전력(연), ‘인공지능 기반 배전망 운영기술’ 개발 착수
전력(연), ‘인공지능 기반 배전망 운영기술’ 개발 착수
  • 박재구 기자
  • 승인 2017.12.21 15:11
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다접속 분산전원 연계 등 복잡한 배전망 상태의 추정기법 연구 국내 최초 시도

한전 전력연구원(원장 배성환)은 분산전원 및 에너지저장장치, 전기차 충전 등 복잡해지는 배전전력망 변화에 대응키 위해 ‘인공지능 기반 배전망 상태추론 기술’ 개발에 착수했다.

전력연구원은 신재생발전, 배전용 ESS, 전기차 등 다양한 발전원과 에너지저장장치가 연계된 배전계통의 안정적인 운영을 위해 2020년까지 빅데이터와 딥러닝 인공지능 기법을 도입한 능동형 배전망의 설계 및 운영·관리 기술을 국내 최초로 개발할 계획이다.

‘인공지능 기반 배전망 상태추론 기술’은 지능형 배전설비, 신재생발전원, 전기차 등 에너지저장장치 간에 이뤄지는 다양하고 복잡한 상호관계 및 영향을 종합적으로 판단하고 추론함으로써 능동형 배전그리드 운영 및 관리에 필요한 여러 가지 상황 정보를 도출할 수 있다.

전력연구원은 빅데이터 분석 기술을 전력정보 데이터에 적용해 배전그리드의 상태를 예측·추정하는 기반 기술로 ▲지능형 자산관리시스템 ▲배전그리드 상태추론 기술 ▲영상인식 기반 배전설비 관리 기술 등 3개 기술 분야로 나눠 개발할 예정이다.

전력연구원 관계자는 “인공지능 기반 배전망 상태추론 기술의 개발을 통해 다양한 배전계통 운영시스템의 운영 정보를 종합적이고 유기적으로 분석하고, 배전망 및 배전설비 상태를 사전에 판단함으로써 전력 생산부터 소비까지 이르는 배전 분야의 변화에 적극적으로 대처할 수 있는 핵심기술을 확보하게 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

한편 ‘지능형 자산관리 시스템’은 예방정비 중심으로 수행된 기존의 자산의 교체 및 관리에서 나아가 다양한 정보를 이용해 불량 유형과 장애시기를 추론 엔진을 통해 분석함으로써 자산을 보다 효율적으로 관리하고 비용을 절감할 수 있다.

또 ‘영상인식 기반 배전설비 관리 기술’은 영상과 인공지능을 이용해 운영자의 주관적 판단 없이 설비 손상 및 주변 환경에 의한 고장 발생 우려 개소 등을 사전에 검출해 예방조치를 가능케 한다.
 


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