WO2023090876A1 - 선제적 풍력발전 유지관리 시스템 - Google Patents

선제적 풍력발전 유지관리 시스템 Download PDF

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WO2023090876A1
WO2023090876A1 PCT/KR2022/018147 KR2022018147W WO2023090876A1 WO 2023090876 A1 WO2023090876 A1 WO 2023090876A1 KR 2022018147 W KR2022018147 W KR 2022018147W WO 2023090876 A1 WO2023090876 A1 WO 2023090876A1
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WO
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wind power
power generation
maintenance
manual
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PCT/KR2022/018147
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Inventor
김정우
한기범
채성기
이경학
Original Assignee
주식회사 에이투엠
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Definitions

  • the present invention relates to a preemptive wind power generation maintenance management system, which is capable of preemptively predicting and responding to failures of parts applied to wind power generation facilities, and provides workers or managers with necessary maintenance and management of wind power generation facilities. It is to provide various types of manuals.
  • a facility such as a wind power generation requires a system for management because it is difficult for a manager or worker to perform precise management due to its scale.
  • Korean Patent Registration No. 10-1764541 (Wind Turbine Maintenance Device and Method, registered on July 27, 2017) for wind power generator maintenance. It relates to a wind power generator maintenance device and method capable of classifying maintenance work into post-maintenance, periodic maintenance, and condition-based maintenance, setting work scenarios for each maintenance work, and issuing work instructions, and maintenance required for the wind power generator.
  • a wind power generator comprising the steps of selecting a first maintenance work to be performed, setting a work scenario to be performed by the first maintenance work, and issuing a work order including the work scenario to a terminal of a maintenance engineer.
  • a wind turbine maintenance method for maintaining is disclosed.
  • Korean Patent Publication No. 10-2021-0097369 (System for predicting potential failure of machinery using failure type big data and its method, published on August 09, 2021) is a data conversion unit that captures the screen of each part of machinery captured in real time by a plurality of camera modules as an image and converts the operation form for each timeline into text data, driving provided by the PLC device of machinery
  • a data generation unit that generates failure type data by integrating data and text data, a data collection unit that collects failure type data, a data preprocessing unit that analyzes failure type data to derive variables necessary for failure prediction of each part, and failure
  • a machine learning unit that updates a failure prediction model of each part through machine learning using at least one of type data and variables, a failure prediction unit that predicts a failure of the corresponding machine facility based on the failure prediction model, and a failure example.
  • a potential failure prediction system for machinery using failure type big data including a repair parts determination unit that determines repair parts required
  • Korean Patent Publication No. 10-2020-0091073 (Generator Failure Prediction Diagnosis System, published on July 30, 2020) provides past operation information and past failure history information through various measurement information along with the current operating state of the generator. In addition to preventing accidents in advance by diagnosing failure prediction through deep learning failure prediction algorithm,
  • It relates to a generator failure prediction diagnosis system that can improve the lifespan of a generator, and measures the generator's current operating state and vibration, speed, power, ultrasonic wave, voltage and current, noise, partial discharge, arc, and smoke information.
  • a collection unit that receives and collects the generator information measured by the measurement unit, and a big data management unit that stores the generator information collected by the collection unit and manages past operation information, real-time operation information, measurement elements, and failure history
  • a failure prediction diagnosis unit that receives the information stored and managed by the big data management unit and performs a deep learning failure prediction algorithm to diagnose the current state of the generator, and receives and displays the result diagnosed by the failure prediction diagnosis unit
  • a technology comprising a display unit for transmitting is proposed.
  • Another object of the present invention is to provide highly reliable event situation recognition and failure prediction information by reflecting the human factor, which is a cognitive factor of field workers or managers, in relation to events, which are abnormal situations occurring in wind power generation facilities. It is an object of the present invention to provide a preemptive wind power generation maintenance management system capable of
  • the preemptive wind power generation maintenance management system calculates the remaining life of equipment parts through system control and repair history, stores and provides maintenance details, and provides manuals and operators for maintenance.
  • a control unit 10 for managing checklists and schedules; and a DB management unit 20 for storing, calling, and managing maintenance records; and an input/output management unit 30 for managing input/output information of the control unit 10 and the DB management unit 20 and input/output of information through an external computer network.
  • the control unit 10 includes an information analysis unit 11 that analyzes information input from the input/output management unit 30, a manual management unit 12 that manages manuals provided to workers or managers, and manuals provided to workers or managers.
  • Manual creation unit (13) to create work checklist management unit (14) to manage checklists provided to workers, worker checklist creation unit (15) to create checklists provided to workers, maintenance and repair schedules It is composed of a schedule management unit 16 that manages, and a remaining life calculation unit 17 that calculates the remaining life for maintenance, management, and replacement of parts of the wind power plant is further included.
  • the information analysis unit 11 analyzes the detection information input from the input/output management unit 30 and text information input by a worker or manager, and the type of detection information and text information input through learning such as deep learning Classify the event situation based on and perform indexing for the type of event situation of the input detection information and text information through repeated confirmation work, and the information analysis unit 11 is a drone equipped with an image acquisition device. It analyzes the acquired image information using , determines whether an abnormal situation occurs, determines the type of event through learning such as deep learning, and then performs the appropriate indexing task.
  • the information analysis unit 11 obtains the text information input by the worker or manager through the personal communication terminal, it determines whether or not it is an event situation, analyzes the request of the worker or manager, and determines the processing method accordingly. After providing information based on the text information entered by the operator on-site, it is determined whether it is simple information confirmation or an abnormal situation detected according to the index word selected by the operator next time, and the operator or manager is not provided in the manual. Text information that memoizes opinions on inspection items that are not specified in the manual, or among the inspection items provided by the operator in the manual, importance point settings for the predictability of abnormal situations based on experience points and inspection items not instructed in the work manual The same human factor is reflected and compared with information input from the input/output management unit 30 to increase reliability.
  • the experiential value refers to a human factor acquired by a worker or manager through experience, such as action on similar cases and the result thereof through field experience, and may be an opinion of the worker or manager.
  • the importance point sets the priority according to the importance of maintenance history, inspection, or work, and is expressed as a decimal point from 0 to 1 or as a numerical value from 0 to 100.
  • the manual management unit 12 determines and manages whether to create a new manual for a worker or manager or whether to call a manual used in the past, and the manual creation unit 13 controls the DB management unit 20
  • the manual platform is stored in the DB, and the content configuration is automatically selected for each situation in which manuals must be provided to be installed on the personal communication terminals of workers and managers, or the user or manager selects the necessary contents and mounts them on the personal communication terminal. do.
  • the schedule management unit 16 creates a calendar-type DB for the work schedule entered by the operator or manager, manages it time-sequentially, automatically loads the corresponding work manual into the personal communication terminal, and notifies the operator or manager.
  • the schedule management unit 16 compares the remaining life of the corresponding part with information on the time required according to the parts supply and demand stored in the DB, calculates the optimal schedule, and sets the order schedule for the corresponding part.
  • the corresponding parts are automatically ordered to a parts company located outside through the input/output management unit 30 according to the optimal schedule, In order to determine whether or not the part is ordered, check whether the part in stock is in stock, and order the part if there is no stock.
  • the remaining life calculation unit 17 calculates and predicts the remaining life based on the repair history of the corresponding part stored in the DB management unit 20 or the history of cost occurrence required for repair Preemptive wind power, characterized in that The object of the present invention can be better achieved by providing a power generation maintenance management system.
  • FIG. 1 is a block diagram of a preemptive wind power generation maintenance management system of the present invention.
  • FIG. 2 is a detailed configuration diagram of the CPU 10 of the present invention.
  • FIG. 3 is a system operation overview diagram according to an embodiment of the present invention.
  • Preemptive control of the wind power generation maintenance management system Preemptive control of the wind power generation maintenance management system, computation of remaining life of equipment parts through repair history, storage and provision of maintenance details, control unit 10 that manages manuals for maintenance and operator's checklists and schedules, maintenance A DB management unit 20 that stores, calls, and manages management history, and an input/output management unit 30 that manages input/output information of the control unit 10 and the DB management unit 20 and input/output of information through an internal computer network or an external computer network.
  • a preemptive wind power generation maintenance system characterized in that consisting of.
  • FIG. 1 is a block diagram of a preemptive wind power generation maintenance management system of the present invention.
  • control unit 10 includes an information analysis unit 11, a manual management unit 12, a manual creation unit 13, a work check list management unit 14, and a work check list creation unit. It consists of a unit 15 and a schedule management unit 16.
  • a remaining life calculation unit 17 for calculating the remaining life for maintenance management and replacement of parts of the wind power plant is further included.
  • the information analysis unit 11 analyzes information input from the input/output management unit 30 .
  • a drone operated to check a section where it is difficult to install a video input member and detection means such as a vibration sensor to detect vibration of parts, a temperature sensor to detect temperature, and a camera to visually check the operating state. It may be a personal communication terminal equipped with a camera through which workers and managers can acquire image information.
  • text input by a worker or manager using a personal communication terminal or the like may also be used as information.
  • This information analysis unit 11 analyzes the detected information input from the information input means and text information input by a worker or manager, based on the type of detected information and text information input through learning such as deep learning. It is to classify the event situation and perform the index work for the type of event situation of the sensed information and text information entered through repeated verification.
  • the type of information is analyzed, whether an abnormal situation occurs or not, and it is determined whether or not an abnormal situation occurs. indexing will be performed.
  • various methods may be applied to the image analysis method, and representatively, a method using a difference in shape or color of an object in an image frame or a difference between a boundary point between an object and a surrounding background may be applied. It is not limiting.
  • the DB stored in the DB management unit 20 is searched for the contents of the field related to the crack of the blade. Textual information is analyzed in order to be able to perform tasks such as invoking informational index words.
  • an information index word is called from the DB stored in the DB management unit 20 described above, transmitted to the personal communication terminal of the worker, and then the information index word selected by the worker. According to this, it is judged whether it is a simple information check or an abnormal situation detected.
  • an operator After receiving information by searching for the word 'blade crack', an operator selects words related to abnormal situations such as 'abnormal', 'problem', 'repair', and 'replacement' among the information index words provided later. Recognizing that a problem related to 'crack' has occurred, providing information such as repair history and abnormal situation detection from the database of the blade to the operator, and at the same time guiding the operator to perform a more precise diagnosis on the part inspected on site allow you to do
  • This kind of work compares the information input from the information input means with the inspection information, which is the result information input by the operator or manager after completing the work, to reflect the human factor more, resulting in more reliable results. make it possible to derive
  • the human factor is the text information in which the operator or manager memoizes opinions on inspection items not provided in the manual, or the importance of predictability of abnormal situations based on experience among inspection items provided by the manual. It can be the point setting value and inspection items according to the operator's arbitrary judgment that are not instructed in the work manual.
  • the importance point is for setting priorities according to the importance of maintenance history or inspection and work. method can be applied.
  • the importance of a situation determined by a worker's experience is high, it can be expressed as a numerical value close to 1 or 100 so that memoized text information can be analyzed and reflected through learning.
  • the result value may be a basis for judgment such as maintenance, repair, or replacement of parts used in a wind power generation facility, and a basis for determining an event situation detected as an abnormal situation.
  • the manual management unit 12 manages manuals provided to workers or managers, and determines and manages whether to create a new manual or call a previously used manual to the worker or manager.
  • manuals there may be training manuals for new workers, manuals including maintenance records for each wind power plant part to which identification information is given, manuals suitable for the characteristics of each worker, and the like.
  • the manual as described above is stored in the DB of the DB management unit 20, and can be called when necessary and mounted on a display device connected to a communication terminal of an operator or manager or a system.
  • the manual creation unit 13 is capable of generating a manual provided to a personal communication terminal of a worker or manager, stores the manual platform in the DB of the DB management unit 20, and configures the contents for each situation in which the manual needs to be provided. It can be automatically selected and mounted, or the user or administrator can select and mount the necessary content.
  • the operator or manager can load the contents suitable for the work or work situation, only information such as video information, time-series maintenance history chart, or text among the past history of the work It can be completed by loading, or it can be completed by automatically loading essential inspection items or essential processing items.
  • Such a manual platform is to be standardized or non-standardized so that it can be applied in various ways depending on the situation.
  • the work check list management unit 14 manages a list to be checked by the operator among the manuals generated through the manual creation unit 13, and the information according to the analysis of the information input through the information analysis unit 11 is When an event situation occurs, a work checklist according to the event situation is created, or a worker checklist is created according to checklists to be checked by the worker at all times even in the case of a constant situation.
  • the work checklist creation unit 15 generates a checklist provided to the worker, and creates and provides a manual to the worker or manager according to the type of manual determined by the work checklist management unit 14 .
  • the schedule management unit 16 manages schedules such as maintenance and repair, and creates a calendar-type DB for the work schedule input by a worker or manager and manages it in a time-series manner, automatically loading and It will perform tasks such as notifying workers or managers.
  • a schedule according to situations such as maintenance, repair, or replacement is set and the schedule is managed accordingly.
  • the schedule for maintenance, repair, or replacement according to the remaining life of the parts applies either a period set by a worker or manager or a predicted period through calculation.
  • the optimal schedule is calculated and the order schedule for the part is notified to the operator or manager.
  • the part order is performed or an operator or manager sets an automatic order, the part is automatically ordered to an external parts company through the input/output management unit 30 according to an optimal schedule.
  • whether or not the corresponding part is ordered is to determine whether the part is in stock or not, and to order the part if there is no stock.
  • the remaining life operation unit 17 uses its own arithmetic formula or prediction program, or calls a program such as APP through a communication connection to an external comprehensive management system, etc., and then loads and uses it.
  • the arithmetic formula or prediction program loaded in the remaining life calculation unit 17 can be applied based on the repair history of the corresponding part stored in the DB management unit 20 or the history of cost incurred during repair.
  • the number of repairs performed is greater than the number of repairs of the same other parts based on the number of repairs performed with the same details in the repair history and the repetition interval of repairs with the same details, etc. If the number of repetitions of the details is shortened, a method such as notifying that it is subject to replacement may be applied.
  • the input/output management unit 30 enables management of various input/output information transmitted to the control unit 10 and input/output of information through an internal computer network or an external computer network.
  • the input/output management unit 30 obtains information of various types of information input means installed for maintenance of the wind power generation facility and transmits it to the control unit 10.
  • the information input means includes a vibration sensor, It may be a temperature sensor, a video input member, a drone, and a personal communication terminal used by a manager or worker.
  • the management program APP, etc. stored in the DB is transmitted to the personal communication terminal possessed by the operator or manager, or the communication protocol is set and managed so that communication is possible.
  • the present invention relates to a preemptive wind power generation maintenance management system, which is capable of preemptively predicting and responding to failures of parts applied to wind power generation facilities, and provides workers or managers with necessary maintenance and management of wind power generation facilities. It is an invention that can be used industrially because it can provide manuals in various forms.

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Abstract

본 발명은 선제적 풍력발전 유지관리 시스템에 대한 것으로, 풍력발전 시설에 적용되는 부품의 고장을 선제적으로 예측하고, 이에 대한 대응을 할 수 있으며, 작업자 또는 관리자에게 풍력발전 시설의 유지관리에 필요한 다양한 형태의 매뉴얼을 제공할 수 있도록 하는 것이다.

Description

선제적 풍력발전 유지관리 시스템
본 발명은 선제적 풍력발전 유지관리 시스템에 대한 것으로, 풍력발전 시설에 적용되는 부품의 고장을 선제적으로 예측하고, 이에 대한 대응을 할 수 있으며, 작업자 또는 관리자에게 풍력발전 시설의 유지관리에 필요한 다양한 형태의 매뉴얼을 제공할 수 있도록 하는 것이다.
풍력발전과 같은 시설은 그 규모상 관리자 또는 작업자가 정밀한 관리를 하기 어려워 관리를 위한 시스템이 필요하게 된다.
이와 같은 대규모 시설의 경우 관리시 다양한 이상상황인 이벤트가 발생하게 되고, 이러한 이벤트 발생시 관리자 또는 현장작업자가 이벤트 상황에 대처하는데 어려운 문제가 자주 발생하게 된다.
또한, 시설의 규모에 따른 유지 및 관리시 시설에 이용되는 부품의 수명을 예측하기 어려워 고장 발생시 장시간 발전시설의 운영을 중지해야 하는 문제점 들이 발생하게 된다.
이와 같은 문제점을 극복하기 위해 다양한 기술들이 제안되고 있으며, 그 대표적인 예로 대한민국 등록특허 제10-1764541호(풍력발전기 유지보수 장치 및 그 방법, 2017년 07월 27일 등록)는 풍력발전기 유지보수를 위한 정비작업을 사후정비, 주기정비, 및 상태기반정비로 분류하고, 정비작업별 작업 시나리오를 설정하고, 작업지시서를 발행할 수 있는 풍력발전기 유지보수 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 풍력발전기에 필요한 정비작업들을 정비작업종류-사후정비, 주기정비, 및 상태기반정비를 포함함- 중의 하나로 분류하는 단계, 상기 풍력발전기의 상태를 수집하는 단계, 상기 정비작업종류 및 상기 풍력발전기의 상태를 바탕으로 수행하여야 할 제1 정비작업을 선정하는 단계, 상기 제1 정비작업이 수행하여야 할 작업 시나리오를 설정하는 단계, 유지보수 엔지니어의 단말로 상기 작업 시나리오를 포함하는 작업지시서를 발행하는 단계를 포함하는 풍력발전기를 유지보수하기 위한 풍력발전기 유지보수 방법이 개시된다.
상기와 같은 기술의 경우 시나리오에 따른 작업지시서가 제공되기 때문에 다양한 현장상황에 적용하기 어려운 문제가 있었다.
또한, 선제적 유지관리에 따른 고장예측에 대해서 그 대표적인 예로 대한민국 공개특허 제10-2021-0097369호(고장유형 빅데이터를 이용한 기계설비의 잠재적 고장예측 시스템 및 그 방법, 2021년 08월 09일 공개)는 복수의 카메라 모듈에 의해 실시간으로 촬영되는 기계설비들의 각 부품들에 대한 화면을 이미지로 캡쳐하여 타임라인별 작동 형태를 텍스트 데이터로 변환하는 데이터 변환부, 기계설비들의 PLC 장치에서 제공하는 구동 데이터와 상기 텍스트 데이터를 통합하여 고장유형 데이터를 생성하는 데이터 생성부, 고장유형 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 고장유형 데이터를 분석하여 각 부품들의 고장예측에 필요한 변수를 도출하는 데이터 전처리부, 고장유형 데이터 및 변수 중 적어도 어느 하나 이상을 이용하여 머신러닝을 통해 각 부품들의 고장예측 모델을 업데이트하는 머신러닝부, 고장예측 모델을 기반으로 해당 기계설비의 고장을 예측하는 고장예지부, 및 고장예지부의 고장 예측에 따라 해당 기계설비에 필요한 수리부품을 판단하는 수리부품 판단부를 포함하는 고장유형 빅데이터를 이용한 기계설비의 잠재적 고장예측 시스템을 제안하고 있다.
또한, 대한민국 공개특허 제10-2020-0091073호(발전기의 고장예측 진단 시스템, 2020년 07월 30일 공개)는 발전기의 현재 운전상태와 더불어 다양한 계측정보를 통해 과거 운전정보와 과거 고장 이력 정보를 취합하여 딥러닝 고장 예측 알고리즘을 통해 고장예측을 진단함으로써 사고를 미연에 방지함과 더불어 관리를 통한
발전기의 수명을 향상시킬 수 있도록 한 발전기의 고장예측 진단 시스템에 관한 것으로서, 발전기의 현재 운전상태 및 진동, 속도, 전력, 초음파, 전압 및 전류, 소음, 부분방전, 아크, 매연 정보를 계측하는 계측부와, 상기 계측부로 계측된 발전기의 정보를 전달받아 수집하는 수집부와, 상기 수집부에 수집된 발전기의 정보를 저장하고 과거 운전정보, 실시간 운전정보, 계측 요소 및 고장 이력을 관리하는 빅 데이터 관리부와, 상기 빅 데이터 관리부에 저장 및 관리된 정보를 전달받아 딥러닝 고장 예측 알고리즘을 수행하여 상기 발전기의 현재 상태를 진단하는 고장 예측 진단부와, 상기 고장 예측 진단부에서 진단된 결과를 전달받아 표시 및 전달하는 표시부를 포함하여 구성되는 기술을 제안하고 있다.
이와 같은 고장예측 기술의 경우에도 단순히 계측정보만을 이용하여 고장여부의 판단 및 예측에 대한 정보만을 제공하는 기술을 제안하여, 현장작업자 또는 관리자의 작업이 용이하지 않은 문제가 있었다.
상기와 같은 문제점에 대한 해결책으로, 작업자 또는 관리자에게 작업 또는 업무와 관련된 다양한 매뉴얼 제공할 수 있는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템을 제공하는 것을 본 발명의 목적으로 한다.
본 발명의 또다른 목적은 풍력발전 시설에서 발생되는 이상상황인 이벤트와 관련되어 현장 작업자 또는 관리자의 인지적 요소인 휴먼팩터(Human factor)를 반영하여 신뢰성이 높은 이벤트상황 인지 및 고장예측 정보를 제공할 수 있는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템을 제공하는 것을 본 발명의 목적으로 한다.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위한 선제적 풍력발전 유지관리 시스템은 시스템의 제어와 수리이력을 통한 설비부품의 잔존수명 연산, 유지관리 내역의 저장 및 제공, 유지관리를 위한 매뉴얼 및 작업자의 체크리스트와 일정을 관리하는 제어부(10);와 유지관리이력의 저장, 호출 및 관리를 수행하는 DB관리부(20); 및 제어부(10)와 DB관리부(20)의 입출력 정보의 관리 및 외부전산망을 통한 정보의 입출력을 관리하는 입출력관리부(30)로 구성되는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템을 제공하게 된다.
상기 제어부(10)는 입출력관리부(30)에서 입력되는 정보를 분석하는 정보분석유니트(11), 작업자 또는 관리자에게 제공되는 매뉴얼을 관리하는 매뉴얼관리유니트(12), 작업자 또는 관리자에게 제공되는 매뉴얼을 생성하는 매뉴얼생성유니트(13), 작업자에게 제공되는 체크리스트를 관리하는 작업자체크리스트 관리유니트(14), 작업자에게 제공되는 체크리스트를 생성하는 작업자 체크리스트 생성유니트(15), 유지관리 및 보수 일정을 관리하는 일정관리유니트(16)로 구성되고, 풍력발전 설비의 부품 유지 관리 및 교체하기 위한 잔존수명을 산출하는 잔존수명 연산유니트(17)가 더 포함되도록 한다.
이때, 상기 정보분석유니트(11)는 입출력관리부(30)로부터 입력되는 감지정보 및 작업자 또는 관리자가 입력하는 텍스트 정보를 분석하는 것으로, 딥러닝과 같은 학습을 통하여 입력된 감지정보 및 텍스트 정보의 종류를 기반으로 이벤트상황에 대하여 구분하고 이를 반복확인 작업을 통하여 입력된 감지정보 및 텍스트 정보의 이벤트상황 종류에 대한 색인작업을 수행하게 되며, 상기 정보분석유니트(11)는 영상획득 장치가 구비되는 드론을 이용하여 획득된 영상정보를 분석하고, 이상상황이 발생하는 이벤트 상황여부를 판단하고, 이벤트의 종류에 대하여 딥러닝과 같은 학습을 통하여 파악 한 후 그 에 맞는 색인 작업을 수행하게 된다.
또한, 상기 정보분석유니트(11)는 작업자 또는 관리자가 개인용통신단말기를 통하여 입력한 텍스트 정보가 획득되면, 이벤트 상황인지 여부를 판단하거나, 작업자 또는 관리자가 요청하는 사항을 분석하고 이에 따른 처리방법을 제공할 수 있도록 하고, 작업자가 현장에서 입력한 텍스트 정보에 의한 정보 제공 후 작업자가 다음에 선택하는 색인어에 따라 단순정보확인 인지 이상상황을 감지한 것인지를 판단하며, 작업자 또는 관리자가 매뉴얼에서 제공되지 않는 점검사항에 대한 의견을 메모화 하는 텍스트 정보 또는 작업자가 매뉴얼에서 제공되는 점검 사항 중 경험치에 의한 이상상황 예측 가능성에 대한 중요도 포인트설정치 및 작업매뉴얼에서 지시하지 않은 작업자의 자의적 판단에 따른 점검사항과 같은 휴먼팩터(Human factor)를 반영하여 입출력관리부(30)로부터 입력되는 정보와 비교하여 신뢰성을 높일 수 있도록 한다.
여기서, 상기 경험치는 작업자 또는 관리자가 현장경험을 통하여 유사한 사례들에 대한 조치와 이에 따른 결과와 같은 경험에 의해 습득된 휴먼팩터(Human factor)를 말하는 것으로 작업자 또는 관리자의 의견 등이 될 수 있다.
또한, 상기 중요도 포인트는 유지보수 이력, 점검 또는 작업의 중요도에 따른 우선순위를 설정하는 것으로 0 에서 1까지 소수점으로 표현하거나, 0 에서 100까지의 수치로 표현하게 된다.
또한, 상기 매뉴얼관리유니트(12)는 작업자 또는 관리자에게 신규매뉴얼을 생성할 것인지, 과거에 사용된 매뉴얼을 호출할 것인지를 판단하고 관리하고, 상기 매뉴얼생성유니트(13)는 DB관리부(20)의 DB에 매뉴얼 플랫폼을 저장하고, 매뉴얼을 제공해야 하는 상황별로 내용 구성을 자동으로 선택하여 작업자 및 관리자의 개인용통신단말기 탑재해주거나, 사용자 또는 관리자가 필요한 내용을 선택하여 개인용통신단말기에 탑재할 수 있도록 한다.
또한, 상기 일정관리유니트(16)는 작업자 또는 관리자가 입력한 작업일정을 캘린더 형의 DB를 생성하고 시계열적으로 관리하고 그에 따른 작업 매뉴얼의 개인용통신단말기에 자동 탑재 및 작업자 또는 관리자에게 통보하는 작업을 수행하며, 상기 일정관리유니트(16)는 해당부품의 잔존수명과 DB에 저장되어 있는 부품수급에 따라 소요된 시간에 대한 정보를 비교하여, 최적의 일정을 산정하여 해당부품에 대한 주문일정을 작업자 또는 관리자에게 통보하여 부품주문을 수행하게 하거나, 작업자 또는 관리자가 자동주문을 설정할 경우, 최적의 일정에 따라 해당 부품을 입출력관리부(30)를 통하여 외부에 위치한 부품회사 등에 자동으로 주문하게 되며, 해당부품의 주문여부는 보유하고 있는 부품의 재고여부를 파악하고, 재고가 없을 경우 부품을 주문하도록 한다.
또한, 상기 잔존수명 연산유니트(17)는 DB관리부(20)에 저장되는 해당부품의 수리이력 또는 수리시 소요되는 비용 발생 이력을 기반으로 하여 잔존수명을 연산하고 예측하는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템을 제공함으로써 본 발명의 목적을 보다 잘 달성할 수 있는 것이다.
본 발명의 선제적 풍력발전 유지관리 시스템을 제공함으로써, 작업자 또는 관리자에게 다양한 매뉴얼을 제공함으로써, 작업 및 업무 편리성을 향상시킬 수 있으며, 풍력발전 시설의 유지관리시 인지적 요소인 휴먼팩터(Human factor)를 반영하여 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명 선제적 풍력발전 유지관리 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 CPU(10)의 세부구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시에 따른 시스템 운영 개요도이다.
선제적 풍력발전 유지관리 시스템의 제어와 수리이력을 통한 설비부품의 잔존수명 연산, 유지관리 내역의 저장 및 제공, 유지관리를 위한 메뉴얼 및 작업자의 체크리스트와 일정을 관리하는 제어부(10), 유지관리이력의 저장, 호출 및 관리를 수행하는 DB관리부(20), 제어부(10)와 DB관리부(20)의 입출력 정보의 관리 및 내부전산망 또는 외부전산망을 통한 정보의 입출력을 관리하는 입출력관리부(30)로 구성되는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템을 제공한다.
이하에서 본 발명의 선제적 풍력발전 유지관리 시스템을 통상의 지식을 가진자가 용이하게 실시할 수 있도록 도면을 참조하여 상세하게 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명 선제적 풍력발전 유지관리 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하여 상세하게 설명하면, 상기 제어부(10)는 정보분석유니트(11), 매뉴얼관리유니트(12), 매뉴얼생성유니트(13), 작업자체크리스트 관리유니트(14), 작업자체크리스트 생성유니트(15), 일정관리유니트(16)으로 구성된다.
또한, 풍력발전 설비의 부품 유지 관리 및 교체하기 위한 잔존수명을 산출하는 잔존수명 연산유니트(17)가 더 포함된다.
상기 정보분석유니트(11)는 입출력관리부(30)에서 입력되는 정보를 분석하는 것이다.
보다 상세하게 설명하면, 입출력관리부(30)를 통하여 풍력발전 설비의 유지관리를 위해서 설치되는 다양한 종류의 정보 입력수단으로부터 입력되는 정보를 분석하는 것으로, 상기 정보 입력수단은 풍력발전 설비에 적용되는 다양한 부품의 진동을 감지하기 위한 진동감지센서, 온도를 감지하기 위한 온도감지센서, 운영 상태를 시각적으로 확인하기 위한 카메라와 같은 영상입력부재 및 감지수단의 설치가 어려운 구간을 점검하기 위해 운영되는 드론 또는 작업자 및 관리자가 영상정보를 획득할 수 있는 카메라가 구비되는 개인용통신단말기 등이 될 수 있다.
또한, 작업자 또는 관리자가 입력하는 개인용통신단말기 등을 이용하여 입력하는 텍스트도 정보로 이용될 수 있다.
이와 같은 정보분석유니트(11)는 정보 입력수단으로부터 입력되는 감지정보및 작업자 또는 관리자가 입력하는 텍스트 정보를 분석하는 것으로, 딥러닝과 같은 학습을 통하여 입력된 감지정보 및 텍스트 정보의 종류를 기반으로 이벤트상황에 대하여 구분하고 이를 반복확인 작업을 통하여 입력된 감지정보 및 텍스트 정보의 이벤트상황 종류에 대한 색인작업을 수행하는 것이다.
예를 들어, 풍력발전을 위한 블레이드의 진동에 대한 감지정보가 입력되면, 이에 대한 정보의 종류를 분석하고 이상상황이 발생하는 이벤트 상황인지 아닌지 판단하고, 어떠한 이벤트인지 이에 따른 감지정보의 종류에 맞는 색인 작업을 수행하게 된다.
또 다른 예로, 영상획득 장치가 구비되는 드론을 이용하여 블레이드의 외형에 대한 영상정보가 획득되면, 획득된 영상을 분석하고, 이상상황이 발생하는 이벤트 상황인지 아닌지를 판단하고, 블레이드의 파손, 크랙 또는 표면에 도포되는 도료의 손실 등과 같은 이벤트의 종류가 무엇인지 학습을 통하여 파악한 후 그에 맞는 색인 작업을 수행하게 된다.
여기서, 상기 영상 분석 방법은 다양한 방법이 적용될 수 있으며, 대표적으로는 영상 프레임의 대상물체의 형태, 색상의 차이 또는 대상물체와 주변배경과의 경계지점의 차이 등을 이용한 방법 등이 적용될 수 있으나 이를 한정하는 것은 아니다.
또 다른 예로, 작업자 또는 관리자가 개인용통신단말기를 통하여 입력한 텍스트 정보가 획득되면, 이벤트 상황인지 여부를 판단하거나, 작업자 또는 관리자가 요청하는 정보가 무엇인지 판단하는 작업을 수행하게 되는 것이다.
그 예로, 작업자가 현재 유지관리 또는 점검이 필요한 풍력발전시설 현장에 위치하고 정보 요청을 위한 텍스트를 입력하면, 텍스트를 분석하고, 어떠한 요청사항인지를 분석하고, 이에 따른 처리방법을 제공할 수 있도록 하는 것이다.
작업자가 현장에서 블레이드에 대한 유지관리 또는 점검을 실시할 경우, '블레이드 크랙' 이라는 텍스트를 입력할 경우 블레이드의 크랙과 관련된 분야에 대한 내용에 대하여 DB관리부(20)에 저장되어 있는 DB를 검색하여 정보 색인어를 호출하는 등의 작업을 수행할 수 있도록 하기 위해 텍스트 정보를 분석하게 되는 것이다.
이때, 작업자가 현장에서 입력한 텍스트가 단순 정보를 요구하는 사항인지 또는 이상상황을 감지한 것인지에 대한 추가적인 확인 작업을 수행하게 된다.
예를 들어, 작업자가 '블레이드 크랙'이라는 텍스트를 입력할 경우 앞서 설명한 DB관리부(20)에 저장되어 있는 DB로부터 정보 색인어를 호출하여 작업자의 개인용통신단말기에 전달 한 후, 작업자가 선택하는 정보 색인어에 따라 단순 정보확인인지, 이상상황을 감지한 것인지를 판단하게 된다.
작업자가 '블레이드 크랙'이란 단어를 검색하여 정보를 수신한 후, 후에 제공되는 정보 색인어 중 '이상', '문제', '수리', '교채'와 같은 이상상황과 관련된 단어를 선택하면 '블레이드 크랙'과 관련된 문제가 발생되었음을 인지하고, 해당 블레이드의 DB로부터 수리이력, 이상상황 감지 여부 등의 정보를 작업자에게 제공함과 동시에 작업자가 현장에서 점검한 부분에 대하여 보다 정밀한 진단을 실시할 수 있도록 안내할 수 있게 한다.
이와 같은 작업은 작업자 또는 관리자가 작업 수행을 완료한 후 입력한 결과 정보인 점검정보와 정보입력수단으로 부터 입력된 정보를 비교하여, 휴먼팩터(Human factor)를 더 반영하도록 하여 보다 신뢰성 있는 결과값을 도출 할 수 있도록 한다.
이때, 상기 휴먼팩터(Human factor)는 작업자 또는 관리자가 매뉴얼에서 제공되지 않는 점검사항에 대한 의견을 메모화 하는 텍스트 정보 또는 작업자가 매뉴얼에서 제공되는 점검 사항 중 경험치에 의한 이상상황 예측 가능성에 대한 중요도 포인트설정치 및 작업매뉴얼에서 지시하지 않은 작업자의 자의적 판단에 따른 점검 사항 등이 될 수 있다.
여기서, 상기 중요도 포인트는 유지보수 이력 또는 점검 및 작업의 중요도에 따른 우선순위를 설정하기 위한 것으로, 예를 들어 포인트 범위를 0 에서 1까지 소숫점 단위로 표현하거나, 0 에서 100까지의 수치로 표현하는 방법을 적용할 수 있다.
예를 들어, 작업자가 경험치에 의해 판단한 상황의 중요도가 높을 경우 1 또는 100에 가까운 수치로 표현할 수 있도록 하여 메모화 된 텍스트 정보를 분석하고 학습을 통하여 이를 반영할 수 있도록 하는 것이다.
또한, 상기 결과값은 풍력발전 시설에 이용되는 부품의 유지관리, 보수 또는 교채와 같은 판단근거와 이상상황으로 감지되는 이벤트 상황에 대한 판단 근거 등이 될 수 있다.
상기 매뉴얼관리유니트(12)는 작업자 또는 관리자에게 제공되는 매뉴얼을 관리하는 것으로, 작업자 또는 관리자에게 신규매뉴얼을 생성할 것인지, 과거에 사용된 매뉴얼을 호출할 것인지를 판단하고 관리하는 것이다.
보다 구체적으로 설명하면, 작업자 또는 관리자가 작업을 위해, 입출력관리부(30)를 통하여 제어부(10)에 접속 또는 접근할 경우 작업스케쥴에 따른 자동안내 또는 작업자 또는 관리자가 선택하는 사항에 따라 신규매뉴얼의 생성 또는 과거에 사용된 매뉴얼을 호출하게 되는 것이다.
여기서, 상기 매뉴얼은 다양한 종류의 매뉴얼이 제공될 수 있는데, 신규작업자를 위한 교육용 매뉴얼, 식별정보가 부여되는 풍력발전시설의 부품별 유지관리 이력이 포함되는 매뉴얼, 작업자별 특성에 맞는 매뉴얼 등이 있을 수 있다.
상기와 같은 매뉴얼은 DB관리부(20)의 DB에 저장되고, 필요시 호출되어 작업자 또는 관리자의 통신단말기 또는 시스템과 연결되는 디스플레이 장치에 탑재될 수 있다.
상기 매뉴얼생성유니트(13)는 작업자 또는 관리자의 개인통신용단말기에 제공되는 매뉴얼을 생성할 수 있는 것으로, DB관리부(20)의 DB에 매뉴얼 플랫폼을 저장하고, 매뉴얼을 제공해야 하는 상황별로 내용 구성을 자동으로 선택하여 탑재해주거나, 사용자 또는 관리자가 필요한 내용을 선택하여 탑재할 수 있도록 한다.
예를 들어, 매뉴얼 플랫폼을 호출한 후 업무 또는 작업상황에 맞는 내용을 작업자 또는 관리자가 탑재할 수 있도록 할 경우 해당 작업의 과거이력 중 영상정보 또는 시계열적인 유지관리 이력 차트, 또는 텍스트와 같은 정보만을 탑재하여 완성하거나, 필수 점검사항 또는 필수 처리 사항 등을 자동으로 탑재하여 완성할 수 있다.
또한, 상시상황 또는 이벤트 상황에 따라 매뉴얼 플랫폼에 탑재되는 세부 내용이 달라질 수도 있도록 한다.
이와 같은 매뉴얼 플랫폼은 정형화 또는 비정형화 하여 상황에 따라 다양하게 적용할 수 있도록 하는 것이다.
상기 작업자체크리스트 관리유니트(14)는 매뉴얼생성유니트(13)를 통하여 생성되는 매뉴얼 중 작업자가 체크해야 하는 리스트를 관리하는 것으로, 정보분석유니트(11)를 통하여 입력되는 정보의 분석에 따른 정보가 획득되어 이벤트 상황이 발생되었을 경우 이벤트 상황에 따른 작업자체크리스트를 생성하도록 하거나, 상시상황일 경우에도 상시적으로 작업자가 체크해야하는 점검사항에 따른 작업자 체크리스트를 생성하도록 관리하는 것이다.
또한, 빅데이터 분석을 통하여 작업자의 특성별 매뉴얼을 제공하도록 관리하게 된다.
*여기서, 작업자의 특성별 매뉴얼은 작업자의 성향별, 작업자의 소속 및 주업무에 따라 작업자체크리스트의 생성 종류와 수준을 차등적용할 수 있도록 한다.
예를 들어, 작업자의 숙련도가 높을 경우 약식 체크리스트를 제공하거나, 탑재되는 내용의 선택과 필수사항을 자동으로 판단하여 제공할 수 있도록 한다.
*상기 작업자체크리스트 생성유니트(15)는 작업자에게 제공되는 체크리스트를 생성하는 것으로, 작업자체크리스트 관리유니트(14)에 의해 판단되는 매뉴얼의 종류에 따라 작업자 또는 관리자에게 매뉴얼을 생성하여 제공하게 된다.
상기 일정관리유니트(16)는 유지관리 및 보수 등의 일정을 관리하는 것으로, 작업자 또는 관리자가 입력한 작업일정을 캘린더 형의 DB를 생성하고 시계열적으로 관리하고, 그에 따른 작업 매뉴얼의 자동 탑재 및 작업자 또는 관리자에게 통보하는 작업 등을 수행하게 된다.
또한, 후술하는 잔존수명 연산유니트(17)로 부터 연산되어 획득되는 풍력발전 시설의 부품에 대한 잔존수명에 따라 유지관리, 보수 또는 교체와 같은 상황에 따른 일정을 설정하고 이에 따른 일정을 관리하게 된다.
여기서, 상기 부품에 대한 잔존수명에 따른 유지관리, 보수 또는 교체에 따른 일정은 작업자 또는 관리자가 설정한 기간 또는 연산을 통한 예측시기 중 어느 하나를 적용하게 되는 것이다.
또한, 상기와 같은 잔존수명에 대한 예측에 따라 해당 부품의 주문여부를 판단하게 된다.
보다 구체적으로 설명하면, 해당부품의 잔존수명과 DB에 저장되어 있는 부품수급에 따라 소요된 시간에 대한 정보를 비교하여, 최적의 일정을 산정하여 해당부품에 대한 주문일정을 작업자 또는 관리자에게 통보하여 부품주문을 수행하게 하거나, 작업자 또는 관리자가 자동주문을 설정할 경우, 최적의 일정에 따라 해당 부품을 입출력관리부(30)를 통하여 외부에 위치한 부품회사 등에 자동으로 주문하게 된다.
이때, 해당부품의 주문여부는 보유하고 있는 부품의 재고여부를 파악하고, 재고가 없을 경우 부품을 주문하도록 하는 것이다.
상기 잔존수명 연산유니트(17)는 자체적으로 보유하는 산술식 또는 예측프로그램을 이용하거나, 외부에 위치하는 종합관리시스템 등에 통신적 연결을 통하여 APP과 같은 프로그램 등을 호출 후 탑재하여 이용할 수 있도록 한다.
여기서, 상기 잔존수명 연산유니트(17)에 탑재되는 산술식 또는 예측프로그램은 DB관리부(20)에 저장되는 해당부품의 수리이력 또는 수리시 소요되는 비용 발생 이력을 기반으로 하여 적용할 수 있다.
예를 들어, 수이이력 중 동일내역으로 수리가 진행된 횟수, 동일내역으로 수리가 이루어진 반복 간격 등을 기반으로 수리가 진행된 횟수가 동일한 타부품의 수리 진행 횟수 보다 많을 경우 교체 대상임을 알리건, 동일한 수리 내역의 반복횟수가 짧아질 경우 교체 대상임을 알리는 등의 방법이 적용될 수 있다.
상기 입출력관리부(30)는 제어부(10)로 전달되는 다양한 입출력 정보의 관리 및 내부전산망 또는 외부전산망을 통한 정보의 입출력을 관리할 수 있도록 한다.
여기서, 상기 입출력관리부(30)는 풍력발전 설비의 유지관리를 위해 설치되는 다양한 종류의 정보 입력수단의 정보를 획득하고 이를 제어부(10)로 전달할 수 있는 것으로, 정보 입력수단으로는 진동감지센서, 온도감지센서, 영상입력부재, 드론 및 관리자 또는 작업자가 사용하는 개인용통신단말기 등이 될 수 있다.
예를 들어, 작업자 또는 관리자가 보유하고 있는 개인용통신단말기를 통한 정보의 입력 및 개인용통신단말기에 전송하는 색인어 정보 또는 DB로부터 검색된 정보의 입출력을 제어하게 된다.
또한, 외부전산망을 통하여 색인어 또는 풍력발전관련 법령 및 최신이슈와 같은 정보를 검색하여 이에 대한 정보를 입력 또는 출력할 수 있도록 제어하게 되는 것이다.
또한, 작업자 또는 관리자가 보유하고 있는 개인용통신단말기에 DB에 저장되어 있는 관리용 프로그램 APP 등을 전송하거나, 통신프로토콜 등을 설정하여 통신이 가능할 수 있도록 관리해주게 되는 것이다.
또한, 작업자 또는 관리자가 보유하고 있는 개인용통신단말기의 등록을 통한 사용권한 부여 및 외부에 위치하는 종합관제시스템과 같은 외부시스템의 접근허용 여부의 판단관리와 통신호환 작업 등을 수행하게 된다.
상기와 같은 기술적 구성에 의해 본 발명의 풍력발전 시설 선제적 유지관리 시스템을 제공할 수 있는 것이다.
본 발명은 선제적 풍력발전 유지관리 시스템에 대한 것으로, 풍력발전 시설에 적용되는 부품의 고장을 선제적으로 예측하고, 이에 대한 대응을 할 수 있으며, 작업자 또는 관리자에게 풍력발전 시설의 유지관리에 필요한 다양한 형태의 매뉴얼을 제공할 수 있어 그 산업상 이용가능한 발명이다.

Claims (12)

  1. 선제적 풍력발전 유지관리 시스템에 있어서,
    시스템의 제어와 수리이력을 통한 설비부품의 잔존수명 연산, 유지관리 내역의 저장 및 제공, 유지관리를 위한 매뉴얼 및 작업자의 체크리스트와 일정을 관리하기 위해,
    입출력관리부(30)로부터 입력되는 감지정보 및 작업자 또는 관리자가 입력하는 텍스트 정보를 분석하는 것으로, 딥러닝과 같은 학습을 통하여 입력된 감지정보 및 텍스트 정보의 종류를 기반으로 이벤트상황에 대하여 구분하고 이를 반복확인 작업을 통하여 입력된 감지정보 및 텍스트 정보의 이벤트상황 종류에 대한 색인작업을 수행하며, 작업자 또는 관리자가 매뉴얼에서 제공되지 않는 점검사항에 대한 의견을 메모화 하는 텍스트 정보 또는 작업자가 매뉴얼에서 제공되는 점검 사항 중 경험치에 의한 이상상황 예측 가능성에 대한 중요도 포인트설정치 및 작업매뉴얼에서 지시하지 않은 작업자의 자의적 판단에 따른 점검사항과 같은 휴먼팩터(Human factor)를 반영하여 입출력관리부(30)로부터 입력되는정보와 비교하여 신뢰성을 높일 수 있도록 하는 정보분석유니트(11), 작업자 또는 관리자에게 제공되는 매뉴얼을 관리하는 매뉴얼관리유니트(12), 작업자 또는 관리자에게 제공되는 매뉴얼을 생성하는 매뉴얼생성유니트(13), 작업자에게 제공되는 체크리스트를 관리하는 작업자체크리스트 관리유니트(14), 작업자에게 제공되는 체크리스트를 생성하는 작업자 체크리스트 생성유니트(15), 유지관리 및 보수 일정을 관리하는 일정관리유니트(16)로 구성되는 제어부(10);와
    유지관리이력의 저장, 호출 및 관리를 수행하는 DB관리부(20); 및
    제어부(10)와 DB관리부(20)의 입출력 정보의 관리 및 외부전산망을 통한 정보의 입출력을 관리하는 입출력관리부(30)로 구성되는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부(10)는
    풍력발전 설비의 부품 유지 관리 및 교체하기 위한 잔존수명을 산출하는 잔존수명 연산유니트(17)가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 정보분석유니트(11)는 영상획득 장치가 구비되는 드론을 이용하여 획득된 영상정보를 분석하고, 이상상황이 발생하는 이벤트 상황여부를 판단하고, 이벤트의 종류에 대하여 딥러닝과 같은 학습을 통하여 파악 한 후 그 에 맞는 색인 작업을 수행하는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 정보분석유니트(11)는 작업자 또는 관리자가 개인용통신단말기를 통하여 입력한 텍스트 정보가 획득되면, 이벤트 상황인지 여부를 판단하거나, 작업자 또는 관리자가 요청하는 사항을 분석하고 이에 따른 처리방법을 제공할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 정보분석유니트(11)는 작업자가 현장에서 입력한 텍스트 정보에 의한 정보 제공 후 작업자가 다음에 선택하는 색인어에 따라 단순정보확인 인지 이상상황을 감지한 것인지를 판단하는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 중요도 포인트는 유지보수 이력, 점검 또는 작업의 중요도에 따른 우선순위를 설정하는 것으로 0 에서 1까지 소수점으로 표현하거나, 0 에서 100까지의 수치로 표현하는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 매뉴얼관리유니트(12)는 작업자 또는 관리자에게 신규매뉴얼을 생성할 것인지, 과거에 사용된 매뉴얼을 호출할 것인지를 판단하고 관리하는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 매뉴얼생성유니트(13)는 DB관리부(20)의 DB에 매뉴얼 플랫폼을 저장하고, 매뉴얼을 제공해야 하는 상황별로 내용 구성을 자동으로 선택하여 작업자 및 관리자의 개인용통신단말기 탑재해주거나, 사용자 또는 관리자가 필요한 내용을 선택하여 개인용통신단말기에 탑재할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 일정관리유니트(16)는 작업자 또는 관리자가 입력한 작업일정을 캘린더 형의 DB를 생성하고 시계열적으로 관리하고 그에 따른 작업 매뉴얼의 개인용통신단말기에 자동 탑재 및 작업자 또는 관리자에게 통보하는 작업을 수행하는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 일정관리유니트(16)는 해당부품의 잔존수명과 DB에 저장되어 있는 부품수급에 따라 소요된 시간에 대한 정보를 비교하여, 최적의 일정을 산정하여 해당부품에 대한 주문일정을 작업자 또는 관리자에게 통보하여 부품주문을 수행하게 하거나, 작업자 또는 관리자가 자동주문을 설정할 경우, 최적의 일정에 따라 해당 부품을 입출력관리부(30)를 통하여 외부에 위치한 부품회사 등에 자동으로 주문하게 되는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
  11. 제 10항에 있어서,
    해당부품의 주문여부는 보유하고 있는 부품의 재고여부를 파악하고, 재고가 없을 경우 부품을 주문하도록 하는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
  12. 제 2항에 있어서,
    상기 잔존수명 연산유니트(17)는 DB관리부(20)에 저장되는 해당부품의 수리이력 또는 수리시 소요되는 비용 발생 이력을 기반으로 하여 잔존수명을 연산하고 예측하는 것을 특징으로 하는 선제적 풍력발전 유지관리 시스템.
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