AI 활용 발전소 고온부품 열화손상 평가 시스템 개발
AI 활용 발전소 고온부품 열화손상 평가 시스템 개발
  • 이상복 기자
  • 승인 2019.10.28 11:44
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머신러닝 및 딥러닝으로 사전 학습…전력硏, 민간中企에 기술이전
▲딥러닝 기반 고온부품 열화평가 시스템 예시 화면 ⓒ한전 전력연구원
▲딥러닝 기반 고온부품 열화평가 시스템 예시 화면 ⓒ한전 전력연구원

[이투뉴스] 인공지능(AI) 기술을 활용해 발전소 고온부품의 열화손상 여부를 신속·정확하게 평가하는 시스템이 개발됐다. 한전 전력연구원은 발전소 열교환기와 주요설비 '고온부품 열화평가 시스템'을 개발해 국내 중소기업에 기술을 이전했다고 28일 밝혔다. 

연구원이 개발한 딥러닝 열화평가 기법은 높은 온도에서 열화하기 쉬운 발전소 내부 주요설비에 대해 부품소재와 상관없이 정확하게 열화등급을 판정할 수 있게 해준다. 

열화는 발전소 효율을 떨어뜨리고 불시 운전정지의 원인이 돼 신속한 진단과 분석이 필요하다. 하지만 기존 진단은 손상된 부위를 필름을 이용해 복제한 뒤 실험실로 가져와 육안으로 평가하는 방식이라 정확도가 낮고 시간이 다량 소요되는 한계가 있었다.

반면 전력연구원은 손상된 설비의 빠른 분석과 평가를 위해 머신러닝 및 딥러닝 기반 열화 평가기법을 각각 개발했다.기존 열화 설비를 사진자료로 학습한 뒤 평가 대상 설비 열화등급을 그래프로 나타내 준다. 발전소는 설비 진단 비용을 낮출 수 있고, 신규 소재 적용 시 예상 수명 평가도 가능해졌다. 

전력연구원은 이 기술을 발전소 및 정유·석유화학 설비 손상진단 전문기업인 피레타사에 이전했다. 전력연구원 발전기술연구소 관계자는 “발전소 대상 AI 설비평가 시스템의 우수성을 국내서 인정받아 좋은 성과를 거둘 수 있었다”면서 “앞으로도 한전과 중소기업이 동반성장할 수 있는 기술개발에 힘쓰겠다”고 말했다.

이상복 기자 lsb@e2news.com


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