디지털 트윈 기반 순환여과 양식 시스템의 히트펌프 용량제어에 의한 에너지 절감 효과 분석
Analysis of energy saving effect by heat pump capacity control of digital twin-based recirculating aquaculture system
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초록
이 연구는 해수 열원 히트펌프를 사용하여 사육조의 수온을 제어하는 순환여과식(RAS)의 에너지 절약 성능 분석을 제시합니다. 이 분석은 인공 신경망(ANN)과 트랜시스(TRNSYS) 기반 디지털 트윈 시뮬레이션(DTS)을 기반으로 합니다. 환경 조건 변화로 인해 실시간으로 변동하는 RAS의 복잡한 열 부하는 동적 시뮬레이션 소프트웨어인 TRNSYS를 사용하여 시뮬레이션 됩니다. TRNSYS가 계산한 동적 열 부하와 사육조의 수온 데이터를 기반으로 퍼지로직 제어기(FLC)를 설계하여 히트펌프의 인버터 조작기로 용량제어가 가능하도록 했습니다. 이 단계에서는 인버터를 통해 부분 부하에 반응하는 가변속 압축기를 제어하여 에너지를 절약합니다. 맞춤형 ANN 모델을 사용하여 적절한 시간 간격으로 전력 소비를 예측했습니다. 예측 결과는 최적의 히트펌프 수를 결정하는 데 사용됩니다. 디지털 트윈 시뮬레이션을 통해 제안된 히트펌프 용량제어는 온도 조절 성능과 전력 소비 측면에서 기존의 대수제어와 비교됩니다. 결과는 제안된 방법이 Matlab에서 쉽게 구현될 수 있으며 RAS 양식장에서 에너지 효율을 크게 향상시킨다는 것을 보여주었습니다.
Abstract
This study presents energy-saving performance analysis of a recirculating aquaculture system (RAS) that uses seawater-source heat pumps to control the seawater temperature in the breeding tank. The analysis is based on artificial neural network (ANN) and TRNSYS-based digital twin simulations. The complex thermal load of the RAS, which fluctuates in real time due to changing environmental conditions, is simulated using the dynamic simulation software, TRNSYS. A fuzzy logic controller (FLC) was designed based on the dynamic heat load calculated by TRNSYS and the water temperature data of the breeding tank enabling capacity control of the inverter manipulator of the heat pump. At this stage, energy is saved through the control of the variable speed compressor responding to the partial load via the inverter. Power consumption was predicted at appropriate time intervals using a custom-built ANN model. The prediction results are used to determine the optimal number of heat pumps to operate. Through the digital twin simulation, the proposed heat pump capacity control is compared with conventional operating number control in terms of temperature regulation performance and power consumption. The results demonstrated that the proposed method can be easily implemented in Matlab and significantly improves energy efficiency in RAS farms.