한전 전력연구원(원장 김숙철)은 지능형 진단 알고리즘을 활용해 송전선로에서 전기를 절연하기 위해 사용되는 애자의 불량을 점검하는 ‘지능형 실시간 불량애자 검출장치’를 개발했다.
애자는 송전선 등에서 전기를 절연하기 위해 이용되는 절연체로 불량애자는 전선이 끊어지거나 추락하는 사고를 유발할 수 있어 이를 방지하기 위한 점검기술 개발이 필수적이다.
한전은 외산 전계식 불량애자 검출장치를 이용해 점검을 수행해왔다. 하지만 외산제품은 애자가 서로 연결돼 있는 뭉치인 애자련 중 인접한 두 애자 사이의 상대적인 전계 크기 차이를 이용해 불량 여부를 판단함으로 비교대상이 없는 애자련 양쪽 끝단에 위치한 두 개의 애자는 불량여부를 판정할 수 없다.
또한 철탑에서 취득한 데이터를 사무실로 가져온 후 판정함으로 현장에서 실시간으로 불량 여부를 판정할 수 없고, 측정 시 애자 오염도, 주변 습도에 영향을 받아 정확한 결과를 얻을 수 없었다.
전력연구원의 ‘인공지능 기반 실시간 불량애자 검출장치’는 전기가 흐르는 상태에서 각 애자에 걸리는 전압과 절연저항을 측정하고, 애자 오염도, 주변 습도 등 환경조건을 고려해 측정된 전압·저항값으로부터 불량애자를 정확하게 판단하는 지능형 진단 알고리즘을 탑재했다.
전력연구원은 기존의 고정된 판정 기준이 아닌 매 측정 시 주변 환경을 고려해 새로운 불량애자 판정 기준을 제시하는 지능형 진단 알고리즘을 개발했으며, 154kV 송전선로에만 적용되는 장치를 향후 345kV 및 765kV 송전선로에도 적용이 가능토록 추가 연구를 통해 개발할 계획이다.
전력연구원 관계자는 “지능형 불량애자 검출장치을 사용해 안정적인 전력품질 확보에 기여하겠다”며 “앞으로 송전설비 운영시스템에도 인공지능 알고리즘을 적용할 계획”이라고 밝혔다.
