전력연구원, 성능최적화 솔루션(앱) 개발 현장 적용
[이투뉴스] 가스터빈 성능과 직결되는 압축기 최적 세정주기와 필터 교체주기를 인공지능(AI)이 알려주는 시대가 도래했다.
한전 전력연구원(원장 이중호)은 인공지능(AI)을 활용한 가스터빈 압축기 성능최적화 기술을 개발하고 서부발전 군산복합발전소 가스터빈 1·2호기와 남부발전 부산복합 가스터빈 7호기를 대상으로 솔루션(앱) 실증에 착수했다고 22일 밝혔다.
연구원에 따르면 가스터빈은 장시간 운전 시 외부에서 유입되는 공기 중 미세먼지로 필터 성능이 떨어지고 압축기 파울링과 부식, 침식으로 성능이 떨어진다.
이 때문에 발전소 현장에서는 성능이 저하되는 시점에 별도 기준 없이 가능할 때마다 압축기를 세정하고 있다. 가스터빈 1개 호기당 세정에 매년 1억원 내외의 비용이 발생하고 있고, 작업을 위한 비계획 정지 시 추가손실이 유발된다.
전력연구원이 불필요한 운전정지 예방과 정비비용 절감을 위해 압축기 성능최적화 솔루션(앱)을 개발한 배경이다.
이번에 현장 가스터빈에 적용된 솔루션(앱)은 2개의 AI 핵심 알고리즘으로 가스터빈 압축기와 필터의 성능저하를 예측, 세정주기와 필터 교체주기를 최적화하고 경제성 평가기능을 제공한다.
이중 모델 기반 가스터빈 성능예측 알고리즘은 열역학적 물리 모델을 통해 오염되지 않은 정상상태의 운전조건에서 벗어나는 오차를 계산해 압축기 오염정도를 진단할 수 있는 지표를 제공한다. 데이터 기반 가스터빈 압축기 효율 예측 알고리즘은 AI 머신러닝 모델을 이용해 실시간 효율과 AI 모델을 통해 계산된 효율을 비교해 압축기 오염정도를 진단한다.
발전용 가스터빈의 최적 성능관리로 효율적이고 안정적인 전력공급과 해외 제작사로 유출되는 유지보수비용 절감이 가능할 것으로 기대를 모으고 있다. 전력연구원 관계자는 ”향후 가스터빈 압축기 성능최적화 솔루션(앱)을 지능형 디지털 발전소(Intelligent Digital Power Plant) 허브팝(Hub-Pop) 플랫폼 실증에 적용해 국내 복합발전소 가스터빈으로 확대 적용할 예정"이라고 말했다.
이상복 기자 lsb@e2news.com