[한국기술뉴스] 조선대학교 산업공학과 김성준 교수 연구팀은 발전소 보일러를 실시간으로 점검하는 훈련 데이터 생성 장치를 개발했다. 개발된 기술은 조선대학교 산학협력단을 통해 2020년 06월 22일 특허를 출원(출원번호 제1020200075820호)했다. 특허 명칭은 '발전소 보일러의 건전성 감시 모델을 훈련시키기 위한 훈련 데이터 생성 방법 및 장치’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

석탄화력발전소는 화석연료를 보일러에서 연소시켜 증기를 발생시키고, 이렇게 발생한 증기를 이용해 터빈을 회전시킴으로써 전기를 생산합니다. 보일러 시스템은 에너지 변환단계에 따라 연료/공기 계통, 연소가스 계통, 급수/증기 계통으로 구분할 수 있습니다. 보일러 운전에 있어서 핵심적인 관리지표 중 하나는 고온/고압의 증기 품질을 일정하게 유지하는 것입니다. 특히 다양한 부하와 연료조건에서 안정적으로 급수/증기의 온도 균형을 유지하는 것이 매우 중요합니다. 따라서 발전소의 빅데이터를 활용해 보일러의 종합적인 건전성을 분석하고, 이를 토대로 예지 정비를 할 수 있는 모니터링 기술이 요구되고 있습니다.

조선대학교 김성준 교수 연구팀은 인공지능 기술을 활용하여 보일러의 건전성을 감시하고 고장을 예측할 수 있는 예지 정비 장치를 발명했습니다.

발전소에 설치된 센서를 통해 보일러 상태 계측 데이터와 연료 성상 데이터, 발전소 출력 데이터를 수집합니다. 보일러 건전성 지표를 기반으로 종래에 확보한 센서 데이터를 정상 상태의 데이터와 고장 상태의 데이터로 분류하여 훈련용 데이터셋을 생성합니다. 이후 인공지능 모델에 구축한 데이터셋을 학습시켜 보일러의 건전성 감시 모델을 구축합니다.

본 발명을 활용하면 그동안 활용되지 못했던 실제 발전소의 다크 데이터를 활용하여 보일러 건전성 감시 성능을 향상시킬 수 있습니다. 실시간 모니터링을 통해 설비의 예방 정비가 가능하여 발전소 설비의 고장으로 인한 가동 중단 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대됩니다.