▲ 한국전력은 지난 7월 4일 한전 전력연구원에서 ‘발전 빅데이터 플레이스’ 개소식을 개최했다.

[기계신문] 한국전력(이하 한전)은 지난 7월 4일 한전 전력연구원에서 ‘발전 빅데이터 플레이스’ 개소식을 개최했다.

이날 행사에는 산업통상자원부 박일준 2차관과 한전 정승일 사장, 한국남동발전 김회천 사장, 한국중부발전 김호빈 사장, 한국서부발전 엄경일 기획본부장, 한국남부발전 김우곤 기술본부장, 한국동서발전 김영문 사장, 한전KPS 김홍연 사장과 GS EPS 이강범 부사장, SK E&S 나래에너지서비스 류성선 대표이사 등 정부와 유관기관 관계자 약 100여 명이 참석했다.

이번에 개소한 발전 빅데이터 플레이스는 발전소를 운영하는 과정에서 생성되는 연료 연소정보, 설비 고장 정보 등 약 10만 종에 달하는 방대한 발전소 운영데이터를 저장하는 ‘데이터 호수(Data lake)’다.

발전 빅데이터 플레이스는 한전이 전력분야 디지털화를 통한 설비 운영효율 제고와 탄소중립 실현 견인을 위해 발전자회사와 공동으로 구축하고 있는 ‘지능형 디지털 발전소(IDPP, Intelligent Digital Power Plant)’ 구현에 핵심적인 시스템으로서 데이터를 수집·저장하는 빅데이터 플랫폼과 저장된 데이터의 가공·분석 기능을 지원하는 클라우드 플랫폼으로 구성된다.

여기서, IDPP는 발전소의 주요기기인 발전기·터빈·보일러·보조기기의 설계·운전·예방정비 등 전 주기를 IoT 및 빅데이터 등의 혁신기술과 접목 후 디지털 공간에서 시스템화하여 발전소의 운영효율을 극대화하는 최신 기술이다.

빅데이터 플랫폼은 발전소 예측진단에 필요한 운전정보를 수집, 실시간 데이터 스트리밍을 통해 분산 저장하는 기술이다. 기존에 발전소에서 사용하던 데이터베이스와 달리 오픈 소스를 사용함으로써 라이센스 비용이 필요 없고 추가적인 투자 없이 발전소를 계속 확장해 나갈 수 있다.

클라우드 플랫폼은 발전소 대상 디지털 서비스를 납품하고자 하는 민간기업에 개발 및 데이터 분석 통합환경을 제공하는 기술로서, 서비스 개발사가 HW/SW를 조달하는 부담이 없어지고 개발부터 현장 적용까지 동일한 인프라에서 진행되므로 효율적인 기술개발 및 검증이 가능하다.

발전소 데이터는 한전의 5개 발전자회사가 보유한 석탄화력 10기와 가스복합화력 6기 등 설비 운영특성이 유사한 16개 발전소로부터 취합하여 저장하게 되며, 그동안 개별 발전회사별로 분산 관리하였던 발전소 빅데이터를 한 곳에 모음으로써 데이터의 활용가치를 극대화하였다는 데 의의가 있다. 수집된 빅데이터는 민간에도 개방할 예정이다.

발전 빅데이터 플레이스에 축적되는 데이터를 활용할 경우, 발전소 설비운영 업무 효율화는 물론 국가적 측면에서도 새로운 데이터 비즈니스 창출의 기회가 확대될 것으로 예상된다.

발전 빅데이터 활용을 통해 발전설비의 이상위험을 사전에 예측하여 설비점검과 고장예방 업무를 효율화할 경우 연간 약 385억 원 이상의 비용을 절감할 것으로 예상되며, 이는 궁극적으로 전기요금 인상요인 억제에 기여할 수 있다.

또한 민간의 다양한 데이터 혁신기업, 설비 제작회사와 정비회사 등에 풍부한 발전데이터와 분석환경을 제공하여 혁신적 제품과 서비스의 개발을 촉진할 것으로 기대되고 있다.

한전 정승일 사장은 “발전 빅데이터 플레이스에 축적되는 데이터의 규모는 연간 210 테라바이트(TB)에 달하여 2000년 무렵 미국 의회도서관에 소장된 정보량의 21배에 해당한다”면서 “이 데이터를 민간에 개방하게 되면 미래 전력산업을 이끌어갈 혁신기업들의 성장을 지원하여 풍요로운 전력산업 생태계 조성에 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

한전은 향후 빅데이터 플레이스 기반의 지능형 설비진단 어플리케이션 16개 실증, 국내 발전소 확대 적용과 IDPP 운영 솔루션의 해외시장 진출을 차질없이 추진하여 전력분야의 디지털화를 지속 선도할 계획이다.

발전 빅데이터 플레이스 기반의 지능형 진단 앱 기술은 실시간으로 취득한 발전 운전정보를 AI 및 사이버 물리 모델 기반으로 분석하여 설비의 성능 및 손상 상태를 진단하고 예측하는 디지털 서비스 어플리케이션이다. 설비의 이상 상태를 조기 검출하거나 효율적인 예방 정비계획을 자동 산출함으로써 발전소의 불시 고장을 예방하고 비용을 절감하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

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