원전 핵심설비 고장 사전예측 정확도 높였다

[에너지신문] 한국수력원자력(사장 정재훈)이 머신러닝 등 4차 산업기술을 활용해 원전 설비고장을 사전진단, 평가할 수 있는 ‘자동예측진단’ 1단계 기술개발을 완료하고 원전 핵심설비 300대에 시범적용했다.

자동예측진단 기술은 모든 원전의 핵심설비를 온라인으로 연계해 유사한 성격의 설비 데이터를 실시간 비교함으로써 결함을 조기에 진단할 수 있는 기술로, 전원전 핵심설비에 대해 24시간 진단이 가능하다. 한수원은 지난 1월 세계 원전 사업자 중 최초로 원전 핵심설비 고장을 사전에 예측하기 위한 빅데이터 플랫폼을 구축한 바 있다.

특히 이번에 개발한 결함예측 머신러닝 알고리즘은 개발이 진행된 9개월간 65건의 설비결함을 사전 감지하는 등 산학 전문가로부터 호평을 받으며 관련 분야에서 경쟁력을 입증했다는 평가를 받았다.

한수원은 1단계 기술개발에 그치지 않고 내년 1월부터 3년 간 자동예측진단 대상 설비를 전원전 핵심설비 1만 5000대로 확대 적용하고, 무선센서와 전력설비 고장을 예측하기 위한 딥러닝 기술을 추가로 적용하는 ‘자동예측진단 2단계 기술개발 사업’에 총 235억원을 투입할 계획이다.

정재훈 한수원 사장은 “원전 핵심설비에 4차 산업기술을 적용해 원전 안전성을 더욱 강화하는 계기가 될 것”이라며 “특히 원전 건설과 운영에 대한 수출 뿐 아니라 소프트웨어 측면에서도 해외 수출이 가능할 것으로 보인다”고 밝혔다.