split Dataset)를 생성하고, 생성된 스플릿 데이터세트에서 버터 로우패스 필터(Butter lowpass filter)를 이용하여 잡음을 제거하고, 잡음이 제거된 스플릿 데이터세트에서 최대최소 스케일링 통한 정규화(MinMaxScaler Normalization)를 수행한다.
S230 단계에서, 제어 장치는, Convolutional LSTM 알고리즘을 이용하여 전처리된 수주실 수위 데이터를 학습하여 Convolutional LSTM 학습 모델을 생성한다.
S240 단계에서, 제어 장치는, 생성된 Convolutional LSTM 학습 모델을 이용하여, 측정된 수주실의 수위에 기반한 미리 설정된 다음 시간단계의 수주실 수위를 예측한다. 예를 들어, 다음 시간단계는 2.5초 후로 설정될 수 있다.
즉, 생성된 Convolutional LSTM 학습 모델은 측정된 수주실 수위값을 입력받아 다음 시간단계의 수주실 수위를 출력할 수 있다.
S250 단계에서, 제어 장치는, EWT(Empirical Wavelet Transform)를 이용하여 전처리된 수주실 수위 데이터에서 수주실 수위의 피크(peak) 및 비피크의 특징을 추출한다.
S260 단계에서, 제어 장치는, CNN 딥러닝 알고리즘을 이용하여 추출된 피크 및 비피크의 특징을 학습하여 CNN 학습 모델을 생성한다.
S270 단계에서, 제어 장치는, 생성된 CNN 학습 모델을 이용하여 측정된 수주실의 수위에 기반한 미리 설정된 다음 시간단계의 수주실 수위의 피크 또는 비피크를 예측한다. 예를 들어, 다음 시간단계는 2.5초 후로 설정될 수 있다.
즉, 생성된 CNN 학습 모델은 측정된 수주실 수위값을 입력받아 다음 시간단계의 수주실 수위의 피크 여부를 출력할 수 있다.
다시, 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.
S300 단계에서, 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치는, 유동 해석 물리 모델을 이용하여, 측정된 수주실의 압력에 기반한 미리 설정된 다음시간 단계의 터빈실의 압력 및 유량을 예측한다.
예를 들어, S200 단계에서 예측된 다음 시간단계의 수주실의 수위로부터 터빈실의 유량이 예측되고, 미리 설정된 압력(P) 대비 유량(Q)의 그래프(예를 들어, PQ 곡선)를 이용하여, 예측된 터빈실의 유량에 대응하는 압력을 추출함으로써 압력 예측값으로 산출할 수 있다.
도 4는 터빈실 압력 및 유량 예측 방법을 나타낸 흐름도로서, S300 단계의 세부단계를 나타낸다. 이하, 도 4를 참조하여, 터빈실 압력 및 유량 예측 방법을 설명하기로 한다.
S310 단계에서, 제어 장치는, 본 발명의 실시예에 따른 유동 해석 물리 모델의 변수들의 값을 입력받는다.
여기서, 유동 해석 물리 모델의 변수는, 최대 타임스텝 수(NT: Maximum time step number), 최대 반복 횟수(NI: Maximum inner iteration number), 허용오차(
Figure 112020124539886-pat00005
), 타임스텝(Δt: sec), 이전시간 단계의 수주실 및 터빈실의 체적(VOWC old: m3), 수주실 내의 입구 수면 면적(Ai: m2), 터빈 출구 면적(Ae: m2), 공기의 비열비(k), 터빈 출구 압력(Pe: Pa), 측정된 초기 수주실 압력(POWC old)를 포함할 수 있다.
S320 단계에서, 제어 장치는, 터빈의 분당 회전수(ω: RPM) 및 수주실 입구 수면의 이동속도(vi: m/sec)의 값을 입력받는다.
이때, 압력변수 P에 측정된 초기 수주실 압력(POWC old)이 대입된다. 이후, 계산과정이 반복될 때마다 압력변수 P는 다음 시간단계의 수주실 압력(POWC new)으로 갱신된다. 그리고, 이전시간 단계의 수주실 및 터빈실의 체적(VOWC old: m3)은 하기 수학식으로 산출된다.
[수학식 1]
Figure 112020124539886-pat00006
S330 단계에서, 제어 장치는, 터빈 효율(ηt), 유량(Q) 및 공기밀도(ρ)를 산출한다.
여기서, 터빈 효율 및 유량은 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112020124539886-pat00007
그리고, 수주실 및 터빈실 내의 공기밀도는 이상기체 상태방정식을 나타내는 하기 수학식을 이용하여 산출될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112020124539886-pat00008
여기서, R은 기체상수로서 287[J/kg·K]이고, T는 절대온도로서 293.15[K]이다.
S340 단계에서, 제어 장치는, 다음 시간단계의 수주실 압력(POWC new)을 산출한다.
다음 시간단계의 수주실 압력(POWC new)은 하기 수학식으로 표현되는 유동 해석 물리 모델을 이용하여 산출될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112020124539886-pat00009
S350 단계에서, 제어 장치는, 상기 산출된 수주실 압력의 상대오차가 미리 설정된 허용오차보다 작은지 또는 미리 설정된 최대 반복 횟수를 초과하는지 여부를 판단한다. 예를 들어, 상대오차는 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112020124539886-pat00010
그리고, 제어 장치는 판단 결과, 상대오차가 허용오차보다 작지 않거나 최대 반복 횟수를 초과하지 않은 경우, S330 단계로 진입하여 터빈 효율, 유량, 공기밀도 및 다음 시간단계의 수주실 압력의 산출을 반복수행한다.
S360 단계에서, 제어 장치는, 상대오차가 허용오차보다 작거나 최대 반복 횟수를 초과한 경우, 현재 타임스텝이 미리 설정된 최대 타임스텝 수를 초과하는지 여부를 판단한다.
그리고, 제어 장치는 판단 결과, 현재 타임스텝이 최대 타임스텝 수를 초과하지 않은 경우, S320 단계로 진입하여 터빈의 분당 회전수 및 수주실 입구 수면의 이동속도의 새로운 값을 입력받고, 터빈 효율, 유량, 공기밀도 및 다음 시간단계의 수주실 압력의 산출을 반복수행한다.
그리고, 제어 장치는, 현재 타임스템이 최대 타임스텝 수를 초과한 경우, 종료한다.
이하에서는, 도 5 및 도 6을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 유동 해석 물리 모델의 도출 방법에 대하여 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 진동수주형 파력발전시스템의 수주실 및 터빈실의 유동해석에 대한 물리 모델을 나타낸다. 도 5를 참조하면, 유동 해석 물리 모델은, 수주실과 터빈실을 포함한 영역이 제어 체적으로 설정되고, 수주실 입구는 입사파의 평균수면의 높이에 따라 이동경계조건이 설정된다.
본 발명의 실시예에 따른 유동 해석 물리 모델은 하기 수학식과 같은 오픈 채널(Open channel) 유동에 대한 에너지 방정식으로부터 도출된다.
[수학식 6]
Figure 112020124539886-pat00011
실시간 유동 해석 물리 모델을 구현하기 위한 가정은 다음과 같다.
- 제어체적을 통한 열전달 무시[
Figure 112020124539886-pat00012
]
- 펌프시스템은 없음[
Figure 112020124539886-pat00013
]
- 작동유체가 공기이므로 중력힘 무시[g=0]
- 압축팽창과정은 등엔트로피 과정(가역적 열과정)으로 진행[pVk=C]
- 공기는 이상기체로 취급하고 제어체적 내 내부에너지 변화는 없음[u=u(t)=0]
- 제어표면 1은 수주실 내 평균 수면높이에 따라 이동하므로 유입속도는 0(zero)[vi=0]
- 압축성 유동[p=ρRT]
- 진동수주실 내 공기와 터빈 입사 전 공기는 같은 시간에서 국소적인 변화가 거의 없는 것으로 가정함
- 터빈 출구 압력은 대기압 조건으로 설정됨
이러한 가정에 따라 수학식 6의 에너지 방정식을 정리하면 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112020124539886-pat00014
여기서,
Figure 112020124539886-pat00015
은 터빈으로 흐르는 유체에 의하여 터빈이 한 일률이고,
Figure 112020124539886-pat00016
은 수주실 내의 자유표면 경계면을 통해 물에서 공기로 전달되는 일률이다.
수학식 6에 제어체적면의 경계조건 및 등엔트로피 조건을 적용하면, 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112020124539886-pat00017
터빈 효율(ηt)는 하기 수학식으로 정의될 수 있다.
[수학식 9]
Figure 112020124539886-pat00018
여기서,
Figure 112020124539886-pat00019
는 터빈으로 흐르는 유량(Q)과 압력차이(ΔP)에 의하여 터빈으로 전달되는 일률이고, Ae 및 ve는 각각 터빈 출구 면적 및 출구 속도이다.
그리고, 수학식 9의 터빈 효율의 정의로부터 터빈이 한 일률을 하기 수학식으로 도출할 수 있다.
[수학식 10]
Figure 112020124539886-pat00020
수학식 10을 수학식 8에 대입하면, 최종적으로 하기 수학식과 같이 본 발명의 실시예에 따른 유동 해석 물리 모델이 도출될 수 있다.
[수학식 11]
Figure 112020124539886-pat00021
수학식 11은 전술한 수학식 4와 같이 정리될 수 있다.
한편, 도 6은 터빈효율 대 압력 및 체적유량 대 압력에 대한 예측 데이터를 나타낸 그래프의 예이다.
전술한 터빈효율(ηt) 및 유량(Q)은, 도 6에 도시된 바와 같은 curve fitting function으로부터 도출되는 도 2에 도시된 바와 같은 터빈효율 대 압력 및 체적유량 대 압력의 관계식을 이용하여 산출될 수 있다.
다시, 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.
S400 단계에서, 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치는, 예측된 압력 및 유량으로부터 터빈의 분당 회전수(RPM)을 예측하고, 예측된 분당 회전수로부터 발전량을 예측한다.
S500 단계에서, 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치는, 예측된 발전량을 이용하여 진동수주형 파력발전시스템의 운용 모드를 결정하고, 결정된 운용 모드에 따라 진동수주형 파력발전시스템을 제어한다.
운용 모드의 결정은 파력에너지의 변동성에 따라 운용범위를 제한하기 위하여, 도 7에 도시된 바와 같이 사전 조사된 파고 및 주기에 따른 발전량의 데이터를 이용하여 결정될 수 있다.
즉, 도 7을 참조하면, 운용 모드를 결정하기 위하여, 발전량에 따라 총 영역 1(R1), 영역 2-1(R2-1), 영역 2-2(R2-2), 영역 3(R3) 및 영역 4(R4)의 5개의 영역으로 구분된다.
한편, 운용 모드는 비운전 모드, 저파랑 운전 모드, 중파랑 운전 모드, 고파랑 운전 모드 및 생존 모드를 포함할 수 있다.
그리고, 발전량에 따른 5개의 영역은 각 운용 모드로 대응된다. 즉, 영역 1은 비운전 모드, 영역 2-1은 저파랑 운전 모드, 영역 2-2는 중파랑 운전 모드, 영역 3은 고파랑 운전 모드, 영역 4는 생존 모드로 대응될 수 있다.
우선, 제어 장치는 운용 모드를 비운전 모드로 결정한 경우, 모든 바이패스벨브를 개방하고, 진동수주형 파력발전시스템에 설치된 동기 발전기(SG) 및 유도 발전기(IG)를 정지시킨다.
다음으로, 제어 장치는 운용 모드를 저파랑 운전 모드로 결정한 경우, 모든 바이패스벨브를 폐쇄하고, 동기 발전기(SG)만 작동시킨다.
다음으로, 제어 장치는 운용 모드를 중파랑 운전 모드로 결정한 경우, 모든 바이패스벨브를 폐쇄하고, 유도 발전기(IG)만 작동시킨다.
다음으로, 제어 장치는 운용 모드를 고파랑 운전 모드로 결정한 경우, 모든 바이패스벨브를 개방하고, 유도 발전기(IG)만 작동시킨다.
다음으로, 제어 장치는 운용 모드를 생존 모드로 결정한 경우, 모든 바이패스벨브를 개방하고, 동기 발전기(SG) 및 유도 발전기(IG)를 정지시킨다.
S600 단계에서, 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치는, 예측된 수주실 수위, 터빈실 압력 및 유량에 따라 바이패스벨브(ByPass Valve)의 벨브각도 조정을 통해 유량을 제어한다.
S700 단계에서, 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치는, 결정된 운용 모드가 운전 모드인지 여부를 판단한다.
즉, 제어 장치는, 결정된 운용 모드가 저파랑, 중파랑 또는 고파랑 운전 모드인 경우, S100 단계로 진입하여, 진동수주형 파력발전시스템에 대한 제어 절차를 반복할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치의 구성을 개략적으로 예시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 장치는 프로세서(10), 메모리(20), 통신부(30) 및 인터페이스부(40)를 포함한다.
프로세서(10)는 메모리(20)에 저장된 처리 명령어를 실행시키는 CPU 또는 반도체 소자일 수 있다.
메모리(20)는 다양한 유형의 휘발성 또는 비휘발성 기억 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(20)는 ROM, RAM 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 메모리(20)는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법을 수행하는 명령어들을 저장할 수 있다.
통신부(30)는 통신망을 통해 다른 장치들과 데이터를 송수신하기 위한 수단이다.
인터페이스부(40)는 네트워크에 접속하기 위한 네트워크 인터페이스 및 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.
한편, 전술된 실시예의 구성 요소는 프로세스적인 관점에서 용이하게 파악될 수 있다. 즉, 각각의 구성 요소는 각각의 프로세스로 파악될 수 있다. 또한 전술된 실시예의 프로세스는 장치의 구성 요소 관점에서 용이하게 파악될 수 있다.
또한 앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
10: 프로세서
20: 메모리
30: 통신부
40: 인터페이스부

Claims (10)

  1. 제어 장치가 수행하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법에 있어서,
    상기 진동수주형 파력발전시스템에 설치된 측정기를 이용하여 수주실의 수위 및 압력을 측정하는 단계;
    미리 설정된 수주실 수위 예측 모델을 이용하여 상기 측정된 수주실의 수위에 기반한 미리 설정된 다음 시간단계의 수주실의 수위를 예측하는 단계;
    미리 설정된 유동 해석 물리 모델을 이용하여, 상기 측정된 수주실의 압력에 기반한 미리 설정된 다음시간 단계의 터빈실의 압력 및 유량을 예측하는 단계;
    상기 예측된 압력 및 유량으로부터 터빈의 분당 회전수(RPM)을 예측하고, 상기 예측된 분당 회전수로부터 발전량을 예측하는 단계;
    상기 예측된 발전량을 이용하여 상기 진동수주형 파력발전시스템의 운용 모드를 결정하고, 상기 결정된 운용 모드에 따라 진동수주형 파력발전시스템을 제어하는 단계; 및
    상기 예측된 수주실 수위, 터빈실 압력 및 유량에 따라 바이패스벨브(ByPass Valve)의 벨브각도 조정을 통해 유량을 제어하는 단계를 포함하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 수주실의 수위를 예측하는 단계는,
    수주실 수위 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 수주실 수위 데이터를 전처리하는 단계;
    Convolutional LSTM 알고리즘을 이용하여 상기 전처리된 수주실 수위 데이터를 학습하여 Convolutional LSTM 학습 모델을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 Convolutional LSTM 학습 모델을 이용하여, 상기 측정된 수주실의 수위에 기반한 상기 다음 시간단계의 수주실 수위를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 수집된 수주실 수위 데이터를 전처리하는 단계는,
    상기 수집된 수주실 수위 데이터를 미리 설정된 특성주기별로 분리하여 스플릿 데이터세트(Split Dataset)를 생성하는 단계;
    상기 생성된 스플릿 데이터세트에서 버터 로우패스 필터(Butter lowpass filter)를 이용하여 잡음을 제거하는 단계; 및
    상기 잡음이 제거된 스플릿 데이터세트에서 최대최소 스케일링 통한 정규화(MinMaxScaler Normalization)를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 수주실의 수위를 예측하는 단계는,
    EWT(Empirical Wavelet Transform)를 이용하여 상기 전처리된 수주실 수위 데이터에서 수주실 수위의 피크(peak) 및 비피크의 특징을 추출하는 단계;
    CNN 딥러닝 알고리즘을 이용하여 상기 추출된 피크 및 비피크의 특징을 학습하여 CNN 학습 모델을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 CNN 학습 모델을 이용하여 상기 측정된 수주실의 수위에 기반한 상기 다음 시간단계의 수주실 수위의 피크 또는 비피크를 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 터빈실의 압력 및 유량을 예측하는 단계는,
    a) 상기 유동 해석 물리 모델의 변수들의 값을 입력받는 단계;
    b) 터빈의 분당 회전수(ω) 및 수주실 입구 수면의 이동속도(vi)의 값을 입력받는 단계;
    c) 상기 값을 이용하여 터빈 효율(ηt), 유량(Q) 및 공기밀도(ρ)를 산출하는 단계;
    d) 상기 유동 해석 물리 모델을 이용하여 다음 시간단계의 수주실 압력(POWC new)을 산출하는 단계;
    e) 상기 산출된 수주실 압력의 상대오차가 미리 설정된 허용오차보다 작지 않거나 미리 설정된 최대 반복 횟수를 초과하지 않은 경우, 상기 c) 및 d) 단계를 반복하는 단계; 및
    f) 현재 타임스텝이 미리 설정된 최대 타임스텝 수를 초과하지 않는 경우, 상기 b) 내지 상기 e) 단계를 반복하는 단계를 포함하되,
    상기 상대오차가 상기 허용오차보다 작거나 상기 최대 반복 횟수를 초과하고, 상기 현재 타임스텝이 상기 최대 타임스텝 수를 초과하는 경우, 종료하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 유동 해석 물리 모델의 변수는, 최대 타임스텝 수(NT: Maximum time step number), 최대 반복 횟수(NI: Maximum inner iteration number), 허용오차(
    Figure 112020124539886-pat00022
    ), 타임스텝(Δt), 이전시간 단계의 수주실 및 터빈실의 체적(VOWC old), 수주실 내의 입구 수면 면적(Ai), 터빈 출구 면적(Ae), 공기의 비열비(k), 터빈 출구 압력(Pe), 측정된 초기 수주실 압력(POWC old)를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 유동 해석 물리 모델은 하기 수학식으로 나타내어지는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법.
    Figure 112020124539886-pat00023

  8. 제5항에 있어서,
    상기 터빈 효율(ηt), 상기 유량(Q) 및 상기 공기밀도(ρ)는 하기 수학식으로 나타내어지는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법.
    Figure 112020124539886-pat00024

    Figure 112020124539886-pat00025

    여기서, R은 기체상수이고, T는 절대온도임
  9. 제1항에 있어서,
    상기 운용 모드는 비운전 모드, 저파랑 운전 모드, 중파랑 운전 모드, 고파랑 운전 모드 및 생존 모드를 포함하되,
    상기 진동수주형 파력발전시스템을 제어하는 단계는,
    상기 운용 모드를 상기 비운전 모드로 결정한 경우, 모든 바이패스벨브를 개방하고, 상기 진동수주형 파력발전시스템에 설치된 동기 발전기 및 유도 발전기를 정지시키고,
    상기 운용 모드를 상기 저파랑 운전 모드로 결정한 경우, 상기 모든 바이패스벨브를 폐쇄하고, 상기 동기 발전기만 작동시키고,
    상기 운용 모드를 상기 중파랑 운전 모드로 결정한 경우, 상기 모든 바이패스벨브를 폐쇄하고, 상기 유도 발전기만 작동시키고,
    상기 운용 모드를 상기 고파랑 운전 모드로 결정한 경우, 상기 모든 바이패스벨브를 개방하고, 상기 유도 발전기만 작동시키고,
    상기 운용 모드를 상기 생존 모드로 결정한 경우, 모든 바이패스벨브를 개방하고, 상기 동기 발전기 및 상기 유도 발전기를 정지시키는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어 방법.
  10. 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어장치에 있어서,
    명령어를 저장하는 메모리; 및
    상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되,
    상기 명령어는,
    상기 진동수주형 파력발전시스템에 설치된 측정기를 이용하여 수주실의 수위 및 압력을 측정하는 단계;
    미리 설정된 수주실 수위 예측 모델을 이용하여 상기 측정된 수주실의 수위에 기반한 미리 설정된 다음 시간단계의 수주실의 수위를 예측하는 단계;
    미리 설정된 유동 해석 물리 모델을 이용하여, 상기 측정된 수주실의 압력에 기반한 미리 설정된 다음시간 단계의 터빈실의 압력 및 유량을 예측하는 단계;
    상기 예측된 압력 및 유량으로부터 터빈의 분당 회전수(RPM)을 예측하고, 상기 예측된 분당 회전수로부터 발전량을 예측하는 단계;
    상기 예측된 발전량을 이용하여 상기 진동수주형 파력발전시스템의 운용 모드를 결정하고, 상기 결정된 운용 모드에 따라 진동수주형 파력발전시스템을 제어하는 단계; 및
    상기 예측된 수주실 수위, 터빈실 압력 및 유량에 따라 바이패스벨브(ByPass Valve)의 벨브각도 조정을 통해 유량을 제어하는 단계를 포함하는 제어 방법을 수행하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 기술을 이용한 진동수주형 파력발전시스템의 제어장치.
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