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문제 정의
- 본 연구에서는 다음과 같은 세 종류의 풍력발전 장치에 대한 정상 동작 모델링에 대해 고찰하고자 한다.
- 본 연구에서는 풍력발전시스템과 관련하여 기어박스 오일 냉각 시스템, 발전기 측 베어링 온도 및 유도 발전기 고정자 권선 온도에 대한 정상동작의 모사를 가능케 하는 인공신경망 기반의 정상동작 모델링 기법에 대해 고찰하였다. 특히, 인공신경망 기반의 정상동작 모델링시 학습에 사용되는 입력 변수의 선정은 정상동작 모델의 정확성에 큰 영향을 미치기 때문에 본 연구에서는 인공신경망의 입⋅출력변수들 간에 존재하는 상관관계를 이용하여 인공신경망 입력을 선정하는 방법을 제안 하였다.
- 본 장에서는 제안된 인공신경망 기반의 모델 및 이의 고장검출 특성의 확인을 위해 군산 비응도에 설치 ⋅ 운영되고 있는 Vestas사의 850KW급 풍력 발전기의 SCADA 데이터에 적용하고자 하였다.
- 본 절에서는 인공신경망을 기반으로 하는 정상 동작 모델에 있어서 학습에 사용되는 입력 변수의 결정을 위해 입 ⋅ 출력 데이터들 사이에 존재하는 연관성을 확인하기 위해 변수들 간에 존재하는 상관관계를 분석하고자 한다.
- 이에 본 연구에서는 첫째, 정상 동작 모델의 구현을 위해 적용될 수 있는 다양한 인공 신경망 모델의 특성에 대해 고찰하고자 하며 둘째, 인공신경망의 학습에 사용되는 변수 및 이와 관련된 지연시간의 체계적인 결정 방법에 대해 고찰하고자 한다.
- 풍력발전기에 설치되는 각종 장치에 대한 정상 동작 모델링에는 비선형 시스템의 모델링에 효과적으로 도입되고 있는 인공신경망이 널리 사용되고 있으며, 또한 인공신경망의 입력은 되도록 이면 상호 연관성이 높은 것을 사용하는 것이 바람직하다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기의 각종 장치의 정상 동작 모델링에 사용되는 입력 변수의 체계적인 선정을 위한 방법을 제시하고자 한다.
- 본 연구에서는 풍력발전시스템과 관련하여 기어박스 오일 냉각 시스템, 발전기 측 베어링 온도 및 유도 발전기 고정자 권선 온도에 대한 정상동작의 모사를 가능케 하는 인공신경망 기반의 정상동작 모델링 기법에 대해 고찰하였다. 특히, 인공신경망 기반의 정상동작 모델링시 학습에 사용되는 입력 변수의 선정은 정상동작 모델의 정확성에 큰 영향을 미치기 때문에 본 연구에서는 인공신경망의 입⋅출력변수들 간에 존재하는 상관관계를 이용하여 인공신경망 입력을 선정하는 방법을 제안 하였다. 또한 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 군산 비응도에 설치되어 운영되고 있는 850KW급 풍력발전기의 SCADA 데이터에의 적용을 수행하였으며 SCADA 데이터에의 적용 결과 제안된 기법의 유용성을 확인할 수 있었다.
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