계장기술(PROCON)

기획특집 변전소 자산관리 솔루션 적용 기술

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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 26회 작성일 20-10-14 13:28

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1. 서 론

국내외적으로 1970년대 급격한 산업화로 인해 전력설비가 급격히 증가하다가, 2000년대 이후 전력설비 시장 침체가 이어지면서, 전력설비 업그레이드(교체) 속도는 수명이 다해가는 노후화 설비 수보다 현저히 느리게 진행되고 있으며, 송배전 전력설비에 대한 신뢰도 및 안정적인 전력공급이 요구되고 있다. 이에 고객(자산 소유자, 자산관리자)들은 제조사(서비스 제공자)에서 전력설비에 대한 정확한 상태 평가, 잔여 수명 예측 및 유지보수 방침을 체계적이고 경제적으로 지원해주길 기대하고 있다.

이와 더불어, 4차산업의 발전에 따라 빅데이터 분석, 인공지능 및 사물인터넷 기술이 전력 기술 분야에서도 새로운 변화를 가져왔으며, 이러한 4차산업 기술을 기반으로 한 설비의 실시간 운전 데이터, 상태 데이터 분석을 통한 고장 발생 예측, 설비의 정확한 상태 평가에 기반한 최적의 유지보수 전략, 신규 설비 투자에 대한 의사결정 등 제품/서비스/운영시스템을 결합하여 전력설비 자산의 전 생애주기 동안에 체계적인 관리 서비스를 제공하는 전력설비 자산 솔루션을 필요로 하고 있다.

이에 당사에서는 IT/DT(Information Technology/Data Technology) 기술을 제조사의 축적된 기술과 융합하여, 전력설비 자산관리 솔루션(ARMOUR : Asset Remote Management system for Operation Utility’s Reliability)을 개발하고, 국내 초고압 변전소에 구축·적용하였다.

본고에서는 변전소 자산관리 솔루션에 대한 구성과 기능, 고객사별 IT 인프라에 적합 기술과 구축 방법을 적용한 Cloud 기반 시스템과 Customized 모듈형 시스템 및 자산관리 솔루션 적용에 따른 경제적 효과 분석 사례에 대하여 소개한다.

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2. 변전소 자산관리 솔루션

(1) 변전소 자산관리 Process
변전소 자산관리 솔루션은 변전소를 설치, 관리, 운영하면서 확보된 설비 및 자산에 대한 감시, 제어, 운영 데이터를 종합적으로 취득하고, 데이터의 전산화, 통신, 분석 등을 통해 고객의 유지보수 전략 및 신규 투자에 대한 의사결정을 지원하는 종합 솔루션으로 위의 그림 1과 같이 4단계로 구성된다.
① 실시간 설비의 상태 감시에 의한 온라인, 오프라인 데이터들을 전산화 및 디지털화하여 Cloud 기반의 데이터 센터에서 모든 데이터를 저장, 관리한다.
② 데이터 통합, 분석을 통해 설비의 상태와 수명에
     관한 기술적 위험도 분석, 비용과 수익 관점의
    경제적 위험도 평가, 사고의 영향과 환경적 분석을 통한 사회적 위험도 평가를 수행하는 위험도 평가를 수행한다.
③ 위험도 평가 결과를 바탕으로 설비의 신규 투자,
     교체, 수리, 개조 통한 연장 사용 등에 관한 유지
     보수 전략을 수립하고, 의사결정 시나리오를 도출한다.
④ 의사결정을 통한 설비의 유지보수, 예방정비를
     실제 수행 및 수행 결과 관련 데이터를 저장 및
     갱신한다. 

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(2) 변전소 자산관리 알고리즘
전력설비(자산)의 전 생애주기 동안에 체계적인 관리를 위해서는 각 전력설비의 수명 모델을 기반으로 기술적, 경제적 위험도 분석을 통해 설비의 고장 및 잔여 수명 예측, 최적화된 유지보수 및 교체 전략 수립이 수행된다. 특히, 규모가 크고 중요도가 높은 초고압 송변전 설비는 각 설비를 구성하는 하위 시스템(Sub system) 단위로 평가되며, 그림 2에는 자산관리시스템의 알고리즘 기본 구성도를 나타내었으며, 크게 4단계에 의해 진행된다.

① 수명 모델 및 이력 DataBase
설비의 수명 모델링 단계는 전력설비 제조사가 보유하고 있는 약 37년간 고장, 유지보수 데이터 및 핵심 부품의 신뢰성 데이터 분석을 통해 도출되었으며, 설비의 이력 데이터는 설비의 사양, 생산과 관련된 기본 정보와 실제 운영을 통해 취득된 고장/점검 데이터 등을 포함한다. 

② 각 설비의 건전도(Health Index) 평가
건전도 평가 알고리즘은 전력기기의 설계, 제작, 진단 기술을 기반으로 사고 발생의 위험도 및 각 요구 기능에 대하여 약 30개 이상의 Factor와 100가지 이상의 Data를 통해 평가된다.
인공지능 기반(Gradient Boosting 기법)의 건전도 평가 모델을 적용하여, 기존 가중평균 방식이 가지고 있던 소수의 평가점수가 낮은 경우, 정확한 Risk를 반영 못하여 점검 필요 기기를 정상으로 평가할 수 있는 단점을 보완하였다. 

③ 변전소 신뢰도 및 각 설비의 중요도 평가
수명 모델과 건전도 평가 결과를 반영한 고장 확률 평가(PoF : Probability of Failure) 및 전체 변전소 관점의 고장률, 신뢰도, 공급 지장 전력량, 정전 비용, 고장 복구 비용 등의 분석에 의한 고장영향 평가(CoF : Consequence of Failure)를 통해 Risk Matrix를 구성한다. 

④ 의사결정
각 설비의 유지보수 전략 및 설비 교체에 따른 변전소 신뢰도 개선 효과를 정량적으로 평가하고, 개선 효과에 따라 우선순위를 부여한다. 제한된 예산과 우선순위를 고려하여 유지보수 전략을 수립하고, 전략 수행 후의 변전소 신뢰도 개선 효과 추정 및 향후의 유지보수 도래 시점을 평가한다. 또 유지보수 전략 수립 시 최적화 알고리즘(Dynamic Programming, Linear Programming)을 적용하여, 수많은 시나리오 중 가장 목표 관리치(비용, 성능)에 만족하는 최적 투자 시나리오 산출 기능을 제공한다. 

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(3) 변전소 자산관리 솔루션 시스템 구성
변전소용 자산관리시스템은 구성과 운영 방식에 따라서 Cloud 기반 시스템과 고객사별 Customized 모듈형 시스템으로 구분된다. Cloud 기반 시스템은 고객사의 데이터를 수집 서버를 통해 제작사의 데이터 센터로 전송하고, 데이터 센터에서 종합적인 분석과 자산관리에 대한 솔루션을 Cloud 기반으로 고객사에 서비스를 제공하는 방식이며, Customized 모듈형 시스템은 제작사 자체 플랫폼 또는 별도의 환경에서 모듈형 시스템을 구축하고, 고객사가 시스템을 운영하는 방식이다.

① Cloud 기반 시스템
고객사별 변전소의 전력설비에 대한 실시간 센서 데이터 및 SCADA(Sensing Control And Data Acquisition) 시스템에서 수집되는 온라인 데이터와 설비의 사양 정보, 운영 데이터, 현장 점검 보고서 등 오프라인 데이터를 전산화하여 변전소 내부 통신망을 통해 수집 서버에 모이게 되고, 이 데이터들은 다시 VPN(Virtual Private Network)망을 통해 단방향 통신으로 Cloud 기반 변전소용 자산관리 데이터센터에 모든 데이터를 통합·저장한다. 데이터센터에서는 빅데이터 분석을 통해 각 설비의 수명모델, 건전도 지수를 평가하고, 변전소의 신뢰도 및 경제적 지수 분석을 통해 최적의 유지보수 전략을 도출하여 고객사의 자산관리 의사결정을 지원한다. Cloud 기반으로 서비스가 제공되기에 고객사와 제조사에서 동시에 모니터링 및 관제가 가능하다. 시스템의 구성도는 그림 3과 같다.

Cloud기반 시스템은 고객사별 변전소의 상태를 한 눈에 볼 수 있는 현황 화면과 각 설비 상태에 대한 건전도와 수명에 대한 신뢰도를 수치적 점수와 평가 의견 및 조치사항으로 안내하는 화면과 설비의 서브시스템 단위 정상 여부를 3D 이미지로 표현하는 화면 등으로 구성된다. 각 설비의 건전도 지수와 수명 신뢰도는 융합되어 전체 변전소 신뢰도를 분석하고, 설비의 기술적 지표와 경제적 지표의 최적화 분석에 의해 유지보수 전략 및 우선순위를 정의하고, 변전소의 각 설비 및 서브시스템 단위의 유지보수와 교체에 대한 전략을 제시하는 화면이 포함되고, 실제 수행된 유지보수 이력을 등록하여 설비의 개선율을 시스템에 반영한다. 각 설비의 개별 상태 및 종합적인 분석 결과를 나타내는 화면들로 구성된 범용 시스템의 HMI(Human Machine Interface) 화면 예시는 그림 4와 같다.

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② Customized 모듈형 시스템
변전소의 모든 데이터를 수집하는 과정이 Cloud 기반 시스템과 동일하나, 알고리즘 포함된 모든 IT 시스템의 자체 개발로 고객사별 Customizing에 대한 시스템 유연성이 우수하고, 고객사 데이터 보안에 대한 장점이 있다. 고객사의 수집 서버에 모인 데이터는 Private LTE망을 통해 고객사 자체 플랫폼으로 송신하고, 고객사 플랫폼 내에 모듈 형태로 구축된 변전소용 자산관리시스템의 DB 서버와 알고리즘 서버에서 고객사 자체 데이터 분석을 진행하며, 이러한 모듈형 시스템은 고객사 내부망에서 전용 어플리케이션을 통해 사용한다. Customized 모듈형 시스템 구성도는 그림 5와 같다.

Customized 모듈형 시스템은 Cloud 기반 시스템과 유사한 화면 구성을 가지고 있으나, 고객사별 요구사항을 반영한 HMI 디자인이 가능하고, 추가적인 기능 개발/구축이 가능하여 Customizing 범위가 넓은 장점이 있다. 그림 6에는 Customized 모듈형 시스템의 HMI 화면 예시를 나타내었다.

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(4) 변전소 자산관리 솔루션 적용에 따른 경제적 효과 분석
전력설비는 수명주기가 길며, 고장률이 낮고, 사고 시 Risk가 큰 설비이기 때문에, 실제 자산관리시스템 설치 이후에 경제적 효과를 확인하는 것은 어려움이 있다. 이에 실제 변전소의 운영 비용 현황을 분석하여, 자산관리시스템의 적용 전후에 대한 운영 기간별 운영비 비교를 통해 자산관리 시스템 도입을 통한 경제적 효과를 분석하였다.

① 경제적 효과 분석 방법
자산관리시스템 적용 전후의 변전소 운영 시 발생되는 비용 및 경제적 효과에 대한 분석을 그림 7과 같은 프로세스로 진행하였다. TOTEX(Total Expenditures)를 다음과 같이 정의하고, 최종적으로 TOTEX를 비교하였다.
TOTEX = CAPEX + OPEX + Risk 비용
•CAPEX(Capital Expenditures) : 설비 투자 비용
•OPEX(Operating Expenditures)  : 유지보수비, 인건비 등
•Risk 비용 : 설비 고장 가능성에 따른 피해 비용
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② 분석 대상 
공장 내에 80여 대의 변압기를 운전하고 있고, 약 5~6명이 전력설비 관리를 하는 한 공장을 대상으로 분석 진행하였고, 해당 변전소에 예방 진단 센서나, SCADA는 적용되지 않고, 관리자들이 직접 모든 것을 관리하는 일반적인 공장으로 선정하였다. 분석을 위해 운전 중인 전력설비에 대한 정보 및 이력 데이터, 관리자들의 업무 종류별 투입 시간, 연간 유지보수 비용, 연간 평균 정전 시간, 정전 시간에 따른 피해 금액 등의 데이터를 수집하였고, 부정확한 데이터는 실제 관리자들 인터뷰를 통해 정확도를 높였다.

③ 분석 결과 
4가지의 시나리오를 만들고, 10~40년 운영 기간에 따른 Cash flow를 순현재가치(Net Present Value, NPV)로 환산하여 비교하였다. NPV 계산 조건은 물가상승률 3%, 최소 요구수익률 10%로 가정하였다. 분석 결과는 그림 8과 같이 Case 1 현행 유지에 비해서 SCADA와 자산관리시스템을 적용했을 때, 30년 기준 57%의 비용 절감 효과가 있는 것으로 분석하였다.
•Case 1 : 현행 운영/관리 방식 유지
•Case 2 : 운영 인력 0명
•Case 3 : SCADA 설치/운영
•Case 4 : SCADA + AMS 설치/운영
(TOTEX 값은 Case 1의 30년 NPV 기준 TOTEX 값을
1로 정하고, 나머지 Case별 계산치를 비율적으로 표시함)
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4. 결 론

본고에서는 변전소 내 전체 전력설비를 실시간으로 진단해 이상 징후를 사전에 파악하고, 대응할 수 있도록 하여 사고를 예방할 수 있으며, 제품/서비스/운영시스템을 결합하여 전력설비 자산의 전 생애주기(Life Cycle) 동안에 체계적인 관리 서비스(수명 예측, 상태 감시, 진단, 사고 위험 분석) 및 의사결정(설비관리 우선순위, 유지보수 및 신규 투자 전략)을 제공하는 변전소 자산관리 솔루션을 소개하였다. 변전소 자산관리 솔루션은 고객사의 니즈와 IT 인프라에 따라 Cloud 기반 시스템과 Customized 모듈형 시스템으로 선택 적용이 가능하며, Cloud 기반 시스템은 고객사 IT 인프라에 따라 제조사의 데이터 센터와 연동하지 않고, 전체 시스템을 고객사 변전소에 별도로 구축하는 구축형 시스템으로도 적용 가능하다. 모든  IT 시스템이 자체 개발되어 추가적인 기능 개발과 Customizing이 가능한 장점을 갖추고 있다.
전력설비의 특성상 실질적인 효과를 검증하기는 어렵다. 하지만 실제 변전소 내 운영 데이터를 바탕으로 해서 평가 기간별 경제성(NPV) 분석을 진행할 수 있었고, 자산관리시스템을 통한 운영 최적화 시 TOTEX에 있어서 효과가 있음을 분석할 수 있었다. 본 분석은 일반적인 공통 조건에 따른 분석 결과이며, 각 사이트, 공장별로 특성에 맡게 TOTEX 함수의 Factor를 조정하면 각 현장에 맞는 분석이 가능하다.
국내의 전력설비의 자산관리 시장은 초기 단계이나, 해외에서는 활발한 연구개발이 진행되고 있다. 이에 국내에서도 기존의 전력 사업 분야에 빅데이터와 사물인터넷 등 정보통신기술을 융합해 고부가가치 신사업 육성 및 지속적인 연구개발을 필요로 한다.


jrjung@hyosung.com