천연가스, 원전
2017.12.11 월 17:55
> 뉴스 > 뉴스 > 전력
     
송전선로 부식도 예측 모델 개발
한전KDN, 딥 러닝 기반
2017년 12월 07일 (목) 18:09:01 전력경제 epetimes@epetimes.com

한전KDN은 지난 6일 대한전기학회 동계학술대회에서 Deep Learning 기술을 활용해 가공 송전선로의 부식을 진단할 수 있는 모델을 발표했다.

이번에 개발한 Deep Learning 기반의 송전선로 부식진단 모델은 육안으로 식별이 불가능한 가공 송전선로의 내부 부식이나 이상상태를 판단하는데 이용 할 수 있다.

따라서 안정적인 송전선로 운영에 기여할 것으로 기대된다. 와전류 탐상법과 같은 비파괴 방식으로 송전선로의 부식상태 진단이 가능하며, 학습된 34,000여건의 데이터를 이용하여 90% 이상의 정확도를 나타냈다. 한전KDN은 이 모델의 논문과 프로그램 등록을 마친 상태다.

한전KDN 관계자는 “Deep Learning 기반의 송전선로 부식진단 모델을 통해 보다 효율적이고 경제적인 전력설비운영이 가능할 것으로 기대된다고 말하며, 추가적으로 다양한 전력 설비에 대한 고장 예측 및 효율적 전력망 운영을 가능하게 하는 연구도 진행 중에 있다”고 밝혔다.

0
0
전력경제의 다른기사 보기  
ⓒ 전력경제신문(http://www.epetimes.com) 무단전재 및 재배포금지 | 저작권문의  

     
전체기사의견(0)  
 
   * 200자까지 쓰실 수 있습니다. (현재 0 byte/최대 400byte)
   * 욕설등 인신공격성 글은 삭제 합니다. [운영원칙]
전체기사의견(0)
전력경제소개 | 기자이메일 | 자유게시판 | 구독신청 |기사제보 | 광고문의 | 제휴안내 | 이메일무단수집거부 | 개인정보취급방침 | 청소년보호정책
제호 : 인터넷전력경제 | 등록번호 : 서울 아00205 | 등록·발행일자 : 2006년 5월 12일 | 발행인 : 조순형 | 편집인 : 김홍섭 | 청소년보호책임자 : 김홍섭
Copyright by 2006 (주)전력경제신문사  서울 서초구 명달로 22길 12-12(서초3동 1515-5 )UNK빌딩 4층 | 전화 : 02-582-0048(대표) | 문의 : 문의메일