IR 카메라 기반의 풍력발전용 고장검출 시스템 개발

김세윤(Se-Yoon Kim),김성호(Sung-Ho Kim) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.6

최근 풍력발전은 전 세계적으로 전기의 생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야이다. 일반적으로 풍력발전 시스템은 설치 후 약 20년 동안 사용될 수 있도록 설계되며 따라서 장기간 운전할 경우, 풍력 발전기에서의 고장은 필연적으로 발생하게 된다. 특히 풍력발전 시스템의 너셀 내부에는 로터샤프트, 기어박스 및 발전기 등이 설치되며 이들 요소의 정상적인 동작을 보장하기 위한 각종 냉각 시스템이 설치된다. 만일 이들 냉각 시스템에 고장이 발생된다면 전체 풍력발전시스템의 정상적인 동작을 보장하는 것이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 풍력발전 시스템 너셀 내부에 설치되는 각종 냉각장치의 고장을 미연에 방지 할 수 있게 하는 IR 카메라 기반의 풍력발전용 고장검출 시스템을 제안하고 실제 시스템의 구현을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다. Wind energy is currently the fastest growing source of renewable energy used for electrical generation around the world. Generally, wind turbine systems are designed to be operated for twenty years long, Therefore, various faults in the wind turbine system inevitably occur during their long term period of operation. Especially, rotor shaft, gear-box and generator are installed inside of nacelle, furthermore, some cooling systems for normal operation of these devices are also required. If these cooing systems have failed in their operation, it is impossible for the entire system to be operated normally. In this work, IR(Infra Red) camera based fault detection system for the preventive detection of various cooling systems faults is proposed. To verify the applicability of the proposed system, physical implementation is embodied and various experiments are carried out.

IR 카메라 기반의 풍력발전용 고장검출 시스템 개발

김세윤(Se-Yoon Kim),김성호(Sung-Ho Kim) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.22 No.2

최근 전 세계적으로 화석에너지와 관련된 기후변화 및 국제 정세로 인해 풍력발전에 대한 관심이 증대 되고 있다. 일반적으로 풍력발전 시스템은 설치 후 약 20년간의 사용연한을 갖도록 설계되며 따라서 장기간운전할 경우, 풍력 발전기의 고장은 필연적으로 발생하게 된다. 특히 풍력발전 시스템의 너셀 내부에는 로터샤프트, 기어박스 및 발전기 등이 설치되며 이들 요소의 정상적인 동작을 보장하기 위한 각종 냉각 시스템이 설치되며 이들 냉각 시스템에 고장이 발생된다면 전체 풍력발전시스템의 정상적인 동작을 보장하는 것이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 풍력발전 시스템 너셀내부에 설치되는 각종 냉각장치의 고장을 미연에 방지할 수 있게 하는 IR 카메라 기반의 풍력발전용 고장검출 시스템을 제안하고 실제 시스템의 구현을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.

칼만필터 및 인공신경망에 기반한 가변속 풍력발전 시스템을 위한 비선형 제어기 설계

문대선(Dae-Sun Moon),김성호(Sung-Ho Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.2

최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 풍력발전 시스템의 주된 관심사는 어떻게 광범위한 풍속의 변화에서도 효율적으로 시스템을 동작시키는 가에 있다. 가변속 풍력발전 시스템은 고정속 풍력발전 시스템에 비해 더 높은 에너지 효율, 낮은 컴포넌트 스트레스를 달성할 수 있다는 장점을 갖는다. 일반적으로 가변속 풍력발전 시스템의 제어를 위해서는 풍속정보의 취득이 필수적으로 요구된다. 하지만 풍속계 등에 의해 측정된 풍속은 여러 요인에 의해 정확하지 않다는 문제점을 갖는다. 이에 본 연구에서는 풍속의 추정을 위한 칼만 필터와 칼만 필터에 의해 추정된 정보를 사용하여 학습된 인공신경망으로부터 최적의 로터 회전 속도를 유추할 수 있는 새로운 형태의 가변속 풍력발전 시스템을 위한 제어 알고리듬을 제안하고자 한다. 또한 Matlab의 시뮬링크를 사용하여 다양한 시뮬레이션 수행하여 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다. As the wind has become one of the fastest growing renewable energy sources, the key issue of wind energy conversion systems is how to efficiently operate the wind turbines in a wide range of wind speeds. Compared to fixed speed turbines, variable speed wind turbines feature higher energy yields, lower component stress and fewer grid connection power peaks. Generally, measurement of wind speed is required for the control of variable speed wind turbine system. However, wind speed measured by anemometers is not accurate owing to various reasons. In this work, a new control algorithm for variable speed wind turbine system based on Kalman filter which can be used for the estimation of wind speed and artificial neural network which can generate optimum rotor speed is proposed. Also, to verify the feasibility of the proposed scheme, various simulation studies are carried out by using Simulink in Matlab.

풍력발전 시스템을 위한 인공 신경망 기반의 고장검출기법에 대한 연구

문대선(Dae-Sun Moon),김성호(Sung-Ho Kim) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.5

전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CM(Condition Monitoring) 시스템은 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전용 SCADA 시스템으로부터의 각종 정보를 이용하여 해당 장치의 고장검출에 효율적으로 사용될 수 있는 인공신경망을 기반으로 하는 정상 동작 모델의 체계적인 설계 과정에 대해 고찰하고자 한다. 또한 제안된 설계 기법의 유용성 확인을 위해 군산 비응도에 설치된 Vestas사의 850KW급 풍력발전시스템으로부터의 SCADA 데이터를 사용하였다. Wind energy is currently the fastest growing source of renewable energy used for electrical generation around world. Wind farms are adding a significant amount of electrical generation capacity. The increase in the number of wind farms has led to the need for more effective operation and maintenance procedures. Condition Monitoring System(CMS) can be used to aid plant owners in achieving these goals. Its aim is to provide operators with information regarding the health of their machines, which in turn, can help them improve operational efficiency. In this work, systematic design procedure for artificial neural network based normal behavior model which can be applied for fault detection of various devices is proposed. Furthermore, to verify the design method SCADA(Supervisor Control and Data Acquisition) data from 850KW wind turbine system installed in Beaung port were utilized.

전력 및 가속도 신호의 주파수 분석에 기반한 풍력발전 고장진단 알고리즘 개발

안성일(Sung-Ill Ann),최성진(Seongjin Choi),김성호(Sung-Ho Kim) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.22 No.2

전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CM(Condition Monitoring) 시스템은 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력 발전기로부터의 전력 및 너셀에 부착된 가속도 센서로부터의 신호에 대한 FFT 분석을 통해 풍력발전기에서 발생될 수 있는 블레이드의 질량 불평형 및 공력 비대칭의 검출을 가능케 하는 진단기법을 제안하고자 하며 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 3W급 소형 풍력발전기에의 적용을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.

풍력발전 경제성 분석과 수치최적화방법을 이용한 육상풍력발전시스템 크기 최적선정 연구

이기학(Lee, Ki-Hak),박종포(Park, Jong-Po),이동호(Lee, Dong-Ho) 한국신재생에너지학회 2011 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.11

풍력개발 기술이 발전함에 따라 풍력발전시스템이 점차 대용량화되는 추세이며, 경제성 있는 풍력단지 건설을 위해 점차 대단지화 되어가고 있는 실정이다. 이로 인해 풍력 발전단가(Cost of electricity, COE)도 개선되고 있다. 풍황이 양호한 풍력발전단지의 경우, 풍력발전 COE는 현재 50~60원/kWh 수준으로 타 신재생에너지원에 비해 경쟁력이 높고, 석탄 화력의 COE와 비교해 봐도 동등한 수준 혹은 더욱 경쟁력 있는 수준으로 감소하였다. 풍력발전단지 조성을 위해서는 시스템의 효율과 고효율, 저비용의 풍력발전시스템을 풍황이 좋은 지역에 설치할 때 낮은 COE를 가지는 경제성 있는 발전단지가 가능하다. 동급 용량 풍력발전시스템을 같은 지역에서 설치하여 에너지생산량을 증대시키기 위해서는 블레이드 지름의 증가시켜 유량을 증가시키거나 타워의 높이를 증가시켜 풍속을 증가시키는 방안이 있다. 이 경우 블레이드 길이와 타워 높이 증가에 의한 시스템 비용의 증가가 발생하는데, 에너지생산량 증가에 의한 수익비용과 시스템 비용 증가에 의한 자본비용은 서로 반비례로 영향을 미친다. 이를 위해 최소의 COE의 최대의 순현재가치(Net Present Value, NPV)를 갖는 목적함수로 두고 블레이드의 최적 길이와 타워의 최적 높이를 선정하였다.

가속도 신호의 주파수 분석에 기반한 풍력발전 고장진단 알고리즘 개발

안성일(Sung-Ill Ahn),최성진(Seong-Jin Choi),김성호(Sung-Ho Kim) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.6

전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전 단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CMS(Condition Monitoring System)는 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기의 너셀에 부착된 가속도 센서로부터의 신호에 대한 FFT 분석을 통해 풍력발전기에서 발생될 수 있는 블레이드의 질량 불평형 및 공력 비대칭의 검출을 가능케 하는 진단기법을 제안하고자 하며 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 3W급 소형 풍력발전기에의 적용을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다. Wind energy is currently the fastest growing source of renewable energy used for electrical generation around the world. Wind farms are adding a significant amount of electrical generation capacity. The increase in the number of wind farms has led to the need for more effective operation and maintenance. CMS(Condition Monitoring System) can be used to aid plant operator in achieving these goals. Its aim is to provide operators with information regarding th e health of their machine, which in turn, can help them improve operation efficiency. In this work, wind turbine fault diagnostic algorithm which can diagnose the mass unbalance and aerodynamic asymmetry of the blades is proposed. Proposed diagnostic algorithm utilizes both FFT(Fast Feurier Transform) of the signal from accelerometers installed inside of nacelle and simple diagnostic logic. Furthermore, to verify the applicability of the proposed system, 3W small sized wind turbine system is tested and physical experiments are carried out.

이중여자 유도발전기 기반 풍력발전 시스템의 퍼지 모델링 및 안정도 해석

김진규(Jin Kyu Kim),주영훈(Young Hoon Joo) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.1

본 논문에서는 이중여자 유도발전기 기반 가변속도 풍력발전 시스템의 퍼지 모델링 및 안정도 해석에 관하여 다루고자 한다. 일반적인 풍력발전 시스템은 복잡한 비선형성 기반 동적방정식으로 구성되며, 플랜트를 구성하는 각 파라미터 수치 역시 주변 환경에 의해 변화할 여지가 있다. 풍력발전 시스템의 해석을 위하여 본 논문에서는 비선형성 및 불확실성에 강인한 퍼지 제어 기법을 기반으로 제어이론을 구성하고자 한다. 이중여자 유도발전기 기반 풍력발전 시스템의 퍼지 모델링 및 시스템 안정화를 위한 퍼지 제어기 설계 기법이 제안된다. 해당 제어 기법은 리아푸노프 기반 안정도 해석에 의해 점근 안정도를 보장받게 되며, 가상 시뮬레이션을 통한 시스템 효율성을 입증하게 된다. This paper propose the robust stability algorithm for controlling a variable speed wind power system which based on doubly-fed induction generator (DFIG). The control object in the wind power system enables the rotor to rotate without any physical contact by using magnetic force. Generally, the system dynamics of the wind power system has severe nonlinearity and uncertainty so that it is not easy to obtain the control objective. For solving these problems, we propose the fuzzy modelling and robust control algorithm for wind power system. The sufficient conditions for robust controller are obtained in terms of solutions to linear matrix inequalities (LMIs). Simulation results for wind power system based on DFIG are demonstrated to visualize the feasibility of the proposed method.

소형 풍력발전시스템을 위한 무선 원격 모니터링 시스템 개발

문대선(Dae-Sun Moon),김성호(Sung-Ho Kim) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.4

최근 전 세계적인 기후변화와 기존 화석연료와 관련된 전 지구적인 관심사는 풍력발전에 대한 많은 관심을 불러 왔다. 특히, 10Kw이하의 소형 풍력발전시스템은 전 세계적으로 많은 국가에서 활발히 설치되고 있는 실정이다. 일반적으로 소형풍력발전 시스템이 상업적인 목적으로 설치되기 위해서는 해당 풍력발전시스템의 성능 인증이 필수적으로 요구된다. 이를 위해서는 효율적인 운영이 가능한 풍력발전 원격 모니터링 시스템의 개발이 요구된다. 이에 본 연구에서는 새로운 형태의 지그비 기반의 무선통신 기법을 이용한 무선 원격 모니터링 시스템을 제안하고자 하며 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 실제 실험을 수행하고자 하였다. Recently, concern over climate change and global politics associated with traditional fossil fuel energy sources has driven significant increase in wind energy utilization over the past decade. Especially, small wind turbine systems below 10㎾ are actively developed by several companies from all over the world. Generally, for the small wind turbine systems to be installed for commercial purposes, the performance of the system should be certified. For this, wireless remote monitoring system should be developed for efficient monitoring. In this work, a new type of wireless remote monitoring system based on Zigbee communication is proposed. Furthermore, practical experimentations are carried out to verify the feasibility of the proposed scheme.

CT기반의 소형 풍력발전 시스템 인버터 고장진단 알고리즘 개발

문대선(Dae-Sun Moon),김성호(Sung-Ho Kim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.6

최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 세계 선진 국가들뿐만 아니라 국내에서도 개발과 보급에 많은 투자를 하고 있다. 풍력발전 시스템은 블레이드, 발전기 및 인버터 등으로 구성된 복잡한 시스템으로 최근 들어 풍력발전 시스템의 각 구성요소의 고장에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 풍력발전과 관련된 고장진단은 주로 진동센서로부터의 신호처리에 의해 기계적인 고장을 검출 및 진단하는 것이 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전시스템에 사용되고 있는 인버터의 고장진단에 적용될 수 있는 기법을 제안하고자 한다. 또한 시뮬레이션 및 실제 시스템에의 적용을 통해 제안된 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다. In recent years, wind turbine system has been considered as the most efficient renewable energy source. Wind turbine system is a complex system which is composed of blade, generator and inverter systems. Recently, lots of researches on fault detection and diagnosis of wind turbine system have been done. Most of them are related with the fault diagnosis of mechanical elements using bivration signal. In this work, a new type of inverter fault detection and diagnstic algorithm is proposed. Furthermore, extensive simulation studies and practical experiments are carried out to verify the proposed algorithm.