인공지능 기술 활용 가스터빈 압축기 성능 최적화 기술개발
군산복합 가스터빈 1·2호기, 부산복합 가스터빈 7호기 적용
한전 전력연구원(원장 이중호)은 발전용 가스터빈 압축기의 최적운영 및 경제성 향상을 위한 ‘모델 및 데이터 기반 압축기 성능최적화 솔루션(앱)’ 개발을 완료하고, 한국서부발전 군산복합발전소 가스터빈 1·2호기 및 한국남부발전 부산복합발전소 가스터빈 7호기에 실증 착수에 들어갔다고 21일 밝혔다.
그동안 가스터빈 장시간 운전 시 외부에서 유입되는 공기 중의 미세먼지 등에 의한 필터 성능 저하 및 압축기 파울링, 부식, 침식에 의한 가스터빈의 성능 저하가 발생해 문제점으로 지적받아 왔다.
현재 발전소 현장에서는 가스터빈 성능이 저하되는 시점에 별도 기준 없이 세정 가능 시기마다 압축기 세정하는 등 불편함을 겪었다.
또한 압축기 세정을 위해 가스터빈 호기 당 매년 1억원 내외의 세정 비용이 발생하고, 세정을 위해 비계획 정지를 하게 될 경우에는 추가적인 비용 손실이 발생해 막대하 손실을 입었다.
하지만 이번에 전력연구원은 가스터빈의 불필요한 운전정지를 방지하고 정비비용을 절감하고자 압축기 성능최적화 솔루션(앱)을 개발해, 실제 운영 중인 가스터빈에 실증을 착수함으로써 이러한 단점을 보완했다.
특히 ‘압축기 성능최적화 솔루션(앱)’은 가스터빈의 압축기·필터의 성능저하를 예측하고, 압축기의 세정주기와 필터의 교체주기 최적화 및 경제성평가 기능을 제공하는 솔루션으로 평가받고 있다.
또한 모델 기반 성능예측과 데이터 기반 압축기 효율 예측을 위한 인공지능을 활용한 핵심 알고리즘 2개로 구성돼, 모델 기반 가스터빈 성능예측 알고리즘은 열역학적 물리 모델을 통해 오염되지 않은 정상상태의 운전조건에서 벗어나는 오차를 계산해 압축기 오염정도를 진단할 수 있는 장점을 지녔다.
데이터 기반 가스터빈 압축기 효율 예측 알고리즘은 인공지능 머신러닝 모델을 이용하여, 실시간 효율과 인공지능 모델을 통해 계산된 효율을 비교하여 압축기의 오염정도를 진단할 수 있는 지표를 제공하고 있다.
전력연구원은 ‘압축기 성능최적화 솔루션(앱)’을 통해 발전용 가스터빈의 최적 성능 관리를 통한 효율적인 운영 및 안정적 전력공급이 가능할 것으로 기대하고 있다.
또한 가스터빈 유지 관리 핵심기술을 자체에서 개발함으로써 외국 제작사에 대한 기술 종속을 탈피해 해외로 유출되는 유지보수 비용을 절감해 외화낭비를 막을 수 있다.
한전 전력연구원 관계자는 “가스터빈 압축기 성능최적화 솔루션(앱)을 지능형 디지털 발전소(Intelligent Digital Power Plant) Hub-Pop 플랫폼 실증을 통해 국내 가스복합발전소 가스터빈에 확대 적용을 추진할 예정이다”라고 밝혔다.