한전은 전력그리드본부 송변전운영처 내에 디지털 진단부서를 설립하는 조직개편을 단행했다. 이는 설비관리 디지털화로 고장예방 및 투자 효율을 극대화 하기 위함이다.

한전(사장 김종갑) 송변전운영처는 ‘송변전 예방진단시스템 SEDA(Substation Equipment Diagnostic & Analysis system)’을 구축 완료했다고 밝혔다.

이번 송변전 예방진단시스템은 전력설비에 대한 상태진단을 전문가의 기술과 경험에 의존하는 인력중심에서 빅데이터 분석과 AI 기술을 적용한 Digital 방식으로 전환하여 진단 정확도를 향상시키기 위해 개발됐다.
SEDA는 On-line 예방진단 Sensor 데이터와 설비 점검이력을 통합·연계하고 상태판정 알고리즘을 개발·적용하여 시스템에서 자동으로 설비 상태판정을 구현하는 시스템이다.

그동안 한전은 지난 98년부터 시스템 개발을 위해 ‘18년 개발계획을 수립하고, 송변전운영처를 포함디지털변환처, 전력연구원, ICT기획처, ICT인프라처 등 본사 6개 처와 사업소가 참여하는 미래혁신 T/F를 구성하여 진행했다.

구축과정을 살펴보면, 먼저 설비에 대한 정확한 상태진단을 위해서는 고품질 설비데이터 확보가 필요하기 때문에 가장 먼저 KEPCO 데이터 플랫폼 규격에 맞춰 설비데이터(점검이력 등)를 표준화 했다.

변전소 내 변압기 및 개폐장치 실시간 모니터링을 위해 설치되어 있는 On-line 예방진단 Sensor 데이터를 국제표준 규격(IEC61850)으로 표준화하고 시스템에 연계했다.

또한 20개의 설비관리시스템에 분산되어 있는 Off-line(설비점검) 데이터는 (디지털변환처, ICT인프라처와 협업하여) ’19년까지 비표준정보에 대한 표준화와 코드화를 완료하고, ‘On-line 센서정보’와 ‘200만건의 Off-line 설비점검 정보’를 상호 연계하여 ‘설비종합정보DB’를 구축했다.

‘설비종합DB’를 활용하여 자동으로 설비상태를 판정할 수 있도록 사업소 설비진단 전문가와 서울대(One-Predict), 전력연구원과 협업하여 빅데이터 분석 및 인공지능(AI)을 활용한 7종의 상태판정 알고리즘을 개발하였고, 3D 설비 접목을 통해 입체적 설비 상태판정 및 진단을 구현했다.

SEDA내 설비상태 판정결과는 향후 개발 예정인 자산관리시스템(AMS)에 제공되어 투자비 최적화 업무에도 활용될 예정이다.

한전 송변전운영처는 “올 3월에 시스템 시연회를 개최하고 시범운영 기간을 거쳐 본격 사용할 예정이며, ‘송변전 예방진단시스템’ 활용으로 사전 설비 고장예방이 가능해져 더욱더 안정적 설비운영을 해 나갈 것”이라고 밝혔다.