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최근 노후화로 냉동창고에서 암모니아가 누출되고 사고가 빈번하게 일어나는 추세이며, 대부분의 냉동물류센터에서 가장 많이 사용되는 부하가 냉동설비 부하인 만큼 오퍼레이터 관리의 중요성이 강조된다. 냉동설비 감시 시스템을 통해 냉동기의 압력 및 온도 등을 고려하여 전력 부하를 예측한다면 사고 예방 및 노후화된 시점에서 최적 전력운영 방안이 될 것으로 생각된다. 본 연구는 인천지역에 있는 수산물 냉장·냉동물류센터 중 노후화된 암모니아 냉동설비를 운영하는 한곳을 대상으로 ...

최근 노후화로 냉동창고에서 암모니아가 누출되고 사고가 빈번하게 일어나는 추세이며, 대부분의 냉동물류센터에서 가장 많이 사용되는 부하가 냉동설비 부하인 만큼 오퍼레이터 관리의 중요성이 강조된다. 냉동설비 감시 시스템을 통해 냉동기의 압력 및 온도 등을 고려하여 전력 부하를 예측한다면 사고 예방 및 노후화된 시점에서 최적 전력운영 방안이 될 것으로 생각된다. 본 연구는 인천지역에 있는 수산물 냉장·냉동물류센터 중 노후화된 암모니아 냉동설비를 운영하는 한곳을 대상으로 AI 알고리즘을 이용한 냉동기 전류량 예측을 통해 전력사용량 절감 방안을 검토하였다. 이 물류센터에서는 암모니아 냉동기(214.5RT)를 운영하고 있으며 냉동설비 감시 시스템을 통해 2시간 간격으로 모니터링 정보가 로그에 자동 기록된다. RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short-Term Memory)은 연속 데이터 분석에 효과적인 모델로 사용되는 추세이다. 과거 2개년 데이터를 통해 딥러닝 모델 중 이 모델로 구현된 예측 오차를 이용하여 최적 변수를 산정하였다. 그리고 최적 변수에 따른 운영설비 설정값 변경 운영을 통해 에너지 절감하고 냉동기 센서 및 냉동실 온도정보의 편차를 조사하고 실 편차 조정과 센서 교체를 통해 냉동설비 감시 시스템의 신뢰도를 높였다. 이를 통해 실제 사용되는 수산물 냉장·냉동 물류센터의 소비전력을 줄이고 운영실적을 비교하였다.
본 논문에서는 AI 알고리즘을 이용한 냉동기 전류량 예측을 기반한 에너지 절감 모델을 통한 냉장·냉동 물류센터를 운영한 결과로 전기대비 전기사용량(kWh) 9.5%, 전기사용료 12.7%를 절감하였다.

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