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공기 변화량 분포를 이용한 효율적인 인버터타입 압축기 시스템
심재용,김용철,노영빈,정회경,Shim, JaeRyong,Kim, Yong-Chul,Noh, Young-Bin,Jung, Hoe-kyung 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.10
공기압축기는 공장 및 설비 가동에 사용되는 필수 장비로써 미국 산업용 전기의 약 30%를 소비하고 있으며, 소비전력 절감을 위해 고급화된 기술 방안들이 제시되고 있다. 압축공기 변화량의 진폭변동이 작을 경우 시스템 안정성이 증가하며, 소비전력을 절감시켜 효율적인 에너지 시스템 설계를 가능하게 한다. 일반적으로 통계적 분석에서는 데이터의 분포를 정규분포, 로그정규분포, 감마분포 등을 이용하여 나타내지만, 압축공기 변화량을 나타내는 데이터처럼 긴 꼬리를 가지는 경우, 한 가지의 분포를 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 압축공기의 변화량과 관련된 데이터를 두 개의 영역으로 나눈 혼합분포함수를 적용하여 평균전력 절감 가능성을 제시하였다. 이는 압축공기 변화량이 충분히 큰 수를 초과하는 영역에서는 가우시안 분포보다는 일반 파레토 분포가 더 정확한 퀀타일 값을 추정하는 데에 적합하기 때문이다. Air compressor, as an essential equipment used in the factory and plant operations, accounts for around 30% of the total electricity consumption in U.S.A, thereby being proposed advanced technologies to reduce electricity consumption. When the fluctuation of the compressed airflow rate is small, the system stability is increased followed by the reduction of the electricity consumption which results in the efficient design of the energy system. In the statistical analysis, the normal distribution, log normal distribution, gamma distribution or the like are generally used to identify system characteristics. However a single distribution may not fit well the data with long tail, representing sudden air flow rate especially in extremes. In this paper, authors decouple the compressed airflow rate into two parts to present a mixture of distribution function and suggest a method to reduce the electricity consumption. This reduction stems from the fact that a general pareto distribution estimates more accurate quantile value than a gaussian distribution when an airflow rate exceeds over a large number.
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