[에너지플랫폼뉴스 지앤이타임즈] 한국동서발전이 인공지능 딥 러닝 기술을 기반으로 발전소 설비의 이상징후를 예측할 수 있는 모니터링 시스템을 완성했다.

동서발전 사내 Industry 4.0 전담 조직인 '디지털기술융합원'은 전담 태스크포스(TF)를 통해 클링커 생성을 조기에 감지할 수 있는 ‘연소장애 종합감시 시스템’ 구축을 완료했다고 지난 2일 밝혔다.

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 센서를 통해 클링커 생성을 사전에 탐지한다. 클링커를 탐지하면 알람을 울려 운전자가 조치하도록 돕는다. 

이 시스템은 별도의 추가 장비 설치없이 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.

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

이 시스템은 현재 당진발전본부의 1~4호기에 적용됐는데, 올해 말까지 본부 내 전 호기(10개)로 확대할 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.