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복합가스터빈발전소 이상검출 지능형 시스템

전문가 제언: ○ 발전소의 이상검출(anomaly detection)을 위한 진단기술(diagnosis technology)은 그 목적에 따라 이상의 발생을 미리 검출하여 이상 발생을 방지하기 위한 예방진단과 이상이 발생하면 이를 신속히 판단하여 사고(손실)의 확대방지를 위한 사후진단으로 분류할 수 있다.

○ 현재까지 발전소의 주요 진단기술은 주로 발전소 내의 기계적 시스템이 대상이고 설비의 비정상적인 진동이나 과열을 진단하는 기술, 발전기의 전기적 시스템의 열화를 진단하는 기술, 그리고 제어시스템에 대한 진단기술 등이 있다.

○ 그런데 최근 전력망에 연결되어 병렬로 운전되는 발전기는 그 신뢰성이 전체 전력시스템의 품질에 영향을 주기 때문에 매우 중요하다. 따라서 이러한 발전기의 이상상태를 온라인상에서 가능한 신속하게 검출하여 진단할 수 있는 지능형 시스템이 필요하다. 일반적으로 발전소의 이상검출은 신경망기술(neural network technology)에 의한 모델을 사용하는 이상검출 에이전트(agent)로 수행하는 반면, 이상 진단은 전문가시스템(expert system) 기술을 응용하여 수행할 수 있다.

○ 이 글에서 기술한 DADICC(스페인에서 개발한 발전소의 이상검출 및 진단을 위한 지능형 시스템)는 복합가스터빈 발전소의 이상탐지와 진단을 목적으로 개발한 지능형 시스템으로 2005년 개발되어 지금까지 성공적으로 운전되고 있어서 지능형 시스템의 좋은 사례가 되고 있다.

○ 또한 이러한 기술은 다른 발전소에 적용할 때 다중 에이전트 기술을 적용하여 기존 발전소의 지능형 시스템 구성을 변경하지 않고 응용이 가능한 점과 추가로 확장이 용이한 점 등을 들 수 있다. 그러나 전문가 시스템을 구축하기 위한 지식 베이스나 사실 베이스 등은 운전데이터가 필수이지만, 각 발전소마다 그 특성이 다르기 때문에 이러한 기술의 도입 전에 충분한 검토가 필요하다.

저자: Antonio Arranz, Alberto Cruz, Miguel A. Sanz-Bobi, Pablo Ruiz, Josue Coutino
자료유형: 학술정보