운전 정보 시스템

많은 회사들이 RTDB를 운전 데이터의 장기간 보관, 트랜드, 공정 그래픽 용으로 사용하며,
주로 Excel에서 많이 활용하고 있습니다.

이를 PIS 또는 PiMS (Plant Information Management System) 라고도 합니다.

선진 회사에서는 운전 데이터를 저장 및 활용하는 RTDB를 플랜트 전체의 데이터와 통합하여
빠르고 현명한 판단을 위한 고급 정보를 보기 위하여 운전관리 시스템 (OIS)을 사용하고 있습니다.

세이플랜트에서는 타 RTDB 대비 기술적으로 우수한 고급 기능을 가진
dataPARC의 PARCview 기능을 활용하여 IT 인력의 지원을 받지 않고도 적은 비용과 시간으로 원하는 고급 데이터를 보고 플랜트를 관리할 수 있는 OIS인 ROIS (Renovated Operation Information System)를 공급하고 있습니다.

ROIS 기능

OpEx 구현을 위한 사용자 위주의 운전 정보 시스템 구현

• Visual Operation : 운전 정보의 시각화 및 DCS/PLC 활용 향상

• At a Glance : 한 눈에 운전 상황 파악

• In Sight : 문제의 원인을 상세하게 분석 및 추적

• Early Warning : 운전 상황 별로 조건을 부여하는 Smart Alarm

• Wise Decision : 현명하고 빠른 결정

• Energy Saving : 최적화 기술을 통한 에너지 절감

• OpEx : 기회 손실을 줄이는 플랜트 운영 및 지속적인 개선
  (Operational Excellence)

dataPARC은 세계적으로 제지, 정유, 석유화학, 제철 등 다양한 공정에서 20년 이상
검증된 신뢰성 있는 제품으로, 미국의 많은 회사들은 dataPARC을 사용하여
기존 RTDB (PI, PHD, IP21, 등)를 통합 또는 교체하고 있습니다.

국내에서도 기존 RTDB 고객사를 대상으로 데모한 결과,
그 놀라운 기능에 감탄 하고 있으며 dataPARC으로 교체를 검토하고 있습니다.

대용량 Process Data Historian

Plant Data Warehouse 및 Single View 제공

RTDB와 RDB (관계형 데이터베이스) 동시 관리

3rd Party Integration, 통계적 데이터 분석 Tool

세계에서 가장 뛰어난 선진 운전 환경 및 공정 분석 환경 제공
( Intelligent Trend, Smart Alarm, Centerline, DVD 기능의 Graphic, Logbook)

공장 운전 정보 및 생산 관리 시스템

불필요한 데이터 Filtering

데이터의 일관성 및 유일성 보장

발전소 효율/상태감시 및 최적 운전 (FAMOS)

Power Plant에서  성능 감시 및 최적 운전을 위한 시스템으로,
운전자가 Performance의 중요성을 인식하고 Heat Rate 및
운전/유지보수 비용을 줄일 수 있습니다.  

FAMOS는
공정 전체, 개별 구성 요소, 및 계기 수준에서의  비 정상적인 부분을 감지하여,
목표 대비 실시간 운전의 차이 (Heat Rate, Load Penalty, 관련 비용 등)를 제공합니다.

Power Plant의 정상 및 비정상 운전의 차이 분석 - 공정 전체, 개별 구성 요소,
및 계기 수준에서의 Performance (Heat Rate, Load Penalty, 관련 비용 등).

목표 대비  차이 및 제아 기능한 비용을 그래픽으로 표현.

On-Line Plant Performance를 제공 - 현재 운전의 문제를 감지.

Condenser Fouling을 감지 - Performance 최적 정보 제공

플랜트 설비에 대한 유효성을 입증.

계기의 고장 / 교정오차 감지 - Input의 Validation을 위하여 사용.

구성요소의 성능 저하 감시 - 성능 TREND, 가동정지 최소화

관심 기간의 운전 활동 재현 및 주요 정보를 공유.

발전소 효율/성능 향상을 위한 Simulator (PEPSE)

PEPSE (Performance Evaluation of Power System Efficiencies)는

발전플랜트의 정특성 Energy Balance 계산을 위한 소프트웨어

• 발전 플랜트 구성 요소를모듈식으로 표현하여 발전 플랜트의 정특성 (Steady-State)
  Energy Balance 계산 및 모사 (Simulation)

• 내부적으로연결된 구성 요소 (예, 터빈 스테이지 그룹 또는 펌프 같은 하드웨어)를 지정함으로써 System Piping 및 Unit Configuration Layout를 묘사합니다.

• 전체 플랜트, Sub-System, 또는 개별 요소에 대한 모사

• Turbine Cycles,Boilers, NSSS, Gas Turbines/Combined Cycles, Combined Heat and Power, Other Fluid Systems에 대한 모사

사용 목적

• 발전 플랜트 구성 요소를모듈식으로 표현하여 발전 플랜트의 정특성 (Steady-State)
  Energy Balance 계산 및 모사 (Simulation)

• 플랜트 성능 평가 및 성능에 영향을 미치는 제어 가능한 변수를분리하여 최적화 연구

• 예상치 못한 수압 또는 설비 상태에 대한 연구와 고정 효과 연구 (민감한 연구)

• Power 플랜트 설계 Tool로써, 원자력/화석연료에 대한 플랜트와
  Turbine Cycle Heat Rate 결정.

• 일관된 Tool (PowerPlant 예측 분석)을 사용하여 제안서 평가를 위하여
  NSSS, 보일러/터빈 공급자의 Claim을 확인

• Power Plant Performance테스트의 자동 Heat Balance 분석.

• 초기 플랜트 설계

• 공급자 설계에 대한 평가

• 인수시험 분석

• 일일 운전 평가

• 주기적 성능시험 분석

• 문제 해결

• 기존 설비/시스템의 재설계

• 성능 예측

• Electric Utilities

• EngineeringConsultants

• Architect/Engineers

PEPSE는 발전 플랜트의 성능을 계산하는 정상상태의 에너지 수지를 위한
소프트웨어 프로그램으로, 세계 도처의 화력발전소, 원자력발전소, 가스터빈 발전소,
복합화력 발전소 그리고 불규칙적인 유체 Stream 을 포함한 플랜트에서 사용하고 있습니다.

플랜트 분석 모델은 사용자가 플랜트 Components의 연결을 모사한 도면(Schematic)을
사용하여 만들 수 있습니다.

사용자는 Windows 환경의 컴퓨터에서 각 구성 요소 (Component)의 Library를 화면에
Drag & Drop 함으로써 이 Schematic 을 작성하며, 이 Library 는 어떤 Power Plant 에서도
사용할 수 있도록 모든 종류의 Component를 포함하고 있습니다.

PEPSE는 발전소 전체 또는 개별 Component의 분석을 설계하고,
제어 가능한 매개변수 (Parameter)를 정량화하기 위하여 경계 조건의 변화를 분석하고,
사용할 테스트 데이터 양을 줄여서 사용하기 편리한 양식 (Form)을 만들고,
“What-if” 연구를 수행하고, 다양한 Engineering 업무를 수행하기 위하여 사용합니다.

APC (Advanced Process Control)

MPC (Model Predictive Control)

• Dynamic models로 공정 반응을 예측함

• 공정 반응 예측에 대한 Error를 최소화 함.

• 공정 한계를 명확하게 취급함.

• 상호 작용하는 공정을 본질적으로 완화함.

• 제어 변수당 단지 한 개의 Tuning Parameter.

• 경제적인 최적화가 가능토록 Multiple Constraint를 취급함.
  

MACSModel : 공정 데이터 분석 및 Model ID를 위한 Graphic Tool로써,
교육적인 방법으로 모델을 만들고 Validation을 쉽게 할 수 있음.

MACRuntime : DCS/PLC 상위에서 동작하는 On-Line Control 엔진임.
기존 DCS의 운전화면과 완전히 통합할 수 있으며, 운전 교육용으로 사용할 수도 있음.

MACSMonitor :제어 시스템의 Performance를 감시하고 Report함.

MACSEstimator : Soft Sensor로써 On-line 특성 평가 및 Sensoe Validation 기능을 제공함.

측정이 어려운 Parameter를통계적 모델 기술로 측정함.

AMS (Alarm Management System), ASM (Abnormal Situation Management)

ASM의 주요 기능인 Alarm Management System (AMS)을 공장 사고의 위험이 있는
대규모 플랜트에 공급하고 있습니다.

DCS/HMI의 Alarm, Operator Change, System Message를 실시간 수집 및 저장

표준 데이터베이스에 장기간 저장 및 EXCEL Query 기능

운전자의 실수로 인한 공장 사고 방지 - 주요 Alarm 다중 감시

운전 경향 분석 및 개선

Alarm 분석 - 중복/빈도/운전 변경과 상관관계/Alarm 설정치

Alarm 관리 - Alarm 이력 관리, Alarm 설정치 변경 관리

Alarm 예측 - Alarm 추이 및 PV를 통계적으로 분석 (Alarm 확률 및 남은 시간)

Control Loop Tuning

장기간의 운전 이력을 근거로 DCS Control Loop에 대한 성능을 평가 / 감시

Control Loop의 문제 (Valve 상태, Sensor의 장애, Tuning 값 등)를 Report

Loop Test 없이 통계적 방법으로 PID Parameter 제공 및 Simulation 기능

Model Identification 기술을 사용하여 프로세스 모델 생성.

운전 경계 사이의 Level을 유지하면서, Level Controller의 Surge를 최소화

실시간 Control Loop Simulation

PID Tuning 연습 및 테스트 (시험 성적 비교 보고서 제공)

CBT (Computer Based Training) - PIC 제어, Primary / Advanced Control

Control Loop Simulation & Optimization - PID, Cascade, Feed-Forward, MPC,
Dead Time Compensator

Process Dynamic Identification - Close/Open Loop, Multivariable

실시간 (On-Line) Control Performance 감시 및 진단

실시간 (On-Line) 공정 안정성 및 Hunting (Oscillation) 감지

Document : PID/ APC Tuning에 대한 실전 연습을 위한 단계적 절차서

On-Line Auto Tuning