발전설비의 고장 발생은 전력공급에 영향을 끼쳐 산업계 전반에 막대한 경제적 손실을 유발할 수 있다.
연구원은 발전설비의 노후화로 고장사고 비율이 증가하고 있어 사전에 이상 상태를 예측할 수 있는 시스템 개발의 중용성을 인식하고, 발전소 전문 지식정보와 발전소 운영정보를 디지털화하고 기계학습기반의 인공지능 기술을 적용해 “발전설비 조기경보시스템”을 개발했다.
“발전설비 조기경보시스템”은 발전소에서 발생하는 대용량 데이터에서 비정상 데이터를 효과적으로 제거할 수 있는 노이즈 필터링, 압축/최적화 기술을 적용하여 시스템의 성능 및 연산속도를 향상시킨 것이 특징이다.
연구원은 30여 년간 연구개발 수행 및 기술지원 보고서를 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 전문가 데이터베이스를 구축하고 “발전설비 조기경보시스템”에 적용했다.
연구원은 2020년 1월부터 한전에서 운영하는 필리핀 세부 화력발전소를 대상으로 시범 운영을 마치고, 11월부터 국내 발전소에 시스템 설치 및 실증운영 예정이라고 밝혔다.
연구원 관계자는 "순수 국내 기술로 개발한 “발전설비 조기경보시스템”은 발전설비 고장으로 인한 사고를 줄여 국내의 안정적인 전력공급에 크게 기여할 것"이라고 밝혔다. <저작권자 ⓒ 브레이크뉴스대전충청 무단전재 및 재배포 금지>
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