한국전력 전력연구원이 한국남부발전, 한국동서발전, 한국서부발전과 송전계통 외란에 의한 발전소 기계설비 손상 가능성을 실시간으로 분석·예방하는 상태평가 시스템 개발을 추진한다.
30일 전력연에 따르면 고효율 신설비 주변의 송전망 제어과정에서나 운영중 정전 등의 사고 발생시 계통에 연결된 발전소 핵심설비인 터빈-발전기 회전축 상태에 악영향을 준다.
최악의 경우 회전축 고장에 의해 전기를 생산할 수 없는 상태가 되어 큰 손실이 발생할 수도 있다.
또 급증하고 있는 신재생설비도 송전계통에 불안정 요인을 심화시킴으로써 발전소 터빈·발전기 회전축에 악영향을 줄 수 있으므로 회전축의 상태를 분석하고 평가할 수 있는 시스템이 필요한 상황이다.
이에 전력연은 이번 시스템 개발을 통해 송전선로에서 발생하는 전기적 외란의 형태를 인식해 터빈-발전기 축의 비틀림 진동 상태를 분석할 계획이다. 아울러 발전기 축의 점진적 또는 급격한 손상 영향을 평가함으로써 파손 사고 이전에 이를 미리 인지하는 시스템을 개발할 예정이다.
이와 함께 발전소로 유입되는 전력신호를 이용해서 기계학습이 가능한 신개념 플랫폼을 구축함으로써 인근 신재생설비 대규모 설치 등 새로운 유형의 송전망 불안정 요인이 발생할 때 터빈·발전기 설비의 손상 가능성을 실시간으로 진단할 계획이다.
시스템이 개발되면 발전소 설비 유지보수 비용과 회전축 절손에 의한 발전소 긴급정지에 따른 정전비용 등 막대한 비용을 절약하고, 전력설비의 안전을 위한 사회적 안전망 확보 차원에서도 기여할 것으로 기대되고 있다..
전력연 관계자는 “향후 발생할 수 있는 송전 외란에 의한 터빈-발전기의 손상사고 예방효과 이외에도 원인 미상의 터빈 블레이드 피로 손상을 규명하도록 진단 기술력 수준을 한 차원 높일 수 있는 계기가 될 것”이라며 “2024년 삼척화력발전소, 남제주화력발전소에 실증 후 전국 발전소에 확대 적용을 추진할 계획”이라고 말했다.
