진동수주실 내 파력발전장치의 효율적 운용을 위한 통합물리모델 구축에 관한 연구

Abstract

진동수주형 파력발전장치는 크게 진동수주실, 터빈, 발전기로 구성되며 외해에서 입사된 파도에너지에 의해 진동수주실 내 공기가 압축되거나 팽창되어 외부 공기와의 압력차를 발생시킨다. 공기가 압축되면 내부 공기 압력이 외부 공기 압력보다 높게 되어 공기는 내부에서 외부로 흐르게 되고 반대로 공기가 팽창되면 외부 공기 압력이 내부 공기 압력보다 높게 되어 공기는 외부에서 내부로 흐르게 된다. 흐르는 유동에너지에 의해 터빈은 어느 방향으로 흐르든 한 쪽 방향으로 계속 회전하도록 설계되어 발전기를 계속 구동하게 된다. 해양파는 변동성이 매우 커서 파의 크기가 아주 작은 경우나 매우 큰 경우에 파력발전장치를 구동할 수 없는 상황이 자주 발생한다. 매우 작은 경우는 에너지변환율이 작아 의미가 없고 매우 큰 경우는 터빈 장치에 손상을 줄 수 있기 때문에 이를 적절히 제어할 수 있는 바이패스 밸브, 유량조절밸브를 추가적으로 설치하여 운용하고 있다. 따라서 파력발전장치의 에너지 효율을 높이고 안정적으로 운용할 수 있는 기술이 필요하다. 최근에 많은 관심을 받고 있는 디지털 트윈 기술은 가상모델을 만들어 실제모델을 운용하는데 널리 사용되고 있어 이러한 기술을 적용한다면 이를 효율적으로 운용하는데 기여할 것으로 사료된다. 이를 위해서는 실제모델을 효율적으로 제어할 수 있는 가상모델의 개발이 필요한데 해양파의 위험요소를 경우에 따라 정해진 시간 이내에 미리 체크하고 실제모델을 제어할 수 있는 실시간으로 해석할 수 있는 가상모델 개발이 시급하다. 진동수주실 내 유동해석을 위해서는 자유표면유동, 압축성 유동을 해석해야 하고 발전기 모델을 수행하여 부하를 고려해야 하므로 계산에 많은 시간이 소요되므로 실시간으로 해석할 수 있는 물리모델을 개발하고자 한다 또한 변동성이 큰 해양파의 영향을 물리모델과 접목하기 위해 IoT 센서 데이터 기반으로 디지털 트윈 요소 기술인 기계학습 기반 예측 모델을 구축하여 적용하였다.