공기압축기는 공장 및 설비 가동에 사용되는 필수 장비로써 미국 산업용 전기의 약 30%를 소비하고 있으며, 소비전력 절감을 위해 고급화된 기술 방안들이 제시되고 있다. 압축공기 변화량의 진폭변동이 작을 경우 시스템 안정성이 증가하며, 소비전력을 절감시켜 효율적인 에너지 시스템 설계를 가능하게 한다. 일반적으로 통계적 분석에서는 데이터의 분포를 정규분포, 로그정규분포, 감마분포 등을 이용하여 나타내지만, 압축공기 변화량을 나타내는 데이터처럼 긴 꼬리를 가지는 경우, 한 가지의 분포를 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 압축공기의 변화량과 관련된 데이터를 두 개의 영역으로 나눈 혼합분포함수를 적용하여 평균전력 절감 가능성을 제시하였다. 이는 압축공기 변화량이 충분히 큰 수를 초과하는 영역에서는 가우시안 분포보다는 일반 파레토 분포가 더 정확한 퀀타일 값을 추정하는 데에 적합하기 때문이다.
공기압축기는 공장 및 설비 가동에 사용되는 필수 장비로써 미국 산업용 전기의 약 30%를 소비하고 있으며, 소비전력 절감을 위해 고급화된 기술 방안들이 제시되고 있다. 압축공기 변화량의 진폭변동이 작을 경우 시스템 안정성이 증가하며, 소비전력을 절감시켜 효율적인 에너지 시스템 설계를 가능하게 한다. 일반적으로 통계적 분석에서는 데이터의 분포를 정규분포, 로그정규분포, 감마분포 등을 이용하여 나타내지만, 압축공기 변화량을 나타내는 데이터처럼 긴 꼬리를 가지는 경우, 한 가지의 분포를 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 압축공기의 변화량과 관련된 데이터를 두 개의 영역으로 나눈 혼합분포함수를 적용하여 평균전력 절감 가능성을 제시하였다. 이는 압축공기 변화량이 충분히 큰 수를 초과하는 영역에서는 가우시안 분포보다는 일반 파레토 분포가 더 정확한 퀀타일 값을 추정하는 데에 적합하기 때문이다.
Air compressor, as an essential equipment used in the factory and plant operations, accounts for around 30% of the total electricity consumption in U.S.A, thereby being proposed advanced technologies to reduce electricity consumption. When the fluctuation of the compressed airflow rate is small, the...
Air compressor, as an essential equipment used in the factory and plant operations, accounts for around 30% of the total electricity consumption in U.S.A, thereby being proposed advanced technologies to reduce electricity consumption. When the fluctuation of the compressed airflow rate is small, the system stability is increased followed by the reduction of the electricity consumption which results in the efficient design of the energy system. In the statistical analysis, the normal distribution, log normal distribution, gamma distribution or the like are generally used to identify system characteristics. However a single distribution may not fit well the data with long tail, representing sudden air flow rate especially in extremes. In this paper, authors decouple the compressed airflow rate into two parts to present a mixture of distribution function and suggest a method to reduce the electricity consumption. This reduction stems from the fact that a general pareto distribution estimates more accurate quantile value than a gaussian distribution when an airflow rate exceeds over a large number.
Air compressor, as an essential equipment used in the factory and plant operations, accounts for around 30% of the total electricity consumption in U.S.A, thereby being proposed advanced technologies to reduce electricity consumption. When the fluctuation of the compressed airflow rate is small, the system stability is increased followed by the reduction of the electricity consumption which results in the efficient design of the energy system. In the statistical analysis, the normal distribution, log normal distribution, gamma distribution or the like are generally used to identify system characteristics. However a single distribution may not fit well the data with long tail, representing sudden air flow rate especially in extremes. In this paper, authors decouple the compressed airflow rate into two parts to present a mixture of distribution function and suggest a method to reduce the electricity consumption. This reduction stems from the fact that a general pareto distribution estimates more accurate quantile value than a gaussian distribution when an airflow rate exceeds over a large number.
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문제 정의
이 현장에는 VSD 공기 압축기가 기본 로드 형으로 설정되어있고 부하/무부하 타입 FSD(200마력) 공기압축기가 여러 대 설치되어있어, 데이터에는 FSD 공기 압축 운전내용이 반영되어있다. 본 논문에서는 1초 단위로 수집한 32, 401개의 데이터를 이용하여 VSD의 압축공기 변화량과 에너지효율 절감에 대한 분석 사례를 제시하고자 한다.
본 논문은 VSD 타입 공기압축기의 소비전력 절감 시스템 설계를 위해 압축공기 변화량 데이터에 대하여가우시안 분포와 파레토 분포를 혼합한 새로운 분포로 추정하고, 이 혼합모형을 데이터에 적용하여 평균전력을 절감할 수 있음을 제시하고자 한다.
제안 방법
다음 절에서는 일반 파레토 분포함수에 대하여 서술하고, 압축공기 변화량에 적합한 혼합모형을 제시하였다. 또한, 3절에서는 압축공기 변화량 데이터를 혼합 모형의 적용 예제로 논의하였다.
있다. 본 논문에서 참조한 시스템은 VSD 타입의 공기압축기가 먼저 운전을 시작하고 압축공기 요구량이 사전에 설정된 유량을 초과하는 시점에, 다른 FSD 타입의 공기압축기들이 순차적으로 운전을 시작하는 방식이다. FSD 타입의 경우 완전 부하, 무부하, 정지의 3가지 운전 종류가 있으며, 무부하 운전의 경우 전력소비는 발생하지만 압축공기는 생산하지 않는다.
본 논문에서는 VSD의 압축공기 변화량 데이터를 두 개의 영역으로 나누어 혼합 분포함수를 제시하였다. 이분 포는 정규분포와 일반 파레토 분포를 u=0.
대상 데이터
사례 분석 데이터는 VSD (250마력) 공기 압축기의 유량계와 전력계로부터 수집하였다. 이 현장에는 VSD 공기 압축기가 기본 로드 형으로 설정되어있고 부하/무부하 타입 FSD(200마력) 공기압축기가 여러 대 설치되어있어, 데이터에는 FSD 공기 압축 운전내용이 반영되어있다.
성능/효과
또한 압축공기 사용량 수요 예측의 분산을 최소화하여 비례-적분-미분 (PID) 방식뿐만 아니라 MPC(Model Predictive Control)와 같은 고급화된 압력 제어 방법에서 예측 지평 (Predictive Horizon) 샘플수를 효율적으로 추정하고 정밀도를 높일 수 있다. 그러므로 본 논문에서 제시한 혼합모형을 압축공기의 변화량 데이터에 적용하면 VSD의 평균 전력을 절감할 수 있을 뿐 아니라 식 5에서처럼 시스템 용적을 최소화시켜 초기 설치비용 및 운영비용을 절감할 수 있다.
8% 퀀타일 이상의 데이터 (x축) 와 평균전력 간 (y축) 의 관계를 보여준다. 시스템 설계 시 98.8% 퀀타일을 압축공기 변화량의 상한값으로 기준설정 시 파레토 분포인 경우 평균전력 17.45 KW이고, 가우시안 분포인 경우 평균전력 11.18KW이다. 그러므로 파레토 분포의 퀀타일값을 사용할 경우 6.
따라서 그림 1, 그림 2, 그리고 그림 3을 통하여 알 수 있듯이 극단 치 값과 나머지 데이터로 이분화 하여 해석할 새로운 혼합분포모형이 필요함을 알 수 있다. 표 1은 파레토 분포의 부츠 트랩 적합성 검정 [9, 10]을 한 결과이며 파레토 분포에 적합한 u 값은 각각 0.007, -0.0069이고 각각의 p-값은 0.0991과 0.0971로 적합하고 98.8% 이상의 값에 해당하는 데이터는 파레토 분포가 적합함을 알 수 있다.
후속연구
007(m3/sec) 값을 기준으로 구분하고 데이터를 이분화하여 적용한 혼합분포이다. 이 혼 합모형을 이용하여 VSD 타입 공기압축기의 압축공기 변화량을 조절하면 평균 전력을 절감할 수 있을 뿐 아니라 시스템용적을 최소화하여, 연간 운영비에서 가장 큰 영향을 미치는 공기압축기의 적정용량 및 시스템 설계에 활용될 수 있다.
향후에는 이 분포를 이용하여 VSD와 FSD 공기압축기에 대한복합 시뮬레이션 연구를 진행할 예정이다.
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