변압기, 지중선로 등 전기설비는 산업안전보건법 및 전기설비 기술기준에 따라 정격허용 전류의 1/2,000 이하로 누전관리를 의무적으로 해야 하고, 매년 1회 이상 변압기의 접지선(편조선)에 흐르는 누설전류를 측정하여 200mA 초과 시 불량설비로 규정하고 있다. 하지만 기존 누설전류 측정기(훅크온 메타)는 다중접지 계통에서 순환전류와 누설전류를 판단할 수 없기 때문에 누전판정 정확도가 12%로 매우 낮은 실정이다. 전력연구원에서 개발한 방식은 변압기 2차측 3상 전압과 전류, 접지전류, 대지전압을 측정하여 전력 분석을 통해서 누전을 판단하는 기술로 누전판정 정확도가 95%로 개선되었다. 전력연구원에서 개발한 누전판정 기술은 3상 전압과 전류를 측정하여 부하의 불평형 전류를 측정하고, 접지선의 전류와 비교 분석하고, 대지전압을 측정하여 중성선의 순환전류와 누설전류 판정이 가능하다. 본 기술의 핵심은 중성선의 순환전류, 변압기 내부순환전류, 고조파 및 무효전류, 고압측 순환전류는 정상설비로 판정하고, 선로누전과 배선불량은 불량설비로 판정하는 것이 특징이다. 본 기술의 기대효과로 지상변압기 4만대 중 순환전류로 인한 누전의심 개소(약 2000개소→400개소)의 80% 이상이 정확히 판정될 수 있어 매년 측정을 위해 지출한 비용을 절감하는 등 연간 20억원 이상의 경제적 효과가 있을 것으로 판단된다.
[ 접지공용개소 순환전류 미발생 ][ 접지공용개소 순환전류 발생 ]
[ 정상시 측정화면 ][ 전압 및 전류 연결단자 ]
IoT 산업이 확대됨에 따라 다양한 통신기술이 출현하고, 다수의 단말을 관리, 정보 연계에 대한 관심이 증가하고 있다.
이에 따라 본 기술은 IoT 환경에서 가장 각광받고 있는 Wi-Sun, LoRa 통신기술과 LWM2M 표준기술을 접목하여, 디바이스와 게이트웨이간
자가 통신망을 구성하고 표준을 기반으로 정보연계를 용이하게 할 수 있는 기술이다.
통상적으로는 상기 기술별 독자망을 구축하나, 본 기술은 하나의 칩과 하나의 안테나를 이용 Wi-Sun과 LoRa를 선택적으로 사용하여 통신망을
Hybrid형태로 구축하게 함으로서 장거리의 저속 서비스와 중속의 근거리 서비스를 동시에 지원하게 할 수 있는 기술이다.
IoT 환경에서의 단말간 상호 정보연계를 위해서는 표준기술의 확보가 필요하며, 본 기술에서는 국제표준으로 널리 활용되고 있는 LWM2M 기술을
이용하여 단말간 정보연동 및 관리방법을 용이하게 함으로서 IoT 망을 손쉽게 구축, 활용할 수 있는 특징을 가지고 있다.
특히 본 기술은 다양한 제조사 제품간 상호 연계가 가능하고, 손쉬운 자가망 구성을 통해 다양한 IoT 서비스를 제공할 수 있는 장점을 가지고 있다.
본 기술을 토대로 하는 e-IoT 시스템은 에너지분야 IoT 표준기술(한전 및 TTA 단체표준)로 등록되어 있으며, 다양한 시범사업의 현장검증을 통해
사업화가 진행되고 있다.
[ e-IoT 표준 연동 시나리오 ] | [ 한전 e-IoT 표준규약 ] | [ TTA 단체표준 – e-IoT 규격 ] |
[ e-IoT 시스템 구성도 ] |
제어시스템은 허가되지 않은 이상행위 보안감사를 통해 안전성을 확보하고 있다.
최근 APT공격(Advanced Persistent Threat)과 같은 해킹 기술 발달은 우크라이나 정전 사례에서 보듯
전력제어시스템에 대해 직접적인 사이버 공격이 가능함에 따라 적절한 보안 대응 전략이 필요하다.
기존 제어시스템에서 보안감사는 비인가 네트워크 접속 및 차단에 필요한 침입탐지(IDS), 침입방지시스템(IPS),
파이월(Fire wall)과 같은 네트워크 보안장치에 의존해 왔다. 하지만, 제어시스템에 대한 가용성을 담보하기
위해서는 의도적인 사이버 공격뿐만 아니라 기기 고장, 운영자의 오동작과 같은 비의도적인 비정상행위에
대해서도 보안 감사 대상으로 추가하여야 한다.
실시간 보안감시 기술은 기존 침입탐지장치와 더불어 단말장치 상태정보와 네트워크 패킷 프로토콜 정보를
분석할 수 있는 기계학습 기능과 정상 트래픽 행위(Packet-based, Behavioral-based) 판별 기술을 채택함으로써
탐지 정확도를 향상시켰다. 국제 표준 전력통신 프로토콜인 IEC 61850과 IEEE 1815, IEC 60870-5를 지원하며
IEC 62351-7에 따른 국제 표준 객체를 이용함으로써 보안 감사정보 전달에 있어 호환성을 확보하였다. 현재
실시간 보안감사 기술은 북미지역 전력회사를 대상으로 상호 호환성 및 효율성 검증을 위해 미국 비영리
전력연구소인 EPRI와 공동으로 실증 중에 있다.
영국 「BAE System(社)」가 개발한 “Protect Industrial and Critical National Infrastructure”와 동등한 기능을 국내
자체 기술개발 함으로써 장치 당 5,000만원의 수입대체 효과와 북미 지역 실증으로 수출 경쟁력을 확보 할 수
있을 것으로 기대된다.
[ 보안센서 이상행위 탐지 ][ 이상행위 탐지 그래프 ]
지금까지의 분산발전 사업을 중심으로 한 발전기, 선로, 개폐기 등의 전력설비와 발전량,
사용량 등의 계측 데이터를 관리하는 시스템이 해당 사이트에만 운영할 수 있는 SI(System Integration) 형태로
개발되고 운영되어 왔다. 그러나 최근에는 분산발전 사업이 점점 많아지고 있는데, 그 때마다 새로운 시스템을
개발한다는 것은 어렵고, 비용이 증가하는 요인이 된다. 이에 여러 사업자가 공통으로 사용할 수 있는 플랫폼
형태의 전력 시스템 개발의 필요하게 되었다. 이를 위한 플랫폼을 개발완료하고 실증하였으며, 국내외 필요한
사업자(IT 업체, MG 사업자)들에게 공급할 플랫폼을 상품화하기에 이르렀다.
본 플랫폼의 특징은 첫째 프로그램 소스코드는 물론, 마우스 클릭만으로 쉽게, 적용하고자 하는 사업자용 운영시스템을
만들어 낼 수 있도록 하였다. SW 개발 능력이 있는 IT 업체와 SW 개발능력이 없는 MG 사업자가 모두 사용할 수 있다.
둘째 국제 표준을 준수하고 있으며, 국제인증을 획득하였다. 분산발전 설비로 확장되고 있는 IEC61850 표준과, 서비스
분야의 CIM (Common Information Model) 표준을 완벽하게 적용하였으며, 기존의 표준인 프로토콜인 DNP와 MODBUS를
표준으로 변환하여 수용하였다. 셋째 상호운용성(Interoperability)의 문제점을 해결한 플랫폼이다. 기기의 종류, 제작사,
시스템마다 표준이 달라 정보 전달의 끊김현상이 발생하였는데 이를 방지할 수 있다. 넷째 조립형 SW라는 장점이 있어,
사용자가 불필요한 기능들을 제거할 수 있고, 원하는 기능을 가진 프로그램을 레고 블록처럼 조립하여 사용할 수 있다.
이러한 장점으로 인하여 국내외에 사업화하기에 적합한 구조를 가지고 있다. 그래서 EPRI, Fraunhofer 등의 연구기관들과
Netcontrol, Copa data 등의 기업에서 본 플랫폼에 관한 공동연구 또는 사업화에 관심을 가지고 있다.
현재 기술을 이전하여 현장에서 활용하고 있다. 본 플랫폼을 사용함으로써 국내의 스마트그리드 기술 수준을 외국보다
높은 수준으로 올릴 수 있다. 이로써 약 700억원의 수입 대체효과가 있으며, 해외 수출 시 약 1억 달러의 수입이 예상된다.
다국어 플랫폼으로 추가 개발하여 수출상품을 확보하고, 국제적 유수 연구기관들과 기업들에게 활발한 홍보를 진행해 나갈 예정이다.
[ HMI를 이용한 운영현황 화면 개발 샘플 ] | [ 나주 농공산업단지 실증 화면 ] |
[ 실증단지 경영진 보고 ] | [ 핀란드 NETCONTROL사 현장 방문 ] |
배전설비 광학진단 방식은 초음파와 열화상으로 감지하지 못하는 불량을 효과적으로 적출할 수 있다.
하지만 현재의 광학진단은 검사자가 도보이동하며 사진 촬영 후, 사무실에서 수작업 분석하는 방식으로 진행되므로 진단원의
안전위험 노출, 수작업 분석량 과다 및 그에 따른 진단 일관성 저하와 같은 문제점에 노출되어 있다. “인공지능 활용 배전설비
자동진단시스템”은 이러한 현장의 문제점을 극복하기 위하여 인공지능 영상분석 기술을 활용한 자동진단시스템을 차량에
탑재하고, 자동으로 배전설비를 검출하고 진단하는 기술을 적용함으로써 진단원의 안전성과 진단업무의 정확성과 일관성을
향상시킬 수 있는 기술이다.
‘인공지능 활용 배전설비 자동진단시스템’은 배전설비(애자, 컷오프스위치, 피뢰기)를 영상 내에서 검출하고, 영상을 확대하여
진단하는 일련의 과정을 인공지능(Artificial Intelligence)을 활용한 기계학습 기술을 적용하여 자동화, 실용화 하였다.
인공지능 기계학습은 배전 전력설비를 영상에서 자동으로 검출(Detection)하는 기술과 전력설비의 이상유무를 자동으로
진단(Diagnosis)하는 기술로 구성된다. 전력연구원은 본 시스템과 관련하여 ‘차량이동형 전력설비 광학진단 시스템’,
‘영상 내 전력설비 고유 식별 방법’, ‘인공지능 기계학습을 위한 학습영상 자동 취득장치’3건의 특허를 출원하였으며,
국내외 기술이전 및 사업화를 추진하고 있다.
‘인공지능 활용 배전설비 자동진단시스템’을 초음파, 열화상과 같은 다양한 진단과 융합한 배전설비 복합진단 시스템으로
통합․개선하여, 진단 기술별로 각각 수행되는 진단업무를 통합 수행할 예정이다. 또한 전력연구원은 본 시스템에 활용된
인공지능, 빅데이터, 영상분석 기법을 타 설비진단분야(발전, 송전)로 확대함으로써 KEPCO 4.0 선도를 위한 중추적 역할을
수행할 것이다.
[ 인공지능 활용 배전설비 자동진단시스템 구성 ]
한전은 2020년까지 전국 2,250만 고객을 대상으로 지능형 전력계량인프라(Advanced Metering Infrastructure)를
확대 보급할 예정으로, 대용량의 계량데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 계량데이터를 종합 관리하는
MDMS(Meter Data Management System), AMI 운영자 및 고객을 위한 서비스, 전력설비 지리정보를 관리하는 GIS(Geographic Information System)을
국내뿐만 아니라 해외에서도 활용이 가능하도록 전력 소프트웨어를 개발하는 기술이다.
MDMS는 실시간 데이터 처리가 가능하도록 분산․병렬 처리기술을 적용하여 확장성이 뛰어나고 기존 단일서버 방식보다 3배 이상의
성능을 향상시켰다. 또한 Gartner에서 제시한 MDMS가 갖춰야 할 기능들을 국제표준(IEC-61968) 기반으로 개발하여 해외에서도 사용할 수 있다.
수집된 데이터를 활용하여 전력회사용 응용서비스와 고객이 실시간 전력사용량과 요금, 목표관리가 가능한 스마트폰 앱 ‘파워플래너’도
패키지에 포함되어 있다. GIS솔루션(GeoPOMS)은 데스크톱 및 웹 기반 GIS엔진을 개발하였다. 특히, GeoPOMS에는 GIS 엔진 기능뿐만 아니라
송배전 설비운영과 관련된 설비관리, 부하관리, 정전관리, 도전관리 등 다양한 기능들을 패키지로 구성하여 쉽게 전력업무에 활용할 수 있도록
개발되었다. 이 시스템은 한전의 운영경험을 바탕으로 해외 시범사업에 적용하였다. 2017년 8월에 이란 테헤란과 호르무즈 배전회사에 설치하여
시범운영하고 있으며, 11월에는 스리랑카 AMI 시범사업을 수주하여 현지화 구축을 진행하고 있다.
한전의 우수한 전력설비 운영기술이 접목된 에너지 신사업 솔루션을 신흥개발국에 수출함으로써 수익 창출은 물론 협력기업의 일자리 창출이
기대된다. 향후에는 빅데이터 분석기능을 추가하여 지능화된 서비스를 개발하는 한편, 해외 기술홍보를 강화하여 Track Record를 확보하고
본격적인 해외 사업을 추진할 계획이다.
[ 빅데이터 분산·병렬처리 아키텍처 ] | [ GeoPOMS를 활용한 Heatmap 분석 ] |
[ 이란 시범사업용 MDMS 화면 ] | [ 2017 CIO Awards 수상 ] |