전기협회ㆍ한전KPS 공동, ‘KEPIC 유지정비 세미나Ⅰ’

◆최신 비파괴검사 기술을 활용한 보일러 튜브 검사기법=김용권 한전KPS 선임연구원
국내에서 운영 중인 화력발전소는 2016년 기준으로 약 70여기가 가동되고 있다. 이를 운전 연수별로 분류해 보면 10년 이하 20%, 10∼20년 31%, 20∼30년 14%, 30년 초과 35%로 10년 이상 운전된 발전소가 80%이상 차지하여 장기 운전에 따른 손상 빈도도 증가하고 있는 실정이다.
화력발전소 보일러에 설치된 튜브는 운전 중 고온고압을 유지하는 기기로 수냉벽(waterwall), 과열기(superheater), 재열기(reheater) 튜브 등이 있다. 특히 북미 전력 신뢰성 위원회(NERC)의 자료에 따르면 워터월 튜브의 손상은 보일러 손상의 40%를 차지할 정도로 높은 빈도로 발생하여 발전소 안전성과 경제성을 저해하는 요인으로 작용하고 있다.
이에 발전소에서는 안정적인 운영을 위해 정기적으로 비파괴검사를 수행하고 있다. 그러나 보일러 튜브는 운전 환경에 따라 발생되는 손상 유형이 다르기 때문에 적합한 비파괴검사법이 요구되지만 한정된 시간과 비용으로 인하여 제한적으로 비파괴검사가 수행되고 있다.
따라서 보일러 튜브 안전성을 확보하기 위해 수냉벽 튜브검사에 최적화된 검사 방법의 개발이 필요하다. 이를 위해 금속자기기억법, 저주파전자기검사법, 음향공진검사법을 수냉벽 튜브용 검사기술로 제안하였으며, 그 성능을 현장검증을 통하여 확인하고자 하였다. 현장검증용 시험편은 국내 발전소에서 교체된 수냉벽 튜브를 대상으로 내부 육안 검사를 통해 튜브손상을 확인하고 제안된 비파괴검사기술과의 비교분석을 통해 튜브교체기준(설계두께 대비 30% 이상 손상) 이상의 튜브손상 검출이 가능함을 실험적으로 확인하였다.

◆Digital Transformation in Power Plant=박성준 두산중공업 차장
강화된 환경 규제에 대응하기 위한 신재생 확대와 오염 물질 저감이나 Coal 발전소의 가동률 감소, load 변동성 증대에 따른 역할의 변화만큼이나 Digitalization은 글로벌 발전사의 Mega Trend이다. 특히 글로벌 발전소는 Digitalization을 시작하거나 계획을 보유하고 있으며, 개도국 역시 자국 발전소에 디지털 솔루션 도입에 있어 적극적이다.
이에 Digitalization의 재무 효과 및 선도사의 Digital offering 현황을 살펴보고, Digitalizaiton에 필요한 기본 역량을 고려한 후, 두산의 Digital solution package에 대해 논의한다.

◆4차 산업혁명과 발전설비 감시 및 진단기술=배용채 한전 전력연구원 수석연구원
대용량 발전소의 고장으로 인한 불시정지는 전력공급에 미치는 영향이 크고 발전수익의 감소와 복구비용 및 기동비용의 손실이 수반되기 때문에 이를 예방하기 위해서는 고장의 징후를 조기에 감지하고 적절한 진단과 분석을 통해 효과적인 대응을 수행하는 것이 중요하다. 현재 플랜트에서 운영되고 있는 대부분의 실시간 감시 및 진단시스템은 단일 설비 또는 단일 현상을 대상으로 한다. 즉 발전기, 터빈, 보일러, 펌프 등 단일설비가 감시와 진단의 대상이 되거나 진동, 효율, 손상 등 단일현상이 진단과 감시의 대상이 된다. 이러한 단일 설비 또는 단일 현상의 감시 및 진단 시스템은 국부적 고장이나 열화에는 유효하나 단일 설비 또는 기능의 고장에 따른 추가 파급 효과 및 영향 예측 분석이 어렵다. 따라서 종합적으로 플랜트 전반에 대해 진단을 하고 복잡한 고장원인을 분석하기 위해서는 발전분야 빅데이터를 관리하고 분석할 수 있는 지능형 감시/진단 기술의 개발이 필요하다.
이번 특강에서는 4차 산업혁명, 친환경 정책, 발전사업의 저성장과 같은 발전환경변화에 따른 발전설비 감시/진단 기술의 현황 및 비전을 소개한다. 한전 전력연구원에서 개발한 “USC 발전소 감시진단시스템”에 대한 기술 소개부터 2017년부터 새롭게 시작된 “Intelligent Digital Power Plant”의 개발 방향까지 논의된다. 이를 통한 Industry 4.0 발전분야 Alliance의 구축과 국내 감시진단 기술의 비약적 발전을 기대한다.

◆순산소 가스터빈 발전시스템 개발 동향=백기영 한화파워시스템 팀장
순산소 가스터빈 발전의 핵심이 되는 초임계 이산화탄소의 개념 및 발전 원리와 초임계 이산화탄소 발전시스템의 개발 동향, 응용분야를 소개한 뒤, 순산소 가스터빈 발전의 개론에 대해 설명하는 시간을 갖는다.
먼저 초임계 이산화탄소란 기체상태의 이산화탄소가 임계점(31℃, 74bar)이상이 되면 비압축성 유체에 가까워져 밀도가 높아져 액체와 기체의 2가지 성질을 동시에 갖게 되는 상태를 말한다.
초임계 이산화탄소 발전시스템은 1960년대 제안됐으나 재료, 제어 및 열교환기 등의 기술적 한계로 실용화되지 못하였다. 2000년대 이후 관련 기술의 발전 및 연구개발의 심화로 현재 Lab-scale 수준의 연구를 벗어나 실용화/상용화를 위한 연구개발이 한창 진행 중에 있다. 초임계 이산화탄소 발전시스템의 장점은 작동유체의 특성상 압축일은 작고 터빈출력은 크게 되어 사이클 효율이 증가하고 사이즈 소형화가 가능하게 되며, 태양열 및 폐열 등 여러 열원(Heat Source)을 활용할 수 있다.
순산소 가스터빈 발전은 상기와 같은 간접 열원을 통한 초임계 이산화탄소 생성에서 탈피하여 직접 초임계 이산화탄소를 생성하고 이를 작동유체로 하여 터빈을 구동하는 방식을 적용한다. 따라서 이러한 방식을 직접식(Direct Fired) 초임계 이산화탄소발전 사이클이라고 부른다. ASU를 통해 공기에서 추출한 고순도 산소와 천연가스를 연소시켜 초임계 이산화탄소를 생성하므로, 대기오염을 유발하는 NOx의 발생이 없으며 연소 생성물로 이산화탄소와 물만 발생되게 되는 친환경적인 장점을 갖는다.

◆저널베어링의 고장진단 및 마모예측 기술=선경호 한국기계연구원 책임연구원
인공지능 기술의 발전은 우리 삶에 어떠한 변화를 가져다 줄 것인가? 장치 및 기계산업 분야에서 인공지능 기술은 어떻게 활용될 수 있을까? 이러한 의문점은 현재 4차 산업혁명 시대를 대비하는 기계 연구 분야에도 큰 화두를 던져주고 있다. 인공지능은 이미 인간보다 냉철하고 신속한 의사결정이 필요한 분야에서 많은 성과를 보여주고 있으며, 향후 기계시스템을 유지하고 정비하는 분야에도 큰 패러다임의 변화를 가져다 줄 것으로 예상된다. 따라서 현재 한국기계연구원에서는 다양한 인공지능 기술을 활용하여 기계시스템의 고장을 사전에 예측하고 사고에 대응하는 기술들을 연구하고 있다.
발전소의 핵심 기기인 터빈, 발전기, 펌프와 같은 고속 회전기계의 진단에 인공지능 기술을 접목하는 연구는 지난 몇 년간 꾸준히 진화하고 있다. 이러한 고속 회전기계의 핵심 부품으로는 로터, 베어링, 블레이드 등을 들 수 있는데, 이 중 대형 로터를 지지하고 회전 안정성을 제공하는 필수 요소인 저널 베어링에 대한 진단 기술은 그 난이도나 중요성 측면에서 반드시 연구되어야 할 기술이다. 일반적으로 회전하는 부분들은 진동 신호의 주파수 분석에 의해 고장의 유무 및 종류를 진단 해낼 수 있으나, 저널 베어링과 같은 오일 윤활 베어링의 경우 기존의 진동 분석 방식으로는 유막에 의한 감쇠 등으로 정확한 진단이 불가능한 측면이 존재한다.
최근 한국기계연구원에서는 이러한 저널 베어링의 고장을 인공지능 기술을 활용하여 실시간으로 진단하고 베어링의 마모 수준을 예측하는 기술을 개발하였다. 또한 데이터 학습에 의한 고장진단 방식은 고장 데이터가 부족할 경우 그 성능이 현저히 떨어지는 단점이 존재하는데, 이를 극복하기 위하여 저널 베어링의 물리 모델을 활용한 모델 기반 방식의 진단 및 예측기술을 개발하였다.