한국동서발전이 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 기반으로 발전소 설비 이상징후를 예측하는 모니터링 시스템을 완성했다.
동서발전 사내 '인더스트리 4.0' 전담 조직인 디지털기술융합원은 전담 태스크포스(TF)로 '클링커(clinker)' 생성을 조기에 감지하는 '연소장애 종합감시 시스템' 구축했다고 2일 밝혔다.
클링커는 화력발전 연소 과정에서 석탄재가 녹아 덩어리로 굳은 것으로, 보일러 내부나 증기 튜브에 달라붙어 발전효율을 떨어뜨리고 낙하 시 설비 고장을 일으킬 수 있다.
이번에 구축한 시스템은 CCTV를 통해 모니터링을 하는 방식이 아닌 센서를 통해 클링커 생성을 사전에 탐지하고 알람을 울려 운전자가 조치하도록 했다.
이 시스템은 별도 추가 장비를 설치하지 않고 기존에 발전소에 설치된 센서와 해당 센서에 축적된 데이터를 이용했다. 데이터 분석을 통해 클링커 낙하 이전에 유의미한 변화를 나타내는 센서를 추적한 뒤, 사내 보일러 전문가 평가를 거쳐 시스템 개발에 필요한 최종 센서를 선정했다.
이어서 클링커가 생성되지 않은 정상적인 상태를 학습시킨 딥러닝 모델을 만든 뒤 특정 기준을 초과하면 클링커 생성 알람을 발생시키도록 했다.
동서발전은 당진발전본부 1~4호기에 이 시스템을 적용해 사용하고 있다. 올해 말까지 본부 내 전 호기(10개)로 확대한다.
동서발전 관계자는 “앞으로도 인더스트리 4.0 핵심기술인 빅데이터와 AI를 활용한 다양한 시도로 안정적인 발전소 운전에 기여하겠다”고 밝혔다.
변상근기자 sgbyun@etnews.com
