전력연구원, 전력설비 리스크 평가 알고리즘 시뮬레이터 개발

한전 전력연구원(원장 이중호)은 빅데이터 기반의 디지털 전력설비 자산관리시스템의 성공적인 구축을 위해 ‘전력설비 리스크 평가 알고리즘 시뮬레이터(RABBIT : Risk Assessment Based on Back-forecasting Intelligence Techniques)’를 개발했다.

자산관리 방식은 기존의 교체주기 기반 자산관리(TBM; Time Based Management), 설비상태 기반 자산관리(CBM; Condition Based Management) 방식을 거쳐 최근에는 리스크 기반 자산관리(RBM; Risk Based Management) 방식을 채택하는 추세다. 

RBM 방식은 전주기 빅데이터를 기반으로 성능을 비롯해 고장 발생 시 파급되는 비용 등의 모든 리스크를 종합적으로 평가하여 자산을 체계적으로 관리하는 것이다. 설비의 성능은 부하, 통계, 상태진단 데이터를 이용하여 잔여수명과 고장확률로 평가됨. 고장발생 시 파급영향은 재무, 안전, 환경, 신뢰도 영향을 종합적으로 산출하여 비용으로 평가된다.

이를 위해 전력연구원에서는 ‘전력설비 리스크 평가 알고리즘 시뮬레이터(RABBIT)’를 개발했다.

이 기술은 송전케이블과 가공전선 특성에 맞는 “KEPCO형 리스크 평가 알고리즘 시뮬레이션”을 수행할 수 있도록 구성돼 있다.
 
RABBIT은 전국에 설치돼 있는 송전선로의 설비제원, 부하이력, 점검·진단 데이터를 기반으로 잔여수명, 고장확률, 고장영향 등을 평가하여 설비의 교체 우선순위를 과학적으로 부여할 수 있다. 

리스크 평가 알고리즘의 변동성과 확장성 고려를 위해 사용자가 알고리즘에 사용되는 파라미터를 변경할 수도 있을 뿐만 아니라 알고리즘의 추가가 가능하도록 구현되어 있다. 이를 통해 다양한 시뮬레이션 결과를 토대로 리스크 평가 기술을 더욱 고도화할 수 있다.

또한 시뮬레이션의 신뢰성 확인을 위하여 독자적인 “과거회귀 후 예측(Back-forecasting) 평가기술”을 개발했다.

이 기술은 과거의 데이터를 바탕으로 자산별 잔여수명을 예측하여 도출한 고장 건수와 현재 시점에서 실제 고장건수가 일치하는지를 판단하는 기술로써, 알고리즘의 정확도를 평가하여 더욱 정밀한 시뮬레이션이 가능하도록 설계됐다.

한전은 전력설비의 성능평가 및 교체 우선순위 선정을 통한 경영 효율성 향상을 위해 올해 4월에 아시아 최초로 송배전설비 10종(케이블, 변압기, 개폐기 등)을 통합한 ‘디지털 자산관리시스템’을 구축했다.

디지털 자산관리시스템은 현재 시범운영 중이며, 전력연구원의 RABBIT을 탑재하여 출력값을 검증하고 있음. 올해 9월부터 자산관리시스템을 본격 운영할 예정이며, 이를 통해 체계적인 자산관리에 기여해 나갈 계획이다.

전력연구원 관계자는 “리스크 평가 알고리즘 시뮬레이터(RABBIT)를 구현하여 객관적인 의사결정으로 자산투자 효율을 상승시키고 더불어 전력공급의 신뢰도를 향상시키는데 기여하겠다”라고 밝혔다.