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문제 정의
- 본 논문에서는 최적 전염소 주입률 결정을 위해 침전지 출구 잔류염소를 일정하게 유지하기 위하여 지식기반의 Fuzzy 시스템과 2 Loop PID Controller를 병행하여 제어하는 Hybrid Fuzzy Controller를 검토하였다. 또한 과거자료 중 기상요인, 수질요인을 고려하여 침전지 잔류염소 증발량을 예측하기 위하여 Neuro Fuzzy 알고리즘을 검토하였다.
제안 방법
- 시간 지연이 많이 발생하는 전염소 공정에 사용하기에 매우 적정하나 체류시간이 가변되고 기상여건에 따라 Process 달라지는 환경에서는 제어하기가 곤란하여 퍼지로직을 도입하여 유입목표 잔류염소농도를 제공하도록 한 Hybrid Fuzzy Controller를 개발하였다. 그림 8의 시스템 구성도는 퍼지제어기를 통하여 유입목표 잔류염소를 제공하면 내부 피드백 루프(2차제어기)에 의하여 제공된 유입 잔류염소를 일정하게 유지하고 하루정도의 장시간을 제어주기를 갖고 침전지 유출 잔류염소 평균값을 계산하여 외부 피드백 루프(1차제어기)에 의하여 2차 제어기의 유입 목표 값을 일부 변경하도록 하였다.
- 시간은 햇빛의 밝기를 토대로 하루를 12시를 최대로 하고 12시까지 점점 값이 오르고 이후에 점점 값이 내리도록 설정하였다. 또 다른 입력변수인 습도는 0～100%, 출력변수인 유입목표잔류염소는 0～4ppm를 설정 하도록 하였다. 이를 그림 5와 같이 4개의 퍼지 부분집합으로 구분하였다.
- 현장 계측데이터는 SCADA에서 사용하고 있는 Tag 정보만 입력하면 취득할 수 있도록 개발하였으며 퍼지시스템으로 설정된 유입목표 잔류염소 값을 모니터링 할 수 있도록 하였다. 또한 갑작스러운 날씨 변화에 대응하기 위하여 맑음/흐림/비의 Fuzzy Set을 미리 구성하여 퍼지로직에 익숙하지 않은 근무자가 쉽게 변경토록 하였다.
- 본 논문에서는 최적 전염소 주입률 결정을 위해 침전지 출구 잔류염소를 일정하게 유지하기 위하여 지식기반의 Fuzzy 시스템과 2 Loop PID Controller를 병행하여 제어하는 Hybrid Fuzzy Controller를 검토하였다. 또한 과거자료 중 기상요인, 수질요인을 고려하여 침전지 잔류염소 증발량을 예측하기 위하여 Neuro Fuzzy 알고리즘을 검토하였다.
- 이중 피드백 제어인 캐스케이드 제어는 두 개의 피드백 제어 루프로 구성되고 1차 조절계의 출력이 2차 조절기의 설정 값이 된다. 시간 지연이 많이 발생하는 전염소 공정에 사용하기에 매우 적정하나 체류시간이 가변되고 기상여건에 따라 Process 달라지는 환경에서는 제어하기가 곤란하여 퍼지로직을 도입하여 유입목표 잔류염소농도를 제공하도록 한 Hybrid Fuzzy Controller를 개발하였다. 그림 8의 시스템 구성도는 퍼지제어기를 통하여 유입목표 잔류염소를 제공하면 내부 피드백 루프(2차제어기)에 의하여 제공된 유입 잔류염소를 일정하게 유지하고 하루정도의 장시간을 제어주기를 갖고 침전지 유출 잔류염소 평균값을 계산하여 외부 피드백 루프(1차제어기)에 의하여 2차 제어기의 유입 목표 값을 일부 변경하도록 하였다.
- 전염소 투입공정의 경우 상관관계 분석결과를 토대로 입력 변수로 시간 및 습도 인자를 고려하였고 출력을 유입목표 잔류염소값으로 설정하였다. 시간은 햇빛의 밝기를 토대로 하루를 12시를 최대로 하고 12시까지 점점 값이 오르고 이후에 점점 값이 내리도록 설정하였다. 또 다른 입력변수인 습도는 0～100%, 출력변수인 유입목표잔류염소는 0～4ppm를 설정 하도록 하였다.
- 따라서 그림 7에서와 같이 원하는 침전지 유출 잔류염소를 일정하게 유지하기 위하여 체류시간이 장시간 소요되는 점을 개선하기 위하여 유입부에 침전지 유입 잔류염소계를 신설하였다. 염소투입 후 잔류염소가 계측되는 10분의 제어주기를 갖고 1단 피드백 루프를 구성 하였고 침전지 유출잔류염소 일정제어를 위하여 2단 피드백 루프를 추가하였다.
- 위와 같은 문제를 극복하고자 정수장의 과거 자료를 분석하고 운영형태를 모사하고자 시간대별 증발률을 계산하기 위하여 정수장에 유입되는 양과 침전지 체적 양과의 관계를 분석하였다.
- 전염소 제어를 어렵게 하는 체류시간에 따른 잔류염소 증발량을 계산하여 이에 대한 정보제공을 위하여 학습알고리즘을 비교하여 보았다. Table 4에서는 통계적인 기법을 이용한 잔류염소 증발량을 예측한 결과이다.
- 언어적인 값은 퍼지 부분 집합으로 정의 되며, 소속함수로 나타내어진다. 전염소 투입공정의 경우 상관관계 분석결과를 토대로 입력 변수로 시간 및 습도 인자를 고려하였고 출력을 유입목표 잔류염소값으로 설정하였다. 시간은 햇빛의 밝기를 토대로 하루를 12시를 최대로 하고 12시까지 점점 값이 오르고 이후에 점점 값이 내리도록 설정하였다.
- 제안된 알고리즘 및 프로그램을 2011년 6월부터 정수장에 운영하기 시작하였으며 초기에 운영자의 경험 및 현장여건을 고려한 Fuzzy Set으로 투입하였지만 운영을 시작한 후 지속적으로 보완하여야 하였다. 이러한 안정화 과정을 거치는데 몇 개월을 소요되었으며 안정화 이후 안정적인 수질 및 염소 투입량을 절감할 수 있었다.
- 제안된 제어 알고리즘을 이용하여 하이브리드 퍼지 제어기를 구성하였으며, 정수처리공정의 전염소 공정을 제어하였다. 침전지에서 시간에 따른 시민들이 물 사용량이 일정하지 않아 매번 변경되는 체류시간과 환경요소에 따라 달라지는 염소증발량을 퍼지 제어기를 통하여 모사하고 이중 피드백 제어기에 복합하여 운영해 본 결과 야간 및 새벽시간대에 염소 주입률을 낮게 운영하고 주간시간 및 맑은 날씨일수록 염소 주입률을 높게 운영하는 운영자가 원하는 제어기를 구성할 수 있었다.
- 표 5에서는 침전지 및 여과지 표준편차를 년도 별로 나타내었으며 이는 목표 침전지/여과지 잔류염소농도가 수질상황에 따라 수시로 변화하기 때문에 실질적인 오차를 계산하기 어려움이 있어 연간 자료의 표준편차를 구하여 데이터가 얼마나 유동성이 있는지 평가하였다. 2010년도 자료를 보면 침전지/여과지 표준편차가 0.
- 표 6에서는 제안된 제어로직으로 염소를 투입한 결과와 기존 수동제어와의 염소 소모량을 비교하여 경제적인 효과를 산출해 보았다. 기존 수동제어를 실시한 2010년도에는 평균 주입률이 2.
- 프로그램의 장기간 운영결과분석을 통하여 프로그램의 적용성을 평가해 보았다. 그림 11에서는 2010년 1월에서 12월까지 시간대별 침전지 및 여과지 잔류염소농도를 나타내고 있다.
- 그림 9에서는 Hybrid 제어기를 Software 프로그램으로 개발하여 정수장 플랜트에 적용할 수 있도록 하였다. 플랜트 적용의 용이성을 위하여 정수장에서 사용하고 있는 SCADA(Supervisory Control and Data Acqusition) System과 OPC(OLE for Process Control) 프로토콜을 이용하여 원하는 데이터를 취득하도록 하였다. 현장 계측데이터는 SCADA에서 사용하고 있는 Tag 정보만 입력하면 취득할 수 있도록 개발하였으며 퍼지시스템으로 설정된 유입목표 잔류염소 값을 모니터링 할 수 있도록 하였다.
- 피드백 제어기에서는 퍼지에서 설정한 목표 잔류염소를 일정하게 맞추기 위하여 제어주기마다 오차를 계산하여 이를 보상하도록 하였다. 하지만 계측데이터의 신뢰성이 현장에서는 항상 담보되지 않기 때문에 염소주입률의 상하한 설정 및 1회에 보상해주는 값을 제한 하는 안전조치를 취하여 만일의 사고를 방지할 수 있도록 하였다.
- 피드백 제어기에서는 퍼지에서 설정한 목표 잔류염소를 일정하게 맞추기 위하여 제어주기마다 오차를 계산하여 이를 보상하도록 하였다. 하지만 계측데이터의 신뢰성이 현장에서는 항상 담보되지 않기 때문에 염소주입률의 상하한 설정 및 1회에 보상해주는 값을 제한 하는 안전조치를 취하여 만일의 사고를 방지할 수 있도록 하였다.
- 플랜트 적용의 용이성을 위하여 정수장에서 사용하고 있는 SCADA(Supervisory Control and Data Acqusition) System과 OPC(OLE for Process Control) 프로토콜을 이용하여 원하는 데이터를 취득하도록 하였다. 현장 계측데이터는 SCADA에서 사용하고 있는 Tag 정보만 입력하면 취득할 수 있도록 개발하였으며 퍼지시스템으로 설정된 유입목표 잔류염소 값을 모니터링 할 수 있도록 하였다. 또한 갑작스러운 날씨 변화에 대응하기 위하여 맑음/흐림/비의 Fuzzy Set을 미리 구성하여 퍼지로직에 익숙하지 않은 근무자가 쉽게 변경토록 하였다.
데이터처리
- 독립변수와 종속변수의 상관관계 및 독립변수 상호간 분석을 위하여 통계프로그램으로 널리 사용되고 있는 Minitap을 이용하였다. 그림 2의 분석결과를 보면 종속변수인 증발량을 예측하는데 시간이 0.
- 이를 통해 유입과 유출 잔류염소의 비를 침전지 증발률로 계산하였고 이에 영향을 주는 인자를 조사하기 위하여 상관관계 및 주성분 분석을 실시하였다.
이론/모형
- 퍼지 추론한 결과를 시스템에 입력하기 위해서는 물리적인 양으로 변환해야 한다. 본 논문에서는 비퍼지화 방법으로 식 (5)와 같이 무게 중심법을 사용하였다. 이 방법은 가장 일반적으로 사용되며 중첩되어 있는 면적이 있을 경우에 중첩되는 부분을 고려하여 다음과 같이 계산한다[9]
- 침전지에서 체류시간은 시간대별 시민들이 용수 소모량이 일정하지 않아 매번 변경되고 있고 시간 및 환경 인자에 따라 염소 소모량이 달라 이에 대한 특성 분석을 하기 위하여 Neuro Fuzzy 알고리즘을 고려하였다. Neuro Fuzzy 알고리즘의 동작 순서는 그림 6과 같이 5단계로 구분되어지며 각 단계별 계산과정은 다음과 같다[10].
- 표 3에서는 위의 계산과정을 거쳐 Neuro Fuzzy 알고리즘의 Forward Pass와 Backward Pass의 Parameter 추종 과정을 나타내었으며 Forward에서는 LSE방법을 사용하고 Backward에서는 Gradient Descent 기법을 사용한다.
성능/효과
- 표 6에서는 제안된 제어로직으로 염소를 투입한 결과와 기존 수동제어와의 염소 소모량을 비교하여 경제적인 효과를 산출해 보았다. 기존 수동제어를 실시한 2010년도에는 평균 주입률이 2.73mg/L 이었으나 제안된 퍼지기법을 활용한 2013년도에는 1.57ppm로 현격히 감소하였으며 년간 염소사용량으로 환산하면 8,810톤에 해당 한다. 따라서 이를 소규모 도시에 공급하는 10만톤 정수장으로 일반화 시키면 년간 44백만원을 절감할 수 있다.
- Table 4에서는 통계적인 기법을 이용한 잔류염소 증발량을 예측한 결과이다. 다중선형회귀방정식(Multi Linear Regression)의 오차가 15.6% 가장 크고 비선형 방정식인 Neuro-Fuzzy와 MLP(Multi Layer Perceptron)가 9.79%, 9.82%로 에러가 적어 비선형 특성을 나타내고 있음을 확인할 수 있다. 따라서 침전지 염소 증발량에 대한 모델링을 구축하기 위해서는 Nonlinear 학습알고리즘을 사용하여야만 한다.
- 따라서 이를 소규모 도시에 공급하는 10만톤 정수장으로 일반화 시키면 년간 44백만원을 절감할 수 있다. 또한 환경파괴의 주범인 탄소 절감량으로 환산해 본 결과 연간 3,453(kgCo2)를 절감하는 것으로 나타났다.
- 2mg/L로 유지하려고 하였다. 실제 잔류염소는 0.15～0.3mg/L 사이였으며 기존 제어기에 비하여 변화율이 약 7.3배 개선되었다.
- 표 1에서는 월별 염소주입률과 시간별 침전지 잔류염소를 표현하고 있다. 염소주입률 제어는 하루 5, 6회 변경하였고 여름철인 8～9월의 경우 염소주입률(파란색 선)을 주간시간대에 더 높이 주입하였음에도 불구하고 침전지 잔류염소(갈색선)가 감소함을 확인할 수 있다. 날씨가 서서히 추워지는 10, 11월에는 주간시간대에 주입률을 높이면 3～7시간 후에 서서히 잔류염소가 증가하는 특성을 보이고 있다.
- 162로 운영하여 46%의 변화율을 저감하였다. 이는 제안된 Fuzzy 시스템을 통하여 운영자의 노하우를 일관되고 실시간으로 제어함으로써 개선되었음을 보여주고 있다.
- 침전지에서 시간에 따른 시민들이 물 사용량이 일정하지 않아 매번 변경되는 체류시간과 환경요소에 따라 달라지는 염소증발량을 퍼지 제어기를 통하여 모사하고 이중 피드백 제어기에 복합하여 운영해 본 결과 야간 및 새벽시간대에 염소 주입률을 낮게 운영하고 주간시간 및 맑은 날씨일수록 염소 주입률을 높게 운영하는 운영자가 원하는 제어기를 구성할 수 있었다. 이를 통하여 침전지 유출 잔류염소를 7.3배가량 안정화시켰으며 염소 소비량을 현격히 줄여 원가 절감은 물론 탄소배출량도 절감 할 수 있었다. 하이브리드 퍼지 제어기는 비선형성이 강한 염소투입공정 제어를 수행 하는데 아주 적절함을 확인할 수 있었다.
- 그림 12에서는 2013년 1～11월까지 시간대별 침전지 및 여과지 잔류염소농도 운영결과를 보여주고 있다. 제안된 알고리즘으로 상시 운전한 결과 침전지 잔류염소는 0.4～1mg/L 사이에서 운전되고 있었으며 여과지 잔류염소의 경우에도 0.1～ 0.5mg/L사이에서 안정적으로 운전하였다. 여기에서 1～3월 및 6월 구간은 원수에 망간이 포함되어 잔류염소 농도를 0.
- 제안된 제어 알고리즘을 이용하여 하이브리드 퍼지 제어기를 구성하였으며, 정수처리공정의 전염소 공정을 제어하였다. 침전지에서 시간에 따른 시민들이 물 사용량이 일정하지 않아 매번 변경되는 체류시간과 환경요소에 따라 달라지는 염소증발량을 퍼지 제어기를 통하여 모사하고 이중 피드백 제어기에 복합하여 운영해 본 결과 야간 및 새벽시간대에 염소 주입률을 낮게 운영하고 주간시간 및 맑은 날씨일수록 염소 주입률을 높게 운영하는 운영자가 원하는 제어기를 구성할 수 있었다. 이를 통하여 침전지 유출 잔류염소를 7.
- 3배가량 안정화시켰으며 염소 소비량을 현격히 줄여 원가 절감은 물론 탄소배출량도 절감 할 수 있었다. 하이브리드 퍼지 제어기는 비선형성이 강한 염소투입공정 제어를 수행 하는데 아주 적절함을 확인할 수 있었다.
후속연구
- 2mg/L 이하로 운영하였다. 또한 1～3월에는 다소 잔류염소 변화폭이 다른 월에 비하여 커서 Fuzzy Rule에 대하여 좀 더 고민해야 할 것으로 사료된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.