EM Algorithm based Air Flow and Power Data classification Analysis

EM 알고리즘기반의 공기 유량 및 전력 데이터 분류 분석

Since air compressor, as an essential equipment used in the factory and plant operations, accounts for around 20% of the total domestic electricity consumption, a real time sensor data monitoring based analysis for electricity consumption reduction is important. In particular, flow rates and pressures of these monitored variables has a direct correlation with the power consumption. This paper proposes a method to identify if the measurement error of the flow rate sensor comes from the sensor measurement limit through bivariate classification analysis of the flow rate and power using the EM (Expectation and Maximization) Algorithm and show how to enable more accurate analysis by the correlation between the flow rate and power on the right-censored data.

공기압축기는 공장 및 설비 가동에 사용되는 필수 장비로서 국내 산업용 전기의 20%이상을 소비하고 있어 실시간 센서 데이터 모니터링에 의한 소비전력 절감 분석은 중요하다. 이러한 모니터링 변수들 중 특히 유량과 압력은 소비 전력과 직접적인 상관관계가 있다. 본 논문은 EM 알고리즘을 이용한 유량과 전력의 이변량 분류 분석을 통하여 유량 센서의 계측치가 센서 의측정 한계에 의한 오류인지를 파악하는 방법을 제시하여 우측 한계 측정치가 존재하는 데이터에서 더욱 정확한 유량과 전력간의 상관관계를 통한 분석이 가능하도록 하였다.