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기획특집 <특집: 제조공장에서의 원격 감시 솔루션>화력 발전소 대상의 운용 고도화 서비스

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작성자 댓글 0건 조회 633회 작성일 20-09-24 14:51

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그림 1. 가치 창조 매핑 


서론

최근, IoT(Internet of Things: 사물 인터넷)Al(Artificial Intelligence: 인공 지능)와 같은 디지털 기술의 눈부신 발전으로 인한 제4차 산업 혁명이 진행되고 이와 함께 전 세계의 다양한 업종과 분야에서 새로운 디지털화의 구조와 서비스 개발이 활발히 이루어지면서 사회 구조의 변혁기를 맞이하려고 하는 중이다. 이 디지털화의 물결은 전력 업계에서도 큰 변혁을 초래한다.


당사의 화력 부문에서는 지금까지의 화력발전사업 중에서 발전기의 출력, 증기나 연료의 온도압력유량과 같은 플랜트 운전 데이터 등의 구조화 데이터와 보수수선 기록, 사업 경험을 통한 노하우집이나 매뉴얼 등의 비구조화 데이터를 대량으로 축적해 왔다. 이 데이터는 단지 축적보유에서 그치는 것이 아니라 체계적으로 정리하고 효과적인 활용 방법을 찾아내어 개발구현함으로써 플랜트 운용을 한층 더 고도화시킬 수 있도록 만들어준다. 당사는 이들 각종 데이터와 AIIoT 등의 디지털 기술을 융합시켜 기존 사업에서의 수익 기반을 한층 더 강화 시키고 사업 영역의 확대, 새로운 서비스와 상품을 개발하며 사용자에게 제공하는 가치를 높여나갈 것을 목적으로 한다(그림 1).


본고에서는 사용자에게 제공하는 가치를 높이기 위해 당사에서 노력을 기울이고 있는 대처 중에서 원격 감시 서비스 및 AI를 활용한 솔루션 개발에 관해 소개한다.

 

화력 발전소 대상의 원격 감시 서비스

여기에서는 새로운 사업 영역의 서비스 중 하나로 20179월에 당사 본점 건물 내에 설립한 원격 감시 센터에서의 서비스에 관해 설명하고자 한다.


<원격 감시 서비스의 개요>

(1) 특징

원격 감시 서비스는 일본 국내외 플랜트 제조사 등이 제공하기 시작했는데, 당사는 발전 사업자로서 오랜 시간 동안 보수와 운용을 지속하면서 경험을 통해 키워 온 O&M(Operation & Maintenance: 운전보수) 노하우를 서비스로 포함시켜 사용자인 발전 사업자의 입장에서 요구에 따른 세심한 제안이 가능하다.


(2) 운전 상태성능 감시

발전소에 존재하는 몇 천개의 다양한 운전 파라미터를 일원적으로 수집축적가시화하기 위해 OSIsoft사의 PI system을 도입하고 당사 본점에 설치한 원격 감시 센터에서 오스트레일리아 등 원격지 화력 발전소의 실시간 운전 데이터를 24시간 365일 수신, 축적하고 있다. 원격 감시 센터에서는 발전소 운전 스킬이 뛰어난 인원이 감시를 담당하고 그와 동시에 다수의 기술자가 가진 지식 등을 활용하여 사업자의 관점에서 운전 상태와 성능 감시에 관한 각종 서비스를 제공하고 있다(그림 2).


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그림 2. 원격 감시 서비스 개요 



PI System은 시스템 사용자의 손에 의해 오리지널 감시 화면을 작성하고 설정하는 것이 가능하며, 보다 효율적이고 높은 정밀도를 가진 감시가 가능하도록 목적에 따라 당사 운전 노하우를 포함시킨 다수의 화면을 준비하여 감시를 하고 있다(그림 3).



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그림 3. 원격 감시 화면()

 


이상을 발견했을 때는 지금까지의 경험, 지식에 의거하여 운전 데이터를 분석하여 초동 대응 검토와 원인 규명, 대책 입안을 실시하여 가동률 향상 등의 운전 보수 고도화에 기여하는 정보를 제공한다. 또한, 이 때 과거 경험에서 얻어진 예상 피해 수준 등의 리스크와 비용 양면을 모두 고려하여 장기적인 관점을 통해 라이프 사이클에서의 최적화를 목표로 한 입안을 세워 사용자 입장에서의 지원을 실시하게 된다.

또한, 발전 효율이나 주요 기기의 성능에 대해서도 모니터링하여 성능 저하의 경향을 파악할 수 있게 된다. 이로써 성능 저하를 일으키고 있는 불량의 조기 발견으로 이어지고 성능 유지 향상 대책을 실시하여 안정된 고효율 운전을 지속할 수 있게 된다.


(3) 조기 이상 검지

당사의 원격 감시 센터에서는 기계 학습에 의한 고도 분석 툴을 활용한 조기 이상 검지 서비스도 제공한다. 고도 분석 툴로 다양한 운전 상태, 환경 조건에서 과거 정상일 때의 데이터를 읽어내고 그 상태를 학습시킴으로써 현재의 운전 데이터에 대한 정상과 이상의 판정이 가능해진다. 이것은 이전의 경보와 같은 단일 파라미터의 임계값 관리에 의한 운전 감시와 달리, 각 파라미터의 상관관계가 어긋나는 등의 경우를 바탕으로 감지하기 때문에 보다 조기에 이상을 발견할 수 있다. 원격 감시 센터에서는 과거에 계획 이외의 정지에 이른 오류를 중심으로 모델을 구축하고 있으며, 이들 오류를 보다 조기에 검지함으로써 계획 이외의 정지나 사고 파급 범위를 줄이는 일로 이어질 수 있게 된다.




...(후략)




松井 康将 / 간사이전력㈜ 

본 기사는 2020년 9월호에 게재되었습니다. 

  

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본 기사는 월간지[計側技術] (일본일본공업출판주식회사 발행)로부터 번역·전재한 것입니다.

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