KR20240065381A - 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템에 관한 것으로서, 복수의 설계인자들을 제공받아 보일러의 설계사양에 따른 시뮬레이션 운전을 수행하여 예상 운전효율을 산정하는 예상 운전부; 보일러의 실제 운전을 수행하여 실제 운전효율을 산정하는 실제 운전부; 예상 운전데이터와 실제 운전데이터를 비교하여 이상을 진단하는 고장 진단부; 및 이상으로 판별된 이상 케이스를 기 등록된 문제점 원인DB 내용들과 비교하여 고장을 진단하고, 진단된 고장 내용에 따른 조치사례를 기 등록된 문제점 조치DB 내용들과 비교하여 대응지침을 제시하는 고장 조치부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템이 제공될 수 있다.
Description
본 발명은 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 최초 설계된 설계사양을 기준으로 다양한 외부 조건에 대한 운전인자 기준값을 설정하고 이를 실시간으로 전송되는 운전 데이터와 비교하여 보일러의 성능 저하를 판단함과 동시에 지식기반 데이터베이스에서 성능 저하 원인 및 조치 사항을 운전담당자에게 알려줌으로써 보일러의 성능을 복구할 수 있도록 지침사항을 제시해주는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 공정에 필요한 열을 공급하기 위해 산업체에서는 화석연료를 연소하여 온수 또는 증기와 같은 열을 생산하는 보일러를 가동하고 있다. 이와 같은 보일러를 가동함에 있어 보일러 운전담당자들은 보일러의 운전상태를 감시하기 위한 시스템을 갖추고 이를 상시 모니터링하고 있다.
그러나, 이러한 운전상태 감시 시스템은 보일러에 설치되어 있는 몇 가지의 계측장치로부터 전송되는 계측 데이터를 확인하는 수준이며, 비정상적인 운전상태나 이상 징후를 나타내는 운전상태를 판단할 수는 없다. 특히, 보일러 운전 중 비정상 상태로 운전되는 경우, 이에 대한 원인이나 문제점 등을 파악하고 이를 정상상태로 복구하기 위한 조치사항 등을 알려주는 조업가이드가 탑재되어 있는 감시 시스템은 없는 실정이다.
대한민국 등록특허 제10-2153062호를 통해서 종래기술의 "지능형 산업용 보일러의 고장진단 및 예측시스템"이 개시된다.
도 1은 종래기술의 지능형 산업용 보일러의 고장진단 및 예측시스템을 나타내는 개념도이다.
도 1을 참조하면, 종래기술은 보일러의 운전정보를 이용하여 보일러 운전을 제어하는 PLC 컨트롤러; 보일러의 가스량 및 급수량을 측정하고, 전송하기 위한 개별미터기; 상기 PLC 컨트롤러의 운전정보와 상기 개별미터기의 측정데이터를 수신하고, 전송하기 위한 통신모듈; 상기 통신모듈(30)과 통신이 가능하고, 상기 PLC 컨트롤러 및 상기 개별미터기로부터 전송된 데이터를 저장하여 보일러 운전이력DB를 구축하며, 상기 PLC 컨트롤러와 상기 개별미터기로부터 전송된 실시간 데이터를 이용하여보일러의 효율을 연산하기 위한 관리서버(40); 상기 개별미터기로부터의 측정데이터를 기반으로 하여 가스공급및 급수를 위한 구동기기의 출력정보를 산출하고, 상기 관리서버에 의하여 연산된 보일러의 효율과 상기 구동기기의 출력정보를 이용하여 보일러의 운전제어정보를 산출하기 위해 머신러닝 기반의 분석을 수행하며, 보일러의 운전제어정보를 관리서버에 전송하는 분석서버; 상기 관리서버로부터 운전제어정보를 수신하기 위한 관리자단말기; 및 상기 관리서버(40)와 통신 가능하도록 연결되어 보일러의 동작상태를 모니터링하기 위한 원격모니터링부(60);를 포함하여 이루어지되, 상기 분석서버는 이전의 운전제어정보와 실시간 측정데이터를 분석하여 업데이트 운전제어정보를 산출하여 상기 관리서버로 전송하고, 업데이트 운전제어정보에 따라 PLC 컨트롤러에 의하여 보일러 제어가 수행되는 전과정을 계속하여 반복 학습하며, 상기 관리서버는 상기 분석서버로부터의 업데이트 운전제어정보 중 상기 구동기기의 출력정보를 기반으로 보일러의 고장여부를 진단 및 예측하는 보일러의 운전 효율을 최적하기 위한 최적 연소데이터와, 가스공급 및 급수를 위한 구동기기의 피드백 값을 이용한 빅데이터와 이를 기반으로 한 머신러닝 기반의 학습을 통해 구동기기 제어를 위한 인버터의 고장여부를 진단 및 예측하고, 이를 관리자에게 실시간으로 알림으로써 보일러의 고장으로 인한 운행중단을 사전에 차단할 뿐만 아니라, 신속한 현장 대응을 통해 효율적으로 운전관리를 할 수 있는 지능형 산업용 보일러의 고장진단 및 예측시스템이 개시되고 있다.
그러나, 상기한 종래기술은 보일러가 최초 설치된 이후 다년간 운전을 하게 되면 설비의 노후화로 인한 운전 성능 저하가 발생하거나, 계측장치의 오류로 인해 정확한 운전상태 정보를 알려주지 못하는 문제가 있고, 이와 같이 설비 노후화로 인한 운전성능 저하나 계측장치의 오류로 인한 부정확한 운전 정보를 판단할 수 없으며, 그로 인해 보일러가 최초 설치되었을 때에 비해 얼마나 운전성능이 저하되었는지, 어떤 계측장치가 오류를 발생시키고 있는지 알 수 있는 방법이 없는 문제점이 있었다.
본 발명의 목적은 최초 설계된 설계사양을 기준으로 다양한 외부 조건에 대한 운전인자 기준값을 설정하고 이를 실시간으로 전송되는 운전 데이터와 비교하여 보일러의 성능 저하를 판단함과 동시에 지식기반 데이터베이스에서 성능 저하 원인 및 조치 사항을 운전담당자에게 알려줌으로써 보일러의 성능을 복구할 수 있도록 지침사항을 제시해주는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템을 제공하는데 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 최초 설계된 설계사양을 기준으로 다양한 외부 조건에 대한 운전인자 기준값을 설정하고, 이를 실시간으로 전송되는 운전 데이터와 비교하여 보일러의 성능 저하를 판단함과 동시에 지식기반 데이터베이스에서 성능 저하 원인 및 조치 사항을 운전자에게 제시해주는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템이 제공될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 복수의 운전인자들을 제공받아 보일러의 설계사양에 따른 시뮬레이션 운전을 수행하여 예상 운전효율을 산정하는 예상 운전부; 보일러의 실제 운전을 수행하여 실제 운전효율을 산정하는 실제 운전부; 예상 운전데이터와 실제 운전데이터를 비교하여 이상을 진단하는 고장 진단부; 및 이상으로 판별된 이상 케이스를 기 등록된 문제점 원인DB 내용들과 비교하여 고장을 진단하고, 진단된 고장 내용에 따른 조치사례를 기 등록된 문제점 조치DB 내용들과 비교하여 대응지침을 제시하는 고장 조치부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템이 제공될 수 있다.
이때, 상기 예상 운전부는, 보일러 설계사양을 기준으로 운전인자 값이 입력되는 단계(S11); 입력되는 운전인자별 시뮬레이션 운전을 수행하는 단계(S12); 시뮬레이션을 통한 예상 운전데이터를 산정하는 단계(S13); 시뮬레이션 운전을 통한 예상 운전효율을 산정하는 단계(S14); 운전인자별 예상 운전데이터와 예상 운전효율의 상관관계를 산정하는 단계(S15); 상기 상관관계 데이터를 예상 운전데이터 DB에 저장하는 단계(S16); 및 예상 운전데이터를 표시하는 단계(S17);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 실제 운전부는, 실제 보일러 운전데이터를 입력받는 단계(S21); 실제 운전데이터를 표시하는 단계(S22); 보일러 열에 대한 물질수지를 계산하는 단계(S23); 및 물질수지 계산결과 정상인 경우, 실제 운전효율을 산정하는 단계(S24);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 고장 진단부는, 산정된 실제 운전효율과 예상 운전효율을 비교하는 단계(S25); 상기 비교 값이 정상인 경우, 실제 운전효율을 표시하는 단계(S26); 상기 비교 값이 비정상인 경우, 실제 운전데이터와 예상 운전데이터를 비교하는 단계(S27); 상기 비교 결과, 문제발생지점을 표시하는 단계(S28); 표시된 문제발생지점을 보고 원인분석모드를 수행할 것인지 판단하는 단계(S29); 및 원인분석모드를 수행하지 않는 경우, 현 상황 문제점을 문제점 기록DB에 저장하는 단계(S30);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 고장 조치부는, 원인분석모드를 수행하는 경우로서, 문제점 원인DB에 접속하는 단계(S32); 문제점 원인DB로부터 해당 유형의 문제점 케이스 정보를 불러들여 표시하는 단계(S33); 합치되는 문제점 케이스가 있는지 판단하는 단계(S34); 합치되는 문제점 케이스가 있는 경우, 문제점 조치DB에 접속하는 단계(S36); 문제점 조치DB로부터 해당 유형의 조치사례 정보를 불러들여 표시하는 단계(S37); 및 해당 조치사례를 최종 선택하여 대응지침을 제시하는 단계(S38):를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 최초 설계된 설계사양을 기준으로 다양한 외부 조건에 대한 운전인자 기준값을 설정하고 이를 실시간으로 전송되는 운전 데이터와 비교하여 보일러의 성능 저하를 판단함과 동시에 지식기반 데이터베이스에서 성능 저하 원인 및 조치 사항을 운전담당자에게 알려줌으로써 보일러의 성능을 복구할 수 있도록 지침사항을 제시해주기 때문에 고장으로 인한 운행중단을 사전에 차단할 뿐만 아니라, 신속한 현장 대응을 통해 효율적으로 운전관리를 할 수 있는 효과를 갖는다.
또한, 본 발명은 운전성능의 저하나 문제점 발생시 운전담당자들이 빠르게 원인을 파악하고 이를 정상화하기 위한 조치사항들을 즉각적으로 알려주는 시스템을 통해 빠르게 보일러의 운전성능을 정상화할 수 있도록 지식 정보를 제공해 줌으로써 보일러 운전 담당자들이 보다 편리하게 보일러를 운전, 관리할 수 있는 효과를 갖는다.
또한, 본 발명은 보일러의 운전 성능 저하 또는 비정상 운전 상태의 복구 조치를 빠르게 실시할 수 있기 때문에 운전인자가 바뀔 때마다 변화하는 보일러의 운전상태를 최적으로 유지할 수 있는 효과를 갖는다.
도 1은 종래기술의 지능형 산업용 보일러의 고장진단 및 예측시스템을 나타내는 개념도.
도 2a, 도 2b는 본 발명에 따른 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템을 설명하는 플로차트.
도 3a, 도 3b는 본 발명에 따른 운전인자 목록을 도시한 분류표.
도 4는 본 발명의 운전인자 일 예시에 따른 성능감시 시스템 구현 플로차트.
도 2a, 도 2b는 본 발명에 따른 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템을 설명하는 플로차트.
도 3a, 도 3b는 본 발명에 따른 운전인자 목록을 도시한 분류표.
도 4는 본 발명의 운전인자 일 예시에 따른 성능감시 시스템 구현 플로차트.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 2a, 도 2b는 본 발명에 따른 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템을 설명하는 플로차트이고, 도 3a, 도 3b는 본 발명에 따른 운전인자 목록을 도시한 분류표이다.
도 2내지 도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템은 크게 예상 운전부(100), 실제 운전부(200), 고장 진단부(300), 고장 조치부(400)로 구성될 수 있다.
먼저, 상기 예상 운전부(100)는 보일러의 설계사양에 따른 시뮬레이션 운전을 수행하여 예상 운전효율을 산정하게 된다.
또한, 상기 실제 운전부(200)는 보일러의 실제 운전을 수행하여 실제 운전효율을 산정하게 된다.
그리고, 상기 고장 진단부(300)는 예상 운전데이터와 실제 운전데이터를 비교하여 이상 즉, 보일러의 고장을 진단하게 된다.
그리고, 상기 고장 조치부(400)는 고장 진단부(300)에서 이상으로 판별된 이상 케이스를 기 등록된 문제점 원인DB 내용들과 비교하여 고장을 진단하고, 진단된 고장 내용에 따른 조치사례를 기 등록된 문제점 조치DB 내용들과 비교하여 대응지침을 제시하게 된다.
이하, 도 2내지 도 3을 참조하여 각 구성부의 작용에 대해 설명한다.
상기 예상 운전부(100)는, 보일러 설계사양을 기준으로 운전인자 값이 입력된다 (S11).
이때, 상기 입력되는 운전인자로는 도 3a, 도 3b에서 보는 바와 같이 다양한 운전인자가 있을 수 있는데, 이와 같은 운전인자는 보일러의 운전효율에 영향을 미치는 변수로 작용될 수 있다.
도 3a, 도 3b를 참조하면, 운전인자로는 크게 연료, 연소공기, 보일러 급수, 보일러, 증기, 배기가스와 같은 운전인자들로 구분될 수 있다.
이를 보다 자세히 설명하면, 예컨대, 연료는 공급량, 공급온도, 공급압력의 세부 운전인자가 제공될 수 있다.
그리고, 연소공기의 경우에는 압입송풍기 입구온도, 압입송풍기 출구온도, 압입송풍기 출구 공기량, 압입송풍기 댐퍼 개도율, 압입송풍기 출구 압력, 공기예열기 입구온도, 공기예열기 출구온도, 공기예열기 출구 공기량, 보일러 입구온도, 보일러 입구 공기량과 같은 세부 운전인자가 제공될 수 있다.
그리고, 보일러 급수의 경우, 보일러 급수탱크 출구 온도, 탈기기 급수펌프 출구 유량, 탈기기 급수펌프 출구 온도, 탈기기 급수펌프 출구 압력, 탈기기 급수펌프 토출밸브 개도율, 탈기기 운전압력, 보일러 급수펌프 출구 유량, 보일러 급수펌프 출구 온도, 보일러 급수펌프 출구 압력, 보일러 급수펌프 토출밸브 개도율, 급수예열기 입구 유량, 급수예열기 입구 온도, 급수예열기 입구 압력, 급수예열기 출구 유량, 급수예열기 출구 온도, 급수예열기 출구 압력과 같은 세부 운전인자가 제공될 수 있다.
또한, 보일러의 경우, 드럼 압력, 로내 압력, 로내 온도, 증기 압력, 증기 온도, 증기 유량과 같은 세부 운전인자가 제공될 수 있다.
그리고, 배기가스의 경우, 배기가스 중 산소 농도, 배기가스 중 일산화탄소 농도, 보일러 출구 배기가스 유량, 보일러 출구 배기가스 온도, 보일러 출구 배기가스 압력, 공기예열기 입구온도, 공기예열기 입구 배기가스량, 공기예열기 출구온도, 공기예열기 출구 배기가스량, 급수예열기 입구 배기가스량, 급수예열기 입구 온도, 급수예열기 입구 압력, 급수예열기 출구 배기가스량, 급수예열기 출구 온도, 급수예열기 출구 압력, 유인송풍기 입구온도, 유인송풍기 출구온도, 유인송풍기 출구 배기가스량, 유인송풍기 댐퍼 개도율, 유인송풍기 출구 압력의 세부 운전인자가 제공될 수 있다.
그리고, 보일러 설계사양을 기준으로 운전인자 값이 입력(S11)되고 난 후, 입력되는 운전인자별 시뮬레이션 운전을 수행한다(S12).
본 발명에서는 이와 같은 실제 보일러의 운전인자들을 시뮬레이션 데이터로 제공함에 따라 보다 정확한 비교데이터를 획득할 수 있게 되는 것이다.
이후, 시뮬레이션을 통한 예상 운전데이터를 산정(S13)하고, 이후, 시뮬레이션 운전을 통한 예상 운전효율을 산정(S14)한다.
그리고, 운전인자별 예상 운전데이터와 예상 운전효율의 상관관계를 산정(S15)하고, 상기 상관관계 데이터를 예상 운전데이터 DB에 저장(S16) 한다.
이와 같은 예상 운전데이터는 디스플레이부를 통해서 표시(S17)될 수 있다.
이하, 상기 실제 운전부(200)에 대해 설명하면, 먼저 실제 보일러 운전데이터를 입력(S21) 받는다. 이때 입력받은 실제 운전데이터는 디스플레이부를 통해서 표시(S22)될 수 있다.
그리고, 보일러 열에 대한 물질수지를 계산하는 단계(S23)를 수행하고, 물질수지 계산결과 정상인 경우, 실제 운전효율을 산정(S24) 한다.
이하, 상기 고장 진단부(300)에 대해 설명하면, 먼저, 예상 운전부(100) 및 실제 운전부(200)에서 산정된 실제 운전효율과 예상 운전효율을 비교하는 단계(S25)를 수행하고, 상기 비교 값이 정상인 경우, 실제 운전효율을 디스플레이부 등을 통해서 표시(S26)한다.
이때, 상기 비교 값이 비정상인 경우에는 실제 운전데이터와 예상 운전데이터를 비교하는 단계(S27)를 거치게 된다.
이때, 상기 비교 결과에 따라서 문제발생지점을 표시(S28)한다.
그리고, 표시된 문제발생지점을 보고 원인분석모드를 수행할 것인지 판단(S29) 하는데, 원인분석모드를 수행하지 않는 경우, 현 상황 문제점을 문제점 기록DB에 저장하는 단계(S30)를 수행한다.
이하, 상기 고장 조치부(400)에 대해서 설명하면, 먼저, 고장 진단부(300)의 원인분석모드를 수행하는 경우로서, 문제점 원인DB에 접속하는 단계(S32)를 수행한다.
이후, 문제점 원인DB로부터 해당 유형의 문제점 케이스 정보를 불러들여 표시(S33)하고, 합치되는 문제점 케이스가 있는지 판단(S34)한다.
이때, 합치되는 문제점 케이스가 있는 경우, 문제점 조치DB에 접속단계(S36)하고, 문제점 조치DB로부터 해당 유형의 조치사례 정보를 불러들여 표시하는 단계(S37)를 수행한 후, 해당 조치사례를 최종 선택하여 대응지침을 제시하는 단계(S38)를 수행하게 된다.
도 4는 본 발명의 운전인자 일 예시에 따른 성능감시 시스템 구현 플로차트이다.
도 4를 참조하면, 운전인자별 시뮬레이션 운전을 수행함에 있어, 도 3의 운전인자 중, 보일러 급수예열기 출구에서의 급수온도를 운전인자로 하여 본 발명의 보일러 성능감시 시스템을 구현한 예를 플로차트로 도시한다.
먼저, 보일러 급수예열기 출구에서의 급수온도를 계측한 측정값을 운전인자로 입력한다.
이때, 입력되는 급수온도는 130℃로 가정한다.
이후, 입력값에 대한 보일러열의 물질수지(물질의 유입과 유출량을 비교하여 남아 있는 양을 계산하는 것)를 계산하고, 계산결과 값이 정상범위인 경우에는 시뮬레이션 결과에 따라 기 입력된 기준값(예: 145℃)을 불러들여 예열기 출구에서 측정된 실제 계측값(예: 130℃)과 비교하여 보일러 효율을 산정하고, 산정된 값에 따라 현재 보일러의 효율표시가 이루어지도록 한다.
만약, 물질수지 계산결과 값이 비정상 범위로 나타나는 경우에는 물질수지 불일치에 따른 문제점(효율산정불가) 표시가 이루어지도록 하고, 이에 대한 조치사항이 표시되도록 한다.
이때, 조치사항으로는 "급수유량계, 증기유량계 점검필요" 등의 메시지가 출력되어 사용자가 이를 보고 해당 부분을 점검하도록 한다.
물질수지 계산결과 값이 정상 범위이고, 현재 보일러의 효율표시가 이루어지면, 과거운전자료에서 정상운전상태의 급수온도 값(예: 143℃)을 읽어 들여 현재의 계측값과 비교한다.
이때, 정상운전상태의 급수온도(143℃)에 비해서 실제 계측 급수온도(130℃)가 너무 낮기 때문에 이를 에러(고장)상황으로 판단하고, 문제점 원인DB로부터 해당 유형의 문제점 케이스 정보들을 불러들여 표시하고, 합치되는 문제점 케이스가 있는지 판단한다.
이때, 에러상황으로 판단되면 이를 데이터베이스에 업데이트시켜 저장한다.
상기 문제점 원인DB는 경험DB로서 시스템을 운용하는 과정에서 새로운 사례들이 업데이트 축적된다.
한편, 문제점 원인DB는 기존에 저장된 유사 사례들을 복수로 제공하게 되는데, 복수로 나열된 유사 사례들을 보고 운전자가 해당하는 유사사례를 직접 선택하여 판단할 수 있게 한다.
이때, 도 4에 도시된 바와 같이 원사항의 표시 예로는, ①탈기기 운전압력이 낮아짐, ②급수배관 열손실이 큼, ③급수예열기 출구측 배기가스 온도가 높아짐, ④급수예열기 입구측 급수온도가 낮아짐, ⑤저온 보충수량이 많아짐, ⑥급수예열기 열전달율 감소 등과 같이 구체적인 원인사항들이 표시될 수 있다.
이중에서 운전자는 유사사례들 중 해당하는 사례로 의심되는 1개 이상 복수개의 사례를 선택할 수 있다.
운전자가 문제점 원인을 선택하면 문제점 조치DB와 연동되어 해당 고장원인에 따른 조치사항들을 표시한다.
이때, 조치사항의 표시 예로는, ①배기가스량 점검, ②연소공기량 점검, ③배기가스 산소농도 점검, ④보일러출구 배기가스 온도점검, ⑤급수예열기 튜브스케일 부착점검, ⑥급수예열기 청소실시, ⑦급수예열기 튜브교체 등과 같이 구체적인 조치사항들이 표시될 수 있다.
이와 같은 조치사항들은 고장원인별로 표시될 수 있다.
그리고, 운전자는 상기 조치사항들을 체크하고 조치사항을 실시하게 된다.
이와 같은 과정을 통해서 본 발명은 최초 설계된 설계사양을 기준으로 다양한 외부 조건에 대한 운전인자 기준값을 설정하고 이를 실시간으로 전송되는 운전 데이터와 비교하여 보일러의 성능 저하를 판단함과 동시에 지식기반 데이터베이스에서 성능 저하 원인 및 조치 사항을 운전담당자에게 알려줌으로써 보일러의 성능을 복구할 수 있도록 지침사항을 제시해주는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템을 제공할 수 있게 된다.
앞서 살펴본 바와 같은 본 발명은 최초 설계된 설계사양을 기준으로 다양한 외부 조건에 대한 운전인자 기준값을 설정하고 이를 실시간으로 전송되는 운전 데이터와 비교하여 보일러의 성능 저하를 판단함과 동시에 지식기반 데이터베이스에서 성능 저하 원인 및 조치 사항을 운전담당자에게 알려줌으로써 보일러의 성능을 복구할 수 있도록 지침사항을 제시해주기 때문에 고장으로 인한 운행중단을 사전에 차단할 뿐만 아니라, 신속한 현장 대응을 통해 효율적으로 운전관리를 할 수 있게 된다.
또한, 본 발명은 운전성능의 저하나 문제점 발생시 운전담당자들이 빠르게 원인을 파악하고 이를 정상화하기 위한 조치사항들을 즉각적으로 알려주는 시스템을 통해 빠르게 보일러의 운전성능을 정상화할 수 있도록 지식 정보를 제공해 줌으로써 보일러 운전 담당자들이 보다 편리하게 보일러를 운전, 관리할 수 있게 된다.
또한, 본 발명은 보일러의 운전 성능 저하 또는 비정상 운전 상태의 복구 조치를 빠르게 실시할 수 있기 때문에 운전인자가 바뀔 때마다 변화하는 보일러의 운전상태를 최적으로 유지할 수 있게 된다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
100: 예상 운전부
200: 실제 운전부
300: 고장 진단부 400: 고장 조치부
300: 고장 진단부 400: 고장 조치부
Claims (6)
- 최초 설계된 설계사양을 기준으로 다양한 외부 조건에 대한 운전인자 기준값을 설정하고, 이를 실시간으로 전송되는 운전 데이터와 비교하여 보일러의 성능 저하를 판단함과 동시에 지식기반 데이터베이스에서 성능 저하 원인 및 조치 사항을 운전자에게 제시해주는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템.
- 복수의 운전인자들을 제공받아 보일러의 설계사양에 따른 시뮬레이션 운전을 수행하여 예상 운전효율을 산정하는 예상 운전부;
보일러의 실제 운전을 수행하여 실제 운전효율을 산정하는 실제 운전부;
예상 운전데이터와 실제 운전데이터를 비교하여 이상을 진단하는 고장 진단부; 및
이상으로 판별된 이상 케이스를 기 등록된 문제점 원인DB 내용들과 비교하여 고장을 진단하고, 진단된 고장 내용에 따른 조치사례를 기 등록된 문제점 조치DB 내용들과 비교하여 대응지침을 제시하는 고장 조치부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 예상 운전부는,
보일러 설계사양을 기준으로 운전인자 값이 입력되는 단계(S11);
입력되는 운전인자별 시뮬레이션 운전을 수행하는 단계(S12);
시뮬레이션을 통한 예상 운전데이터를 산정하는 단계(S13);
시뮬레이션 운전을 통한 예상 운전효율을 산정하는 단계(S14);
운전인자별 예상 운전데이터와 예상 운전효율의 상관관계를 산정하는 단계(S15);
상기 상관관계 데이터를 예상 운전데이터 DB에 저장하는 단계(S16); 및
예상 운전데이터를 표시하는 단계(S17);
를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 실제 운전부는,
실제 보일러 운전데이터를 입력받는 단계(S21);
실제 운전데이터를 표시하는 단계(S22);
보일러 열에 대한 물질수지를 계산하는 단계(S23); 및
물질수지 계산결과 정상인 경우, 실제 운전효율을 산정하는 단계(S24);
를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 고장 진단부는,
산정된 실제 운전효율과 예상 운전효율을 비교하는 단계(S25);
상기 비교 값이 정상인 경우, 실제 운전효율을 표시하는 단계(S26);
상기 비교 값이 비정상인 경우, 실제 운전데이터와 예상 운전데이터를 비교하는 단계(S27);
상기 비교 결과, 문제발생지점을 표시하는 단계(S28);
표시된 문제발생지점을 보고 원인분석모드를 수행할 것인지 판단하는 단계(S29); 및
원인분석모드를 수행하지 않는 경우, 현 상황 문제점을 문제점 기록DB에 저장하는 단계(S30);
를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 고장 조치부는,
원인분석모드를 수행하는 경우로서, 문제점 원인DB에 접속하는 단계(S32);
문제점 원인DB로부터 해당 유형의 문제점 케이스 정보를 불러들여 표시하는 단계(S33);
합치되는 문제점 케이스가 있는지 판단하는 단계(S34);
합치되는 문제점 케이스가 있는 경우, 문제점 조치DB에 접속하는 단계(S36);
문제점 조치DB로부터 해당 유형의 조치사례 정보를 불러들여 표시하는 단계(S37); 및
해당 조치사례를 최종 선택하여 대응지침을 제시하는 단계(S38):
를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 운전인자 비교 방법을 이용한 보일러용 지능형 지식기반 성능감시 시스템.
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| KR102153062B1 (ko) | 2019-12-26 | 2020-09-07 | 대림로얄이앤피(주) | 지능형 산업용 보일러의 고장진단 및 예측시스템 |
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2022
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