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서부발전, AI 기반 풍력발전설비 고장예측 시스템 구축·운영
2019년 11월 25일 (월) 18:51:24 전력경제 epetimes@epetimes.com
   
전남 화순풍력단지 내 설치돼 성공리에 운영 중인 인공지능 기반 상태예측 진단시스템  모습

전남 화순풍력단지 사고발생 Zero化
풍력발전 다운타임 손실 최소화 기여 

한국서부발전이 ‘인공지능 기반 상태예측 진단시스템인 가디원 윈드(GuardiOne Wind)’을 지난 8월 전남 화순에 운영 중인 풍력단지에 도입, 현재까지 성공적으로 운영해오고 있다고 25일 밝혔다.
가디원 윈드는 서부발전이 (주)원프레딕트와 협업을 통해 자체개발한 시스템이다.
풍력발전기에 설치된 진동·온도·속도센서 등을 이용, 각종 기계·전기설비의 건전성 상태를 실시간으로 진단하고, 고장 발생시점을 예측함으로써 풍력단지의 최적운영을 가능케 하고 있다.
기존 전문가 지식기반 예측진단 기술에 인공지능 기술을 융합함으로써 상태예측의 정확도와 신뢰성을 높였다는 것이 서부발전 측의 설명이다.
실제로 가디원 윈드는 올해 4월 당해 시스템의 사전 운영기간 중임에도 불구, 화순 풍력단지 내 3호기의 기어박스 고장을 무려 4개월 앞서 예측하며 대형 사고를 막았다.
최근에 추가적으로 예측된 4호기 내 발전기 베어링 내륜 고장에 대해서는 현재 서부발전이 예측정비 조치 중이다.
고장발생 이후 풍력발전기의 핵심설비와 기자재들을 수배해 수리 및 정상가동까지는 입찰-발주-주문생산에 수개월이 걸린다는 점을 고려할 때, 사전에 고장을 예측할 수 있다는 것은 풍력발전기의 다운타임(고장시간) 손실을 획기적으로 줄일 수 있다는 의미이다.
설비고장 예측 기반 사전대응 시 풍력발전 호기별로 절감 가능한 경제적 효과는 5.2억원으로 추정된다.
이를 화순풍력단지 내 8개 호기에 모두 적용할 경우, 연간 약 42억원의 경제적 효과가 발생할 것으로 서부발전은 내다봤다. 
설비 예측진단 솔루션과 인공지능 기술의 융합은 이번 사례를 통해 그 기술적 우수성이 입증된 만큼, 서부발전은 향후 해당 상태예측진단시스템을 타 풍력단지 뿐 아니라, 화력 및 복합화력발전소 등에도 적용을 적극 검토할 방침이다.

서부발전이 운영 중인 전남 화순풍력단지의 전경 모습
전남 화순풍력단지 내 설치돼 성공리에 운영 중인 인공지능 기반 상태예측 진단시스템의 모습

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