[논문]디지털 조속기 개발을 위한 수력터빈 시스템의 모델동정과 제어기의 최적화에 관한 연구

전일영; 조성훈; 전내석; 이성근; 김윤식

디지털 조속기 개발을 위한 수력터빈 시스템의 모델동정과 제어기의 최적화에 관한 연구
A study on the model identification and controller optimization of the hydro-turbine system for development of digital governor 원문보기

전일영 (한국해양대학교) , 조성훈 (한국해양대학교) , 전내석 (한국해양대학교) , 이성근 (한국해양대학교) , 김윤식 (한국해양대학교)

본 논문은 수력터빈시스템에서 동력학 시스템 모델의 매개변수를 얻기 위해 유전알고리즘과 모델 조정기법을 적용하고, 수력터빈시스템으로부터 취득한 실제 운전데이터를 사용하여 계수간을 얻었다. 완성된 모델과 실제시스템의 출력 데이터와 비교하여 유효성을 검증한다. 완성된 모델에 유전알고리즘을 이용하여 제어기의 최적 PID 이득값을 찾을 수 있도륵 하였으며, 디지털 조속기의 적용시에 발생할 수 있는 시행착오를 줄이도록 하는데 목적이 있다고 하겠다.

In this paper, hydro-turbine system is modelled. Real input and output signals are acquired from the hydro-turbine system and the parameters of the model are estimated using input-output data, the model adjustment technique and a genetic algorithm(GA). To verify feasibility of the propose(1 model, computer simulations using GA have been carried out. The results show excellent characteristics of the proposed modeling and identification of the hydro-turbine system.

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문제 정의

본 논문에서는 섬진강 수력발전소 2호기 수차 터빈에서 실측한 데이터와 유전알고리즘, 파라미터 추정기법을 이용하여 섬진강 수력발전소의 수차 터빈을 추정하는 문제를 연구하였다. 이를 위하여 실제 발전소 현장에서 데이터를 계측하였고, 제안된 수차 터빈의 모델을 이용하여 파라미터를 추정하였다.

가설 설정

계측된 입력 신호를 조정모델(Adjustable model)에 인가하였고, 유전알고리즘은 시스템 출력과 모델의 출력차가 최소가 되도록, 즉 모델의 동특성이 시스템의 동특성에 가까워지도록 계속적으로 모델의 파라미터를 조정하게 된다.^[3]이때 모델을 초기화하기 위하여 모든 상태변수의 측정이 요구된다. 기술적 또는 경제적인 문제로 측정이 어려운 신호는 측정신호와 그 신호의 시간 지연된 신호를 이용해서 근사적으로 추정할 수 있다.

제안 방법

3333px;">m는 수차로 터를 포함한 발전기의 시정수이다. 단, 여기서 현장의 조건이 수동의 기계식 제어입력 u를 측정하기 위한 조건이 어려워 측정하지 못하고 수동의 기계식 제어입력에 따른 액튜에이터 서보모터의 출력으로서 메인 서보모터로의 입력인 u의 신호를 계측하고 이후를 하나의 제어대상으로서 모델링하였다. 무부하 상태를 고려하면
물 시정수 T_w는 식(1.5)로부터 구할 수 있으므로 본 논문에서는 세가지 파라미터 K, T₂, Tm를추정하도록 한다. 집단이 진화해 가는 동안 유전알고리즘은 집단내 개체간의 우열, 즉 각 개체로부터 복호화된 파라미터로 설정된 모델의 성능을 평가하기 위하여 적합도를 필요로 하는데 적합도는 적절히 정의되는 목적함수로부터 계산된다.
신호의 계측이 요구된다. 발전 시스템의 기동부터 측정하여 무부하로 운전되는 동안 기계 유압식 조속기의 수동 서보모터 조정장치를 이용하여 설정치를 일정한 스텝으로 증감하면서 입력시킨 후 속도 및 서보모터들의 변동을 계측하였다. 신호의 계측은 HIOKI 사의 Thermal Array Recorder를 사용하였다.
본 논문에서는 적응자로 유전알고리즘을 사용하였고, 제어 파라미터로 집단크기 N=12, 재생산 계수 ηi= 1.8 (l≤i≤N), 교배 확률 Pc= 1, 돌연변이 확률 Pm= 0.005, 스케일링 윈도우 Ws= 1을 사용하였다. K, T₂와 T_m은 각각 7비트 길이의 이진 스트링으로 부호화하였고, 탐색 구간은 0.
회전시킨다. 이러한 수차터빈의 모델을 얻기 위하여 동적 시스템을 수학적으로 표현하고 모델의 파라미터를 추정한다. 섬진강 수력발전소를 본여구의 대상시스테으로 선택하였으며, 섬진강 수력 발전소의 수차 터빈 시스템에서는 서보모터 액튜에이터, 메인 서보모터, 수차와 발전기를 모두 포함하여 제어대상으로 간주하고 있다.
이를 위하여 실제 발전소 현장에서 데이터를 계측하였고, 제안된 수차 터빈의 모델을 이용하여 파라미터를 추정하였다. 이렇게 추정된 파라미터와 모델을 가지고 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 시스템의 웅답을 살펴본 결과 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.

대상 데이터

1 ≤ K, L Tm ≤ 70으로 설정하였다. 데이터 크기는 W= 3,300이다.
이러한 수차터빈의 모델을 얻기 위하여 동적 시스템을 수학적으로 표현하고 모델의 파라미터를 추정한다. 섬진강 수력발전소를 본여구의 대상시스테으로 선택하였으며, 섬진강 수력 발전소의 수차 터빈 시스템에서는 서보모터 액튜에이터, 메인 서보모터, 수차와 발전기를 모두 포함하여 제어대상으로 간주하고 있다. 제어대상의 각 요소들은 비선형 요소들을 포함하고 있고, 발전부의 운전조건에 따라 각 요소의 파라미터가 달라지기 때문에 정확한 모델을 얻는 것은 어려우나, 제어대상을 선형시불변인 공칭모델(Nominal model) 로 기술할 수 있다.
발전 시스템의 기동부터 측정하여 무부하로 운전되는 동안 기계 유압식 조속기의 수동 서보모터 조정장치를 이용하여 설정치를 일정한 스텝으로 증감하면서 입력시킨 후 속도 및 서보모터들의 변동을 계측하였다. 신호의 계측은 HIOKI 사의 Thermal Array Recorder를 사용하였다. Fig.

이론/모형

연구를 필요로 한다. 본 연구에서는 물 공급 수관을 포함한 원동기 모델의 매개변수를 얻기 위해 유전알고리즘과 모델조정기법을 이용하였다 .
유전 알고리즘과 모델조정기법(Model adjustment technique)을 이용하여 발전시스템 모델의 파라미터를 추정할 수 있다. 계측된 입력 신호를 조정모델(Adjustable model)에 인가하였고, 유전알고리즘은 시스템 출력과 모델의 출력차가 최소가 되도록, 즉 모델의 동특성이 시스템의 동특성에 가까워지도록 계속적으로 모델의 파라미터를 조정하게 된다.

성능/효과

5는 실제 시스템과 모델의 출력응답을 비교한 것이다. 각 구간에서 약간의 오차가 있지만 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 오차의 대부분은 수차 터빈 시스템의 비선형성, 계측 시오차 및 잡음 등에 기인하는 것으로 생각된다.
이를 위하여 실제 발전소 현장에서 데이터를 계측하였고, 제안된 수차 터빈의 모델을 이용하여 파라미터를 추정하였다. 이렇게 추정된 파라미터와 모델을 가지고 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 시스템의 웅답을 살펴본 결과 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.

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