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풍력발전 고장검출 시스템을 위한 인공 신경망 기반의 모델링 기법 개발
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  • 풍력발전 고장검출 시스템을 위한 인공 신경망 기반의 모델링 기법 개발
저자명
문대선,나인호,김성호,Moon. Dae Sun,Ra. In Ho,Kim. Sung Ho
간행물명
스마트미디어저널
권/호정보
2012년|1권 2호|pp.47-53 (7 pages)
발행정보
한국스마트미디어학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

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 중가는 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 발전용 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.

기타언어초록

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. 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.