공지2026.07.31조회 11
AI 활용 발전소 고온부품 열화손상 평가 시스템 기술이전

연구원이 개발한 딥러닝 열화평가 기법은 높은 온도에서 열화하기 쉬운 발전소 내부 주요설비에 대해 부품소재와 상관없이 정확하게 열화등급을 판정할 수 있게 해준다.
열화는 발전소 효율을 떨어뜨리고 불시 운전정지의 원인이 돼 신속한 진단과 분석이 필요하다. 하지만 기존 진단은 손상된 부위를 필름을 이용해 복제한 뒤 실험실로 가져와 육안으로 평가하는 방식이라 정확도가 낮고 시간이 다량 소요되는 한계가 있었다.
반면 전력연구원은 손상된 설비의 빠른 분석과 평가를 위해 머신러닝 및 딥러닝 기반 열화 평가기법을 각각 개발했다.기존 열화 설비를 사진자료로 학습한 뒤 평가 대상 설비 열화등급을 그래프로 나타내 준다. 발전소는 설비 진단 비용을 낮출 수 있고, 신규 소재 적용 시 예상 수명 평가도 가능해졌다.
전력연구원은 이 기술을 발전소 및 정유·석유화학 설비 손상진단 전문기업인 피레타사에 이전했다. 전력연구원 발전기술연구소 관계자는 “발전소 대상 AI 설비평가 시스템의 우수성을 국내서 인정받아 좋은 성과를 거둘 수 있었다”면서 “앞으로도 한전과 중소기업이 동반성장할 수 있는 기술개발에 힘쓰겠다”고 말했다.
이상복 기자 lsb@e2news.com
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