KR102565529B1 - 자율제어기반의 수처리 제어시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

자율제어기반의 수처리 제어시스템 및 그 방법이 개시된다. 수처리 설비의 동작을 실시간 계측하여 수처리 설비 계측값을 생성하는 계측 센서; 상기 계측 센서에서 생성된 수처리 설비 계측값에 기반하여 수처리 설비 자동 제어값을 생성하고, 생성된 수처리 설비 자동 제어값을 이용하여 상기 수처리 설비를 자동 제어하는 수처리 제어 서버를 구성한다. 상술한 자율제어기반의 수처리 제어시스템 및 그 방법에 의하면, 수처리 제어 동작을 기계학습하고, 이를 기반으로 디지털 트윈 환경에서 수처리 동작을 구현하도록 구성됨으로써, 수처리 제어를 위한 수처리 동작을 가늠해 볼 수 있는 효과가 있다. 특히, 디지털 트윈 엔진의 구현 속도를 조절할 수 있도록 구성됨으로써, 현재 시점보다 소정 시간 앞선 시점에서의 수처리 동작을 미리 확인하고, 에너지 사용에 관한 이상 상황을 미리 감지할 수 있는 효과가 있다.

Description

자율제어기반의 수처리 제어시스템 및 그 방법{AUTONOMOUS CONTROL-BASED WATER TREATMENT CONTROL SYSTEM AND METHOD THEREOF}
본 발명은 수처리 제어시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 자율제어기반의 수처리 제어시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
기존의 수처리 설비는 다양한 설비들의 결합에 의해 동작하게 되는데, 각 설비의 동작 조건의 변경이 있는 경우 에너지 사용량이나 에너지 사용률이 급격하게 변화하거나 낭비가 심해지게 되는 상황이 발생하곤 한다.
그러나, 수처리 설비의 에너지 사용에 관한 이상 상황을 미리 감지하기 어렵고, 에너지 사용에 관한 이상 상황이 발생하고 나면 이러한 이상 상황을 정상 상태로 복구하는 데에는 상당한 시간이 걸리는 문제점이 있다.
이와 같이, 수처리 설비 동작의 제어는 이상 상황을 미리 감지하고 미리 이상 상황이 발생하는 것을 방지할 필요가 있는데, 아직까지는 이러한 이상 상황 방지에 이르는 기술적인 문제에 어려움이 많은 실정이다.
등록특허공보 10-2131847 공개특허공보 10-2022-0072225
본 발명의 목적은 자율제어기반의 수처리 제어시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 목적은 자율제어기반의 수처리 제어방법을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 자율제어기반의 수처리 제어시스템은, 수처리 설비의 동작을 실시간 계측하여 수처리 설비 계측값을 생성하는 계측 센서; 상기 계측 센서에서 생성된 수처리 설비 계측값에 기반하여 수처리 설비 자동 제어값을 생성하고, 생성된 수처리 설비 자동 제어값을 이용하여 상기 수처리 설비를 자동 제어하는 수처리 제어 서버를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 수처리 제어 서버는, 상기 수처리 설비를 수처리 설비 자동 제어값을 이용하여 자동 제어하는 수처리 설비 자동 제어 모듈; 상기 계측 센서에서 생성된 수처리 설비 계측값이 실시간 누적 저장되는 수처리 설비 계측값 데이터베이스; 상기 수처리 설비 자동 제어 모듈의 수처리 설비 자동 제어값 및 상기 수처리 설비 계측값 데이터베이스에 실시간 누적 저장되는 수처리 설비 계측값을 상호 동기화하여 상기 수처리 설비의 동작을 모니터링하는 수처리 설비 모니터링 모듈; 상기 수처리 설비 모니터링 모듈의 모니터링 결과에 기반하여 상기 수처리 설비의 에너지 사용량을 실시간 모니터링하는 에너지 사용량 모니터링 모듈; 상기 수처리 설비 모니터링 모듈의 모니터링 결과에 기반하여 상기 수처리 설비의 에너지 사용률을 실시간 모니터링하는 에너지 사용률 모니터링 모듈; 상기 수처리 설비 모니터링 모듈의 모니터링 결과에 상기 에너지 사용량 모니터링 모듈의 실시간 모니터링 결과 및 상기 에너지 사용률 모니터링 모듈의 실시간 모니터링 결과를 연동하여 상기 수처리 설비 운전을 기계학습하는 수처리 설비 운전 기계학습 모듈; 상기 수처리 설비 운전 기계학습 모듈의 기계학습에 따른 수처리 설비 운전 기계학습 데이터가 저장되는 수처리 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈; 상기 수처리 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈에 저장된 수처리 설비 운전 기계학습 데이터를 이용하여 상기 수처리 설비의 디지털 트윈 환경을 구축하고, 상기 수처리 설비 계측값 데이터베이스에 실시간 누적 저장된 수처리 설비 계측값을 이용하여 상기 구축된 디지털 트윈 환경에서 상기 수처리 설비의 동작을 구현하는 디지털 트윈 예측 엔진 모듈; 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈에 의해 디지털 트윈 환경에서 구현되는 수처리 설비의 동작을 출력하는 디지털 트윈 출력 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 수처리 제어 서버는, 상기 수처리 설비 자동 제어 모듈의 자동 제어를 위한 수처리 설비 자동 운전 조건을 설정하는 수처리 설비 자동 운전 조건 설정 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 수처리 제어 서버는, 상기 수처리 설비의 실시간 동작을 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈에 의한 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 미리 구현할 수 있도록 상기 디지털 트윈 구현 속도를 소정 범위 내에서 높여 설정하는 디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 수처리 제어 서버는, 상기 디지털 트윈 출력 모듈에 의해 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 구현되어 출력되는 수처리 설비의 동작을 이용하여 상기 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 계측값을 실시간으로 미리 예측하는 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈; 상기 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 계측값을 기반으로 상기 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비의 에너지 이상 상황을 실시간으로 미리 예측하는 디지털 트윈 환경 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈; 상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈에서 실시간으로 미리 예측되는 에너지 이상 상황을 해결하기 위한 디지털 트윈 환경에서의 다수 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값을 실시간으로 산출하는 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 수처리 제어 서버는, 상기 디지털 트윈 출력 모듈에 의해 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 구현되어 출력되는 수처리 설비의 동작을 이용하여 상기 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 계측값을 실시간으로 미리 예측하는 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈; 상기 수처리 설비 계측값 실시간 예측 모듈에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 계측값을 기반으로 상기 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비의 에너지 이상 상황을 실시간으로 미리 예측하는 디지털 트윈 환경 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈; 상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 해결하기 위한 디지털 트윈 환경에서의 다수의 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값을 실시간으로 산출하는 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 수처리 제어 서버는, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈에 의해 실시간으로 산출되는 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 자동 제어값을 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈에 적용하여 상기 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비의 동작을 구현하도록 제어하는 디지털 트윈 자동 제어 모듈; 상기 디지털 트윈 자동 제어 모듈의 제어 결과 상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈에서 에너지 이상 상황이 예측되지 않는 경우, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈에 의해 실시간으로 산출된 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 자동 제어값을 상기 수처리 설비 자동 제어 모듈에 적용하는 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 수처리 제어 서버는, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈에 의해 수처리 설비 자동 제어값이 상기 수처리 설비 자동 제어 모듈에 적용된 경우, 상기 에너지 사용량 모니터링 모듈의 실시간 모니터링 결과 및 상기 에너지 사용률 모니터링 모듈의 실시간 모니터링 결과에 기반하여 상기 수처리 설비의 에너지 이상 상황을 실시간 감시하는 수처리 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈; 상기 수처리 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈의 실시간 감시 결과 상기 수처리 설비의 에너지 이상 상황이 감지되지 않는 경우, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈에 의해 상기 수처리 설비 자동 제어 모듈에 적용된 수처리 설비 자동 제어값에 기반하여 상기 수처리 설비 자동 운전 조건 설정 모듈의 수처리 설비 자동 운전 조건을 변경하는 수처리 설비 자동 제어값 기반 자동 운전 조건 변경 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
한편, 상기 수처리 제어 서버는, 상기 에너지 사용량 모니터링 모듈 및 상기 에너지 사용률 모니터링 모듈에서 실시간 모니터링되는 에너지 사용량 및 에너지 사용률을 상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈에서 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 상호 동기화하여 실시간 대비하는 수처리 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈; 상기 수처리 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈의 실시간 대비 결과 상호 동기화된 에너지 사용량 및 에너지 사용률과 상기 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황 간에 차이가 발생하는지 판단하고, 판단 결과 차이가 발생한 경우, 해당 에너지 사용량 및 에너지 사용률과 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 이용하여 상기 수처리 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈에 저장된 수처리 설비 운전 기계학습 데이터를 보완하는 수처리 설비 운전 기계학습 보완 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 수처리 설비 운전 기계학습 보완 모듈은, 상기 판단 결과 차이가 발생한 경우, 상기 디지털 트윈 환경에서 상기 수처리 설비의 동작의 구현을 중지하고 상기 차이가 발생한 시점부터 상기 디지털 트윈 환경에서 상기 수처리 설비의 동작의 구현을 자동 리셋(reset)하고 자동 재개하도록 구성될 수 있다.
다른 한편, 상기 디지털 트윈 자동 제어 모듈은, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈에서 실시간 산출된 다수의 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값을 시나리오 별로 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈이 동작을 동시에 구현하도록 제어할 수 있다.
이때, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈은, 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈의 동작 구현 결과, 여러 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값 중 가장 에너지 사용량이 적거나 에너지 사용률이 적은 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값을 선택하여 수처리 설비 자동 제어 모듈에 적용하도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 자율제어기반의 수처리 제어방법은, 계측 센서가 수처리 설비의 동작을 실시간 계측하여 수처리 설비 계측값을 생성하는 단계; 수처리 제어 서버가 상기 계측 센서에서 생성된 수처리 설비 계측값에 기반하여 수처리 설비 자동 제어값을 생성하고, 생성된 수처리 설비 자동 제어값을 이용하여 상기 수처리 설비를 자동 제어하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 수처리 제어 서버가 상기 계측 센서에서 생성된 수처리 설비 계측값에 기반하여 수처리 설비 자동 제어값을 생성하고, 생성된 수처리 설비 자동 제어값을 이용하여 상기 수처리 설비를 자동 제어하는 단계는, 상기 수처리 제어 서버가 상기 수처리 설비 계측값 및 상기 수처리 설비 자동 제어값을 연동시켜 기계학습을 수행하는 단계; 상기 수처리 제어 서버가 상기 수행된 기계학습에 기반하여 디지털 트윈 환경을 구축하고, 구축된 디지털 트윈 환경에서 수처리 설비의 동작을 제어하고 실시간 모니터링하는 단계; 상기 수처리 제어 서버가 상기 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비의 동작에 대한 실시간 모니터링 결과에 기반하여 수처리 설비의 실제 동작을 제어하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 자율제어기반의 수처리 제어시스템 및 그 방법에 의하면, 수처리 제어 동작을 기계학습하고, 이를 기반으로 디지털 트윈 환경에서 수처리 동작을 구현하도록 구성됨으로써, 수처리 제어를 위한 수처리 동작을 가늠해 볼 수 있는 효과가 있다.
특히, 디지털 트윈 엔진의 구현 속도를 조절할 수 있도록 구성됨으로써, 현재 시점보다 소정 시간 앞선 시점에서의 수처리 동작을 미리 확인하고, 에너지 사용에 관한 이상 상황을 미리 감지할 수 있는 효과가 있다.
또한, 디지털 트윈 환경에서 에너지 사용에 관한 이상 상황을 해결하기 위한 수처리 설지 제어값을 미리 적용해보고 이상이 없는 경우 실제 수처리 설비에 적용하도록 구성됨으로써, 에너지 이상 상황이 발생하기도 전에 이를 미리 감지하여 수처리 설비의 정상적인 동작을 유지할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율제어기반의 수처리 제어시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율제어기반의 수처리 제어방법의 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율제어기반의 수처리 제어시스템의 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율제어기반의 수처리 제어시스템은 계측 센서(100), 수처리 제어 서버(200)를 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
계측 센서(100)는 수처리 설비(10)의 동작을 실시간 계측하여 수처리 설비 계측값을 생성하도록 구성될 수 있다.
수처리 제어 서버(200)는 계측 센서(100)에서 생성된 수처리 설비 계측값에 기반하여 수처리 설비 자동 제어값을 생성하고, 생성된 수처리 설비 자동 제어값을 이용하여 수처리 설비(10)를 자동 제어하도록 구성될 수 있다.
수처리 제어 서버(200)는 수처리 설비 자동 제어 모듈(201), 수처리 설비 계측값 데이터베이스(202), 수처리 설비 모니터링 모듈(203), 에너지 사용량 모니터링 모듈(204), 에너지 사용률 모니터링 모듈(205), 수처리 설비 운전 기계학습 모듈(206), 수처리 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(207), 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208), 디지털 트윈 출력 모듈(209), 수처리 설비 자동 운전 조건 설정 모듈(210), 디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈(211), 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈(212), 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(213), 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(214), 디지털 트윈 자동 제어 모듈(215), 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(216), 수처리 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈(217), 디지털 트윈 자동 제어값 기반 자동 운전 조건 변경 모듈(218), 수처리 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈(219), 수처리 설비 운전 기계학습 보완 모듈(220)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
수처리 설비 자동 제어 모듈(201)은 수처리 설비(10)를 수처리 설비 자동 제어값을 이용하여 자동 제어하도록 구성될 수 있다.
수처리 설비 계측값 데이터베이스(202)는 계측 센서(100)에서 생성된 수처리 설비 계측값이 실시간 누적 저장되도록 구성될 수 있다.
수처리 설비 모니터링 모듈(203)은 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)의 수처리 설비 자동 제어값 및 수처리 설비 계측값 데이터베이스(202)에 실시간 누적 저장되는 수처리 설비 계측값을 상호 동기화하여 수처리 설비(10)의 동작을 모니터링하도록 구성될 수 있다.
에너지 사용량 모니터링 모듈(204)은 수처리 설비 모니터링 모듈(203)의 모니터링 결과에 기반하여 수처리 설비(10)의 에너지 사용량을 실시간 모니터링하도록 구성될 수 있다.
에너지 사용률 모니터링 모듈(205)은 수처리 설비 모니터링 모듈(203)의 모니터링 결과에 기반하여 수처리 설비(10)의 에너지 사용률을 실시간 모니터링하도록 구성될 수 있다.
수처리 설비 운전 기계학습 모듈(206)은 수처리 설비 모니터링 모듈(203)의 모니터링 결과에 에너지 사용량 모니터링 모듈(204)의 실시간 모니터링 결과 및 에너지 사용률 모니터링 모듈(205)의 실시간 모니터링 결과를 연동하여 수처리 설비 운전을 기계학습하도록 구성될 수 있다.
수처리 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(207)은 수처리 설비 운전 기계학습 모듈(206)의 기계학습에 따른 수처리 설비 운전 기계학습 데이터가 저장되도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208)은 수처리 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(207)에 저장된 수처리 설비 운전 기계학습 데이터를 이용하여 수처리 설비(10)의 디지털 트윈 환경을 구축하고, 수처리 설비 계측값 데이터베이스(202)에 실시간 누적 저장된 수처리 설비 계측값을 이용하여 위 디지털 트윈 환경에서 수처리 설비(10)의 동작을 구현하도록 구성될 수 있다.
여기서, 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208)은 현재 시점으로부터 5분 후, 30분 후, 1 시간 후와 같은 가까운 미래 시점까지의 동작을 미리 구현해보도록 구성될 수 있다. 이를 통해 가까운 미래 시점의 동작 오류나 사고를 미리 확인할 수 있다.
디지털 트윈 출력 모듈(209)은 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208)에 의해 디지털 트윈 환경에서 구현되는 수처리 설비(10)의 동작을 출력하도록 구성될 수 있다.
수처리 설비 자동 운전 조건 설정 모듈(210)은 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)의 자동 제어를 위한 수처리 설비 자동 운전 조건을 설정하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈(211)은 수처리 설비(10)의 실시간 동작을 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208)에 의한 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 미리 구현할 수 있도록 디지털 트윈 구현 속도를 소정 범위 내에서 높여 설정하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈(212)은 디지털 트윈 출력 모듈(209)에 의해 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 구현되어 출력되는 수처리 설비(10)의 동작을 이용하여 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 계측값을 실시간으로 미리 예측하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(213)은 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈(212)에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 계측값을 기반으로 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비(10)의 에너지 이상 상황을 실시간으로 미리 예측하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(214)은 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(213)에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 해결하기 위한 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 자동 제어값을 실시간으로 산출하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 자동 제어 모듈(215)은 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(214)에 의해 실시간으로 산출되는 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 자동 제어값을 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208)에 적용하여 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비(10)의 동작을 구현하도록 제어할 수 있다.
다시 설명하면, 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(213)에서 30분 정도 후에 에너지 이상 상황이 예측되었다면, 그러한 에너지 이상 상황을 미리 방지할 수 있도록 디지털 트윈 환경에서 수처리 설비 자동 제어값을 자동으로 산출할 수 있다. 그리고 그 수처리 설비 자동 제어값을 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황이 발생한 시점으로부터 소정 시점 이전에 다시 변경 설정하여 디지털 트윈 환경에서의 동작을 다시 구현하도록 구성될 수 있다.
여기서, 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(214)은 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 자동 제어값을 다수의 시나리오에 따라 산출할 수 있으며, 디지털 트윈 자동 제어 모듈(215)은 다수의 시나리오에 따른 수처리 설비 자동 제어값에 따라 디지털 엔진 예측 제어 모듈(208)을 제어하여 디지털 트윈 환경에서의 동작을 동시에 병렬로 구현하도록 구성될 수 있다.
여러 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값을 병렬 구현하는 경우, 디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈(211)은 디지털 트윈의 구현 속도를 자동으로 더 높여 신속하게 예측하고 선택하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(216)은 디지털 트윈 자동 제어 모듈(215)의 제어 결과 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(213)에서 에너지 이상 상황이 예측되지 않는 경우, 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(214)에 의해 실시간으로 산출된 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 자동 제어값을 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)에 적용하도록 구성될 수 있다.
여기서, 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(216)은 여러 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값 중 가장 에너지 사용량이 적거나 에너지 사용률이 적은 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값을 선택하여 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)에 적용하도록 구성될 수 있다.
수처리 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈(217)은 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(216)에 의해 수처리 설비 자동 제어값이 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)에 적용된 경우, 에너지 사용량 모니터링 모듈(204)의 실시간 모니터링 결과 및 에너지 사용률 모니터링 모듈(205)의 실시간 모니터링 결과에 기반하여 수처리 설비(10)의 에너지 이상 상황을 실시간 감시하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 자동 제어값 기반 자동 운전 조건 변경 모듈(218)은 수처리 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈(217)의 실시간 감시 결과 수처리 설비(10)의 에너지 이상 상황이 감지되지 않는 경우, 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(216)에 의해 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)에 적용된 수처리 설비 자동 제어값에 기반하여 수처리 설비 자동 운전 조건 설정 모듈(210)의 수처리 설비 자동 운전 조건을 변경하도록 구성될 수 있다.
수처리 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈(219)은 수처리 설비 계측값 데이터베이스(202)에 실시간 누적 저장되는 수처리 설비 계측값 및 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈(212)에서 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 예측값을 상호 동기화하여 실시간 대비하도록 구성될 수 있다.
즉, 수처리 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈(219)은 에너지 사용량 모니터링 모듈(204) 및 에너지 사용률 모니터링 모듈(205)에서 실시간 모니터링되는 에너지 사용량 및 에너지 사용률을 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(213)에서 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 상호 동기화하여 실시간 대비하도록 구성될 수 있다.
수처리 설비 운전 기계학습 보완 모듈(220)은 수처리 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈(219)의 실시간 대비 결과 상호 동기화된 에너지 사용량 및 에너지 사용률과 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황 간에 차이가 발생하는지 판단하도록 구성될 수 있다.
그리고 그 판단 결과 차이가 발생한 경우, 해당 에너지 사용량 및 에너지 사용률과 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 이용하여 수처리 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(207)에 저장된 수처리 설비 운전 기계학습 데이터를 보완하도록 구성될 수 있다. 이를 통해 기계학습 알고리즘의 정확도가 더욱 높아지게 되고, 디지털 예측 엔진을 이용한 예측이 더욱 정확하게 될 수 있다.
또한, 그 판단 결과 차이가 발생한 경우, 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208)은 디지털 트윈에서의 동작 구현을 중지하고 차이가 발생한 시점부터 다시 디지털 트윈에서의 동작을 리셋(reset)하고 디지털 트윈의 동작을 그 시점부터 다시 자동 재개하도록 구성될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율제어기반의 수처리 제어방법의 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 계측 센서(100)가 수처리 설비(10)의 동작을 실시간 계측하여 수처리 설비 계측값을 생성한다(S110).
다음으로, 수처리 제어 서버(200)가 계측 센서(100)에서 생성된 수처리 설비 계측값에 기반하여 수처리 설비 자동 제어값을 생성하고, 생성된 수처리 설비 자동 제어값을 이용하여 수처리 설비(10)를 자동 제어한다(S120). 구체적으로는 다음과 같다.
먼저, 수처리 제어 서버(200)가 수처리 설비 계측값 및 수처리 설비 자동 제어값을 연동시켜 기계학습을 수행한다(S121). 그리고 수처리 제어 서버(200)가 수행된 기계학습에 기반하여 디지털 트윈 환경을 구축하고, 구축된 디지털 트윈 환경에서 수처리 설비(10)의 동작을 제어하고 실시간 모니터링한다(S122). 그리고 수처리 제어 서버(200)가 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비(10)의 동작에 대한 실시간 모니터링 결과에 기반하여 수처리 설비(10)의 실제 동작을 제어한다(S123).
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 계측 센서 200: 수처리 제어 서버
201: 수처리 설비 자동 제어 모듈
202: 수처리 설비 계측값 데이터베이스
203: 수처리 설비 모니터링 모듈 204: 에너지 사용량 모니터링 모듈
205: 에너지 사용률 모니터링 모듈 206: 수처리 설비 운전 기계학습 모듈
207: 수처리 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈
208: 디지털 트윈 예측 엔진 모듈 209: 디지털 트윈 출력 모듈
210: 수처리 설비 자동 운전 조건 설정 모듈
211: 디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈
212: 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈
213: 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈
214: 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈
215: 디지털 트윈 자동 제어 모듈
216: 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈
217: 수처리 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈
218: 디지털 트윈 자동 제어값 기반 자동 운전 조건 변경 모듈
219: 수처리 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈
220: 수처리 설비 운전 기계학습 보완 모듈

Claims (12)

  1. 수처리 설비(10)의 동작을 실시간 계측하여 수처리 설비 계측값을 생성하는 계측 센서(100);
    상기 계측 센서(100)에서 생성된 수처리 설비 계측값에 기반하여 수처리 설비 자동 제어값을 생성하고, 생성된 수처리 설비 자동 제어값을 이용하여 상기 수처리 설비(10)를 자동 제어하는 수처리 제어 서버(200)를 포함하고,
    상기 수처리 제어 서버(200)는,
    상기 수처리 설비(10)를 수처리 설비 자동 제어값을 이용하여 자동 제어하는 수처리 설비 자동 제어 모듈(201),
    상기 계측 센서(100)에서 생성된 수처리 설비 계측값이 누적 저장되는 수처리 설비 계측값 데이터베이스(202),
    상기 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)의 수처리 설비 자동 제어값 및 상기 수처리 설비 계측값 데이터베이스(202)에 누적 저장되는 수처리 설비 계측값을 상호 동기화하여 상기 수처리 설비(10)의 동작을 모니터링하는 수처리 설비 모니터링 모듈(203),
    상기 수처리 설비 모니터링 모듈(203)의 모니터링 결과에 기반하여 상기 수처리 설비(10)의 에너지 사용량을 실시간 모니터링하는 에너지 사용량 모니터링 모듈(204),
    상기 수처리 설비 모니터링 모듈(203)의 모니터링 결과에 기반하여 상기 수처리 설비(10)의 에너지 사용률을 실시간 모니터링하는 에너지 사용률 모니터링 모듈(205),
    상기 수처리 설비 모니터링 모듈(203)의 모니터링 결과에 상기 에너지 사용량 모니터링 모듈(204)의 실시간 모니터링 결과 및 상기 에너지 사용률 모니터링 모듈(205)의 실시간 모니터링 결과를 연동하여 상기 수처리 설비 운전을 기계학습하는 수처리 설비 운전 기계학습 모듈(206),
    상기 수처리 설비 운전 기계학습 모듈(206)의 기계학습에 따른 수처리 설비 운전 기계학습 데이터가 저장되는 수처리 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(207),
    상기 수처리 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(207)에 저장된 수처리 설비 운전 기계학습 데이터를 이용하여 상기 수처리 설비(10)의 디지털 트윈 환경을 구축하고, 수처리 설비 계측값 데이터베이스(202)에 누적 저장된 수처리 설비 계측값을 이용하여 상기 구축된 디지털 트윈 환경에서 상기 수처리 설비(10)의 동작을 구현하는 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208),
    상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208)에 의해 디지털 트윈 환경에서 구현되는 수처리 설비(10)의 동작을 출력하는 디지털 트윈 출력 모듈(209)을 포함하며,
    상기 수처리 제어 서버(200)는,
    상기 수처리 설비(10)의 실시간 동작을 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208)에 의한 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 미리 구현할 수 있도록 상기 디지털 트윈 구현 속도를 소정 범위 내에서 높여 설정하는 디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈(211)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 자율제어기반의 수처리 제어시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 수처리 제어 서버(200)는,
    상기 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)의 자동 제어를 위한 수처리 설비 자동 운전 조건을 설정하는 수처리 설비 자동 운전 조건 설정 모듈(210)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 자율제어기반의 수처리 제어시스템.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서, 상기 수처리 제어 서버(200)는,
    상기 디지털 트윈 출력 모듈(209)에 의해 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 구현되어 출력되는 수처리 설비(10)의 동작을 이용하여 상기 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 계측값을 실시간으로 미리 예측하는 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈(212);
    상기 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈(212)에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 계측값을 기반으로 상기 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비(10)의 에너지 이상 상황을 실시간으로 미리 예측하는 디지털 트윈 환경 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(213);
    상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(213)에서 실시간으로 미리 예측되는 에너지 이상 상황을 해결하기 위한 디지털 트윈 환경에서의 다수 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값을 실시간으로 산출하는 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(214)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 자율제어기반의 수처리 제어시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 수처리 제어 서버(200)는,
    상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(214)에 의해 실시간으로 산출되는 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 자동 제어값을 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208)에 적용하여 상기 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비(10)의 동작을 구현하도록 제어하는 디지털 트윈 자동 제어 모듈(215);
    상기 디지털 트윈 자동 제어 모듈(215)의 제어 결과 상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(213)에서 에너지 이상 상황이 예측되지 않는 경우, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(214)에 의해 실시간으로 산출된 디지털 트윈 환경에서의 수처리 설비 자동 제어값을 상기 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)에 적용하는 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(216)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 자율제어기반의 수처리 제어시스템.
  7. 제6항에 있어서, 상기 수처리 제어 서버(200)는,
    상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(216)에 의해 수처리 설비 자동 제어값이 상기 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)에 적용된 경우, 상기 에너지 사용량 모니터링 모듈(204)의 실시간 모니터링 결과 및 상기 에너지 사용률 모니터링 모듈(205)의 실시간 모니터링 결과에 기반하여 상기 수처리 설비(10)의 에너지 이상 상황을 실시간 감시하는 수처리 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈(217);
    상기 수처리 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈(217)의 실시간 감시 결과 상기 수처리 설비(10)의 에너지 이상 상황이 감지되지 않는 경우, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(216)에 의해 상기 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)에 적용된 수처리 설비 자동 제어값에 기반하여 상기 수처리 설비 자동 운전 조건 설정 모듈(210)의 수처리 설비 자동 운전 조건을 변경하는 수처리 설비 자동 제어값 기반 자동 운전 조건 변경 모듈(218)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 자율제어기반의 수처리 제어시스템.
  8. 제5항에 있어서, 상기 수처리 제어 서버(200)는,
    상기 에너지 사용량 모니터링 모듈(204) 및 상기 에너지 사용률 모니터링 모듈(205)에서 실시간 모니터링되는 에너지 사용량 및 에너지 사용률을 상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(213)에서 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 상호 동기화하여 실시간 대비하는 수처리 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈(219);
    상기 수처리 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈(219)의 실시간 대비 결과 상호 동기화된 에너지 사용량 및 에너지 사용률과 상기 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황 간에 차이가 발생하는지 판단하고, 판단 결과 차이가 발생한 경우, 해당 에너지 사용량 및 에너지 사용률과 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 이용하여 상기 수처리 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(207)에 저장된 수처리 설비 운전 기계학습 데이터를 보완하는 수처리 설비 운전 기계학습 보완 모듈(220)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 자율제어기반의 수처리 제어시스템.
  9. 제8항에 있어서, 상기 수처리 설비 운전 기계학습 보완 모듈(220)은,
    상기 판단 결과 차이가 발생한 경우, 상기 디지털 트윈 환경에서 상기 수처리 설비(10)의 동작의 구현을 중지하고 상기 차이가 발생한 시점부터 상기 디지털 트윈 환경에서 상기 수처리 설비(10)의 동작의 구현을 자동 리셋(reset)하고 자동 재개하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 자율제어기반의 수처리 제어시스템.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 디지털 트윈 자동 제어 모듈(215)은,
    상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(214)에서 실시간 산출된 다수의 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값을 시나리오 별로 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208)이 동작을 동시에 구현하도록 제어하고,
    상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(216)은,
    상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(208)의 동작 구현 결과, 여러 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값 중 가장 에너지 사용량이 적거나 에너지 사용률이 적은 시나리오의 수처리 설비 자동 제어값을 선택하여 수처리 설비 자동 제어 모듈(201)에 적용하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 자율제어기반의 수처리 제어시스템.
  11. 삭제
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