- 인공지능 알고리즘을 통해 전력설비의 열화예측 진단 가능 -

□ 한전 전력연구원(원장 배성환)은 화력발전소 전력설비 열화에 따른 고장예측진단 알고리즘을 적용한 스마트 센서 및 모니터링 시스템을 개발하고 필리핀 세부 발전소에 적용함. 
  ○ 발전소 전력설비, 특히 폐쇄배전반의 열화현상 검출은 과부하나 전압 변동, 부하전류 등 물리적 이상 현상만을 통해 판단하고 있어 폐쇄배전반 내부 구성품 자체의 열화에 의한 고장을 진단하고 검출하는데 한계가 있음.  
  ○ 또한, 전력설비의 열화고장현상의 원인 규명 및 상관관계 분석은 전문가의 주관적인 판단에 의존하고 있어 개인에 따라 결과가 달라짐. 

□ 전력연구원은 폐쇄배전반의 열화상태를 정확히 진단하고 판단하는 전문가 의사 결정과정의 추론 알고리즘을 개발하고 이 알고리즘을 적용한 스마트 센서를 제작하여 필리핀 세부 발전소에서 실증시험을 완료함.
  ○ 전력설비의 온도, 진동, 전류 신호 등 전류의 상관 관계 분석을 통한 열화진단과 예측, 그리고 그 결과에 따른 운전 모드를 결정할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 
  ○ 별도의 외부 전원 공급 없이 자가 전원공급이 가능한 스마트센서와 센서가 측정 및 분석한 데이터를 출력해주는 IoT 통합 모니터링 시스템을 개발 완료함. 
  ○ 개발된 스마트센서는 국내 전기관련 업체인 ㈜파서블 에너지에 기술이전을 완료하였고, 한국남부발전(주) 하동발전본부 및 한국동서발전(주) 동해바이오화력에 설치되어 운영 중에 있음. 
  ○ 또한, 본 스마트센서 및 통합 모니터링 시스템은 작년 8월부터 필리핀 세부 유동층 발전소의 폐쇄배전반에 설치되어 실증 운전 중에 있음.

□ 전력연구원은 발전소 전력설비의 고장 진단 및 유지보수 기술의 고도화를 통해 전력공급 안정성을 높이고 고장에 따른 기회비용 저감을 위해 노력할 것임. 

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