KR20230050812A - Remaining useful life prediction method of fuel cell system and digital twin device performing the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법 및 이를 수행하는 디지털 트윈 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method for predicting the remaining life of a fuel cell system and a digital twin device for performing the same.
내구성 및 신뢰성은 상용 어플리케이션 개발을 위한 양성자 교환막 연료전지(PEMFC: Proton exchange membrane fuel cells) 시스템의 주요 요소이다. 이러한 이유로, PEMFC의 예측 및 건강 관리(PHM: Prognostic and Health Management)는 잠재적인 고장을 파악하고, 운영 위험을 감소시키고, 수명을 연장하는데 필수적이다. 스마트 제조 기술인 디지털 트윈(DT: Digital Twin)은, 작업 절차 및 이에 포함된 작업조건을 포괄적이고 정확하게 모델링함으로써, 실시간으로 높은 정확도를 가지는 PEMFC 시스템의 PHM 전략 개발을 위한 잠재적인 후보로 고려될 수 있다.Durability and reliability are key elements of proton exchange membrane fuel cells (PEMFC) systems for commercial application development. For this reason, PEMFC's Prognostic and Health Management (PHM) is essential to identifying potential failures, reducing operational risks, and extending life. Digital Twin (DT: Digital Twin), a smart manufacturing technology, can be considered as a potential candidate for developing a PHM strategy for a PEMFC system with high accuracy in real time by comprehensively and accurately modeling work procedures and working conditions included therein. .
지속가능한 에너지 성장의 경향에서, PEMFC 시스템은 다른 연료전지와 비교하여 낮은 동작 온도, 높은 전력 밀도, 높은 에너지 변환을 가지고 있기 때문에, 가장 잠재적인 발전 시스템 중 하나로 부상하였다. 그러나, 운영 비용, 내구성 및 신뢰성과 같은 PEMFC 시스템의 상업적 적용을 제한하는 몇 가지 문제가 여전히 있다. PEMFC 시스템의 내구성을 향상시키는 효과적인 방법 중 하나는 PEMFC의 열화 상태, 건강 상태 또는 이상에 대한 정보를 제공할 수 있는 잔여 수명(RUL: Remaining Useful Life)의 정확한 예측 전략을 개발하는 것이다. 이 정보는 적시에 유지보수 조치를 취하고, 신뢰성 및 지속 가능성을 개선하고, 시스템 수명을 연장하고, 설계 및 검증 프로세스에 피드백을 제공하는데 사용된다.In the trend of sustainable energy growth, the PEMFC system has emerged as one of the most potential power generation systems because it has low operating temperature, high power density, and high energy conversion compared to other fuel cells. However, there are still several problems that limit the commercial application of PEMFC systems, such as operating cost, durability and reliability. One of the effective ways to improve the durability of the PEMFC system is to develop an accurate prediction strategy of Remaining Useful Life (RUL) that can provide information on the deterioration state, health state or abnormality of the PEMFC. This information is used to take timely maintenance actions, improve reliability and sustainability, extend system life, and provide feedback to the design and verification process.
잔여 수명의 개념은 현재 순간과 시스템이 다운된 것으로 간주되는 순간 사이에 경과된 시간의 추정이다. 이는, 엔지니어링 시스템의 예측 유지보수를 구현하는데 필수적인 절차 중 하나이다. PEMFC 시스템에서, 잔여 수명은 센서에서 획득한 데이터를 사용하여 열화 상태를 추정하고, 수명 종료 정보를 예측하고, 연료 전지 시스템의 고장을 진단할 수 있다. 그래서, 적절한 제어 전략을 이용하여 운영 프로세스가 최적화될 수 있다. 예측 및 건강 관리 전략의 개발 개념은 도 1에 도시된 바와 같다.The concept of remaining life is an estimate of the elapsed time between the present moment and the moment the system is considered down. This is one of the essential steps in implementing predictive maintenance of engineering systems. In the PEMFC system, a deterioration state may be estimated using data obtained from a sensor, life end information may be predicted, and failure of the fuel cell system may be diagnosed. Thus, operating processes can be optimized by using appropriate control strategies. The concept of predicting and developing a health management strategy is as shown in FIG. 1 .
디지털 트윈(DT: Digital Twin)은 물리적 시스템의 작업 조건이 변경됨에 따라 상태를 지속적으로 업데이트할 수 있는 물리적 시스템의 가상 생활 모델이다. 이 디지털 트윈을 이용하여 실제 물리적 시스템의 동작을 조사하고, 시스템 오작동을 감지하고, 시스템의 손상을 평가하거나, 이해 관계자가 원격으로 상태, 히스토리 및 상호 작용 방법을 이해할 수 있다. 일반적으로, 디지털 트윈은 물리적 공간, 가상 공간, 물리적 공간과 가상 공간 간의 연결 플랫폼의 세 부분으로 구성된다. 디지털 트윈은 센서 데이터에만 의존하는 대신에 수집된 데이터를 해석하고 가상 공간에 구성된 전문 지식과 통합하는 종합적인 방법을 제공한다. 디지털 트윈은 환경 및 운영 조건의 변화에 대한 지속적인 적응을 기반으로 복잡한 시스템의 정확한 건강 상태 예측을 제공할 수 있다.A digital twin (DT) is a virtual living model of a physical system that can continuously update its state as the working conditions of the physical system change. This digital twin can be used to investigate the behavior of real physical systems, detect system malfunctions, evaluate systems for damage, or allow stakeholders to remotely understand their status, history and how they interact. In general, the digital twin consists of three parts: physical space, virtual space, and a platform for connectivity between physical and virtual space. Instead of relying solely on sensor data, digital twins provide a comprehensive way to interpret the collected data and integrate it with the expertise built into the virtual space. Digital twins can provide accurate health predictions of complex systems based on continuous adaptation to changing environmental and operating conditions.
PEMFC 시스템의의 잔여 수명에 대하여, 건강 상태, 예측 수명, 예측 저하를 모니터링하기 위하여 여러 작업이 수행되어 왔다. 반향 상태 네트워크 및 적응형 신경퍼지 추론 시스템이 PEMFC 시스템의 잔여 수명을 예측하기 위한 데이터 기반 접근 방식으로 사용된 바 있다. 그리고, 데이터로부터 바로 시스템 동작을 학습하고, PEMFC 시스템의 잔여 수명을 예측하기 위하여 단일 레이어 피드포워드 신경망을 훈련하는 제약 기반 합산 웨이블릿 극한 학습 기계가 이용된 바 있다. 그러나, 데이터 기반 예측 접근 방식은 모델이 없으며, 측정이 충분하지 않을 때 이전에 관찰된 데이터에 의존하므로, 예측 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다.For the remaining life of PEMFC systems, several works have been performed to monitor health status, predicted life expectancy, and predicted degradation. Echo state networks and adaptive neural fuzzy inference systems have been used as data-driven approaches to predict the remaining lifetime of PEMFC systems. In addition, a constraint-based summing wavelet limit learning machine has been used to train a single-layer feedforward neural network to learn system behavior directly from data and predict the remaining lifetime of a PEMFC system. However, data-based prediction approaches are model-less and rely on previously observed data when measurements are not sufficient, which can significantly affect prediction results.
다양한 분야에서 잠재적인 장점과 광범위한 어플리케이션이 있으나, PEMFC 시스템의 예측 및 건강 관리(PHM: Prognostic and Health Management)에서 디지털 트윈의 확장은 여전히 매우 제한적이다. 디지털 트윈 개념은 항공기의 구조적 건강 상태를 예측하는 것에서 최초로 언급된 바 있다. 그리고, 이후에, 상호작용 메커니즘 및 디지털 트윈의 융합 데이터를 이용하여 풍력 터빈의 건강 상태를 예측하는 디지털 트윈 기반의 예측 및 건강 관리 방법이 제안되었다. 그리고, PEMFC 시스템의 잔여 수명을 예측하기 위하여 데이터 기반의 디지털 트윈을 기초로 한 방법이 도입된 바 있다. 이 방법은, 물리적 시스템에서 측정된 신호를 획득하여 시스템 노후화 예측으로 적절한 결정을 내리는 디지털 계층에서의 예측 알고리즘을 목표로 하여 개발되었다. 그리고, 고장 확률을 추정하고 임무 결정을 개선하기 위하여 접지 시 타이어의 상태 모니터링을 위한 디지털 트윈이 제안된 바 있다. 이를 통해 비용이 절감된다. 다른 에너지 시스템으로 확장하여, PEMFC 시스템의 다중 물리학 예측을 위하여 다중 물리학 및 데이터 기반 모델을 결합한 디지털 트윈이 발표된 바 있다. 이 디지털 트윈에서는, PEMFC 시스템의 3차원 다중 물리학 모델을 이용하여 100개의 다른 동작 조건 시나리오로부터 데이터 세트가 수집되었다. 그리고, 생성된 데이터를 이용하여 PEMFC 시스템의 서로 다른 물리량을 예측하기 위하여 인공 신경망과 서포트 벡터 머신이 적용되었다. 잔여 수명 예측에 대한 확신이 주어졌음에도 불구하고, 데이터 기반 디지털 트윈 모델을 개발하여 PEMFC 시스템의 잔여 수명을 예측하는 연구는 단 한 건에 불과하였다. 물리적 모델, 데이터 기반 모델 및 예측 솔루션 간의 연결 부족 때문에, 개선이 필요한 잔여 수명 예측 방법에는 기존 결함이 존재한다. 따라서, PEMFC 시스템의 잔여 수명 예측을 위한 새로운 디지털 트윈 기술의 개발이 요구된다.Although it has potential advantages and wide applications in various fields, the expansion of digital twins in Prognostic and Health Management (PHM) of PEMFC systems is still very limited. The digital twin concept was first mentioned in predicting the structural health of aircraft. And, later, a digital twin-based prediction and health management method for predicting the health status of a wind turbine using the interaction mechanism and the fusion data of the digital twin was proposed. In addition, a method based on a data-based digital twin has been introduced to predict the remaining life of the PEMFC system. This method was developed targeting a prediction algorithm at the digital layer that acquires measured signals from the physical system and makes appropriate decisions by predicting system aging. In addition, a digital twin has been proposed for tire condition monitoring during grounding to estimate failure probability and improve mission decision-making. This reduces costs. Extending to other energy systems, a digital twin combining multiphysics and data-based models has been presented for multiphysics prediction of PEMFC systems. In this digital twin, data sets were collected from 100 different operating condition scenarios using a three-dimensional multiphysics model of the PEMFC system. In addition, an artificial neural network and a support vector machine were applied to predict different physical quantities of the PEMFC system using the generated data. Despite the confidence in predicting the remaining life, only one study has developed a data-based digital twin model to predict the remaining life of a PEMFC system. Due to the lack of connection between physical models, data-based models and prediction solutions, there are existing deficiencies in remaining life prediction methods that need improvement. Therefore, the development of a new digital twin technology for predicting the remaining life of the PEMFC system is required.
본 발명은 연료전지 시스템에 대하여 디지털 트윈(DT: Digital Twin) 데이터를 수집하여 클라우드(Cloud)에 저장하고, 클라우드에 저장된 디지털 트윈 데이터를 이용하여 연료전지 시스템에 대한 디지털 트윈 모델을 생성하고, 생성된 디지털 트윈 모델을 이용하여 연료전지 시스템의 미래열화경향을 산출하여 잔여 수명을 예측하는 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법 및 이를 수행하는 디지털 트윈 장치를 제공하기 위한 것이다.The present invention collects digital twin (DT: Digital Twin) data for the fuel cell system, stores it in the cloud, and uses the digital twin data stored in the cloud to create and generate a digital twin model for the fuel cell system. It is to provide a method for predicting the remaining life of a fuel cell system that predicts the remaining life by calculating the future deterioration tendency of the fuel cell system using the digital twin model and a digital twin device that performs the same.
본 발명의 일 측면에 따르면디지털 트윈 장치가 수행하는 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법이 개시된다.According to an aspect of the present invention, a method for predicting the remaining life of a fuel cell system performed by a digital twin device is disclosed.
본 발명의 실시예에 따른 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법은, 상기 연료전지 시스템에 대하여 디지털 트윈 데이터를 수집하여 미리 설정된 클라우드에 저장하는 단계, 상기 디지털 트윈 데이터를 이용한 학습을 통해 디지털 트윈 모델을 생성하는 단계, 상기 생성된 디지털 트윈 모델의 파라미터를 추정하고 업데이트하는 단계, 상기 파라미터가 업데이트된 디지털 트윈 모델을 이용하여 상기 연료전지 시스템의 미래열화경향을 예측하는 단계 및 상기 미래열화경향의 예측에 따라 상기 연료전지 시스템의 잔여 수명을 예측하는 단계를 포함한다.A method for predicting the remaining life of a fuel cell system according to an embodiment of the present invention includes the steps of collecting digital twin data of the fuel cell system and storing them in a preset cloud, and learning a digital twin model through learning using the digital twin data. generating, estimating and updating the parameters of the generated digital twin model, predicting future degradation trends of the fuel cell system using the digital twin models with updated parameters, and predicting future degradation trends and estimating the remaining life of the fuel cell system according to the method.
상기 파라미터는 실험 계수 
상기 연료전지 시스템의 미래열화경향을 예측하는 단계는, 상기 업데이트된 디지털 트윈 모델을 이용하여 미리 설정된 예측 시간에 도달할 때까지 측정 데이터를 학습하는 단계, 장단기 메모리(LSTM: long-short term memory) 기반의 딥 러닝 및 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 간의 융합 접근법을 사용한 열화 모델을 생성하는 단계 및 상기 생성된 열화 모델을 이용하여 상기 미래열화경향을 예측하는 단계를 포함한다.The step of predicting the future deterioration trend of the fuel cell system may include learning measurement data until a preset prediction time is reached using the updated digital twin model, long-short term memory (LSTM) generating a degradation model using a convergence approach between deep learning based deep learning and autoregressive integrated moving average (ARIMA); and predicting the future degradation trend using the generated degradation model.
상기 연료전지 시스템의 잔여 수명을 예측하는 단계는, 고장 임계값 접근법, 모델 기반 접근법 또는 기계 학습 접근법을 이용하여 상기 잔여 수명을 예측한다.In the step of estimating the remaining life of the fuel cell system, the remaining life is predicted using a failure threshold approach, a model-based approach, or a machine learning approach.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 연료전지 시스템의 잔여 수명을 예측하는 디지털 트윈 장치가 개시된다.According to another aspect of the present invention, a digital twin device for predicting the remaining life of a fuel cell system is disclosed.
본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 장치는, 명령어를 저장하는 메모리 및 상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 명령어는, 상기 연료전지 시스템에 대하여 디지털 트윈 데이터를 수집하여 미리 설정된 클라우드에 저장하는 단계, 상기 디지털 트윈 데이터를 이용한 학습을 통해 디지털 트윈 모델을 생성하는 단계, 상기 생성된 디지털 트윈 모델의 파라미터를 추정하고 업데이트하는 단계, 상기 파라미터가 업데이트된 디지털 트윈 모델을 이용하여 상기 연료전지 시스템의 미래열화경향을 예측하는 단계 및 상기 미래열화경향의 예측에 따라 상기 연료전지 시스템의 잔여 수명을 예측하는 단계를 포함하는 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법을 수행한다.The digital twin device according to an embodiment of the present invention includes a memory for storing instructions and a processor for executing the instructions, wherein the instructions collect digital twin data for the fuel cell system and store it in a preset cloud. Steps, generating a digital twin model through learning using the digital twin data, estimating and updating parameters of the generated digital twin model, using the digital twin model whose parameters have been updated, A method for predicting the remaining life of the fuel cell system is performed, which includes predicting future deterioration trends and predicting the remaining lifespan of the fuel cell system according to the prediction of the future deterioration trends.
본 발명의 실시예에 따른 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법 및 이를 수행하는 디지털 트윈 장치는, 연료전지 시스템에 대하여 디지털 트윈(DT: Digital Twin) 데이터를 수집하여 클라우드(Cloud)에 저장하고, 클라우드에 저장된 디지털 트윈 데이터를 이용하여 연료전지 시스템에 대한 디지털 트윈 모델을 생성하고, 생성된 디지털 트윈 모델을 이용하여 연료전지 시스템의 미래열화경향을 산출하여 잔여 수명을 예측할 수 있다.A method for predicting the remaining life of a fuel cell system and a digital twin device performing the same according to an embodiment of the present invention collect digital twin (DT: Digital Twin) data for the fuel cell system, store it in the cloud, and store it in the cloud. A digital twin model for the fuel cell system is created using the digital twin data stored in , and the remaining life span can be predicted by calculating future deterioration trends of the fuel cell system using the generated digital twin model.
도 1은 예측 및 건강 관리 전략을 개발하기 위한 다이어그램을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기반 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 개념을 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 전략에 대한 다이어그램을 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 장치가 수행하는 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법을 나타낸 흐름도.
도 5 내지 도 8은 도 4의 본 발명의 실시예에 따른 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법을 설명하기 위한 도면.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 장치의 구성을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면.1 shows a diagram for developing forecasting and health management strategies;
2 is a diagram illustrating a concept of predicting the remaining life of a digital twin-based fuel cell system according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing a strategy for predicting remaining life of a fuel cell system according to an embodiment of the present invention;
4 is a flowchart illustrating a method for predicting the remaining life of a fuel cell system performed by a digital twin device according to an embodiment of the present invention.
5 to 8 are diagrams for explaining a method for predicting the remaining life of the fuel cell system according to the embodiment of the present invention shown in FIG. 4;
9 is a diagram schematically illustrating the configuration of a digital twin device according to an embodiment of the present invention.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 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. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Singular expressions used herein include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "consisting of" or "comprising" should not be construed as necessarily including all of the various components or steps described in the specification, and some of the components or some of the steps It should be construed that it may not be included, or may further include additional components or steps. In addition, terms such as "...unit" and "module" described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software or a combination of hardware and software. .
이하, 본 발명의 다양한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상술하겠다. Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 기반 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 개념을 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 전략에 대한 다이어그램을 나타낸 도면이다. 이하, 도 2 및 도 3을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법의 개념에 대하여 설명하기로 한다.2 is a diagram showing a concept of predicting the remaining life of a fuel cell system based on a digital twin according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a diagram showing a strategy for predicting the remaining life of a fuel cell system according to an embodiment of the present invention. am. Hereinafter, with reference to FIGS. 2 and 3 , the concept of a method for predicting the remaining life of a fuel cell system according to an embodiment of the present invention will be described.
도 2를 참조하면, 디지털 트윈 연료전지 시스템의 아키텍처는 물리적 공간, 가상 공간 및 클라우드(Cloud) 환경의 3개의 부분으로 구성될 수 있다.Referring to FIG. 2 , the architecture of the digital twin fuel cell system may be composed of three parts: a physical space, a virtual space, and a cloud environment.
물리적 공간에서는, IoT 센서 및 스마트 연결 장치가 물리적 연료전지 시스템 모델로부터 데이터를 획득하여 클라우드 환경으로 전송한다.In the physical space, IoT sensors and smart connected devices acquire data from the physical fuel cell system model and transmit it to the cloud environment.
그리고, 가상 공간에서, 연료전지 시스템의 디지털 트윈 모델은 물리적 시스템의 동적 파라미터를 추정하기 위하여, 시뮬레이션 소프트웨어와 식별 알고리즘을 이용하여 실제 수집된 데이터를 기반으로 구성된다.And, in the virtual space, a digital twin model of the fuel cell system is constructed based on data actually collected using simulation software and an identification algorithm to estimate the dynamic parameters of the physical system.
그리고, 클라우드 환경은, 물리적 공간과 가상 공간을 연결하고, 데이터를 저장하고, 알고리즘을 설계하고, 파라미터를 자체 조정하고, 몇 가지 결정을 내리도록 디지털 트윈 모델과 물리적 모델을 동시에 실행하여 구축될 수 있다.And, cloud environment can be built by running digital twin model and physical model simultaneously to connect physical and virtual space, store data, design algorithms, self-tune parameters, and make some decisions. there is.
여기서, 디지털 트윈은, 표준 동작의 편차를 예측하기 위하여 센서 데이터에만 의존하는 대신에, 수집된 데이터를 해석하고, 가상 공간에서 구성된 전문 지식과 통합하는 종합적인 방법을 제공할 수 있다. 또한, 디지털 트윈은 환경 및 운영 조건의 변화에 대한 지속적인 적응을 기반으로 복잡한 시스템의 정확한 건강 상태 예측을 제공할 수 있다.Here, instead of relying solely on sensor data to predict deviations from standard behavior, digital twins can provide a comprehensive way to interpret collected data and integrate it with established expertise in the virtual space. Digital twins can also provide accurate health predictions of complex systems based on continuous adaptation to changing environmental and operating conditions.
본 발명의 실시예에서는, 잔여 수명 예측 전략의 수립을 위하여 연료전지 스택의 전압과 전류가 건강 지표의 입력 데이터로 수집될 수 있다. 이는, 정적 동작 조건에서 거시적 규모로 연료전지 스택의 열화 상태를 정확하게 특성화할 수 있으나, 동적 동작 조건에서는 정확도가 비교적 낮다. 그러므로, 실제 연료전지 시스템의 가상 모델을 구축하기 위하여, 수소의 압력 및 유량, 산소의 압력 및 유량, 스택 습도, 스택 온도 또한 획득된다.In an embodiment of the present invention, the voltage and current of the fuel cell stack may be collected as input data of health indicators in order to establish a strategy for predicting remaining life. This can accurately characterize the deterioration state of the fuel cell stack on a macroscopic scale under static operating conditions, but the accuracy is relatively low under dynamic operating conditions. Therefore, in order to build a virtual model of an actual fuel cell system, pressure and flow rate of hydrogen, pressure and flow rate of oxygen, stack humidity, and stack temperature are also acquired.
도 3은 양성자 교환막 연료전지(PEMFC: Proton exchange membrane fuel cells, 이하 PEMFC라 함) 시스템에 대한 온라인 잔여 수명 예측 전략의 세부사항을 나타낸다.3 shows details of an online remaining life prediction strategy for a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) system.
도 2 및 도 3에서, PEMFC 시스템은 잔여 수명 예측 대상으로서 예를 든 것일 뿐 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 장치는 양성자 교환막 연료전지 시스템 뿐만 아니라 다양한 형태의 연료전지 시스템에 적용될 수 있다. 이하에서는, 발명의 이해와 설명의 편의를 위하여 잔여 수명 예측 대상을 연료전지 시스템으로 통칭하여 설명하기로 한다.In FIGS. 2 and 3 , the PEMFC system is only exemplified as a remaining life prediction target, but is not limited thereto. That is, the digital twin device according to an embodiment of the present invention can be applied to various types of fuel cell systems as well as proton exchange membrane fuel cell systems. Hereinafter, for the convenience of understanding and description of the invention, the remaining life prediction target will be collectively referred to as a fuel cell system.
도 3을 참조하면, 첫번째 단계에서, 다양한 소스 또는 장치에서 필요한 모든 데이터는 다중 센서에 의하여 수집되어 클라우드로 전송된다. Amazon Web Service(AWS)가 클라우드 환경으로 사용된다고 가정한다. AWS IoT 코어는 물리적 자산과 클라우드 환경을 연결하는 인터페이스이다. 연결 후에, 획득되는 다양한 원시 데이터는, Amazon S3 함수에 저장되어 가상 모델이 구축되거나, AWS Lambda 함수에서 알고리즘을 실행하기 위한 입력 데이터로 사용된다.Referring to FIG. 3 , in a first step, all necessary data from various sources or devices is collected by multiple sensors and transmitted to the cloud. Assume that Amazon Web Service (AWS) is used as a cloud environment. AWS IoT Core is the interface between physical assets and the cloud environment. After connection, the various raw data acquired are stored in Amazon S3 functions to build virtual models or used as input data to run algorithms in AWS Lambda functions.
다음으로, 물리적 모델의 가상 모델인 디지털 트윈 연료전지 모델은 AMESim, MATLAB과 같은 일부 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 구성된다. 게다가, 추정 알고리즘은 물리적 하드웨어의 동적 파라미터를 식별하기 위하여 적용된다.Next, a digital twin fuel cell model, which is a virtual model of the physical model, is constructed using some simulation software such as AMESim and MATLAB. In addition, estimation algorithms are applied to identify dynamic parameters of the physical hardware.
일단, 가상 연료전지 모델은 검증되면, 압축되어 AWS Lambda 함수로 전송된다. 클라우드의 이 가상 모델은 동일한 입력 데이터를 이용하여 물리적 모델과 병렬로 동작하는 디지털 트윈 모델이다.Once the virtual fuel cell model is validated, it is compressed and sent to an AWS Lambda function. This virtual model in the cloud is a digital twin model that operates in parallel with the physical model using the same input data.
그런 다음, 클라우드의 저장 공간의 원시 데이터는 디지털 트윈 모델의 동적 파라미터를 온라인으로 식별하고 업데이트하는데 사용된다. 여기서, 디지털 트윈 연료전지 모델을 정확하게 구현하기 위하여, 가상 연료전지 모델의 필수 파라미터를 업데이트하는 추정 알고리즘이 개발된다. 파라미터 추정 및 식별된 프로세스는 가상 연료전지 모델의 출력이 동일한 입력 조건의 물리적 연료전지 모델과 동일할 때만 중지된다. 그렇지 않으면, 동일한 출력 성능이 달성될 때까지 이러한 단계가 반복된다.The raw data from storage in the cloud is then used to identify and update the dynamic parameters of the digital twin model online. Here, in order to accurately implement the digital twin fuel cell model, an estimation algorithm for updating essential parameters of the virtual fuel cell model is developed. The process of parameter estimation and identification stops only when the output of the virtual fuel cell model is identical to that of the physical fuel cell model under the same input conditions. Otherwise, these steps are repeated until the same output performance is achieved.
물리적인 연료전지 시스템이 동작할 때마다 그 데이터는 수집되어 클라우드 환경으로 전송된다. 이 데이터는 실제 연료전지 시스템에 대한 잔여 수명 예측을 실행하기 위한 디지털 트윈 모델의 입력 데이터로 사용된다. 사용자는 AWS 플랫폼에 접속하여 기존 상태를 획득하고, 적절한 조치를 취하여 시스템의 내구성을 향상시킬 수 있다. 또한, 잔여 수명 예측 결과는 PC나 스마트폰과 같은 사용자의 장치에도 전송된다.Each time the physical fuel cell system operates, the data is collected and transmitted to the cloud environment. This data is used as input data for the digital twin model to run the remaining life prediction for the actual fuel cell system. Users can connect to the AWS platform, obtain the existing state, and take appropriate actions to improve the durability of the system. In addition, the remaining life prediction result is transmitted to a user's device such as a PC or smart phone.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 장치가 수행하는 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 5 내지 도 8은 도 4의 본 발명의 실시예에 따른 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다. 이하, 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 장치가 수행하는 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법에 대하여 도 4를 중심으로 설명하되, 도 5 내지 도 8을 참조하기로 한다.4 is a flowchart illustrating a method for predicting the remaining life of the fuel cell system performed by the digital twin device according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 5 to 8 are the remaining life of the fuel cell system according to the embodiment of the present invention in FIG. 4 It is a diagram for explaining the life prediction method. Hereinafter, a method for predicting the remaining life of a fuel cell system performed by a digital twin device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 4 , but FIGS. 5 to 8 will be referred to.
S410 단계에서, 디지털 트윈 장치는, 연료전지 시스템에 대하여 디지털 트윈(DT: Digital Twin, 이하 DT라 함) 데이터를 수집하여 미리 설정된 클라우드에 저장한다.In step S410, the digital twin device collects digital twin (DT: Digital Twin, hereinafter referred to as DT) data for the fuel cell system and stores it in a preset cloud.
예를 들어, 디지털 트윈 장치는 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 연료전지 시스템의 각 구성에 설치된 각종 센서로부터 출력되는 센서 데이터를 수집하고, 수집된 센서 데이터를 클라우드에 전송하여 저장시킬 수 있다. 이와 같은 DT 데이터의 수집은 클라우드에 저장 및 업데이트를 수행하는 사물 인터넷(IoT)에 의하여 이루어질 수 있다.For example, as shown in FIGS. 2 and 3 , the digital twin device may collect sensor data output from various sensors installed in each component of the fuel cell system, transmit the collected sensor data to the cloud, and store the collected sensor data. there is. The collection of such DT data may be performed by the Internet of Things (IoT), which stores and updates data in the cloud.
S420 단계에서, 디지털 트윈 장치는, 클라우드에 저장된 DT 데이터를 이용한 학습을 통해 DT 모델을 생성한다.In step S420, the digital twin device generates a DT model through learning using DT data stored in the cloud.
클라우드 플랫폼은 물리적 시스템과 디지털 트윈 모델 간의 다리 역할을 할 수 있다. 클라우드의 데이터 저장 공간은, 도 3에 도시된 바와 같이, MQTT(Message Queueing Telemetry Transport) 브로커(broker), 데이터 전처리 러너(data preprocessing runner), 데이터베이스 및 데이터 플랫폼으로 구성된다. 이 4가지 모듈은 각각 데이터 전송 기능, 데이터 전처리 기능, 데이터 저장 기능 및 데이터 적용 기능을 가진다.Cloud platforms can act as a bridge between physical systems and digital twin models. As shown in FIG. 3 , the data storage space of the cloud is composed of a Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) broker, a data preprocessing runner, a database, and a data platform. Each of these four modules has a data transmission function, a data preprocessing function, a data storage function, and a data application function.
여기서, MQTT 브로커는 클라우드 플랫폼과 IoT 장치 또는 스마트 연결 장치 간의 데이터 전송에 사용된다. 수집된 연료전지 시스템의 운전 데이터는 일정량의 노이즈가 있는 시계열 데이터의 세트이다.Here, the MQTT broker is used for data transmission between the cloud platform and IoT devices or smart connected devices. The collected operating data of the fuel cell system is a set of time-series data with a certain amount of noise.
그리고, 데이터 전처리 러너는 이 데이터를 사용하여 가상 모델의 파라미터를 식별하거나 모델을 학습시키기 전에, 데이터 분석, 중복 제거, 이상치 감지 및 처리에 필요하다. 이 데이터 전처리 러너는 데이터에서 노이즈를 제거할 뿐만 아니라, 학습된 모델의 예측 결과가 더 정확해지도록 데이터 품질을 향상시킨다.In addition, the data preprocessing runner is required for data analysis, redundancy removal, outlier detection and processing before identifying parameters of the virtual model or training the model using this data. This data preprocessing runner not only removes noise from the data, but also improves the data quality so that the predicted results of the trained model are more accurate.
그리고, 데이터베이스는 데이터를 저장하는데 사용되고, 데이터 플랫폼은 DT 연료전지 모델의 파라미터를 추정하고 업데이트하기 위한 입력 데이터로 사용되는 데이터 어플리케이션을 위한 시각적 운영 플랫폼을 제공한다.In addition, the database is used to store data, and the data platform provides a visual operating platform for data applications used as input data for estimating and updating parameters of the DT fuel cell model.
S430 단계에서, 디지털 트윈 장치는, 생성된 DT 모델의 파라미터를 추정하고 업데이트한다.In step S430, the digital twin device estimates and updates the parameters of the generated DT model.
클라우드에 업로드되는 연료전지 시스템의 가상 모델을 기반으로, 알 수 없는 파라미터를 획득하기 위하여 온라인 추정 알고리즘은 설계되고 사용가능한 측정과 혼합되며, 물리적 하드웨어의 작업 조건이 변경될 때, DT 모델의 동적 파라미터를 업데이트한다. 이러한 프로세서는 실제 하드웨어 시스템과 동일한 동작 조건으로 클라우드 플랫폼에서 온라인으로 실행될 수 있다.Based on the virtual model of the fuel cell system that is uploaded to the cloud, online estimation algorithms are designed and blended with available measurements to obtain the unknown parameters, and when the working conditions of the physical hardware change, the dynamic parameters of the DT model. update These processors can be run online on cloud platforms under the same operating conditions as real hardware systems.
본 발명의 실시예에 따른 DT 모델은 실험 계수 
활성화 과전압(activation over-potential)에 대한 수학식은 하기와 같이 나타낼 수 있다.The equation for activation over-potential can be expressed as follows.
여기서, TPEMFC는 동작 셀 온도(K)이고, CH2 및 CO2는 각각 수소 및 산소의 농도(mol/cm3)이고, IPEMFC는 연료전지의 동작 전류이고, PH2 및 PO2는 각각 수소 및 산소의 분압이고, A는 멤브레인 표면(membrane surface)(cm2)이다.Here, T PEMFC is the operating cell temperature (K), C H2 and C O2 are the concentrations of hydrogen and oxygen (mol/cm 3 ), I PEMFC is the operating current of the fuel cell, and P H2 and P O2 are respectively is the partial pressure of hydrogen and oxygen, and A is the membrane surface (cm 2 ).
그리고, 전압 강하 및 손실은 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.And, the voltage drop and loss can be represented by the following equation.
여기서, Rm은 연결의 멤브레인 저항이고, l은 멤브레인 두께이고, 
그리고, 셀의 과전압 포화는 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.In addition, overvoltage saturation of the cell can be expressed by the following equation.
여기서, J는 실제 전류 밀도이고, Jmax는 J의 최대값이다.where J is the actual current density and J max is the maximum value of J.
제곱편차의 합계(TSD)는 연료전지 파라미터 식별을 위하여 적합성 함수의 주요 부분으로 선택된다. 이 함수는 미결정된 6개 파라미터를 추정하기 위하여 정의될 수 있다. 그리고, 유체 탐색 최적화 알고리즘을 이용하여 더 높은 수렴 속도로 합리적인 계산 복잡도를 고려하여 적합성 함수가 하기 수학식과 같이 최소화된다.The sum of squared deviations (TSD) is chosen as the main part of the fit function for fuel cell parameter identification. This function can be defined to estimate the 6 undetermined parameters. In addition, the fitness function is minimized as shown in the following equation in consideration of reasonable computational complexity at a higher convergence speed using a fluid search optimization algorithm.
여기서, n은 측정 지점의 수이고, i는 반복 횟수이고, Vm 및 Vs는 연료전지 스택의 측정 전압 및 평가 전압이다. 실제로, 제곱편차의 합계(TSD)는 연료전지에 대한 실제 및 근사 전압 데이터 사이의 오차를 나타낸다. FSI에 대한 실제 부등식 제약 조건은 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.Here, n is the number of measurement points, i is the number of iterations, and V m and V s are the measured and evaluated voltages of the fuel cell stack. In practice, the sum of squared deviations (TSD) represents the error between actual and approximate voltage data for a fuel cell. The actual inequality constraint for F SI can be expressed by the following equation.
여기서, 
전술한 6개의 파라미터는 수정된 유체 탐색 최적화 알고리즘을 이용하여, 제약 조건을 고려하여 최적의 값을 획득하기 위하여 최적화될 수 있다. 이러한 제약 조건은 최적화 알고리즘의 모집단 업데이트 및 알고리즘에 대한 패널티 부분으로 사용된다는 점이 중요하다.The aforementioned six parameters can be optimized to obtain optimal values by using a modified fluid search optimization algorithm in consideration of constraint conditions. It is important that these constraints are used as part of the population update of the optimization algorithm and the penalty to the algorithm.
S440 단계에서, 디지털 트윈 장치는, 파라미터가 업데이트된 DT 모델을 이용하여 연료전지 시스템의 미래열화경향을 예측한다.In step S440, the digital twin device predicts the future deterioration tendency of the fuel cell system using the DT model with updated parameters.
즉, 모델 기반 방법 및 데이터 기반 방법을 연료전지의 미래열화경향이 예측될 수 있다. 미래열화경향의 예측은 학습 단계 및 예측 단계의 두 단계를 포함한다.That is, the future deterioration tendency of the fuel cell can be predicted using the model-based method and the data-based method. Prediction of future deterioration trends includes two stages: a learning stage and a prediction stage.
학습 단계에서, 측정 데이터(즉, 전압, 전류)는 예측 도구(즉, 열화 모델 또는 신경망)를 사용함으로써, 학습 단계에 이용될 수 있다. 연료전지 시스템의 열화 거동은 예측 도구의 파라미터를 업데이트하여 학습된다. 이 학습 단계는 예측 시간에 도달할 때까지 지속된다.In the learning phase, measurement data (ie voltage, current) can be used in the learning phase by using a predictive tool (ie degradation model or neural network). The degradation behavior of the fuel cell system is learned by updating the parameters of the prediction tool. This learning phase continues until the prediction time is reached.
예측 단계에서, 연료전지 시스템의 미래열화경향을 예측하기 위하여 예측 도구가 사용되며, 이는 장기 예측 및 단기 예측으로 구분될 수 있다. 단기 예측은 시간별, 일별, 주별과 같은 단기간의 데이터 경향을 예측하는 한 단계 앞선 열화값을 찾을 수 있다. 그리고, 장기 예측은 한 단계보다 더 많이 앞서 예측 메커니즘을 수행한다. 즉, 장기 예측은 수 주, 수 개월과 같이 장기간의 열화 데이터를 예측할 수 있다.In the prediction step, a prediction tool is used to predict future deterioration trends of the fuel cell system, which can be divided into long-term prediction and short-term prediction. Short-term forecasting can find deterioration values one step ahead to predict trends in data over a short period of time, such as hourly, daily, or weekly. And, long-term prediction performs the prediction mechanism more than one step ahead. That is, long-term prediction can predict long-term deterioration data, such as several weeks or several months.
도 5는 단기 및 장기 예측 모델을 나타낸 도면이다. 즉, 도 5의 (a)는 한 단계 앞서는 단계 예측 모델을 나타내고, 도 5의 (b)는 복수의 단계를 앞서는 장기 예측 모델을 나타낸다. 잔여 수명 추정을 위해서는, 장기 예측만이 고려될 수 있다.5 is a diagram illustrating short-term and long-term predictive models. That is, (a) of FIG. 5 shows a one-step prediction model ahead, and FIG. 5 (b) shows a long-term prediction model that takes a plurality of steps ahead. For remaining life estimation, only long-term predictions may be considered.
시스템의 잔여 수명을 추정하고, 내구성 및 가용성을 최적화하기 위하여 적절한 시정 조치를 취하기 위하여 열화 예측이 필요하다. 예측 단계는, 연료전지의 복구 데이터 또는 실패 사례를 따를 수 있는 장기 열화 정보를 보존할 수 있다. ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 예측을 위한 통계에서 가장 일반적으로 사용되는 접근법 중 하나로 간주되며, 예측 정확도를 향상시키는데 적용될 수 있다.Deterioration prediction is necessary to estimate the remaining life of the system and to take appropriate corrective action to optimize durability and availability. The prediction step may preserve long-term deterioration information that can follow recovery data or failure cases of the fuel cell. The Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model is considered one of the most commonly used approaches in statistics for time series forecasting, and can be applied to improve forecasting accuracy.
도 6은 장단기 메모리(LSTM: long-short term memory) 기반의 딥 러닝 및 ARIMA 간의 융합 접근법을 사용하는 새로운 연료전지 열화 모델을 나타낸다. 도 6을 참조하면, 융합 예측은 3부분으로 구분된다. 도 6의 상단에 있는 첫번째 부분은 연료 전지 테스트 및 수행된 실험 측정에 해당한다. 그리고, 하단 좌측에 있는 두번째 부분은 학습 단계이다. 그리고, 하단 우측에 있는 세번째 부분은 융합 예측 단계이다.6 shows a new fuel cell degradation model using a fusion approach between long-short term memory (LSTM)-based deep learning and ARIMA. Referring to FIG. 6 , fusion prediction is divided into three parts. The first part at the top of FIG. 6 corresponds to the fuel cell tests and experimental measurements performed. And, the second part at the bottom left is the learning step. And, the third part at the bottom right is the fusion prediction step.
인기있는 기계 학습 알고리즘 중에서 장단기 메모리(LSTM) 기반 순환 신경망(RNN: recurrent neural network)은 시계열 예측에 적합하다. 도 7은 장단기 메모리(LSTM)의 아키텍처를 나타낸다. 도 7에서, X는 입력이고, C는 셀의 메모리이고, h는 현재 네트워크의 출력이다. 그러나, 딥 러닝 기반의 예측 접근법은 장기 열화 정보를 보존할 수 있으나, 예측은 연료전지 복구 또는 고장 사례를 따를 수 있다. 이러한 예측은 실제 열화 경향 대신에, 특정 열화 데이터 세트에 대한 과적합으로 이르게 할 수 있다.Among popular machine learning algorithms, long short-term memory (LSTM)-based recurrent neural networks (RNNs) are suitable for time-series prediction. 7 shows the architecture of long short term memory (LSTM). In Figure 7, X is the input, C is the cell's memory, and h is the output of the current network. However, deep learning-based prediction approaches can preserve long-term degradation information, but predictions can follow fuel cell recovery or failure cases. Such predictions can lead to overfitting to a particular deteriorating data set instead of the actual deterioration trend.
장단기 메모리(LSTM)의 계산 절차는 다음과 같다.The calculation procedure of long short term memory (LSTM) is as follows.
우선, 하기 수학식과 같이, 망각 게이트(ft)를 계산하고, 잊혀질 정보를 선택한다.First, as shown in the following equation, a forgetting gate (f t ) is calculated, and information to be forgotten is selected.
다음으로, 하기 수학식과 같이, 메모리 게이트(it)를 계산하고, 기억될 정보를 선택하고, 임시 셀 상태(
하기 수학식과 같이, 메모리 게이트(it), 망각 게이트(ft), 임시 셀 상태(
S450 단계에서, 디지털 트윈 장치는, 연료전지 시스템의 미래열화경향의 예측에 따라 연료전지 시스템의 잔여 수명을 예측한다.In step S450, the digital twin device predicts the remaining life of the fuel cell system according to the prediction of the future deterioration tendency of the fuel cell system.
연료전지 시스템의 잔여 수명은 고장 임계값 접근법, 모델 기반 접근법 또는 기계 학습 접근법으로 추정될 수 있다.The remaining life of the fuel cell system may be estimated using a failure threshold approach, a model-based approach, or a machine learning approach.
여기서, 잔여 수명은 고장 임계값 접근법의 경우, 연료전지가 최대 수명에 도달하여 더 이상 사용할 수 없음을 의미하는 고장 임계값이 우선 정의된다. 보호 제어 및 유지보수 조치와 같은 완화 전략 구현의 편의를 위하여 버퍼 시간 간격이 필요하다. 다음으로, 고장 임계값보다 높은 중요한 임계값(critical threshold)이 정의된다.Here, in the case of the failure threshold approach, a failure threshold value indicating that the fuel cell reaches its maximum lifespan and can no longer be used is first defined as the remaining lifespan. Buffer time intervals are necessary for the convenience of implementing mitigation strategies such as protection controls and maintenance measures. Next, a critical threshold higher than the failure threshold is defined.
그리고, 모델 기반 접근법의 경우, 열화 모델에 의하여 획득된 열화 인자(또는 인덱스)는 잔여 수명과 열화 인자 사이의 연관 모델이 설정됨으로써, 연료전지 시스템의 잔여 수명을 추정하는데 사용된다.And, in the case of the model-based approach, the deterioration factor (or index) obtained by the deterioration model is used to estimate the remaining lifespan of the fuel cell system by establishing a correlation model between the remaining lifespan and the deterioration factor.
그리고, 기계 학습 접근법의 경우, 잔여 수명과 열화 인자 사이의 관계는, 지원 벡터 머신(SVM: support vector machine), 강화 학습(RL: reinforcement learning), 순환 신경망(RNN: recurrent neural network), 컨볼루션 신경망(CNN: convolution neural network)과 같은 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 도구에 의하여 설명될 수 있다. And, in the case of the machine learning approach, the relationship between the remaining life and the degradation factor is a support vector machine (SVM), reinforcement learning (RL), recurrent neural network (RNN), convolution It can be explained by various machine learning and deep learning tools such as a convolution neural network (CNN).
이러한 잔여 수명 예측의 접근법에서는, 예비 예측이 수행된다. 그런 다음, 예비 예측된 전압값이 시스템 관찰의 역할을 하는 예측 프레임워크로 도입된다. 본 발명의 실시예에 따른 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법은, 시스템 관찰값을 수신하고, 추정된 모델 파라미터를 기반으로 시스템 상태 모델을 외삽(extrapolation)함으로써, 다음 단계의 입자를 전파하여, 전압 예측을 실현할 수 있다. 예측된 전압값이 수명 종료(EOL: end-of-life) 임계값에 도달하지 않으면, 수명 종료 임계값에 도달할 때까지 예측 절차가 계속된다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 잔여 수명 예측의 개략도를 나타낸다.In this approach of remaining life prediction, a preliminary prediction is performed. Then, the pre-predicted voltage values are introduced into a prediction framework that serves as a system observation. A method for predicting the remaining life of a fuel cell system according to an embodiment of the present invention receives a system observation value, extrapolates a system state model based on estimated model parameters, propagates particles in the next stage, and predictions can come true. If the predicted voltage value does not reach the end-of-life (EOL) threshold, the prediction process continues until the end-of-life threshold is reached. 8 shows a schematic diagram of remaining life prediction according to an embodiment of the present invention.
잔여 수명 예측 결과를 기반으로, 연료전지 시스템에 예측 유지보수 전략이 적용되어, 예상치 못한 장비의 고장을 방지하고, 연료전지 시스템의 안전성을 증가시키고, 환경에 부정적인 영향을 미치는 사고를 줄이고, 예비 부품 처리를 최적화할 수 있다. 더욱이, 예측 유지보수는 연료전지 시스템이 지속적으로 모니터링되게 할 수 있으므로, 각 연료전지 시스템에 알맞은 유지 보수 계획을 결정하는데 도움이 된다. 이러한 접근법은 연료전지 시스템의 수명을 최대화하는 동시에, 유지보수 비용을 감소시키는데 기여할 수 있다.Based on the remaining life prediction results, a predictive maintenance strategy is applied to the fuel cell system to prevent unexpected equipment failure, increase the safety of the fuel cell system, reduce accidents that negatively affect the environment, and spare parts. processing can be optimized. Moreover, predictive maintenance allows fuel cell systems to be continuously monitored, thus helping to determine a maintenance plan suitable for each fuel cell system. This approach can contribute to maximizing the life of the fuel cell system and reducing maintenance costs.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 장치의 구성을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면이다.9 is a diagram schematically illustrating the configuration of a digital twin device according to an embodiment of the present invention.
도 9를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 디지털 트윈 장치는 프로세서(10), 메모리(20), 통신부(30) 및 인터페이스부(40)를 포함한다.Referring to FIG. 9 , the digital twin device according to an embodiment of the present invention includes a
프로세서(10)는 메모리(20)에 저장된 처리 명령어를 실행시키는 CPU 또는 반도체 소자일 수 있다.The
메모리(20)는 다양한 유형의 휘발성 또는 비휘발성 기억 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(20)는 ROM, RAM 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 메모리(20)는 본 발명의 실시예에 따른 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법을 수행하는 명령어들을 저장할 수 있다.For example, the
통신부(30)는 통신망을 통해 다른 장치들과 데이터를 송수신하기 위한 수단이다.The
인터페이스부(40)는 네트워크에 접속하기 위한 네트워크 인터페이스 및 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.The
한편, 전술된 실시예의 구성 요소는 프로세스적인 관점에서 용이하게 파악될 수 있다. 즉, 각각의 구성 요소는 각각의 프로세스로 파악될 수 있다. 또한 전술된 실시예의 프로세스는 장치의 구성 요소 관점에서 용이하게 파악될 수 있다.On the other hand, the components of the above-described embodiment can be easily grasped from a process point of view. That is, each component can be identified as each process. In addition, the process of the above-described embodiment can be easily grasped from the viewpoint of components of the device.
또한 앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.In addition, the technical contents described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiments or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. A hardware device may be configured to act as one or more software modules to perform the operations of the embodiments and vice versa.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.The embodiments of the present invention described above have been disclosed for illustrative purposes, and those skilled in the art having ordinary knowledge of the present invention will be able to make various modifications, changes, and additions within the spirit and scope of the present invention, and such modifications, changes, and additions will be considered to fall within the scope of the following claims.
10: 프로세서
20: 메모리
30: 통신부
40: 인터페이스부10: Processor
20: memory
30: Ministry of Communications
40: interface unit
Claims (5)
상기 연료전지 시스템에 대하여 디지털 트윈 데이터를 수집하여 미리 설정된 클라우드에 저장하는 단계;
상기 디지털 트윈 데이터를 이용한 학습을 통해 디지털 트윈 모델을 생성하는 단계;
상기 생성된 디지털 트윈 모델의 파라미터를 추정하고 업데이트하는 단계;
상기 파라미터가 업데이트된 디지털 트윈 모델을 이용하여 상기 연료전지 시스템의 미래열화경향을 예측하는 단계; 및
상기 미래열화경향의 예측에 따라 상기 연료전지 시스템의 잔여 수명을 예측하는 단계를 포함하는 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법.
In the method for predicting the remaining life of a fuel cell system performed by a digital twin device,
Collecting digital twin data for the fuel cell system and storing it in a preset cloud;
generating a digital twin model through learning using the digital twin data;
estimating and updating parameters of the generated digital twin model;
predicting future deterioration trends of the fuel cell system using the digital twin model in which the parameters are updated; and
and estimating the remaining life of the fuel cell system according to the prediction of the future deterioration trend.
상기 파라미터는 실험 계수
According to claim 1,
The above parameters are experimental coefficients
상기 연료전지 시스템의 미래열화경향을 예측하는 단계는,
상기 업데이트된 디지털 트윈 모델을 이용하여 미리 설정된 예측 시간에 도달할 때까지 측정 데이터를 학습하는 단계;
장단기 메모리(LSTM: long-short term memory) 기반의 딥 러닝 및 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 간의 융합 접근법을 사용한 열화 모델을 생성하는 단계; 및
상기 생성된 열화 모델을 이용하여 상기 미래열화경향을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법.
According to claim 1,
The step of predicting the future deterioration tendency of the fuel cell system,
learning measurement data until a preset prediction time is reached using the updated digital twin model;
Generating a degradation model using a fusion approach between long-short term memory (LSTM)-based deep learning and ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average); and
and predicting the future deterioration tendency using the generated deterioration model.
상기 연료전지 시스템의 잔여 수명을 예측하는 단계는,
고장 임계값 접근법, 모델 기반 접근법 또는 기계 학습 접근법을 이용하여 상기 잔여 수명을 예측하는 것을 특징으로 하는 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법.
According to claim 1,
Predicting the remaining life of the fuel cell system,
A method for predicting the remaining lifespan of a fuel cell system, characterized in that the remaining lifespan is predicted using a failure threshold approach, a model-based approach, or a machine learning approach.
명령어를 저장하는 메모리; 및
상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되,
상기 명령어는,
상기 연료전지 시스템에 대하여 디지털 트윈 데이터를 수집하여 미리 설정된 클라우드에 저장하는 단계;
상기 디지털 트윈 데이터를 이용한 학습을 통해 디지털 트윈 모델을 생성하는 단계;
상기 생성된 디지털 트윈 모델의 파라미터를 추정하고 업데이트하는 단계;
상기 파라미터가 업데이트된 디지털 트윈 모델을 이용하여 상기 연료전지 시스템의 미래열화경향을 예측하는 단계; 및
상기 미래열화경향의 예측에 따라 상기 연료전지 시스템의 잔여 수명을 예측하는 단계를 포함하는 연료전지 시스템의 잔여 수명 예측 방법을 수행하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈 장치.
In the digital twin device for predicting the remaining life of the fuel cell system,
memory for storing instructions; and
Including a processor that executes the instructions,
The command is
Collecting digital twin data for the fuel cell system and storing it in a preset cloud;
generating a digital twin model through learning using the digital twin data;
estimating and updating parameters of the generated digital twin model;
predicting future deterioration trends of the fuel cell system using the digital twin model in which the parameters are updated; and
The digital twin device, characterized in that performing a method for predicting the remaining life of the fuel cell system, including predicting the remaining life of the fuel cell system according to the prediction of the future deterioration trend.
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|---|---|---|---|---|
| CN116957361A (en) * | 2023-07-27 | 2023-10-27 | 中国舰船研究设计中心 | Ship task system health state detection method based on virtual-real combination |
| CN117074957A (en) * | 2023-08-18 | 2023-11-17 | 南京林业大学 | Lithium ion battery residual service life prediction method based on digital-analog fusion |
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| KR101418179B1 (en) | 2012-12-20 | 2014-07-09 | 현대오트론 주식회사 | Fuel cell stack diagnosis method and device by detecting cell voltage and impedance |
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2021
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