출처 : SONOW
기상부터 열화까지 재생에너지 설비 통합 건강관리
국내 재생에너지 발전사업자들이 디지털 트윈 기반 운영관리(O&M) 시스템을 도입하여 발전설비의 효율성과 수익성을 획기적으로 개선하고 있다. 이 시스템은 기상 조건, 발전 출력, 설비 진동, 모듈 열화 등 다양한 데이터를 실시간으로 통합 분석하여 최적의 운영 방안과 정비 계획을 제시한다.
한화에너지 해남 솔라파크 84MW 태양광 발전소에서는 33만여 개 태양광 모듈의 상태를 개별적으로 모니터링한다. 각 모듈의 전압, 전류, 온도와 함께 일사량, 풍속, 습도 등 기상 데이터가 실시간으로 수집되어 3D 디지털 모델에 반영된다. AI 알고리즘이 정상 발전량 대비 출력 편차를 분석하여 이상 모듈을 자동으로 식별한다.
두산에너빌리티가 운영하는 제주 월정 20MW 풍력발전단지에서는 8기의 풍력터빈에 총 240개의 진동 센서와 온도 센서가 설치되어 있다. 블레이드, 기어박스, 발전기, 베어링의 상태를 실시간으로 모니터링하며, 풍향과 풍속 변화에 따른 터빈 제어 최적화도 동시에 수행한다.
블레이드 크랙 98% 조기 발견으로 치명적 사고 예방
풍력발전에서 가장 치명적인 고장 중 하나인 블레이드 손상을 디지털 트윈이 조기에 감지하여 대형 사고를 예방하고 있다. 진동 분석과 음향 모니터링을 통해 블레이드 내부 크랙이나 표면 손상을 사전에 파악한다.
한국남동발전 영광 풍력발전소에서는 블레이드에 부착된 변형률 센서와 가속도 센서가 회전 중 블레이드의 미세한 변화를 감지한다. 정상 상태의 진동 패턴과 비교하여 0.5% 이상의 편차가 발생하면 즉시 정밀 점검을 실시한다. 지난 2년간 블레이드 크랙 98%를 조기 발견하여 블레이드 파손이나 낙하 사고를 완전히 예방했다.
드론을 활용한 블레이드 외관 점검도 자동화되었다. 고해상도 카메라와 열화상 카메라가 장착된 드론이 주기적으로 블레이드 표면을 촬영하고, AI 이미지 분석으로 표면 손상, 낙뢰 흔적, 결빙 상태를 자동 판별한다. 기존 로프를 이용한 수작업 점검 대비 점검 시간을 90% 단축하면서도 정확도는 크게 향상되었다.
서남해 해상풍력 실증단지에서는 해상 환경의 혹독한 조건에서도 안정적인 모니터링을 수행한다. 염분과 강풍에 노출된 블레이드의 부식 진행 상황을 실시간으로 추적하여 최적의 보수 시기를 결정한다. 해상 접근이 어려운 특성상 예방정비의 중요성이 더욱 크기 때문이다.
태양광 스트링 불균형 실시간 감지로 발전손실 15% 회복
태양광 발전소에서는 스트링별 출력 불균형이나 모듈 열화로 인한 발전 손실을 실시간으로 감지하여 즉시 대응한다. 수십만 개의 모듈 중에서 이상 개체를 신속하게 찾아내는 것이 핵심이다.
OCI파워 군산 새만금 100MW 태양광 발전소에서는 스트링 단위로 발전량을 모니터링하여 정상 대비 5% 이상 출력이 떨어지는 구간을 자동으로 식별한다. 모듈 표면 오염, 접속함 불량, 케이블 손상 등의 원인을 AI가 분석하여 정비팀에게 구체적인 조치 방안을 제시한다. 이를 통해 발전손실을 15% 회복하고 연간 매출을 12억원 증대했다.
열화상 카메라를 탑재한 드론이 정기적으로 발전소 전체를 스캔하여 핫스팟이나 모듈 크랙을 탐지한다. 정상 온도보다 10도 이상 높은 지점이 발견되면 해당 모듈의 위치를 GPS로 정확히 표시하여 신속한 교체가 가능하다.
한국수력원자력 영광 원전 부지 내 태양광 발전소에서는 인버터별 효율성도 실시간으로 분석한다. 동일 조건에서 인버터 간 효율 차이가 2% 이상 발생하면 내부 부품 점검을 실시하여 최적 성능을 유지한다. 인버터 수명도 기존 10년에서 13년으로 연장되는 효과를 보이고 있다.
발전량 예측으로 전력시장 수익 30% 증대
재생에너지 디지털 트윈의 또 다른 핵심 기능은 정확한 발전량 예측을 통한 전력시장 대응이다. 기상 예보와 설비 상태를 종합 분석하여 24시간 후까지의 발전량을 95% 정확도로 예측한다.
GS EPS 태안 서산 A지구 99.2MW 태양광 발전소에서는 기상청 수치예보와 위성 영상을 분석하여 일사량과 운량 변화를 예측한다. 전날 오후 6시에 다음날 시간별 발전량을 예측하여 전력거래소에 발전계획을 제출하고, 실제 발전량과의 편차를 최소화하여 불균형 정산금을 줄인다. 예측 정확도 향상으로 연간 전력시장 수익이 30% 증가했다.
SK E&S 제주 동복 풍력발전소에서는 중규모 기상 모델과 터빈별 출력 특성을 결합하여 풍력 발전량을 예측한다. 지형 효과와 바람의 난류 특성을 고려한 정밀 예측으로 발전계획 정확도를 90%까지 끌어올렸다.
ESS와 연계된 재생에너지 발전소에서는 전력시장 가격과 발전량 예측을 동시에 고려한 최적 운영이 가능하다. 발전량이 많고 전력 가격이 낮을 때는 ESS에 저장했다가, 발전량이 적고 가격이 높을 때 방전하여 수익을 극대화한다.
이러한 통합 운영으로 재생에너지 발전소의 가동률은 평균 95% 이상을 유지하고 있으며, 유지보수비는 30% 절감되었다. 향후 이 시스템은 RE100 달성을 위한 기업 자가용 재생에너지 발전소로 확산되어 탄소중립 실현에 기여할 전망이다.