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요약문
SUMMARY
Contents
목차
제1장 과제 개요 13
제1절 동향 및 개발 개념 13
1. 동향 13
2. 개발 제품 개념 14
제2절 과제의 필요성 16
1. 기술적 측면 16
2. 경제, 산업적 측면 17
3. 정책, 공공, 인프라 측면 18
제2장 목표 및 추진체계 19
제1절 최종목표 19
1. 핵심기술 19
2. 최종목표 19
제2절 TRL 명세서 21
제3절 연차별 연구내용 22
1. 연차별 연구내용 22
2. 개발목표치 22
제4절 연구팀 구성 23
1. 연구팀 편성표 23
2. 연구팀 역할 및 협력방안 24
3. 참여연구원 25
제3장 연구 수행 실적 27
제1절 상태감시 시스템 구성 27
1. 설치위치, 대상터빈 사양 27
2. 기계하중 측정 시스템 28
3. 증속기 진동측정 시스템 32
4. 상태감시시스템 35
제2절 상태감시 DB 관리 38
1. 하드웨어 구성 39
2. DB 구조 설계 40
3. DB 관리 SW 개발 42
제3절 Fault Simulator 53
1. KIER Bearing Fault Simulator 53
2. 해외 기관 Fault Simulator 데이터베이스 55
제4절 데이터 분석 및 진단 57
1. 진동 신호 처리 및 결함 검출 57
2. Fault Simulator를 통한 알고리즘 검증 61
3. 하중 신호처리 및 결함 진단 64
제5절 피로하중 및 잔여수명 67
1. 피로하중 및 잔여수명 계산 공식 67
2. 풍속 분포 68
제6절 인공지능 알고리즘을 이용한 하중 예측 72
1. Time-domain 72
2. Frequency-domain 77
제7절 풍력발전기 건전성 모니터링 시스템 프로그램 개발 82
제8절 풍력발전 경제성 분석 프로그램 88
1. 경제성 평가 기법 88
2. 비용 모델 89
3. 경제성 분석 프로그램 개발 89
제4장 결론 및 향후 계획 94
부록 97
〈표 2-1〉 과제 최종 개발 목표치 20
〈표 2-2〉 과제 TRL 세부 명세서 21
〈표 2-3〉 연차별 목표 및 성능 22
〈표 2-4〉 1차년도 연구내용 및 개발목표치 22
〈표 2-5〉 2차년도 연구내용 및 개발목표치 22
〈표 2-6〉 3차년도 연구내용 및 개발목표치 23
〈표 2-7〉 연구팀 편성표(3차년도 기준) 23
〈표 3-1〉 기계하중 측정 센서 설치 사진 29
〈표 3-2〉 기계하중 측정시스템 센서 리스트 31
〈표 3-3〉 드라이브트레인 진동 측정 채널 상세 정보 34
〈표 3-4〉 취득 물리량 별 측정 데이터 용량 38
〈표 3-5〉 개체계층 내 측정시스템 구조화를 위한 필수 컬렉션 및 관리 정보 42
〈표 3-6〉 Case Western Reserve Univ. 데이터베이스의 결함 종류 56
〈표 3-7〉 풍속구간별 분포 70
〈표 3-8〉 하중별 예측정확도 순위(1.5MW 터빈) 75
〈표 3-9〉 예측방법별 종합 정확도 순위(1.5MW 터빈) 76
〈표 3-10〉 정량적 성과목표-Blade Root Flapwise Moment(5.5MW 터빈) 76
〈표 3-11〉 알고리즘 정확도 비교 77
〈표 3-12〉 특징 추출 78
〈표 3-13〉 Spectrogram의 특징 추출 79
〈표 3-14〉 LinearSVC 모델 학습 80
〈표 3-15〉 Classifier 모델 평가 81
〈표 3-16〉 5.5MW 터빈 측정 파라미터, Fs=50Hz 82
〈표 3-17〉 5.5MW 터빈 측정 파라미터, Fs=5kHz 83
〈표 3-18〉 VDI-3834:2015 근거한 진동 Alarm Limit 85
〈표 3-19〉 CAPEX 기준 단가 89
〈표 3-20〉 기본 가정 및 출처 92
[그림 1-1] 국내 해상 풍력단지 기획 현황(총 4,818MW) 13
[그림 1-2] 기존 유지보수 문제점 조사를 통한 핵심 문제 도출 14
[그림 1-3] 유지보수 핵심 문제에 대응한 필요 개발 대상 선정 15
[그림 1-4] 유지보수 플랫폼 개발 Road map 16
[그림 1-5] 국내외 유지보수 사업 전망 17
[그림 1-6] 육상풍력 유지보수 시장 18
[그림 1-7] 3020 재생에너지 이행계획 안 18
[그림 2-1] 연구팀 내 역할 분담 구성 24
[그림 3-1] 풍력발전기, 기상탑의 설치 위치 및 상대거리 27
[그림 3-2] 대상 풍력발전기 사양 정보 27
[그림 3-3] 기계하중 측정시스템 개념도 28
[그림 3-4] 기계하중 측정시스템 상세 정보 29
[그림 3-5] 드라이브트레인 진동측정시스템 개념도 32
[그림 3-6] 드라이브트레인 진동 측정 위치 및 구성 33
[그림 3-7] 가속도 센서 설치 사진 33
[그림 3-8] 상태감시시스템 구성도 35
[그림 3-9] 풍력터빈 상태 계측 설계 시 측정 대상의 기호 목록 36
[그림 3-10] 기계하중 측정 파트 설정 36
[그림 3-11] 증속기 진동 측정 파트 설정 37
[그림 3-12] 기상탑 및 제어기 신호 연동 설정 37
[그림 3-13] 상태감시 시스템 구성 개요도 : 현장 측정 시스템; DB 관리 시스템; 원격 CMS 39
[그림 3-14] 상태감시 시스템 내 DB 구조 40
[그림 3-15] 개체계층 DB 구조 및 관계 설계 41
[그림 3-16] DB 구조 및 관계 설계 41
[그림 3-17] DB 관리 시스템의 개체계층 설계를 위한 KIER DA 서버 설정 화면 43
[그림 3-18] DB 관리 시스템의 개체계층 설계를 통한 측정 시스템 설계 화면 43
[그림 3-19] DB 관리 시스템의 개체계층 내 소유자 정보 입력 화면 44
[그림 3-20] DB 관리 시스템의 개체계층 내 관리자 정보 입력 화면 44
[그림 3-21] DB 관리 시스템의 개체계층 내 풍력터빈 정보 입력 화면 45
[그림 3-22] DB 관리 시스템의 개체계층 내 구성요소군 정보 입력 화면 45
[그림 3-23] DB 관리 시스템의 개체계층 내 구성요소 정보 입력 화면 46
[그림 3-24] DB 관리 시스템의 개체계층 내 물리 노드 정보 입력 화면 46
[그림 3-25] DB 관리 시스템의 개체계층 내 계측기 정보 입력 화면 47
[그림 3-26] DB 관리 시스템의 개체계층 내 센서 정보 입력 화면 47
[그림 3-27] 개체계층 정보 입력을 통한 측정시스템 구조 확인 화면 48
[그림 3-28] 현장측정시스템 취득 데이터의 구조적 업데이트를 위한 SW(KIER DU) 실행 예 48
[그림 3-29] net CLR 메모리 누수 현상 방지를 위한 IDisposable 인터페이스 구현 예 50
[그림 3-30] DB 관리 시스템 데이터 업데이트 점검용 SW(KIER DM) 51
[그림 3-31] DB 관리 시스템 장기간 데이터 분석용 SW(KIER BA) 51
[그림 3-32] KIER BA를 이용한 기간 별 데이터 분류 예 52
[그림 3-33] KIER BA를 이용한 RMS 시계열 추출 화면 52
[그림 3-34] Fault Simulator 구성 54
[그림 3-35] 인위적으로 부가한 기계요소 결함 54
[그림 3-36] Case Western Reserve Univ. Bearing Center의 진동시험 장비 55
[그림 3-37] 진동 신호 처리 절차도 58
[그림 3-38] Bearing Fault Simulator Analysis Program 62
[그림 3-39] 베어링 내륜 결함(왼쪽 위)이 있는 경우 시계열 가속도 신호(왼쪽 아래), 가속도, 속도... 63
[그림 3-40] 고유진동수 검출을 위한 하중 신호 처리 절차도 65
[그림 3-41] 블레이드 Flapwise 하중 시계열 신호(위), FFT 스펙트럼(가운데), 고유진동수 검출 결과(아래) 66
[그림 3-42] 1:25,000 인덱스로 검색한 도엽 번호-김녕 336081 68
[그림 3-43] 1:5,000 인덱스로 검색한 도엽 번호-성산031(33608031) 69
[그림 3-44] 풍력 자원지도 선택 정보-평균풍속 6.96 m/s 69
[그림 3-45] 풍속 분포 71
[그림 3-46] 풍속의 최대값에 대한 평활방향 등가하중의 커브 피팅 그래프 72
[그림 3-47] Polynomial Curve Fitting 예측 결과 72
[그림 3-48] 인공지능 알고리즘의 범주 73
[그림 3-49] Decision Tree 예측 결과 73
[그림 3-50] Regularized Linear Regression 예측 결과 74
[그림 3-51] Artificial Neural Network 구동 화면 (a) 및 Training 단계에 따른 오차 (MSE) 비교 74
[그림 3-52] Artificial Neural Network 예측 결과 (a) 및 오차 히스토그램 (b) 75
[그림 3-53] 알고리즘 개발을 위한 시계열 데이터(샘플) 77
[그림 3-54] 시계열 데이터 정렬 78
[그림 3-55] 시계열 신호(위), Spectrogram(아래) 79
[그림 3-56] Centroid, Bandwidth 특징의 도시화 80
[그림 3-57] KIER WTHeMoS Screen 1 : Overview 86
[그림 3-58] KIER WTHeMoS Screen 2 : Monitoring Parameter Display 86
[그림 3-59] KIER WTHeMoS Screen 3 : Detailed Analysis with Statistical Approach 87
[그림 3-60] KIER WTHeMoS Screen 4 : Detailed Analysis with AI-based Approach 87
[그림 3-61] 프로그램 구성도 90
[그림 3-62] 출력 커브 예측 프로그램 검증 90
[그림 3-63] AEP 및 전력판매수익 예측 모듈 91
[그림 3-64] KIER WindCap 구성 91
[그림 3-65] 경제성 평가 프로그램 92
[그림 3-66] 터빈 용량, CF 변화에 따른 LCOE 결과 93
[그림 3-67] 터빈 용량, CF 변화에 따른 LCOE 93
[그림 4-1] 성과활용 대상 94
[그림 4-2] WT 스마트 O&M 플랫폼 95
[그림 4-3] 프로그램 개발 95
[그림 4-4] 비즈니스 모델 96