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“발전소 유지정비, 딥러닝 활용 설비 진단기술 주목받아”전기협회ㆍ한전KPS 공동, ‘KEPIC 유지정비 세미나’
4차 산업혁명 시대 발전소 예측정비 신기술 공유

“딥러닝(Deep Learning)은 사물이나 데이터를 분류하거나 군집하는데 사용하는 기술이다. 특히 사람의 뇌가 사물을 구분하는 것처럼 컴퓨터가 사물을 분류하도록 훈련시키는 기계학습(Machine Learning) 기능을 지닌 인공지능이 전력산업 설비에서 얻어지는 계측데이터를 기반으로 건전성 예측과 진단, 분석 툴이 탑재된  관리기술 개발이 더 중요해졌다.”

최근 4차 산업혁명이 이슈로 떠오른 가운데 발전소 유지정비 분야에도 딥러닝 기법을 바탕으로 고장 전에 조치하는 상태기반정비, 예측정비가 주목받고 있는 실정이다. 이에 전력산업 분야 전문가들이 모여 지능정보기술 발전에 따른 발전소 유지정비 분야 신기술과 그 적용사례에 대한 정보를 공유하기 위해 마련됐다.

대한전기협회는 한전KPS와 공동으로 지난 8일부터 9일까지 이틀간 대전 선샤인 호텔에서 ‘제8회 KEPIC 유지정비 세미나’가 열렸다.

이날 박중길 전기협회 상근부회장은 환영사를 통해 “발전소 유지정비 분야에 몰아칠 혁신적인 변화에 대응하기 위해서는 4차 산업혁명을 활용한 진정한 정비효율 제고를 높이는 것”이라며 “이에 KEPIC 유지정비 표준은 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능을 바탕으로 발전설비의 상태감시와 예측정비 등의 기술동향과 전문지식을 공유해 발전소 운영의 최적화를 실현시킬 것”이라고 강조했다.

세미나 첫날인 8일에는 성신여대 홍승필 교수가 ‘블록체인 기술과 전력산업’을 주제로 특강이 특강을 펼쳐졌다.

홍승필 교수는 최근 경제나 ICT 분야 기사에서 빠짐없이 언급되고 “블록체인이 무엇이며, 블록체인으로 무엇을 할 수 있는지” 등 블록체인의 정의와 특징, 블록체인의 동향과 정책을 설명하며 전기사업에서 블록체인 활용 할 수 있는 방안을 사례연구를 통하여 제언했다.

이어지는 주제발표 시간에는 ▲HRSG LP EVA FAC 손상진단 및 설비개선 사례(한전KPS 원종필 부장) ▲순산소 가스터빈 발전시스템 개발 동향(한화파워시스템 백기영 팀장) ▲풍력발전소 유지정비 및 운영시스템 현황(Vestas 최재혁 차장) ▲증기터빈 Retrofit 유로 설계기술 적용사례(한전KPS 오승태 차장) ▲배관지지장치 관리지침 개발 현황(한전 전력연구원 현중섭 책임연구원) ▲발전기 Retrofit 기술 및 수명연장 사례(한전KPS 황두현 부장)를 주제로 발표 및 토론이 진행됐다.

또 다음날인 9일에는 한전 전력연구원 배용채 수석연구원의 ‘4차 산업혁명과 발전설비 감시 및 진단기술’에 대한 특강을 시작으로 ▲해외 디지털 플랜트 구축 사례(두산중공업 박성호 부장) ▲최신 비파괴검사 기술을 활용한 보일러 튜브 안전성 검사 기법(한전KPS 김용권 박사) ▲딥러닝 기법을 활용한 발전설비 고온부품 열화평가 기법(한전 전력연구원 최우성 선임연구원) ▲딥러닝 기반 발전소 터빈설비 진단 기술(원프레딕트 송주환 선임연구원) ▲저널베어링 고장진단 및 마모예측 기술(한국기계연구원 선경호 책임연구원) 등 주제 발표와 토론이 이어졌다.

대전=김소연 기자  ksy@knpnews.com

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