[논문]스프레이와 댐퍼를 이용한 관류 보일러 스팀 온도의 (2X2) 동역학 행렬 제어에 관한 연구

김우헌; 문운철

doi:10.5207/jieie.2010.24.1.091

초록
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동역학 행렬 제어(Dynamic Matrix Control) 기법은 각종 산업 현장에서 가장 활발하게 적용되고 있는 고급 제어 기법으로, 최근에는 공정제어의 표준 기법으로 인식되고 있다. 일반적으로 동역학 행렬 제어에서는 대상 플랜트의 거동을 묘사하기 위하여 계단 응답 모델을 이용한다. 본 논문에서는 화력발전의 관류 보일러-터빈 시스템에 동역학 행렬 제어 기법을 적용한 결과를 제시한다. 먼저 제어를 위해 두 개의 입력변수로 스프레이와 댐퍼를 선정한 후, 두 개의 주요 출력 변수에 대한 계단 응답 모델을 생성하였다. 그 후, 생성된 2 입력 - 2 출력 계단 응답 모델을 바탕으로 한, 동역학 행렬 제어의 최적화 계산을 통해 매 순간 보일러 스팀 온도를 제어하는 구조의 제어기를 설계하였다. 제시된 제어기를 두산(주)의 보일러 시뮬레이션 모델인 APESS에 적용한 결과 만족할 만한 제어 성능을 나타냄을 확인하였다.

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In this paper, we present simulation results of Dynamic Matrix Control (DMC) to a Once-through boiler steam temperature. In order to control the steam temperatures, we choose spray and damper as two input variables. Then, the step response model is generated for the two major output variables by ste...

In this paper, we present simulation results of Dynamic Matrix Control (DMC) to a Once-through boiler steam temperature. In order to control the steam temperatures, we choose spray and damper as two input variables. Then, the step response model is generated for the two major output variables by step test. After that, on-line optimization is performed using $(2\times2)$ step response model. Proposed controller is applied to the APESS (Doosan company's boiler model simulator) and the simulation results show satisfactory performance of proposed control.

주제어

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문제 정의

본 논문에서는 관류보일러 형태의 l, 000[MW]의 초초임계압(Ultra Super Critical) 보일러-터빈 시스템에 DMC 기법을 적용하여 보일러 스팀 온도를 제어한 결과를 제시한다. 먼저, 제어를 하기 위해 대상 시스템에서 스프레이와 댐퍼를 2개의 입력변수로 선정한 후, 각각의 입력 변수들의 계단 입력 실험을 통해서 SRM을 생성하였다.

가설 설정

제어성능 평가를 위하여 그림 8과 같은 전력부하의 변화를 가정하였다. 즉 출력이 900[MW]인 정상상태에서 1,000초가 지났을 때, 출력을 775[MW]로 감소시키는 상황을 가정하였다.
가정하였다. 즉 출력이 900[MW]인 정상상태에서 1,000초가 지났을 때, 출력을 775[MW]로 감소시키는 상황을 가정하였다.

제안 방법

먼저, 제어를 하기 위해 대상 시스템에서 스프레이와 댐퍼를 2개의 입력변수로 선정한 후, 각각의 입력 변수들의 계단 입력 실험을 통해서 SRM을 생성하였다. 다음으로는 생성된 SRM을 바탕으로 해서, 매 순간 DMC의 최적화 계산을 통해 보일러 스팀온도를 제어하는、제어기를 설계하였다. 이 때 제시된 제어기를 두산(주)의 보일러 모델 시뮬레이터인 APESS에 적용한 결과 만족할 만한 성능을 확인하였다.
따랐다. 먼저, DMC의 이산 시 간의 간격은 5초 예측 구간은 6, 000초, 그리고 제어구간은 100초로 설정하고, 추종값을 M* SI 613[℃] RHST는 624[℃]로 설정하였다.
결과를 제시한다. 먼저, 제어를 하기 위해 대상 시스템에서 스프레이와 댐퍼를 2개의 입력변수로 선정한 후, 각각의 입력 변수들의 계단 입력 실험을 통해서 SRM을 생성하였다. 다음으로는 생성된 SRM을 바탕으로 해서, 매 순간 DMC의 최적화 계산을 통해 보일러 스팀온도를 제어하는、제어기를 설계하였다.
본 논문에서는 보일러의 스팀온도 제어를 위해 DMC 기법을 적용한 2 입력- 2 출력 제어기를 설계하였다. 입력 변수들의 계단응답모델을 바탕으로 하여, 매 순간 DMC 기법을 사용하여 최적화된 입력값을 업데이트해 제어를 하도록 구성하였다.
입력 변수들의 계단응답모델을 바탕으로 하여, 매 순간 DMC 기법을 사용하여 최적화된 입력값을 업데이트해 제어를 하도록 구성하였다. 스팀 온도를 제어하는 입력 요소를 2가지로 제한했음에도 불구하고, 시뮬레이션 결과로부터 원하는 제어성능을 얻음을 확인할 수 있었다.

대상 데이터

본 연구의 제어 대상 플랜트인 l, 000[MW]의 초초 임계압(Ultra Supo- Critical) 보일러-터빈 시스템의 전체 구조도를 그림 2에 나타내었으며, 본 연구에서는두산주)의 보일러 모델 시뮬레이션 S/W인 APESS를 사용하여 대상 시스템을 재현하였다.
RHST)이다. 이 출력 변수에 영향을 미치는 변수는 SPRAY2, SPRAY3, Bypass, Damper등이 있으나, 그 중 큰 영향을 '주는 입력 '변수 2가지를 SPRAY3와 재열기의 Damper로 각각 선정하였다.

이론/모형

본 연구에서의 제어기 설계는 전형적인 DMC 설계방식을 따랐다. 먼저, DMC의 이산 시 간의 간격은 5초 예측 구간은 6, 000초, 그리고 제어구간은 100초로 설정하고, 추종값을 M* SI 613[℃] RHST는 624[℃]로 설정하였다.
이 중 동역학 행렬 제어 (Dynamic Matrix Control, DMC) 알고리즘은 가장 널리 알려져 있는 MPC 알고리즘 중에 한 종류로서, 제어하고자 하는 시스템의 계단 응답 모델(Step Response Model, SRM)을 이용한다. DMC는 매 이산 시간마다 매우 많은 계산량을 필요로 하기 때문에 주로 거동이 느린 화학 플랜트 시스템을 대상으로 수많은 적용사례가 보고되었으며, DMC+, SMC, RMPCT, HIECON, PFC, OPC 등, 많은 종류의 상업적인 소프트웨어가 개발되어 상업적으로도 많은 성공을 거두고 있대9-12].

성능/효과

보일러로 구분이 된다. 그 중 관류형 보일러는 드럼형 보일러에 비해 더 높은 압력에서의 운전이 가능하고, 열 교환 사이클 효율이 우수해 그 사용이 증가되었다 또한 관류형 보일러는 드럼이 없어 드럼 보일러에 비해 냉각수 수용용량이 작고, 빠른 속도의 출력 응답을 갖는 장점이 있다. 하지만 관류형 보일러의 경우 급수제어, 온도제어, 출력제어 등이 모두 밀접한 관계를 가지고 있으므로, 제어계통이 복잡하다는 단점이 있대 1].
입력 변수들의 계단응답모델을 바탕으로 하여, 매 순간 DMC 기법을 사용하여 최적화된 입력값을 업데이트해 제어를 하도록 구성하였다. 스팀 온도를 제어하는 입력 요소를 2가지로 제한했음에도 불구하고, 시뮬레이션 결과로부터 원하는 제어성능을 얻음을 확인할 수 있었다.
다음으로는 생성된 SRM을 바탕으로 해서, 매 순간 DMC의 최적화 계산을 통해 보일러 스팀온도를 제어하는、제어기를 설계하였다. 이 때 제시된 제어기를 두산(주)의 보일러 모델 시뮬레이터인 APESS에 적용한 결과 만족할 만한 성능을 확인하였다.

후속연구

향후 연구로는, 보일러 시스템의 다양한 입출력을 고려한 확장된 형태의 DMC 제어에 대한 연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.

참고문헌 (15)

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Jianhua Zhang, Guolian Hou and Jinfang Zhang, “Adaptive Neuro-control System for Superheated Steam Temperature of Power Plant over Wide Range Operation” Intelligent Systems Design and Applications, Vol. 1, 16-18 pp. 138-141 Oct. 2006.
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D. G. Lee, S. H. Lee, J. S. Kim and S. W. Ryu, “Fuzzy Controller Design for Steam Temperature Control of Power Plant Superheater”, Journal of the Korean institute of illuminating and Electrical installation Engineers, Vol. 16, No. 6, pp. 80-86, November 2002.

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J. H. Lee, “Model Predictive Control in the Process Industries: Review, Current Status and Future Outlook”, Proceedings of the 2nd Asian Control Conference, Vol. II, pp. 435-438, Seoul. July 22-25, 1997.
C. R. Culter and B. L. Ramaker, “Dynamic Matrix Control- A Computer Control Algorithm.”, Proceedings of Joint Automatic Control Conference, San Francisco, CA, 1980.
R. D. Bell and K. J. strm. Dynamic models for boiler-turbine-alternator units: Data logs and parameter estimation for a 160[MW] unit, Report: TFRT-3192, Lund Institute of Technology, Sweden. 1987.
P. D. Roberts, “A Brief Overview of Model Predictive Control”, Model Predictive Control: Techniques and Applications, 1999.
B. W. Hogg and N. M. Ei-Rabaie, “Multivariable Generalized Predictive Control of a Boiler System”, IEEE Trans. on Energy Conversion, Vol. 6, No. 2, pp. 282-288, June 1991.

상세보기
L. A. Sanchez, F. G. Arroyo and R. A. Villavicencio, “Dynamic Matrix Control of Steam Temperature in Fossil Power Plant”, IFAC Control of Power Plants and Power Systems, Cancun, Mexico, 1995.
F. A. Alturki and A. B. Abdennour, “Neuro-Fuzzy Control of a Steam Boiler-Turbine Unit”, Proceedings of IEEE International Conference on Control Applications, pp.958-962, Hawai, U.S.A., 1999.

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