전력설비 자동으로 인식하고 진단하는 영상분석 기술개발
[한국에너지신문] 한국전력 전력연구원(원장 배성환)이 전력설비의 열화 상태를 자동으로 진단할 수 있는 ‘배전설비 자동진단시스템’을 국내 최초로 개발하고 실증에 착수했다.
현재 배전설비의 진단 방법으로는 열화상, 광학, 초음파, 고주파 등이 있다. 이 중 광학 진단방식의 정확도가 가장 높지만 진단하는 사람의 육안에 의존하기 때문에 숙련도에 따라 분석 결과의 신뢰도가 떨어질 수 있다.
전력연구원이 개발한 ‘배전설비 자동진단시스템’은 인공지능이 적용된 영상분석기술을 이용해 자동으로 전력설비를 인식하면서 열화상태를 진단할 수 있다.
영상에서 배전 전력설비인 애자, 피뢰기 등을 자동으로 검출하고 설비영상을 확대해 열화 상태를 자동으로 진단하는 일련의 과정에 국내 최초로 인공지능 광학영상 분석 기술을 적용했다. 이 기술이 적용되면서 전력설비의 인식 시간이 단축되고 인식률도 향상됐다.
영상장비를 탑재한 차량으로 이동하면서 전력설비를 진단할 수 있게 되면서 진단시간도 짧아졌다. 전력연구원은 ‘배전설비 자동진단시스템’을 경기 강화도와 전남 여수지역의 폴리머 현수애자 열화진단에 적용했다. 이외에 향후 한전의 배전사업소에 확대 보급할 계획이다.
전력연구원 관계자는 “앞으로 광학과 초음파, 열화상 등 다양한 진단 방식을 융합한 전력설비 자동 복합진단 시스템을 개발할 계획”이라며 “4차 산업혁명의 중심이 되는 인공지능, 빅데이터 기술의 전력산업 적용을 위해 노력할 것”이라고 말했다.
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