KR20230038038A - 수처리 에너지지수 기반 하수처리장의 에너지 효율 평가 방법 및 에너지 절감 의사결정 시스템 - Google Patents

수처리 에너지지수 기반 하수처리장의 에너지 효율 평가 방법 및 에너지 절감 의사결정 시스템 Download PDF

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박찬규
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한국산업기술시험원
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Abstract

수처리 에너지 지수(Water Treatment Energy Index) 기반 하수처리장의 에너지효율 평가 방법은 하수처리장 내 공정별 소비 에너지 데이터를 획득하는 단계, 공정별 소비 에너지 데이터를 기초로 공정별 핵심성능지표(KPI)를 각각 산출하는 단계, 공정별 핵심성능지표를 정규화하여 공정별 에너지성능지표(EPI)를 산출하는 단계, 하수처리장의 전체 소비 에너지 대비 공정별 기여도(평균 소비 에너지)에 따라 공정별 가중치를 산출하는 단계, 에너지성능지표(EPI)에 공정별 가중치를 적용하여 공정별 복합 에너지성능지표 및 전체 공정의 복합 에너지성능지표를 산출하는 단계, 산출된 복합 에너지성능지표를 기초로 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출하는 단계 및 수처리 에너지지수에 기초하여 하수처리장의 공정별 및 전체 공정을 등급화 하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

수처리 에너지지수 기반 하수처리장의 에너지 효율 평가 방법 및 에너지 절감 의사결정 시스템{Energy efficiency evaluation method and energy saving decision-making system of sewage treatment plant based on water treatment energy index}
본 발명은 하수처리장의 수처리 에너지지수(Water Treatment Energy Index : WTEI) 기반 에너지 효율 평가 방법 및 에너지 절감 의사결정 시스템에 관한 것이다.
인간의 활동 및 산업 시스템의 구동 후 발생되는 하수가 수계(drainage system)로 방류되어 수계 수질 오염을 유발하지 않도록 여러 단계에 걸쳐서 하수를 정화하는 하수처리장이 운영되고 있다.
최근 급격한 인구 증가에 따른 에너지 소비량의 증가로 인해, 기존 자원을 절약해야 할 뿐만 아니라, 현재 과다하게 소비되고 있는 에너지 사용 시설에 대한 정부차원에서의 규제가 강화되고 있는 시점이며, 대표적인 에너지 소비 시설로 인식되어 왔던 하수처리장에 대해서도 에너지 절감이 요구되고 있다.
이러한, 하수처리장의 에너지 절감은 단순하게 하수처리장의 전체 소비 에너지만을 고려하면 되는 것이 아니라 하수처리장의 수질 품질, 하수 처리량, 에너지 소모, CO2 배출, 유지비, 법적기준 준수 등과 같은 여러 성능 지표들을 고려하여야 한다.
측정되는 항목과 종류의 다양성 및 복잡성에 따른 문제를 해결하기 위하여, 산업계에서는 핵심성능지표(Key Performance Index : KPI) 기반의 생산효율을 극대화할 수 있는 의사 결정 시스템이 요구되고 있다.
본 발명은 수처리 에너지지수를 이용한 하수처리장의 에너지 효율 평가 방법과 하수처리장의 에너지 효율 평가에 기초한 에너지 절감 의사결정 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
수처리 에너지 지수(Water Treatment Energy Index : WTEI) 기반 하수처리장의 에너지효율 평가 방법은 상기 하수처리장 내 공정별 소비 에너지 데이터를 획득하는 단계, 상기 공정별 소비 에너지 데이터를 기초로 상기 공정별 핵심성능지표(KPI)를 각각 산출하는 단계, 상기 공정별 핵심성능지표를 정규화하여 상기 공정별 에너지성능지표(EPI)를 산출하는 단계, 상기 하수처리장의 전체 소비 에너지 대비 공정별 기여도에 따라 상기 공정별 가중치를 산출하는 단계, 상기 에너지성능지표(EPI)에 공정별 가중치를 적용하여 상기 공정별 복합 에너지성능지표 및 전체 공정의 복합 에너지성능지표를 산출하는 단계, 상기 산출된 복합 에너지성능지표를 기초로 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출하는 단계 및 상기 수처리 에너지지수에 기초하여 상기 하수처리장의 공정별 및 전체 공정을 등급화 하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 하수처리장의 에너지 절감을 위한 의사 결정에 필요한 상기 하수처리장의 개별 진단 정보를 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 개별 진단 정보에는 상기 하수처리장의 공정별 소비 에너지 데이터, 핵심성능지표, 에너지성능지표, 복합 에너지성능지표, 수처리 에너지지수 및 에너지효율 등급 중 적어도 하나 이상이 시각화된 정보일 수 있다.
또한, 상기 하수처리장의 에너지 절감을 위한 의사 결정에 필요한 상기 하수처리장과 타 하수처리장을 분류 기준에 따라 비교한 비교 진단 정보를 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 분류 기준에는 상기 하수처리장의 용량별, 단위 인구당 용량별 및 처리 수준별이 포함될 수 있다.
또한, 상기 개별 진단 정보와 상기 비교 진단 정보를 기초로 상기 하수처리장의 에너지 절감 방안을 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 에너지성능지표(EPI)로 산출하는 단계는 상기 공정별 핵심성능지표를 표준화(standardization)하는 제1 변환 모델, 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)하는 제2 변환 모델 및 범주형 변수(categorical variable)를 통한 제3 변환 모델 중 하나를 이용하여 상기 공정별 핵심성능지표를 선형지표로 변환할 수 있다.
또한, 상기 공정별 가중치를 산출하는 단계는, 공정별 소비 에너지 데이터를 기초로 공정별 평균 소비 에너지를 산출하고, 공급된 전체 에너지에서 상기 산출된 평균 소비 에너지가 차지하는 비율에 따라 공정별 가중치를 산출할 수 있다.
또한, 상기 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출하는 단계는 복합 에너지성능지표를 에너지 성능규제 백분위(Rr)로 나눈 값이 1 보다 작은 경우, 아래의 수학식을 이용하여 수처리 에너지지수를 산출하고,
[수학식]
Figure pat00001
상기 수학식에서 상기 Rr은 에너지 성능규제 백분위, EPIc는 복합 에너지성능지표 및 WTEI는 수처리 에너지지수일 수 있다.
또한, 상기 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출하는 단계는 복합 에너지성능지표를 참고치 백분위(Rs)로 나눈 값이 1 보다 큰 경우, 아래의 수학식을 이용하여 수처리 에너지지수를 산출하고,
[수학식]
Figure pat00002
상기 수학식에서 상기 Rs은 참고치 백분위, EPIc는 복합 에너지성능지표 및 WTEI는 수처리 에너지지수일 수 있다.
또한, 상기 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출하는 단계는 복합 에너지성능지표가 에너지 성능규제 백분위(Rr) 보다 크고, 참고치 백분위(Rs)보다 작은 경우, 아래의 수학식을 이용하여 수처리 에너지지수를 산출하고,
[수학식]
Figure pat00003
상기 수학식에서 상기 Rr은 에너지 성능규제 백분위, Rs는 참고치 백분위, EPIc는 복합 에너지성능지표 및 WTEI는 수처리 에너지지수일 수 있다.
또한, 상기 등급화 하는 단계는 상기 산출된 에너지 지수가 어느 수치 범위에 속하는지에 따라 상기 수처리 에너지지수를 등급화할 수 있다.
한편, 서버와 사용자 단말 장치로 구성된 에너지 절감 의사결정 시스템에 있어서, 상기 서버는, 상기 하수처리장 내 공정별 소비 에너지 데이터를 획득하는 제1 통신부, 상기 공정별 소비 에너지 데이터를 기초로 상기 공정별 핵심성능지표(KPI)를 각각 산출하는 핵심성능지표 산출부, 상기 공정별 핵심성능지표를 정규화하여 상기 공정별 에너지성능지표(EPI)를 산출하는 에너지성능지표 산출부, 상기 하수처리장의 전체 소비 에너지 대비 공정별 기여도에 따라 상기 공정별 가중치를 산출하는 가중치 산출부, 상기 에너지성능지표(EPI)에 공정별 가중치를 적용하여 상기 공정별 복합 에너지성능지표 및 전체 공정의 복합 에너지성능지표를 산출하는 복합 에너지성능지표 산출부, 상기 복합 에너지성능지표를 기초로 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출하는 수처리 에너지지수 산출부 및 상기 산출된 수처리 에너지지수에 기초하여 상기 하수처리장의 공정별 및 전체 공정을 등급화 하는 등급부를 포함하고, 상기 사용자 단말 장치는 상기 서버에서 산출된 결과에 기초하여 에너지 절감 의사 결정을 위한 데이터를 표시하는 디스플레이부;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 단말 장치는 상기 하수처리장의 에너지 절감을 위한 의사 결정에 필요한 상기 하수처리장의 진단 정보를 생성하는 유저 인터페이스부를 더 포함하고, 상기 진단 정보에는 상기 하수처리장의 공정별 소비 에너지 데이터, 핵심성능지표, 에너지성능지표, 복합 에너지성능지표, 수처리 에너지지수 및 에너지효율 등급 중 적어도 하나 이상이 시각화된 정보일 수 있다.
또한, 상기 유저 인터페이스부는 산출된 에너지효율 등급을 기초로 상기 하수처리장과 타 하수처리장을 분류 기준에 따라 비교한 평가 정보를 생성하고, 상기 분류 기준에는 상기 하수처리장의 용량별, 단위 인구당 용량별 및 처리 수준별이 포함될 수 있다.
또한, 상기 개별 진단 정보와 상기 비교 진단 정보를 기초로 상기 하수처리장의 에너지 절감 방안을 생성하는 에너지 절감 방안 생성부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 에너지성능지표 산출부는 상기 공정별 핵심성능지표를 표준화(standardization)하는 제1 변환 모델, 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)하는 제2 변환 모델 및 범주형 변수(categorical variable)를 통한 제3 변환 모델 중 하나를 이용하여 상기 공정별 핵심성능지표를 변환할 수 있다.
또한, 상기 가중치 산출부는 공정별 소비 에너지 데이터를 기초로 공정별 평균 소비 에너지를 산출하고, 공급된 전체 에너지에서 상기 산출된 평균 소비 에너지가 차지하는 비율에 따라 공정별 가중치를 산출할 수 있다.
상술한 본 발명에 따르면, 하수특성에 따라 유기물질, 영양물질, 병원성 물질, 고형물질 등이 매우 다양하고 이를 측정하기 위한 항목도 다양한 단위를 갖기 때문에 복잡한 하수처리시설에 수처리 에너지 효율을 단일 측정도구를 활용하여 종합적으로 평가할 수 있다.
또한, 하수처리장의 수처리 에너지지수를 산출하여 제공함으로써, 보다 용이하게 하수처리장의 에너지 효율을 평가할 수 있다.
또한, 본 발명은 수처리 에너지지수를 기초로 하수처리장의 에너지 효율을 등급화 함으로써, 보다 용이하게 복수의 하수처리장을 비교 평가할 수 있다.
또한, 에너지 절감 의사결정 시스템은 하수처리장의 에너지 절감을 위한 의사결정에 필요한 개별 진단 정보나 비교 진단 정보를 제공함으로써, 전문가나 엔지니어들이 효율적으로 에너지 절감의사를 결정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 하수처리장의 에너지 절감 의사결정 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 효율 평가 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 핵심성능지표를 산출하는 공식을 나타낸 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 절감 의사결정을 위한 데이터 제공 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 하수처리장의 개별 진단 정보를 나타낸 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 하수처리장의 비교 진단 정보를 나타낸 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말기의 구성을 나타낸 블록도이다.
이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시 예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시 예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시 예들 뿐만 아니라 특정 실시 예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물 뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명에 대하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 하수처리장의 에너지 절감 의사결정 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 1을 참조하면, 하수처리장의 에너지 절감 의사결정 시스템(1000)은 하수처리장(10), 서버(100) 및 사용자 단말기(200)로 구성될 수 있다.
하수처리장(10)은 하수 처리법에 따라 하수 처리를 위한 다양한 프로세스와 시설을 통해 하수처리를 수행할 수 있다.
또한, 하수처리장(10)은 각 시설에 설치된 데이터 수집 장치를 통해 각 시설 별 복수의 데이터를 측정하고, 측정된 여러 데이터를 서버(100)나 사용자 단말기(200)로 전송할 수 있다. 여기서, 복수의 데이터에는 각 하수처리장(10)의 공정별 소비 에너지 데이터, 공정별 동작 데이터 등이 포함될 수 있다.
특히, 각 공정별 소비 에너지 데이터는 각 공정별 설비에 구비된 에너지 전력량계 계측기를 이용하여 측정될 수 있다.
여기서, 하수처리장(10)은 하수 처리에 적용되는 다양한 프로세스를 고려하여 7단계의 처리과정으로 분류될 수 있고, 각 단계에서의 소비 에너지 데이터를 측정하여 서버(100)나 사용자 단말기(200)로 전송할 수 있다.
예를 들어, 하수처리장(10)은 전처리 단계, 1차 처리 단계, 2차 처리 단계, 고도 처리 단계(3차 처리 단계), 슬러지 처리 단계, 반류수 처리 단계(반송 처리 단계) 및 악취 처리 단계의 7단계의 처리 공정으로 분류될 수 있고, 각 공정별 소비 에너지 데이터를 측정하고, 이를 서버(100)나 사용자 단말기(200)로 전송할 수 있다.
여기서, 전처리 단계(Stage 1)에는 유입펌프, 스크린, 모래제거, 균등조 및 우수 탱크가 포함될 수 있다.
그리고, 1차 처리 단계(Stage 2)에는 1차 침전지, 슬러지 펌프 및 화학적 처리 설비가 포함될 수 있다.
그리고, 2차 처리 단계(Stage 3)에는 활성 슬러지, MBR(Membrane Bioreactor), 송풍기, 폭기, 2차 침전조 및 반송 펌프가 포함될 수 있다.
그리고, 고도 처리 단계(또는 3차 처리 단계)(Stage 4)에는 소독설비, 여과설비, 고도 질소 처리, 고도 인 처리 설비, 용존 공기 부상 및 재이용 설비가 포함될 수 있다.
그리고, 슬러지 처리 단계(Stage 5)에는 농축 설비, 탈수 설비, 호기 안정화 설비, 혐기 안정화 설비, 가용화 설비 및 바이오가스 처리 설비가 포함될 수 있다.
그리고, 반류수 처리 단계(반송 처리 단계)(Stage 6)에는 탄소 감량화 설비, 탈 암모니아 설비, SBR(Sequencing Batch Reactor) 처리 설비가 포함될 수 있다.
그리고, 악취 처리 단계(Stage 7)에는 습식, 건식 및 생물학적 처리 설비가 포함될 수 있다. 한편, 상술한 하수처리장(10)의 공정별 분류는 하나의 예시이며, 하수처리장(10)이나 에너지 절감 의사결정 시스템(1000)에 따라 다르게 분류될 수도 있다.
서버(100)는 하수처리장(10)에서 측정된 다양한 공정별 데이터를 수신하고, 그 중 소비 에너지 데이터를 기초로 수처리 에너지지수를 산출하며, 하수처리장(10)의 공정별 등급화를 수행할 수 있다.
또한, 서버(100)는 서버(100)에 접속한 사용자 단말기(200)로 하수처리장(10)에 관한 진단 데이터를 전송할 수 있다. 여기서, 진단 데이터에는 공정별 소비 에너지 데이터, 핵심성능지표, 에너지성능지표, 수처리 에너지지수 및 에너지효율 등급 등이 포함될 수 있다.
사용자 단말기(200)는 서버(100)로부터 수신된 진단 데이터를 기초로 에너지 절감을 위한 의사 결정에 필요한 다양한 정보를 포함하는 인터페이스를 사용자에게 제공할 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여, 에너지 절감 의사결정 시스템(1000)의 에너지 효율 평가 방법에 대해 설명한다.
도 2를 참조하면, 서버(100)는 하수처리장(10) 내 공정별 소비 에너지 데이터(Energy consumption data)를 획득할 수 있다(S100). 여기서, 소비 에너지 데이터는 하수처리장(10)의 각 공정에서 전기 및 디젤, 천연 가스, 신재생 에너지 등과 같은 다양한 에너지원을 이용하여 소비된 에너지에 대한 데이터를 의미하며, 제한되지 않은 일 실시 예에 따르면, 소비 에너지 데이터의 단위는 kWh 일 수 있다.
또한, 공정별 소비 에너지 데이터는 소정 시간 간격 별로 연속적으로 획득될 수 있다. 여기서, 소정 시간 간격은 하수처리장(10) 또는 공정별로 결정될 수 있으며, 예를 들어, 각 공정별로 10분 단위 간격 또는 1시간 단위 간격으로 소비 에너지 데이터가 획득될 수 있다.
서버(100)는 공정별 소비 에너지 데이터를 기초로 공정별 핵심성능지표(Key Performance Index : KPI)를 각각 산출할 수 있다(S200). 구체적으로, 서버(10)는 아래의 수학식 1을 이용하여 하수처리장(10)의 공정별 핵심성능지표를 소정 시간 간격 별로 각각 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00004
즉, 수학식 1에서 핵심성능지표(KPI)를 구하는 식에서 분모는 공정별 에너지 서비스(하수 이송, 오염물질 처리, 슬러지 처리 등)를 말하며 분자는 공정별 공급된 소비 에너지일 수 있다. 이와 관련하여 도 3을 참조하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 핵심성능지표를 산출하는 공식을 나타낸 예시도이다.
도 3을 참조하면, 서버(100)는 각 공정 단계 내 기능 및 설비에 따라 핵심성능지표 공식을 별도로 결정하고, 결정된 핵심성능지표 공식을 각 공정 단계에 각각 적용하여 공정별 핵심성능지표(
Figure pat00005
,
Figure pat00006
,
Figure pat00007
,
Figure pat00008
,
Figure pat00009
,
Figure pat00010
,
Figure pat00011
: KPI)를 각각 산출할 수 있다.
Figure pat00012
은 전처리 단계의 핵심성능지표로 소정 시간 간격 별 핵심성능지표
Figure pat00013
,
Figure pat00014
,
Figure pat00015
,
Figure pat00016
, …,
Figure pat00017
를 포함할 수 있으며, 전처리(사전처리) 단계의 펌핑 기능을 기초로 핵심성능지표를 산출할 수 있다. 핵심성능지표의 공식에서 kWh는 유입 펌프에서 소비된 소비 에너지 데이터(전력소모량)이고, m3 은 유량 조정조로부터 하수를 펌핑을 통해 유입시킨 일일 하수의 양을 의미할 수 있다.
Figure pat00018
는 1차처리 단계의 핵심성능지표로 소정 시간 간격 별 핵심성능지표
Figure pat00019
,
Figure pat00020
,
Figure pat00021
,
Figure pat00022
, …,
Figure pat00023
를 포함할 수 있으며, 1차처리 단계의 고형물 제거 기능을 기초로 핵심성능지표를 산출할 수 있다. 핵심성능지표의 공식에서 kWh는 고형물 제거 설비에서 소비된 에너지 소비 데이터이고, kg TSSremoved은 1차처리 전후의 TSS 농도를 측정한 일일 제거된 TSS의 kg을 의미한다.
Figure pat00024
는 2차처리 단계의 핵심성능지표로 소정 시간 간격 별 핵심성능지표
Figure pat00025
,
Figure pat00026
,
Figure pat00027
,
Figure pat00028
, …,
Figure pat00029
를 포함할 수 있으며, 2차처리 단계의 폭기조(일명 생물반응조)부터 생물학적 유기물질(COD) 제거 기능 및 영양물질(TN, TP) 제거 기능을 기초로 핵심성능지표를 산출할 수 있다. 핵심성능지표의 공식에서 kWh는 송풍기를 통해 폭기조에 공급된 소비된 에너지 데이터(전력소모량)이고 각각의 kg CODremoved, kg TNremoved, kg TPremoved은 2차처리 전후의 유기물질(COD), 영양물질(TN, TP) 농도를 측정한 일일 제거된 COD, TN, TP의 kg을 의미한다. 또한 유기물질(COD), 영양물질(TN, TP)은 총 오염 등가물(TPE: Total amount of pollutants removed)로 합산하여
Figure pat00030
을 계산한다.
Figure pat00031
는 3차처리 단계의 핵심성능지표로 소정 시간 간격 별 핵심성능지표
Figure pat00032
,
Figure pat00033
,
Figure pat00034
,
Figure pat00035
, …,
Figure pat00036
를 포함할 수 있으며, 3차처리 단계의 병원체(pathogens) 제거 기능을 기초로 핵심성능지표를 산출할 수 있다. 핵심성능지표의 공식에서 kWh는 병원체 제거 설비(오존소독, 염소소독, 자외선 등)에서 소비된 에너지 소비 데이터이고, 3차 처리의 Log reduction은 소독 전후의 박테리아수의 로그감소율(Log reduction)로 표시한다.
Figure pat00037
는 1차 침전지로부터 폐기된 슬러지와 생물학적 2차처리 과정에서 발생된 슬러지(일명, 잉여슬러지)가 모여져 농축기, 탈수기, 슬러지 감량화 장치, 바이오가스 등과 같은 슬러지 처리시설을 통해 처리된 총 슬러지 제거 기능을 기초로 핵심성능지표를 산출할 수 있으며, 소정 시간 간격 별 핵심성능지표
Figure pat00038
,
Figure pat00039
,
Figure pat00040
,
Figure pat00041
, …,
Figure pat00042
를 포함할 수 있다. 핵심성능지표의 공식에서 kWh는 슬러지 제거되어 생산되는 설비에서 소비된 에너지 소비 데이터이고, kg TSremoved 은 슬러지 처리장치의 전후의 TS 농도를 측정한 일일 제거된 TS의 kg을 의미한다.
Figure pat00043
는 생물학적 2차처리 과정에서 발생된 슬러지의 일부를 오존산화, 열분해 감량화 등과 같은 슬러지 감량화 시설을 통해 폭기조 전단부에 일부 반송하여 효율을 높이기 위한 반송 슬러지 감량화 기능을 기초로 핵심성능지표를 산출할 수 있으며, 소정 시간 간격 별 핵심성능지표
Figure pat00044
,
Figure pat00045
,
Figure pat00046
,
Figure pat00047
, …,
Figure pat00048
를 포함할 수 있다. 핵심성능지표의 공식에서 kWh는 반송슬러지 감량화 설비에서 소비된 에너지 소비 데이터이고, kg RTSremoved 은 반송 슬러지 감량화 전후의 TS 농도를 측정한 일일 제거된 반송된(Return) TS의 kg을 의미한다.
Figure pat00049
는 악취처리 단계의 핵심성능지표로 소정 시간 간격 별 핵심성능지표
Figure pat00050
,
Figure pat00051
,
Figure pat00052
,
Figure pat00053
, …,
Figure pat00054
를 포함할 수 있으며, 악취처리 단계의 악취 제거 기능을 기초로 핵심성능지표를 산출할 수 있다. 핵심성능지표의 공식에서 kWh는 악취(냄새) 제거 설비(화학세정기, 흡착장치, 바이오필터 등)에서 소비된 에너지 소비 데이터이고, kg Total VOCremoved은 악취처리 전후의 kg TVOCremoved을 의미한다.
이와 같이 서버(100)는 각 공정마다 소정 시간 간격별로 획득된 소비 에너지 데이터를 도 3의 핵심성능지표 공식에 적용함으로써, 전처리 단계의 핵심성능지표(
Figure pat00055
), 1차 처리 단계의 핵심성능지표(
Figure pat00056
), 2차 처리 단계의 핵심성능지표(
Figure pat00057
), 3차 처리 단계의 핵심성능지표(
Figure pat00058
), 슬러지 처리 단계의 핵심성능지표(
Figure pat00059
), 반송슬러지 처리 단계의 핵심성능지표(
Figure pat00060
) 및 악취 처리 단계의 핵심성능지표(
Figure pat00061
)를 각각 산출할 수 있다. 여기서, 공정별 핵심성능지표(
Figure pat00062
)는 해당 공정의 소정 시간 간격별 핵심성능지표(
Figure pat00063
)로 구성될 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 서버(100)는 단계(S200)을 통해 산출된 공정별 핵심성능지표가 선형지표가 되도록, 공정별 핵심성능지표를 정규화(normalization)하여 공정별 에너지성능지표(Energy Performance Index : EPI)를 산출할 수 있다(S300).
여기서, 산출하는 단계(S300)는 공정별 핵심성능지표에 대한 정규화를 수행하여 에너지성능지표를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
구체적으로, 공정별 핵심성능지표에 대한 정규화를 수행하는 단계는 제1 변환 모델, 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)하는 제2 변환 모델 및 범주형 변수(categorical variable)를 통한 제3 변환 모델 중 하나를 이용하여 핵심성능지표가 선형지표가 되도록 정규화할 수 있다.
여기서, 제1 변환 모델은 아래의 수학식 2와 같고, 제2 변환 모델은 수학식 3과 같으며, 제3 변환 모델은 수학식 4와 같을 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00064
수학식 1에서
Figure pat00065
은 정규화된 소정 시간 간격별 핵심성능지표,
Figure pat00066
는 해당 공정별 측정된 항(i)에 대한 소정 시간 간격별 j번째까지의 핵심성능지표(KPI),
Figure pat00067
는 핵심성능지표(KPI)의 평균,
Figure pat00068
는 KPI의 표준편차를 의미할 수 있다. 그리고, i는 해당 공정별 측정된 항에 대한 KPI을 나타냅니다. j는 해당 공정별의 측정된 항에 대한 소정 시간 간격별 j번째의 KPI값을 의미할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00069
수학식 3에서
Figure pat00070
은 최소-최대 정규화된 값,
Figure pat00071
는 해당 공정별 측정된 항(i)에 대한 소정 시간 간격별 j번째까지의 핵심성능지표(KPI), min(
Figure pat00072
)는 항(i)에 대한 모든 소정 시간 간격별 j번째까지의 핵심성능지표(KPI)의 최소값, max (
Figure pat00073
)는 항(i)에 대한 모든 소정 시간 간격별 j번째까지의 핵심성능지표(KPI)의 최대값을 의미할 수 있다.
[수학식 4]
Figure pat00074
수학식 4에서
Figure pat00075
는 범주형 척도를 통해 정규화된 값,
Figure pat00076
는 해당 공정별 측정된 항(i)에 대한 소정 시간 간격별 j번째까지의 누적된 15% 까지의 핵심성능지표(KPI)를 의미할 수 있다.
즉, 제3 변환 모델은 모든 KPI의 값을 0, 25, 50, 75, 및 100 인 백분위 수로 해석될 수 있는 5개 범주로 정규화를 수행할 수 있다. 본 발명의 바람직할 실시 예에 따르면, 일정량 데이터베이스의 구축 시 정확도와 시간을 절약할 수 있는 최소-최대 정규화 방식을 이용할 수 있다.
상술한 바와 같이 서버(100)는 정규화를 통해 각 공정의 소정 시간 간격별 핵심성능지표를 정규화하여 선형 지표로 변환될 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 상술한 제1 변환 모델, 제2 변환 모델 및 제3 변환 모델 중 하나를 이용하여 공정별로 정규화하여 전처리 단계(stage 1)의 소정 시간 간격별 핵심성능지표는
Figure pat00077
,
Figure pat00078
,
Figure pat00079
, …,
Figure pat00080
로 변환되며, 1차 처리 단계(Stage 2)의 소정 시간 간격별 핵심성능지표는
Figure pat00081
,
Figure pat00082
,
Figure pat00083
,
Figure pat00084
, …,
Figure pat00085
로 변환될 수 있다.
그리고, 서버(100)는 각 공정의 정규화된 소정 시간 간격별 핵심성능지표(
Figure pat00086
)를 공정별로 합산하여 공정별 정규화된 핵심성능지표(
Figure pat00087
)를 산출할 수 있다.
예를 들어, 전처리 단계(stage 1)의 정규화된 핵심성능지표
Figure pat00088
는
Figure pat00089
+
Figure pat00090
+
Figure pat00091
+ … +
Figure pat00092
이며, 1차 처리 단계(stage 2)의 정규화된 핵심성능지표
Figure pat00093
는
Figure pat00094
+
Figure pat00095
+
Figure pat00096
+
Figure pat00097
+ … +
Figure pat00098
로 구성될 수 있다. 여기서, 각각의 정규화된 소정 시간 간격별 핵심성능지표인
Figure pat00099
는 개별적 에너지성능지표(Individual EPI)를 의미할 수 있으며, 공정별 정규화된 핵심성능지표인
Figure pat00100
는 공정별 에너지성능지표(EPI per stage)를 의미할 수 있다.
즉, 서버(100)는 정규화를 통해 선형 지표로 변환된 공정별 핵심성능지표로부터 공정별 에너지성능지표(EPI)를 산출할 수 있다. 구체적으로, 서버(100)는 하수처리장(10) 내 각 공정의 소정 시간 간격별 핵심성능지표(
Figure pat00101
)를 정규화 한 후, 정규화된 소정 시간 간격별 핵심성능지표(
Figure pat00102
)를 공정별로 합산하여 전처리 단계의 에너지성능지표(
Figure pat00103
), 1차 처리 단계의 에너지성능지표(
Figure pat00104
), 2차 처리 단계의 에너지성능지표(
Figure pat00105
), 3차 처리 단계의 에너지성능지표(
Figure pat00106
), 슬러지 처리 단계의 에너지성능지표(
Figure pat00107
), 반송 처리 단계의 에너지성능지표(
Figure pat00108
) 및 악취 처리 단계의 에너지성능지표(
Figure pat00109
)를 각각 공정별로 산출할 수 있다.
다음, 서버(100)는 하수처리장(10)의 전체 소비 에너지 대비 공정별 기여도에 따라 공정별 가중치(Weight, W)를 산출할 수 있다(S400).
즉, 본 발명에 따른 가중치의 산출 방식은 아래 표 1과 같은 방식이 존재할 수 있다.
가중치 선택 동일가중치 전문가 의견 수렴하여 점수화 데이터 분석
방법 모든 KPI에 동일 가중치 적용 전문가들이 자신의 경험과 주관적 판단에 근거하여 가중치 산출 전체에 대한 개별 기여도를 기초로 가중치 산출
특징 경험적 지식, 경험적 DB 고려하지 않고 단순성/인식된 개관성에 근거하여 사용 전문가가 할당한 가중치가 다른 지역에 적용하지 못함 최상의 성능에 대한 보상
본 발명의 바람직한 실시 예에 따르면, 데이터 분석 방법을 사용하여 가중치를 산출할 수 있다.
이를 위하여, 서버(100)는 하수처리장(10)의 전체 소비 에너지에서 각 공정의 평균 소비 에너지가 차지하는 비율에 따라 공정별 가중치를 산출할 수 있다. 즉, 서버(100)는 다수의 하수처리장(10)들의 각 공정별 소비 에너지 데이터를 분석하여 각 공정별 평균 소비 에너지를 산출하고, 공급된 전체 에너지에서 산출된 평균 소비 에너지가 차지하는 비율에 따라 공정별 가중치를 산출할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 아래의 수학식 5를 이용하여 하수처리장(10) 전체 소비 에너지 대비 각 공정의 평균 기여도에 따라 공정별 가중치(
Figure pat00110
,
Figure pat00111
,
Figure pat00112
,
Figure pat00113
,
Figure pat00114
,
Figure pat00115
,
Figure pat00116
: W)를 산출할 수 있다.
[수학식 5]
Figure pat00117
Figure pat00118
Figure pat00119
Figure pat00120
즉, 수학식 5에 따르면, 선형 합산방법은 0에서 1사이의 상대적인 거리 내에서 가중치에 핵심성능지표 값을 곱한 후 단순 합산을 수행할 수 있다.
보다 구체적으로, 하수처리장별 내 각 공정별로 나타내는 핵심성능지표값들이 상대적으로 다르기 때문에, 본 발명에 따르면, 상대적인 거리를 측정하여 개별 지표들의 가중치를 선정하고 난 후 수학식 5와 같이 합산하여 가중치를 산출할 수 있다.
상술한 가중치는 핵심성능지표들과 결합할 때, 공정별 핵심성능지표에 중요도를 부여하기 위한 것으로 중요하다.
가중치 기반의 복합 에너지 성능 지수(EPI) 구성의 가중치는 전체 에너지 소비에 대한 WWTP의 각 기능의 평균 기여도를 기반으로 추정될 수 있다.
따라서, 가중치는 다양한 하수처리장의 기능 또는 개별 지표의 우선 순위를 지정하여 복합 지수에 큰 영향을 미칠 수 밖에 없다.
예를 들어, 통상 하수처리장 개별 단위 공정에서 2차 처리 단계(Stage 3)의 폭기조에 유기물질(COD), 영양물질(TN, TP)을 생물학적 산화/환원에 의해 제거하기 위해 제공되는 에너지 소모량이 가장 크기에, 2차 처리 단계(Stage 3)의 기여도가 가장 크다. 아래 표 2는 전체 하수처리장중 2차 처리 단계(Stage 3)에서 가장 높은 에너지 소모율을 나타남을 알 수 있다. 즉, 전처리 단계(Stage 1)의 펌핑이 전체 에너지 소비의 약 14%를 차지하고, 2 차 처리 단계(Stage 3)가 70%를 차지함을 알 수 있다.
단계 C Stage 2 Stage 3 Stage 4 Stage 5 Stage 6 Stage 7
전체 대비 소비에너지 % 14% - 70% 12% 4% - -
이에 따라, 본 발명에서는 가중치를 전체 에너지 소비에 대한 각 하수처리 단계의 평균 기여도를 기반으로 표 3과 같이 산출할 수 있다.
KPI Stage 1 Stage 2 Stage 3 Stage 4 Stage 5 Stage 6 Stage 7
가중치(w) 0.1191 0.0150 0.5196 0.1214 0.2249 - -
한편, 상술한 바와 같이, 다수의 데이터를 분석하여 산출된 가중치는 전문가의 보정계수를 반영하여 보정될 수 있다.
다음, 서버(100)는 에너지성능지표(EPI)에 공정별 가중치를 적용하여 공정별 복합 에너지성능 지표(Composite EPI per stage,
Figure pat00121
) 및 전체 공정에 대한 복합 에너지성능지표(Composite EPI per whole plant,
Figure pat00122
)를 산출할 수 있다(S500).
구체적으로, 서버(100)는 수학식 6와 같이 공정별 에너지성능지표(EPI)에 각 대응되는 공정별 가중치를 곱하여 공정별 복합 에너지성능지표(
Figure pat00123
)를 산출할 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00124
예를 들어, 서버(100)는 공정별 에너지성능지표(
Figure pat00125
)와 해당 공정에 대응되는 가중치(
Figure pat00126
)를 곱하여 전처리 단계의 복합 에너지성능지표(
Figure pat00127
), 1차 처리 단계의 복합 에너지성능지표(
Figure pat00128
), 2차 처리 단계의 복합 에너지성능지표(
Figure pat00129
), 3차 처리 단계의 복합 에너지성능지표(
Figure pat00130
), 슬러지 처리 단계의 복합 에너지성능지표(
Figure pat00131
), 반송 처리 단계의 복합 에너지성능지표(
Figure pat00132
) 및 악취 처리 단계의 복합 에너지성능지표(
Figure pat00133
)를 산출할 수 있다.
또한, 서버(100)는 수학식 7과 같이 공정별 복합 에너지성능지표(
Figure pat00134
)를 모두 합산하여 하수처리장(10) 전체 공정에 대한 복합 에너지성능지표(
Figure pat00135
)를 산출할 수 있다.
[수학식 7]
Figure pat00136
예를 들어,
Figure pat00137
와 같이 stage 1 부터 stage 7의 복합 에너지 성능지표를 합하여 하수처리장의 복합 에너지성능지표(
Figure pat00138
)를 산출할 수 있다.
다음, 서버(100)는 공정별 에너지성능지표 및 전체 공정의 복합 에너지성능지표를 기초로 공정별 수처리 에너지지수(Water Treatment Energy Index per stage : WTEI) 및 전체 공정의 수처리 에너지지수(Water Treatment Energy Index per whole Plant : WTEI)를 각각 산출할 수 있다(S600).
여기서, 산출하는 단계는 조건에 따라 수학식 8 내지 10을 이용하여 산출될 수 있다. 그리고, 수학식 8 내지 10은 전체 공정의 수처리 에너지지수를 산출하는 것을 기준으로 서술되며, 공정별 수처리 에너지지수를 산출하는 경우, 수학식 8 내지 10의 전체공정의 복합 에너지성능지표(
Figure pat00139
) 대신 공정별 복합 에너지성능지표(
Figure pat00140
)를 적용하여 이용될 수 있다.
구체적으로, 공정별 복합 에너지성능지표 또는 전체 공정의 복합 에너지성능지표를 에너지 성능규제 백분위(Rr)로 나눈 값이 1 보다 작은 경우, 서버(100)는 아래의 수학식 8을 이용하여 수처리 에너지지수를 산출할 수 있다.
[수학식 8]
Figure pat00141
수학식 8에서 Rr은 에너지 성능규제 백분위,
Figure pat00142
는 전체 공정의 복합 에너지성능지표, WTEI는 수처리 에너지지수이고, 에너지 성능규제 백분위(Rr)는 최소 성능 지수로 25%일 수 있다. 이 경우는 수처리에너지 성능이 규제 참조보다 우수한 등급이 나올 수 있다.
또한, 공정별 복합 에너지성능지표 또는 전체 공정의 복합 에너지성능지표를 참고치 백분위(Rs)로 나눈 값이 1 보다 큰 경우, 서버(100)는 아래의 수학식 9를 이용하여 수처리 에너지지수를 산출할 수 있다.
[수학식 9]
Figure pat00143
수학식 9에서 Rs은 참고치 백분위,
Figure pat00144
는 전체 공정의 복합 에너지성능지표, WTEI는 수처리 에너지지수이고, 여기서, 참고치 백분위(Rs)는 중간성능지수로 50% 일 수 있다. 이 경우는 수처리에너지 성능이 규제 참조보다 보통 이하의 등급이 나올 수 있다.
또한, 공정별 복합 에너지성능지표 또는 전체 공정의 복합 에너지성능지표가 에너지 성능규제 백분위(Rr) 보다 크고, 참고치 백분위(Rs)보다 작은 경우, 서버(100)는 아래의 수학식 10을 이용하여 수처리 에너지지수를 산출할 수 있다.
[수학식 10]
Figure pat00145
수학식 10에서 Rs은 참고치 백분위, Rr은 에너지 성능규제 백분위,
Figure pat00146
는 전체 공정의 복합 에너지성능지표, WTEI는 수처리 에너지지수이고, 참고치 백분위(Rs)는 50% 이고, 에너지 성능규제 백분위(Rr)은 25% 일 수 있다.
다음, 서버(100)는 수처리 에너지지수에 기초하여 하수처리장의 공정별 및 전체 공정을 등급화할 수 있다(S700).
구체적으로, 서버(100)는 백분위수 간격에 따라 나눠진 등급에 따라 공정별 또는 전체 공정의 수처리 에너지지수를 등급화할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 아래의 표 4와 같이 수처리 에너지지수가 포함되는 어느 수치 범위에 속하는지에 따라 해당 공정 또는 전체 공정의 등급을 매길 수 있다. 여기서, 등급은 에너지효율을 나타내는 지표일 수 있다.
등급(rank) 수처리 에너지지수(WTEI)
Class A WTEI < 0.5
Class B 0.5
Figure pat00147
WTEI < 1
Class C 1
Figure pat00148
WTEI < 1.5
Class D 1.5
Figure pat00149
WTEI < 2
Class E 2
Figure pat00150
WTEI < 2.5
Class F 2.5
Figure pat00151
WTEI < 3
Class G 3
Figure pat00152
WTEI
이러한 수처리 에너지지수에 기초한 등급은 하수처리장(10)의 공정별 또는 공정 전체의 에너지 효율을 평가하는데 이용될 수 있으며, 에너지 절감 의사를 결정하는데 이용될 수 있다.
이하, 도 4를 참조하여 에너지 절감 의사결정 시스템(1000)의 에너지 절감 의사결정을 위한 데이터 제공 방법에 대해서 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 절감 의사결정을 위한 데이터 제공 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 서버(10)는 서버(10)에 접속한 사용자 단말기에 하수처리장(10)의 에너지 절감을 위한 의사 결정에 필요한 하수처리장(10)의 개별 진단 정보를 제공할 수 있다(S10). 여기서, 개별 진단 정보에는 하수처리장(10)의 공정별 소비 에너지 데이터, 핵심성능지표, 에너지성능지표, 복합 에너지성능지표, 수처리 에너지지수 및 에너지효율 등급 중 적어도 하나 이상이 시각화 된 정보일 수 있다.
이와 관련하여 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 하수처리장(10)의 개별 진단 정보를 나타낸 예시도이다.
사용자 단말기(200)는 도 5의 (a)와 같이 공정별 에너지 소모량을 공정별로 원형차트로 시각화된 개별 진단 정보를 사용자에게 제공할 수 있으며, 도 5의 (b)와 같이 공정별 및 전체 공정의 등급을 방사형차트로 시각화된 개별 진단 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
이와 같이, 하수처리장(10)의 개별 진단 정보를 제공함으로써, 사용자는 해당 하수처리장(10)의 에너지 효율 및 상태를 쉽게 파악하여 보다 용이하게 에너지 절감을 위한 방안에 대해 의사결정을 실행할 수 있다.
또한, 서버(10)는 하수처리장(10)의 에너지 절감을 위한 의사 결정에 필요한 복수의 하수처리장의 비교 진단 정보를 사용자 단말기(200)에 제공할 수 있다(S20). 여기서, 제공하는 단계(S200)는 복수의 하수처리장을 소정 분류 기준에 따라 분류하여 비교 평가를 제공할 수 있다.
분류 기준에는 하수처리장(10)의 용량별, 단위 인구당 용량별 및 처리 수준별 (표준활성 재래식, 고도 생물학적 처리, 총인/총질소 고도처리, 재이용 시설)이 포함될 수 있으며, 비교 진단 정보에는 하수처리장(10)과 타 하수처리장의 공정별 소비 에너지 데이터, 핵심성능지표, 에너지성능지표, 수처리 에너지지수 및 에너지효율 등급 중 적어도 하나 이상이 시각화된 정보일 수 있다. 이와 관련하여 도 6을 참조하여 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 하수처리장(10)의 비교 진단 정보를 나타낸 예시도이다.
도 6을 참조하면, 사용자 단말기(200)는 본 하수처리장(10)인 하수처리장 A와 타 하수처리장인 B, C 의 공정별 및 전체 공정의 수처리 에너지지수와 등급이 시각화된 비교 진단 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
여기서, 각 등급에는 서로 다른 색깔이 할당되어, 각 등급별도 서로 다른 색상으로 구별 가능하게 표시될 수 있다.
이와 같이, 하수처리장(10)과 타 하수처리장의 비교 진단 정보를 제공함으로써, 사용자는 하수처리장별 객관적인 비교 평가할 수 있으며, 보다 용이하게 에너지 절감을 위한 의사 결정을 실행할 수 있다.
또한, 사용자 단말기(200)는 개별 진단 정보 및 비교 진단 정보 중 적어도 하나 이상을 기초로 하수처리장(10)의 에너지 절감 방안을 제공할 수 있다(S30).
구체적으로, 사용자 단말기(200)는 개별 진단 정보 및 비교 진단 정보 중 적어도 하나 이상으로 작성된 원인 진단 정보를 기초로 하수처리장(10)의 에너지 절감 방안을 제공할 수 있다. 여기서, 원인 진단 정보는 전문가나 엔지니어 등이 참여하여 개별 진단 정보 및 비교 진단 정보 중 적어도 하나 이상을 기초로 판단한 하수처리장(10)의 원인 진단표일 수 있다.
이하, 도 7을 참조하여 서버(100)의 구성에 대해서 설명한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(100)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 7을 참조하면, 서버(100)는 제1 통신부(110), 핵심성능지표 산출부(120), 에너지성능지표 산출부(130), 가중치 산출부(140), 복합 에너지성능지표 산출부(150), 수처리 에너지지수 산출부(160) 및 등급부(170)로 구성될 수 있다.
제1 통신부(110)는 하수처리장(10) 및 사용자 단말기(200)와 통신하여 여러 데이터를 송수신할 수 있다.
구체적으로, 제1 통신부(110)는 하수처리장(10) 내 공정별 소비 에너지 데이터를 수신할 수 있다. 여기서, 소비 에너지 데이터는 소정 시간 간격별로 획득될 수 있다.
또한, 제1 통신부(110)는 사용자 단말기(200)로 공정별 소비 에너지 데이터, 핵심성능지표, 에너지성능지표, 복합 에너지성능지표, 수처리 에너지지수 및 에너지효율 등급을 송신할 수 있다.
핵심성능지표 산출부(120)는 수신된 공정별 소비 에너지 데이터를 기초로 공정별 핵심성능지표(KPI)를 각각 산출할 수 있다.
구체적으로, 핵심성능지표 산출부(120)는 공정 단계 내 기능 및 설비에 따라 핵심성능지표 공식을 별도로 결정하고, 결정된 핵심성능지표 공식을 각 공정 단계에 각각 적용하여 공정별 핵심성능지표(
Figure pat00153
,
Figure pat00154
,
Figure pat00155
,
Figure pat00156
,
Figure pat00157
,
Figure pat00158
,
Figure pat00159
: KPI)를 각각 산출할 수 있다. 여기서, 공정별 핵심성능지표(
Figure pat00160
)에는 공정마다 소정 시간 간격 별 핵심성능지표(
Figure pat00161
)로 구성될 수 있다. 예를 들어, stage 1의 핵심성능지표(
Figure pat00162
)에는 소정 시간 간격별 핵심성능지표(
Figure pat00163
,
Figure pat00164
,
Figure pat00165
,
Figure pat00166
, …,
Figure pat00167
)로 구성될 수 있다.
에너지성능지표 산출부(130)는 선형지표가 되도록 산출된 공정별 핵심성능지표를 정규화하여 공정별 에너지성능지표(
Figure pat00168
)로 산출할 수 있다.
구체적으로, 에너지성능지표 산출부(130)는 공정별로 소정 시간 간격별 핵심성능지표에 대한 정규화를 수행하고, 정규화된 소정 시간 간격별 핵심성능지표(
Figure pat00169
)를 이용하여 공정별 에너지성능지표(
Figure pat00170
)를 산출할 수 있다. 예를 들어, 공정별로 정규화된 소정 시간 간격별 핵심성능지표(
Figure pat00171
)를 합산하여 공정별 에너지성능지표(
Figure pat00172
)를 산출할 수 있다. 여기서, 정규화된 소정 시간 간격별 핵심성능지표(
Figure pat00173
)는 개별 에너지성능지표(individual EPI)를 의미할 수 있다.
가중치 산출부(140)는 하수처리장(10)의 전체 소비 에너지 대비 공정별 기여도에 따라 공정별 가중치를 산출할 수 있다.
구체적으로, 가중치 산출부(140)는 하수처리장(10)의 전체 소비 에너지에서 각 공정의 평균 소비 에너지가 차지하는 비율에 따라 공정별 가중치를 산출할 수 있다.
복합 에너지성능지표 산출부(150)는 공정별 에너지성능지표(
Figure pat00174
)에 공정별 가중치(
Figure pat00175
)를 적용하여 공정별 복합 에너지성능지표(
Figure pat00176
) 및 전체 공정의 복합 에너지성능지표(
Figure pat00177
)를 산출할 수 있다.
수처리 에너지지수 산출부(160)는 공정별 및 전체 공정의 복합 에너지성능지표를 기초로 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출할 수 있다.
등급부(170)는 수처리 에너지지수에 기초하여 하수처리장(10)의 공정별 및 전체 공정을 등급화할 수 있다.
구체적으로, 등급부(170)는 백분위수 간격에 따라 나눠진 등급표에 따라 공정별 또는 전체 공정의 수처리 에너지지수에 각 등급을 매길 수 있다.
이하, 도 8을 참조하여 사용자 단말기(200)의 구성에 대해 설명한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말기(200)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 8을 참조하면, 사용자 단말기(200)는 제2 통신부(210), 유저 인터페이스부(220) 및 디스플레이부(230)로 구성될 수 있다.
제2 통신부(210)는 하수처리장(10), 서버(100) 및 타 사용자 단말기로부터 여러 데이터를 송수신할 수 있다.
구체적으로, 제2 통신부(210)는 서버(100)로부터 하수처리장(10) 에너지 절감 의사를 결정하기 위한 여러 데이터를 수신할 수 있다.
예를 들어, 제2 통신부(210)는 서버(100)로부터 공정별 소비 에너지 데이터, 핵심성능지표, 에너지성능지표, 수처리 에너지지수 및 에너지효율 등급 등의 데이터를 수신할 수 있다.
또한, 제2 통신부(210)는 에너지 절감 방안을 생성하기 위한 여러 데이터를 서버(100)나 타 사용자 단말기로부터 수신할 수 있다.
예를 들어, 제2 통신부(210)는 전문가나 엔지니어 등의 사용자 단말기로부터 하수처리장(10)의 원인 진단표를 수신할 수 있다.
유저 인터페이스부(220)는 하수처리장의 에너지 절감을 위한 의사 결정에 필요한 여러 데이터를 시각화된 정보로 생성할 수 있다.
구체적으로, 유저 인터페이스부(220)는 하수처리장(10)의 에너지 절감을 위한 의사 결정에 필요한 하수처리장(10)의 진단 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 진단 정보에는 하수처리장의 공정별 소비 에너지 데이터, 핵심성능지표, 에너지성능지표, 수처리 에너지지수 및 에너지효율 등급 중 적어도 하나 이상이 시각화된 정보일 수 있다.
또한, 유저 인터페이스부(220)는 산출된 에너지효율 등급을 기초로 하수처리장과 타 하수처리장을 분류 기준에 따라 비교한 평가 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 분류 기준에는 하수처리장의 용량별, 단위 인구당 용량별 및 처리 수준별이 포함될 수 있다.
에너지 절감 방안 생성부(230)는 개별 진단 정보와 비교 진단 정보를 기초로 하수처리장(10)의 에너지 절감 방안을 생성할 수 있다.
구체적으로, 에너지 절감 방안 생성부(230)는 개별 진단 정보 및 비교 진단 정보 중 적어도 하나 이상으로 작성된 원인 진단 정보를 기초로 하수처리장(10)의 에너지 절감 방안을 생성할 수 있다.
디스플레이부(240)는 서버(100)에서 산출된 결과에 기초하여 에너지 절감 의사 결정을 위한 데이터를 표시할 수 있다.
구체적으로, 디스플레이부(240)는 개별 진단 정보 및 비교 진단 정보를 표시할 수 있으며, 에너지 절감 방안을 표시할 수 있다.
이상, 상술한 본 발명의 에너지 절감 의사결정 시스템(1000)은 하수처리장(10)의 각 공정별 수처리 에너지지수를 산출하여 제공함으로써, 보다 용이하게 하수처리장(10)의 에너지 효율을 평가할 수 있다.
또한, 에너지 절감 의사결정 시스템(1000)은 수처리 에너지지수를 기초로 하수처리장(10)의 에너지 효율을 등급화함으로써, 보다 용이하게 복수의 하수처리장을 비교 평가할 수 있다.
또한, 에너지 절감 의사결정 시스템(1000)은 하수처리장의 에너지 절감을 위한 의사결정에 필요한 개별 진단 정보나 비교 진단 정보를 제공함으로써, 전문가나 엔지니어들이 효율적으로 에너지 절감의사를 결정할 수 있다.
한편, 명세서 및 청구범위에서 "제 1", "제 2", "제 3" 및 "제 4" 등의 용어는, 만약 있는 경우, 유사한 구성요소 사이의 구분을 위해 사용되며, 반드시 그렇지는 않지만 특정 순차 또는 발생 순서를 기술하기 위해 사용된다. 그와 같이 사용되는 용어는 여기에 기술된 본 발명의 실시예가, 예컨대, 여기에 도시 또는 설명된 것이 아닌 다른 시퀀스로 동작할 수 있도록 적절한 환경하에서 호환 가능한 것이 이해될 것이다. 마찬가지로, 여기서 방법이 일련의 단계를 포함하는 것으로 기술되는 경우, 여기에 제시된 그러한 단계의 순서는 반드시 그러한 단계가 실행될 수 있는 순서인 것은 아니며, 임의의 기술된 단계는 생략될 수 있고/있거나 여기에 기술되지 않은 임의의 다른 단계가 그 방법에 부가 가능할 것이다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
또한 명세서 및 청구범위의 "왼쪽", "오른쪽", "앞", "뒤", "상부", "바닥", "위에", "아래에" 등의 용어는, 설명을 위해 사용되는 것이며, 반드시 불변의 상대적 위치를 기술하기 위한 것은 아니다. 그와 같이 사용되는 용어는 여기에 기술된 본 발명의 실시예가, 예컨대, 여기에 도시 또는 설명된 것이 아닌 다른 방향으로 동작할 수 있도록 적절한 환경하에서 호환 가능한 것이 이해될 것이다. 여기서 사용된 용어 "연결된"은 전기적 또는 비 전기적 방식으로 직접 또는 간접적으로 접속되는 것으로 정의된다. 여기서 서로 "인접하는" 것으로 기술된 대상은, 그 문구가 사용되는 문맥에 대해 적절하게, 서로 물리적으로 접촉하거나, 서로 근접하거나, 서로 동일한 일반적 범위 또는 영역에 있는 것일 수 있다. 여기서 "일실시예에서"라는 문구의 존재는 반드시 그런 것은 아니지만 동일한 실시예를 의미한다.
또한 명세서 및 청구범위에서 '연결된다', '연결하는', '체결된다', '체결하는', '결합된다', '결합하는' 등과 이런 표현의 다양한 변형들의 지칭은 다른 구성요소와 직접적으로 연결되거나 다른 구성요소를 통해 간접적으로 연결되는 것을 포함하는 의미로 사용된다.
반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로써, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
또한 본 명세서에서 사용된 용어들은 실시예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서 상에 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.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 명세서를 통해 개시된 모든 실시예들과 조건부 예시들은, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 당업자가 독자가 본 발명의 원리와 개념을 이해하도록 돕기 위한 의도로 기술된 것으로, 당업자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법은 프로그램으로 구현되어 서버 또는 기기들에 제공될 수 있다. 이에 따라 각 장치들은 프로그램이 저장된 서버 또는 기기에 접속하여, 상기 프로그램을 다운로드 할 수 있다.
또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법은 프로그램으로 구현되어 다양한 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장되어 제공될 수 있다. 비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (17)

  1. 수처리 에너지 지수(Water Treatment Energy Index : WTEI) 기반 하수처리장의 에너지효율 평가 방법에 있어서,
    상기 하수처리장 내 공정별 소비 에너지 데이터를 획득하는 단계;
    상기 공정별 소비 에너지 데이터를 기초로 상기 공정별 핵심성능지표(KPI)를 각각 산출하는 단계;
    상기 공정별 핵심성능지표를 정규화하여 상기 공정별 에너지성능지표(EPI)를 산출하는 단계;
    상기 하수처리장의 전체 소비 에너지 대비 공정별 기여도에 따라 상기 공정별 가중치를 산출하는 단계;
    상기 에너지성능지표(EPI)에 공정별 가중치를 적용하여 상기 공정별 복합 에너지성능지표 및 전체 공정의 복합 에너지성능지표를 산출하는 단계;
    상기 산출된 복합 에너지성능지표를 기초로 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출하는 단계; 및
    상기 수처리 에너지지수에 기초하여 상기 하수처리장의 공정별 및 전체 공정을 등급화 하는 단계;를 포함하는 에너지효율 평가 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 하수처리장의 에너지 절감을 위한 의사 결정에 필요한 상기 하수처리장의 개별 진단 정보를 제공하는 단계를 더 포함하고,
    상기 개별 진단 정보에는 상기 하수처리장의 공정별 소비 에너지 데이터, 핵심성능지표, 에너지성능지표, 복합 에너지성능지표, 수처리 에너지지수 및 에너지효율 등급 중 적어도 하나 이상이 시각화된 정보인 것을 특징으로 하는 에너지효율 평가 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 하수처리장의 에너지 절감을 위한 의사 결정에 필요한 상기 하수처리장과 타 하수처리장을 분류 기준에 따라 비교한 비교 진단 정보를 제공하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 분류 기준에는 상기 하수처리장의 용량별, 단위 인구당 용량별 및 처리 수준별이 포함되는 것을 특징으로 하는 에너지효율 평가 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 개별 진단 정보와 상기 비교 진단 정보를 기초로 상기 하수처리장의 에너지 절감 방안을 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지효율 평가 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 에너지성능지표(EPI)로 산출하는 단계는
    상기 공정별 핵심성능지표를 표준화(standardization)하는 제1 변환 모델, 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)하는 제2 변환 모델 및 범주형 변수(categorical variable)를 통한 제3 변환 모델 중 하나를 이용하여 상기 공정별 핵심성능지표를 선형지표로 변환하는 것을 특징으로 하는 에너지효율 평가 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 공정별 가중치를 산출하는 단계는,
    공정별 소비 에너지 데이터를 기초로 공정별 평균 소비 에너지를 산출하고, 공급된 전체 에너지에서 상기 산출된 평균 소비 에너지가 차지하는 비율에 따라 공정별 가중치를 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지효율 평가 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출하는 단계는
    복합 에너지성능지표를 에너지 성능규제 백분위(Rr)로 나눈 값이 1 보다 작은 경우, 아래의 수학식을 이용하여 수처리 에너지지수를 산출하고,
    [수학식]
    Figure pat00178

    상기 수학식에서 상기 Rr은 에너지 성능규제 백분위, EPIc는 복합 에너지성능지표 및 WTEI는 수처리 에너지지수인 것을 특징으로 하는 에너지효율 평가 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출하는 단계는
    복합 에너지성능지표를 참고치 백분위(Rs)로 나눈 값이 1 보다 큰 경우, 아래의 수학식을 이용하여 수처리 에너지지수를 산출하고,
    [수학식]
    Figure pat00179

    상기 수학식에서 상기 Rs은 참고치 백분위, EPIc는 복합 에너지성능지표 및 WTEI는 수처리 에너지지수인 것을 특징으로 하는 에너지효율 평가 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출하는 단계는
    복합 에너지성능지표가 에너지 성능규제 백분위(Rr) 보다 크고, 참고치 백분위(Rs)보다 작은 경우, 아래의 수학식을 이용하여 수처리 에너지지수를 산출하고,
    [수학식]
    Figure pat00180

    상기 수학식에서 상기 Rr은 에너지 성능규제 백분위, Rs는 참고치 백분위, EPIc는 복합 에너지성능지표 및 WTEI는 수처리 에너지지수인 것을 특징으로 하는 에너지효율 평가 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 등급화 하는 단계는 상기 산출된 에너지 지수가 어느 수치 범위에 속하는지에 따라 상기 수처리 에너지지수를 등급화하는 것을 특징으로 하는 에너지효율 평가 방법.
  11. 서버와 사용자 단말 장치로 구성된 에너지 절감 의사결정 시스템에 있어서,
    상기 서버는,
    하수처리장 내 공정별 소비 에너지 데이터를 획득하는 제1 통신부;
    상기 공정별 소비 에너지 데이터를 기초로 상기 공정별 핵심성능지표(KPI)를 각각 산출하는 핵심성능지표 산출부;
    상기 공정별 핵심성능지표를 정규화하여 상기 공정별 에너지성능지표(EPI)를 산출하는 에너지성능지표 산출부;
    상기 하수처리장의 전체 소비 에너지 대비 공정별 기여도에 따라 상기 공정별 가중치를 산출하는 가중치 산출부;
    상기 에너지성능지표(EPI)에 공정별 가중치를 적용하여 상기 공정별 복합 에너지성능지표 및 전체 공정의 복합 에너지성능지표를 산출하는 복합 에너지성능지표 산출부;
    상기 복합 에너지성능지표를 기초로 수처리 에너지지수(WTEI)를 산출하는 수처리 에너지지수 산출부; 및
    상기 산출된 수처리 에너지지수에 기초하여 상기 하수처리장의 공정별 및 전체 공정을 등급화 하는 등급부;를 포함하고,
    상기 사용자 단말 장치는 상기 서버에서 산출된 결과에 기초하여 에너지 절감 의사 결정을 위한 데이터를 표시하는 디스플레이부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 절감 의사결정 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 사용자 단말 장치는 상기 하수처리장의 에너지 절감을 위한 의사 결정에 필요한 상기 하수처리장의 개별 진단 정보를 생성하는 유저 인터페이스부를 더 포함하고,
    상기 진단 정보에는 상기 하수처리장의 공정별 소비 에너지 데이터, 핵심성능지표, 에너지성능지표, 복합 에너지성능지표, 수처리 에너지지수 및 에너지효율 등급 중 적어도 하나 이상이 시각화된 정보인 것을 특징으로 하는 에너지 절감 의사결정 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 유저 인터페이스부는 산출된 에너지효율 등급을 기초로 상기 하수처리장과 타 하수처리장을 분류 기준에 따라 비교한 비교 평가 정보를 생성하고,
    상기 분류 기준에는 상기 하수처리장의 용량별, 단위 인구당 용량별 및 처리 수준별이 포함되는 것을 특징으로 하는 에너지 절감 의사결정 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 개별 진단 정보와 상기 비교 진단 정보를 기초로 상기 하수처리장의 에너지 절감 방안을 생성하는 에너지 절감 방안 생성부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 절감 의사결정 시스템.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 에너지성능지표 산출부는
    상기 공정별 핵심성능지표를 표준화(standardization)하는 제1 변환 모델, 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)하는 제2 변환 모델 및 범주형 변수(categorical variable)를 통한 제3 변환 모델 중 하나를 이용하여 상기 공정별 핵심성능지표를 변환하는 것을 특징으로 하는 에너지 절감 의사결정 시스템.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 가중치 산출부는 공정별 소비 에너지 데이터를 기초로 공정별 평균 소비 에너지를 산출하고, 공급된 전체 에너지에서 상기 산출된 평균 소비 에너지가 차지하는 비율에 따라 공정별 가중치를 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 절감 의사결정 시스템.
  17. 제 1 항 내지 제10항 중 어느 한 항에 기재된 에너지효율 평가 방법을 실행시키기 위한 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 프로그램.
KR1020210121284A 2021-09-10 2021-09-10 수처리 에너지지수 기반 하수처리장의 에너지 효율 평가 방법 및 에너지 절감 의사결정 시스템 KR20230038038A (ko)

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