개방형 예측경보 시스템 구축으로 고장 징후를 사전에 분석, 고장에 이르기 전 설비의 정비 골든타임을 확보해 불건전한 상황을 파악할 수 있는 고장 전조 감시 시스템을 개발 및 구축한 것.
이는 보다 정밀한 고장징후 예측 시스템인 최신 IT기술을 접목한 빅데이터 분석 기술을 활용한 개방형 예측 시스템을 구축해 빅데이터를 분석하여 고장 징후를 예측할 수 있는 이동평균 분석 기술이 적용됐다.
이동평균 분석 기술은 플랜트 설비에 설치되어 있는 각종 계측기로부터 정보를 수집하게 되는데, 이러한 대량의 계측기 데이터 중에서 패턴이나 규칙성 등 보편적인 특징을 자동으로 추출하게 된다.
이러한 데이터를 건전한 상태로 정의한 후 그 모델과 상시 수집되는 운전 데이터를 이동평균 기법으로 비교 분석하면서 고장이 발생하기 전의 불건전한 상태를 고장의 징후로 신속하게 검출하게 된다.
한국중부발전(주) 보령화력본부 제3발전소 7,8호기는 8년 동안 기록하고 모아온 운전데이터를 활용하여 10개월의 시스템 개발과정을 거쳐 지난해 다양한 형태의 설비고장 전조증세를 발견 하기해 정비 골든타임을 확보, 사전 정비해 대형고장을 막을 수 있었다.
특히 정부의 3.0 데이터 개방 정책으로 인해 공공 및 타 산업 데이터와의 융합을 통한 빅데이터가 전력산업에도 적용됨으로써 전력산업신규 비즈니즈 창출 및 활성화 될 것으로 전망된다.
3발전소 이종규 소장은 “전력분야 빅데이터 사업이 신성장동력 창출을 통한 국가 창조경제 구현에 기여할 수 있도록 향후에는 타 공공기관 및 민간기업과의 협업체계를 구축하여 융합서비스 모델 발굴을 통한 발전운영 빅데이터 활용 서비스를 지속적으로 개발해 나갈 계획이며, 향후 한국중부발전(주) 전사 확대 적용을 위해 사내 기술연구센터와 업그레이드 모델을 공동개발해 나갈 것이다.”고 말했다.
