[한국기술뉴스] 조선대학교 산업공학과 김성준 교수 연구팀은 발전소의 성능을 실시간으로 진단하는 설비 상태 분석 시스템을 개발했다. 개발된 기술은 조선대학교 산학협력단을 통해 2021년 01월 28일 특허를 출원(출원번호 제1020210012531호)했다. 특허 명칭은 '빅데이터 기반의 설비 이상 진단 및 분석 시스템 및 방법’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

19세기 말 전기의 사용이 대중화되면서 늘어나는 수요를 맞추기 위해 발전소라는 개념이 등장했습니다. 발전소는 화력이나 수력, 원자력과 같은 타 에너지를 전기에너지로 변환하는 시설입니다. 두 에너지 간 변환 효율이 높을수록 경제적으로 전기를 생산할 수 있으므로 발전소의 효율은 매우 중요한 요소입니다. 최근에는 발전소의 성능을 실시간으로 계산해주는 시스템이 개발되어 발전소의 효율적인 관리가 가능해졌습니다. 하지만, 해당 시스템은 실시간 성능을 얻기 위해 최신 정보를 매번 업데이트 해야 하는 번거로움이 있습니다. 또한, 성능을 수치화해서 보여줄 뿐 현재 발전소의 성능이 정상상태인지 이상 상태인지 구분하기 어렵다는 문제가 있습니다.

조선대학교 김성준 교수 연구팀은 빅데이터 기반 발전소의 이상 진단 및 원인 분석 시스템을 개발했습니다.

발전소가 정상적인 운영상태일 때 출력변화에 따른 특징정보를 나타내는 기준모델을 제작합니다. 기준모델의 특징정보가 비정상상태로 구분되는 평가모델을 제작합니다. 정상상태일 때와 비정상상태일 때 특징정보에서 나타나는 차이점을 분석합니다. 평가모델을 기초로 데이터의 변화요인을 분석하며, 비정상상태에서 특징정보의 민감도를 분석해 이상 현상의 원인을 파악합니다.

연구팀이 모델의 분류 정확도 검사를 진행한 결과 정상상태와 비정상상태를 뚜렷하게 구분하는 것이 확인되었습니다. 또한, 민감도 검사를 통해 수십 가지의 인자가 발전소 출력에 끼치는 영향을 손쉽게 확인할 수 있음을 밝혔습니다.

본 시스템을 활용하면 발전소의 이상운영 상태를 실시간으로 확인할 수 있으며, 이상 상태가 발생한 원인을 손쉽게 파악할 수 있습니다. 또한, 발전소의 운영에 영향을 주는 인자를 중요도 순으로 파악할 수 있어, 발전소 운영의 안정성과 효율성을 향상하는데 기여할 것으로 기대됩니다.