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한전, AI 활용한 가스터빈 운영 소프트웨어 개발

기사입력 : 2020년10월14일 09:02

최종수정 : 2020년10월14일 09:02

AI 기술 이용한 가스터빈 압축기 성능저하 예측
국내 발전사 보유 74기 적용시 연 44억 절감

[세종=뉴스핌] 임은석 기자 = 한국전력이 인공지능(AI) 기술을 활용한 가스터빈 운영 소프트웨어를 개발했다.

한전은 독일 소재의 유럽 최대 엔지니어링 회사인 지멘스(SIEMENS)사와 공동연구를 통해 'AI 기술을 이용한 가스터빈 압축기 성능저하 예측 기술'을 개발했다고 14일 밝혔다. 가스터빈 발전은 석탄화력발전 대비 황산화물과 질소산화물 같은 미세먼지 배출이 8분의 1에 불과해 친환경 에너지로 주목받고 있다.

가스터빈은 압축된 공기를 연료와 함께 고압 조건에서 연소시킨 가스로 터빈을 회전시키고 전기를 생산하는 설비로 복합화력발전소 건설비용의 30~50%를 차지하는 핵심 설비다. 하지만 장기 운전 시 공기를 압축시키는 압축기가 미세먼지 등으로 오염돼 성능이 저하된다.

두산중공업이 개발 중인 발전용 가스터빈. [사진=한국서부발전] 2020.09.23 fedor01@newspim.com

이를 방지하기 위해 발전소에서는 압축기 블레이드에 부착된 오염물질을 제거하기 위한 세정을 주기적으로 실시한다.

압축기 오염은 구조가 복잡하여 육안 확인이 어려워 발전소는 일정 주기를 정하고 압축기 세정을 시행하고 있다. 하지만 불필요한 세정으로 인한 추가비용이 발생하는 문제가 있다.

한전은 가스터빈 발전소 효율 향상과 외국 가스터빈 제작사에 지급하는 유지보수 비용 절감을 위해 지난 2월 가스터빈 성능 향상을 위한 한전-지멘스 협력 국제공동연구에 착수하고 '가스터빈 압축기 성능 저하 예측 소프트웨어'를 개발했다.

이번에 개발한 소프트웨어는 발전소 계측설비에서 실시간으로 얻어진 온도, 습도, 운전상태 데이터를 AI 기술에 입력해 가스터빈 압축기의 성능 저하와 압축기 오염도를 예측하는 기술이다. 이를 통해 발전소 운전자는 압축기 세정 필요 유무를 판단해 불필요한 비을 줄일 수 있다.

압축기 세정을 위해 이 소프트웨어 활용 시 연 3회 세정 횟수가 줄어들것으로 예측된다. 향후 국내 발전사가 보유한 가스터빈 74기에 시스템 적용 시 연간 44억원의 비용 절감이 가능하다. 향후 한전은 자체 연구를 통해 공기필터 교체 주기 최적화 프로그램도 개발할 예정이다.

한전 관계자는 "이번 소프트웨어 개발을 통해 가스터빈 해외시장 진출을 위한 발판을 마련했다"며 "앞으로도 지멘스 등 해외기업과의 협력체계를 구축해 가스터빈 핵심 기술을 선도하겠다"고 밝혔다.

fedor01@newspim.com

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