머신 러닝을 이용한 중유 화력 열병합 발전소 보일러의 고장 예지

Q: 이 논문에서 정의한 머신 러닝이란 무엇인가?

머신 러닝은 기계(PC 등)에 여러 의미 있는 데이터를 미리 학습 또는 입력시켜, 향후 유사한 작업을 수행할 때 사람이 판단하거나 분류하는 것보다 빠르고 정확하게 기계가 작업을 수행하도록 하는 일련의 과정이다. 이는 컴퓨터가 기존에 어려워했던 판단 및 분류 작업을 가능하게 한다.

Q: 마할라노비스 거리를 이용한 보일러 고장 예지 방법의 핵심은 무엇인가?

연구 결과, 마할라노비스 거리를 이용한 고장 예지 방법은 보일러 운전 데이터의 평균과 공분산을 기반으로 현재 운전 상태가 정상 범주에서 벗어났는지 측정한다. 이를 통해 문제 발생 초기 시점(약 5일 이내)에 보일러의 비정상 운전을 감지할 수 있다.

강새별; 이현희; 오정석; 최규성

doi:10.3795/KSME-B.2020.44.5.341

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강새별 (한국에너지기술연구원) 이현희 (한국에너지기술연구원) 오정석 (한국에너지기술연구원) 최규성 (한국에너지기술연구원)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 B권 대한기계학회논문집 B권 제44권 제5호(통권 제416호)

발행연도: 2020.5

수록면: 341 - 346 (6page)

DOI: 10.3795/KSME-B.2020.44.5.341

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중유를 연료로 사용하고 있는 150t/h급 발전용 보일러에서 1) 주증기 과열로 인한 디슈퍼히터 스팀 사용량 증가, 2) 공기예열기 차압이 증가하는 문제가 발생하였다. 주증기 과열이 되어 디슈퍼히터 스팀이 증가하는 원인으로는 보일러 연소기 연소실에 슬래깅(또는 파울링)이 발생하여 보일러 주 전열면에 충분한 열전달이 되지 않아 슈퍼히터로 고온의 연소가스가 전달되어 문제가 발생한 것으로 추정된다. 이러한 문제 원인을 추정하기 위해 사용된 연료, 운전 데이터를 분석하였다. 또한 향후에 유사한 문제가 발생하였을 때 문제 진행 중 문제 발생을 파악할 수 있도록 고장 예지 방법을 도출하였다. 마할라 노비스 거리를 이용한 고장 예지 방법을 사용하였을 때 문제 발생 초기(약 5일 이내)에 고장이 발생하고 있다는 것을 감지할 수 있었다.

#Boiler(보일러) #Fault Diagnosis(고장 진단) #Machine Learning(기계 학습) #Power Plant(발전 설비) #Prognostics and Health Management(건전성 관리 및 예측)

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