정부의 전력분야 4차 산업 디지털 전환 및 가속화를 위한 한국형 디지털 뉴딜정책 달성을 위해 ‘발전소 조기경보 앱’ 적용 대상을 신표준화력발전소 1기에서 10기로 확대 추진키로 했다.
전력연구원은 발전소 운전정보를 활용해 기계학습 기반의 인공지능 기술을 접목한 ‘발전설비 조기경보 앱’을 개발했으며, 국내 신표준화력발전소 10기를 대상으로 실증연구를 성공적으로 완료했다.
‘조기경보 앱’은 발전소 핵심설비에 대해 주요 신호의 과거 정상 패턴으로부터 상관관계 기계학습을 수행하고, 이를 기반으로 현재 운전신호와 예측신호와의 편차를 비교해 발전설비의 이상 상태를 조기에 감지하는 기술이다.
전력연구원에서 개발한 ‘조기경보 앱’은 산업플랫폼과 연동해 발전 5사가 운영 중인 발전설비의 운전정보를 수집하고 추출했다. 설비 이상 상태를 효과적으로 감지키 위해 트립 신호 및 운전신호(온도, 압력, 유량, 전류, 전압, 진동 등 약 30,000개)로부터 핵심 신호를 선별했다.
또한 발전소 이력데이터를 기반으로 정상운전을 학습해 발전소 운전조건에 최적화된 학습모델을 구축했으며, 발전소 확대 적용 시 신속하고 유연하게 조기경보 앱을 운영키 위해 표준화된 학습모델을 서비스할 수 있는 특징을 보유하고 있다.
아울러 상용제품과도 동등 이상의 예측 성능을 확보했을 뿐만 아니라 발전소에서 발생하는 대용량 운전데이터로부터 잡음신호를 효과적으로 제거키 위한 스마트 필터링(신호 끊김, 비정상 운전신호 제거 등) 기법을 탑재하고 있으며, 발전설비의 저부하 운전, 기동정지 증가 등 발전시스템의 운전패턴 변화로 인해 발생하는 다양한 비정상 신호를 효과적으로 제거하는 기술을 확보했다.
특히 학습모델을 생성하고 검증하는 과정을 단순화하고, 대용량 학습데이터를 압축·최적화해 시스템 성능 및 연산속도를 대폭 향상시킴으로써 발전소 현장 적용 시 빈번히 발생하는 시스템 응답 속도 개선 요구를 적극 해결했다.
이러한 기술적 우위를 바탕으로 국산화를 통한 수입대체 효과 및 자체 인력을 통한 유지보수 비용을 절감할 수 있어 국내 발전사로부터 현장도입에 대한 수요가 지속적으로 확대되고 있는 상황이다. 전력연구원은 조기경보 앱 상용화를 위한 ‘Siren-X’ 상표등록을 완료하고 S/W 라이센싱 사업화를 통한 비즈니스 모델 기반을 구축했다.
전력연구원 관계자는 “향후 국내 발전소 대상 시스템 운영 실적을 바탕으로 발전사 및 민간발전사(IPP)로 확대 적용할 계획”이라며 “발전소 운영 최적화를 통해 발전비용을 절감하고, O&M 시장을 확대해나갈 뿐만 아니라 모든 기계시스템에 활용이 가능하므로 복합화력, 신재생, 국방 등 타 산업분야로의 확대 적용 및 기술사업화를 추진할 예정”이라고 밝혔다.
