전력연구원, 전력설비 자동인식과 진단 기술 개발
한전 전력연구원(원장 배성환)은 전력설비의 열화 상태를 자동으로 진단할 수 있는 ‘배전설비 자동진단시스템’을 국내 최초로 개발하고 실증에 착수했다고 18일 밝혔다.
현재 배전설비의 진단 방법으로는 열화상, 광학, 초음파, 고주파 등이 있으며, 이 중 광학 진단방식의 정확도가 가장 높지만 진단하는 사람의 육안에 의존하기 때문에 숙련도에 따라 분석 결과의 신뢰도가 떨어질 수 있다.
전력연구원이 개발한 ‘배전설비 자동진단시스템’은 인공지능이 적용된 영상분석기술을 이용하여 자동으로 전력설비를 인식해 열화상태를 진단한다.
영상에서 배전 전력설비(애자, 피뢰기 등)를 자동으로 검출하고 설비영상을 확대하여 열화 상태를 자동으로 진단하는 일련의 과정에 국내 최초로 인공지능 광학영상 분석 기술을 적용하여 전력설비 인식률 향상과 인식 시간 단축 등 최적의 영상분석 기술을 확보했으며 영상장비를 탑재한 차량으로 이동하면서 전력설비를 진단할 수 있어 짧은 시간에 전력설비 진단이 가능하다.
전력연구원은 ‘배전설비 자동진단시스템’을 경기 강화도 및 전남 여수지역의 폴리머현수애자 열화진단에 적용하는 한편, 향후 한전의 배전사업소에 확대 보급할 계획이다.
전력연구원은 앞으로 광학과 초음파, 열화상 등 다양한 진단 방식을 융합한 전력설비 자동 복합진단 시스템을 개발할 계획이며, 4차 산업혁명의 중심이 되는 인공지능, 빅데이터 기술의 전력산업 적용을 위해 노력할 것이라고 밝혔다.