숙련된 작업자가 변압기 탭과 전극 위치를 감으로 조절하는 수동 제어 방식의 전기로(EAF)도 상당한 결과를 낼 수 있습니다. 하지만 잘 조정된 레벨 2 자동화 시스템으로 가동되는 전기로는 가동 시간을 8~12%, 전극 소모량을 10~15%, 톤당 전기 에너지 소비량을 20~40kWh까지 줄일 수 있습니다. 이러한 차이는 결코 미미하지 않습니다. 연간 생산량 50만 톤 규모의 공장에서 kWh당 0.08달러의 전기 요금을 지불한다고 가정할 때, 톤당 30kWh의 절감 효과는 연간 120만 달러에 해당합니다.
몬테 인텔리전스는 자사의 전기로(EAF) 공급 패키지에 공정 제어 시스템을 통합합니다. 이 글에서는 제어 아키텍처, 이를 구동하는 알고리즘, 그리고 실제 구현상의 어려움에 대해 다룹니다.
레벨 1 자동화는 전극 조절, 유압 시스템 제어, 냉각수 유량 조절 등 실시간 제어를 담당합니다. 이러한 기능은 프로그래밍 가능 로직 컨트롤러(PLC)에서 10~50밀리초의 사이클 타임으로 실행됩니다. 전극 조절 시스템은 레벨 1 기능 중 가장 중요한 부분으로, 스크랩 이동, 슬래그 발생, 전력망 전압 변동 등의 외부 요인에도 불구하고 안정적인 아크 길이를 유지해야 합니다.
임피던스 기반 전극 조절 방식이 표준적인 접근 방식입니다. 조절기는 아크 전압과 전류를 측정하고 임피던스(Z = V/I)를 계산하여 전극 위치를 조정함으로써 임피던스 설정값을 유지합니다. 설정값은 용융 과정에 따라 변하는데, 고철 용융 단계에서는 아크 복사로부터 용광로 외피를 보호하기 위해 높은 임피던스를 유지하고, 평탄 용융 단계에서는 전력 입력을 최대화하기 위해 낮은 임피던스를 유지합니다.
최신 레귤레이터는 적응형 게인 제어(Adaptive Gain Control, PID 루프의 비례 게인 및 적분 게인)를 사용합니다. 즉, 작동 조건에 따라 PID 루프의 비례 게인과 적분 게인이 자동으로 조정됩니다. 아크가 불안정할 때(스크랩 붕괴, 거품 슬래그 변동 등) 게인이 증가하여 응답 속도가 빨라집니다. 아크가 안정적일 때는 불필요한 전극 움직임을 방지하여 전극 소모 및 유압 시스템 마모를 줄이기 위해 게인이 감소합니다.
레벨 2 자동화는 실시간 레벨 1 제어 위에 위치하여 열처리 최적화를 제공합니다. 레벨 2 시스템은 공장의 제조 실행 시스템(MES)에서 강종 사양을 받아 각 열처리 단계에 대한 최적 설정값을 계산하고, 이 설정값을 레벨 1 시스템으로 전송합니다. 열처리가 완료되면 레벨 2 시스템은 목표 대비 성능을 분석하고 그 결과를 바탕으로 다음 열처리를 위한 설정값을 조정합니다.
레벨 2 시스템의 열 프로파일은 전기로(EAF) 사이클을 바스켓 장입 1, 용융 1, 바스켓 장입 2, 용융 2, 정련 및 출탕의 네 단계로 나눕니다. 각 단계에는 아크 전압, 아크 전류, 산소 유량, 탄소 주입량 및 버너 작동에 대한 목표 설정값이 있습니다. 레벨 2 시스템은 실제 스크랩 혼합 비율, 원하는 출탕 온도 및 목표 탄소 함량에 따라 이러한 설정값을 조정합니다.
전기로 제어 분야에서 신경망 응용은 연구 논문 단계를 넘어 생산 시스템에 적용되고 있습니다. 가장 일반적인 응용 분야는 최종 조건 예측으로, 화학 분석 결과를 기다릴 필요 없이 실시간 공정 데이터를 기반으로 용융 종료 시점의 용탕 온도와 탄소 함량을 예측하는 것입니다. 과거 용융 데이터로 훈련된 신경망은 용융 종료 시점의 온도를 ±15°C 이내, 탄소 함량을 ±0.02% 이내의 정확도로 85~90%의 용융 조건에서 예측할 수 있습니다.
최종점 예측 네트워크의 입력값에는 누적 전기 에너지, 누적 산소량, 누적 탄소 주입량, 배기가스 온도 및 조성(CO, CO2, H2), 냉각수 온도 상승, 경과 시간이 포함됩니다. 이 네트워크는 수천 건의 과거 가열 데이터를 통해 이러한 변수와 최종점 조건 간의 관계를 학습합니다. 학습이 완료되면 실시간으로 최종점을 예측하여 작업자가 샘플링을 통해 실제 최종점을 확인하기 전에 산소 유량 조정, 탄소 추가, 가열 시간 연장 또는 단축과 같은 시정 조치를 취할 수 있도록 합니다.
예측 전력 관리 기능은 전기로(EAF)가 전력망 제약이 있는 환경에서 가동될 때 중요해집니다. 전기로는 전력 부하가 크고 변동성이 매우 큰 설비입니다. 전력 회사의 수요 요금은 전기 요금에 MWh당 5~15달러를 추가할 수 있습니다. 예측 전력 관리 시스템은 열 프로파일을 사용하여 5~15분 앞의 전력 수요를 예측하고 계약된 수요 한도 내에서 부하를 관리합니다. 예측된 수요가 한도를 초과할 경우, 시스템은 변압기 탭을 일시적으로 낮추거나, 전류를 줄이기 위해 전극 위치를 조정하거나, 다음 가열 시작 시간을 지연시킬 수 있습니다.
데이터 인프라는 고급 공정 제어 구현의 주요 병목 현상입니다. 시스템은 PLC(레벨 1), 에너지 관리 시스템, 배기가스 분석기, 온도 측정 시스템, 실험실 정보 시스템 등으로부터 데이터를 필요로 합니다. 이러한 데이터는 1초 이내의 정확도로 시간 동기화되어야 합니다. 많은 공장에서는 자동화 업그레이드 과정에서 기존 데이터 인프라가 이러한 요구 사항을 충족할 수 없다는 사실을 발견하고, 네트워크 및 데이터베이스 업그레이드에 상당한 비용을 지출하게 됩니다.
몬테 인텔리전스는 선도적인 자동화 공급업체와 협력하여 통합 전기로 제어 시스템을 제공합니다. 당사의 서비스 범위에는 제어 시스템 사양, 통합 엔지니어링, 시운전 및 운영자 교육이 포함됩니다.
귀하의 용광로 구성에 특화된 공정 제어 관련 논의는 helenxu@cnlymonte.com으로 문의하십시오.
