인공 신경망 기술을 이용한 석탄화력 보일러 연소 진단 및 조정 

 (Diagnosis and Adjustment of Coal Boiler Combustion Using Artificial Neural Network Technology) 

일시 : 9.28(목),15:50

장소 : 코엑스 컨퍼런스룸 307, C호

발표자 : 두산중공업 이채수 수석

발전용 보일러 화로는 연료를 연소시킴으로써 터빈을 구동하는 증기를 생산하는데 필요한 에너지를 제공한다는 점에서 매우 중요한 설비지만, 동시에 미세먼지와 공해물질을 생산한다는 측면에서 운전에 세심한 주의가 필요한 설비이다. 더욱이 국내 발전용 보일러의 경우 사용하는 석탄의 질이 낮아지면서 운전상의 어려움이 한층 더해지고 있다.  

일반적으로 보일러에 설치되어 있는 센서에는 과열기 및 재열기 출구 증기 온도, Secondary 와 Over Firing Air(OFA) 유량, 연료 공급량, SCR 입구 가스 조성 정도이다. 이들은 모두 운전용으로 설치된 센서들로 화로 내부의 연소 상태를 진단하고 최적화 하기에는 부족하다. 때문에 광학 및 음파 측정기술을 이용한 연소진단기술들이 개발되어 왔으며, 최적연소 운전조건을 찾아내기 위한 ICT Solution들도 속속 소개되고 있다.  

두산중공업에서는 대향류 보일러의 경우, 버너를 통해 유입된 연료와 연소 공기가 하나의 연소 스트림(Stream)을 형성하고, 주변의 연소 스트림과 큰 확산(혼합)없이 보일러 출구로 빠져나간다는 특성을 이용하여 화로 내부의 연소 상태를 예측/진단하고 최적화 할 수 있는 Solution을 개발하고 있다.  

전산해석 기술 기반의 Combustion Tuning Navigator는 화로 내 연소 불균형을 진단하고, 문제가 되는 Burner/OFA의 위치와 버너/OFA의 Air Damper 조절 방향을 제공하며, 인공신경망 기반의 Combustion Optimizer는 최적의 연소상태가 되는 Air Damper의 제어량을 실시간으로 제공한다.