KR20230046344A - 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템 - Google Patents

빅데이터 기반 압축공기 제어시스템 Download PDF

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KR20230046344A
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김용호
이성훈
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경일대학교산학협력단
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Abstract

본 실시예에 따른 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템에 관한 것으로, 압축 공기를 생성 제공하는 공기 압축부와, 압축 공기를 이송하는 배관부와, 배관에 접속되어 압축 공기를 사용하는 부하 장치부와, 공기 압축부와 부하 장치부를 제어하는 배전반부와, 배관부의 유량을 측정하는 유량 측정부와, 분전판부에서 제공된 부하 장치부의 전력량을 측정하는 전력 측정부와, 배관부 내의 압축 공기 유량을 제어하는 밸브부 및 유량 측정부와 전력 측정부의 결과를 빅데이터화 하고, 이를 바탕으로 각부의 동작을 제어하는 빅데이터 제어부를 포함하는 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템을 제공한다.

Description

빅데이터 기반 압축공기 제어시스템{COMPRESSED AIR CONTROL SYSTEM BASED ON BIG DATS}
본 발명은 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템에 관한 것으로, 제조산업(기계, 전자, 건설, 석유화학 등) 현장 대부분에 걸쳐 활발하게 사용하고 있는 압축공기의 손실을 방지할 목적으로 유체기기 동작 상태를 빅데이터화하고 압축공기의 공급을 조절하여 불필요하게 운전되는 공기압축기 운전에 대한 전력 손실을 줄일 수 있는 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템에 관한 것이다.
국내 에너지 소비의 61.7%를 산업부문에서 소비하고 있으며, 공기압축기는 기계, 전자, 건설, 석유화학 등 전 산업에서 필수적인 동력원으로 사용되고 있으며 산업현장 전체 에너지의 약 25%를 소비하고 있다.
특히 공기압축기로부터 생산된 압축공기의 에너지 전달 비율은 약 50% 미만의 수준으로 중소산업현장에서 대부분 사용하고 있는 30HP~100HP급 공기압축기의 압축공기 생산 에너지 손실률을 절감하는 기술이 절대적으로 필요하다.
최근 산업 현장에서 개발 적용되고 있는 공기압축기들은 VSD(Variable Speed Driving) 제어기술을 이용한 효율성 극대화를 추진하고 있다. 이는 공기압축기의 기계 구조적 범주 내에서 최대 전력 효율화를 추구 하고 있지만, 그러나 실제 산업 현장에서는 공기압축기로부터 생산된 압축공기를 부하단 유체기기까지 전달하기 위한 관로 및 배관의 노후화 등으로 손실되는 압축공기 및 이에 대한 공기압축기 구동에 대한 전력 손실이 크게 발생하고 있다.
즉, VSD형 공기압축기의 경우에도 프로세서는 단일모드(시퀀스제어) 운전을 기반으로 하고 있어 최소공기량 생산의 경우 공기압축기의 흡입밸브를 오프(Off)한 상태에서 인버터 회전속도를 최소로 기동하는 방식으로 일정치 이상의 전력을 항상 소모 문제점을 내포하고 있다. 이는 관로 혹은 배관의 문제점을 알지 못하는 상태에서도 동일한 시퀀스 운전을 함으로써 단위 사업장 전체의 전력 소모 절감을 극대화할 수 없는 문제가 발생한다.
(특허 문헌 1) 한국등록특허공보 제10-2031200호 (특허 문헌 2) 한국공개특허공보 제10-2018-0117309호
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 전력량계 및 유량계를 통한 부하단 유체기기 동작 상태를 빅데이터화하고 이를 통해 휴지 시간을 예측하고, 부하단 유체기기에 대한 압축공기의 공급을 조절하여 불필요하게 운전되는 공기압축기 운전에 대한 전력 손실을 줄일 수 있는 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템에 관한 것이다.
본 발명에 따른 압축 공기를 생성 제공하는 공기 압축부와, 압축 공기를 이송하는 배관부와, 배관에 접속되어 압축 공기를 사용하는 부하 장치부와, 공기 압축부와 부하 장치부를 제어하는 배전반부와, 배관부의 유량을 측정하는 유량 측정부와, 분전판부에서 제공된 부하 장치부의 전력량을 측정하는 전력 측정부와, 배관부 내의 압축 공기 유량을 제어하는 밸브부 및 유량 측정부와 전력 측정부의 결과를 빅데이터화 하고, 이를 바탕으로 각부의 동작을 제어하는 빅데이터 제어부를 포함하는 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템을 제공한다.
상기 공기 압축부는 공기를 압축하는 적어도 하나의 컴프레셔부와, 압축된 공기를 저장하는 적어도 하나의 에어 탱크부와, 컴프레셔부 동작을 제어하는 압축 공기 제어부와, 컴프레셔부와 에어 탱크부간을 연결하는 연결 관로부를 포함하고, 상기 배관부는 공기 압축부와, 밸브부 사이에 위치한 제1배관부와, 밸브부와 부하 장치부 사이에 위치한 제2배관부를 포함하고, 상기 유량 측정부는 배관부 및 부하 장치부 사이에 배치되고, 상기 전력 측정부는 부하 장치부와 배전반부 사이에 배치되는 것을 특징으로 한다.
상기 빅데이터 제어부는 유량 측정부 및 전력량 측정부의 측정 결과를 제공 받는 계측 입력부와, 입력된 측정 결과를 저장하는 빅데이터 저장부와, 저장된 빅데이터를 바탕으로 공기 압축부와 부하 장치부의 동작 변화 유무를 산출하는 빅데이터 분석부와, 분석된 빅데이터 결과를 바탕으로 공기 압축부 및 밸브부의 동작을 제어하는 동작 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 빅데이터 제어부는 부하 장치부 및 공기 압축부의 특이 동작에 따라 기존 분석된 빅데이터 결과의 재분석을 수행하는 피드백부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 빅데이터 분석부는 빅데이터 측정정보를 바탕으로 휴지 시간을 분석하여, 휴지 시간 동안 밸브를 잠금으로 인해 압축 공기 누설을 방지하는 것을 특징으로 한다.
상기 빅데이터 분석부는 빅데이터 측정정보를 바탕으로 완전 휴지기, 일부 휴지기 및 가동기로 분류하고, 완전 휴지기로 정의된 단위 기간 동안에는 밸브부를 완전 오프시켜 공기 압축부의 압축 공기가 제동되지 않도록 하고, 일부 휴지기로 정의된 단위 기간 동안에는 밸브부를 30 내지 50%만을 개방하고, 가동기에는 밸브를 80 내지 100%로 개방하는 것을 특징으로 한다.
상기 계측 입력부에 입력된 최대 전력량 피크 값과, 최대 유량 피크 값을 각기 1로 할때, 완전 휴지기는 측정 전력량이 0 내지 0.1이고, 측정 유량이 0 내지 0.1인 경우를 특징으로 한다.
이와 같이 본 발명은 전력량계 및 유량계를 통한 부하단 유체기기 동작 상태를 빅데이터화하고 이를 통해 휴지 시간을 예측하고, 부하단 유체기기에 대한 압축공기의 공급을 조절하여 불필요하게 운전되는 공기압축기 운전에 대한 전력 손실을 줄일 수 있다.
또한, 부하장치에 압축공기를 전달하기 위한 관로 또는 배관 자체의 노후화에 기인하는 손실로 이러한 경우 관로 혹은 배관 상태를 자동으로 점검하여 매번 수리하기는 매우 어려움이 있지만, 부하장치의 운전정보(전력량 및 유량)를 빅데이터 분석하고 이를 통한 휴지 시간에 대한 압축공기의 전달 밸브를 off 제어함으로써 공기압축기 구동에 따른 전력 손실을 최소화할 수 있고, 부하단 유체기기의 운전과 관련된 전력량 및 유량의 분 단위 누적량을 분석함으로써 부하장치들의 운전 트렌드를 를 분석할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템을 설명하기 위한 블록 개념도이다.
도 2는 본 실시예에 따른 공기 압축부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 빅데이터 제어부의 블록도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.
본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석 되어야 할 것이다. 이러한 이유로 본 발명의 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템 구성부들의 구성은 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 한도 내에서 상이해질 수 있음을 명확히 밝혀둔다.
본 명세서에서, 제1 및 제2, 상부 및 하부 등의 관계적인 용어는, 그러한 엔티티 또는 액션 간의 실제 관계 또는 순서를 반드시 요구하거나 암시하지 않고 다른 엔티티나 액션과 하나의 엔티티 또는 액션을 구별하는 데에만 사용될 수 있다. 용어 "포함하다(comprises)", "포함하는(comprising)" 또는 그 다른 변형은, 구성요소의 리스트를 포함하는 프로세스, 방법, 제품, 또는 장치가 구성요소만을 포함하지 않지만 그러한 프로세스, 방법, 제품, 또는 장치에 명시적으로 열거되거나 내재되지 않은 다른 구성요소를 포함할 수 있도록, 비배타적인 포함물을 커버하도록 의도된다. "하나의 ~를 포함하다"로 진행되는 하나의 구성요소는, 더 이상의 제한없이, 구성요소를 포함하는 프로세스, 방법, 제품, 또는 장치 내에 부가적인 동일한 구성요소의 존재를 배제한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템을 설명하기 위한 블록 개념도이다.
도 2는 본 실시예에 따른 공기 압축부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 빅데이터 제어부의 블록도이다.
도 1 내지 도 3에 도시된 바와 같이 본 실시예에 따른 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템은 압축 공기를 생성 제공하는 공기 압축부(100)와, 압축 공기를 이송하는 배관부(200)과, 배관에 접속되어 압축 공기를 사용하는 부하 장치부(300)와, 공기 압축부(100)와 부하 장치부(300)를 제어하는 배전반부(400)와, 배관부(200)의 유량을 측정하는 유량 측정부(500)와, 배전판부(400)에서 제공된 부하 장치부(300)의 전력량을 측정하는 전력 측정부(600)와, 배관부(200) 내의 압축 공기 유량을 제어하는 밸브부(700)와, 유량 측정부(500)와 전력 측정부(600)의 결과를 빅데이터화 하고, 이를 바탕으로 각부의 동작을 제어하는 빅데이터 제어부(800)를 포함한다.
여기서, 공기 압축부(100)는 다양한 형태의 압축 공기를 생성하는 장치 및 시스템을 사용하는 것이 가능하다. 본 실시예에서는 공기 압축부(100)는 공기를 압축하는 적어도 하나의 컴프레셔부(110)와, 압축된 공기를 저장하는 적어도 하나의 에어 탱크부(120)와, 컴프레셔부(100) 동작을 제어하는 압축 공기 제어부(130)와, 컴프레셔부(110)와 에어 탱크부(120)간을 연결하는 연결 관로부(140)를 포함한다.
본 실시예의 공기 압축부(100)는 단일 압력의 압축된 공기를 제공하는 것이 가능하다. 물론, 이에 한정되지 않고, 다양한 형태의 압축 공기를 제공하는 것도 가능하다. 이는 부하 장치부(300) 즉, 부하단 유체기기의 특성과 현장의 상황에 따라 다양한 압축 공기가 필요할 수 있기 때문이다.
배관부(200)는 그 일단이 공기 압축부(100)와 접속되고, 그 타단이 부하 장치부(300)에 접속된다. 배관부(200)는 공기 압축부(100)와, 밸브부(700) 사이에 위치한 제1배관부와, 밸브부(700)와 부하 장치부(300) 사이에 위치한 제2배관부를 포함한다.
여기서, 제2배관부는 복수의 부분으로 분리되고, 각 부분이 별도의 연결 부재를 통해 상호 연결되어 있는 것이 효과적이다. 그리고, 제2 배관부의 일단에 유량 측정부(500)가 위치하는 것이 효과적이다.
부하 장치부(300)는 압축 공기를 사용하는 다양한 형태의 기기나 기구일 수 있고, 본 실시예에서는 이에 관하여 한정되지 않는 것이 효과적이다. 부하 장치(300)는 최종 부하단에 위치 유체기기로, 다양한 운전이 가능하다.
본 실시예의 배전반부(400)는 공기 압축부(100)와 부하 장치부(300)에 전력을 제공하여 이들이 동작 가능하게 할 수 있다. 여기서, 다수의 배전반부(400)가 구성되고, 공기 압축부(100)와 부하 장치부(300)가 각기 서로 다른 배전반부(400)를 통해 전력을 제공 받는 것이 가능하다. 물론, 단일의 배전반부(400)를 통해 전력을 제공 받는 것도 효과적이다.
배전반부(400)는 별도의 전선을 통해 연결되고, 배전반부(400)와 부하 장치부(300) 사이에 위치한 전선에 전력 측정부(600)가 위치하는 것이 효과적이다.
유량 측정부(500)로는 다양한 형태의 유량계가 사용되는 것이 효과적이다. 본 실시예에서는 전자식 유량계를 사용하는 것이 바람직하다. 이를 통해 초단위 또는 분단위의 유량 측정이 가능한 것이 바람직하다. 물론, 이에 한정되지 않고, 별도의 IOT 기능이 추가되어 현장 즉, 배관부(200)에서 측정된 유량 정보를 외부 제어부로 제공할 수 있다. 그리고, 하나 이상의 유량계를 포함하고, 이를 배관부(200) 및 부하 장치부(300)에 사이에 배치하여 각 부분에서의 유량 측정이 가능할 수 있다. 이를 통해 본 실시예에서는 다양한 영역에서의 유량을 계측하고, 이를 빅테이터화 할 수 있다.
전력 측정부(600)는 부하 장치부(300)가 사용하는 전력량을 측정할 수 있는 다양한 기기나 장치의 사용이 가능하다. 본 실시예에서는 전자식 또는 IOT기능이 추가된 전력량 측정 장치를 사용하는 것이 효과적이다.
본 실시예에서는 유량과 전력량의 측정을 통해 부하 장치의 동작 여부의 확인이 가능할 수 있다.
밸브부(700)는 공기 압축부(100)와 부하 장치부(300) 사이에 위치하여 배관부(200)를 통해 부하 장치부(300)로 제공되는 압축공기량의 제어가 가능하다. 밸브부(700)는 전자식 구성을 갖고, 외부 제어 신호를 통해 온오프 및 개폐량의 제어가 가능하다. 이를 통해 자동화가 가능하다. 본 실시예에서는 복수의 밸브부(700)가 배치되어 하나의 밸브 고장이나 이상 발생시 다른 밸브에 의한 제어가 가능할 수 있다.
빅데이터 제어부(800)는 유량 측정부(500) 및 전력량 측정부(600)의 측정 결과를 제공 받는 계측 입력부(810)와, 입력된 측정 결과를 저장하는 빅데이터 저장부(820)와, 저장된 빅데이터를 바탕으로 공기 압축부(100)와 부하 장치부(300)의 동작 변화 유무를 산출하는 빅데이터 분석부(830)와, 분석된 빅데이터 결과를 바탕으로 공기 압축부(100) 및 밸브부(700)의 동작을 제어하는 동작 제어부(840)와, 부하 장치부(300) 및 공기 압축부(100)의 특이 동작에 따라 기존 분석된 빅데이터 결과의 재분석을 수행하는 피드백부(850)를 포함한다.
본 실시예의 빅데이터 제어부(800)는 TI-RTOS 기반으로 구성되는 것이 효과적이다.
계측 입력부(810)는 1초 내지 2시간 단위로 유량과 전력량을 입력 받는 것이 효과적이다. 물론, 실시간으로 입력 받는 것도 가능하다. 하지만, 데이터의 이용과 산업상의 효용성을 바탕으로 1초 내지 10분 단위로 입력받는 것이 효과적이다. 바람직하게는 1분단위로 하여 하루에 1440개의 데이터를 제공 받고, 이 데이터가 빅데이터 저장부(820)에 제공된다. 이를 통해 분단위와 요일 단위의 분석이 가능할 수 있게 된다.
또한, 하루 단위 즉, 요일 단위로 부하 장치부(300)의 전력 및 유량의 누적 분석도 가능하고, 사용자 임계값 및 전력량 및 소비 유량 기반의 휴지 시간 분석이 가능해질 수 있다.
빅데이터 분석부(830)는 저장된 빅데이터 측정 정보를 바탕으로 요일별 또는 초/분/시간별 부하장치의 전력 소비량을 분석하고, 압축 공기 소비 즉, 유량을 분석한다. 물론, 전력량 피크 값과 그 시간과, 유량의 피크값과 그 시간을 확인하여 전체 전력 수요 예측이 가능하고, 부하 장치부의 휴지 시간 확인이 가능하다.
빅데이터 분석부(830)는 빅데이터 측정정보를 바탕으로 휴지 시간을 분석하되, 완전 휴지기, 일부 휴지기 및 가동기로 분류한다. 이 분류를 위해 최대 전력량 피크 값과, 최대 유량 피크 값을 각기 1로 볼때, 완전 휴지기는 측정 전력량이 0 내지 0.1이고, 측정 유량이 0 내지 0.1인 경우를 지칭한다. 일부 휴지기는 측정 전력량이 0.2 내지 0.5이고, 측정 유량이 0.2 내지 0.5인 경우를 지칭하고, 측정 전력량과 측정 유량이 0.5 이상인 경우에는 가동기로 분류하는 것이 효과적이다.
빅데이터 분석부(830) 및/또는 동작 제어부(840)는 초 단위, 분 단위, 시간단위 및 주 단위로 분류하고 관리하는 것이 효과적이다. 기능 및 동작 그리고, 작업 환경에 따라 각 기간의 분리는 10분 내지 2시간 단위로 구분하는 것이 효과적이다.
이보다 짧을 경우 휴지기가 많을시 전체 시스템의 온/오프 시간 간격이 짧아짐으로 인한 공기 압축부(100)의 열화가 발생할 수 있고, 이 보다 긴 시간일 경우에는 전체 시스템의 에너지 절감 효율이 낮아지는 단점이 있다. 본 실시예에서는 30분 내지 1시간 단위로 구분하는 것이 효과적이다.
이 구분 시간을 통해 완전 휴지기, 일부 휴지기 및 가동기를 분리한다. 예를 들어 1시간 단위로 하는 경우 한시간 범위 내에 측적 전력량과 측정 유량의 평균 값이 설정된 기준 범위 내에 있는 경우에 해당된다.
동작 제어부(840)는 빅데이터 분석부에 의해 완전 휴지기로 정의된 단위 기간 동안에는 밸브부(700)를 완전 오프시켜 공기 압축부(100)의 압축 공기가 제동되지 않도록 하여 공기 압축부(100)의 동작을 오프시킬 수 있다. 물론, 별도의 전력을 제공하지 않아 공기 압축부(100)의 동작을 오프시킬 수 있다.
일부 휴지기로 정의된 단위 기간 동안에는 밸브부(700)를 30 내지 50%만을 개방하여 공기 압축부의 동작 구동이 일부만 진행되도록 할 수 있다. 또한, 가동기에는 밸브를 80 내지 100%로 개방하는 것이 효과적이다.
본 실시예의 동작 제어부(840)는 휴지기가 발생한 경우에는 휴지기 진입 시점 전 5 내지 30분을 일부 휴지기로하고, 휴지기 진출 시점 앞으로 5 내지 30분을 일부 휴지기로 설정하는 것이 가능하다. 이를 통해 휴지기 이전에 공기 압축기(100)의 동작을 줄일 수 있고, 휴지기가 끝나가는 시점에 공기 압축기(100)의 일부를 가동시켜 부하 장치부(300)에 문제 없이 압축 공기를 제공할 수 있다.
이는 공기 압축부(100)로 부터 부하 장치부까지는 길게 연장된 배관부(200)가 있다. 따라서, 이 배관부(200) 내에 있는 압축 공기만으로도 휴지기 전까지 부하 장치부(300)를 동작시킬 수 있기 때문이다. 또한, 휴지기를 빠져 나올경우 배관부(200)의 노후와 누수로 인하여 배관부(200) 내측의 공기 압력이 낮아질 수 있다. 따라서, 휴지기가 끝나는 시점에는 배관부(200)의 공기 압이 적어질 수 있기 때문에 사전에 공기 압력을 일정 범위로 유지하는 것이 가장 효과적이다.
피드백부(850)는 빅데이터 분석부(830)에 의해 분석된 휴지기, 일부 휴지기, 가동기의 결과를 바탕으로 새롭게 제공된 계측 입력부의 입력값을 바탕으로 기존 분석된 빅데이터 결과의 재분석을 수행하고, 재분석 결과 차이가 발생하는 경우에는 빅데이터 분석부(830)에 의해 새로운 분석을 수행하도록 할 수 있다. 이때, 차이 분석은 앞서 이야기한 휴지기, 일부 휴지기 및 가동기를 분석하는 기준을 사용하는 것이 효과적이다.
이와 같이 본 발명은 부하단 유체기기의 운전 상태에 대한 빅데이터 분석 통해 휴지 시간 자동 분석하고 이러한 시간동안 부하단 유체기기에 공급되는 압축공기를 원천적으로 차단함으로써 관로 혹은 배관 노후화에 대한 공기압축기 구동에 대한 전력 손실을 줄일 수 있다. 그리고, 부하장치에 압축공기를 전달하기 위한 관로 또는 배관 자체의 노후화에 기인하는 손실로 이러한 경우 관로 혹은 배관 상태를 자동으로 점검하여 매번 수리하기는 매우 어려운 단점이 있지만, 부하장치의 운전정보(전력량 및 유량)를 빅데이터 분석하고 이를 통한 휴지 시간에 대한 압축공기의 전달 밸브를 off 제어함으로써 공기압축기 구동에 따른 전력 손실을 최소화 하는 것이 가능하다. 그리고, 부하단 유체기기의 운전과 관련된 전력량 및 유량의 분 단위 누적량을 분석함으로써 부하장치들의 운전 트렌드(Trend)를 분석할 수 있다.
만일, 빅데이터를 기반으로 하루 평균 2시간(점심, 저녁 시간) 이상의 휴지 시간을 자동분석 하고, 이러한 부하장치들의 휴지 시간 동안 압축공기의 공급을 차단함하여 약 20%~25%(하루 8시간 압축공기운전 조건)의 전력 손실을 줄이 수 있다.
예를 들어, 노후화된 관로 및 배관으로 압축 공기 손실로 인한 전력 비용을 계산하는 경우, 압축 공기 손실은 아래 수식과 같다.
Figure pat00001
여기서, 압력용기 즉, 에어탱크부의 압력(Ph), 측정 압력(PL), 소요시간(t), 압력용기의 체적(V)일 경우, V= 2m3, Ph = 8.0, PL = 5.5, T=2.5min일때의 누설량 QL = 2 X (8-5.5)/2.5 = 2(m3/min)으로 즉, 분당 2m3의 공기 누설이 발생됨을 알 수 있다.
이때, 전력단가를 Kw당 130원으로 하고, 100마력 압축기 유량을 12m3/min 으로 가정한 경우, 단위 유량 당 소요 전력은 75Kw/(12m3/min X 60min) = 0.2Kw가된다. 이를 시간당 낭비 전력으로 하면 0.2 X 60 = 12Kw 가 된다. 따라서, 시간당 낭비되는 비용은 12 X 110 = 1,560원 이 된다. 공기 압축기를 하루 8시간 매월 28일 사용한다면 누설되는 공기 비용은 1,560원 X 12시간 X 28일 = 524,160원이 된다. 이때, 약 15 내지 20%의 압축 공기 리크가 발생할 수 있다.
본 실시예와 같은 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템을 바탕으로 100HP 사용 기준 연간 약 350만원의 전기사용료를 절감할 수 있다.
유량 측정부, 전력 측정부 및 공기 압축부, 부하장치부, 배전반부 그리고, 빅데이터 제어부 간의 통신은 유무선 통신이 가능하다. 바람직하게는 RS-485 통신 인터페이스를 사용하는 것이 효과적이다. 1분 단위로 획득한 빅데이터 저장 및 분석을 진행하고, 이를 월~일요일 빅데이터 저장 및 누적 분석하고, 이때, 약 80,640Byte가 사용될 수 있다. 또한, F-RAM 기반 빅데이터의 전원손실 문제 해결 및 산업용 적용이 가능하고, 부하장치에 압축기공기 On/Off 공급제어 I/O 적용이 가능하고, 상위제어기를 더 포함하는 경우에는 TCP/IP 통신을 수행하는 것이 효과적이다.
단일제어(시퀀스제어)방식 기존 공기압축기가 적용된 유체기기 부하장치의 빅 데이터 운전상태 분석을 통해 압축공기 전달용 On/Off 밸브 제어 방식을 추가함으로써 부하량(생산현장의 시간대별 제품생산)의 변화에 따른 15%~40%의 무부하 운전(전력) 손실을 방지할 수 있다.
상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명은 본 발명의 기술 분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.
100: 공기 압축부 200: 배관부
300: 부하 장치부 400: 배전반부
500: 유량 측정부 600: 전력 측정부
700: 밸브부 800: 빅데이터 제어부
810: 계측 입력부 820: 빅데이터 저장부
830: 빅데이터 분석부 840: 동작 제어부
850: 피드백부

Claims (7)

  1. 압축 공기를 생성 제공하는 공기 압축부;
    압축 공기를 이송하는 배관부;
    배관에 접속되어 압축 공기를 사용하는 부하 장치부;
    공기 압축부와 부하 장치부를 제어하는 배전반부;
    배관부의 유량을 측정하는 유량 측정부;
    분전판부에서 제공된 부하 장치부의 전력량을 측정하는 전력 측정부;
    배관부 내의 압축 공기 유량을 제어하는 밸브부; 및
    유량 측정부와 전력 측정부의 결과를 빅데이터화 하고, 이를 바탕으로 각부의 동작을 제어하는 빅데이터 제어부를 포함하는 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 공기 압축부는 공기를 압축하는 적어도 하나의 컴프레셔부와, 압축된 공기를 저장하는 적어도 하나의 에어 탱크부와, 컴프레셔부 동작을 제어하는 압축 공기 제어부와, 컴프레셔부와 에어 탱크부간을 연결하는 연결 관로부를 포함하고,
    상기 배관부는 공기 압축부와, 밸브부 사이에 위치한 제1배관부와, 밸브부와 부하 장치부 사이에 위치한 제2배관부를 포함하고,
    상기 유량 측정부는 배관부 및 부하 장치부 사이에 배치되고, 상기 전력 측정부는 부하 장치부와 배전반부 사이에 배치되는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 빅데이터 제어부는 유량 측정부 및 전력량 측정부의 측정 결과를 제공 받는 계측 입력부와, 입력된 측정 결과를 저장하는 빅데이터 저장부와, 저장된 빅데이터를 바탕으로 공기 압축부와 부하 장치부의 동작 변화 유무를 산출하는 빅데이터 분석부와, 분석된 빅데이터 결과를 바탕으로 공기 압축부 및 밸브부의 동작을 제어하는 동작 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 빅데이터 제어부는 부하 장치부 및 공기 압축부의 특이 동작에 따라 기존 분석된 빅데이터 결과의 재분석을 수행하는 피드백부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 빅데이터 분석부는 빅데이터 측정정보를 바탕으로 휴지 시간을 분석하여, 휴지 시간 동안 밸브를 잠금으로 인해 압축 공기 누설을 방지하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 빅데이터 분석부는 빅데이터 측정정보를 바탕으로 완전 휴지기, 일부 휴지기 및 가동기로 분류하고, 완전 휴지기로 정의된 단위 기간 동안에는 밸브부를 완전 오프시켜 공기 압축부의 압축 공기가 제동되지 않도록 하고, 일부 휴지기로 정의된 단위 기간 동안에는 밸브부를 30 내지 50%만을 개방하고, 가동기에는 밸브를 80 내지 100%로 개방하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 계측 입력부에 입력된 최대 전력량 피크 값과, 최대 유량 피크 값을 각기 1로 할때, 완전 휴지기는 측정 전력량이 0 내지 0.1이고, 측정 유량이 0 내지 0.1인 경우를 특징으로 하는 빅데이터 기반 압축공기 제어시스템.
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