[한국에너지신문] 한전 전력연구원(원장 배성환)이 분산 전원과 에너지저장장치, 전기차 충전 등 복잡해지는 배전 전력망 변화에 대응하기 위한 ‘인공지능 기반 배전망 상태추론 기술’ 개발에 착수했다.
전력연구원은 신재생에너지 발전, 배전용 에너지저장장치, 전기차 등 다양한 발전원과 관련 시설이 연계된 배전계통의 안정적인 운영을 위해 이 기술 개발에 뛰어든 것.
연구원은 2020년까지 빅데이터와 딥러닝 인공지능 기법을 도입한 능동형 배전망의 설계 및 운영·관리 기술을 국내 최초로 개발하기로 했다.
‘인공지능 기반 배전망 상태추론 기술’은 지능형 배전설비, 신재생 발전원, 전기차 등 에너지저장장치 간에 이루어지는 다양하고 복잡한 상호관계 및 영향을 종합적으로 판단하고 추론한다. 능동형 배전망 운영 및 관리에 필요한 여러 가지 상황 정보를 도출할 수 있게 된다.
빅데이터 분석 기술을 전력정보 데이터에 적용해 배전망의 상태를 예측해 추정하는 기반 기술로, 지능형 자산관리, 배전망 상태추론, 영상인식 기반 배전설비 관리 기술 등 3개의 기술 분야로 나누어 개발할 예정이다.
지능형 자산관리 시스템은 예방정비 중심으로 수행된 기존의 자산의 교체 및 관리에서 나아가, 다양한 정보를 이용해 불량 유형과 장애 시기를 추론 엔진을 통해 분석한다. 자산을 효율적으로 관리하고 비용을 절감할 수 있다.
지능형 자산관리는 전력공급 환경 급변에 대한 신속한 대응을 목표로 지능형 배전망 운영 엔진을 개발하는 배전망 상태추론 기술이 기반이다. 분산자원이 복잡하게 연결된 배전망을 효율적으로 운전하고, 분산자원의 출력 급변이나 부하변동 등의 문제를 예측 대응해 안정적 전력공급을 할 수 있게 해 준다.
영상인식 기반 배전설비 관리 기술을 접목하면 영상과 인공지능을 이용해 운영자의 주관적 판단 없이 설비 손상이나 고장이 날만한 곳을 사전에 찾아내 예방조치를 해 준다.
전력연구원 관계자는 “다양한 배전계통 운영시스템의 운영 정보를 종합적이고 유기적으로 분석하고 배전망 및 배전설비 상태를 사전에 판단해 전력 분야의 변화에 적극적으로 대처할 핵심기술을 확보할 것”이라고 말했다.
