KR20120014685A

KR20120014685A - 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치 및 감지방법

Info

Publication number: KR20120014685A
Application number: KR1020100076803A
Authority: KR
Inventors: 노철우; 김민수; 김민성
Original assignee: 서울대학교산학협력단
Priority date: 2010-08-10
Filing date: 2010-08-10
Publication date: 2012-02-20

Abstract

본 발명은 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치 및 감지방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치에 감지센서를 구비하여, 시스템 운전시 각 장치의 온도 및 압력 등의 상태정보를 실시간으로 감지하고, 감지된 각 세부장치의 상태정보를 바탕으로 이동평균법(moving window, MW) 및 분해분석법(decomposition analysis, DA)에 기초하여 각 세부장치의 상태정보를 통합적으로 점검할 수 있는 2차 변수를 도출하고, 도출된 2차 변수의 거동을 실시간으로 파악하여, 상기 2차 변수의 거동 양태에 따라 히트펌프 시스템의 정상운전상태를 자동 판단함으로써, 시스템의 정상운전상태를 보다 정확하고 신속하게 감지함은 물론, 시스템의 운전상태 성능을 보다 용이하게 점검할 수 있는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치 및 감지방법에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명은, 감지부 및 메모리부에 연결된 마이크로프로세서를 이용하여 히트펌프 시스템의 정상운전상태 진입 여부를 감지하기 위한 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지방법에 있어서, 감지부에 구비된 다수개의 감지센서를 통해 상기 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치의 운전 상태를 감지하는 제1 단계, 마이크로프로세서가 정상운전상태 판단로직의 기준요소로 사용될 사용자 지정 변수값을 메모리부로부터 읽어들이는 제2 단계, 마이크로프로세서가 상기 감지부로부터 감지된 상기 각 세부장치의 운전상태정보와 상기 메모리부로부터 읽어들인 상기 사용자 지정 변수값에 근거하여, 상기 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치의 운전상태를 대표하는 각 세부장치별 2차 변수의 산출식을 도출하는 제3 단계, 상기 도출된 각 세부장치별 2차 변수의 산출식에 따라 각 세부장치별 2차 변수값을 산출하는 제4 단계, 상기 산출된 각 세부장치별 2차 변수값이 미리 설정된 기준 범위 이내에 포함되는 지를 확인하는 제5 단계, 상기 제5 단계에서 특정 2차 변수가 기준 범위 이내에 포함되면, 상기 특정 2차 변수가 미리 설정된 일정시간 동안 기준 범위 이내에서 계속 유지되는지를 확인하는 제6 단계, 상기 제6 단계에서 상기 특정 2차 변수가 일정시간 이상 계속하여 기준범위 이내에서 유지되면, 상기 특정 2차 변수로 대표되는 세부장치가 정상상태로 운전되고 있음을 확인하는 제7 단계, 모든 2차 변수에 대해 상기 제5 단계 내지 제7 단계를 반복 수행하여, 모든 2차 변수가 일정시간 동안 기준 범위 이내에서 계속 유지되는지를 확인하는 제8 단계 및 모든 2차 변수가 일정시간 이상 계속하여 기준범위 이내에서 유지되면, 시스템 전체가 정상운전상태에 진입하였음을 판단하는 제9 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

Description

히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치 및 감지방법{An apparatus for detecting steady-state operation of heat-pump system and the detection method}

본 발명은 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치 및 감지방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치에 감지센서를 구비하여, 시스템 운전시 각 장치의 온도 및 압력 등의 상태정보를 실시간으로 감지하고, 감지된 각 세부장치의 상태정보를 바탕으로 이동평균법(moving window, MW) 및 분해분석법(decomposition analysis, DA)에 기초하여 각 세부장치의 상태정보를 통합적으로 점검할 수 있는 2차 변수를 도출하고, 도출된 2차 변수의 거동을 실시간으로 파악하여, 상기 2차 변수의 거동 양태에 따라 히트펌프 시스템의 정상운전상태를 자동 판단함으로써, 시스템의 정상운전상태를 보다 정확하고 신속하게 감지함은 물론, 시스템의 운전상태 성능을 보다 용이하게 점검할 수 있는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치 및 감지방법에 관한 것이다.

일반적으로 히트펌프는 냉매의 발열 또는 응축열을 이용해 저온의 열원을 고온으로 전달하거나 고온의 열원을 저온으로 전달하는 장치이다.

히트펌프 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 냉매를 압축하는 압축기(10), 냉매의 흐름 방향을 변환시키는 사방밸브(20), 냉매를 냉각하여 응축시키는 응축기(30), 냉매의 압력상태를 변환시키는 팽창밸브(40) 및 냉매에 열을 가하여 증발시키는 증발기(50)로 구성되며, 냉매의 흐름 방향을 사방밸브를 통해 선택적으로 제어하여, 이에 연결되는 냉방/난방 시스템을 통해 난방 또는 냉방운전을 수행하도록 구성된다.

한편, 난방 또는 냉방을 위해 히프펌프 시스템의 압축기(10)가 운전을 시작하면, 시스템 내부에 충전된 냉매가 압축되면서 고압과 저압의 압력구배를 형성시키고, 동시에 온도구배를 형성시킨다.

이때, 시스템의 냉방 또는 난방 용량과 시스템의 고저압 수치 등 각종 제어목표요소들을 제어하기 위해, 팽창밸브(40)와 압축기(10)는 히트펌프 메이커의 다양한 로직에 의해 제어되면서 히트펌프 시스템 전체의 압력구배와 온도구배에 변동을 초래한다.

즉, 압축기(10)에서 토출된 고온의 냉매는 응축기(30)에서 냉각되는데, 이때, 고온의 냉매는 2차 열교환 유체(공기 또는 물, 브라인)와의 온도차이로 열평형(HEAT BALANCE)이 이루어지기 전까지 히트펌프 시스템 전체의 압력구배와 온도구배에 지속적으로 변동을 초래한다.

또한, 팽창밸브(40)를 거쳐 팽창된 저온 저압의 냉매는 증발기(50)에서 2차 열교환 유체와의 온도차이로 인한 열평형이 이루어지기 전까지 히트펌프 시스템 전체의 압력구배와 온도구배에 변동을 초래한다.

상기의 대표적인 시스템 변수 이외에도 히트펌프 시스템은 각 구성요소에서의 다양한 요인으로 인해, 히트펌프 시스템의 운전이 정상운전상태에 진입하기 전까지 온도구배 및 압력구배에 변동 양상이 나타난다.

일 예로, 전형적인 히트펌프 시스템의 압축기 토출 온도 변화 양상을 보여주는 도 2에서와 같이, 초기 가동이 시작되면 압출기의 토출 온도가 상승하기 시작하고, 가동 후 40 여분이 경과하면 토출 온도가 일정 범위 내로 안정되어 진다.

즉, 히트펌프 시스템은 운전이 시작되면 시스템의 각 세부장치들의 운전 요인들로 인해 압력구배 및 온도구배가 일정 시간 동안 변동(A 구간)되는 비정상운전상태로 진행되고, 일정 시간이 경과된 이후에는 시스템의 온도 및 압력상태가 안정(C 구간)되는 정상운전상태에 진입되어 진다.

한편, 상술한 바와 같은 시스템의 정상운전상태를 판단하는 데에는 상당히 애매한 부분이 있는데, 이를 테면, 도 2에서 나타나는 A 구간의 온도변화를 보았을 때에는 경험이 적은 엔지니어라도 시스템의 상태가 비정상운전상태(non steady state)임을 용이하게 판단할 수 있다.

그러나 도 2의 B 구간에서와 같이 약 1분에 0.5씩 10 여분에 걸쳐 온도가 상승하는 경우에는 경험이 많은 엔지니어라 할지라도 현재의 시스템의 운전이 정상운전상태임을 명확히 단정지을 수 없게 된다.

또한, 도 2의 C 구간에서와 같이, 압축기 토출 온도가 충분히 안정되었다고 판단되는 경우에 있어서도, 화살표 표시 부분의 D 구간과 같은 돌연(突然) 변동이 발생하는 경우에는 정상운전상태 구간인 C 구간에서 측정된 시스템의 성능지표를 무조건적으로 신뢰하기가 어렵다는 문제점이 있음은 물론, 수많은 실험 데이터를 단시간에 획득하고 분석해야 하는 실제 연구개발 상황에서 D와 같은 변동을 엔지니어가 용이하게 파악할 수 없다는 문제점도 있다.

이에 따라, 현재에는 일정한 온습도 환경이 구비되는 환경챔버에서 히트펌프 시스템을 가동시켜 1~2시간 이상 방치해둔 다음, 히트펌프 시스템의 운전 상태를 엔지니어들이 실시간으로 모니터링하여, 시스템의 온도 및 압력의 변동폭이 일정 수치 이하가 되면 이를 시스템의 정상운전상태로 판단하고 있다.

그러나, 실제 히트펌프 시스템은 그 모델별로 설계 인자들이 각각 다양함은 물론, 시스템 운전시 서로 다른 인자들 간에 주고받는 영향도 각각 다르기 때문에, 각 모델별 정상운전상태에서의 온도 및 압력 변화양상이 상이하다.

따라서, 각 모델별 히트펌프 시스템의 정상운전상태를 명확한 수치로 정의하는데 어려움이 있어, 엔지니어가 각 시스템의 정상운전상태를 정확히 파악하는데에는 무리가 있다.

또한, 실질적으로 상기 시스템은 1~2시간 동안 방치되는 도중에 이미 그 운전상태가 정상운전상태에 도달하는바, 이로 인해 상술한 바와 같이 히트펌프 시스템을 1~2시간 동안 가동시켜 방치해두는 경우, 불필요한 운전비용과 시간이 소모되는 문제점이 있다.

또한, 이와 같은 기존의 감지 프로세서는 엔지니어가 직접 히트펌프 시스템의 운전상태를 1~2시간 동안 실시간으로 모니터링해야하기 때문에, 엔지니어의 업무 시간 활용에 있어서도 비효율적인 문제점이 있다.

한편, 상술한 바와 같이 히트펌프 시스템의 비정상운전상태(non steady state) 및 정상운전상태(steady state)를 구분하는 이유는 히트펌프 시스템의 운전상태 점검 등을 수행하기 위해서는 시스템의 각종 성능 지표가 필요한데, 이러한 시스템의 각종 성능 지표를 측정하는데 있어서는 시스템의 운전상태가 정상운전상태인 경우에만 그 대표성을 갖는 성능 지표를 얻을 수 있기 때문이다.

즉, 시스템의 각종 성능은 제품의 매뉴얼, 정부 및 기관 제출 보고서, 마케팅 자료 등으로 활용되는데 이때의 성능 지표는 시스템이 안정적으로 운전되고 있을 때의 상황을 대표하는 수치이어야 한다.

따라서 정상운전상태에서의 시스템의 데이터만이 시스템의 성능 특성을 대변할 수 지표로 활용될 수 있는 것이다.

또한, 최근에는 고장진단 및 감지 기술의 발전과 함께 정상운전상태 감지의 중요성이 더욱 크게 부각되고 있는데, 고장감지 진단 기술은 시스템의 현재 성능지표를 계산하여 기존 목표 수치와 비교 판단함으로써 시스템의 고장 여부를 감지하는바, 이 또한 정상운전상태에서의 성능 특성만이 시스템의 성능을 대표할 수 있기 때문이다.

따라서, 상술한 바와 같은 히트펌프 시스템의 정상운전상태를 감지함에 있어, 히트펌프 시스템의 각 구성요소들의 운전상태정보를 실시간으로 감지하여 시스템의 비정상운전상태 및 정상운전상태를 즉각적으로 자동 판단함은 물론, 정상운전상태가 확인되는 경우, 이를 엔지니어에게 제공하여 엔지니어의 업무 효율을 높일 수 있는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지 기술이 요구되고 있다.

본 발명은 상기한 종래기술에 따른 문제점을 해결하기 위한 것이다. 즉, 본 발명의 목적은 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치에 감지센서를 구비하여, 시스템 운전시 각 장치의 온도 및 압력 등의 상태정보를 실시간으로 감지하고, 감지된 각 세부장치의 상태정보를 바탕으로 이동평균법(moving window, MW) 및 분해분석법(decomposition analysis, DA)에 기초하여 각 세부장치의 상태정보를 통합적으로 점검할 수 있는 2차 변수를 도출하고, 도출된 2차 변수의 거동을 실시간으로 파악하여, 상기 2차 변수의 거동 양태에 따라 히트펌프 시스템의 정상운전상태를 자동 판단함으로써, 시스템의 정상운전상태를 보다 정확하고 신속하게 감지함은 물론, 시스템의 운전상태 성능을 보다 용이하게 점검할 수 있는 데에 있다.

상기의 목적을 달성하기 위한 기술적 사상으로서의 본 발명은, 감지부 및 메모리부에 연결된 마이크로프로세서를 이용하여 히트펌프 시스템의 정상운전상태 진입 여부를 감지하기 위한 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지방법에 있어서, 감지부에 구비된 다수개의 감지센서를 통해 상기 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치의 운전 상태를 감지하는 제1 단계, 마이크로프로세서가 정상운전상태 판단로직의 기준요소로 사용될 사용자 지정 변수값을 메모리부로부터 읽어들이는 제2 단계, 마이크로프로세서가 상기 감지부로부터 감지된 상기 각 세부장치의 운전상태정보와 상기 메모리부로부터 읽어들인 상기 사용자 지정 변수값에 근거하여, 상기 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치의 운전상태를 대표하는 각 세부장치별 2차 변수의 산출식을 도출하는 제3 단계, 상기 도출된 각 세부장치별 2차 변수의 산출식에 따라 각 세부장치별 2차 변수값을 산출하는 제4 단계, 상기 산출된 각 세부장치별 2차 변수값이 미리 설정된 기준 범위 이내에 포함되는 지를 확인하는 제5 단계, 상기 제5 단계에서 특정 2차 변수가 기준 범위 이내에 포함되면, 상기 특정 2차 변수가 미리 설정된 일정시간 동안 기준 범위 이내에서 계속 유지되는지를 확인하는 제6 단계, 상기 제6 단계에서 상기 특정 2차 변수가 일정시간 이상 계속하여 기준범위 이내에서 유지되면, 상기 특정 2차 변수로 대표되는 세부장치가 정상상태로 운전되고 있음을 확인하는 제7 단계, 모든 2차 변수에 대해 상기 제5 단계 내지 제7 단계를 반복 수행하여, 모든 2차 변수가 일정시간 동안 기준 범위 이내에서 계속 유지되는지를 확인하는 제8 단계 및 모든 2차 변수가 일정시간 이상 계속하여 기준범위 이내에서 유지되면, 시스템 전체가 정상운전상태에 진입하였음을 판단하는 제9 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서는 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치에 감지센서를 구비하여, 시스템 운전시 각 장치의 온도 및 압력 등의 상태정보를 실시간으로 감지하고, 감지된 각 세부장치의 상태정보를 바탕으로 이동평균법(moving window, MW) 및 분해분석법(decomposition analysis, DA)에 기초하여 각 세부장치의 상태정보를 통합적으로 점검할 수 있는 2차 변수를 도출하고, 도출된 2차 변수의 거동을 실시간으로 파악하여, 상기 2차 변수의 거동 양태에 따라 히트펌프 시스템의 정상운전상태를 자동 판단함으로써, 시스템의 정상운전상태를 보다 정확하고 신속하게 감지함은 물론, 시스템의 운전상태 성능을 보다 용이하게 점검할 수 있는 효과가 있다.

또한, 히트펌프 시스템의 운전상태를 자동적으로 실시간 점검함으로써, 시스템 운전상태를 점검하기 위해 소모되었던 불필요한 운전비용 및 운전시간을 경감시킴은 물론, 시스템의 운전상태를 주기적으로 모니터링해야 하는 엔지니어의 비생산적 업무를 절감시켜 업무 효율을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 일반적인 히트펌프 시스템의 구성을 보여주는 도면.
도 2는 시간에 따른 히트펌프 시스템의 압축기 토출 온도 변화 양상을 보여주는 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치의 구성을 보여주는 시스템도.
도 4는 정상운전상태에 진입한 각 세부장치에 대한 2차 변수의 거동을 보여주고 있는 그래프.
도 5는 기준 범위에 따른 시스템의 정상운전상태를 판단하는 과정을 보여주는 그래프.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따라 히트펌프 시스템의 정상운전상태를 감지하는 방법을 순차적으로 보여주고 있는 순서도.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면에 의거하여 상세하게 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치의 구성을 보여주는 시스템도이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치는, 사용자로부터 마이크로 프로세서(400)에 내장된 판단 로직의 기준요소로 사용될 사용자 지정 변수값을 입력받는 입력부(100), 히트펌프 시스템에 연결되어 감지센서를 통해 각 세부장치의 운전상태를 감지하는 감지부(200), 상기 입력부(100)를 통해 입력받은 사용자 지정 변수값을 저장하고, 상기 감지부(200)에서 감지된 각 세부장치들의 운전상태 정보를 저장하며, 마이크로 프로세서(400)에서 처리되는 각종 데이터를 저장하는 메모리부(300), 상기 입력부(100)와 감지부(200)를 통해 전송받은 각종 데이터를 기반으로 판단 로직을 통해 시스템 운전에 대한 정상운전상태 진입 여부를 판단하는 마이크로 프로세서(400) 및 마이크로 프로세서(400)에서 도출된 시스템 운전상태의 판단 결과를 출력하는 출력부(500)를 포함하여 구성된다.

입력부(100)는 마이크로 프로세서(400)에 연결되며, 사용자로부터 마이크로 프로세서(400)에 내장된 판단 로직의 기준요소로 사용될 사용자 지정 변수값을 선택적으로 입력받는다.

이때, 사용자 지정 변수값은 상기 마이크로 프로세서(400)에 구비된 판단 로직의 모델식에 적용되는 기준 인자값으로서, 이동평균법에 적용하는 이동평균창(moving window)의 시간구간[0, t]의 크기, 감지부로부터 운전상태정보를 전달받는 시간간격 및 상기 각 2차 변수의 정상운전상태 판단을 위한 기준범위 및 유지시간 등을 들 수 있다.

한편, 상술한 바와 같이, 사용자로부터 사용자 지정 변수값을 입력받아, 이를 바탕으로 시스템의 정상운전상태를 감지하는 과정은 정상운전상태 감지판단로직의 최적화를 위해 시스템 엔지니어가 시스템의 성능을 점검하는 과정에서 적용되는 단계로서, 이러한 과정을 통해 다양한 사용자 지정 변수값에 의한 시스템의 성능 검사가 완료되면, 상기 과정에서 축적된 각종 테스트 결과를 바탕으로 최적화된 사용자 지정 변수값을 도출할 수 있게 된다.

즉, 실제 제품의 출하시에는 상술한 테스트의 결과로부터 도출된 시스템의 정상운전상태 판단에 필요한 각종 사용자 지정 변수값을 미리 메모리부(300)에 저장하여, 시스템의 정상운전상태 판단시, 별도의 사용자 지정 변수값의 입력 없이도 메모리부(300)에 저장된 각종 변수값을 이용하여 시스템의 정상운전상태를 판단하게 된다.

감지부(200)는 히트펌프 시스템에 연결되어, 히트펌프 시스템을 구성하는 압축기, 열교환기, 실외기, 팽창밸브 등의 각 세부장치에 구비되는 감지센서들을 통해 시스템 운전시, 각 세부장치의 온도 및 압력 등의 운전상태를 감지하는 역할을 수행한다.

메모리부(300)는 상술한 바와 같은 입력부(100) 및 감지부(200)를 통해 획득되는 사용자의 지정 변수값과 시스템의 각 세부장치들의 운전상태정보를 저장한다.

또한, 마이크로 프로세서(400)의 판단 로직을 통해 처리되는 각종 데이터를 임시 저장하며, 시스템의 운전상태에 대한 판단 결과 정보를 저장한다.

즉, 마이크로 프로세서(400)에서 도출되는 시스템의 운전상태 결과정보를 전송받아, 시스템의 운전상태에 따른 각 세부장치들의 운전상태정보를 선택적으로 자동 저장하는 성능 지표 데이터 로거(logger)의 역할도 수행할 수 있다.

마이크로 프로세서(400)는 이동평균법(moving window, MW), 분해분석법(decomposition analysis, DA)에 기초한 판단 로직을 구비하여, 상기 입력부(100)와 감지부(200)를 통해 획득한 사용자의 지정 변수값 및 각 세부장치의 운전상태정보를 바탕으로 시스템 운전의 정상운전상태 여부를 판단한다.

여기서, 이동평균법(moving window, MW)은 특정 파라미터를 미리 지정된 시간 간격을 두고 정기적으로 샘플링하면서 상기 지정된 시간 간격 내의 이동평균과 분산 및 표준편차를 정기적으로 계산해 나가는 방법으로, 지정된 시간 간격이 마치 크기가 일정한 창문(window)이 이동하는 것과 비슷하다고 하여 이동평균법(moving window)이라고 불리운다.

분해분석법(decomposition analysis, DA)은 각 세부 구성요소가 밀접하게 연관되어 한 구성요소의 변화가 다른 구성요소로 전달되어 전체 시스템에 영향을 미치는 구조에 있어서, 전체 시스템 및 각 세부 구성요소의 변화를 특정 기간 동안 분석하여, 변화의 주요 원인인 해당 구성요소를 파악/선별하는 데이터 처리 기법이다.

이때, 분해분석법은 완전분해분석법(complete decomposition analysis), 로그분해분석법(log-decomposition analysis) 등 그 데이터 처리 기법에 있어 다양한 수학적 접근 방법이 있으며, 본 실시예에서는 가장 일반적인 완전분해분석법을 사용하기로 한다.

한편, 이동평균법은 분해분석법에서 계산 기간 [0, t]을 결정하고, 2차 변수의 평균 및 표준편차를 산출하는 데에 사용되는바, 이러한 이동평균법과 분해분석법은 서로 긴밀히 조합되어 판단로직을 구성하게 된다.

마이크로 프로세서(400)에서는 상술한 바와 같은 이동평균법과 분해분석법에 기초하여 시스템의 운전상태를 대표할 수 있는 2차 변수를 도출하고, 도출된 2차 변수가 미리 설정된 기준 영역 내에 포함되는지를 확인함으로써 시스템의 비정상운전상태 및 정상운전상태를 판단한다.

여기서, 2차 변수의 생성은 시스템의 온도, 압력 및 전력소모 데이터 등의 다양한 상태정보에 근거하여 도출할 수 있으며, 이하의 실시예에서는 히트펌프 시스템의 각 세부장치의 온도 데이터를 바탕으로 2차 변수를 도출하고, 이를 이용하여 시스템의 정상운전상태 여부를 판단하는 과정에 대해서 설명하기로 한다.

상술한 바와 같이, 시스템의 운전상태를 대표하기 위한 2차 변수를 생성하기 위해서는, 먼저, 하기의 [수학식1]과 같이, 특정 인자(여기서는 시스템 구성요소의 온도)와 관련하여 시스템을 표현할 수 있도록 시스템의 모델식을 구현한다.

여기서, T_E _,t는 시간 t에서의 열교환기 출구온도, T_X _,t는 시간 t에서의 팽창밸브 출구온도, T_G _,t는 시간 t에서의 실외기 출구온도, T_C _,t는 시간 t에서의 압축기 출구온도이다.

따라서, 상기 수식에 표현된 E_t는 열교환기 출구온도와 팽창밸브 출구온도(열교환기 입구 온도)의 비(比)로 표현되는 열교환기 운전상태 관련 무차원 계수(coefficient)임을 확인할 수 있고, 마찬가지로 X_t, G_t, C_t는 각각 팽창밸브 운전상태 관련 무차원 계수, 응축기 운전상태 관련 무차원 계수 및 압축기 운전상태 관련 무차원 계수이다.

이와 같이, 시스템의 개략적인 모델링 과정을 통해, 시스템을 구성하는 각 세부장치의 운전상태 관련 무차원 계수(E_t, X_t, G_t, C_t)들을 도출할 수 있으며, 이렇게 도출된 변수들을 시스템의 거동상태 파악을 위한 2차 변수로 사용한다.

상술한 바와 같이, 각 세부장치의 운전상태를 대표하는 2차 변수(E_t, X_t, G_t, C_t)가 도출되면, 마이크로 프로세서(400)에서는 분해분석법 및 이동평균법을 적용하여 각 2차 변수들의 특정 시간구간 [0, t]에서의 거동 상태를 실시간으로 산출하여 시스템의 운전상태를 모니터링한다.

즉, 시스템 구성요소의 온도변화에 기초하여 파악되는 시스템의 상태변화는 다음의 [수학식 2]로 대표될 수 있으며,

여기서, 4개의 2차 변수(E_effect, X_effect, G_effect, C_effect)는 해당 시간구간 [0, t]에서의 전체 시스템의 운전상태변화(△TP)에 대한 각 세부장치의 운전상태 계수의 영향정도를 나타낸다.

즉, E_effect, X_effect , G_effect, C_effect는 각각 열교환기의 온도 안정성, 팽창밸브의 온도 안정성, 실외기의 온도 안정성 및 압축기의 온도 안정성을 나타내는 2차 변수이고, 상술한 각 2차 변수(E_effect, X_effect, G_effect, C_effect)는, 전술한 모델식에서 나타난 각 세부장치의 운전상태 관련 무차원 계수(Et, Xt, Gt, Ct)에 완전분해분석법(complete decomposition analysis)을 적용하여, 시간구간[0, t]에서의 각 무차원 계수의 변화량을 이용하여 계산될 수 있다.

하기의 [수학식 3]은 상술한 과정을 통해 얻어진 각 2차 변수의 계산식을 보여주고 있다.

,

.

상기 [수학식 3]에서 나타나듯이, 본 발명에 따라 도출된 2차 변수들은 시스템을 구성하는 각 세부장치들의 운전상태에 복합적으로 영향을 받게 되는데, 한 예로, E_effect의 경우 해당 시간 구간에서의 열교환기의 입출구 온도에 주로 영향을 받기는 하나, 이외에도 팽창밸브, 실외기, 압축기들의 입출구 온도의 변화에도 영향을 받고 있음을 확인할 수 있다.

따라서, 상기 열교환기의 온도 안정성을 나타내는 E_effect가 0에 근접하여 안정적인 변동양상을 보인다면, 열교환기의 온도 변화뿐만 아니라 다른 세부장치들의 온도 변화도 안정된 상태에 있을 확률이 대단히 높다고 인정될 수 있다.

이와 반대로, 열교환기의 온도 안정성에 불안정적인 변동 양상이 보이면, 열교환기의 온도 변화뿐만 아니라, 이의 영향을 받는 다른 세부장치들의 온도 변화도 불안정하게 될 요인이 매우 크다고 할 수 있다.

결과적으로, 각 세부 장치(열교환기, 팽창밸브, 실외기, 압축기)들은 자신의 변동으로 인해 다른 세부장치에 영향을 줄 수 있는 유기적인 관계를 형성하고 있기 때문에, 히트펌프를 구성하는 각 세부장치의 운전상태가 모두 정상운전상태인 경우에, 시스템 전체의 운전상태가 정상운전상태에 진입한 것으로 보는 것이 타당하다 할 것이다.

상술한 바와 같이, 마이크로 프로세서는 이동평균법을 통해서 각 시간 구간별로 이러한 2차 변수의 거동을 모니터링하여, 이러한 2차 변수가 미리 설정된 기준범위, 즉, 예로서 m=±3σ(m,σ는 각각 2차 변수의 평균값 및 표준 편차)내에 포함되고, 또한 그 상태가 일정 시간 이상 지속되는 경우, 정상운전상태로 판단하게 된다.

이때, 정상운전상태 판단을 위한 기준범위는 반복적인 사전 실험을 통해 설정될 수 있으며, 도 4에서는 이와 같은 정상운전상태 판단의 기준값을 설정하기 위해 미국냉동공조협회의 정상운전상태 판단 매뉴얼에 기재된 AHRI37-2005 규격에 의거하여, 히트펌프 시스템을 최소 1시간 이상 연속 운전시키고, 각종 온도 및 압력 데이터가 충분히 안정되었을 때, 각 2차 변수의 변동 양상과 3σ 한계영역을 지정하기 위한 한계값을 설정한 결과를 보여주고 있는 도면이다.

도시된 그래프를 보면, 정상운전상태임에도 불구하고 2차 변수의 값들은 약간의 요동을 치고 있는 것을 볼 수 있는데, 이는 그래프 자체가 확대되어 상대적으로 크게 보이기도 하지만, 기계 시스템의 특성상 충분히 정상운전상태로 판단할 수 있는 상황에서도 센서 오차범위 내의 변화나 데이터 노이즈가 존재하는 것에 기인한다.

도 5는 상술한 바와 같이 설정된 기준 범위에 기초하여 시스템의 정상운전상태를 판단하는 과정을 보여주는 그래프이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 마이크로 프로세서는 감지부에서 전달되는 각 세부장치의 온도변화에 따른 2차 변수의 거동 양태를 실시간으로 모니터링하여, 2차 변수의 측정값이 정상운전상태 판단의 기준범위(점선부분) 이내에 진입하는지를 먼저 감지한다.

이후, 2차 변수가 기준범위 이내에 진입하면, 미리 정해진 일정시간(여기서, 판단 기준이 되는 시간구간은 전술한 바와 같이, 사용자로부터 직접 입력받은 사용자 지정 변수값 또는 메모리부에 미리 저장된 지정 변수값이 적용된다.)동안 상기 2차 변수가 기준 범위 이내에 계속 포함되고 있는지를 모니터링한다.

그 결과, 상기 2차 변수가 일정 시간 이상 기준 범위 이내에서 계속 유지되고 있는 경우, 상기 2차 변수와 관련된 세부장치가 정상상태로 운전되고 있음을 확인하게 되고, 이와 같은 과정을 거쳐 모든 2차 변수가 정상운전상태로 판별되는 27~28분 경과 시점에서 시스템 전체가 정상운전상태에 진입하였음을 판단하게 된다.

한편, 상술한 바와 같이 마이크로 프로세서를 통해 시스템의 운전상태 정보가 도출되면, 도출된 시스템의 운전상태 정보는 출력부(500)를 통해 사용자에게 제공될 수 있다.

이때, 마이크로 프로세서(400)에는 출력부(500) 이외에도 히트펌프 시스템의 고장여부를 진단하는 고장감지/진단모듈(미도시)가 구비될 수 있다.

고장감지/진단모듈은 사전 실험을 통해 시스템의 정상운전상태에 대한 온도 및 압력 등의 각종 운전 정보를 기준값으로 미리 저장하고, 마이크로 프로세서(400)를 통해 실시간으로 도출되는 현재 시스템의 정상운전상태에 대한 운전 정보를 상기 기준값과 비교 판단함으로써 시스템의 고장 여부를 감지 및 진단하는 역할을 수행한다.

한편, 마이크로 프로세서(400)에는 상술한 바와 같은 고장감지/진단모듈 이외에도 히트펌프 시스템의 비정상운전상태 및/또는 정상운전상태 여부를 이용하는 다양한 장치들이 연결될 수 있음은 물론이다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따라 히트펌프 시스템의 정상운전상태를 감지하는 방법을 순차적으로 보여주고 있는 순서도이다.

도 6에서 설명하고 있는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지방법에서는, 이미 앞에서 미리 설명한 바와 같이, 반복적인 사전 실험을 통해 최적화되어 정상운전상태 감지장치에 구비된 메모리부에 미리 저장된 지정 변수값들을 독출하여 이용함으로써 시스템의 정상운전상태를 판단한다.

히트펌프 시스템의 정상운전상태를 감지하기 위해서는, 먼저 감지부의 감지센서들을 통해 시스템을 구성하는 각 세부장치들의 온도 및 압력 데이터 등의 운전상태정보를 감지(S100)하고, 감지한 각종 데이터들을 메모리부에 저장한다.

이후, 정상운전상태 판단에 요구되는 사용자 지정 변수값과 각 세부장치의 운전상태정보를 메모리부에서 독출(S110)하고, 독출한 각종 정보를 바탕으로 이동평균법과 분해분석법에 기초하여 시스템의 운전상태를 대표할 수 있는 2차 변수를 산출(S120)한다.

이때, 상기 2차 변수는 전술한 바와 같이 시스템 구성요소의 온도, 압력 또는 전력 데이터 등의 특정 인자와 관련하여 시스템을 표현할 수 있는 시스템 모델식의 구현을 통해 도출할 수 있다.

상술한 바와 같은 모델링 과정을 통해 2차 변수를 도출하면, 분해분석법 및 이동평균법을 적용하여 각 2차 변수들의 특정 시간구간 [0, t]에서의 거동 상태를 실시간으로 산출하여, 2차 변수의 산출값이 미리 설정된 정상운전상태 판단의 기준범위 이내에 포함되고 있는지를 확인(S130)한다.

상술한 2차 변수의 거동에 대한 모니터링은 해당 2차 변수가 미리 설정된 정상운전상태 판단의 기준 범위 이내에 들어오게 될 때까지 지속되며, 해당 2차 변수가 기준범위 이내에 진입하면, 상기 2차 변수가 미리 정해진 일정시간 동안 기준범위 이내에서 계속 유지되고 있는지를 확인(S140)한다.

그 결과, 상기 2차 변수가 일정시간 이상 계속하여 기준범위 이내에서 유지되면, 해당 2차 변수와 관련된 세부장치가 정상상태로 운전되고 있음을 확인하고, 이에 반해, 상기 2차 변수가 기준범위 이내에 진입은 하되, 일정시간 동안 기준범위 이내에서 계속 유지되지 못하고 다시 기준범위 밖으로 벗어나게 되는 경우, 다시 2차 변수의 거동상태를 모니터링하는 단계로 복귀하여 2차 변수의 거동을 모니터링 한다.

한편, 상술한 바와 같이, 상기 2차 변수와 관련된 세부장치가 정상운전상태로 확인되면, 다른 세부장치들을 대표하는 나머지 2차 변수들의 거동에 대한 모니터링을 순차적으로 수행하며, 최종적으로 모든 2차 변수의 운전상태가 정상운전상태로 확인(S150)되면, 시스템 전체가 정상운전상태에 진입하였음을 판단(S160)하여, 현재 시스템의 정상운전상태에 대한 운전 정보를 메모리부에 저장한다.

이때, 상술한 바와 같은 과정을 통해 획득한 시스템의 정상운전상태 정보는 히트펌프 시스템의 운전상태정보를 이용하는 다양한 장치에 제공되어 다양한 목적을 수행하는데에 이용될 수 있다.

한 예로, 히트펌프 시스템의 정상운전상태 정보를 히프펌프 시스템의 고장여부를 진단하는 고장감지/진단모듈에 제공하는 경우, 고장감지/진단모듈에서는 실시간으로 제공되는 현재 시스템의 정상운전상태에 대한 운전 정보를 미리 설정한 기준값과 비교 판단함으로써, 히트펌프 시스템 전체의 고장 여부를 감지 및 진단할 수 있음은 물론, 시스템의 각 세부장치별 이상 여부도 진단할 수 있게 된다.

이와 같이, 본 발명에 따른 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치는 히트펌프 시스템의 정상운전상태에 대한 각종 운전정보를 다양한 시스템 점검/진단 장치에 제공해줌으로써, 히트펌프 시스템의 운전상태 성능을 보다 효율적으로 점검할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치는 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치에 감지센서를 구비하여, 시스템 운전시 각 장치의 온도 및 압력 등의 상태정보를 실시간으로 감지하고, 감지된 각 세부장치의 상태정보를 바탕으로 이동평균법(moving window, MW) 및 분해분석법(decomposition analysis, DA)에 기초하여 각 세부장치의 상태정보를 통합적으로 점검할 수 있는 2차 변수를 도출하고, 도출된 2차 변수의 거동을 실시간으로 파악하여, 상기 2차 변수의 거동 양태에 따라 히트펌프 시스템의 정상운전상태를 자동 판단함으로써, 시스템의 정상운전상태를 보다 정확하고 신속하게 감지함은 물론, 시스템의 운전상태 성능을 보다 용이하게 점검할 수 있다.

또한, 히트펌프 시스템의 운전상태를 자동적으로 실시간 점검함으로써, 시스템 운전상태를 점검하기 위해 소모되었던 불필요한 운전비용 및 운전시간을 경감시킴은 물론, 시스템의 운전상태를 주기적으로 모니터링해야 하는 엔지니어의 비생산적 업무를 절감시켜 업무 효율을 향상시킬 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다 할 것이다.

100 : 입력부 200 : 감지부
300 : 메모리부 400 : 마이크로 프로세서
500 : 출력부

Claims

감지부 및 메모리부에 연결된 마이크로프로세서를 이용하여 히트펌프 시스템의 정상운전상태 진입 여부를 감지하기 위한 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지방법에 있어서,
감지부에 구비된 다수개의 감지센서를 통해 상기 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치의 운전 상태를 감지하는 제1 단계;
마이크로프로세서가 정상운전상태 판단로직의 기준요소로 사용될 사용자 지정 변수값을 메모리부로부터 읽어들이는 제2 단계;
마이크로프로세서가 상기 감지부로부터 감지된 상기 각 세부장치의 운전상태정보와 상기 메모리부로부터 읽어들인 상기 사용자 지정 변수값에 근거하여, 상기 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치의 운전상태를 대표하는 각 세부장치별 2차 변수의 산출식을 도출하는 제3 단계;
상기 도출된 각 세부장치별 2차 변수의 산출식에 따라 각 세부장치별 2차 변수값을 산출하는 제4 단계;
상기 산출된 각 세부장치별 2차 변수값이 미리 설정된 기준 범위 이내에 포함되는 지를 확인하는 제5 단계;
상기 제5 단계에서 특정 2차 변수가 기준 범위 이내에 포함되면, 상기 특정 2차 변수가 미리 설정된 일정시간 동안 기준 범위 이내에서 계속 유지되는지를 확인하는 제6 단계;
상기 제6 단계에서 상기 특정 2차 변수가 일정시간 이상 계속하여 기준범위 이내에서 유지되면, 상기 특정 2차 변수로 대표되는 세부장치가 정상상태로 운전되고 있음을 확인하는 제7 단계;
모든 2차 변수에 대해 상기 제5 단계 내지 제7 단계를 반복 수행하여, 모든 2차 변수가 일정시간 동안 기준 범위 이내에서 계속 유지되는지를 확인하는 제8 단계; 및
모든 2차 변수가 일정시간 이상 계속하여 기준범위 이내에서 유지되면, 시스템 전체가 정상운전상태에 진입하였음을 판단하는 제9 단계;
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지방법.
제 1항에 있어서,
상기 각 세부장치별 2차 변수의 산출식은,
상기 각 세부장치의 운전상태정보 및 상기 사용자 지정 변수값을 기초 인자로 사용하며, 이동평균법 및 분해분석법을 적용한 정상운전상태 판단로직에 의해 도출되는 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지방법.
제 2항에 있어서,
상기 사용자 지정 변수값에는
이동평균법에 적용하는 이동평균창의 시간구간[0, t]의 크기, 감지부로부터 운전상태정보를 전달받는 시간간격 및 상기 각 2차 변수의 정상운전상태 판단을 위한 기준범위 및 유지시간이 포함되는 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지방법.
제 3항에 있어서,
상기 사용자 지정 변수값은 시스템 엔지니어의 사전 실험을 통해 도출되어 메모리부에 저장되는 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지방법.
제 1항에 있어서,
상기 2차 변수에 의해 운전상태가 대표되는 세부장치에는 열교환기, 팽창밸브, 실외기 및 압축기가 포함되는 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치의 감지방법.
제 5항에 있어서,
상기 세부장치의 운전상태정보에는 각 세부장치의 입구온도, 출구온도, 입구압력, 출구압력 및 전력소모 데이터 중 적어도 하나 이상이 포함되는 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치의 감지방법.
제 6항에 있어서,
상기 운전상태정보는 각 세부장치의 입구온도 및 출구온도인 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치의 감지방법.
제 7항에 있어서,
상기 각 세부장치의 운전상태를 대표하는 2차 변수는 하나의 [수학식 3]을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치의 감지방법.
[수학식 3]

,

,

,

,
(E_effect, X_effect, G_effect, C_effect는 각각 열교환기, 팽창밸브, 실외기 및 압축기의 온도 안정성을 나타내는 2차 변수, E₀, X₀, G₀, C₀는 각각 시간 t=0에서의 열교환기, 팽창밸브, 실외기 및 압축기의 출구온도와 입구온도의 비(比)를 나타내는 무차원 계수, △E, △X, △G, △C는 열교환기, 팽창밸브, 실외기 및 압축기의 시간구간 [0, t]에서의 해당 무차원 계수의 변화량).
히트펌프 시스템의 정상운전상태 진입 여부를 감지하기 위한 히트펌프 시스템의 운전상태 감지장치에 있어서,
사용자로부터 마이크로 프로세서에 내장된 정상운전상태 판단 로직의 기준요소로 사용될 사용자 지정 변수값을 입력받는 입력부;
히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치에 연결되어 감지센서를 통해 각 세부장치의 운전상태를 감지하는 감지부;
상기 입력부를 통해 입력받은 사용자 지정 변수값을 저장하고, 상기 감지부에서 감지된 각 세부장치들의 운전상태 정보를 저장하며, 마이크로 프로세서에서 처리되는 각종 데이터를 저장하는 메모리부;
상기 감지부를 통해 전송받은 운전상태정보와 메모리에 저장된 사용자 지정 변수값에 기초하여, 내장된 정상운전상태 판단 로직에 따라 시스템의 정상운전상태 진입 여부를 판단하는 마이크로 프로세서; 및
상기 마이크로 프로세서에서 판단된 시스템 운전상태의 판단 결과를 출력하는 출력부;를 포함하여 구성되되,
상기 마이크로프로세서에 내장된 정상운전상태 판단로직은, 상기 감지부를 통해 전송받은 운전상태정보와 메모리에 저장된 사용자 지정 변수값에 기초하여, 이동평균법 및 분해분석법을 이용하여 히트펌프 시스템을 구성하는 각 세부장치의 운전상태를 대표하는 2차 변수를 산출하고, 산출된 모든 2차 변수가 미리 설정된 기준 영역 내에서 일정 시간 동안 유지되는지를 확인함으로써 시스템의 정상운전상태 진입 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치.
제 9항에 있어서,
상기 메모리부에는 시스템 엔지니어의 사전 실험을 통해 도출된 사용자 지정 변수값이 미리 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치.
제 9항에 있어서,
상기 감지부는 히트펌프 시스템을 구성하는 열교환기, 팽창밸브, 실외기 및 압축기에 각각 연결되어, 연결된 상기 열교환기, 팽창밸브, 실외기 및 압축기의 입구온도, 출구온도, 입구압력, 출구압력 및 전력소모 데이터 중 적어도 하나 이상의 운전상태정보를 감지하는 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치.
제 9항에 있어서,
상기 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치에는,
시스템이 정상운전상태에 진입하였다고 판단되는 경우, 정상운전상태에서의 시스템의 각 세부장치의 운전상태정보를 전송받아, 미리 저장된 각 세부장치의 정상운전상태에 따른 기준값과 상기 전송된 각 세부장치의 운전상태정보를 비교함으로써 시스템의 고장 여부를 감지하는 고장감지/진단모듈이 추가로 구비되는 것을 특징으로 하는 히트펌프 시스템의 정상운전상태 감지장치.