머신러닝으로 삼척 CFBC 최적 운전방안 찾는다

[이투뉴스] 한국남부발전(사장 이승우)와 전력연구원이 인공지능 기계학습 기술을 활용해 순환유동층(CFBC) 발전소 최적 운전방안을 찾는다. 양사는 20일 남부발전 삼척발전본부에서 '머신러닝(Machine Learning) 활용 CFBC 연소환경 최적화 과제 착수식'을 가졌다.

양사는 이번 연구를 통해 삼척 CFBC 운전 변수간 상관관계를 머신러닝으로 도출하고 연소환경 최적화 모델을 구축한다는 계획이다. 강화되는 정부 환경기준을 충족하고 CFBC에 대한 운전기술 최적화로 오염물질 배출을 최소화하기로 했다.

머신러닝은 방대한 데이터를 분석해 미래를 예측하는 기술로 컴퓨터가 학습과정을 통해 입력되지 않은 정보를 습득·해결한다. CFBC는 연소로내 연료와 열을 순환시키며 석탄 등의 연료를 완전 연소시키는 설비다.

남부발전은 2017년 삼척에 2000MW 세계 최대 CFBC 발전소를 건설했다. 이번 연구가 성공적으로 완료되면 연소환경 최적화로 대기오염물질 배출량을 340톤 감소하고 탈질용 암모니아·탈황용 석회석 구매비 절감 연간 10억원의 절감효과를 기대하고 있다.

남부발전 관계자는 “머신 러닝 기술 적용으로 발전소 운영비용 절감과 오염물질 배출 저감의 두 마리 토끼를 잡겠다”면서 “앞으로도 디지털 신기술을 접목한 차세대 발전기술을 지속 개발해 국내 환경문제 해결과 안정적인 전력공급에 기여하겠다”고 말했다.

이상복 기자 lsb@e2news.com