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‘가스터빈 압축기 성능저하 예측기술’ 개발
한전, AI기술 활용…국내 가스터빈 적용 시 연 44억 절감
2020년 10월 14일 (수) 류태수 elenews@chol.com

한국전력(사장 김종갑)은 최근 독일의 지멘스와 공동연구를 통해 ‘인공지능 기술을 이용한 가스터빈 압축기 성능저하 예측기술’을 개발했다.

가스터빈은 압축된 공기를 연료와 함께 고압조건에서 연소시킨 가스로 터빈을 회전시켜 전기를 생산하는 설비로 장기운전 시 공기를 압축시키는 압축기가 미세먼지 등으로 오염돼 성능이 저하하게 되는데 이를 방지하기 위해 발전소에서는 압축기 블레이드에 부착된 오염물질을 제거하기 위한 세정을 주기적으로 실시하고 있다.

이에 따라 한전은 가스터빈발전소 효율향상과 외국 가스터빈 제작사에게 지급하는 우지보수 비용을 절감하기 위해 올 2월 가스터빈 성능향상을 위한 한전-지멘스 협력 국제공동연구에 착수하고, ‘가스터빈 압축기 성능저하 예측 소프트웨어’를 개발했다.

이번에 개발한 소프트웨어는 발전소 계측설비에서 실시간으로 얻어진 온도, 습도, 운전상태 데이터를 인공지능 기술에 입력해 가스터빈 압축기의 성능저하와 압축기 오염도를 예측하는 기술로 이를 통해 발전소 운전자는 압축기 세정 필요 유무를 판단해 불필요한 비용을 줄일 수 있다.

이 소프트웨어를 활용할 경우 연 3회 정도의 압축기 세정 횟수가 줄어들 것으로 예상돼 향후 국내 발전사가 보유한 가스터빈 74기에 적용할 경우 연간 44억 원의 비용절감이 가능할 것으로 기대된다.

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