• 최종편집 : 2020.10.28 수 19:34
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전력硏, 인공지능 활용한 화력발전소 조기경보시스템 개발발전설비 이상을 사전 예측해 전력설비사고 위험율 크게 낮춰
한전 전력연구원 본관 전경

한전 전력연구원(원장 김태균)은 지능형 디지털 발전소(Intelligent Digital Power Plant) 구축의 일환으로 인공지능 기술을 적용해 발전설비의 이상 상태를 사전에 예측할 수 있는 '발전설비 조기경보시스템'을 개발했다고 16일 밝혔다.

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 적용해 '발전설비 조기경보시스템'을 개발했다.

발전소에서 발생하는 대용량 데이터에서 비정상 데이터를 효과적으로 제거할 수 있는 노이즈 필터링, 압축/최적화 기술을 적용해 시스템의 성능 및 연산속도를 향상시킨 것이 특징이다.

전력연구원은 30여 년간 연구개발 수행 및 기술지원 보고서를 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 전문가 데이터베이스를 구축하고 '발전설비 조기경보시스템'에 적용했다.

전력연구원은 2020년 1월부터 한전에서 운영하는 필리핀 세부 화력발전소를 대상으로 시범 운영을 마치고, 11월부터 국내 발전소에 시스템 설치 및 실증운영할 예정이다.

전력연구원은 국내 발전소 대상 시스템 운영 실적을 바탕으로 기술사업화를 추진하고 해외시장에 진출할 계획이라고 밝혔다.

전력연구원 관계자는 “순수 국내 기술로 개발한 '발전설비 조기경보시스템'은 발전설비 고장으로 인한 사고를 줄여 국내의 안정적인 전력공급에 크게 기여할 것”이라고 강조했다.

김영환 기자  yyy9137@naver.com

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