한전KDN, 인공지능 활용한 ‘AMI 장애진단시스템’ 개발

▲한전KDN AMI 장애진단 솔루션시스템 구성도.

[에너지경제신문 전지성 기자] 한전KDN(사장 김장현)이 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 활용한 ‘AMI(지능형 전력계량 인프라) 장애진단시스템’를 제공한다고 8일 밝혔다.

한전KDN은 오는 10일부터 개최되는 ‘BIXPO 2021’에서 AMI 장애진단시스템을 소개할 예정이다. 한전KDN은 지난 7월부터 제주지역을 대상으로 AMI 장애진단시스템 실증시험을 진행하고 있다.

한전KDN은 시범적으로 제주지역 AMI 설비의 검침 및 통신 데이터 3개월분(약 2테라바이트)의 빅데이터를 정밀 분석해 총 31종의 고장유형을 분류하였고 인공지능 기술을 통해 설비 장애와 통신 불량에 따른 일시적 장애를 구분함으로써 불필요한 현장 출동을 최소화할 수 있도록 했다.

또한, 실시간 장애로그 패턴분석과 업무규칙에 따른 장애분류 기능 등을 복합적으로 제공하고 정확한 고장위치 판단을 위한 네트워크 토폴로지(Network Topology, 네트워크 요소들인 링크나 노드 등의 물리적, 논리적 연결) 분석 기능도 지원하고 있다.

연구개발을 담당한 한전KDN 전력ICT연구원 실무자는 AMI 장애진단시스템을 활용할 경우 기존과 비교해 장애처리 시간이나 비용을 절감하고 유지보수 업무를 원활하게 수행할 수 있어 AMI 구축 확대에 크게 도움이 될 것으로 기대한다고 말했다.

우리나라는 국가 단위 AMI(Advanced Metering Infrastructure)를 구축하는 몇 안 되는 나라 중 하나로, 전국 2250만호 가구를 대상으로 관련 사업을 추진하고 있다. 최종 구축이 완료되면 보다 최적화된 발전계획을 수립하거나 시간대별로 전기요금을 차등 적용할 수 있어 전력 사용을 효율화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

또한 AMI 구축 규모가 확대될수록 DCU(Data Concentration Unit, 데이터 집중장치), 모뎀, 스마트미터 등 현장 설비의 유지보수, 고장수리를 위한 인력 또한 이 증가할 것으로 예상된다.

한전KDN은 그동안 AMI 설비 고장 시 전문 인력이 현장에 출동하여 각종 설비와 통신 상태를 직접 확인한 후 판단할 수밖에 없었던 현상을 개선하고자 노력하고 있다.