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다수의 설비를 포함하고, 상기 다수의 설비에서 계측되는 배가스 정보를 이용하여 상기 다수의 설비를 제어하는 시스템으로서,상기 다수의 설비는,연료가 투입되어 열에너지가 생성되며 이 과정에서 배가스가 생성되는 열에너지 주설비(10); 및상기 열에너지 주설비(10)에서 생성된 배가스를 처리하는 하나 이상의 환경설비(20)로서, 각각의 환경설비(20)에서 배가스를 처리하고 처리된 배가스를 후단으로 전달되는 환경설비(20); 를 포함하고,상기 하나 이상의 환경설비(20) 중 최전단의 환경설비(20)의 전단은 상기 열에너지 주설비(10)이고, 그 외의 환경설비(20)는 직렬로 연통되어 각각의 전단에 다른 환경설비(20)가 위치하고, 상기 다수의 설비의 후단마다 센서가 위치되고, 상기 센서는 상기 다수의 설비 각각에서 배출되는 배가스를 계측하여 배가스 정보를 생성하는 계측부(100);상기 다수의 설비 각각마다 학습모델을 생성하기 위한, 입력 정보와 출력 정보를 확인하여 입력 정보와 출력 정보의 쌍으로 이루어진 다수의 학습 정보를 각각 생성하는 학습부(200); 및상기 학습부(200)에서 생성한 상기 다수의 학습 정보를 각각 이용하여, 상기 다수의 설비 각각마다 학습모델을 생성하는 모델링부(300); 를 포함하고, 상기 열에너지 주설비(10)를 학습한 학습모델의 생성을 위한 입력 정보는 열에너지 주설비 운전 정보와 열에너지 주설비 가동율을 포함하고, 출력 정보는 상기 열에너지 주설비(10)에서 배출되는 배가스 정보를 포함하고,상기 하나 이상의 환경설비(20) 중 어느 하나의 환경설비(20)를 학습한 학습모델의 생성을 위한 입력 정보는, 상기 어느 하나의 환경설비(20)의 전단에 위치한 설비를 학습한 학습모델에 새로운 입력 정보가 입력되어 출력된 출력 정보와 상기 어느 하나의 환경설비(20)의 환경설비 가동율을 포함하고, 여기서 출력 정보는 상기 어느 하나의 환경설비(20)에서 배출되는 배가스를 계측한 배가스 정보를 포함하는,시스템
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제1항에 있어서,상기 환경설비(20)는, 상기 열에너지 주설비(10)의 후단에 위치하는 탈질 설비(21);상기 탈질 설비(21)의 후단에 위치하는 탈황 설비(22);상기 탈황 설비(22)의 후단에 위치하는 여과 집진기(23);상기 여과 집진기(23)의 후단에 위치하는 팩베드 타워(24); 및상기 팩베드 타워(24)의 후단에 위치하는 백연 저감 설비(25); 를 포함하며, 각각이 직렬로 연결된, 시스템
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제1항 또는 제2항에 있어서,상기 다수의 학습모델은, 열에너지 주설비 모델과, 하나 이상의 환경설비 모델을 포함하고,상기 열에너지 주설비 모델에 열에너지 주설비 운전 정보와 열에너지 주설비 가동율을 입력하면, 상기 열에너지 주설비(10)에서 발생이 예측되는 배가스의 배가스 정보가 출력되는 것이고,상기 하나 이상의 환경설비 모델 중 어느 하나에, 해당 환경설비(20)의 전단에 위치하는 설비를 학습한 학습모델에서 출력되는 배가스 정보와 해당 환경설비 가동율을 입력하면, 해당 환경설비(20)에 배출하는 것으로 예측되는 배가스 정보가 출력되는 것인,시스템
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제3항에 있어서,상기 열에너지 주설비(10)와 상기 환경설비(20)를 제어하는 제어부(400);를 더 포함하고,상기 제어부(400)는, 상기 학습된 하나 이상의 환경설비 모델 마다, 입력 정보를 입력하고, 상기 환경설비 모델에서 해당 입력 정보에 따라 출력되는 출력 정보인 배가스 정보를 이용하여 각각의 환경설비(20)의 오염물질 저감율을 연산하고, 상기 열에너지 주설비 모델에 입력 정보를 입력하고, 해당 입력 정보가 입력되어 출력되는 출력 정보인 배가스 정보를 이용하여 오염물질 생산량을 확인하고, 상기 오염물질 저감율은 배가스 정보가 포함하는 배가스 성분마다 출력 정보에서 입력 정보를 감산한 값을 입력 정보로 나눈 값이고,상기 오염물질 생산량은 배가스 정보가 포함하는 배가스 성분의 함량인,시스템
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제4항에 있어서,상기 학습부(200)는, 오염물질 생산량, 열에너지 주설비 가동율, 상기 하나 이상의 환경설비(20) 마다 각각 확인되는 다수의 오염물질 저감율과 다수의 환경설비 가동율, 계측된 오염물질 배출량, 예측된 오염물질 배출량 및 경제성 분석 모델 평가값을 머신러닝으로 학습하여 상기 열에너지 주설비(10) 및 상기 환경설비(20) 각각의 최적 가동율과 그 때의 오염물질 배출량을 확인하고,상기 계측된 오염물질 배출량은 상기 하나 이상의 환경설비(20) 중 최후단에위치되는 환경설비(20)에서 계측되는 배가스 정보 중 오염물질 배출량이고, 상기 예측된 오염물질 배출량은 상기 하나 이상의 환경설비(20) 중 최후단에 위치되는 환경설비(20)를 학습한 학습모델에서 출력되는 배가스 정보 중 오염물질 배출량이고,상기 경제성 분석 모델 평가값은, 상기 열에너지 주설비(10)와 상기 환경설비(20)에서 기정해진 환경 기준치와 기설정된 오염물질 배출량의 내에서, 기설정된 최저 운영비 산출 방법을 통해 연산된 값인,시스템
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제5항에 있어서,상기 모델링부(300)는, 열에너지 주설비 가동율, 환경설비 가동율, 다수의 오염물질 저감율, 경제성 분석 모델 평가값, 계측된 오염물질 배출량 및 예측된 오염물질 배출량을 입력 정보로 하고, 열에너지 주설비 최적 가동율, 환경설비 최적 가동율, 경제적 이득 환산값 및 대기 오염물질 배출량을 출력 정보로 하여 학습된 최적화 모델을 생성하고,상기 경제적 이득 환산값은 상기 입력 정보에 입력된 열에너지 주설비 가동율 대비 상기 출력 정보인 상기 열에너지 주설비 최적 가동율을 기설정된 방법으로 비교하여 연산된 값과, 상기 입력 정보에 입력된 환경설비 가동율 대비 상기 출력 정보인 상기 환경설비 최적 가동율을 상기 기설정된 방법으로 비교하여 연산된 값을 합산한 값인, 시스템
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제6항에 있어서,상기 제어부(400)는 상기 최적화 모델을 이용하여, 상기 열에너지 주설비(10)와 상기 하나 이상의 환경설비(20)의 가동율이 각각 최적 가동율이 되도록 제어하는,시스템
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제4항에 있어서,상기 학습부(200)는,상기 하나 이상의 환경설비(20) 중 어느 하나의 환경설비(20)를 학습한 학습모델을, 상기 어느 하나의 환경설비(20)의 전단에 위치한 설비를 학습한 학습모델의 생성에 사용된 출력 정보와 상기 어느 하나의 환경설비(20)의 환경설비 가동율을 입력 정보로 포함하고, 상기 어느 하나의 환경설비(20)에서 배출되는 배가스 정보와 상기 오염물질 저감율을 포함하는 출력 정보를 이용하여 추가학습시키고,상기 열에너지 주설비(10)를 학습한 학습모델을, 열에너지 주설비 운전 정보와 열에너지 주설비 가동율을 포함하는 입력 정보와 상기 열에너지 주설비(10)에서 배출되는 배가스 정보와 상기 오염물질 생산량을 출력 정보로 이용하여 추가학습시키는,시스템
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제1항에 있어서,상기 열에너지 주설비 운전 정보는, 연료 투입량, 열에너지 주설비 내부 온도, 공기 유량, 증기 생산량 및 산소 농도 중 어느 하나 이상의 정보를 포함하는,시스템
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제1항에 있어서,상기 배가스 정보는 NOx 농도, SOx 농도, 먼지 농도, H2O 농도 및 배가스 온도 중 어느 하나 이상의 정보를 포함하는,시스템
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다수의 설비를 포함하는 시스템을 제어하기 위한 방법으로서,상기 다수의 설비는,연료가 투입되어 열에너지가 생성되며 이 과정에서 배가스가 생성되는 열에너지 주설비(10); 및상기 열에너지 주설비(10)에서 생성된 배가스를 처리하는 하나 이상의 환경설비(20)로서, 각각의 환경설비(20)에서 배가스를 처리하고 처리된 배가스를 후단으로 전달되는 환경설비(20);를 포함하고,상기 하나 이상의 환경설비(20) 중 최전단의 환경설비(20)의 전단은 상기 열에너지 주설비(10)이고, 그 외의 환경설비(20)는 직렬로 연통되어 각각의 전단에 다른 환경설비(20)가 위치하고, 상기 다수의 설비의 후단으로는 다수의 설비를 통과한 배가스 정보를 계측하기 위한 센서가 위치되고, (a) 입력부에 열에너지 주설비 운전 정보 및 열에너지 주설비 가동율, 상기 열에너지 주설비(10)의 후단에서 계측된 배가스 정보, 상기 하나 이상의 환경설비(20) 각각의 환경설비 가동율 및 상기 하나 이상의 환경설비(20)의 후단에서 계측된 배가스 정보가 입력되는 단계;(b) 모델링부(300)가 상기 열에너지 주설비 운전 정보 및 상기 열에너지 주설비 가동율을 포함하는 입력 정보와, 상기 열에너지 주설비(10)의 후단에서 계측된 배가스 정보를 출력 정보로 하여 학습된 열에너지 주설비 모델을 생성하는 단계;(c) 상기 학습된 열에너지 주설비 모델에 새로운 입력 정보가 입력되어, 배가스 정보가 출력되는 단계;(d) 상기 모델링부(300)가 상기 하나 이상의 환경설비(20) 중 어느 하나의 환경설비(20)를 학습한 환경설비 모델을 생성하되, 상기 (c)단계에서 출력되는 출력 정보인 배가스 정보와 해당 환경설비 가동율을 입력 정보로 하고 해당 환경설비(20)의 후단에서 계측된 배가스 정보를 출력 정보로 하여 학습된 상기 환경설비 모델을 생성하는 단계; (e) 상기 학습된 환경설비 모델에 새로운 입력 정보가 입력되어, 배가스 정보가 출력되는 단계; 및(f) 상기 모델링부(300)가 상기 어느 하나의 환경설비(20)의 후단에 위치되는 다른 하나의 환경설비 모델을 생성하되, 상기 (e)단계에서 출력되는 출력 정보인 배가스 정보와 해당 상기 다른 하나의 환경설비의 환경설비 가동율을 입력 정보로 포함하고 해당 환경설비(20)에서 배출되는 배가스를 계측한 배가스 정보를 출력 정보로 하여 학습된 상기 다른 하나의 환경설비 모델을 생성하고, 상기 (e)단계 및 (f)단계를 반복하여 하나 이상의 환경설비 모델을 생성하는 단계; 를 포함하는,방법
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제11항에 있어서,상기 (f)단계 이후,(g) 제어부(400)가 상기 하나 이상의 학습된 환경설비 모델 마다, 상기 하나 이상의 학습된 환경설비 모델에 입력되는 입력 정보와 상기 환경설비 모델에서 출력되는 출력 정보인 배가스 정보를 이용하여 오염물질 저감율을 연산하고, 상기 열에너지 주설비 모델에서 출력되는 출력 정보인 배가스 정보를 이용하여 오염물질 생산량을 확인하는 단계;를 포함하고,상기 오염물질 저감율은 배가스 정보가 포함하는 배가스 성분마다 입력 정보에서 출력 정보를 감산한 값을 입력 정보로 나눈 값이고,상기 오염물질 생산량은 배가스 정보가 포함하는 배가스 성분의 함량인,방법
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제12항에 있어서,상기 (a)단계에서,상기 입력부에 상기 다수의 설비를 운영하기 위한 운영비용이 더 입력되는 단계;를 더 포함하고,상기 (g)단계 이후,(h) 상기 학습부(200)는, 오염물질 생산량, 열에너지 주설비 가동율, 상기 하나 이상의 환경설비(20) 마다 각각 확인되는 다수의 오염물질 저감율과 다수의 환경설비 가동율, 계측된 오염물질 배출량 및 예측된 오염물질 배출량 및 경제성 분석 모델 평가값을 머신러닝으로 학습하여 열에너지 주설비 최적 가동율과 환경설비 최적 가동율과 그 때의 대기오염물질 배출량을 확인하는 단계; 및(i) 상기 모델링부(300)가 열에너지 주설비 가동율, 다수의 환경설비 가동율, 다수의 오염물질 저감율, 경제성 분석 모델 평가값, 계측된 오염물질 배출량 및 예측된 오염물질 배출량을 입력 정보로 하고, 상기 열에너지 주설비 최적 가동율, 상기 환경설비 최적 가동율, 경제적 이득 환산 값 및 대기 오염물질 배출량을 출력 정보로 하여 학습된 최적화 모델을 생성하는 단계; 를 포함하고,상기 계측된 오염물질 배출량은 상기 환경설비(20)의 후단에서 계측되는 배가스 정보이고, 상기 예측된 오염물질 배출량은 상기 환경설비 모델에서 출력되는 배가스 정보이고,상기 경제성 분석 모델 평가값은, 상기 열에너지 주설비(10)와 상기 환경설비(20)에서 기정해진 환경 기준치와 기설정된 오염물질의 배출량 내에서, 최저의 운영비용을 산출하는 방법을 통해 연산된 값이고,상기 경제적 이득 환산값은 상기 입력 정보에 입력된 열에너지 주설비 가동율 대비 상기 출력 정보인 상기 열에너지 주설비 최적 가동율을 기설정된 방법으로 비교하여 연산된 값과, 상기 입력 정보에 입력된 환경설비 가동율 대비 상기 출력 정보인 상기 환경설비 최적 가동율을 상기 기설정된 방법으로 비교하여 연산된 값을 합산한 값인, 방법
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제13항에 있어서,상기 (i)단계 이후,(j) 상기 제어부(400)는 상기 최적화 모델에 따라, 상기 열에너지 주설비(10)와 상기 환경설비(20)의 가동율이 각각 최적 가동율이 되도록 제어하는 단계;를 포함하는,방법
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제11항 내지 제14항 중 어느 한 항에 따라 생성되는 프로그램
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