한전, AI 활용한 가스터빈 운영 소프트웨어 개발

獨 지멘스와 공동연구 성과…적용 시 연간 44억원 비용 절감 효과

한국전력공사(대표 김종갑)는 독일 지멘스와 공동연구를 통해 '인공지능(AI) 기술을 이용한 가스터빈 압축기 성능저하 예측 기술'을 개발했다고 14일 밝혔다.

가스터빈은 압축된 공기를 연료와 함께 고압 조건에서 연소시킨 가스로 터빈을 회전시키고 전기를 생산하는 설비로, 복합화력발전소 건설비용의 30~50%를 차지한다. 석탄화력발전에 비해 황산화물과 질소산화물 같은 미세먼지 배출이 8분의 1에 불과해 친환경 에너지로 주목받는다.

다만, 가스터빈은 장기 운전 시 공기를 압축시키는 압축기가 미세먼지 등으로 오염돼 성능이 저하될 우려가 있다. 이를 방지하기 위해 발전소는 압축기 블레이드에 부착된 오염물질을 제거하기 위한 세정을 주기적으로 실시 중이다.

압축기 오염은 구조가 복잡해 육안 확인이 어렵다. 이에 불필요한 세정으로 인한 추가비용이 발생하기도 한다.

한국전력공사 나주 본사. 사진=한전

한전은 가스터빈 발전소 효율 향상과 외국 가스터빈 제작사에 지급하는 유지보수 비용 절감을 위해 지난 2월 가스터빈 성능 향상을 위한 '한전-지멘스 협력 국제공동연구'에 착수했다.

양사가 이번에 개발한 소프트웨어는 발전소 계측설비에서 실시간으로 얻은 온도·습도·운전상태 데이터를 AI에 입력, 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 소프트웨어를 활용하면 세정 횟수가 연간 3회 줄어들 전망이다. 국내 발전사가 보유 중인 가스터빈 74기에 시스템을 적용하면 연간 44억원의 비용 절감이 가능하다.

앞으로 한전은 자체 연구를 통해 공기필터 교체 주기 최적화 프로그램도 개발할 계획이다.

한전 관계자는 "이번 소프트웨어 개발을 통해 가스터빈 해외시장 진출을 위한 발판을 마련했다"며 "앞으로도 지멘스 등 해외기업과의 협력체계를 구축해 가스터빈 핵심 기술을 선도하겠다"고 말했다.