한국동서발전(사장 직무대행 박희성)은 11월 28일 스마트 발전소 구축을 위해 딥러닝 기반의 발전설비 고장원인 및 정비시기 예측시스템 개발에 착수했다고 밝혔다.

동서발전은 발전분야에 4차 산업혁명을 접목한 스마트 발전소를 구현하기 위해 울산과학기술원(UNIST)과 공동으로 ‘딥러닝 기반 발전설비 고장원인 및 정비시기 예측시스템 개발과제’를 추진한다.

딥러닝(Deep learning)은 데이터를 통해 기계가 스스로 학습하는 인공지능(AI) 기반 기술로이번 과제는 UNIST에서 자체 개발한 ‘군집 시계열 딥러닝 모델’을 활용해 발전소 고장 데이터를 학습하고 상호 인과관계를 분석하여 고장원인과 차기 정비시기를 예측하는 것이 목적이다.

빅데이터 인식을 위해 UNIST 자체 기술력으로 개발한 합성곱 신경망 알고리즘(CNN : Convolution Neural Network) 기반 딥러닝으로 실제 제조업에 성공적으로 적용된 모델이다.

이번 연구개발은 동서발전이 가지고 있는 발전운영 분야 노하우와 울산과학기술원의 자체 개발 알고리즘 기술력, 상태전문가 시스템 기술, AI기반 진단시스템 개발 경험을 융합한 것으로 스마트 발전소 구현을 위한 플랫폼 구축의 기틀이 될 것으로 예상된다.

동서발전 관계자는 “이번 연구로 인공지능이 고장징후를 사전에 예측해 불시정지를 예방하는데 큰 도움을 줄 것으로 기대한다”며 “앞으로도 지역 중소기업, 대학 등과 활발한 교류를 통해 발전분야 4차 산업을 주도해 일자리를 창출하고 지역사회와 상생할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 말했다.

동서발전은 현재 사물인터넷(IoT), 가상현실(VR), 자가 무선망 및 에너지 하베스팅 기술개발 등 스마트 발전소 구축을 위한 연구 과제를 활발히 진행 중이다. 특히 에너지 하베스팅 기술개발은 재난안전 통신망을 활용해 경제적인 통신 인프라를 구축하고 발전설비에 자가발전이 가능한 무선센서를 설치해 발전설비를 실시간으로 감시 진단하는 것이다.