인공지능을 이용해 배전설비를 자동 진단하는 시대가 열렸다.

한전 전력연구원은 전력설비의 열화 상태를 자동으로 진단할 수 있는 ‘배전설비 자동진단시스템’을 국내 최초로 개발하고 실증에 착수했다고 17일 밝혔다.

기존 배전설비의 진단 방법으로는 열화상, 광학, 초음파, 고주파 등이 있다.

이 중 광학 진단방식이 정확도가 가장 높지만 진단하는 사람의 육안에 의존하기 때문에 숙련도에 따라 분석 결과의 신뢰도가 떨어지는 게 현실이다.

[배전설비 자동진단시스템 구성]

전력연구원이 개발한 ‘배전설비 자동진단시스템’은 인공지능이 적용된 영상분석기술을 이용, 자동으로 전력설비를 인식해 열화상태를 진단한다.

영상에서 애자, 피뢰기 등 배전 전력설비를 검출하고 설비영상을 확대해 열화 상태를 진단하는 일련의 과정에 국내 최초로 인공지능 광학영상 분석 기술을 적용, 전력설비 인식률 향상과 인식 시간 단축 등 최적의 영상분석 기술을 확보했다.

특히 영상장비를 탑재한 차량으로 이동하면서 전력설비를 진단할 수 있어 짧은 시간에 전력설비 진단이 가능하다.

전력연구원은 ‘배전설비 자동진단시스템’을 경기 강화도 및 전남 여수지역의 폴리머현수애자 열화진단에 적용하는 한편, 향후 한전의 배전사업소에 확대 보급할 계획이다.

전력연구원 관계자는 “앞으로 광학과 초음파, 열화상 등 다양한 진단 방식을 융합한 전력설비 자동 복합진단 시스템을 개발할 계획이며, 4차 산업혁명의 중심이 되는 인공지능, 빅데이터 기술의 전력산업 적용을 위해 노력할 계획”이라고 밝혔다.

[배전설비 자동진단시스템 진단 절차]