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저자정보
이광세 (한국에너지기술연구원) 최정철 (한국에너지기술연구원) 강승진 (한국에너지기술연구원) 박사일 (한국에너지기술연구원) 이진재 (한국에너지기술연구원)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제19권 제9호
발행연도
2018.9
수록면
316 - 325 (10page)

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본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50 TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.
#wind turbine #gearbox #condition monitoring system #vibration #SaaS #big data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. SaaS CMS 인프라 구성
3. 결론
References

참고문헌 (4)

참고문헌 신청
D. Coronado, and K. Fischer, Condition monitoring of wind turbines state of the art, user experience and recommendations, Fraunhofer Institute for Wind Energy and Energy System Technology IWES Northwest, Bremerhaven, Germany, 2015. S. Sheng, Wind turbine gearbox reliability database, condition monitoring, and O&M research update. National Laboratory of the US Department of Energy (NREL), 2015 T. Kellner, Wind in the Cloud? How the Digital Wind Farm Will Make Wind Power 20 Percent More Efficient. General Electric, General Electric, 2015 http://www.gereports.com/post/119300678660/wind-in-th e-cloud-how-the-digital-wind-farm-will/ (accessed June, 10, 2018) P. Tchakoua, R. Wamkeue, M. Ouhrouche, F. Slaoui-Hasnaoui, T. A. Tameghe, G. Ekemb, “Wind Turbine Condition Monitoring: State-of-the-Art Review, New Trends, and Future Challenges”, Energies, Vol.7, No.4, pp.2595-2630, 2014. DOI: https://dx.doi.org/10.3390/en7042595

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