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풍력발전기 증속기 상태를 감시하기 위한 SaaS 클라우드 인프라 개발
Development of SaaS cloud infrastructure to monitor conditions of wind turbine gearbox 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.19 no.9, 2018년, pp.316 - 325  

이광세 (한국에너지기술연구원 풍력연구실) ,  최정철 (한국에너지기술연구원 풍력연구실) ,  강승진 (한국에너지기술연구원 풍력연구실) ,  박사일 (한국에너지기술연구원 풍력연구실) ,  이진재 (한국에너지기술연구원 풍력연구실)

초록
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본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, to integrate distributed IT resources and manage human resource efficiently as purpose of cost reduction, infrastructure of wind turbine monitoring system have been designed and developed on the basis of SaaS cloud. This infrastructure hierarchize data according to related task and se...

주제어

#wind turbine   #gearbox   #condition monitoring system   #vibration   #SaaS   #big data  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서, 사전 고장 진단 기술 개발 및 다양한 비즈니스 모델 시험 기반으로서, SaaS 방식 CMS 인프라 개발하였고, 감시 대상은 MW 급 풍력발전기의 증속기이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
디지털 윈드 팜은 무엇인가? 그 예로 GE는 ‘디지털 윈드 팜’이라는 솔루션을 제공한다[3]. ‘디지털 윈드 팜’은 PaaS 클라우드 시스템과 풍력발전기 CMS를 연계한 형태의 솔루션으로서, 이를 이용하면 고장 진단 뿐 아니라 다양한 수요에 대응하여 빅데이터 기반 풍력발전시스템 설계/운영/연구를 수행할 수 있다.
CMS 인프라를 개발하기 위해 필요한 것은? 또한, SaaS 클라우드 방식의 CMS 인프라는 풍력에너지의 총괄적인 연구 및 비즈니스 모델을 시험 할 수 있는 기반이 될 수 있다. 이러한 CMS를 개발하기 위해선, 클라우드 인프라 구축 기술, 데이터 취득/통신 기술, 신호처리 기술, 빅데이터 처리 기술 및 풍력발전 시스템 설계/운전/유지보수에 대한 전반적인 이해가 필요하다. 특히, 수 년간 풍력발전기를 운영 관리한 능력과 이 후 지속적으로 유지보수 이력을 관리할 수 방안이 필요하다.
증속기의 상태를 진동 데이터로 정확하게 분석하여 CMS의 발전기 운영의 유연성 및 이용률을 증대시킬 수 있는데 그 이유는? 다양한 풍력발전기 구성요소 중 증속기는 가장 빈번히 풍력발전기 고장이 일어나는 구성요소이며, 진동은 가장 긴 예방 시간 (preventing time)를 가지는 고장 신호이다[4]. 그러므로 증속기의 상태를 진동 데이터로부터 보다 정확하게 분석하여 사전 고장 진단을 수행 한다면, 하나의 예방형 보수 시스템으로서 CMS는 발전기 운영의 유연성 및 이용률을 전반적으로 증대 시킬 수 있다.
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참고문헌 (4)

  1. D. Coronado, and K. Fischer, Condition monitoring of wind turbines state of the art, user experience and recommendations, Fraunhofer Institute for Wind Energy and Energy System Technology IWES Northwest, Bremerhaven, Germany, 2015. 

  2. S. Sheng, Wind turbine gearbox reliability database, condition monitoring, and O&M research update. National Laboratory of the US Department of Energy (NREL), 2015 

  3. T. Kellner, Wind in the Cloud? How the Digital Wind Farm Will Make Wind Power 20 Percent More Efficient. General Electric, General Electric, 2015 http://www.gereports.com/post/119300678660/wind-in-the-cloud-how-the-digital-wind-farm-will/ (accessed June, 10, 2018) 

  4. P. Tchakoua, R. Wamkeue, M. Ouhrouche, F. Slaoui-Hasnaoui, T. A. Tameghe, G. Ekemb, "Wind Turbine Condition Monitoring: State-of-the-Art Review, New Trends, and Future Challenges", Energies, Vol.7, No.4, pp.2595-2630, 2014. DOI: https://dx.doi.org/10.3390/en7042595 

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