에너지 업계 데이터 분석

데이터 분석 소프트웨어를 활용한 오염물 배출 관리의 목적은 다음과 같습니다.

• 생태발자국 기반의 오염물 배출 관리
• 오염물 배출 한도 이내에서 장비를 운용, 배출 한도 초과에 따른 장비의 구동 중단으로 인한 손실 방지

배출량을 관리하며 장비의 최적 효율을 확보하는 데는 다음과 같은 어려움이 수반됩니다.

(Image © Carl Bozzuto, CIBO Consultant): 녹색 원이 가리키는 부분이 최대 효율 지점으로, 이 그래프에 따르면 질소산화물(NO_x) 배출을 줄이기 위해 연소에 필요한 공기의 양을 제한하는 것은 장비의 운용 효율 저하에 따른 일산화탄소 배출량 증가가 가져오는 역효과를 상쇄하지 못한다고 보는 것이 옳습니다. 반대로 공기를 과잉 공급하는 경우에도 일산화탄소 배출량이 줄어드는 순기능보다, 증가하는 질소산화물 배출, 감소하는 장비 운용 효율로 인한 역효과가 더 큰 것으로 나타납니다. 이와 같이 서로 다른 방향으로 작용하는 효과의 최적 지점을 찾기 위해 데이터 분석 솔루션이 활용됩니다.

보일러나 연소 터빈에 대하여 수집된 운용 데이터, CEMS 데이터를 수집하여 이를 데이터 분석 솔루션을 통해 분석하면 배출물을 어느 수준에서 관리하여야 하는지에 대한 근거를 확인할 수 있음은 물론, 배출물을 현재 수준에서 유지하는 것이 좋은지, 아니면 현재 보다 절감할 수 있는 소지가 있는지 여부를 상기와 같은 그래프를 분석하는 등의 복잡한 절차를 거치지 않고도 즉시 확인할 수 있습니다. 사실, 데이터 분석 솔루션을 활용하는 대부분의 경우에서 개선점이 확인됩니다. 

보일러, 연소 터빈의 배출물 저감에 관련하여 데이터 분석 솔루션을 활용하여 파악할 수 있는 사항은 다음과 같습니다.

• 나름대로 발전소의 배출물 저감 조치를 시행하고 있으나, 놓치고 있는 부분은 없는지
• 계절 변화에 따른 배출물의 차이가 있는지
• 배출물 인증 범위에서 얼마나 벗어나 있는지, 또는 얼마나 과충족하고 있는지

연료 비용이 아무리 낮은 시기라 할 지라도, 데이터 분석 소프트웨어를 활용하면 장비 종류와 구동 모드에 따라 연간 2 ~ 6% 가량의 비용 절감 효과를, 어떠한 하드웨어적인 조치 없이도 달성할 수 있습니다. 보일러와 터빈은 부하가 높을 때 최적 효율을 발휘하도록 설계하는 것이 일반적이기 때문에, 저부하 구동 시에는 그에 맞는 설정으로 최적화해 주어야 장비의 효율을 극대화 할 수 있습니다.

(Image © Nate Verhanovitz, Michigan State University): 그래프에서 확인할 수 있다시피, 1965년에 설치되어 연식이 무려 50년이 넘은 화석 연료 기반의 보일러도 천연가스 연료를 사용하도록 개조하여 장비 효율 83% 선을 유지하면서 문제 없이 구동되고 있습니다. 오렌지 색으로 표시된 부분이 가장 자주 관찰되는 구동 모드를 나타내는 것으로, 데이터 분석 소프트웨어의 드릴다운 분석 기능으로 이와 같은 최적 구동 모드가 달성될 때에는 어떠한 조건이 수반되었는지를 파악하여 이를 바탕으로 운전 조건을 최적화 할 수 있습니다.

데이터 분석 소프트웨어를 활용하면 어떠한 인자(변수)가 운용 장비의 운용 효율에 어떠한 영향을 미치는지를 직관적으로 확인할 수 있어 이를 바탕으로 강화되어야 할 변수와 조정되어야 할 변수를 구분하여 최적의 운전 조건을 설계할 수 있습니다. 또한, 다변량 분석을 활용하면 일반 분석을 통해서는 확인할 수 없었던 인자간의 상호 관계, 인과 관계를 확인할 수 있으므로 장비 운용에 대한 이해도를 한층 높일 수 있습니다.

다변량 모델에 기반한 장비 모니터링, 제어를 설계하면 항상 최적 조건에서 장비를 운용할 수 있으며, 설혹 예기치 못한 일탈이 발생한다고 하더라도 싸토리우스의 컨트롤 소프트웨어가 이를 미연에 식별하여 즉시 조정, 그 영향을 육안으로 확인할 수 없을 정도로 관리할 수가 있습니다.

보일러, 연소 터빈의 운용 효율과 비용 절감에 관련하여 데이터 분석 솔루션을 활용하여 파악할 수 있는 사항은 다음과 같습니다.

• 발전 효율에 가장 큰 영향을 미치는 인자(변수)가 무엇인지
• 어떠한 운전 모드, 부하 수준에서 이러한 영향이 발견되는지
• 발전 효율을 상시 최적화된 상태로 유지하기 위해서는 어떠한 조치를 취하여야 하는지
• 기존에 알지 못했던 변수 사이의 인과관계가 있는지

발전 산업에서 가장 큰 문제로 꼽히는 장비 오작동으로 인한 다운타임은 물론 철저한 유지보수를 통해 어느 정도 관리될 수 있고 업계 표준이나 보험 문제에 관련되어서도 유지보수를 장비 오작동 방지를 위한 원칙으로 삼고 있지만, 저부하 시기에서 필연적으로 발생할 수 밖에 없는 장비 다운타임 문제 등과 같은 요소들 까지도 철저하게 관리할 수 있는 수단인 다변량 데이터 분석법을 활용하면 저부하 시기의 장비 다운타임 마저도 최소화 할 수 있습니다.

장비의 수명은 유지보수 시기와도 긴밀히 연관되어 있는 부분으로, 수명이 거의 다 한 장비에 불필요하게 유지 보수를 시행함으로써 발생되는 비용을 절감하고 최적의 시기에 자본 투자를 결정하기 위해서는 역시 다변량 분석을 통하여 도출해 낸 그래프를 분석하는 것이 가장 타당합니다.

상기의 그래프는 제트 터빈의 수명 예측 그래프로, 우측의 그래프는 장비 수명 전반(100%)에 걸친 고장률을, 좌측의 그래프는 수명 60% 이후의 고장률을 각각 예측한 것입니다. 좌측 그래프에서, 단시간 운용과 중시간 운용의 플롯은 매우 압축적으로 분포하고 있으며, 장시간 운용의 경우에도 산포가 약간 넓긴 하지만 과산정하였다고는 볼 수 없는 수준입니다. 이는 충분히 신뢰할 만한 지표라고 볼 수 있으므로, 해당 자료를 바탕으로 장비의 수명을 타당하게 예측할 수 있을 것입니다.

보일러, 연소 터빈의 유지보수와 수명 예측에 관련하여 데이터 분석 솔루션을 활용하여 파악할 수 있는 사항은 다음과 같습니다.

• 해당 시점에서의 유지 보수가 타당한지, 또는 발전 장비의 다운 타임을 최소화 하기 위한 다른 전략이 있는지
• 어떠한 인자(변수)가 장비의 오작동에 가장 큰 영향을 미치며, 이와 같은 인자(변수)의 변동 추이가 현재 정확하게 수집되고 있는지
• 장비의 남은 수명이 얼마나 되는지
• 현재 장비의 수명을 연장할 수 있는 방안이 있는지