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한전, 인공지능 활용 가스터빈 성능 저하 예측기술 개발

압축기 성능 저하·오염도 예측 가능…국내 가스터빈 74기 적용 시 연간 44억원 절감

오창영기자(cyoh@skyedaily.com)

기사입력 2020-10-14 16:10:24

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▲ 한국전력은 독일 지멘스와 공동연구를 통해 ‘인공지능을 이용한 가스터빈 압축기 성능 저하 예측 기술’을 개발했다고 14일 발표했다. 사진은 가스터빈을 제작 중인 두산중공업 창원공장. [사진=뉴시스]
 
한국전력이 가스터빈 압축기 성능 저하와 오염도를 예측하는 소프트웨어 기술을 개발했다. 이에 발전소들은 압축기 세정 필요 유무를 손쉽게 판단할 수 있어 불필요한 비용을 줄일 수 있을 것으로 전망된다.
 
한전은 독일 지멘스와 공동연구를 통해 ‘인공지능을 이용한 가스터빈 압축기 성능 저하 예측 기술’을 개발했다고 14일 발표했다.
 
이번에 개발한 소프트웨어는 발전소 계측 설비에서 실시간으로 얻어진 온도, 습도, 운전 상태 데이터를 인공지능 기술에 입력해 가스터빈 압축기의 성능 저하와 압축기 오염도를 예측하는 기술이다.
 
앞서 한전은 가스터빈 발전소 효율 향상과 외국 가스터빈 제작사에 지급하는 유지보수 비용을 절감하기 위해 올해 2월 가스터빈 성능 향상을 위한 한전-지멘스 협력 국제 공동연구에 착수했다. 공동연구에 매진해 온 한전은 8개월여 만에 이번 소프트웨어를 개발하는데 성공했다.
 
가스터빈은 압축된 공기를 연료와 함께 연소시킨 가스로 터빈을 회전시켜 전기를 생산하는 설비다. 오랜 기간 운전 시 공기를 압축시키는 압축기가 미세먼지 등으로 오염돼 가스터빈의 성능이 저하되는 현상이 발생하는 것으로 나타났다.
 
이를 방지하기 위해 발전소에서는 압축기 블레이드에 부착된 오염 물질을 제거하기 위한 세정을 주기적으로 실시한다.
 
그러나 압축기 구조가 복잡해 육안으로 오염 여부를 확인할 수 없어 발전소는 일정 주기를 정하고 압축기 세정을 시행해 왔다. 이렇다보니 불필요한 세정을 시도하게 되는 등 추가 비용이 발생한다는 문제가 꾸준히 제기돼 왔다.
 
이번에 개발된 소프트웨어를 활용하면 연 3회 수준의 세정 횟수를 줄일 수 있을 것으로 기대를 모은다. 향후 국내 발전소가 보유한 가스터빈 74기에 소프트웨어를 적용하면 연간 44억원의 비용을 절감할 수 있을 것으로 관측된다.
 
이어 한전은 자체 연구를 통해 공기필터 교체 주기 최적화 프로그램도 개발할 예정이다.
 
한전 관계자는 “이번 소프트웨어 개발을 통해 해외 가스터빈 시장 진출을 위한 발판을 마련하게 됐다”며 “앞으로도 지멘스 등 해외 기업과의 협력 체계를 구축해 가스터빈 핵심 기술을 선도하겠다”고 말했다.
 
[오창영 기자 / 판단이 깊은 신문 ⓒ스카이데일리]

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