[논문]발전소 설비 운영상태 지능감시 시스템 개발

홍창호; 김석현; 이승철

doi:10.5207/jieie.2012.26.1.038

발전소 설비 운영상태 지능감시 시스템 개발
Development of an Intelligent Power Plant Operating State Monitoring System 원문보기

照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.26 no.1, 2012년, pp.38 - 43

홍창호 (LG전자) , 김석현 (중앙대학교 대학원 전자전기공학부) , 이승철 (중앙대학교 공대 전자전기공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

For safe and stable operations of power plants, it is essential to monitor closely crucial measurement values related to power plant trips. In this paper, an intelligent power plant operating state monitoring technique enabling the operating crew member to monitor conveniently the status of the important measurement values and to perceive almost instantly the significance of the implications of those measurement values is developed. The proposed technique is called a "POST(Plant Operating State Tracking) Chart" technique and provides the foundations in developing an intelligent and integrated power plant operating state monitoring support system called the "P-OASIS"(Plant Operation Assessment and Support Intelligent System). The P-OASIS is applied to a thermal power plant of 500[MW] capacity and exhibited impressive performances.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 발전소의 수많은 경보와 긴급정지에 관련되는 주요 아날로그 계측값들의 상황과 추이 그리고 다양한 m out of n 형태의 경보 및 긴급정지 조건들로 묶여있는 아날로그 계측값 및 바이너리 리밋 스위치들의 긴급정지 조건의 진행 및 접근 상황을 컴퓨터가 지능적으로 파악하고 그 결과를 발전 기술요원들을 포함한 관련 엔지니어들에게 일목요연하게 제시할 수 있는 발전소 통합 지능 운전상황 감시 시스템인 P-OASIS의 구현기술을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 발전소의 안정운영에 긴요한 긴급정지 및 경보관련 계측값들의 상태 감시와 다양한 긴급정지 조건들의 진전 상황을 일목요연하게 신속히 파악할 수 있도록 시각화하여 제시해 줄 수 있는 POST Chart 기술과 POST Chart에 기반하여 발전소의 운영상황을 모니터링 하기 위해 개발한 P-OASIS구현 기술을 소개하였다. 발전소의 안정운영에 긴요한 긴급정지 및 경보관련 리밋 스위치의 상황 감시와 다양한 긴급정지조건들의 진전 상황을 일목요연하게 신속히 파악할 수 있도록 제시해 줄 수 있는 POST Chart GUI 기술은 앞으로 화력발전소와 원자력 발전소는 물론 일반 플랜트의 안정운영에도 크게 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

제안 방법

발전소 운전상황감시를 위해서 필요한 복잡 다양한 태스크들을 효과적으로 분담처리하고 취합하기 위하여 P-OASIS는 지능형 멀티에이전트 구조로 구현하였다. COSMOS와 SIMONS내에 존재하는 에이전트들이 효율적으로 임무를 수행할 수 있도록 공통적으로 사용할 필요성이 있는 정보와 각자의 임무를 수행하는 과정에서만 필요한 정보를 구분하여 따로 지식 베이스를 구현하였다.
각 POST Chart 당 포함되는 섹터 수는 각 섹터에 할당하는 중심각의 크기에 따라 조정할 수 있으며, T화력의 경우 각각 3도씩 할당하여 POST Chart 당 120개의 섹터를 수용할 수 있도록 하였다. 또한 POST Chart는 계층구조로 구성하여 상위의 POST Charts는 주로 하위의 POST-Charts들로부터 올라오는 취합정보를 나타내는 섹터들로 구성하고, 하위의 POST Chart로 내려갈수록 하나의 섹터가 특정 계측값 상태를 보다 직접적으로 나타내도록 하여, 나타내어야 할 정보들의 수에 따라 자유로이 확장이 가능한 구조로 구성하였다.
각 POST Chart 당 포함되는 섹터 수는 각 섹터에 할당하는 중심각의 크기에 따라 조정할 수 있으며, T화력의 경우 각각 3도씩 할당하여 POST Chart 당 120개의 섹터를 수용할 수 있도록 하였다. 또한 POST Chart는 계층구조로 구성하여 상위의 POST Charts는 주로 하위의 POST-Charts들로부터 올라오는 취합정보를 나타내는 섹터들로 구성하고, 하위의 POST Chart로 내려갈수록 하나의 섹터가 특정 계측값 상태를 보다 직접적으로 나타내도록 하여, 나타내어야 할 정보들의 수에 따라 자유로이 확장이 가능한 구조로 구성하였다. 예를 들어 본 연구에서 적용 대상으로 선정한 T화력의 경우 POST-MAIN을 최상위 차트로 하고 그 하위에 POST-BLR_1/2, POST-BLR_2/2 및 POST-BFP를 갖는 계층구조로 구성하였으며, 따라서 향후 여타 부속시스템들을 추가 하거나 또는 감시 계측값들을 추가 할 경우 계속적으로 하위의 POST Chart들을 계층구조로 확장해 나갈 수 있다.
발전소 운전상황감시를 위해서 필요한 복잡 다양한 태스크들을 효과적으로 분담처리하고 취합하기 위하여 P-OASIS는 지능형 멀티에이전트 구조로 구현하였다. COSMOS와 SIMONS내에 존재하는 에이전트들이 효율적으로 임무를 수행할 수 있도록 공통적으로 사용할 필요성이 있는 정보와 각자의 임무를 수행하는 과정에서만 필요한 정보를 구분하여 따로 지식 베이스를 구현하였다.
발전소의 안정적인 운전을 지원하기 위하여 경보 및 긴급정지와 관련된 다수의 아날로그 계측값들의 현재 상황과 추이, 그리고 아날로그 계측값 및 긴급정지 리밋 스위치 신호들을 다양하게 조합하여 구성하는 긴급정지 로직들의 진행 상황을 발전기술요원들이 신속히 파악할 수 있도록 일목요연하게 제시해 주기 위한 섹터 그래프 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 개발한 기법을 POST(Plant Operating State Tracking) Chart 기법으로 명명하였다.
P-OASIS는 세부적으로 발전소 전체 운전상황의 감시를 담당하는 중앙감시시스템(COSMOS : Central Operating State MOnitoring System)과 각 부속시스템들의 운전상황 감시를 담당하는 보조설비감시시스템(SIMONS : Subsystem Intelligent MONitoring System)의 2계층 분산시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 로컬시스템으로 보일러급수펌프(BFP : Boiler Feedwater Pump) System을 선정하였으며 여타 부속시스템으로의 확장 적용이 용이하도록 개방형구조로 구성하였다. 그림 1에 P-OASIS의 구성을 보인다.
상기 도구들을 사용하여 Visual C++로 PI-Client를 개발하였으며, PI-Client는 태그 질의를 통하여 PI-Server로부터 데이터를 수집하고 이를 별도의 관계형 데이터 베이스에 저장하도록 하였다.

대상 데이터

실시간 운전데이터를 수집하기 위하여 T화력발전 계측제어팀의 협조를 받아 현장에 데이터 수집서버를 설치하였다. 그림 2는 현장운전 데이터 취득을 위한 PI 시스템과의 연계 시스템 구성도를 나타낸 것이다.
정상상태는 초록색(Green)으로 나타내었다.

이론/모형

POST Chart는 다수의 경보 및 긴급정지 관련 아날로그 및 바이너리 계측값들의 상황을 집약적이며 동시에 신속한 관측이 가능하도록 하기 위하여 그림 4에서와 같이 원점을 공유하는 동심원의 섹터를 사용하는 그래프 기법을 사용하였다.
발전소의 안정적인 운전을 지원하기 위하여 경보 및 긴급정지와 관련된 다수의 아날로그 계측값들의 현재 상황과 추이, 그리고 아날로그 계측값 및 긴급정지 리밋 스위치 신호들을 다양하게 조합하여 구성하는 긴급정지 로직들의 진행 상황을 발전기술요원들이 신속히 파악할 수 있도록 일목요연하게 제시해 주기 위한 섹터 그래프 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 개발한 기법을 POST(Plant Operating State Tracking) Chart 기법으로 명명하였다.

성능/효과

(4) 긴급정지상태(TS : Trip State, Color : Purple) 긴급정지 관련 계측값이 긴급정지 한계치에 도달하면 섹터 그래프 전체가 적색으로 채워지게 된다.

후속연구

본 논문에서는 발전소의 안정운영에 긴요한 긴급정지 및 경보관련 계측값들의 상태 감시와 다양한 긴급정지 조건들의 진전 상황을 일목요연하게 신속히 파악할 수 있도록 시각화하여 제시해 줄 수 있는 POST Chart 기술과 POST Chart에 기반하여 발전소의 운영상황을 모니터링 하기 위해 개발한 P-OASIS구현 기술을 소개하였다. 발전소의 안정운영에 긴요한 긴급정지 및 경보관련 리밋 스위치의 상황 감시와 다양한 긴급정지조건들의 진전 상황을 일목요연하게 신속히 파악할 수 있도록 제시해 줄 수 있는 POST Chart GUI 기술은 앞으로 화력발전소와 원자력 발전소는 물론 일반 플랜트의 안정운영에도 크게 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
특히 POST Chart 기술은 주요 계측값들이나 성능 지표들의 상태를 시각적으로 나타내줌으로써 주요상황의 간과나 오판의 가능성을 원천적으로 방지할 수 있어 안전운영이 특히 중요한 원자력 발전소에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	P-OASIS는 어떻게 구성되는가?	P-OASIS는 세부적으로 발전소 전체 운전상황의 감시를 담당하는 중앙감시시스템(COSMOS : Central Operating State MOnitoring System)과 각 부속시스템들의 운전상황 감시를 담당하는 보조설비감시시스템(SIMONS : Subsystem Intelligent MONitoring System)의 2계층 분산시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 로컬시스템으로 보일러급수펌프(BFP : Boiler Feedwater Pump) System을 선정하였으며 여타 부속시스템으로의 확장 적용이 용이하도록 개방형구조로 구성하였다.
	기존의 발전소 중앙 감시 시스템의 한계는 무엇인가?	기존의 전형적인 발전소 중앙 감시 시스템은 현장으로부터 올라오는 수많은 계측값들을 모니터 상에 숫자로 나타내어 주고, 이들이 안정 운전 설정 한계치를 초과하는 경우에는 경보나 트립 신호를 발생시키는 이벤트 발생 보고 기능에 주로 초점이 맞추어져 있어 발전 기술요원들이 주요 계측값들의 추이(Trend)를 파악 하거나 또는 임박한 경보나 긴급정지 상황들에 대한 사전 예측과 대처를 하기가 쉽지 않은 문제점이 있다[1-6]. 특히 발전소 기동이나 고장 발생 시와 같이 비교적 짧은 시간 동안에 수많은 상황변동이 일어날 경우에는 운전 담당자들의 스트레스가 더욱 더 가중되어 인적오류에 의한 발전소의 긴급정지 가능성이 높아진다[7-8].

참고문헌 (8)

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P. K. Stein, The reponse of transducers to their environment : The problem of signal and noise, Lf/MSE Publication, No. 17, Laboratory for Measurement and System Engineering, Arizona State University, 1969.
B. Chandrasekaran and W. F. Punch III, Hierarchical classification : its usefulness for diagnosis and sensor validation, in: IEEE Journal of Selected Areas in Communications Vol. 6, No. 5, pp. 884-891, 1988.

상세보기
D. R, Desaulniers, Global Perspectives of Human Factors in Power Generation, Human Factors and Power Plants, in: Proceedings of the 1997 IEEE Sixth Conference on 8-13, pp.14/1-14/5, June, 1997.
신승철, 변중남, 화력발전소 경보처리 시스템에 관한 연구, 제어계측연구회 합동학술발표회, PP161 - 164, 1996.
S.C. Lee, C.E. Park, Sensor Value Validation Based on Implicit Sensor Redundancy for Reliable Operation of Power Plants, in: IEEE Transactions on Energy Conversion. Vol.20, No.2, PP.373-380, June, 2005.

상세보기
김대호, 이용희, 원자력 발전소의 절차서 기반 업무에서 직무 스트레스의 조직 요인과 조직 성향 분석, journal of the Ergonomics Society of Korea, Vol. 25, No.3, pp.77-83, August, 2006.

원문보기 상세보기
박영규, 전상기, 김봉빈, 김윤경, 정창우, 화력발전소에서 의 인적오류 사례 및 개선방안, IE Interfaces, Vol. 21, No. 3, pp. 247-253, September, 2008.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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