한전, 인공지능 활용한 가스터빈 운영 소프트웨어 개발

‘인공지능 기술을 이용한 가스터빈 압축기 성능저하 예측 기술’

박연파 기자 | 기사입력 2020/10/14 [10:49]

한전, 인공지능 활용한 가스터빈 운영 소프트웨어 개발

‘인공지능 기술을 이용한 가스터빈 압축기 성능저하 예측 기술’

박연파 기자 | 입력 : 2020/10/14 [10:49]

  © 사건의내막




[사건의내막 / 박연파 기자] = 한국전력(대표이사 사장 김종갑, 이하 한전)이 2020년 10월 독일 지멘스와 공동연구를 통해 ‘인공지능 기술을 이용한 가스터빈 압축기 성능저하 예측 기술’을 개발했다.

가스터빈 발전은 석탄화력발전 대비 황산화물과 질소산화물 같은 미세먼지 배출이 1/8에 불과해 친환경 에너지로 주목받고 있으며 가스터빈은 복합화력발전소 건설 비용의 30~50%를 차지하는 핵심 설비이다.

가스터빈은 압축된 공기를 연료와 함께 고압 조건에서 연소시킨 가스로 터빈을 회전시키고 전기를 생산하는 설비다. 장기 운전 시 공기를 압축시키는 압축기가 미세먼지 등으로 오염되어 가스터빈 성능이 저하된다. 이를 방지하기 위해 발전소에서는 압축기 블레이드에 부착된 오염물질을 제거하기 위한 세정을 주기적으로 실시한다.

압축기 오염은 구조가 복잡하여 육안 확인이 어려워 발전소는 일정 주기를 정하고 압축기 세정을 시행하고 있지만 불필요한 세정으로 인한 추가 비용이 발생하고 있는 문제가 있다.

한전은 가스터빈 발전소 효율 향상과 외국 가스터빈 제작사에 지급하는 유지보수 비용 절감을 위해 2020년 2월 가스터빈 성능 향상을 위한 한전-지멘스 협력 국제공동연구에 착수하고 ‘가스터빈 압축기 성능 저하 예측 소프트웨어’를 개발했다.

이번에 개발한 소프트웨어는 발전소 계측설비에서 실시간으로 얻어진 온도, 습도, 운전상태 데이터를 인공지능 기술에 입력하여 가스터빈 압축기의 성능 저하와 압축기 오염도를 예측하는 기술이다.

이를 통해 발전소 운전자는 압축기 세정 필요 유무를 판단해 불필요한 비용을 줄일 수 있다.

압축기 세정을 위해 이 소프트웨어 활용 시 연 3회 세정 횟수가 줄어들 것으로 예측되며 향후 국내 발전사가 보유한 가스터빈 74기에 시스템 적용 시 연간 44억원의 비용 절감이 가능하다.

향후 한전은 자체 연구를 통해 공기필터 교체 주기 최적화 프로그램도 개발할 예정이다.

한전은 이번 소프트웨어 개발을 통해 가스터빈 해외시장 진출을 위한 발판을 마련했다며 앞으로도 지멘스 등 해외기업과의 협력체계를 구축해 가스터빈 핵심 기술을 선도하겠다고 밝혔다.

 

penfree1@hanmail.net

 

 

 

KEPCO develops gas turbine operation software using artificial intelligence

'Gas turbine compressor performance degradation prediction technology using artificial intelligence technology'

 

[The story of the case / Reporter Park Yeon-pa] = KEPCO (CEO Jong-gap Kim, KEPCO) developed a'gas turbine compressor deterioration prediction technology' through joint research with Siemens, Germany in October 2020.

 

Gas turbine power generation is attracting attention as eco-friendly energy because it emits only 1/8 of fine dust such as sulfur oxides and nitrogen oxides compared to coal-fired power plants.

 

A gas turbine is a facility that rotates a turbine and generates electricity by burning compressed air with fuel under high pressure conditions. During long-term operation, the compressor that compresses air is contaminated with fine dust, and the gas turbine performance is degraded. To prevent this, power plants periodically perform cleaning to remove contaminants adhering to the compressor blades.

 

Compressor contamination is difficult to check with the naked eye due to its complicated structure, and the power plant sets a certain period and performs compressor cleaning, but there is a problem that additional costs are incurred due to unnecessary cleaning.

 

In order to improve gas turbine power plant efficiency and reduce maintenance costs paid to foreign gas turbine manufacturers, KEPCO started an international joint research with KEPCO-Siemens to improve gas turbine performance in February 2020, and'Gas turbine compressor performance degradation prediction software' Developed.

 

The software developed this time is a technology that predicts the degradation of gas turbine compressor performance and compressor contamination by inputting the temperature, humidity, and operation status data obtained in real time from the power plant measurement equipment into artificial intelligence technology.

 

This allows the power plant operator to determine whether the compressor needs cleaning and reduce unnecessary costs.

 

When this software is used for compressor cleaning, the number of cleanings is expected to decrease three times a year, and it is possible to reduce costs of 4.4 billion won annually when applying the system to 74 gas turbines owned by domestic power generation companies.

 

In the future, KEPCO will also develop a program to optimize the air filter replacement cycle through its own research.

 

KEPCO announced that it has laid a foothold for entering the gas turbine overseas market through this software development, and that it will lead the core gas turbine technology by establishing a cooperation system with overseas companies such as Siemens.

 

 

 

penfree1@hanmail.net

 

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