플러스프로젝트 배경
포기조 BOD 부하 예측·DO 목표 동적 산출·Modbus PLC Write 등 하수처리 자동제어의 핵심 흐름을 먼저 파악하고, XGBoost 예측 모델부터 인버터 주파수 실시간 Write까지 3단계 파이프라인 전체를 사전 구현했습니다. 유입 부하 변동·수온 계절 보정·파라미터 조정 등 실제 운영 시나리오 10가지를 사전에 검증해둔 덕분에, 빠른 착수로 현장에서 바로 쓸 수 있는 Windows PC 프로그램을
프로젝트 성과
전력비 50~70% 절감 운전 시나리오 구현
고정 주파수 수동 운전 대비 유입 부하 비례 DO 제어로 과잉 송풍을 제거, 현장 즉시 적용 가능한 전력비 50~70% 절감 운전 시나리오를 구현했습니다.
RMSE 3.065 kg/h 예측 정확도 달성
8760시간 합성 데이터로 XGBoost 학습, 유입 BOD 부하 예측 오차 RMSE 3.065 kg/h 달성. 시간대·요일·계절 특성 6종과 1h·3h 지연 특성 반영.
필수 10개 기능 설치 직후 동작 확인
유입 예측·DO 목표산출·PLC Write·실시간 대시보드·이력 조회·파라미터 설정 등 10가지 기능을 설치 직후 화면에서 직접 확인할 수 있습니다.
3초 주기 자동 제어 루프 무중단 실행
PySide6 QThread 백그라운드 워커가 3초마다 센서 수집, 예측, DO 계산, PI 제어, PLC Write, DB 저장, 차트 갱신을 사람 개입 없이 자동 순환합니다.
핵심 기능
XGBoost 유입 BOD 부하 실시간 예측
유량·BOD·COD·NH₄·수온과 시간·요일·계절 특성 6종을 XGBoost로 학습, 3초마다 유입 BOD 부하(kg/h)를 예측합니다. RMSE 3.065 kg/h.
진행 단계
요구사항 분석 및 알고리즘 설계
2026.06.
10개 기능 요구사항 파싱 및 우선순위 분류. Metcalf & Eddy 활성슬러지법 공식 분석, Arrhenius 온도 보정 + PI 제어 알고리즘 설계 완료.
프로젝트 상세
하수처리장 포기조 송풍기를 AI로 정밀 제어하는 Windows PC 프로그램 파일럿입니다. XGBoost 유입 부하 예측, DO 목표값 동적 산출(Arrhenius 온도 보정), Modbus TCP PLC Write의 3단계 파이프라인이 3초 주기 QThread로 자동 실행됩니다. PySide6 GUI에 실시간 5채널 pyqtgraph 차트, SQLite 시계열 DB, 날짜 범위 이력 조회, 파라미
