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KR101816212B1 - 연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치 - Google Patents

연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치 Download PDF

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KR101816212B1
KR101816212B1 KR1020160117377A KR20160117377A KR101816212B1 KR 101816212 B1 KR101816212 B1 KR 101816212B1 KR 1020160117377 A KR1020160117377 A KR 1020160117377A KR 20160117377 A KR20160117377 A KR 20160117377A KR 101816212 B1 KR101816212 B1 KR 101816212B1
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KR
South Korea
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Inventor
김성준
정병일
Original Assignee
두산중공업 주식회사
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Abstract

화력 발전소에 사용되는 혼탄의 특성 요소별 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량에 대한 영향도를 분석하는 장치 및 방법에 관한 것으로 자세하게는, 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 혼탄을 포함하는 군집별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량을 추출하여 혼탄의 특성 요소별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량에 대한 영향도를 분석하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
제안된 발명이 해결하고자 하는 하나의 과제는 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 혼탄을 포함하는 군집별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량을 추출하여 혼탄의 특성 요소별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량에 대한 영향도를 산출하는 것이다.
일 양상에 있어서, 연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치는 하나 이상의 연소물을 포함하는 연소물 조합을 연소시킴에 따른 화력 발전 장치의 급수 및 증기 계통 각각의 영역에 대한 영역별 온도를 추출하는 온도 추출부; 영역별로 추출된 온도로부터 영역별로 하나 이상의 벡터를 추출하는 벡터 추출부; 추출된 벡터로부터 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 연소물 조합을 포함하는 하나 이상의 군집을 생성하는 군집 생성부; 군집에 포함된 하나 이상의 연소물 조합으로부터 보일러 성능 지표를 상승시키게 하거나 하강시키는 연소물 조합의 특성 요소를 추출하는 특성 요소 추출부; 를 포함한다.

Description

연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치{Apparatus for analyzing influence of combustibles}
화력 발전소에 사용되는 혼탄의 특성 요소별 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량에 대한 영향도를 분석하는 장치 및 방법에 관한 것으로 자세하게는, 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 혼탄을 포함하는 군집별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량을 추출하여 혼탄의 특성 요소별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량에 대한 영향도를 분석하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
종래에는 혼탄의 특성 요소별 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량의 관계를 추출하지 못했다. 설령 존재한다고 하더라도 화력 발전소가 포함하는 보일러의 설계 방식 및 고유한 구조를 반영한 혼탄의 특성 요소별 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량의 관계를 추출하지 못했다.
종래에는 화력 발전소의 구조적인 특성을 반영하지 않고, 혼탄의 물리적 성상을 기준으로 계산식을 통해 연소 판정지표 (index)를 만들어 혼탄에 따른 영향도를 예측 평가할 뿐이었다.
따라서 화력 발전소의 구조적 특성을 반영하여 혼탄의 특성 요소별 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량에 대한 영향도를 분석할 필요가 있다. 자세하게, 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 혼탄을 포함하는 군집별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량을 추출하여 혼탄의 특성 요소별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량에 대한 영향도를 분석할 필요가 있다.
제안된 발명이 해결하고자 하는 하나의 과제는 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 혼탄을 포함하는 군집별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량을 추출하여 혼탄의 특성 요소별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량에 대한 영향도를 산출하는 것이다.
한편, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 기술적 과제가 포함될 수 있다.
일 양상에 있어서, 연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치는 하나 이상의 연소물을 포함하는 연소물 조합을 연소시킴에 따른 화력 발전 장치의 급수 및 증기 계통 각각의 영역에 대한 영역별 온도를 추출하는 온도 추출부; 영역별로 추출된 온도로부터 영역별로 하나 이상의 벡터를 추출하는 벡터 추출부; 추출된 벡터로부터 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 연소물 조합을 포함하는 하나 이상의 군집을 생성하는 군집 생성부; 군집에 포함된 하나 이상의 연소물 조합으로부터 보일러 성능 지표를 상승시키게 하거나 하강시키는 연소물 조합의 특성 요소를 추출하는 특성 요소 추출부; 를 포함한다.
다른 양상에 있어서, 상기 급수 및 증기 계통 각각의 영역은 급수가열기, 절탄기, 화로, 과열기, 재열기 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 양상에 있어서, 상기 온도 추출부는 기설정된 시간 간격으로 영역별 온도를 추출하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 양상에 있어서, 상기 벡터 추출부는 상기 추출된 영역별 온도를 함수적 주성분 분석을 통해 하나 이상의 벡터를 추출하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 양상에 있어서, 상기 벡터 추출부는 산출된 기저 함수를 기초로 평활화 함수를 산출하고, 산출된 평활화 함수를 기초로 연소물 조합 각각에 대한 급수 및 증기 계통 전체 영역의 평균 온도 및 서로 다른 두 시점의 공분산을 산출하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 양상에 있어서, 상기 벡터 추출부는 산출된 공분산을 통해 고유 함수 및 고유 값을 산출하여, 고유 함수, 평활화 함수 및 연소물 조합 각각에 대한 급수 및 증기 계통 전체 영역의 평균 온도를 기초로 연소물 조합 각각에 대하여 영역별로 벡터를 추출하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 양상에 있어서, 상기 벡터 추출부는 고유값의 분산을 최대화 하여 고유 함수를 추출하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 양상에 있어서, 상기 군집 생성부는 군집 분석에 기초하여 하나 이상의 연소물 조합을 포함하는 하나 이상의 군집을 생성하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 양상에 있어서, 상기 특성 요소 추출부는 군집에 포함된 하나 이상의 연소물 조합으로부터 화로 열흡수량을 상승시키게 하거나 하강시키는 연소물 조합의 특성 요소를 추출하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 양상에 있어서, 특성 요소 그룹이 포함하는 둘 이상의 특성 요소의 상관 분석을 통한 상관 계수가 기준치 이상인 경우, 상기 특성 요소 그룹 별로 하나의 특성 요소를 선택하는 특성 요소 선택부;를 더 포함 하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 양상에 있어서, 연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치는 step wise regression을 통해 선택된 하나 이상의 특성 요소들로부터 보일러 성능 지표에 유사한 영향을 주는 특성 요소들을 결정하는 특성 요소 결정부;를 더 포함한다.
또 다른 양상에 있어서, 연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치는 랜덤 포레스트 모델을 통해 선택된 하나 이상의 특성 요소들 및 보일러 성능 지표의 관계식을 산출하는 관계식 산출부;를 더 포함한다.
제안된 발명은 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 혼탄을 포함하는 군집별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량을 추출하여 혼탄의 특성 요소별로 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량에 대한 영향도를 산출한다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 연소물의 특성 요소 영향도 분석 장치의 구성을 도시한다.
도 2는 군집별 보일러 성능 지표 및 화로의 열흡수량을 도시한다.
도 3은 도 2에 도시된 군집 6에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양 및 군집 8에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 도시한다.
도 4는 도 2에 도시된 군집 8에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양 및 군집 9에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 도시한다.
전술한, 그리고 추가적인 양상들은 첨부된 도면을 참조하여 설명하는 실시예들을 통해 구체화된다. 각 실시예들의 구성 요소들은 다른 언급이나 상호간에 모순이 없는 한 실시예 내에서 다양한 조합이 가능한 것으로 이해된다. 나아가 제안된 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
도면에서 제안된 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 그리고, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
또한, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 나아가, 명세서 전체에서 신호는 전압이나 전류 등의 전기량을 의미한다.
명세서에서 기술한 부란, "하드웨어 또는 소프트웨어의 시스템을 변경이나 플러그인 가능하도록 구성한 블록"을 의미하는 것으로서, 즉 하드웨어나 소프트웨어에 있어 특정 기능을 수행하는 하나의 단위 또는 블록을 의미한다.
도 1은 일 실시예에 따른 연소물의 특성 요소 영향도 분석 장치(100)의 구성을 도시한다.
일 실시예에 있어서, 연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치는 하나 이상의 연소물을 포함하는 연소물 조합을 연소시킴에 따른 화력 발전 장치의 급수 및 증기 계통 각각의 영역에 대한 영역별 온도를 추출하는 온도 추출부(110); 영역별로 추출된 온도로부터 영역별로 하나 이상의 벡터를 추출하는 벡터 추출부(120); 추출된 벡터로부터 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 연소물 조합을 포함하는 하나 이상의 군집을 생성하는 군집 생성부(130); 군집에 포함된 하나 이상의 연소물 조합으로부터 보일러 성능 지표를 상승시키게 하거나 하강시키는 연소물 조합의 특성 요소를 추출하는 특성 요소 추출부(140); 를 포함한다.
일 실시예에 있어서, 온도 추출부(110)는 하나 이상의 연소물을 포함하는 연소물 조합을 연소시킴에 따른 화력 발전 장치의 급수 및 증기 계통 각각의 영역에 대한 영역별 온도를 추출한다.
하나 이상의 연소물은 석탄이다. 하나 이상의 연소물을 포함하는 연소물 조합은 혼탄이다. 화력 발전 장치의 급수 및 증기 계통은 급수가열기(Feed water heater), 절탄기(Economizer), 화로(Furnace), 과열기(Super heater), 재열기(Reheater) 중 적어도 하나를 포함한다. 화력 발전 장치의 급수 및 증기 계통 각각의 영역은 급수가열기(Feed water heater), 절탄기(Economizer), 화로(Furnace), 과열기(Super heater), 재열기(Reheater) 중 어느 하나이다.
급수 가열기는 발전소에서 터빈을 회전시키고 남은 증기에 남아있는 잔열을 이용해 보일러에 공급될 급수를 가열하는 영역이다. 절탄기는 급수가열기에서 예열된 급수를 보일러에 공급하기 전에 한 번 더 예열하며, 보일러 후단에 위치하여 연소 배기가스로부터 열을 회수하는 영역이다.
화로는 절탄기에서 최종예열을 마친 급수는 보일러에 공급되는데, 화로 벽면을 따라서 설치된 수냉벽(Water Wall)을 따라 상기 급수를 가열시켜 증기로 변환시키며, 과열기와 연결되는 영역이다. 과열기는 화로를 통해 만들어진 고온 고압의 증기를 더 가열하여 가열 증기를 생성하여 고압 터빈으로 공급하고, 터빈을 회전시켜 배출된 증기를 재열기로 유입시크는 영역이다.
화력 발전 장치의 급수 및 증기 계통 각각의 영역에 대한 영역별 온도는 각 영역의 입구 또는 출구에서의 온도이다. 온도 추출부(110)는 각 영역의 입구 또는 출구에 위치하는 온도 센서일 수 있다. 또는 온도 추출부(110)는 온도 센서로부터 온도 정보를 유선 또는 무선 통신을 통해 수신하는 컴퓨팅 장치 또는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 프로그램일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 벡터 추출부(120)는 영역별로 추출된 온도로부터 영역별로 하나 이상의 벡터를 추출한다. 영역별로 추출된 온도는 연소물 조합별로 각 영역에 대한 온도이다. 연소물 조합을 연소하는 시간은 연소물 조합별로 상이할 수 있다. 이에 따라 연소물 조합별로 상이한 시간 길이를 가지는 각 영역별 온도를 온도 추출부(110)가 추출한다. 벡터 추출부(120)는 이러한 영역별 온도를 동일한 길이를 갖는 벡터 형태로 표현하여 분석의 용이성을 확보한다.
일 실시예에 있어서, 군집 생성부(130)는 추출된 벡터로부터 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 연소물 조합을 포함하는 하나 이상의 군집을 생성한다. 군집 생성부(130)는 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 연소물 조합인 하나 이상의 혼탄을 포함하는 하나 이상의 군집을 생성한다. 군집 자체도 하나 이상이며 각각의 군집은 하나 이상의 혼탄을 포함한다. 유사한 성질은 같은 양의 혼탄에 대해서 보일러 성능 지표가 얼마나 차이가 나는지로 판단된다. 보일러 성능 지표는 보일러 데이터로부터 직/간접적으로 측정/가공되는 다양한 지표로 보일러 출구 온도 및 화로 열흡수량을 포함한다. 예를 들어, 서로 다른 두개 이상의 혼탄이 같은 양으로 존재할 때, 각각의 혼탄에 대한 보일러 출구 온도가 0.4도 이하로 차이나면, 상기 두개 이상의 혼탄은 유사한 성질을 갖는다고 판단한다.
일 실시예에 있어서, 특성 요소 추출부(140)는 군집에 포함된 하나 이상의 연소물 조합으로부터 보일러 출구 온도를 상승시키게 하거나 하강시키는 연소물 조합의 특성 요소를 추출한다. 특성 요소 추출부(140)는 하나 이상의 군집중에 보일러 출구 온도가 가장 높은 군집 및 가장 낮은 군집을 추출한다.
화력 발전 장치가 포함하는 보일러는 물을 증기로 바꿔서 증기를 생성하는 장치이며, 보일러를 통해 발생되는 증기가 터빈(Turbine)을 돌려 전기에너지를 발생한다.
특성 요소 추출부(140)는 먼저, 보일러 출구 온도가 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 추출한다. 다음으로 보일러 출구 온도가 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 추출한다.
특성 요소 추출부(140)는 보일러 출구 온도가 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양과 보일러 출구 온도가 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 비교하여 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소를 추출한다.
특성 요소 추출부(140)는 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소중 보일러 출구 온도가 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양이 보일러 출구 온도가 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양보다 더 많은 특성 요소를 보일러 출구 온도를 상승시키게 하는 특성 요소로 추출한다.
특성 요소 추출부(140)는 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소 중 보일러 출구 온도가 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양이 보일러 출구 온도가 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양보다 더 많은 특성 요소를 보일러 출구 온도를 하강시키게 하는 특성 요소로 추출한다.
특성 요소는 발열량(Kcal/kg), 총수분(%), 황함량(%), 분쇄도(HGI), 입도(2mm미만%,), 전기저항성, 회융점(섭씨), 용융점(섭씨), 고유수분, 휘발분, 회성분, 고정탄소, C, O, H, N, S, Ash, SiO2, Al2O3, Fe2O3, CaO, MgO, Na2O, K2O, SO4, TiO2, 중 적어도 하나를 포함한다.
일 실시예에 있어서, 상기 급수 및 증기 계통 각각의 영역은 급수가열기, 절탄기, 화로, 과열기, 재열기 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다. 각각에 대한 설명은 전술하였다.
일 실시예에 있어서, 상기 온도 추출부(110)는 기설정된 시간 간격으로 영역별 온도를 추출하는 것을 특징으로 한다. 기설정된 시간은 예를 들어 2분이다. 온도 추출부(110)는 혼탄 별로 영역별 온도를 추출한다.
일 실시예에 있어서, 상기 벡터 추출부(120)는 상기 추출된 영역별 온도를 함수적 주성분 분석을 통해 하나 이상의 벡터를 추출하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 벡터 추출부(120)는 산출된 기저 함수를 기초로 평활화 함수를 산출하고, 산출된 평활화 함수를 기초로 연소물 조합 각각에 대한 급수 및 증기 계통 전체 영역의 평균 온도 및 서로 다른 두 시점의 공분산을 산출하는 것을 특징으로 한다.
벡터 추출부(120)는 먼저
Figure 112016088969843-pat00001
으로 설명되는 평활화 함수
Figure 112016088969843-pat00002
를 산출한다. 평활화 함수는 수식 1을 통해 산출된다. i는 영역의 개수이고, j는 온도 추출부(110)가 기설정된 시간 간격으로 온도를 추출하는 경우 간격의 개수이다.
수식 1
Figure 112016088969843-pat00003
Figure 112016088969843-pat00004
는 기저함수로 polynomial(다항식), Fourier(푸리에), 스플라인(Spline), 웨이블렛(Wavelet), B-Spline등이 사용될 수 있다.
Figure 112016088969843-pat00005
는 수식 2를 만족하도록 결정된다.
수식 2
Figure 112016088969843-pat00006
연소물 조합 각각에 대한 급수 및 증기 계통 전체 영역의 평균 온도는 수식 3을 통해 산출된다.
수식 3
Figure 112016088969843-pat00007
서로 다른 두 시점의 공분산은 수식 4를 통해 산출된다.
수식 4
Figure 112016088969843-pat00008
s, t는 서로 다른 두 시점이다.
일 실시예에 있어서, 상기 벡터 추출부(120)는 산출된 공분산을 통해 고유 함수 및 고유 값을 산출하여, 고유 함수, 평활화 함수 및 연소물 조합 각각에 대한 급수 및 증기 계통 전체 영역의 평균 온도를 기초로 연소물 조합 각각에 대하여 영역별로 벡터를 추출하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 벡터 추출부(120)는 고유값의 분산을 최대화 하여 고유 함수를 추출하는 것을 특징으로 한다.
고유 함수는 수식 5로 표현되는 고유값(eigen-value)
Figure 112016088969843-pat00009
의 분산을 최대화 하여 산출된다.
수식 5
Figure 112016088969843-pat00010
Figure 112016088969843-pat00011
는 고유값(eigen-value)이다.
Figure 112016088969843-pat00012
는 고유 함수이다. P는 추출하고자 하는 벡터의 개수이다.
고유 함수는 수식 6 및 수식 7을 만족한다.
수식 6
Figure 112016088969843-pat00013
수식 7
Figure 112016088969843-pat00014
영역별 벡터는 수식 8을 통해 산출된다.
수식 8
Figure 112016088969843-pat00015
수식 8을 통해 영역별로 P개의 벡터가 산출된다. 만약 영역이 10개이고 각 영역별로 5개의 벡터가 산출된다면, 혼탄별로 모든 영역에 대해서 50개의 벡터가 산출된다.
일 실시예에 있어서, 상기 군집 생성부(130)는 군집 분석에 기초하여 하나 이상의 연소물 조합을 포함하는 하나 이상의 군집을 생성하는 것을 특징으로 한다. 군집 분석은 예를 들어 k-means clustering이다.
혼탄별로 추출된 벡터가 p이고 혼탄의 개수가 n일 때 (n*p) 크기를 갖는 행렬은 다음과 같이 표현된다.
Figure 112016088969843-pat00016
K-means clustering 알고리즘은 주어진 k에 대해서 위처럼 주어진 n개의 p차원 데이터들의 군집내 오차를 최소화 시키는 k개의 집합인
Figure 112016088969843-pat00017
로 분할하며, 수식 9를 만족한다.
수식 9
Figure 112016088969843-pat00018
Figure 112016088969843-pat00019
는 j-번째 군집의 중심점(central point)이다.
K-means clustering 알고리즘은 대표적인 비지도(unsupervised) 학습기법으로서 학습성능의 판단을 위한 정보가 없으므로 주어진 기준에 따라서 자율적으로 학습하는 특징을 갖는다.
군집의 개수 k는 다양한 기준에 의해서 설정될 수 있고, 본 발명에는 Elbow method에 기초하여 k를 결정한다. Elbow Method는 k를 점차 늘려감에 따라 수식 9인 목적 함수가 감소하는 정도를 측정하고, 감소하는 정도가 기 설정된 수치 이하가 될 때 더 이상 k를 증가 시켜도 의미있는 모델의 개선이 이루어지지 않는다고 판단한다. 이에 따라 감소하는 정도가 기 설정된 수치 이하가 될 때의 k를 설정한다.
일 실시예에 있어서, 상기 특성 요소 추출부(140)는 군집에 포함된 하나 이상의 연소물 조합으로부터 화로 열흡수량을 상승시키게 하거나 하강시키는 연소물 조합의 특성 요소를 추출하는 것을 특징으로 한다.
특성 요소 추출부(140)는 먼저, 화로 열흡수량이 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 추출한다. 다음으로 화로 열흡수량이 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 추출한다.
특성 요소 추출부(140)는 화로 열흡수량이 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양과 화로 열흡수량이 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 비교하여 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소를 추출한다.
특성 요소 추출부(140)는 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소 중 화로 열흡수량이 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양이 화로 열흡수량이 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양보다 더 많은 특성 요소를 화로 열흡수량을 상승시키게 하는 특성 요소로 추출한다.
특성 요소 추출부(140)는 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소 중 화로 열흡수량이 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양이 화로 열흡수량이 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양보다 더 많은 특성 요소를 화로 열흡수량을 하강시키게 하는 특성 요소로 추출한다.
일 실시예에 있어서, 연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치는 특성 요소 그룹이 포함하는 둘 이상의 특성 요소의 상관 분석을 통한 상관 계수가 기준치 이상인 경우, 상기 특성 요소 그룹 별로 하나의 특성 요소를 선택하는 특성 요소 선택부(150)를 더 포함한다. 기준치는 예를 들어 0.7이다. 둘 이상의 특성 요소간 상관 분석을 통한 상관 계수가 0.7 이상이면 서로 관련성이 높은것으로 판단한다.
일 실시예에 있어서, 연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치는 step wise regression을 통해 선택된 하나 이상의 특성 요소들로부터 보일러 성능 지표인 보일러 출구 온도에 유사한 영향을 주는 특성 요소들을 결정하는 특성 요소 결정부(160);를 더 포함한다. 특성 요소 결정부(160)는 특성 요소 각각의 양을 3등분하여 낮은 값부터 높은 값의 순서로 (-1,0,1) 의 값으로 이산화 시키고, (-1,0,1) 각각에 대한 보일러 출구 온도를 산출한다.
보일러 출구온도를 종속변수(dependent variable)으로 하고, 3-level로 이산화된 특성 요소를 독립변수(independent variable)로 하는 회귀분석인 step wise regression을 수행한다. 회귀 분석을 수행함에 있어서 독립변수항을 순차적으로 모델에 포함하거나 제외하는 과정을 더 이상 모형의 개선이 발견되지 않을 때까지 반복한다. 더 이상 모형의 개선이 발견되지 않을 때의 모델에 포함된 특성 요소가 보일러 출구 온도에 유사한 영향을 주는 특성 요소이다. 모형의 개선은 보일러 출구온도의 변화이다. 독립 변수 선택의 기준은 AIC(Akaike Information Criterion)일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치는 랜덤 포레스트 모델을 통해 선택된 하나 이상의 특성 요소들 및 보일러 성능 지표의 관계식을 산출하는 관계식 산출부(170);를 더 포함한다. 보일러 성능 지표는 예를 들어 보일러 출구 온도이다. 관계식 산출부(170)는 보일러 출구 온도에 유사한 영향을 주는 특성 요소들과 보일러 출구 온도와의 관계식을 랜덤 포레스트 모델을 통해 산출한다.
포레스트 모델을 학습하기 위해 사전에 결정되어야 하는 매개변수 중 트리의 개수(T)와 의사결정나무 분기(split)에 사용되는 변수의 개수(M) 등이 있는데 T와 M은 repeated K-fold cross-validation을 통해 산출된다.
도 2는 군집별 보일러 출구 온도 및 화로의 열흡수량을 도시한다. cluster는 군집을 의미하며, 군집 6의 보일러 출구 온도가 가장 높고 군집 8의 보일러 출구 온도가 가장 낮다. 군집 8의 화로의 열흡수량이 가장 작고 군집 9의 화로의 열흡수량이 가장 높다.
도 3은 도2에 도시된 군집 6에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양 및 군집 8에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 도시한다.
특성 요소 추출부(140)는 보일러 출구 온도가 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양과 보일러 출구 온도가 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 비교하여 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소를 추출한다. 도 3에 기초했을 때 황함량, 고유수분, 회융점, 입도, 질소, 전기 저항성, Al2O3이다.
특성 요소 추출부(140)는 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소중 보일러 출구 온도가 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양이 보일러 출구 온도가 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양보다 더 많은 특성 요소를 보일러 출구 온도를 상승시키게 하는 특성 요소로 추출한다. 도 3에 기초했을 때, 고유 수분, 입도, 질소를 보일러 출구 온도를 상승시키게 하는 특성 요소로 추출한다.
특성 요소 추출부(140)는 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소 중 보일러 출구 온도가 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양이 보일러 출구 온도가 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양보다 더 많은 특성 요소를 보일러 출구 온도를 하강시키게 하는 특성 요소로 추출한다. 도 3에 기초했을 때, 황함량, 회융점, 전기저항성, Al2O3이다.
도 4는 도 2에 도시된 군집 8에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양 및 군집 9에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄을 추출하고, 추출된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 도시한다.
특성 요소 추출부(140)는 화로 열흡수량이 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양과 화로 열흡수량이 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양을 비교하여 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소를 추출한다. 도 4에 기초했을 때 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소는 회융점, 입도, Si02, Al2O3, Fe2O3, CaO 이다.
특성 요소 추출부(140)는 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소 중 화로 열흡수량이 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양이 화로 열흡수량이 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양보다 더 많은 특성 요소를 화로 열흡수량을 상승시키게 하는 특성 요소로 추출한다. 도 4에 기초했을 때, 화로 열흡수량을 상승시키게 하는 특성 요소는 입도, Al2O3, Fe2O3, CaO이다.
특성 요소 추출부(140)는 기설정된 수치 이상의 차이를 보이는 특성 요소 중 화로 열흡수량이 가장 낮은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양이 화로 열흡수량이 가장 높은 군집에 포함된 혼탄에서 공통적으로 포함된 석탄이 포함하는 특성 요소의 양보다 더 많은 특성 요소를 화로 열흡수량을 하강시키게 하는 특성 요소로 추출한다. 도 4에 기초했을 때, 화로 열흡수량을 하강시키게 하는 특성 요소는 회융점, Si02이다.
이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 실시 형태로 실시될 수 있다는 것을 인지할 수 있을 것이다. 따라서 이상에서 기술한 실시 예들은 예시적인 것일 뿐이며, 그 범위를 제한해놓은 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 또한, 도면에 도시된 순서도들은 본 발명을 실시함에 있어서 가장 바람직한 결과를 달성하기 위해 예시적으로 도시된 순차적인 순서에 불과하며, 다른 추가적인 단계들이 제공되거나, 일부 단계가 삭제될 수 있음은 물론이다.
본 명세서에서 기술한 기술적 특징과 이를 실행하는 구현물은 디지털 전자 회로로 구현되거나, 본 명세서에서 기술하는 구조 및 그 구조적인 등가물 등을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어로 구현되거나, 이들 중 하나 이상의 조합으로 구현 가능하다. 또한 본 명세서에서 기술한 기술적 특징을 실행하는 구현물은 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 처리 시스템의 동작을 제어하기 위하여 또는 이것에 의한 실행을 위하여 유형의 프로그램 저장매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령어에 관한 모듈로서 구현될 수도 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장 장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조성물 또는 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다.
한편, 본 명세서에서 "장치"나 "시스템"이라 함은 예를 들어, 프로세서, 컴퓨터 또는 다중 프로세서나 컴퓨터를 포함하여 데이터를 처리하기 위한 모든 기구, 장치 및 기계를 모두 포함한다. 처리 시스템은, 하드웨어에 부가하여 예를 들어, 프로세서 펌웨어를 구성하는 코드, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 제체 또는 이들 중 하나 이상의 조합 등 요청 시 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 형성하는 모든 코드를 포함할 수 있다.
프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트 또는 코드 등으로 알려진 컴퓨터 프로그램은 컴파일 되거나 해석된 언어 또는 선험적, 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 또는 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 구현될 수 있다.
한편, 본 명세서에 첨부된 도면에 도시된 블록도와 순서도에 포함된 본 발명의 기술적 특징을 실행하는 구성들은 상기 구성들 사이의 논리적인 경계를 의미한다.
그러나 소프트웨어나 하드웨어의 실시 예에 따르면, 도시된 구성들과 그 기능들은 독립형 소프트웨어 모듈, 모놀리식 소프트웨어 구조, 코드, 서비스 및 이들을 조합한 형태로 실행되며, 저장된 프로그램 코드, 명령어 등을 실행할 수 있는 프로세서를 구비한 컴퓨터에서 실행 가능한 매체에 저장되어 그 기능들이 구현될 수 있으므로 이러한 모든 실시 예 역시 본 발명의 권리범위 내에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
따라서, 첨부된 도면과 그에 대한 기술은 본 발명의 기술적 특징을 설명하기는 하나, 이러한 기술적 특징을 구현하기 위한 소프트웨어의 특정 배열이 분명하게 언급되지 않는 한, 단순히 추론되어서는 안된다. 즉, 이상에서 기술한 다양한 실시 예들이 존재할 수 있으며, 그러한 실시 예들이 본 발명과 동일한 기술적 특징을 보유하면서 일부 변형될 수 있으므로, 이 역시 본 발명의 권리범위 내에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
또한, 순서도의 경우 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 가장 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 것으로서, 도시된 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 반드시 실행되어야 한다거나 모든 도시된 동작들이 반드시 실행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티 태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 아울러, 이상에서 기술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
이와 같이, 본 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 의해 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 따라서, 이상에서 기술한 실시 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 실시 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치
110: 온도 추출부
120: 벡터 추출부
130: 군집 생성부
140: 특성 요소 추출부
150: 특성 요소 선택부
160: 특성 요소 결정부
170: 관계식 산출부

Claims (12)

  1. 하나 이상의 연소물을 포함하는 연소물 조합을 연소시킴에 따른 화력 발전 장치의 급수 및 증기 계통 각각의 영역에 대한 영역별 온도를 추출하는 온도 추출부;
    영역별로 추출된 온도로부터 영역별로 하나 이상의 벡터를 추출하는 벡터 추출부;
    추출된 벡터로부터 유사한 성질을 가지는 하나 이상의 연소물 조합을 포함하는 하나 이상의 군집을 생성하는 군집 생성부;
    군집에 포함된 하나 이상의 연소물 조합으로부터 보일러 성능 지표를 상승시키게 하거나 하강시키는 연소물 조합의 특성 요소를 추출하는 특성 요소 추출부; 를 포함하되,
    상기 벡터 추출부는 상기 추출된 영역별 온도를 함수적 주성분 분석을 통해 하나 이상의 벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는
    연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치.

  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 급수 및 증기 계통 각각의 영역은 급수가열기, 절탄기, 화로, 과열기, 재열기 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 온도 추출부는 기설정된 시간 간격으로 영역별 온도를 추출하는 것을 특징으로 하는,
    연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 벡터 추출부는 산출된 기저 함수를 기초로 평활화 함수를 산출하고, 산출된 평활화 함수를 기초로 연소물 조합 각각에 대한 급수 및 증기 계통 전체 영역의 평균 온도 및 서로 다른 두 시점의 공분산을 산출하는 것을 특징으로 하는,
    연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 벡터 추출부는 산출된 공분산을 통해 고유 함수 및 고유 값을 산출하여, 고유 함수, 평활화 함수 및 연소물 조합 각각에 대한 급수 및 증기 계통 전체 영역의 평균 온도를 기초로 연소물 조합 각각에 대하여 영역별로 벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는,
    연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 벡터 추출부는 고유값의 분산을 최대화 하여 고유 함수를 추출하는 것을 특징으로 하는,
    연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 군집 생성부는 군집 분석에 기초하여 하나 이상의 연소물 조합을 포함하는 하나 이상의 군집을 생성하는 것을 특징으로 하는,
    연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 특성 요소 추출부는
    군집에 포함된 하나 이상의 연소물 조합으로부터 화로 열흡수량 및 보일러 출구 온도 중 적어도 하나를 포함하는 보일러 성능 지표를 상승시키게 하거나 하강시키는 연소물 조합의 특성 요소를 추출하는 것을 특징으로 하는,
    연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    특성 요소 그룹이 포함하는 둘 이상의 특성 요소의 상관 분석을 통한 상관 계수가 기준치 이상인 경우, 상기 특성 요소 그룹 별로 하나의 특성 요소를 선택하는 특성 요소 선택부;를 더 포함 하는 것을 특징으로 하는,
    연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    step wise regression을 통해 선택된 하나 이상의 특성 요소들로부터 보일러 성능 지표에 유사한 영향을 주는 특성 요소들을 결정하는 특성 요소 결정부;를 더 포함하는,
    연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    랜덤 포레스트 모델을 통해 선택된 하나 이상의 특성 요소들 및 보일러 성능 지표의 관계식을 산출하는 관계식 산출부;를 더 포함하는,
    연소물의 특성 요소의 영향도 분석 장치.
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