한전 전력연구원, 한국남부발전과 함께 친환경 발전기술 개발 맞손

한국전력(사장 김종갑)은 한국남부발전(사장 신정식)과 같이 삼척발전본부 발전소를 대상으로 발전사공동 개발 연구과제 “머신러닝을 이용한 유동층 보일러 연소환경 최적화 기술개발”을 착수했다고 밝힘.

삼척발전본부 발전소는 설비용량 2,044MW로 저탄장 옥내화, 석탄회 자원화 등 환경친화적인 아이디어가 반영된 동시에 높은 발전효율을 가진 초초임계 순환유동층 보일러 기술이 적용된 친환경 발전소임.

순환유동층 보일러는 연료와 수백 톤의 유동 입자(모래, 석탄재, 석회석 등)가 함께 혼합, 순환하며 연소하는데, 연소 및 열전달과정의 해석이 난해하여 기존의 운전해석 방법과는 다른 머신러닝을 활용한 운전 최적화 기법 개발을 통하여 기동 중 환경오염물질 배출 및 연소 불균형에 대한 최적 대응을 하고자 함.

전력연구원은 5월 20일, 남부발전과 함께 삼척발전본부에서 발전소 운전데이터 머신러닝을 통해 순환유동층 보일러의 운전 최적화를 달성하여 운영 비용 절감 및 환경오염물질 배출량을 줄일 수 있는 연구과제에 대한 착수 식을 개최함.
이번 착수 식에는 전력연구원 과제참여연구원과 삼척발전본부 박능출 본부장, 관련 부서장 등이 참석하였으며 과제 착수보고와 협조 논의 순으로 진행됨.
※ 본 행사는 코로나바이러스 감염증-19 확산방지를 위한 방역지침을 준수하였음.

순환유동층 발전소의 환경오염물질 배출허용 기준이 강화됨에 따라 오염물질 배출농도 저감을 위해 탈황, 탈질제의 사용을 증가시키거나, 고가의 환경설비 추가 설치가 필요함.

전력연구원과 남부발전은 추가 비용이나 설치공간의 제약 없이 발전소 데이터를 학습하여 운전 최적화만으로 발전소 운영 효율을 높이면서 동시에 환경오염물질의 배출량을 줄일 수 있는 머신러닝 시스템을 개발할 계획임.

전력연구원은 2024년까지 머신러닝을 이용한 순환유동층 보일러 환경오염물질 예측·저감 및 연소환경 최적화 모델을 개발하고 삼척발전본부 발전소에 실증 후, 신뢰성 검증까지 완료할 예정임.

삼척발전본부 전 호기에 확대적용 시 환경오염물질 저감은 물론 연간 탈황제 구매비용 절감 및 고장 예방 등 연간 총 10억 원의 활용 이익달성이 가능할 것으로 기대됨.

전력연구원 관계자는 “머신러닝 기술을 적용해 발전소 운영 비용 절감과 오염물질 배출 저감 두 가지의 목표를 동시에 달성하겠다”라며 “앞으로 인공지능을 통한 차세대 고효율 청정발전 기술을 지속해서 연구하여 국내 환경문제 해결과 안정적인 전력공급에 이바지하겠다”라고 전했음.