동서발전, AI 기반 발전소 이상징후 예측 시스템 완성

▲한국동서발전 직원이 '연소장애 종합감시 시스템'을 확인하고 있다. (사진제공=한국동서발전)

한국동서발전은 인공지능 딥 러닝 기술을 기반으로 발전소 설비의 이상징후를 예측할 수 있는 모니터링 시스템을 완성했다고 2일 밝혔다.

동서발전 사내 Industry 4.0 전담 조직인 디지털기술융합원은 전담반(TF)를 통해 클링커 생성을 조기에 감지할 수 있는 ‘연소장애 종합감시 시스템’ 구축을 완료했다.

클링커(clinker)는 화력발전 연소 과정에서 석탄재가 녹아 덩어리로 굳은 것으로, 보일러 내부나 증기 튜브에 달라붙어 발전효율을 떨어뜨리고 낙하 시 설비 고장을 일으킬 수 있다.

이번에 구축한 시스템은 CCTV를 통해 모니터링을 하는 방식이 아닌 센서를 통해 클링커 생성을 사전에 탐지하고 알람을 통해 운전자가 조치할 수 있도록 했다.

이 시스템은 별도의 추가 장비를 설치하지 않고 기존에 발전소에 설치된 센서와 해당 센서에 축적된 데이터를 이용했다. 데이터 분석을 통해 클링커 낙하 이전에 유의미한 변화를 나타내는 센서들을 추적한 뒤, 사내 보일러 전문가의 평가를 거쳐 시스템 개발에 필요한 최종 센서들을 선정했다.

이어서 클링커가 생성되지 않은 정상적인 상태를 학습시킨 딥러닝 모델을 만든 뒤 특정 기준을 초과하면 클링커 생성 알람을 발생시키도록 했다.

현재 당진발전본부의 1~4호기에 적용해 사용하고 있으며, 올해 말까지 본부 내 전 호기(10개)로 확대해나갈 계획이다.

동서발전 관계자는 “앞으로도 인더스트리 4.0의 핵심기술인 빅데이터와 인공지능을 활용한 다양한 시도로 안정적인 발전소 운전에 기여할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 말했다.

한편, 동서발전은 2020년부터 인공지능 기술을 활용해 발전소 주요 설비의 건전성을 실시간으로 감시할 수 있는 ‘설비 건전성 감시시스템’ 개발을 추진하고 있으며 오는 15일에 서비스를 개시할 예정이다.