▲ 한국전력이 독일 지멘스와의 공동연구를 통해 인공지능 기술을 이용한 가스터빈 압축기 성능저하 예측 기술을 개발하는 데 성공했다. 사진은 SIEMENS 가스터빈(SGT6-8000H)

[기계신문] 한국전력이 독일 지멘스와의 공동연구를 통해 인공지능 기술을 이용한 가스터빈 압축기 성능저하 예측 기술을 개발하는 데 성공했다.

가스터빈은 복합화력발전소 건설비용의 30~50%를 차지하는 핵심 설비이다. 또한 압축된 공기를 연료와 함께 고압 조건에서 연소시킨 가스로 터빈을 회전시키고 전기를 생산하는 설비이다.

하지만 장기 운전 시에는 공기를 압축시키는 압축기가 미세먼지 등으로 오염되어 가스터빈 성능이 저하된다. 이를 방지하기 위해 발전소에서는 압축기 블레이드에 부착된 오염물질을 제거하기 위한 세정을 주기적으로 실시한다.

압축기 오염은 구조가 복잡하여 육안 확인이 어려워 발전소는 일정 주기를 정하고 압축기 세정을 시행하고 있다. 하지만 불필요한 세정으로 인한 추가비용이 발생하고 있는 문제가 있다.

한전은 가스터빈 발전소 효율 향상과 외국 가스터빈 제작사에 지급하는 유지보수 비용 절감을 위해, 2020년 2월 가스터빈 성능 향상을 위한 한전-지멘스 협력 국제공동연구에 착수, ‘가스터빈 압축기 성능 저하 예측 소프트웨어’를 개발했다.

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

압축기 세정을 위해 이 소프트웨어 활용 시 연 3회 세정 횟수가 줄어들 것으로 기대된다. 또, 국내 발전사가 보유한 가스터빈 74기에 시스템 적용 시 연간 44억 원의 비용 절감이 가능하다. 향후 한전은 자체 연구를 통해 공기필터 교체 주기 최적화 프로그램도 개발할 예정이다.

한전 관계자는 “이번 소프트웨어 개발을 통해 가스터빈 해외시장 진출을 위한 발판을 마련했다”면서 “앞으로도 지멘스 등 해외기업과의 협력체계를 구축해 가스터빈 핵심 기술을 선도하겠다”고 밝혔다.

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