[에너지데일리 송병훈 기자] 한국전력 전력연구원(원장 이중호)은 지중송전선로의 고장 예방을 위한 인공지능(AI) 기반의 '지중송전선로 지능형 상태판정 시스템'을 구축하고 24일 시연회를 개최했다고 밝혔다.
한전 전력연구원에 따르면, 지중송전케이블이 포설된지 30년이 경과함에 따라 노후화로 인한 고장이 우려되고 있으며, 지중송전선로는 도심지의 전력 공급을 담당하고 있어 안정적인 전력 공급을 위해 선로의 정확한 상태 진단과, 상태에 따른 운영기준의 수립이 필요하다.
그리고 그동안 지중송전선로의 상태 진단에는 접속함 균열 등의 결함을 확인할 수 있는 부분방전(Partial Discharge) 진단, 비정상적인 온도 상승을 관찰하는 온도감시, 절연유 분석, 열화가스 분석 등이 주로 사용돼 왔다. 그러나 각 진단 기법 하나만으로는 설비의 열화정도와 열화위치를 판단하는 데 한계가 있어 종합적인 판정을 내릴 수 있는 진단시스템이 필요하다는 설명이다.
이에 전력연구원은 지중송전선로 상태진단의 정확도 향상을 위해 2021년에 진단과 운영 데이터를 표준화하고 빅데이터를 구축했다. 이를 바탕으로 지중송전선로의 상태를 알고리즘을 통해 분석·판정을 자동화하는 '지중송전선로 지능형 상태판정 시스템'을 개발하고, 현재 한전 전국본부로의 확대를 앞두고 있다.
전력연구원은 시스템의 정확도를 높이기 위해 IEC 61850(전력설비의 자동화를 위한 통신 네트워크에 관한 국제 표준) 기반의 온라인 부분방전 진단 시스템으로 측정되는 패턴정보를 이미지로 분류하고, 상태를 판정하는 알고리즘을 개발했다. 또한 펄스 신호의 시간에 따른 데이터를 장·단기적으로 기억해 분류하는 알고리즘을 개발하고, 이를 통해 이미지와 시간에 따라 통계화한 데이터를 종합함으로써 자동 판정 프로세스를 구축했다.
그 외에도 고장 데이터와 건전 데이터의 통계 비교분석을 통해 고장진단에 유의미한 주요 파라미터를 도출하고, 지중송전선로의 건전도를 산출할 수 있는 알고리즘을 개발 및 검증 중이며, 이와 같은 연구를 바탕으로 해당 시스템의 정확도를 더욱 향상시켰다고 밝혔다.
한편 이날 시연회에는 한전 전력연구원과 지중운영진단 담당자를 비롯해 설비 진단분야의 산·학·연 전문가 등 60여명이 참석했으며, 전력연구원은 인공지능 판정기술의 소개 및 시스템의 시연을 통해 기술의 성능과 완성도를 입증했다. 또한 진단분야 전문가 협력 네트워크를 구성하여 진단기술의 개발방향과 신기술 동향을 공유하며 향후 기술개발 방향에 대해 논의했다.
전력연구원 관계자는 “'지중송전선로 지능형 상태판정 시스템'은 종합적인 진단 및 건전성 평가가 실시간으로 가능하여 선로 점검과 교체 등급 설정에 활용될 예정”이라면서 “올해 9월까지 전국본부로 확대 적용하여 고장예방은 물론 디지털 예방진단 관련 사업의 발전에 기여하겠다”고 말했다.
