[서울파이낸스 김혜경 기자] 한국전력이 에너지 산업 전반의 디지털 변환을 가속화하기 위해 발전소의 디지털화를 본격 추진한다.
한국전력은 5일부터 6일까지 이틀간 대전 전력연구원에서 '제 1회 지능형 디지털 발전소(IDPP)' 개발 컨퍼런스를 개최한다. 첫날 행사에는 강승준 기획재정부 공공정책국장과 이종환 한전 기술혁신본부장 등 정부 및 전력그룹사 관계자들과 국내외 발전분야 인공지능 관련 연구소, 대학, 관련기업 등에서 총 400여명의 전문가가 참석했다.
강승준 기재부 국장은 축사를 통해 "에너지 정책의 패러다임이 변하면서 대형화·집중화된 전력공급은 분산화·참여형형 구조로 전환되고 있다"면서 "미세먼지와 온실가스 감축, 변동성이 큰 재생에너지를 어떻게 안전하게 기존 계통에 병입할 것인지 등 현재 대두된 난제들을 해결하는데 지능형 발전은 중요한 역할을 할 것"이라고 말했다.
강 국장은 "발전과정을 통해 축적된 빅데이터는 고부가의 어플리케이션 개발과 신사업, 일자리 창출에도 도움이 될 것'이라면서 "지능형 발전소 개발이 공공기관 모범사례로 자리잡길 바란다"고 당부했다.
박성철 한전KDN 사장은 "최근 기술 독립에 대한 정부와 시장의 요구에 따라 거버넌스 체계를 마련하고 유기적인 통합을 통해 디지털 플랫폼 기술 개발을 모색하고 있다"면서 "스마트 발전소 구축으로 고장 예측, 성능 개선을 통해 작업자 안전 확보로 발전소에 대한 부정적 이미지를 개선할 수 있는 기회도 될 것"이라고 말했다.
IDPP란 발전소의 주요기기인 보일러와 터빈, 발전기, 보조기기의 설계와 운전, 예방정비 등 전주기를 사물인터넷(IoT), 빅데이터 플랫폼 기술과 접목해 디지털 공간에서 형상화함으로써 운영효율을 극대화하는 기술이다. 전력그룹사 디지털발전소 공동 구축 프로젝트는 지난해 10월 기획재정부의 공공기관 혁신성장 대규모 협업과제로 선정된 바 있으며, 지난 5월부터 본격 개발을 추진하고 있다. 한전과 발전 5사, 한전KPS 등 총 7개사가 참여하고 있다. 사업기간은 2017년 4월부터 2023년 4월까지다.
발전분야 표준플랫폼 구축과 빅데이터, 인공지능 기술을 이용한 발전소 진단, 예측 프로그램 15종의 개발을 추진 중이다. 한전은 연구인력 35명을 투입해 디지털 발전 기술 개발을 전담하고, 발전 5사와 한전KPS로부터 12명의 발전소 운영 정비 전문가를 파견받아 IDPP 구축센터도 조직할 계획이다.
한전은 인공지능과 빅데이터 기술을 발전소에 적용함으로써 최적의 운전조건과 정비 시점을 파악할 수 있고, 발전효율 향상과 사고 방지 외에 미세먼지 저감과 이산화탄소 배출 감소 등 환경 측면에서도 큰 효과가 발생할 것으로 기대했다.
이종환 한전 기술혁신본부장은 "2021년까지 프로토 타입 개발을 완료하고, 실증 단계를 거친 후 2023년까지는 본격적으로 디지털발전소를 가동할 것"이라면서 "발전소 운영 전반에 걸친 패러다임이 획기적으로 전환될 뿐만 아니라 환경문제 해결, 제조업 혁신에도 기여를 할 것으로 보고 있다"고 말했다.
축사 후에는 오병준 지멘스 인터스트리 소프트웨어 대표이사의 기조연설과 백옥기 한국전자통신연구원 연구위원의 토크콘서트가 이어졌다.
오병준 대표는 "digitalization(디지털라이제이션)이 부각되면서 상위 5% 기업이 디지털 역량을 활용해 경제를 주도하고 있지만 대부분 업체에게도 여전히 큰 기회가 놓여있다"면서 "아직까지는 스마트팩토리 등 생산 자동화에 집중되고 있기 때문에 중소기업의 경우 대기업을 따라가지 말고 다른 길을 모색해야 할 것"이라고 말했다.
오 대표는 "디지털라이제이션이 구현될 시 15%의 매출 증가와 25%의 자본지출 감소, 30%의 운영비용 감소 등의 효과가 예상된다"면서 "앞으로 '사일로 효과'를 상쇄시키고 각 전문 분야들을 어떻게 통합하느냐가 관건이 될 것"이라고 고 강조했다.
백옥기 연구위원은 현재 인공지능의 한계를 지적하고, 새로운 모델을 만들어야 한다고 강조했다. 백 위원은 "현재 인공지능 기술을 IDPP에 적용하는 방식은 어려울 것"이라면서 "인공지능은 과거정보에 따라 기계적 학습으로 얻은 지식인 반면, '인공지혜(사이버브레인)'는 현재정보에 획득한 지혜와 사고로 추론하는 지식이라는 점이 다르다"고 설명했다. 이어 "딥러닝 AI를 아예 버리자는 것이 아니라 적용가능한 곳은 적용하고, 발전소 관리에는 다른 인공지능 모델이 필요하다는 것"이라고 덧붙였다.
