[논문]풍력발전기 상태 감시를 위한 SaaS 클라우드 인프라 내 데이터 처리 알고리즘 개선 연구

이광세; 최정철; 강민상; 박사일; 이진재

doi:10.7849/ksnre.2020.2047

풍력발전기 상태 감시를 위한 SaaS 클라우드 인프라 내 데이터 처리 알고리즘 개선 연구
Study on Enhancement of Data Processing Algorithm in SaaS Cloud Infrastructure to Monitor Wind Turbine Condition 원문보기

신재생에너지 = New & Renewable Energy, v.16 no.1, 2020년, pp.25 - 30

이광세 (Korea Institute of Energy Research) , 최정철 (Korea Institute of Energy Research) , 강민상 (Korea Institute of Energy Research) , 박사일 (Korea Institute of Energy Research) , 이진재 (Korea Institute of Energy Research)

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, an SW for the analysis of the wind-turbine vibration characteristics was developed as an application of SaaS cloud infrastructure. A measurement system for power-performance, mechanical load, and gearbox vibration as type-test class was installed at a target MW-class wind turbine, and structural meta and raw data were then acquired into the cloud. Data processing algorithms were developed to provide cloud data to the SW. To operate the SW continuously, raw data was downloaded consistently based on the algorithms. During the SW test, an intermittent long time-delay occurred due to the communication load associated with frequent access to the cloud. To solve this, a compression service for the target raw data was developed in the cloud and more stable data processing was confirmed. Using the compression service, stable big data processing of wind turbines, including gearbox vibration analysis, is expected.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 빅데이터 정렬 코드를 SaaS 클라우드 내 서비스화하고, 이를 바탕으로 클라이언트에서 풍력터빈 진동 특성을 분석하는 소프트웨어를 개발하였다. 해당 소프트웨어를 운용하는 SaaS 클라우드는 MW 급 풍력터빈의 출력성능/기계하중/증속기진동 측정시스템과 연동되었다.

가설 설정

일반적으로 누적 된 온라인 상 데이터에 대한 처리 방법론은 데이터 찾기/다운로드/정렬/분석/보고의 절차를 가지고, 서버와 클라이언트가 WAN를 통해 연결되어 네트워크 상 데이터를 처리한다. 빅데이터를 처리 시 원격 서버와 클라이언트가 모든 데이터를 WAN 통신 환경에서 처리한다면, 네트워크 상 데이터 처리 시간이 증가하여 분석을 위한 비용이 증가 될 것이다.

제안 방법

SaaS 클라우드 인프라을 이용하여, 풍력터빈에서 측정한 폭넓은 범위의 주파수 해상도를 가지는(50 Hz 및 5 kHz)데이터들을 확보하는 서비스를 개발 하였고, 해당 데이 들을 진동 분석 프로그램과 연계하였다.
해당 소프트웨어를 운용하는 SaaS 클라우드는 MW 급 풍력터빈의 출력성능/기계하중/증속기진동 측정시스템과 연동되었다. SaaS 클라우드를 이용한 빅데이터 정렬 서비스의 활용 여부에 따른 데이터 처리 소요 시간을 분석하여 클라우드 서비스의 성능 개선 지표로서 분석하였다. 이 때, 데이터 처리 소요시간 개선을 위해 전송 데이터 압축 알고리즘을 개발하여 그 성능을 확인하였다.
본 연구에서 MW 급 풍력터빈에 출력성능/기계하중/증속기진동 측정시스템을 설치하고 이를 SaaS 클라우드에 연계하였다. 총 36 채널의 데이터를 동기화하여 취득하며, 각 채널의 설정은 Table 1과 같다.
해당 서비스의 성능은 클라우드로 부터 정렬 된 데이터를 확보하는 시간과 연관한다. 이에 다음 절에서, 정렬된 데이터를 확보하는 알고리즘에 따라 소요되는 시간을 클라우드 데이터 처리 성능으로서 분석하였다.

이론/모형

진동 분석은 ISO 10816-21에 따라 수행하였고, 이 때, 주파수 별 증속기 진동 RMS에 따라 MW 풍력터빈의 상태를 추정 하였다. 우선 ISO 10816-21는 다음과 같이, 각 주 파수 별 진동 수치 RMS를 정의한다^[7].
해당 SW는 측정데이터에 관한 메타데이터 및 원데이터를 구조에 맞게 SaaS 클라우드로 업로드하기 위해 데이터 구조화 모듈, 원데이터 변환 모듈, 로컬 파일과 DB 연계 모듈, 데이터 업로드 모듈을 포함한다. 측정시스템의 내 시그널 컨디셔닝을 위해 imc DAQ를 이용하였다.

성능/효과

분석 프로그램 이용 시, 빈번한 클라우드 연결에 의한 통신 부하가 증대하여 데이터 처리 시간이 증가하였다. 이를 해결하기 위해, 데이터 압축 처리 알고리즘을 개발하였고, 그 결과 데이터 처리 소요 시간을 개선하였다.
분석 프로그램 이용 시, 빈번한 클라우드 연결에 의한 통신 부하가 증대하여 데이터 처리 시간이 증가하였다. 이를 해결하기 위해, 데이터 압축 처리 알고리즘을 개발하였고, 그 결과 데이터 처리 소요 시간을 개선하였다.
이에, SaaS 클라우드 내 데이터 관리와 연산 컴퓨팅 환경을 조성하고 고속의 통신 장비로 연결한다면, 대량의 데이터 네트워킹이 필요한 연산은 SaaS 클라우드 내 수행한 후 결과만을 클라이언트에 전송하여 데이터 통신에 따른 풍력터빈 상태 분석 시간을 줄 일 수 있다.

후속연구

각 계산된 가속도와 속도 RMS는 그 결과를 통계적 수치표와 비교하여 증속기 상태를 추정하기 위해 응용 된다. Table 2는 주파수별 진동 RMS에 따른 3 MW 이하 풍력터빈의 진동 상태를 추정한 표이다.
향 후 압축 서비스를 기반으로 풍력터빈 상태 데이터를 신속히 제공 받고 서비스화 할 수 있을 것으로 기대하며, SaaS 클라우드 내 다양한 풍력터빈 상태감시 및 유지보수 관련 서비스를 개발할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	빅데이터 처리 목적의 SaaS 클라우드를 응용 목적과 연계에 대한 설명은?	풍력발전기 운영 및 유지보수 기술을 개발하기 위해, 빅데이터 처리 목적의 SaaS 클라우드가 응용 가능하며, 이를 풍력터빈 측정시스템과 연계 할 수 있다[6].
	SaaS 클라우드의 특징은?	SaaS 클라우드는 다중 레이어 시스템으로 구성한 DB로부터 메타데이터와 원데이터를 분리하여 관리한다. 메타데이터는 MongoDB 서버에서 관리하며, 원데이터는 FTP 서버를 통해 관리한다.
	빅데이터를 처리할 때 증가하는 분석 시간을 SaaS 클라우드를 사용하여 절감할 수 있는 방법은?	이에, SaaS 클라우드 내 데이터 관리와 연산 컴퓨팅 환경을 조성하고 고속의 통신 장비로 연결한다면, 대량의 데이터 네트워킹이 필요한 연산은 SaaS 클라우드 내 수행한 후 결과만을 클라이언트에 전송하여 데이터 통신에 따른 풍력터빈 상태 분석 시간을 줄 일 수 있다.

참고문헌 (7)

Coronado, D., and Fischer, K., 2015, "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.
Sheng, S., 2015, "Wind turbine gearbox reliability database, condition monitoring, and O&M research update", Proceedings of GRC Annual Meeting.
Son, E., Lee, G.S., Lee, J., Kang, S., Hwang, S., Park, S., and Kim, S., 2018, "1.5 MW Wind Turbine Noise Measurement and Analysis of Low-Frequency Noise", New. Renew. Energy, 14(4), 4-13.
Kellner, T., 2018, "Wind in the Cloud? How the Digital Wind Farm Will Make Wind Power 20 Percent More Efficient", http://www.gereports.com/post/119300678660/wind-in-the-cloud-how-the-digital-wind-farm-will/
Tchakoua, P., Wamkeue, R., Ouhrouche, M., Slaoui-Hasnaoui, F., Tameghe, T.A., and Ekemb, G., 2014, "Wind turbine condition monitoring: State-of-the-art review, new trends, and future challenges", Energies, 7(4), 2595-2630.

상세보기
Lee, G.S., Choi, J., Kang, S.J., Park, S. and Lee, J.J., 2018, "Development of SaaS cloud infrastructure to monitor conditions of wind turbine gearbox", J. Korea Acad. Industr. Coop. Soc., 19(9), 316-325.

원문보기 상세보기
ISO standard 10816-21, 2015, "Mechanical vibration-Evaluation of machine vibration by measurements on non-rotating parts-Part 21: Horizontal axis wind turbines with gearbox".

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DOI : 10.7849/ksnre.2020.2047
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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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