KR102517226B1 - 디지털 트윈 시뮬레이터 및 그 디지털 트윈 시뮬레이터의 제어 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 발전소 운영 시스템으로부터 운전 데이터를 취득하는 연계부와, 발전소의 상태를 판별하고, 판별된 발전소 상태에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 추출 및, 추출된 파라미터에 근거하여 상기 운전 데이터에 대응하는 충실도 기준 정보들을 생성하는 추출부와, 상기 판별된 발전소 상태에 대응하는 시나리오에 따라 상기 발전소 운영 시스템에 대응하는 디지털 모델의 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션 결과로부터 충실도 판별에 사용할 적어도 하나의 시뮬레이션 데이터를 추출하는 시뮬레이션부와, 상기 추출된 시뮬레이션 데이터로부터, 상기 시뮬레이션된 디지털 모델의 상태에 따라 적어도 하나의 파라미터를 검출 및 검출된 파라미터에 근거하여 산출되는 충실도와 상기 충실도 기준 정보를 비교하는 충실도 판별부와, 충실도 기준을 만족하지 못하는 시뮬레이션 데이터들을 검출하고, 산출된 충실도 오차에 관련된 검출된 적어도 하나의 상기 디지털 모델의 모듈을 검출 및, 상기 충실도 오차를 최소화하는 상기 모듈의 파라미터값을 산출하는 모델 조정부 및, 상기 연계부, 추출부, 시뮬레이션부, 충실도 판별부 및 모델 조정부가 서로 연계되도록 제어하며, 상기 모델 조정부에서 검출된 적어도 하나의 모듈과 파라미터값들에 근거하여 상기 디지털 모델을 갱신하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

디지털 트윈 시뮬레이터 및 그 디지털 트윈 시뮬레이터의 제어 방법{DIGITAL TWIN SIMULATOR AND CONTROLLING METHOD FOR THE DIGITAL TWIN SIMULATOR}

본 발명은 발전소 제어 시스템 또는 발전소 운영 시스템에 연계되는 디지털 트윈 시뮬레이터 및 그 디지털 트윈 시뮬레이터를 제어하는 방법에 대한 것이다.

통상적으로 발전소 시뮬레이터는 시운전 시행착오 최소화를 위해 발전소 건설시 설계 데이터를 이용하여 개발된 것으로, 기준 데이터에 대한 시뮬레이터 충실도 판별 등 인수 시험을 통과하면 시운전 요원 및 운영 요원 훈련용으로 활용된다. 그리고 디지털 제어 시스템의 적용 전 제어 로직 시험과 인터록 시험 그리고 HMI(Human Machine Interface) 시험, 기존 제어 로직 개선 시험 등 제어 검증 및 엔지니어링용으로 활용되고 있다.

이러한 발전소 시뮬레이터는 통상적으로 발전소의 공정을 모사하는 공정 모델과 제어 로직을 모사하는 제어 모델, 고장모사/원격시험, 훈련 시나리오 상정 등을 가능하게 하는 시뮬레이션 수행부, 공정 모델 및 제어 모델과 연계하여 프로세스를 조정할 수 있는 운전 조작반, 공정 변수를 모니터링하고, 일부 조작이 가능한 소프트(하드) 패널 등의 구성을 포함할 수 있다.

한편 이처럼 발전소 건설시 설계 데이터를 참조하여 개발된 발전소 시뮬레이터는 설계 데이터와의 모델 오차에 의한 충실도 시험을 통해 실제 발전소 제어/운영 시스템(20)에 대한 근사 여부가 결정될 수 있다. 이러한 발전소 시뮬레이터의 충실도 시험은 크게 열평형 상태 연산(steady-state operation)과 과도 상태 연산(transient operation)으로 구분하여 수행될 수 있다. 그리고 충실도는 시뮬레이션 데이터에 대한 기준 데이터(실제 발전소 제어 및 운영 시스템(20)의 데이터)에 대한 오차(모델 오차)가 적으면 적을수록 높게 판별될 수 있다.

먼저 열평형 상태 연산(steady-state operation)에서의 모델 충실도는 발전소 기준 데이터가 이용 가능한 100% 부하와 25% 이상의 중간 부하대에서 시뮬레이션된 계산값과 발전소의 기준 데이터와의 모델 정확도에 기반하여 판단한다(참고문헌 [1], [2]). 정확도를 계산하는 모델 오차 계산식은 하기 수학식 1과 같으며, 열평형 상태 연산에서의 모델 충실도 기준은 하기 표 1과 같다.

표 1을 살펴보면 energy and mass balance와 연관된 주요 파라미터와 그렇지 않은 파라미터에 대한 모델 정확도 기준이 다름을 알 수 있다. 주요 파라미터는 1 ~ 2[%] 이내의 모델 오차를 요구하며, 그렇지 않은 파라미터는 10[%] 이내의 모델 오차 범위가 요구될 수 있다.

[참고문헌]

[1] ANSI/ANS-3.5-1998 : nuclear power plant simulators for use in operator training and examination

[2] ANSI/ISA-77.20-1993 : Fossil Fuel Power Plant Simulators - Functional Requirements

한편 과도 상태 연산(transient operation)은 malfunction, 부하변동시험 등 열평형 상태가 아닌 플랜트 상태를 의미한다. 과도 상태 연산에서 충실도 기준은 과도 상태에서의 시뮬레이터 데이터의 응동 방향과 기준 발전소에서의 데이터 응동 방향과의 일치 여부, 기준 발전소에서의 해당 알람 발생 여부, 해당 동작 발생 여부, 과도 응답 시간의 기준 발전소 응답 시간의 20% 이내인지 여부 등이 될 수 있다.

그러나 발전소 건설 시의 설계 데이터는 상업운전 이후의 운영 데이터와 일부 차이가 있으며, 운영상 발전 설비의 열화나 개조, 업그레이드 등으로 인해 달라질 수 있다. 따라서 발전소의 상업운전 이후의 시뮬레이터의 충실도는, 발전소 운용 초기에 비해 감소될 수 있으며, 이에 따라 발전소 시뮬레이터의 충실도 개선이 요구되는 실정이다.

한편, 4차 산업 기술의 근간이라 할 수 있는 디지털 트윈(Digital Twin)은 다양한 활용을 위해 물리적인 시스템, 공정, 자산 등의 디지털 복제품으로 정의할 수 있다. 따라서 복제 대상인 물리 실체에 변화가 있을 때 그 변화에 대응 가능한 기술이라 할 수 있다. 즉 시스템이나 현상에 대한 가상 모델을 디지털로 표현하고, 실세계 객체와 IoT 등을 통해 연계하여 정보를 제공하고, 변화에 대응하는 기술이 디지털 트윈 기술일 수 있다. 이에 따라 발전소 시뮬레이터 역시, 개발 후에 발전소 현장의 변화에 대응하여 충실도가 유지될 수 있도록 하는 디지털 트윈 시뮬레이터 기술이 실정이다.

본 발명은 전술한 문제 및 다른 문제를 해결하는 것을 목적으로 하는 것으로, 발전소의 현재 운용 상태에 맞추어 조정됨으로써 실제 발전소의 변화 상태에 대응하여 충실도가 유지될 수 있는 디지털 트윈 시뮬레이터 및 그 디지털 트윈 시뮬레이터를 제어하는 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

또한 본 발명은 발전소의 운영 상황 변화에 따라, 상기 변화에 대응되는 파라미터들이 자동으로 조정될 수 있도록 하는 디지털 트윈 시뮬레이터 및 그 디지털 트윈 시뮬레이터의 제어 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터는, 발전소 운영 시스템과 연결을 확립하고 상기 발전소 운영 시스템으로부터 운전 데이터를 취득하는 연계부와, 취득된 운전 데이터에 근거하여 발전소의 상태를 판별하고, 판별된 발전소 상태에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 상기 운전 데이터로부터 추출 및, 추출된 파라미터에 근거하여 상기 운전 데이터에 대응하는 충실도 기준 정보들을 생성하는 추출부와, 상기 판별된 발전소 상태에 대응하는 시나리오에 따라 상기 발전소 운영 시스템에 대응하는 디지털 모델의 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션 결과로부터 충실도 판별에 사용할 적어도 하나의 시뮬레이션 데이터를 추출하는 시뮬레이션부와, 상기 추출된 시뮬레이션 데이터로부터, 상기 시뮬레이션된 디지털 모델의 상태에 따라 적어도 하나의 파라미터를 검출 및 검출된 파라미터에 근거하여 산출되는 충실도와 상기 충실도 기준 정보를 비교하는 충실도 판별부와, 상기 비교 결과, 상기 충실도 기준을 만족하지 못하는 시뮬레이션 데이터들을 검출하고, 검출된 시뮬레이터 데이터로부터 상기 비교 결과 산출된 충실도 오차에 관련된 검출된 적어도 하나의 상기 디지털 모델의 모듈을 검출 및, 상기 충실도 오차를 최소화하는 상기 모듈의 파라미터값을 산출하는 모델 조정부 및, 상기 연계부, 추출부, 시뮬레이션부, 충실도 판별부 및 모델 조정부가 서로 연계되도록 제어하며, 상기 모델 조정부에서 검출된 적어도 하나의 모듈과 파라미터값들에 근거하여 상기 디지털 모델을 갱신하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 추출부는, 상기 판별된 발전소의 상태에 대응하여, 상기 운전 데이터로부터 상기 충실도 판별에 활용할 파라미터들의 정보를 포함하는 체크 파라미터 데이터베이스를 구비하며, 상기 체크 파라미터 데이터베이스에 포함된 정보에 근거하여, 상기 운전 데이터로부터 상기 판별된 발전소 상태에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 추출하며, 상기 시뮬레이션부는, 상기 시뮬레이션 결과로부터, 상기 체크 파라미터 데이터베이스에 포함된 정보에 근거하여 상기 충실도 판별에 사용할 적어도 하나의 시뮬레이션 데이터를 추출하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 발전소의 상태는, 열평형 상태와 과도 상태로 구분되며, 상기 체크 파라미터 데이터베이스는, 상기 열평형 상태에 따라 상기 충실도 판별에 사용할 파라미터들의 정보를 포함하는 열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스 및, 상기 과도 상태에 따라 상기 충실도 판별에 사용할 파라미터들의 정보를 포함하는 과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 추출부는, 상기 판별된 발전소의 상태가 열평형 상태인 경우, 상기 열평형 상태 체크 파라미터를 참조하여 SPAN값과 충실도 기준값을 상기 운전 데이터로부터 추출하고, 상기 추출된 SPAN값과 충실도 기준값에 근거하여 상기 충실도 기준 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 추출부는, 상기 판별된 발전소의 상태가 과도 상태인 경우, 상기 과도 상태 체크 파라미터를 참조하여 최대값 기준값, 최소값 기준값, 정정시간 기준값을 상기 운전 데이터로부터 추출하고, 상기 추출된 최대값 기준값, 최소값 기준값, 정정시간 기준값에 근거하여 상기 충실도 기준 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 충실도 판별부는, 상기 시뮬레이션 결과로부터 추출된 시뮬레이션 데이터로부터 상기 디지털 모델의 상태를 판별하고, 판별된 디지털 모델의 상태가 열평형 상태인 경우, 상기 시뮬레이션 데이터로부터 SPAN 파라미터의 값에 따른 충실도를 산출하고, 산출된 충실도가 상기 충실도 기준값 조건을 만족하는 경우에 상기 시뮬레이션 데이터가 충실도 기준을 충족하는 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 충실도 판별부는, 상기 시뮬레이션 결과로부터 추출된 시뮬레이션 데이터로부터 상기 디지털 모델의 상태를 판별하고, 판별된 디지털 모델의 상태가 과도 상태인 경우, 상기 시뮬레이션 데이터로부터 최대값 충실도, 최소값 충실도, 및 정정시간 충실도를 각각 산출하고, 산출된 최대값 충실도, 최소값 충실도, 및 정정시간 충실도를 상기 최대값 기준값, 최소값 기준값, 및 정정시간 기준값과 비교하여, 모두 충실도 기준값 조건을 만족하는 경우에 상기 시뮬레이션 데이터가 충실도 기준을 충족하는 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 추출부는, 상기 충실도 기준 정보들을 포함하는 충실도 기준 데이터베이스를 포함하며, 상기 충실도 기준 데이터베이스는, 상기 체크 파라미터 데이터베이스와 연계되어, 체크 파라미터 데이터베이스가 업데이트되는 경우 대응하는 충실도 기준 데이터베이스의 정보들이 함께 갱신되는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 모델 조정부는, 특정 시뮬레이션 데이터 또는 상기 특정 시뮬레이션 데이터의 특정 파라미터에 관련된 공정과 해당 공정에 대응하는 모듈에 대한 정보를 포함하는 상태 관련 지식 데이터베이스를 더 포함하고, 상기 상태 관련 지식 데이터베이스를 참조하여 상기 충실도 기준값을 만족하지 못하는 시뮬레이션 데이터 각각에 관련된 모듈들을 검색 및, 기 설정된 오차 최소화 기법에 근거하여 상기 충실도 기준값을 만족하지 못하는 시뮬레이션 데이터들의 충실도 오차가 최소화되도록 상기 검색된 모듈 각각의 파라미터값을 산출하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 디지털 모델은, 상기 발전소의 공정을 모사하는 공정 모델 및, 상기 발전소의 제어 로직을 모사하는 제어 모델을 포함하며, 상기 제어부는, 상기 모델 조정부에서 검색된 적어도 하나의 모듈 및, 상기 모델 조정부가 산출한 상기 검색된 모듈 각각에 대응하는 파라미터들을 상기 공정 모델 및 제어 모델로 전송하여 상기 디지털 모델을 갱신하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 상태 관련 지식 데이터베이스는, 특정 시뮬레이션 데이터의 충실도 오차에 대응하는 충실도 오차를 최소화하는 특정 모듈 및 상기 특정 모듈의 파라미터값들을 포함하며, 상기 모델 조정부는, 기 설정된 규칙에 따라, 상기 충실도 기준값을 만족하지 못하는 시뮬레이션 데이터에 대응하는 모듈 및 그 모듈의 파라이터 값들을 상기 상태 관련 지식 데이터베이스로부터 검색하는 추론 엔진을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터의 제어 방법은, 발전소 운영 시스템과 연결을 확립하고 상기 발전소 운영 시스템으로부터 운전 데이터를 취득하는 제1 단계와, 취득된 운전 데이터에 근거하여 발전소의 상태를 판별하고, 판별된 발전소 상태에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 상기 운전 데이터로부터 추출하는 제2 단계와, 상기 운전 데이터로부터 추출된 파라미터에 근거하여 상기 운전 데이터에 대응하는 충실도 기준 정보들을 생성하는 제3 단계와, 상기 판별된 발전소 상태에 대응하는 시나리오에 따라 상기 발전소 운영 시스템에 대응하는 디지털 모델의 시뮬레이션을 수행하는 제4 단계와, 상기 시뮬레이션 결과로부터 충실도 판별에 사용할 적어도 하나의 시뮬레이션 데이터를 추출하는 제5 단계와, 상기 추출된 시뮬레이션 데이터로부터, 상기 시뮬레이션된 디지털 모델의 상태에 따라 적어도 하나의 파라미터를 검출 및 검출된 파라미터에 근거하여 충실도를 산출하는 제6 단계와, 산출된 충실도와 상기 충실도 기준 정보를 비교하여, 상기 산출된 충실도가 상기 충실도 기준 조건을 만족하는지 여부를 판별하는 제7 단계와, 상기 충실도 기준을 만족하지 못하는 시뮬레이션 데이터에 관련된 상기 디지털 모델의 적어도 하나의 모듈을 검색 및, 검색된 모듈의 파라미터들을 검출하는 제8 단계와, 상기 충실도와 상기 충실도 기준 정보 간의 차이인 충실도 오차를 최소화하는 상기 검출된 파라미터들의 값들을 산출하는 제9 단계 및, 상기 검색된 적어도 하나의 모듈과 상기 산출된 파라미터값들에 근거하여 상기 디지털 모델을 갱신하는 제10 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 제2 단계는, 상기 운전 데이터로부터, 상기 판별된 발전소의 상태에 대응하여, 상기 운전 데이터로부터 상기 충실도 판별에 활용할 파라미터들의 정보를 포함하는 체크 파라미터 데이터베이스를 참조하여 상기 적어도 하나의 파라미터를 참조하는 단계임을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 제5 단계는, 상기 시뮬레이션 결과로부터, 상기 체크 파라미터 데이터베이스에 포함된 정보에 근거하여 상기 충실도 판별에 사용할 적어도 하나의 시뮬레이션 데이터를 추출하는 단계임을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 발전소의 상태는, 열평형 상태와 과도 상태로 구분되며, 상기 제3 단계는, 상기 판별된 발전소의 상태가 열평형 상태인 경우, 열평형 상태 체크 파라미터를 참조하여 SPAN값과 충실도 기준값을 상기 운전 데이터로부터 추출하고, 상기 추출된 SPAN값과 충실도 기준값에 근거하여 상기 충실도 기준 정보를 생성하는 단계임을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 발전소의 상태는, 열평형 상태와 과도 상태로 구분되며, 상기 제3 단계는, 상기 판별된 발전소의 상태가 과도 상태인 경우, 과도 상태 체크 파라미터를 참조하여 최대값 기준값, 최소값 기준값, 정정시간 기준값을 상기 운전 데이터로부터 추출하고, 상기 추출된 최대값 기준값, 최소값 기준값, 정정시간 기준값에 근거하여 상기 충실도 기준 정보를 생성하는 단계임을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 제8 단계는, 특정 시뮬레이션 데이터 또는 상기 특정 시뮬레이션 데이터의 특정 파라미터에 관련된 공정과 해당 공정에 대응하는 모듈에 대한 정보를 포함하는 상태 관련 지식 데이터베이스를 참조하여, 상기 충실도 기준값을 만족하지 못하는 시뮬레이션 데이터 각각에 관련된 모듈들을 검색 및 검색된 모듈들로부터 파라미터 값들을 검출하는 단계임을 특징으로 한다.

일 실시 예에 있어서, 상기 제9 단계는, 최소자승법 또는 유전자 알고리즘 기법에 근거하여 상기 충실도 오차를 최소화하는 상기 검출된 파라미터들의 값들을 산출하는 단계임을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터 및 디지털 트윈 시뮬레이터의 제어 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.

본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 본 발명은 발전소의 제어 및 운영 시스템으로부터 발전소의 상태 및 운전 데이터를 취득하고, 상기 취득한 발전소의 상태에 따른 시나리오에 근거하여 디지털 트윈 모델을 시뮬레이션 및 시뮬레이션 데이터를 취득하며, 상기 실제 발전소로부터 취득된 운전 데이터와 상기 디지털 트윈 모델로부터 취득한 시뮬레이션 데이터를 비교하여 충실도가 산출될 수 있도록 한다. 그리고 산출된 충실도에 따라 상기 충실도에 연관된 상기 디지털 트윈 모델의 적어도 하나의 파라미터를 조정하여 상기 충실도 산출 과정에서 산출된 오차가 최소화될 수 있도록 한다.

이에 따라 발전소의 운영 상황 또는 상태가 변경되는 경우, 전문가에 의한 수동 개입에 의한 파라미터 조정 작업이 없이도 상기 운영 상황 또는 발전소의 상태 변경에 동적으로 대응하여 디지털 트윈 모델이 자동으로 변경될 수 있으며, 이에 따라 실제 발전소에 대한 디지털 트윈 모델의 충실도가 항상 요구되는 수준 이상으로 유지될 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 열평형 상태의 체크 파라미터 데이터베이스에 저장된 체크 파라미터 정보들의 예 및, 열평형 상태의 기준 데이터베이스에 저장된 충실도 기준 정보들의 예를 도시한 것이다.
도 3은 과도 상태의 체크 파라미터 데이터베이스에 저장된 체크 파라미터 정보들의 예 및, 과도 상태의 기준 데이터베이스에 저장된 충실도 기준 정보들의 예를 도시한 것이다.
도 4는 파라미터의 조정을 위해 참조하는 상태 관련 지식 데이터베이스에 저장된 파라미터 정보로서 열평형 상태 및 과도 상태에 각각에 관련된 파라미터 정보들의 예를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터가 발전소의 상태에 근거하여 디지털 트윈 모델의 파라미터를 조장하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 6a 내지 도 6c는 판별된 발전소의 상태에 따라 충실도 기준을 추출하기 위한 알고리즘을 도시한 예시도이다.
도 7a 내지 도 7c는 디지털 트윈 모델의 시뮬레이션 후 디지털 트윈 모델로부터 충실도 판별에 사용할 시뮬레이션 데이터를 추출하는 알고리즘을 도시한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터에서, 과도 상태인 경우에 발전소 운영 데이터와 추출된 시뮬레이션 데이터의 비교를 통해 충실도를 산출 및 기 설정된 기준을 만족하지 못하는 충실도를 가지는 파라미터들을 검출하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터에서, 상기 도 8의 충실도 판별 과정을 수행하기 위한 알고리즘의 예를 도시한 예시도이다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터에서, 상기 도 8의 동작 과정에서 검출된 충실도 기준 불만족 데이터들에 근거하여 디지털 트윈 모델을 갱신하는 알고리즘을 도시한 예시도이다.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터에서, 특정 규칙에 따른 추론 엔진을 구비하는 모델 조정부의 구조를 도시한 블록도이다.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다

본 명세서에서, "구성된다." 또는 "포함한다." 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 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, 본 명세서에 개시된 기술을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 기술의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이하에서 설명되는 각각의 실시 예들 뿐만 아니라, 실시 예들의 조합은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물 내지 대체물로서, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 해당될 수 있음은 물론이다.

먼저 본 발명의 완전한 이해를 돕기 위해, 본 발명의 기본 원리를 설명하면 본 발명은 발전소 운전 데이터를 디지털 트윈 시뮬레이터와 실시간으로 연계하여, 시뮬레이터 충실도를 감시할 뿐만 아니라 충실도를 높일 수 있도록 하는 것으로, 발전소의 운전 데이터를 취득하여 발전소의 상태가 판별되면, 판별된 발전소의 상태에 대응하는 시나리오로 상기 발전소에 대응하는 디지털 트윈 모델에 대한 시뮬레이션을 수행 및 시뮬레이션이 수행된 디지털 트윈 모델로부터 시뮬레이션 데이터를 취득한다. 그리고 실제 발전소에서 취득된 운전 데이터와 상기 디지털 트윈 모델의 시뮬레이션 결과 취득된 시뮬레이션 데이터를 비교하여 충실도를 산출하고, 산출된 충실도가 기 설정된 기준을 만족하지 않은 파라미터들을 검출한다. 그리고 검출된 파라미터 각각에 대하여, 실제 발전소 운전 데이터의 파라미터와의 오차에 관련된 핵심 인자를 추정 및 추정된 핵심 인자를 상기 오차를 최소화할 수 있는 방향으로 조정함으로써, 현재 발전소의 운전 상황을 동적으로 반영하도록 디지털 트윈 모델이 조정될 수 있도록 한다.

도 1은 이러한 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터의 구성을 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터(10)는 제어부(100)와 상기 제어부(100)에 연결되는 추출부(110), 충실도 판별부(120), 모델 조정부(130), 모델부(140), 시뮬레이션부(150), 입력부(160) 및 연계부(170)를 포함할 수 있다.

먼저 입력부(160)는 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터(10)의 사용자 입력을 위한 적어도 하나의 입력 수단을 포함할 수 있다. 이를 위해 입력부(160)는 터치 패널과 같은 터치식 입력 수단 또는 키보드 등의 기계식 입력 수단을 포함할 수 있으며, 가상 키 또는 소프트 키와 같은 비주얼 키 등으로 구성되는 키 입력부를 포함할 수 있다.

그리고 연계부(170)는 실제 발전소의 제어 및 운영 시스템(20)(이하 운영 시스템)과 디지털 트윈 시뮬레이터(10)간 연결을 확립하고, 상기 운영 시스템(20)으로부터 운전 데이터를 취득할 수 있다. 그리고 취득된 운전 데이터는 디지털 트윈 시뮬레이터(10)의 저장부(도시되지 않음)에 저장될 수 있다.

그리고 추출부(110)는 상기 연계부(170)가 취득한 운전 데이터를 통해 상기 발전소의 상태를 판별할 수 있다. 일 예로 추출부(110)는 상기 운전 데이터에 근거하여 발전소가 열평형 상태인지 또는 과도 상태인지 여부를 판별할 수 있다. 그리고 취득된 운전 데이터로부터, 상기 판별된 발전소의 상태에 근거하여 충실도 판단에 사용하기 위한 파라미터를 검출할 수 있다. 이를 위해 추출부(110)는 발전소의 상태에 대응하는 체크 파라미터들이 저장되는 체크 파라미터 데이터베이스(112)를 구비할 수 있다.

상기 체크 파라미터 데이터베이스(112)는 판별된 발전소의 상태에 대하여 충실도 판별에 활용할 운전 데이터의 파라미터들에 대한 정보를 저장한 데이터베이스일 수 있다. 예를 들어 상기 체크 파라미터 데이터베이스는 특정 발전소 상태에 대하여 충실도 판별에 활용할 파라미터의 태그와 그 파라미터의 설명 및 단위, 그리고 충실도 기준에 대한 정보들을 포함할 수 있다. 상기 체크 파라미터 데이터베이스(112)는 발전소의 각 상태에 따라 구분될 수 있으며, 상술한 바와 같이 발전소의 상태가 열평형 상태 또는 과도 상태로 판별되는 경우 열평형 상태에 대응하는 체크 파라미터 데이터베이스 및 과도 상태에 대응하는 체크 파라미터 데이터베이스를 포함할 수 있다.

한편 상기 추출부(110)는 판별된 발전소의 상태에 대하여 충실도 판별 기준에 되는 정보들을 포함하는 충실도 기준 데이터베이스(111)를 포함할 수 있다. 상기 충실도 기준 데이터베이스(111)는 상기 충실도 판별에 활용할 운전 데이터의 파라미터들에 대해 만족해야할 충실도 기준치를 정의하기 위한 기준치 정보들이 저장된 데이터베이스일 수 있다. 상기 충실도 기준 데이터베이스(111)는 각각 체크 파라미터 데이터베이스(112)에서 정의된 파라미터에 따른 운전 데이터에 기반한 값으로, 상기 충실도 판별의 기준이 되는 값을 정의할 수 있다.

따라서 상기 체크 파라미터 데이터베이스(112)에 저장된 파라미터가 편집되는 경우, 상기 충실도 기준 데이터베이스(111)에 저장된 기준값 역시 변경될 수 있다. 따라서 상기 체크 파라미터 데이터베이스(112)의 파라미터를 갱신하는 경우 충실도 기준 데이터베이스(111)의 충실도 판별 기준이 함께 갱신될 수 있다.

한편 상기 충실도 기준 데이터베이스(111) 역시 발전소의 각 상태에 따라 구분될 수 있으며, 상술한 바와 같이 발전소의 상태가 열평형 상태 또는 과도 상태로 판별되는 경우 열평형 상태에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스 및 과도 상태에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스를 포함할 수 있다.

한편 열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스는 열평형 상태에서의 시뮬레이터 충실도를 판별하기 위한 파라미터에 대한 정보와 각 파라미터별 충실도 기준 정보를 포함할 수 있다. 상기 열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스는 운영자가 언제라도 수정이 가능하며, 열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스 수정만으로 충실도 판별 기준 수정이 가능할 수 있다.

도 2의 (a)는 열평형 상태의 체크 파라미터 데이터베이스에 저장된 체크 파라미터 정보들의 예를 도시한 표이고, 도 2의 (b)는 열평형 상태의 기준 데이터베이스에 저장된 충실도 기준 정보들의 예를 도시한 것이다.

열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스는 도 2의 (a)에서 보이고 있는 표와 같은 형식을 가질 수 있다. 상기 도 2의 (a)에서 도시된 표에서 보이고 있는 바와 같이, 2행 2열이 데이터베이스에서 1행 1열의 정보를 가질 수 있다. 그리고 각 행마다 기준이 되는 파라미터 정보와 기준을 나열될 수 있다.

편의상 도 2의 (a)에 도시된 표의 1행에는 발전 출력을 포함하고 있다. 1열은 열평형 상태 기준 파라미터에 해당하는 태그명을 포함하고 있으며, 2열은 태그명에 대한 주석, 3열은 엔지니어링 단위, 4열은 엔지니어링 단위의 ZERO값, 5열은 SPAN값, 6열은 해당 파라미터에 대한 충실도 기준을 포함할 수 있다.

한편 체크 파라미터 데이터베이스(112)와 충실도 기준 데이터베이스(111)는 서로 연계되므로, 열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스만 업데이트하면 열평형 상태 충실도에 대한 기준 파라미터(충실도 기준 데이터베이스(111))와 기준(오차 범위)이 자동으로 갱신될 수 있다.

추출부(110)는 체크 파라미터 데이터베이스의 정보와 운전 정보를 이용하여 발전소의 상태가 열평형 상태 인지 과도 상태 인지 여부를 판별한다. 그리고 판별된 상태에 따른 충실도 기준 데이터베이스를 생성할 수 있다.

이를 위해 추출부(110)는 연계부(170)가 취득한 운전 데이터에 근거하여 발전소의 상태가 열평형 상태 인지 과도 상태 인지 여부를 판별하고, 판별된 상태에 대응하는 체크 파라미터 데이터베이스(112)에 근거하여 충실도 판별에 요구되는 파라미터들을 검색할 수 있다. 그리고 연계부(170)가 취득한 운전 데이터로부터 상기 검색된 파라미터들에 대응하는 정보들을 추출하여, 상기 판별된 발전소의 상태에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스를 생성할 수 있다.

한편 판별된 발전소의 상태가 열평형 상태인 경우, 추출부(110)는 열평형 상태에 대한 충실도 기준 데이터베이스를 생성할 수 있다. 상기 생성된 열평형 상태 충실도 기준 데이터베이스는 도 3의 (b)와 같은 형식을 가질 수 있다.

도 2의 (b)에서 도시된 표에서 2행 2열이 데이터베이스에서의 1행 1열의 정보를 가질 수 있다. 각 행은 각 발전출력 열평형 상태에서의 열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스에서 나열한 각 파라미터에 대한 운전값과 충실도 체크를 위한 SPAN값, 충실도 기준과 열평형 상태 데이터 취득 시간을 포함할 수 있다.

열평형 상태의 구분은 발전 출력에 의해 주로 구분이 되므로 1열에 발전출력이 위치하였으며, 나머지 열은 열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스에서 정의된 각 파라미터의 행의 순서대로 값이 저장될 수 있다. 따라서 각 파라미터별로 운전값, SPAN값, 충실도 기준으로 정보들이 저장될 수 있으며, 운영자가 시간에 기반하여 운전 데이터를 확인할 수 있도록, 모든 파라미터 값을 저장한 후에는 열평형 상태 발생시간을 저장할 수 있다.

한편 도 3의 (a)는 과도 상태의 체크 파라미터 데이터베이스에 저장된 체크 파라미터 정보들의 예를 도시한 것이고, 도 3의 (b)는 과도 상태의 기준 데이터베이스에 저장된 충실도 기준 정보들의 예를 도시한 것이다.

과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스는 과도 상태 조건과, 각 과도 상태 조건에서의 충실도를 판별하기 위한 파라미터에 대한 정보, 그리고 각 파라미터별 충실도 기준 정보를 포함할 수 있다.

과도 상태에서는 언급되어진 각 파라미터의 최대값과 최소값, 정정시간을 판별 기준으로 하였다. 상기 과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스는 운영자가 언제라도 수정이 가능하며, 과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스 수정만으로 충실도 판별 기준이 수정될 수 있다.

과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스는 도 3의 (a)에서 도시된 표와 같은 형식을 가지며, 2행 2열이 데이터베이스에서의 1행 1열의 정보를 가질 수 있다. 그리고 각 행마다 과도 상태 조건과 과도 상태별 기준이 되는 파라미터 정보와 기준이 나열될 수 있다.

편의상 기준이 되는 첫 번째 파라미터로 발전 출력이 포함될 수 있다. 그리고 2열부터 순서대로 기준 파라미터에 해당하는 태그명, 태그에 대한 주석, 엔지니어링 단위, 최대값 기준, 최소값 기준, 정정시간 기준값이 포함될 수 있다. 또한 기준이 되는 파라미터가 추가로 있을 경우에는 다음 열부터 앞과 마찬가지로 순서대로 나열될 수 있다.

한편 체크 파라미터 데이터베이스(112)와 충실도 기준 데이터베이스(111)는 서로 연계되므로, 과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스만 업데이트하면 과도 상태 충실도에 대한 기준 파라미터(충실도 기준 데이터베이스(111))와 기준(오차 범위)이 자동으로 갱신될 수 있다.

한편 상술한 바와 같이 상기 추출부(110)는 체크 파라미터 데이터베이스의 정보와 운전 정보를 이용하여 발전소의 상태가 열평형 상태인지 과도 상태 인지 여부를 판별할 수 있다. 그리고 판별된 상태가 과도 상태인 경우 체크 파라미터 데이터베이스(112)(열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스)에 근거하여 충실도 판별에 요구되는 파라미터들을 검색할 수 있다. 그리고 연계부(170)가 취득한 운전 데이터로부터 상기 검색된 파라미터들에 대응하는 정보들을 추출하여, 상기 판별된 발전소의 상태(과도 상태)에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스(111)(과도 상태 기준 데이터베이스)를 생성할 수 있다.

이 경우 판별된 발전소의 상태가 과도 상태이면, 추출부(110)는 과도 상태에 대한 충실도 기준 데이터베이스를 생성할 수 있다. 과도 상태 충실도 기준 데이터베이스는 도 3의 (b)와 같은 형식을 가질 수 있다.

도 3의 (b)에서 도시된 표에서 2행 2열이 데이터베이스에서의 1행 1열의 정보를 가질 수 있다. 각 행은 과도 상태 조건과 과도 상태 발생 발전 출력, 열평형 상태 도달 발전 출력, 과도 상태 발생 시간, 해당 과도 상태 조건에 대해서 과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스에서 나열한 각 파라미터에 대한 최대값과 최대값에 대한 충실도 기준, 최소값과 최소값에 대한 충실도 기준, 정정시간에 대한 충실도 기준, 열평형 상태 도달 시간을 포함할 수 있다.

과도 상태의 구분은 과도 상태 조건과 과도 상태 발생 발전 출력과 열평형 상태 도달 발전 출력에 의해 구분되므로 1열, 2열, 3열에 해당 값들이 포함될 수 있다. 그리고 나머지 열은 과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스에서 정의된 각 파라미터의 열의 순서대로 값을 저장할 수 있다.

따라서 각 파라미터별로 최대값, 최대값 충실도 기준, 최소값, 최소값 충실도 기준, 정정시간, 정정시간 충실도 기준 순으로 값들이 포함될 수 있으며, 모든 파라미터 값이 저장된 이후에는, 운영자가 시간에 기반하여 운전 데이터를 확인할 수 있도록, 과도 상태 발생 이후 안정 상태에 도달한 열평형 상태 발생시간을 포함할 수 있다.

한편 모델부(140)는 상기 연계부(170)를 통해 연계된 운영 시스템(20)에 대한 디지털 트윈 모델을 구현할 수 있다. 이를 위해 상기 모델부(140)는 상기 발전소의 제어 로직을 모사하기 위한 제어 모델(141) 및 상기 발전소의 공정을 모사하기 위한 공정 모델(142)을 포함할 수 있다.

그리고 시뮬레이션부(150)는 상기 모델부(140)를 통해 구현된 디지털 트윈 모델에 대하여, 상기 추출부(110)가 판별한 발전소의 상태에 따른 시나리오에 근거하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 상기 시뮬레이션부(150)는 저장된 충실도 기준 데이터베이스(열평형 상태 충실도 기준 데이터베이스 또는 과도 상태 충실도 기준 데이터베이스)를 참고하여 충실도를 판별하고자 하는 열평형 상태 또는 과도 상태의 시나리오를 실행할 수 있다. 그리고 시뮬레이션이 완료된 디지털 트윈 모델의 제어 모델(141)을 통해 디지털 트윈 모델의 운전 데이터, 즉 시뮬레이션 데이터를 추출할 수 있다.

그리고 상기 추출된 시뮬레이션 데이터로부터 충실도 판별에 사용할 시뮬레이션 데이터들을 추출할 수 있다. 이를 위해 시뮬레이션부(150)는 충실도 데이터 추출부(151)를 포함할 수 있으며, 상기 충실도 데이터 추출부(151)는 판별된 발전소(또는 디지털 트윈 모델)의 상태에 대응하는 체크 파라미터 데이터베이스의 정보들에 근거하여 상기 시뮬레이션 데이터로부터 충실도 판별에 활용할 시뮬레이션 데이터들을 추출할 수 있다.

한편 충실도 판별부(120)는 상기 충실도 데이터 추출부(151)로부터 추출된 시뮬레이션 데이터들의 파라미터에 근거하여 충실도를 산출하고, 산출된 충실도를 충실도 기준 데이터베이스(111)에 저장된 충실도 기준과 비교할 수 있다.

즉, 충실도 판별부(120)는 시뮬레이션 데이터로부터 산출된 충실도와, 운영 시스템(20)으로부터 획득된 운전 데이터에 의해 생성되는 충실도 기준(충실도 기준 데이터베이스(111))를 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 시뮬레이션 데이터가 충실도 기준을 만족하는지 여부를 판별할 수 있다. 그리고 충실도 기준보다 낮은 충실도를 가지는 시뮬레이션 데이터들을 충실도 기준 불만족 데이터로 체크하여 검출할 수 있다.

한편 모델 조정부(130)는 상기 충실도 판별부(120)에 의해 검출된 충실도 기준 불만족 데이터들 각각에 대하여, 상태 관련 지식 데이터베이스(131)에 저장된 정보를 참조하여 상기 충실도 오차, 즉 충실도 기준과 산출된 충실도 사이의 차이에 연관된 적어도 하나의 모듈을 검색할 수 있다. 그리고 검색된 모듈들에 대한 핵심 인자들을 검색할 수 있다.

여기서 상기 상태 관련 지식 데이터베이스(131)는 특정 시뮬레이션 데이터(충실도 기준 불만족 데이터) 또는 그 시뮬레이션 데이터의 특정 파라미터에 관련된 공정과 해당 공정에 대응하는 모듈 및 그 모듈에 설정된 인자값(핵심 인자값)을 포함하는 정보를 포함할 수 있다. 그러면 모델 조정부(130)는 적어도 하나의 기 설정된 최소화 기법에 따라 운전 데이터와 시뮬레이션 데이터 간의 충실도 오차가 최소화되는 특정 모듈의 인자값을 산출하고 산출된 값으로 상기 핵심 인자값을 조정할 수 있다. 이 경우 상기 모델 조정부(130)는 상기 충실도 오차를 최소화하기 위한 최소화 기법으로서, 최소자승법, 유전자 알고리즘 등의 기법을 사용할 수 있다.

도 4는 이처럼 충실도 기준 불만족 파라미터의 오차를 개선하는데 필요한 공정 모델의 인자값을 포함하는 상태 관련 지식 데이터베이스(131) 정보의 예를 도시한 것이다. 여기서 도 4의 (a)는 열평형 상태 관련 지식 데이터베이스 정보의 예를, 도 4의 (b)는 과도 상태 관련 지식 데이터베이스 정보의 예를 도시한 것이다.

한편 제어부(100)는 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터(10)의 전반적인 동작을 제어한다. 보다 자세하게, 제어부(100)는 상기 연계부(170)를 제어하여 발전소 제어 및 운영 시스템(20)과의 연계를 확립하고, 상기 발전소의 운전 데이터를 취득할 수 있다. 그리고 취득된 데이터를 추출부(110)에 전송하여, 상기 추출부(110)가 충실도 판별을 위한 충실도 기준 정보들을 포함하는 데이터베이스를 생성하도록 제어할 수 있다. 또한 상기 추출부(110)에서 판별된 상기 발전소의 상태에 따라 상기 시뮬레이션부(150)를 제어하여, 디지털 트윈 모델에 대한 시뮬레이션을 수행하고 수행된 시뮬레이션 결과로부터 충실도 판별에 필요한 시뮬레이션 데이터를 추출할 수 있다.

그리고 제어부(100)는 충실도 판별부(120)를 제어하여 상기 시뮬레이션부(150)에서 추출된 시뮬레이션 데이터로부터 충실도를 산출하고 산출된 충실도와 상기 충실도 기준 데이터베이스(111)에 저장된 충실도 기준 데이터를 비교할 수 있다. 그리고 상기 충실도 기준을 만족하지 못하는 시뮬레이션 데이터의 파라미터들을 검색할 수 있다. 그리고 모델 조정부(130)를 제어하여 검색된 충실도 기준 불만족 파라미터들에 관련된 적어도 하나의 모듈을 검색 및 검색된 모듈의 핵심 인자를, 충실도 오차가 최소화되는 방향으로 조정할 수 있다. 그리고 조정된 핵심 인자를 공정 모델(142)과 제어 모델(141)에 전송하여, 상기 조정된 핵심 인자에 따라 상기 공정 모델(142)과 제어 모델(141)에 의해 구현되는 디지털 트윈 모델을 업데이트할 수 있다.

도 5는 이러한 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터(10)가 발전소의 상태에 근거하여 디지털 트윈 모델의 파라미터를 조장하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.

도 5를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터(10)의 제어부(100)는 먼저 연계부(170)를 제어하여 운영 시스템(20)과의 연결을 확립하고, 상기 운영 시스템(20)으로부터 실제 발전소의 운전 데이터를 취득 및 저장할 수 있다(S500). 그리고 취득된 운전 데이터를 추출부(110)에 전달할 수 있다.

그리고 제어부(100)는, 추출부(110)를 제어하여 취득된 운전 데이터로부터 충실도 판별을 위한 판별 기준 정보들을 추출하고, 추출된 판별 기준 정보들에 근거하여 충실도 기준 데이터베이스를 생성할 수 있다(S502). 보다 자세하게 제어부(100)는 상기 추출부(110)를 통해 상기 취득된 운전 데이터에 따라 발전소의 현재 상태를 판별할 수 있으며, 판별된 발전소의 상태에 대응하는 체크 파라미터 데이터베이스(112)로부터 충실도 판별에 이용되는 파라미터들의 정보를 검색할 수 있다. 여기서 상기 체크 파라미터 데이터베이스(112)는 상기 판별된 발전소의 서로 다른 상태에 따라 복수의 데이터베이스를 포함할 수 있으며, 발전소의 서로 다른 각각의 상태에 따라 충실도 판별에 이용될 파라미터들 및 그 파라미터들의 기 정의된 충실도 기준치 정보들을 포함할 수 있다.

상기 체크 파라미터 데이터베이스(112)로부터 충실도 판별에 이용될 파라미터들의 정보가 검색되면, 제어부(100)는 상기 취득된 운전 데이터로부터 상기 체크 파라미터 데이터베이스(112)로부터 검색된 파라미터들에 대응하는 정보들을 추출하여, 상기 판별된 발전소의 상태에 대응하는 충실도 기준 정보들을 포함하는 충실도 기준 데이터베이스를 생성할 수 있다. 상기 충실도 기준 정보들은, 체크 파라미터 데이터베이스(112)의 파라미터를 참조하여 실제 발전소의 운전 데이터로부터 취득되는 정보들로서, 판별된 발전소 상태에 대응하는 상기 발전소의 실제 운전 데이터의 값들을 의미할 수 있다.

도 6a 내지 도 6c는 상기 도 5의 S502 단계에 대응하여, 판별된 발전소의 상태에 따라 충실도 기준을 추출하기 위한 알고리즘의 예를 도시한 예시도이다.

도 6a 내지 도 6c에서, 열평형 상태에서는 발전 출력에 의해 기준 값이 구분될 수 있다. 그러나 발전출력 외에 주증기 온도나 연료량 또는 다른 공정값을 이용한 조건으로하여 구분이 가능할 수도 있음은 물론이다.

또한 과도 상태 조건은 체크 파라미터 데이터베이스(112)(과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스)에 정의된 조건만 체크하며, 부하응동의 경우는 발전 출력의 설정값의 변동과 변동율에 의해 구분하고, 런백의 경우는 해당 런백 발생 신호를 이용하여 과도 상태를 구분할 수 있다. 또한 과도 상태의 경우는 열평형 상태에서 발생한 과도 상태를 체크할 수 있다.

그리고 과도상태의 경우는 과도 상태 조건과 과도 상태 발생 출력과 열평형상태 도달 출력에 의해 기준 값을 구분할 수 있으며, 부하 응동의 경우는 변동율이 추가로 조건에 포함될 수 있다.

한편 제어부(100)는 충실도 기준 데이터베이스(111)에는 운전 조건과 같은 조건에 대한 정보가 존재하는지 검색할 수 있다. 그리고 운전 조건 등의 조건 정보가 존재할 경우에는 최근 데이터로 갱신할 수 있다.

또한 열평형상태는 발전 출력의 설정값이 고정되어 있고, 주증기 압력과 주증기 온도의 제어 범위가 유지 시간으로 판별 가능하다. 그리고 정정 시간의 경우도 제어 오차 범위를 1%, 2%, 5% 등 계산 알고리즘에서 미리 정의해서 활용가능함은 물론이다.

한편 제어부(100)는, 실제 발전소에 대응하는 디지털 트윈 모델에 대하여, 상기 추출부(110)에서 판별된 실제 발전소의 상태에 대응하는 시뮬레이션 시나리오에 따른 시뮬레이션이 수행되도록 시뮬레이션부(150)를 제어할 수 있다. 그리고 수행된 시뮬레이션이 수행된 디지털 트윈 모델로부터 시뮬레이션 데이터, 즉 디지털 트윈 모델의 운전 데이터를 취득할 수 있다(S504).

이를 위해 시뮬레이션부(150)는 충실도 판별이 필요한 상태에 대한 시나리오를 로드하여 실행하고, 충실도 체크 모드 스위치 신호를 활성화 하여 충실도 데이터 추출부(151)에 전송할 수 있다.

한편 제어부(100)는 시뮬레이션부(150)를 제어하여 판별된 발전소(또는 디지털 트윈 모델)의 상태에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스(111)의 정보들에 근거하여 상기 시뮬레이션된 디지털 트윈 모델로부터 충실도 판별에 활용할 시뮬레이션 데이터들을 추출할 수 있다(S506).

여기서 상기 시뮬레이션부(150)의 충실도 데이터 추출부(151)는, 상기 판별된 발전소(또는 디지털 트윈 모델)의 상태에 따라 서로 다른 시뮬레이션 데이터들을 추출할 수 있다. 예를 들어 상기 시뮬레이션된 디지털 트윈 모델의 상태가 열평형 상태라면, 제어부(100)는 열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스에 저장된 정보들에 대응하는 시뮬레이션 데이터들을 충실도 판별을 위한 시뮬레이션 데이터들로서 추출할 수 있다. 반면 상기 시뮬레이션된 디지털 트윈 모델의 상태가 과도 상태라면, 제어부(100)는 과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스에 저장된 정보들에 대응하는 시뮬레이션 데이터들을 충실도 판별을 위한 시뮬레이션 데이터들로서 추출할 수 있다.

도 7a 내지 도 7c는 디지털 트윈 모델의 시뮬레이션 수행 후 상기 디지털 트윈 모델로부터 충실도 판별에 사용할 시뮬레이션 데이터를 추출하는 알고리즘을 도시한 예시도이다.

도 7a 내지 도 7c를 참조하여 살펴보면, 충실도 데이터 추출부(151)의 알고리즘은 도 7a 내지 도 7c에서 보이고 있는 바와 같이 제어 모델(141)로부터의 충실도 체크 모드 스위치 신호 활성화에 의해 동작할 수 있다.

그리고 제어 모델(11)로부터 추출된 시뮬레이터 데이터를 이용하여 열평형 상태 또는 과도 상태를 판별하고, 열평형 상태 또는 과도 상태에 따라 체크 파라미터 데이터베이스(112)(열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스 또는 과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스)에 저장된 정보를 이용하여 충실도 판별에 사용할 데이터를 추출할 수 있다. 여기서 상기 시뮬레이터 데이터를 이용하여 디지털 트윈 모델의 상태를 판별하는 것은 상기 추출부(110)가 실제 발전소 운영 시스템(20)으로부터 취득한 운전 데이터에 근거하여 상기 발전소의 상태를 판별하는 과정과 유사한 과정을 통해 수행될 수 있다.

그리고 시뮬레이터 결과에 따른 디지털 트윈 모델의 열평형 상태 또는 과도 상태 여부 및, 상기 시뮬레이션된 디지털 트윈 모델로부터 추출한 시뮬레이터 데이터를 충실도 판별부(120)에 전송하고, 데이터 추출 완료 플래그를 제어 모델(141)과 충실도 판별부(120)에 전송할 수 있다.

그리고 제어 모델(141)은 충실도 데이터 추출부(151)로부터 데이터 추출 완료 플래그 신호가 활성화 되면, 충실도 판별부(120)에 충실도 판별 모드 스위치 신호를 전달하여 충실도 판별부(120)가 디지털 트윈 모델의 충실도를 판별할 수 있도록 한다.

한편 상기 S506 단계에서 충실도 판별을 위한 시뮬레이션 데이터가 추출되면, 제어부(100)는 추출된 시뮬레이션 데이터들의 파라미터에 근거하여 충실도를 산출하고, 산출된 충실도를 충실도 기준 데이터베이스(111)에 저장된 충실도 기준과 비교할 수 있다. 그리고 비교 결과에 따라 상기 시뮬레이션 데이터가 충실도 기준을 만족하는지 여부를 판별할 수 있다.

그리고 충실도 기준보다 낮은 충실도를 가지는 시뮬레이션 데이터들을, 충실도 기준을 만족하지 못하는 데이터, 즉 충실도 기준 불만족 데이터로 마킹할 수 있다(S508). 이하 상기 충실도를 산출하고 산출된 충실도를 충실도 기준과 비교하는 상기 S508 단계의 동작 과정을, 하기 도 8을 참조하여 보다 자세하게 살펴보기로 한다.

한편 상기 S508 단계의 비교 결과에 따라 충실도 기준을 만족하지 않는 시뮬레이션 데이터들이 마킹되면, 제어부(100)는 마킹된 시뮬레이션 데이터 각각에 대하여, 상태 관련 지식 데이터베이스(131)에 저장된 정보를 참조하여 상기 충실도 오차, 즉 충실도 기준과 산출된 충실도 사이의 차이에 연관된 적어도 하나의 모듈을 검색할 수 있다. 그리고 검색된 모듈들에 대한 핵심 인자들을 검색할 수 있다.

그리고 제어부(100)는 적어도 하나의 기 설정된 최소화 기법에 따라 운전 데이터와 시뮬레이션 데이터 간의 충실도 오차가 최소화되는 특정 모듈의 인자값을 산출하고 산출된 값으로 상기 핵심 인자값을 조정할 수 있다. 이 경우 상기 모델 조정부(130)는 상기 충실도 오차를 최소화하기 위한 최소화 기법으로서, 최소자승법, 유전자 알고리즘 등의 기법을 사용할 수 있다. 그리고 저장된 핵심 인자값이 조정된 모듈 및 상기 조정된 핵심 인자값의 정보를 공정 모델(142) 및 제어 모델(141)에 전송하여, 상기 공정 모델(142) 및 제어 모델(141)을 갱신할 수 있다(S510). 그리고 제어부(100)는 다시 S500 단계로 진행하여 운영 시스템(20)으로부터 운전 데이터를 취득하고, S502 단계 이하의 단계를 다시 수행할 수 있다.

이에 따라 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터(10)는 실제 발전소의 운전 상태에 따라 충실도 오차가 최소화되도록 디지털 트윈 모델의 적어도 하나의 모듈의 인자값들이 지속적으로 갱신될 수 있다. 따라서 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터(10)는 실제 발전소의 운전 상태에 따라 일정 수준의 충실도를 항상 유지할 수 있다.

한편 도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터(10)에서, 과도 상태인 경우에 발전소 운영 데이터와 추출된 시뮬레이션 데이터의 비교를 통해 충실도를 산출 및 기 설정된 기준을 만족하지 못하는 충실도를 가지는 파라미터들을 검출하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.

도 8을 참조하여 살펴보면, 먼저 제어부(100)는 상기 S506 단계에서 추출된 시뮬레이션 데이터들 중 어느 하나의 파라미터들을 검출할 수 있다(S800). 여기서 검출되는 파라미터들은 현재 판별된 발전소(디지털 트윈 모델)의 상태에 따라 서로 다른 파라미터들이 검출될 수 있다.

일 예로 상기 가정한 바와 같이 현재 판별된 발전소(디지털 트윈 모델)의 상태가 과도 상태인 경우라면 상기 S800 단계에서는 최대값, 최소값, 및 정정시간 값을 포함하여 파라미터들이 추출될 수 있다. 반면 판별된 발전소(디지털 트윈 모델)의 상태가 열평형 상태인 경우라면 상기 S800 단계에서는 SPAN 값을 포함하는 적어도 하나의 파라미터가 추출될 수 있다.

한편, 제어부(100)는 현재 선택된 시물레이션 데이터로부터 충실도 판별을 위한 파라미터들이 검출되면, 상기 파라미터들의 기준이 되는 정보, 즉 충실도 기준 데이터들을 검출할 수 있다(S802). 상기 가정한 바와 같이 현재 판별된 발전소(디지털 트윈 모델)의 상태가 과도 상태인 경우라면 상기 S802 단계에서는, 과도 상태 충실도 기준 데이터베이스를 참조하여 최대값 충실도 기준 데이터, 최소값 충실도 기준 데이터, 및 정정시간 충실도 기준 데이터를 검출할 수 있다.

한편 상기 S802 단계에서 충실도 기준 데이터가 검출되면, 제어부(100)는 먼저 추출된 시뮬레이션 데이터로부터 최대값 충실도를 산출할 수 있다(S804). 여기서 상기 최대값 충실도는 하기 수학식 2에 따라 산출될 수 있다.

여기서 상기 시뮬레이션 데이터는, 체크 파라미터 데이터베이스를 참조하여 시뮬레이션 결과로부터 추출된 시뮬레이션 데이터 파라미터(최대값)이며, 상기 최대값 기준 데이터는, 상기 추출된 시뮬레이션 데이터에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스의 최대값 기준 데이터를 의미할 수 있다.

그리고 상기 S804 단계를 통해 최대값 충실도가 산출되면, 제어부(100)는 산출된 최대값 충실도를, 충실도 기준 데이터베이스(111)에 저장된 최대값 충실도 기준과 비교할 수 있다(S806). 여기서 상기 최대값 충실도 기준은, 상기 추출된 시뮬레이션 데이터에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스에 저장된 최대값 기준 데이터를 의미할 수 있다.

그리고 S806 단계의 판단 결과, 상기 S804 단계에서 산출된 최대값 충실도가 최대값 충실도 기준보다 큰 경우라면, 제어부(100)는 산출된 최대값 충실도가 최대값 충실도 기준을 만족하지 않은 것으로 판단할 수 있다. 따라서 제어부(100)는 현재 최대값 충실도가 산출된 시뮬레이션 데이터를 충실도 기준을 불만족하는 데이터로 마킹할 수 있다(S816).

그리고 제어부(100)는 시뮬레이션 결과로부터 추출된 모든 시뮬레이션 데이터에 대한 충실도가 판별되었는지 여부를 판단하고(S818), 모든 시뮬레이션 데이터에 대한 충실도가 판별된 경우에는 도 5의 S510 단계로 진행하여 상기 충실도 기준 불만족 데이터의 오차 개선을 위한 제어 모델(141) 및 공정 모델(142)의 파라미터를 조정 및 갱신할 수 있다.

반면 상기 S818 단계의 판단 결과, 시뮬레이션 결과로부터 추출된 모든 시뮬레이션 데이터에 대한 충실도가 판별되지 않은 경우라면, 제어부(100)는 다음 차례의 시뮬레이션 데이터를 선택할 수 있다(S820). 그리고 다시 S800 단계로 진행하여 현재 선택된 시뮬레이션 데이터로부터 충실도 판별을 위한 파라미터들을 검출하고 S802 단계 이하의 단계들을 다시 수행할 수 있다.

한편 상기 S806 단계의 판단 결과, 상기 S804 단계에서 산출된 최대값 충실도가 최대값 충실도 기준보다 작은 경우라면, 제어부(100)는 산출된 최대값 충실도가 충실도 기준을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.

그러면 제어부(100)는 추출된 시뮬레이션 데이터로부터 최소값 충실도를 산출할 수 있다(S808). 여기서 상기 최소값 충실도는 하기 수학식 3에 따라 산출될 수 있다.

여기서 상기 시뮬레이션 데이터는, 체크 파라미터 데이터베이스를 참조하여 시뮬레이션 결과로부터 추출된 시뮬레이션 데이터 파라미터(최소값)이며, 상기 최소값 기준 데이터는, 상기 추출된 시뮬레이션 데이터에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스의 최소값 기준 데이터를 의미할 수 있다.

그리고 상기 S808 단계를 통해 최소값 충실도가 산출되면, 제어부(100)는 산출된 최소값 충실도를, 충실도 기준 데이터베이스(111)에 저장된 최소값 충실도 기준과 비교할 수 있다(S810). 여기서 상기 최소값 충실도 기준은, 상기 추출된 시뮬레이션 데이터에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스에 저장된 최소값 기준 데이터를 의미할 수 있다.

그리고 S810 단계의 판단 결과, 상기 S808 단계에서 산출된 최소값 충실도가 최소값 충실도 기준보다 큰 경우라면, 제어부(100)는 산출된 최소값 충실도가 최소값 충실도 기준을 만족하지 않은 것으로 판단할 수 있다. 따라서 제어부(100)는 S816 단계로 진행하여 현재 최소값 충실도가 산출된 시뮬레이션 데이터를 충실도 기준을 불만족하는 데이터로 마킹할 수 있다.

반면 상기 S810 단계의 판단 결과, 상기 S808 단계에서 산출된 최소값 충실도가 최소값 충실도 기준보다 작은 경우라면, 제어부(100)는 산출된 최소값 충실도가 최소값 충실도 기준을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.

그러면 제어부(100)는 추출된 시뮬레이션 데이터로부터 정정시간 충실도를 산출할 수 있다(S812). 여기서 상기 정정시간 충실도는 하기 수학식 4에 따라 산출될 수 있다.

여기서 상기 시뮬레이션 데이터는, 체크 파라미터 데이터베이스를 참조하여 시뮬레이션 결과로부터 추출된 시뮬레이션 데이터의 파라미터(정정시간)이며, 상기 정정시간 기준 데이터는, 상기 추출된 시뮬레이션 데이터에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스의 정정시간 기준 데이터를 의미할 수 있다.

그리고 상기 S812 단계를 통해 정정시간 충실도가 산출되면, 제어부(100)는 산출된 정정시간 충실도를, 충실도 기준 데이터베이스(111)에 저장된 정정시간 충실도 기준과 비교할 수 있다(S814). 여기서 상기 정정시간 충실도 기준은, 상기 추출된 시뮬레이션 데이터에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스에 저장된 정정시간 기준 데이터를 의미할 수 있다.

그리고 S814 단계의 판단 결과, 상기 S812 단계에서 산출된 정정시간 충실도가 정정시간 충실도 기준보다 큰 경우라면, 제어부(100)는 산출된 정정시간 충실도가 정정시간 충실도 기준을 만족하지 않은 것으로 판단할 수 있다. 따라서 제어부(100)는 S816 단계로 진행하여 현재 정정시간 충실도가 산출된 시뮬레이션 데이터를 충실도 기준을 불만족하는 데이터로 마킹할 수 있다.

반면 상기 S814 단계의 판단 결과, 상기 S812 단계에서 산출된 정정시간 충실도가 정정시간 충실도 기준보다 작은 경우라면, 제어부(100)는 산출된 정정시간 충실도가 정정시간 충실도 기준을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.

그러면 제어부(100)는 S818 단계로 진행하여 시뮬레이션 결과로부터 추출된 모든 시뮬레이션 데이터에 대한 충실도가 판별되었는지 여부를 판단할 수 있다. 그리고 S818 단계의 판단 결과, 모든 시뮬레이션 데이터에 대한 충실도가 판별된 경우에는 도 5의 S510 단계로 진행하여 상기 충실도 기준 불만족 데이터의 오차 개선을 위한 제어 모델(141) 및 공정 모델(142)의 파라미터를 조정 및 갱신할 수 있다.

반면 상기 S818 단계의 판단 결과, 시뮬레이션 결과로부터 추출된 모든 시뮬레이션 데이터에 대한 충실도가 판별되지 않은 경우라면, 제어부(100)는 S820 단계로 진행하여 다음 차례의 시뮬레이션 데이터를 선택할 수 있다. 그리고 다시 S800 단계로 진행하여 현재 선택된 시뮬레이션 데이터로부터 충실도 판별을 위한 파라미터들을 검출하고 S802 단계 이하의 단계들을 다시 수행할 수 있다.

한편 상술한 도 8의 설명은 발전소의 상태가 과도 상태인 경우를 가정하여 최대값 충실도, 최소값 충실도 및 정정시간 충실도를 산출하고, 산출된 최대값 충실도, 최소값 충실도 및 정정시간 충실도 모두가 최대값 충실도 기준, 최소값 충실도 기준 및 정정시간 충실도 기준에 각각 부합하는 경우에 시뮬레이션 데이터가 충실도 기준을 만족하는 것으로 판단하는 예를 가정한 것이다.

반면 판별된 발전소(디지털 트윈 모델)의 상태가 열평형 상태인 경우라면, 제어부(100)는 상기 S800 단계에서 열평형 상태 시뮬레이션 결과로부터 추출된 시뮬레이션 데이터의 SPAN(단위 범위(range)값)값을 충실도 판별을 위한 파라미터로 검출할 수 있다. 그리고 상기 S802 단계에서, 열평형 상태 충실도 기준 데이터를 열평형 상태 충실도 기준 데이터베이스로부터 검출할 수 있다.

그리고 제어부(100)는 검출된 충실도 기준 데이터 및 상기 검출된 파라미터에 근거하여 열평형 상태에 따른 충실도를 산출 및, 산출된 충실도를 상기 충실도 기준 데이터와 비교할 수 있다. 이 경우 충실도는 하기 수학식 5와 같이 산출될 수 있다.

여기서 상기 시뮬레이션 데이터는, 체크 파라미터 데이터베이스를 참조하여 시뮬레이션 결과로부터 추출된 시뮬레이션 데이터의 SPAN 파라미터의 값이며, 상기 기준 데이터는, 상기 추출된 시뮬레이션 데이터에 대응하는 충실도 기준 데이터베이스의 SPAN 파라미터의 값을 의미할 수 있다.

도 9a 및 도 9b는 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터(10)에서, 상기 도 8에서 설명한 충실도 판별 과정을 수행하기 위한 알고리즘의 예를 도시한 예시도이다.

도 9a 및 도 9b를 참조하여 살펴보면, 충실도 판별부(120)는 열평형 상태 또는 과도 상태에서의 발전소 운전 데이터와 시뮬레이션 데이터 간의 비교를 통해서 시뮬레이터 데이터의 현장 운전 데이터에 대한 충실도(정확도)를 판별할 수 있다.

충실도 데이터 추출부(151)로부터 데이터 추출 완료 플래그 신호가 활성화 되면 디지털 트윈 모델의 시뮬레이션 결과, 디지털 트윈 모델이 열평형 상태인지 또는 과도 상태인지 여부를 나타내는 판별 신호와, 충실도 판별용 시뮬레이터 데이터가 업데이트될 수 있다. 그리고 제어 모델(141)로부터 충실도 판별모드 신호가 활성화 되면, 상기 판별 신호에 따라 운전 데이터에 따른 충실도 기준 값을 충실도 기준 데이터베이스(111)(열평형 상태 충실도 기준 데이터베이스 또는 과도 상태 충실도 기준 데이터베이스)로부터 로드하여, 시뮬레이션 결과로부터 추출된 시뮬레이터 데이터와 비교하여 시뮬레이션 데이터의 충실도를 판별할 수 있다.

그리고 판별 결과 충실도 기준을 만족하지 못할 경우에는, 모델 조정부(130)에 열평형 또는 과도 상태 여부 신호와 충실도 기준 불만족 파라미터에 대한 정보를 전달한다. 그리고 충실도 판별 완료 플래그 신호와 파라미터 조정 모드 스위치 신호를 제어 모델(141)에 회신한다.

한편 제어부(100)는 모델 조정부(130)를 제어하여 충실도 기준을 만족하지 않는 시뮬레이션 데이터들을 검색하고, 검색된 시뮬레이션 데이터들에 대하여 산출된 충실도와 충실도 기준 사이의 차이, 즉 충실도 오차에 관련된 모듈들을 검색할 수 있다. 그리고 검색된 모듈들의 핵심 인자(파라미터)들을 검출하고, 적어도 하나의 기 설정된 최소화 기법에 근거하여 오차를 최소화하는 파라미터 값을 추정할 수 있다. 그리고 추정된 파라미터 값(핵심 인자값) 및 핵심 인자에 대응하는 모듈들의 정보를 공정 모델(142) 및 제어 모델(141)에 전송하여 디지털 트윈 모델을 업데이트할 수 있다.

도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터(10)에서, 제어부(100)가 모델 조정부(130)를 제어하여, 상기 도 8의 동작 과정에서 검출된 충실도 기준 불만족 데이터들에 근거하여 디지털 트윈 모델을 갱신하는 알고리즘을 도시한 예시도이다.

모델 조정부(130)는 충실도 판별부(120)로부터 파라미터 조정 모드 스위치 활성화 신호를 받으면 충실도 체크 시 열평형 상태 또는 과도 상태 여부 신호에 따라 체크 파라미터 데이터베이스(열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스 또는 과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스), 상태 관련 지식 데이터베이스(131)(열평형 상태 관련 지식 데이터베이스 또는 과도 상태 관련 지식 데이터베이스)를 참조하여, 운영 시스템(20)으로부터 취득된 운전 데이터와 충실도 기준 불만족 시뮬레이션 데이터 간의 오차를 개선하기 위한 공정 모델(142)의 파라미터를 계산할 수 있다.

그리고 모델 조정부(130)는 계산된 파라미터 값들을 공정 모델(142)에 전달하고, 파라미터 업데이트 플래그 신호를 활성화하여 제어 모델(141)에 전달할 수 있다. 한편 제어 모델(141)에 전달된 파라미터 업데이트 플래그 신호는 계산된 공정 모델(142)의 파라미터를 업데이트 하고, 시뮬레이션부(150)에서 충실도 체크 모드 스위치와 충실도 판별 모드 스위치를 활성화함으로써 충실도 개선 여부 파악과 추가적인 모델 업데이트를 가능하게 한다.

제어 모델(141)에 모델 조정부(130)로부터 파라미터 업데이트 플래그 신호가 활성화 되면, 시뮬레이션부(150)는 충실도 판별에 활용된 해당 시나리오를 다시 로드해서 모델 조정부(130)로부터의 공정 모델 업데이트 파라미터를 공정 모델(142)의 해당 모듈에 갱신할 수 있다. 그리고 디지털 트윈 모델이 열평형 상태에 도달한 후 계속 실행하여, 제어 모델(141)을 통해 충실도 데이터 추출부(151)에 시뮬레이터 데이터를 전달하고, 충실도 체크 모드 스위치 신호를 활성화한다.

한편 상태 관련 지식 데이터베이스(131)는 핵심 인자 파라미터에 대한 정보를 포함한다. 여기서 상태 관련 지식 데이터베이스(131)는 모델 조정에 대한 전문가 지식 수집되어 지속적으로 업데이트됨에 따라 다양한 충실도 오차에 대응하는 충실도 오차를 최소화하는 특정 모듈 및 그 모듈의 파라미터값들이 상기 상태 관련 지식 데이터베이스(131)에 저장될 수 있다. 이 경우 추론 엔진을 통해 "IF~ THEN~" 형태의 규칙을 통해 특정 시뮬레이션 데이터(예 : 특정 디지털 트윈 모델의 상태에 대응하는 시뮬레이션 데이터)의 충실도 오차에 대해 적어도 하나의 특정 모듈과 파라미터값들이 결정될 수도 있다. 이 경우 도 11에서 보이고 있는 바와 같이 오차 최소화 기법도 규칙 형태의 상태 관련 지식 데이터베이스(131)와 충실도 불만족 데이터 정보를 이용한 추론 기법(퍼지 등) 등을 통해 파라미터 값의 산출도 가능할 수 있음은 물론이다.

이와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 트윈 시뮬레이터(10)는 현장의 제어/운영 시스템과 연계하여 시뮬레이터 모델의 충실도(정확도)를 판별할 수 있는 기준을 저장/갱신하며, 운영자가 원하는 경우에는 언제라도 시뮬레이터 충실도를 판별할 수 있다.

또한 시뮬레이터 모델 충실도를 판별하고 판별 결과에 따라 상태 관련 지식 데이터베이스(131)에 기반하여 디지털 트윈 모델을 업데이트함으로써 현장 변화에 대응하여 모델 정확도를 높게 유지할 수 있다. 따라서 시뮬레이터의 활용도 운전 훈련 뿐만 아니라 엔지니어링, 감시 진단을 위한 고장 데이터 제공, 다양한 상황에 대처하는 운영 최적화 분야에 보다 현재 정확한 시뮬레이션 결과를 도출할 수 있다는 효과가 있다.

전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.

따라서 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

10 : 디지털 트윈 시뮬레이터 20 : 운영 시스템
100 : 제어부 110 : 추출부
111 : 충실도 기준 DB 112 : 체크 파라미터 DB
120 : 충실도 판별부 130 : 모델 조정부
131 : 상태 관련 지식 DB 140 : 모델부
141 : 제어 모델 142 : 공정 모델
150 : 시뮬레이션부 151 : 충실도 판별부
160 : 입력부 170 : 연계부

Claims (18)

1. 발전소 운영 시스템과 연결을 확립하고 상기 발전소 운영 시스템으로부터 운전 데이터를 취득하는 연계부;
   취득된 운전 데이터에 근거하여 발전소의 상태를 판별하고, 판별된 발전소 상태에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 상기 운전 데이터로부터 추출 및, 추출된 파라미터에 근거하여 상기 운전 데이터에 대응하는 충실도 기준 정보들을 생성하는 추출부;
   상기 판별된 발전소 상태에 대응하는 시나리오에 따라 상기 발전소 운영 시스템에 대응하는 디지털 모델의 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션 결과로부터 충실도 판별에 사용할 적어도 하나의 시뮬레이션 데이터를 추출하는 시뮬레이션부;
   상기 추출된 시뮬레이션 데이터로부터, 상기 시뮬레이션된 디지털 모델의 상태에 따라 적어도 하나의 파라미터를 검출 및 검출된 파라미터에 근거하여 산출되는 충실도와 상기 충실도 기준 정보를 비교하는 충실도 판별부;
   상기 비교 결과, 상기 충실도 기준을 만족하지 못하는 시뮬레이션 데이터들을 검출하고, 검출된 시뮬레이터 데이터로부터 상기 비교 결과 산출된 충실도 오차에 관련된 검출된 적어도 하나의 상기 디지털 모델의 모듈을 검출 및, 상기 충실도 오차를 최소화하는 상기 모듈의 파라미터값을 산출하는 모델 조정부; 및,
   상기 연계부, 추출부, 시뮬레이션부, 충실도 판별부 및 모델 조정부가 서로 연계되도록 제어하며, 상기 모델 조정부에서 검출된 적어도 하나의 모듈과 파라미터값들에 근거하여 상기 디지털 모델을 갱신하는 제어부를 포함하며,
   상기 모델 조정부는,
   특정 시뮬레이션 데이터 또는 상기 특정 시뮬레이션 데이터의 특정 파라미터에 관련된 공정과 해당 공정에 대응하는 모듈에 설정된 파라미터, 및 특정 시뮬레이션 데이터의 충실도 오차를 최소화하는 적어도 하나의 특정 모듈과, 상기 적어도 하나의 특정 모듈의 파라미터값을 포함하는 정보를 포함하는 상태 관련 지식 데이터베이스를 더 포함하고,
   상기 상태 관련 지식 데이터베이스를 참조하여 상기 충실도 기준과 상기 산출된 충실도 사이의 차이에 연관된 상기 적어도 하나의 특정 모듈을 검색 및, 기 설정된 오차 최소화 기법에 근거하여 상기 적어도 하나의 특정 모듈의 파라미터값을 산출하고,
   상기 제어부는,
   상기 적어도 하나의 특정 모듈 및, 상기 모델 조정부가 산출한 상기 적어도 하나의 특정 모듈 각각에 대해 산출된 파라미터값을 전송하여 상기 디지털 모델을 갱신하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터.
2. 제1항에 있어서,
   상기 추출부는,
   상기 판별된 발전소의 상태에 대응하여, 상기 운전 데이터로부터 상기 충실도 판별에 활용할 파라미터들의 정보를 포함하는 체크 파라미터 데이터베이스를 구비하며,
   상기 체크 파라미터 데이터베이스에 포함된 정보에 근거하여, 상기 운전 데이터로부터 상기 판별된 발전소 상태에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 추출하며,
   상기 시뮬레이션부는,
   상기 시뮬레이션 결과로부터, 상기 체크 파라미터 데이터베이스에 포함된 정보에 근거하여 상기 충실도 판별에 사용할 적어도 하나의 시뮬레이션 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터.
3. 제2항에 있어서,
   상기 발전소의 상태는,
   열평형 상태와 과도 상태로 구분되며,
   상기 체크 파라미터 데이터베이스는,
   상기 열평형 상태에 따라 상기 충실도 판별에 사용할 파라미터들의 정보를 포함하는 열평형 상태 체크 파라미터 데이터베이스 및, 상기 과도 상태에 따라 상기 충실도 판별에 사용할 파라미터들의 정보를 포함하는 과도 상태 체크 파라미터 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터.
4. 제3항에 있어서, 상기 추출부는,
   상기 판별된 발전소의 상태가 열평형 상태인 경우, 상기 열평형 상태 체크 파라미터를 참조하여 SPAN값과 충실도 기준값을 상기 운전 데이터로부터 추출하고, 상기 추출된 SPAN값과 충실도 기준값에 근거하여 상기 충실도 기준 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터.
5. 제3항에 있어서, 상기 추출부는,
   상기 판별된 발전소의 상태가 과도 상태인 경우, 상기 과도 상태 체크 파라미터를 참조하여 최대값 기준값, 최소값 기준값, 정정시간 기준값을 상기 운전 데이터로부터 추출하고, 상기 추출된 최대값 기준값, 최소값 기준값, 정정시간 기준값에 근거하여 상기 충실도 기준 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터.
6. 제5항에 있어서, 상기 충실도 판별부는,
   상기 시뮬레이션 결과로부터 추출된 시뮬레이션 데이터로부터 상기 디지털 모델의 상태를 판별하고, 판별된 디지털 모델의 상태가 열평형 상태인 경우, 상기 시뮬레이션 데이터로부터 SPAN 파라미터의 값에 따른 충실도를 산출하고,
   산출된 충실도가 상기 충실도 기준 정보에 따른 각 기준값 조건을 만족하는 경우에 상기 시뮬레이션 데이터가 충실도 기준을 충족하는 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터.
7. 제5항에 있어서, 상기 충실도 판별부는,
   상기 시뮬레이션 결과로부터 추출된 시뮬레이션 데이터로부터 상기 디지털 모델의 상태를 판별하고, 판별된 디지털 모델의 상태가 과도 상태인 경우, 상기 시뮬레이션 데이터로부터 최대값 충실도, 최소값 충실도, 및 정정시간 충실도를 각각 산출하고,
   산출된 최대값 충실도, 최소값 충실도, 및 정정시간 충실도를 상기 최대값 기준값, 최소값 기준값, 및 정정시간 기준값과 비교하여, 모두 충실도 기준값 조건을 만족하는 경우에 상기 시뮬레이션 데이터가 충실도 기준을 충족하는 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터.
8. 제2항에 있어서,
   상기 추출부는,
   상기 충실도 기준 정보들을 포함하는 충실도 기준 데이터베이스를 포함하며,
   상기 충실도 기준 데이터베이스는,
   상기 체크 파라미터 데이터베이스와 연계되어, 체크 파라미터 데이터베이스가 업데이트되는 경우 대응하는 충실도 기준 데이터베이스의 정보들이 함께 갱신되는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터.
9. 삭제
10. 제1항에 있어서,
    상기 디지털 모델은,
    상기 발전소의 공정을 모사하는 공정 모델 및, 상기 발전소의 제어 로직을 모사하는 제어 모델을 포함하며,
    상기 제어부는,
    상기 모델 조정부에서 검색된 적어도 하나의 모듈 및, 상기 모델 조정부가 산출한 상기 검색된 모듈 각각에 대응하는 파라미터들을 상기 공정 모델 및 제어 모델로 전송하여 상기 디지털 모델을 갱신하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터.
11. 제1항에 있어서, 상기 모델 조정부는,
    기 설정된 규칙에 따라, 상기 충실도 기준값을 만족하지 못하는 시뮬레이션 데이터에 대응하는 모듈 및 그 모듈의 파라이터 값들을 상기 상태 관련 지식 데이터베이스로부터 검색하는 추론 엔진을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터.
12. 제1항의 디지털 트윈 시뮬레이터를 제어하는 제어 방법에 있어서,
    상기 연계부가, 발전소 운영 시스템과 연결을 확립하고 상기 발전소 운영 시스템으로부터 운전 데이터를 취득하는 제1 단계;
    상기 추출부가, 취득된 운전 데이터에 근거하여 발전소의 상태를 판별하고, 판별된 발전소 상태에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 상기 운전 데이터로부터 추출하는 제2 단계;
    상기 추출부가, 상기 운전 데이터로부터 추출된 파라미터에 근거하여 상기 운전 데이터에 대응하는 충실도 기준 정보들을 생성하는 제3 단계;
    상기 시뮬레이션부가, 상기 판별된 발전소 상태에 대응하는 시나리오에 따라 상기 발전소 운영 시스템에 대응하는 디지털 모델의 시뮬레이션을 수행하는 제4 단계;
    상기 시뮬레이션부가, 상기 시뮬레이션 결과로부터 충실도 판별에 사용할 적어도 하나의 시뮬레이션 데이터를 추출하는 제5 단계;
    상기 충실도 판별부가, 상기 추출된 시뮬레이션 데이터로부터, 상기 시뮬레이션된 디지털 모델의 상태에 따라 적어도 하나의 파라미터를 검출 및 검출된 적어도 하나의 파라미터에 근거하여 충실도를 산출하는 제6 단계;
    상기 충실도 판별부가, 산출된 충실도와 상기 충실도 기준 정보를 비교하여, 상기 산출된 충실도가 상기 충실도 기준 조건을 만족하는지 여부를 판별하는 제7 단계;
    상기 모델 조정부가, 상기 충실도 기준을 만족하지 못하는 시뮬레이션 데이터에 관련된 상기 디지털 모델의 적어도 하나의 모듈을 검색 및, 검색된 적어도 하나의 모듈의 파라미터를 검출하고, 상기 충실도와 상기 충실도 기준 정보 간의 차이인 충실도 오차를 최소화하는 적어도 하나의 파라미터값을 산출하는 제8 단계; 및,
    상기 제어부가, 상기 검색된 적어도 하나의 모듈과 상기 산출된 적어도 하나의 파라미터 값들에 근거하여 상기 디지털 모델을 갱신하는 제9 단계를 포함하며,
    상기 제8 단계는,
    상기 모델 조정부가, 특정 시뮬레이션 데이터 또는 상기 특정 시뮬레이션 데이터의 특정 파라미터에 관련된 공정과 해당 공정에 대응하는 모듈에 설정된 파라미터, 및 특정 시뮬레이션 데이터의 충실도 오차를 최소화하는 적어도 하나의 특정 모듈과 상기 적어도 하나의 특정 모듈의 파라미터값을 포함하는 정보를 포함하는 상태 관련 지식 데이터베이스를 참조하여, 상기 충실도 기준과 상기 산출된 충실도 사이의 차이에 연관된 상기 적어도 하나의 특정 모듈을 검색하는 제8-1 단계; 및,
    상기 모델 조정부가, 기 설정된 오차 최소화 기법에 근거하여 상기 적어도 하나의 특정 모듈의 파라미터값을 산출하는 제8-2 단계를 포함하며,
    상기 제9 단계는,
    상기 제어부가, 상기 적어도 하나의 특정 모듈 및, 상기 모델 조정부가 산출한 상기 적어도 하나의 특정 모듈 각각에 대해 산출된 파라미터값을 공정 모델로 전송하여 상기 디지털 모델을 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터의 제어 방법.
13. 제12항에 있어서, 상기 제2 단계는,
    상기 추출부가, 상기 운전 데이터로부터, 상기 판별된 발전소의 상태에 대응하여, 상기 운전 데이터로부터 상기 충실도 판별에 활용할 파라미터들의 정보를 포함하는 체크 파라미터 데이터베이스를 참조하여 상기 적어도 하나의 파라미터를 참조하는 단계임을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터의 제어 방법.
14. 제13항에 있어서, 상기 제5 단계는,
    상기 시뮬레이션부가, 상기 시뮬레이션 결과로부터, 상기 체크 파라미터 데이터베이스에 포함된 정보에 근거하여 상기 충실도 판별에 사용할 적어도 하나의 시뮬레이션 데이터를 추출하는 단계임을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터의 제어 방법.
15. 제12항에 있어서,
    상기 발전소의 상태는,
    열평형 상태와 과도 상태로 구분되며,
    상기 제3 단계는,
    상기 추출부가, 상기 판별된 발전소의 상태가 열평형 상태인 경우, 열평형 상태 체크 파라미터를 참조하여 SPAN값과 충실도 기준값을 상기 운전 데이터로부터 추출하고, 상기 추출된 SPAN값과 충실도 기준값에 근거하여 상기 충실도 기준 정보를 생성하는 단계임을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터의 제어 방법.
16. 제12항에 있어서,
    상기 발전소의 상태는,
    열평형 상태와 과도 상태로 구분되며,
    상기 제3 단계는,
    상기 추출부가, 상기 판별된 발전소의 상태가 과도 상태인 경우, 과도 상태 체크 파라미터를 참조하여 최대값 기준값, 최소값 기준값, 정정시간 기준값을 상기 운전 데이터로부터 추출하고, 상기 추출된 최대값 기준값, 최소값 기준값, 정정시간 기준값에 근거하여 상기 충실도 기준 정보를 생성하는 단계임을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터의 제어 방법.
17. 삭제
18. 제12항에 있어서, 상기 제8-2 단계는,
    상기 모델 조정부가, 최소자승법 또는 유전자 알고리즘 기법에 근거하여 상기 충실도 오차를 최소화하는 상기 적어도 하나의 파라미터값을 산출하는 단계임을 특징으로 하는 디지털 트윈 시뮬레이터의 제어 방법.

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