풍력발전소 효율 향상을 위한 스마트 데이터

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KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』 2014-12-04
지멘스(Siemens)사는 세계 각지의 수천 개 풍력발전소 시스템을 가능한 효율적으로 운영하기 위해 모니터링을 시행 중이다. 이 회사는 최근에 덴마크 브란데에 원격 진단센터를 개장했는데, 이곳에서는 모든 풍력발전소의 센서 데이터가 밤낮으로 모니터링되고 분석된다. 10월 말, 총 7,800개의 연안 풍력발전용 터빈이 이 센터에 연결되었고, 매일 약 100기가바이트의 데이터를 전송하고 있다. 특수한 분석 모델이 풍력발전소에서 보내오는 15년 이상의 가치가 있는 최근 데이터를 가지는 데이터베이스 콘텐츠와 그 데이터를 비교한다. 이러한 비교작업은 비정상적인 터빈의 행동 원인을 간추리고 구별하여 제거하는 데 도움이 된다. 센터는 부품의 고장을 사전에 예측하여, 예상치 못한 가동중지를 막는다. 추가로, 이러한 많은 양의 데이터는 풍력발전소의 최적화 방식 개발을 위한 특수한 목적을 위해 분석된다. 지멘스(Siemens)사는 1998년에 풍력발전소 모니터링을 시작하여, 2000년부터는 원격 고장추적 방식을 모든 기계장치에 설치해 오고 있다. 1998년 이래로, 오작동을 나타내는 모든 측정값이 데이터베이스에 기록되어 왔고, 이것은 현재 몇 테라바이트 정도의 엄청난 양의 정보이다. 지멘스(Siemens)사는 다른 회사보다 더 오랫동안 이러한 방식으로 모니터링을 시행해 오고 있다. 오늘날, 발전소는 웹에 기반을 둔 스카다 시스템(Web-based SCADA system)을 사용하여 실시간으로 약 3,000개의 데이터를 수집하고 전송한다. 그것에는 기후 정보, 중요 터빈 부품의 진동 측정값, 출력 그리고 터빈 오일의 온도와 같은 다양한 운영 파라미터가 포함되어 있다. 만약 측정값이 정상적인 것으로 인정되는 그것과 차이가 난다면, 발전소는 자동으로 원격 진단센터에 경보를 울린다. 이러한 에러 메시지의 85%가 온라인으로 즉시 다루어진다. 다른 경우에서는, 지역 서비스 센터가 확인하고 기술자를 현장에 보낸다. 출력의 자동분석 진단센터는 많은 컴퓨터 프로그램을 사용하는데, 일부는 특허가 출원된 상태이다. [Automatic Root Cause Identifier] 프로그램은 풍력발전소의 출력을 최적의 상태에서와 차이가 있는지를 자동으로 인식하고 문제의 원인을 식별해 낸다. 이 프로그램은 전형적인 패턴의 관측 변동 값과 데이터베이스 내의 이벤트를 비교함으로써 많은 양의 데이터를 매우 신속하게 분석할 수 있다. 다른 한편으로, [Automated Surveillance] 프로그램은 풍력발전용 터빈의 상태에 대한 정보를 도출하고 그 세팅값을 최적화하기 위해 동적 선형 모델(dynamic linear models)을 센서 데이터와 많은 수의 과거 측정값에 적용한다. 임박한 고장의 전형적인 패턴은 예를 들어, 회전용 날개, 제너레이터 또는 주축 등에서의 진동 측정값 분석에 의해 조기에 식별할 수 있다. 2008년 7월 이후, 모든 기어 손상의 약 97% 이상이 이러한 방식으로 예측되었다. 그다음, 마모에 노출된 어떠한 부품도 정기적인 유지보수 작업 도중에 교체된다. 이것을 통해, 비계획적인 유지보수 작업이나 작동중지를 막을 수 있다. 또한, 데이터 분석은 전체적인 제품 최적화에도 도움이 된다. 예를 들어, 만약 특정한 형태의 터빈에서 경향이 나타나거나 위치, 운영조건 또는 운영시간이 미치는 영향이 개별 발전시설에서 나타난다면, 전체 시스템에 대해 그에 맞는 권고작업이 이루어질 수 있다. remote monitoring and analysis at the new diagnostics center for wind turbines..jpg http://phys.org/news/2014-11-smart-efficiency-farms.html?utm_source=menu&utm_medium=link&utm_campaign=item-menu