건전성 예측관리(PHM, Prognostics and Health Management) 기술을 통해 발전설비 및 기기의 안정성, 신뢰성 확보가 가능하며 운영의 최적화를 통해 발전효율 및 비용효율을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.

대한전기협회(회장 조환익)와 한전KPS(사장 최외근)가 10~11일 대전 리베라호텔에서 개최한 ‘KEPIC 유지정비 세미나’에서 윤병동 서울대 교수는 ‘고장예측기술 발전현황’이하는 주제발표를 통해 이같이 밝혔다.

윤병동 교수의 발표에 따르면 공학시스템이 점점 다양해지고 복잡해지면서 예측하지 못하는 고장이 발생할 가능성이 높아지고 있으며, 고장이 발생할 경우 안전사고 및 시스템의 가동중단이 야기돼 생산성 저하 및 막대한 유지보수 비용이 발생할 수 있다. 이를 방지해 공학시스템의 신뢰성을 향상시키고 자산의 최적관리를 위해 고장을 예측하고 상태기반 유지·보수할 수 있는 기술이 요구된다. 특히 전력을 생산하는 발전설비의 불시고장은 전력수급에 차질을 빚을 수 있으며, 인명 및 자산 손실을 야기할 수 있으므로 고장예측기술을 통한 시스템의 안정성 확보가 필수적이다.

건전성 예측관리(PHM, Prognostics and Health Management) 기술은 불시에 일어나는 고장을 예측해 이에 대처할 수 있는 기술이다. 미국 등 기술 선진국을 중심으로 발전설비뿐만 아니라 제조업, 항공분야 등 여러 산업분야에서 활발하게 연구되고 있다. 국내에서는 일부 학교 및 연구소에서 연구를 수행하고 있으나 아직 미흡한 실정이다.

윤병동 교수 연구팀은 다양한 산업분야의 PHM기술 연구를 선도하고 있으며, 특히 한전 전력연구원과의 공동 연구를 통해 터빈, 발전기, 변압기와 같은 발전설비의 핵심요소에 대한 PHM기술을 개발했다.

발전설비를 포함한 일반적인 설비의 PHM기술은 건전성 감지, 추론, 예측, 관리의 4단계로 이뤄진다. 첫 번째 건전성 감지 단계에서는 설비의 건전성을 평가할 수 있는 데이터의 종류를 결정하고, 이에 따라 최적의 센서 위치 등을 정한다. 두 번째 단계인 건전성 추론에서는 수집된 데이터로부터 다양한 건전성을 정량화하고 건전성을 평가한다. 세 번째 단계에서는 추론한 건전성을 바탕으로 해당 설비의 잔존 수명을 확률적으로 예측한다. 마지막으로 정량화된 건전성과 잔존 수명으로부터 최적의 유지보수 및 관리를 수행한다.
이러한 유지보수 및 관리 기술을 통해 발전설비 및 기기의 안정성, 신뢰성 확보가 가능하며, 운영의 최적화를 통해 발전효율 및 비용효율을 향상시킬 수 있다. 실제 해외에서는 PHM 기술을 적용해 풍력발전기의 운영최적화를 통해 발전량을 20% 이상 향상시킨 사례가 있다.

한편 이번 세미나에서는 △화력발전소 보일러 성능개선(Retrofit) 사례(전동기 한전KPS 책임연구원) △KEPIC 유지정비 표준과 e-Book 시스템(김유철 전기협회 차장) △CUI 진단을 위한 다채널 유도초음파를 이용한 배관결함 탐지기술(이동훈 가스안전공사 박사) △발전설비 조기경보 시스템(손석만 전력연구원 박사) △가스터빈 압축기 정비 및 운영사례(박창우 남부발전 차장) △RMS 기반 예방정비 진단기술(김성진 두산중공업 부장) △대용량 화력 저압터빈의 최종단 탈락 및 손상진단(최승근 한전KPS 책임연구원) △화력발전 대구경-후판압력용기의 용접손상 사례(안종석 동서발전 부장) △KEPIC을 이용한 화력발전소 고온고압설비 감시 및 진단(김범신 전력연구원 박사) 등에 대한 발표가 진행됐다.