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서울물 Seoul Water
재생시설공단 Recycling Corporation
기술리포트 Technology Report
38 하수처리장 CO2 절감을 위한 운영데이터 가공 및 AI모델 개발 2021 12월호_Vol.1 2021 12월호_Vol.1 김민철, 박상호(서울물재생시설공단 물재생연구소) 39

다음은 최적 송풍량 예측 Model 5의 결과이다.

[그림 5] Model 4 예측 결과

개발 Model 4는 Model 3과 같이 기존의 송풍량 운영방식을 잘 따라가고
있는 것을 확인하였으며, MAPE가 4.95%로 Model 3 대비 상대적으로 정확

도가 높았다.

하지만 Model 4는 과거의 송풍량 데이터를 학습하고, 그에 기반하여 송풍
량을 예측하였기 때문에 기존 대비 송풍량을 얼마나 감소시켰는지에 대해서
[그림 6] Model 5 예측 결과
는 예측할 수 없는 한계점이 있다. 따라서 이러한 한계점을 해결하고자 ANN
모델을 이용하여 수질 기준치를 충족시키는 최적의 송풍량 예측 모델을 추가

개발하였다. 송풍량 예측 결과 Model 4 보다는 정확도가 떨어지지만, 예측값과 실측값

최적 송풍량 예측 모델은 송풍량과 각 수질항목(COD, SS, T-N, T-P)들의 의 경향이 유사한 것을 확인할 수 있었다. 즉, 약 8% 정도의 오차는 있지만,
감소량 관계를 분석하여 AI 학습을 통해 수질 기준을 충족시키는 최적의 송 개발 모델이 수질 요소들(COD, SS 등)을 원하는 수치까지 낮추는데 필요한

풍량을 예측하는 방법으로 개발하였다. 송풍량을 잘 예측하는 것을 알 수 있으며, 이를 통해 수질 기준치를 충족시

키는 최적의 송풍량을 계산할 수 있을 것으로 판단하였다.
위 연구의 결과를 실제 자료를 통해 다음과 같이 효과 분석을 실시하였다.
[최적 송풍량 예측 MODEL]

최초침전지 유출수 TMS
강 유 송
Model 5
기온 우 수온 입 풍
- 1처리장 데이터 사용 일자 량 PH COD SS T-N T-P NH 4 -N 량 량 COD SS T-N T-P
- (입력 데이터) 기온, 강수량, 최초침전지 유출수(유입량, 수온, pH, COD, SS, ℃ mm ℃ mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L ㎥/일 ㎥/일 mg/L mg/L mg/L mg/L
T-N, T-P, NH 4 ), 최초침전지 유출수와 TMS 측정 수질 차이 (△COD, △SS, △
2020-10-15 11.7 0.0 22.9 7.66 47.4 148 48.815 6.123 33.662 408,059 2,285,809 7.8 2.5 13.3 0.1
T-N, △T-P)
- (출력) 생물반응조 송풍량
- (모델) ANN = [14, 7, 7, 7, 7, 1] 위 표는 2020년 10월 15일의 수질 및 기타 외부환경요소의 실측값들이다.

해당 값들을 Model 5에 입력하면 최적 송풍량은 1,900,000㎥/일로 산정되

며, 실측 송풍량인 2,285,809㎥/일과 대비하여 약 17%의 전략사용량을 감소
시킬 수 있는 것으로 계산되었다.