원광에스엔티, 에너지기술연구원으로부터 AI 기술로 태양광 모듈 수명 예측하는 기술 이전

[인더스트리뉴스 정한교 기자] 원광에스앤티(대표 이상헌)는 한국에너지기술연구원(원장 이창근)과 지난 9일 ‘인공지능(AI) 기술을 적용한 태양광발전소 운영 및 유지보수(O&M) 및 수명예지 솔루션’ 기술 이전 협약을 체결했다고 밝혔다.

(사진 왼쪽부터) 원광에스앤티 이상헌 대표, 한국에너지기술연구원 고석환 박사, 한국에너지기술연구원 김현구 재생에너지연구소장이 기술 이전 협약 체결 후 기념촬영을 하고 있다. [사진=원광에스엔티]

협약 체결에 따라 이전되는 기술은 수년간 태양광발전소 성능검사진단 사업을 통해 수집한 다양한 고장 및 정상 I-V 곡선 데이터를 DB화하고, 인공지능 학습모델 생성을 위한 데이터로 활용해 태양광발전소의 운전데이터 만으로도 원격으로 태양광 모듈의 오염 및 파손 등으로 인한 성능 저하를 90% 이상 정확하게 진단 가능한 기술이다.

I-V 곡선은 태양광으로 생성하는 전기에너지를 측정해 전압과 전류의 상관관계를 그려내는 곡선을 말한다.

기존 태양광 설비 유지보수는 주기적으로 전문가가 현장을 방문해서 고장을 진단하고 해결하는 방식이다. 그러나 태양광발전소의 설치장소가 다변화됨에 따라 이제는 단순한 토지가 아닌 산단 지붕, 영농형, 수로형, 해상형, 대단위 발전소와 같이 다양한 위치에 태양광발전소가 건설되고 있다.

태양광 설비, 즉 방위각과 경사각이 일정하지 않은 태양광 발전설비가 지속적으로 증가하고 있고, 설비 접근의 어려움이 커져 기존의 방식으로는 발전 성능과 고장 점검이 어렵다.

입지다변화형 태양광시스템의 성능을 관제하기 위해 AI 기술을 기반으로 인버터의 통신 데이터를 이용한 스마트 진단 알고리즘을 적용해 성능저하 감시기술을 적용했지만, 이마저도 실용성이 떨어졌다. 기존 AI관제플랫폼 적용 기술은 발전량의 저하 판단은 가능하나 어떤 고장인지 판단하는 것은 불가능했기 때문이다.

반면, 한국에너지기술연구원 고석환 박사 연구진은 태양광발전소 성능 추정을 위한 전압 및 전류 모델 기반의 시뮬레이션 기술을 개발했다. 발전소 운영 데이터를 학습해 AI 기반 성능 추론 모델을 개발해 플랫폼화했다.

전압 및 전류 추론모델로 생성하므로 어떠한 고장인지 판별도 가능하다. 태양광 도메인 컨트롤러(DC) 어레이 구성 정보와 직렬 모듈 수의 차, 일사량, 온도 등의 데이터를 AI 학습모델에 입력하면, 태양광 모듈의 발전 성능과 다양한 고장 원인을 90% 이상의 정확도로 분석할 수 있게 됐다.

이를 통해 인버터 데이터 수집이 가능한 발전소는 모두 원격으로 성능 관리가 가능해지기 때문에 접근이 어려운 수상 및 해상 발전소에서도 무인화가 가능하다. 고장시에만 엔지니어가 출동해 유지관리 비용을 획기적으로 절감할 수 있다.

또한, 데이터 학습을 통해 개발된 신경망 모델을 이용하면, 비전문가도 정확하게 고장 진단 평가가 가능해져 유지관리의 수준과 효율성을 매우 높일 수 있을 것으로 기대된다.

AI 기반 태양광 모듈성능 추론과 측정되는 데이터를 통해 기대수명 관리도 가능하다. 모듈제조사가 제시한 성능보다 AI기반의 추론 성능 값이 저하돼 운전될 경우, 태양광발전소의 리파워링의 필요성을 사전에 평가할 수 있다.

이는 원광에스앤티의 폐패널 재활용 사업에 필요한 기술로써 노후발전소의 리파워링 시기를 효율적으로 관리해 배출되는 폐패널을 사전에 확인하고 재활용 수요를 예측할 수 있다.

원광에스앤티 이상헌 대표는 “AI 기술을 통한 태양광발전소의 원격 점검 및 관리는 단순한 유지보수를 넘어 태양광에너지의 효율을 극대화하고, 보다 안전하고 안정적인 에너지 공급을 가능하게 할 것”이라며, “아직 수치화로 관리가 되지 않는 폐패널의 배출량을 사전에 진단해 재활용 수요를 예측할 수 있게 된다”고 밝혔다.

이어 그는 “앞으로도 한국에너지기술연구원과의 지속적인 협력을 통해 혁신적인 에너지 기술의 고도화는 물론 사업화 실현을 위해 최선을 다하겠다”고 덧붙였다.