[공정제어] 전력량 제어

소개글

[공정제어] 전력량 제어에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. Introduction ……………………………………(Page 3~5)
(1) Problem Description
(2) Variable Definitions
(3) Block Diagram
(4) Modelling Preparation
(5) Modelling without Controller & Balance Equation
2. Simulation ……………………………………(Page 6~14)
(1) Without Controller
(2) With Controller
1) Auto Tuning
2) Ziegler Nichols Method
3) Cohen Coon Method
4) Cohen Coon Method using FOPDT Approximation
5) Cascade with Auto Tuning
6) Feed Forward with Auto Tuning
7) Comparing the results
3. Stability Test …………………………………(Page 15~20)
(1) Auto Tuning with PID Controller
(2) Ziegler Nichols Method with PID Controller
(3) Cohen Coon Method with PID Controller
(4) Cohen Coon Method using FOPDT Approximation with PID
(5) Auto Tuning with Cascade Controller
(6) Auto Tuning with Feed Forward Controller
4. Conclusion ………………………………………(Page 21)
5. References ………………………………………(Page 21)

본문내용

의 Characteristic Equation은 다음과 같습니다.
:
Method① Characteristic Equation의 근으로 안정성 판별
roots([1, 14.245, 42.028, 64.592, 39.175])
ans =
-10.9036
-1.0804 + 1.3697i
-1.0804 - 1.3697i
-1.1805
※ Characteristic Equation의 근의 실수부가 모두 음수이므로 Stable!
Method② Routh 판별법
Row
1 1 42.028 39.175
2 14.245 64.592
3 37.493 39.175
4 49.708 0
5 39.175
※ 첫 번째 열이 모두 양수이므로 Stable!
Method③ Root Locus
※ 외부 Controller에서는 =4.27, =1.09, =0.19를 가졌으며, 내부 Controller에서는 =10일 경우에 Characteristic Equation의 근이 모두 음의 복소평면에 있으므로 Stable한 system이며, 코딩으로 는 150까지 증가시켜도 양의 실근을 가지지 않는 것으로 나타났습니다.
(6) Auto Tuning with Feed Forward Controller
주어진 상황에서의 Characteristic Equation은 다음과 같습니다.
:
Method① Characteristic Equation의 근으로 안정성 판별
roots([1, 4.245, 8.464, 5.7724, 3.57])
ans =
-1.8190 + 1.5205i
-1.8190 - 1.5205i
-0.3035 + 0.7369i
-0.3035 - 0.7369i
※ Characteristic Equation의 근의 실수부가 모두 음수이므로 Stable!
Method② Routh 판별법
Row
1 1 8.464 3.57
2 4.245 5.7224
3 7.116 3.57
4 3.593 0
5 3.57
※ 첫 번째 열이 모두 양수이므로 Stable!
Method③ Root Locus & Bode diagram
[Figure 3.6] Root Locus & Bode diagram with Feed Forward Controller
※ Feed Forward Controller일 경우에 Characteristic Equation의 근이 모두 음의 복소평면에 있으므로 Stable한 system이며, Phase Margin은 60.1degree로 나타났습니다. Phase Margin을 보면 30degree를 넘는 것으로 보아 Stable한 system임을 다시 한 번 확인할 수 있었습니다.
4. Conclusion
여름철이나 겨울철 냉난방 사용으로 인한 급격한 전력사용량이 증가할 때 전력량을 적정수치로 컨트롤하는 시스템을 연구해 보기 위하여 저희 조는 전력 제어 모델을 만들고 시뮬링크를 이용하여 몇 가지 제어기를 연결하고 안정성 테스트를 해봄으로써 그 결과를 비교해 보았습니다.
우선 제어기를 달지 않았을 때보다 달았을 때에 빠르고 적은 오차로 설정값에 도달함을 알 수 있었습니다. PID 제어기 작동방법 중에는 Auto tuning 방법이 오차가 가장 적게나오므로 가장 우수하다고 할 수 있습니다. 이는 컴퓨터에 의한 방법이 경험에 의한 방법보다 우수하다고 볼 수 있습니다. 한편, 경험에 의한 방법 중에는 Cohen Coon using FOPDT approximation 방법이 가장 좋은 결과를 나타내었고, 이 방법으로 각 상수를 결정하면서 비례제어, 적분제어, 미분제어의 효과를 확인해 볼 수 있었습니다. 비례제어에 적분제어를 추가하면서 진동성이 증가하여 불안정해졌으며, 미분제어까지 추가하였을 때 빠르고 안정적으로 설정점에 도달할 수 있었습니다. 전력량을 제어하기 위해 발전소의 발전량을 조절해야 하는 상황을 고려해 볼 때, 비례-적분 제어기보다는 비례-적분-미분 제어기를 이용하는 것이 가장 효율적임을 알 수 있습니다.
또한 뒤먹임 시스템이 아닌 앞먹임-되먹임 제어방법(Feed Forward)과 다단제어방법(Cascade)을 적용하여 비교해 보았습니다. 결과는 다단제어방법이 가장 좋은 것으로 나왔는데, 다단제어는 유입되는 양의 변화에 신속하게 보정하는 작용을 취하기 때문입니다. 따라서 다단제어를 이용하면 설정값에 큰 오버슈팅 없이 빠르게 도달할 수 있기 때문에 저희 모델에 가장 적합한 제어방법임을 알 수 있습니다.
하지만 현실에서는 제어기를 추가할수록 그만큼 비용이 많이 들게 됩니다. 예를 들어 Auto Tuning을 이용한 PID는 Cascade나 Feed Forward 제어기에 비해 제어기가 적고 이에 비용 면에서 좀 더 효과적이라 생각합니다. 그러므로 전력량 제어와 제어기 비용과의 관계를 따져서 제어기를 선택하는 것이 좋다고 생각합니다.
5. References
◎ Process Systems Analysis and Control (Donald R. Coughanowr, Steven E. LeBlanc)
◎ 한국전력공사, http://www.kepco.co.kr
◎ 우리나라의 전력 라인,
http://blog.naver.com/swptz0213?Redirect=Log&logNo=40041533411
◎ 화성시청 홈페이지, http://www.hscity.net [세대수 조사]
◎ 시흥시청 홈페이지, http://www.siheung.go.kr [세대수 조사]
◎ 서산시청 홈페이지, http://www.seosan.go.kr [세대수 조사]
◎ 태안발전본부, http://www.westernpower.co.kr/new/power/
◎ 당진발전소, http://100.naver.com/100.nhn?docid=794223
◎ 평택발전본부, http://www.westernpower.co.kr/new/power/
◎ 영흥화력본부,
http://www.kosep.co.kr/kosep/em/yh/ei/outline_man.do?menu_id=C213
◎ 서울 전기 에너지,
http://localenergy.greenkorea.org/bbs/zboard.php?id=s_pds_bc&page=2&sn1

키워드

공정제어,   전력량,   시뮬링크,   Cascade,   Stability