발전변압기용 스마트 관리 및 유지보수 솔루션
Ⅰ. 배경과 문제점
발전 기업의 규모 확장과 전력망 지능화가 진행됨에 따라, 전통적인 주기적 유지보수 모델은 대형 변압기의 운영 및 유지보수(O&M) 요구사항을 충족시키는 데 어려움을 겪고 있습니다:
• 지연된 고장 대응: 갑작스러운 절연 노화 또는 과열이 실시간으로 감지되지 않음
• 높은 유지보수 비용: 과도한 유지보수로 인해 자원 낭비, 부족한 유지보수로 인해 예상치 못한 중단 발생
• 분산된 데이터 분석: DGA(용해 가스 분석), 부분 방전 테스트 등에서 얻은 고립된 데이터는 지능적인 교차 진단이 부족함
II. 시스템 아키텍처 및 핵심 기술
(1) 지능형 센싱 계층
다차원 IoT 단말기를 배포:
graph LR
A[와인딩 광섬유 온도] --> D[중앙 분석 플랫폼]
B[DGA 센서] --> D
C[진동/소음 모니터] --> D
E[코어 접지 전류 탐지기] --> D
(2) AI 분석 엔진
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모듈 |
핵심 기술 |
기능 |
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상태 평가 |
DBN (Deep Belief Network) |
SCADA/온라인 데이터 통합하여 건강 지수 생성 |
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고장 경고 |
LSTM 시계열 분석 |
온도/부하율 기반 핫스팟 트렌드 예측 |
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수명 예측 |
Weibull 분포 |
절연 종이 열화 곡선 정량화 |
(3) 예측 유지보수 플랫폼
• 3D 대시보드: 변압기 부하율, 핫스팟 온도, 위험 수준 실시간 표시
• 유지보수 결정 트리: 위험 등급 기반 작업 주문 자동 생성
(예: C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → 부시 루즈 검사 트리거)
III. 핵심 기능 매트릭스
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기능 |
기술 구현 |
O&M 가치 |
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전경 모니터링 |
엣지 컴퓨팅 게이트웨이 (10ms 데이터 수집) |
100% 장치 상태 시각화 |
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지능형 진단 |
IEEE C57.104 + AI 수정 |
92% 고장 식별 정확도 |
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예측 유지보수 |
열화 모델링을 통한 RUL 예측 |
25% 낮은 유지보수 비용 |
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지식 보존 |
자체 반복되는 고장 사례 데이터베이스 |
60% 더 빠른 신규 직원 교육 |
IV. 기술적 강점
- 다물리 결합 분석:
EM-열-응력 시뮬레이션 데이터를 AI 모델에 입력하여 조기 와인딩 변형 경고 (±0.5mm 정밀도) - 블록체인 인증:
O&M 기록 및 테스트 데이터를 체인에 저장하여 ISO 55000 준수 - AR 지원 수리:
Hololens를 통해 3D 고장 위치 표시 → 40% 더 빠른 중요 수리
V. 적용 결과 (1,000MW 발전소 사례)
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지표 |
업그레이드 전 |
업그레이드 후 |
개선 |
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예상치 못한 중단 |
3.2/년 |
0.4/년 |
↓87.5% |
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평균 수리 시간 |
72 시간 |
45 시간 |
↓37.5% |
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수명 예측 오차 |
±18 개월 |
±6 개월 |
↑67% 정확도 |
