설비 이상 사전 예측...전력설비 사고 위험율 크게 낮춰
[에너지신문] 한전 전력연구원(원장 김태균)이 지능형 디지털 발전소(Intelligent Digital Power Plant) 구축의 일환으로 인공지능 기술을 적용해 발전설비의 이상 상태를 사전에 예측할 수 있는 '발전설비 조기경보시스템'을 개발했다.
발전설비의 고장 발생은 전력공급에 영향을 끼쳐 산업계 전반에 막대한 경제적 손실을 유발할 수 있다. 발전설비의 노후화로 고장사고 비율이 증가하고 있어 사전에 이상 상태를 예측할 수 있는 시스템 개발이 필수적이다.
전력연구원은 발전소 전문 지식정보와 발전소 운영정보를 디지털화하고 기계학습기반의 인공지능 기술을 적용, 발전설비 조기경보시스템을 개발했다. 발전소에서 발생하는 대용량 데이터에서 비정상 데이터를 효과적으로 제거할 수 있는 노이즈 필터링, 압축·최적화 기술을 적용, 시스템의 성능 및 연산속도를 향상시킨 것이 특징이다.
전력연구원은 30여년간 연구개발 수행 및 기술지원 보고서를 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 전문가 데이터베이스를 구축하고 이를 '발전설비 조기경보시스템'에 적용했다. 조기경보시스템은 지난 1월부터 한전에서 운영하는 필리핀 세부 화력발전소를 대상으로 시범 운영을 마치고, 11월부터는 국내 발전소에 시스템 설치 및 실증운영이 예정돼 있다.
전력연구원 관계자는 "국내 발전소를 대상으로 한 시스템 운영 실적을 바탕으로 기술사업화를 추진하고 해외시장에도 진출할 계획"이라며 "순수 국내 기술로 개발한 발전설비 조기경보시스템은 고장으로 인한 사고를 줄여 안정적인 전력공급에 크게 기여할 것"이라고 말했다.