KR20130017368A - 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 지역난방 네트워크의 각 임계지점에서 요구되는 온도에 적합하게 열공급량을 정확하게 예측하여 공급할 수 있는 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법에 관한 것이다.
본 발명의 주요구성은 임계지점의 배관망에 공급되는 열유체의 온도 및 압력을 예측 할 수 있는 배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델(neural network model)을 수립하는 단계와; 수립된 배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델을 이용하여 임계지점의 열유체의 온도에 알맞은 열 공급량을 예측하도록 시뮬레이션하는 단계와; 시뮬레이션에 따른 결과로서 미래 열 공급량의 예측값을 산정하는 단계를 포함한다.

Description

지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법{HEATING SUPPLY DETERMINATION METHOD FOR DISTRICT HEATING NETWORK}
본 발명은 지역난방 네트워크의 각 임계지점에서 요구되는 온도에 적합하게 열공급량을 정확하게 예측하여 공급할 수 있는 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법에 관한 것이다.
지역난방 네트워크(District Heat Network)는 넓은 지역에 분포되어 있는 사용자에 에너지를 공급하기 위해서 다양한 에너지 생산 시설 즉, 열 및 전기를 동시에 생산하는 주 보일러(CHP), 열 전용 보일러, 지역 폐기물 소각로 등이 있고, 생산된 에너지를 전달하기 위한 장거리 열 배관망과 열저장 탱크(축열조) 및 이를 운영하는 설비로 구성되어 있다.
지역난방 각 지사는 해당 지역의 열 수요를 만족시키기 위해서 지역 열 배관망의 열전달이 가장 취약한 부분에 공급 및 회수 압력의 차, 공급 압력, 회수온도 및 공급온도를 운전 범위 내에 유지하여 줌으로써 전체 지역의 열 공급을 만족시키는 방법을 활용한다. 지역 열 배관망의 이러한 열전달이 취약한 부분을 임계지점(critical point) 라고 하며, 크리티컬 포인트에서 열공급 조건이 만족할 경우 전체 지역의 열공급이 원활하게 공급된다고 할 수 있다.
임계지점에서의 열 공급 조건을 유지하면서 에너지 효율을 향상하는 것은 매우 중요한 과제이다. 지역난방에서 에너지의 효율적 사용을 의미하는 경제운전은 최적 전기 및 열 생산 그리고 지사간 연계를 통한 수익의 극대화, 각 지사의 공급 및 회수 온도 차를 최대화 하여 열 전달 용량의 증가, 배관내 평균온도를 감소하여 열 손실의 최소화 등의 방법으로 구현할 수 있다.
따라서, 본 발명이 해결하고자 하는 해결과제는 지역난방 네트워크의 각 임계지점에서 요구되는 온도에 적합하게 열공급량을 정확하게 예측하여 공급할 수 있는 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 해결과제는 지역난방 네트워크에 공급하는 열공급량과 압력에 따라 배관망에서 도달되는 시간과 온도를 예측하여 공급되는 열공급량을 정확하게 예측하여 공급할 수 있는 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법은 임계지점의 배관망에 공급되는 열유체의 온도 및 압력을 예측 할 수 있는 배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델(neural network model)을 수립하는 단계와; 수립된 배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델을 이용하여 임계지점의 열유체의 온도에 알맞은 열 공급량을 예측하도록 시뮬레이션하는 단계와; 시뮬레이션에 따른 결과로서 미래 열 공급량의 예측값을 산정하는 단계를 포함한다.
바람직하게, 배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델을 수립하는 단계는 각 배관에서의 유량 및 압력을 계산하는 단계와 난방수가 배관에 도달되는 시간 및 온도을 산정하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 각 배관의 유량 및 압력은 질량보존법칙, 운동량보존법칙으로 계산하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 열 공급량을 예측하도록 시뮬레이션하는 단계는 임계기준에서 필요한 시간대의 난방용수의 온도를 입력변수로 사용하여 공급되는 열공급량과 압력의 측정값을 산정하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 시뮬레이션에서의 난방온도는 임계지점에서 과거의 외기 온도와 난방온도에 대한 패턴은 인공 신경회로망에 학습시켜 예측한 예상 난방온도인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법은 네트워크로 사용된 배관망에 따라 임계지역에 공급되는 시간과 온도를 정확하게 산정할 수 있기 때문에 정확하게 최적의 열공급량을 결정할 수 있는 장점이 있다.
또한, 임계지역의 외기온도와 연동하여 변화되는 외기온도를 예측하여 미리 필요한 온도를 유지하도록 열공급할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 지역난방 네트워크에서의 배관망에 따른 유체의 흐름을 공급관 및 회수관을 개략적으로 나타내기 위한 다이어그램 예시도.
도 2는 배관의 온도 거동을 계산하기 위한 에너지보존 법칙을 나타낸 그림.
도 3은 본 발명의 실시예를 위한 부천의 지역난방시스템 구조도.
도 4는 본 발명에 따른 실시예에서의 유량 및 압력 분포도.
도 5는 본 발명에 따른 실시예에서의 온도 분포도.
도 6은 본 발명에 따른 실시예에서 임계 지점에서의 압력 및 온도 변화를 실제 데이터와 시뮬레이션 데이터를 비교한 그래프.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법의 실시예에 대하여 자세히 살펴본다.
본 발명의 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법은 임계지점의 배관망에 공급되는 열유체의 온도 및 압력을 예측 할 수 있는 배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델을 수립하는 단계와; 수립된 배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델을 이용하여 임계지점의 열유체의 온도에 알맞은 열 공급량을 예측하도록 시뮬레이션하는 단계와; 시뮬레이션에 따른 결과로서 미래 열 공급량의 예측값을 산정하는 단계를 포함한다.
배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델(neural network model)을 수립하는 단계
배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델은, 각 배관에서의 유량 및 압력을 계산하는 단계와 난방용수가 배관에 도달되는 시간 및 온도를 산정하는 단계로 이루어진다.
도 1에 도시된 바와 같이, 배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델을 수립하는 단계에서는 우선적으로 실제 배관망이 연결되어 있는 도면을 쉽게 이해하기 위해 공급관 및 회수관으로 구성된 다이어그램으로 변경해야 된다. 도 1에서 도시된 다이어그램의 유량 흐름 방향은 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르는 방향이다.
각 배관의 유량 및 압력 계산 단계는 지역난방 네트워크로 배치된 배관에 적용되는 유량 및 압력을 계산하는 단계이다. 지역난방 네트워크에 사용된 각 배관의 유량 및 압력을 질량보존법칙과 운동량보존법칙을 적용하면 계산 할 수 있다.
도 1에 도시된 다이어그램을 기초로 하여 질량보존법칙으로 얻을 수 있는 식은 아래와 같다.
Figure pat00001
이때, 각각의 하첨자들은 다음과 같다. 61 : 열공급시설과 노드 1번까지 연결된 배관, 16 : 노드 1번과 1번 열사용자까지 연결된 배관, 12 : 노드 1번과 노드 2번이 연결된 배관, 23 : 노드 2번과 노드 3번이 연결된 배관, 32 : 노드 3번과 2번 열사용자까지 연결된 배관, 334 : 노드 3번과 3번 열사용자까지 연결된 배관, 25 : 노드 2번과 4번 열사용자까지 연결된 배관을 의미한다.
도 1에 도시된 다이어그램을 기초로 하여 운동량보존법칙으로 얻을 수 있는 식은 아래와 같다.
Figure pat00002
운동량보전법칙에서 사용된 하첨자들은 다음과 같다.
16 : 노드 1번을 시작으로 노드 6번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 61 : 노드 6번을 시작으로 노드 1번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 12 : 노드 1번을 시작으로 노드 2번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 23 : 노드 2번을 시작으로 노드 3번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 34 : 노드 3번을 시작으로 노드 4번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 45 : 노드 4번을 시작으로 노드 5번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 56 : 노드 5번을 시작으로 노드 6번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 61 : 노드 6번을 시작으로 노드 1번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 34 : 노드 3번을 시작으로 노드 4번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 43 : 노드 4번을 시작으로 노드 3번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 25 : 노드 2번을 시작으로 노드 5번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 54 : 노드 5번을 시작으로 노드 4번에 도달할 때까지의 모든 압력손실, 32 : 노드 3번을 시작으로 노드 2번에 도달할 때까지의 모든 압력손실을 의미한다.
운동량보존법칙에 나온 압력강하 항은 유량에 관한 압력강하 식으로 표현할 수 있으며 아래와 같다. 마찰계수의 상수 a,b,c는 지역난방시스템 운전조건에 따라 변하게 되는 상수이다.
Figure pat00003
위에서 얻은 식들을 연립하여 해를 구하면 각 배관에 해당하는 유량을 알아낼 수 있다. 유량을 알아내면 압력강하 식에 대입하여 압력을 계산할 수 있다. 이와 같은 질량보존법칙과 운동량보존법칙의 각 식들은 상용 프로그램을 이용하거나 Newton-Rhapson 방법 등을 통하여 해를 구할 수 있다.
한편, 배관의 온도 산정단계는 각 지역난방 시스템으로 배치된 배관의 온도 거동을 산정하는 단계이다.
배관의 온도 산정은 도 2에 도시된 바와 같이, 배관의 온도 거동은 에너지 보존법칙을 사용하여 산정한다. 이때, 배관 내 유체는 Reynolds 수가 큰 난류이므로 일정한 구간에서 배관망 내 유체의 온도분포는 일정하다고 가정한다.
Figure pat00004
여기서 q는 배관의 열손실을 나타낸다. 지중매설 배관망의 열손실 모델은 Kvisganrd and Hadvig의 모델을 사용하였다.
위에서 얻은 식들을 이용하여 유한차분법 중 하나인 forwad Euler법을 사용하여 시간에 따른 각 직경이 상이한 배관망에 따른 전체지역의 온도를 계산할 수 있다.
시뮬레이션 단계
시뮬레이션을 위해서는, 지역난방 시스템에 배열된 각 배관망의 임계지점에서 도달되는 난방용수의 온도에 따른 난방용수의 압력과 도달시간을 수립된 시간-온도 신경망 모델에 적용하여 산정하는 단계를 수행하게 된다.
예컨대, 도 1의 지역난방 네트워크 배관망에서 최초 공급된 발전소에서 공급된 열 공급량에 따라 1지점, 2지점, 3지점, 4지점 및 5지점에서의 도달시간 및 온도에 대하여 공급되는 난방용수의 공급량 및 공급압력에 대한 계산을 시뮬레이션하면, 기준 시간의 각 배관망에 도달되는 시간에 대한 열 공급량의 예측값을 얻어낼 수 있다.
본 발명의 실시예에서는, a) 시간-온도 신경망 모델 구성 시 난방용수의 공급량 및 압력에 따른 도달시간 및 도달온도의 효과를 적용하였다; b) 임계기준에서 필요한 시간대의 난방용수의 온도에 따라 미리 공급되는 열공급량과 압력의 측정값을 가질 수 있으므로 열공급량의 계산이 가능하였다; c) 임계지점의 외기 온도에 따라 난방용수의 필요온도를 적용하는 것이 모델의 타당성을 더 높여주는 것을 알 수 있다.
본 발명의 실시예는 도 3에 도시된 바와 같이, 부천에 있는 지역 난방 회사에서 2011년 1월 24일 00시부터 26일 23시까지의 한 곳의 임계지점에서의 압력과 온도 결과를 비교하였다.
도 4는 시뮬레이션 결과 중 1월 24일 12시의 지역난방 시스템 내의 유량 및 압력의 분포 결과를 나타낸 그래프이고, 도 5는 시뮬레이션 결과 중 1월 24일 01시와 1월 25일 01시의 지역난방 시스템 내의 온도 분포 결과를 나타낸 그래프이며, 도 6은 외기 온도와 지역난방 시스템의 열공급 시설의 운전 조건을 시간대 별로 시뮬레이션의 입력 값으로 넣어서 72시간 돌린 결과와 임계 지점에서의 측정값을 비교한 그림이다.
부천지역의 지역난방시스템에서의 실시예 결과를 보면 다음과 같다.
공급시설에서 공급유량을 7540m3/hr, 공급압력을 7.3kgf/cm2으로 하고 공급온도를 108.2℃로 공급해준다면 임계지점에는 2시간 후에 이 공급유량이 도달하게 된다. 2시간 후에 임계지점에 공급되는 유량은 6.512m3/hr이고, 공급되는 압력은 6.13kgf/cm2으로 공급된다. 공급되는 온도는 104.064℃로 공급되게 된다. 유량과 온도를 알고 있으므로 공급열량 또한 계산할 수 있다. 임계지점까지 도달하면서 압력손실은 약 1.17kgf/cm2 만큼 손실되며 온도는 약 4.136℃ 정도 감소하게 된다.
미래 열 공급량의 예측값을 예측 단계
본 발명은 현재 시점의 기준 시간외에 미래의 열 공급량을 예측할 수 있다.
이하, 일예로서, 열공급량 예측에 관한 본 발명의 실시예에 대해서 설명한다.
또한, 지역난방 시스템에서 각 임계지점에서의 과거의 외기 온도와 난방온도에 대한 패턴은 인공 신경회로망에 학습시켜 난방온도를 예측 모델을 수립할 수 있다.
먼저, 입력 변수인 임계지점의 난방온도를 산정하기 위하여 외기 온도에 대한 예측 값이 필요하며, 예컨대, 한국의 기상청 예보 자료를 바탕으로 해당하는 시간별 외기 온도 예측 값을 인위적으로 얻을 수 있다.
한국의 기상청에서는 2일간의 예측을 예보시점에서 3시간 간격으로 예보하는 형태를 취하고 있다. 따라서, 임계기점에서 2일간 3시간 간격으로 예측하는 값을 가져와 난방온도를 예측 모델에 적용하면 임계지점에서 사용되는 난방온도의 예측값을 얻을 수 있는 것이다.
이로써, 예측된 2주일간의 임계지점에서 필요한 난방온도를 시간-온도 신경망 모델에 적용하여 발전소에서 임계지점까지 도달되는 시간을 환산하여 공급하는 난방용수의 공급량 및 공급압력을 산정할 수 있다.
이러한 최적의 열 공급량 결정 시스템은 지역난방 네트워크의 최적제어와 병행하여 적용할 경우 적용 목적에 따라서 공급유량을 최적화를 통하여 보일러 가동비를 고려한 최적화에 활용 될 수 있다.
본 발명은 상기 설명한 실시예에만 한정되지 않고, 본 발명은 발명의 기술사상으로부터 벗어나지 않는 범위내에서 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 다른 형태로 실시될 수 있다. 특허청구범위와 균등한 기술 범위내에서 이루어지는 모든 설계 변경은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 간주된다.

Claims (5)

  1. 임계지점의 배관망에 공급되는 열유체의 온도 및 압력을 예측 할 수 있는 배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델(neural network model)을 수립하는 단계와;
    수립된 배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델을 이용하여 임계지점의 열유체의 온도에 알맞은 열 공급량을 예측하도록 시뮬레이션하는 단계와;
    시뮬레이션에 따른 결과로서 미래 열 공급량의 예측값을 산정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 배관망에 따른 시간-온도 신경망 모델을 수립하는 단계는 각 배관에서의 유량 및 압력을 계산하는 단계와, 난방수가 배관에 도달되는 시간 및 온도를 산정하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법.
  3. 청구항 2에 있어서, 각 배관의 유량 및 압력은 질량보존법칙, 운동량보존법칙으로 계산하는 것을 특징으로 하는 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법.
  4. 청구항 1에 있어서, 열 공급량을 예측하도록 시뮬레이션하는 단계는 임계기준에서 필요한 시간대의 난방용수의 온도를 입력변수로 사용하여 공급되는 열공급량과 압력의 측정값을 산정하는 것을 특징으로 하는 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법.
  5. 청구항 1에 있어서, 시뮬레이션에서의 난방온도는 임계지점에서 과거의 외기 온도와 난방온도에 대한 패턴은 인공 신경회로망에 학습시켜 예측한 예상 난방온도인 것을 특징으로 하는 지역난방 네트워크의 열공급량 결정방법.
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