서부발전, 인공지능기반 풍력발전설비 고장예측 시스템 구축

송현수 기자 songh@busan.com
부산닷컴 기사퍼가기

전남 화순풍력단지 사고발생 제로화 및 다운타임 손실 최소화에 기여

한국서부발전이 운영 중인 전남 화순풍력단지의 전경(위). 전남 화순풍력단지 내 설치되어 성공리에 운영 중인 인공지능 기반 상태예측 진단시스템의 모습(아래). 서부발전 제공 한국서부발전이 운영 중인 전남 화순풍력단지의 전경(위). 전남 화순풍력단지 내 설치되어 성공리에 운영 중인 인공지능 기반 상태예측 진단시스템의 모습(아래). 서부발전 제공

한국서부발전(사장 김병숙)은 25일 ‘인공지능 기반 상태예측 진단시스템인 가디원 윈드(GuardiOne Wind)’를 지난 8월 전남 화순에 운영 중인 풍력단지에 도입, 현재까지 성공적으로 운영해오고 있다고 25일 밝혔다.

가디원 윈드는 서부발전이 ㈜원프레딕트와의 협업을 통해 자체개발한 시스템으로, 풍력발전기에 설치된 진동·온도·속도센서 등을 이용해 각종 기계·전기설비의 건전성 상태를 실시간으로 진단하고, 고장 발생시점을 예측함으로써 풍력단지의 최적운영을 가능케 하고 있다.

기존 전문가 지식기반 예측진단 기술에 인공지능(AI) 기술을 융합함으로써 상태예측의 정확도와 신뢰성을 높였다는 것이 서부발전 측의 설명이다.

실제로 가디원 윈드는 올해 4월 당해 시스템의 사전 운영기간 중임에도 불구하고 화순 풍력단지 내 3호기의 기어박스 고장을 무려 4개월 앞서 예측하며 대형 사고를 막은 전례가 있으며, 최근에 추가적으로 예측된 4호기 내 발전기 베어링 내륜 고장에 대해서는 현재 서부발전이 예측정비 조치 중에 있다.

고장발생 이후 풍력발전기의 핵심설비 및 기자재들을 수배하여 수리 및 정상가동까지는 입찰-발주-주문생산에 수개월이 걸린다는 점을 고려할 때 사전에 고장을 예측할 수 있다는 것은 풍력발전기의 다운타임(고장시간) 손실을 획기적으로 줄일 수 있다는 의미이다.

설비고장 예측 기반 사전대응 시 풍력발전 호기별로 절감 가능한 경제적 효과는 5억 2000만 원으로 추정되며, 이를 화순풍력단지 내 8개 호기에 모두 적용할 경우 연간 약 42억 원의 경제적 효과가 발생할 것으로 예상된다.

설비 예측진단 솔루션과 인공지능 기술의 융합은 이번 사례를 통해 그 기술적 우수성이 입증된 만큼, 서부발전은 향후 해당 상태예측진단시스템을 다른 풍력단지뿐 아니라, 화력 및 복합화력발전소 등에도 적용하는 방안을 적극 검토할 방침이다. 송현수 기자 songh@busan.com







송현수 기자 songh@busan.com

당신을 위한 AI 추천 기사