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한전의 5G 특화망 기반 응용: IoT예방진단, 로봇기반 순시점검, 안전관리
Applications based on KEPCO's Private 5G network: IoT preventive diagnosis, robot-based inspection, and safety management
September 30, 2023 | By 손장우 (son@netmanias.com)
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    손장우 (Harrison Jangwoo Son)

    넷매니아즈 | (주)엔앰씨컨설팅그룹 대표이사

    son@netmanias.com

 

 

본 블로그에서는 변전소에서 무선 IoT센서, 사족로봇, CCTV, 5G 특화망, AI를 도입하여 IoT 예방진단, 무인순시점검, 안전 및 출입관리를 수행한 한전의 사례를 관해 살펴본다.

 

 

<한전 신중부 변전소>

 

변전소는 발전소에서 생산한 전력을 송전선로나 배전선로를 통하여 수요자에게 보내는 과정에서 전압이나 전류의 성질을 바꾸기 위하여 설치하는 주요시설이다.

 

 

한전의 5G특화망 도입의 필요성

 

변전소내 전력설비 노후화에 따른 사전 사고 예방이 중요: 한국전력공사내 변전소의 수가 900여개인데, 변전소 설비중 20년을 경과한 설비가 50%이상일 정도로 변전소내 설비가 노후화되어 사고에 대한 사전 예방 대책이 필요하다.

 

변전소의 변압기, 가스절연개폐장치는 전력망의 핵심 설비로 고장이나 장애 발생시 대규모 정전이 발생하여 국가적 손해를 유발시킨다(예로, 2021년 한전의 대전 변전소 화재로 6만 7천가구가 정전됨).


한전은 2022년 12월에 변전소에 5G 특화망을 구축하고 이를 기반으로 무선 IoT센서, 사족 로봇, 무선 CCTV, AI 서버를 도입하여 실시간으로 설비를 모니터링하고 AI 분석을 통해 고장을 예지하고 방지하는 스마트한 설비 관리 시스템 구축했다1.

 

 

한전의 5G 특화망과 예방진단•순시점검 응용

 

한전의 5G특화망 기반 설비 관리 (1): IoT 기반 예방진단 (유선->무선)


국내외 대부분의 전력회사들이 그러하듯이, 한전도 변전소내 설비 (변압기, 가스절연개폐장치 등) 내부에서 발생하는 고장 신호와 운전 상태를 모니터링하기 위해 설비에 부분방전센서, 부싱센서, 유중가스센서 등의 여러 IoT 센서를 부착하고 이를 통해 통해 센싱 데이터를 모니터링, 수집, 분석하 여 잠재적 결함을 실시간으로 감지하여 설비 상태를 실시간 예방진단하고 있다.


① 문제점: 센서와 진단서버간 유선 케이블링

 

변전소내 설비의 상태를 모니터링할 수 있는 센서들을 많이 설치할수록 고도화된 안전성 진단이 가능하다. 그런데, 현재는 설비에 부착된 센서에서 수집된 데이터가 유선 인프라(동축 케이블+광케이블)를 통해 진단 서버로 전달되고 있다.

 

한전에 따르면 “현재 하나의 765kV 변전소내 400여개의 센서를 설치하고 있는 데, 유선 케이블 시설 공사로 변전소당 약 10억원 이상이 소요 (사실, 가장 비싼 요소는 인건비이다) 되고 있으며, 이런 식으로 900여개의 한전 변전소 전체에 다양한 센싱 기술을 적용하는 것은 불가능하다”고 판단하고 있다. 

 


센서 업계에서도 설비의 잠재적인 고장 예측, 운전상태 이상 여부를 진단할 수 있는 센서와 진단 서버 기술은 여러 해 전부터 존재해 왔으나, 센서와 진단 서버간의 연결망이 유선이어서 현실적으로 이러한 솔루션이 보편적으로 도입되지 못해 왔다고 전하고 있다.


② 해결책: 5G 특화망을 통한 센싱 데이터 획득


한전은 신중부 변전소에 2022년 12월에 5G 특화망을 구축하고 설비에 IoT 센서(5G 모듈 포함)를 부착하여 센서에서 수집된 데이터를 5G 특화망을 통해 진단서버로 전달하고 있다2.

 

한전의 5G 특화망을 이용한 IoT 예방진단 솔루션 구조

 

이를 통해 센서 데이터를 진단 서버로 전달하기 위한 유선 케이블 공사가 불필요하여 유선 공사 비용을 없애고, 또한 비용뿐만 아니라 유선 시설 공사를 위해 소요되는 시간 제거, 손쉬운 센서 설치 등으로 전력 설비 관리를 매우 효율적으로 운영할 수 있게 되었다.


한전은 5G 특화망을 통해 비용효율적으로 대규모 무선 센싱망을 구축함으로써 AI 및 빅데이터를 활용하여 진단 및 고장 분석을 수행하여 설비의 수명 예측 등 전력 설비 운영을 스마트화하고 실시간 설비 진단 정확도를 개선시켰다.


한전의 5G특화망 기반 설비 관리 (2): 사족로봇기반 순시점검 (인력->무인화)


① 문제점

 

현재는 사람이 매일 2회 도보로 이동하며 변전소 설비의 운영상태(설비의 아날로그/디지털 게이지, 설비나 시설의 온도, 누수, 크랙 등)를 육안으로 점검하고 수기로 결과를 기록 관리하고 있어 결과 관리가 부정확하다.

 

또한, 위험성이 있는 변전소 현장 근무에서 안전사고가 늘 발생하고 있는 것도 문제이며, 로봇과 AI 등의 ICT 신기술을 접목한 무인 순시점검이 요구되고 있다.

 

최근에 바퀴형 로봇 차량과 카메라, AI를 활용하여 순시점검을 무인화하는 사례가 많은 데, 이 경우 문제점은 바퀴형 로봇 차량이 급경사나 계단 오르기, 문 열고 닫기 등의 동작이 어렵다는 점이다.

 

따라서 수평 또는 경사가 완만한 지대의 설비에 한해 제한적으로 사용되고 있다.

 

② 해결책: 사족로봇을 이용한 다이나믹 센싱3

 

바퀴형 이동체가 운행하기 어려운/불가능한 복잡한 실내외 환경(급경사, 계단 오르기, 문 열고 닫기 등)에서 자율주행 사족로봇이 사전에 정의된 점검할 설비로 보행 이동한다.


로봇에 탑재된 카메라로 설비 영상(아날로그/디지털 게이지, LED, 밸브, 램프, 열화상 등)을 촬영하여 5G망 특화망을 통해 AI 서버로 스트리밍(FHD,H.264,30fps,9.5Mbps)한다. 카메라 영상 전달을 위해 대용량 업링크가 필요하며 5G 특화망이 필요한 이유이다.

   

Dynamic Sensing은 카메라가 탑재된 이동체가 다양한 장소에 위치한 센서들의 수치/상태를 촬영하여 이동망을 통해 보내면 AI가 영상판독하여 센서값/상태를 읽어내므로, 센서에 통신 모듈이 필요없다는 점과 센서와 AI 응용간에 유선통신망이 필요없다는 점이 큰 장점이다.

 

이로 인해 센서를 계속 추가해도 추가적인 통신 비용이 들지 않아 강력한 확장성을 제공한다. 또한, 고정 카메라 + AI 방식에 대해 장점은 사각지대를 없애기 위해 많은 수의 카메라가 필요없다는 점을 들 수 있다.

 

AI 서버는 수신된 영상을 토대로 게이지 등의 상태값을 판독하여 실시간으로 설비 이상 징후를 탐지하고 문제 발생시 관리자에게 알람을 보낸다.


사족로봇은 지정된 설비 점검 종료시 스테이션으로 복귀하며 자동 충전한다.


이와 같이, 사족로봇의 점검 설비로 이동, 설비 영상 촬영, 5G특화망을 통한 영상 전달, AI서버의 영상 분석, 사족로봇 자동 충전의 모든 과정에 사람의 개입이 없다.


즉, 변전소 설비 순시점검 전 과정을 무인화한 것이다.
 

한전은 기존에 사람이 수행하던 단순 순시점검 (도보/육안/수기식 점검)을 카메라 탑재 사족로봇과AI 기술을 활용해 무인 점검으로 전환함으로써, 현장 근무자들의 단순 업무를 최소화시키고 현장 안전사고 발생을 예방하는 등 근무환경을 개선시켰다.

 

또, 설비점검이력 및 상태정보 수집 환경을 구축해 설비 점검 정보를 빅데이터화해 전력설비의 고장 예측, 수명 예측하는 데 활용할 예정이다.

 

한전의 5G 특화망과 사족로봇을 이용한 무인 순시점검 구조

 

한전의 5G특화망 기반 안전 관리: 안전 및 출입관리

 

한전의 CCTV영상의 실시간 분석을 통한 안전 및 출입감시(보안)

 

상시 인력 중심의 감시가 아닌 지능형 분석기술을 활용: 고화질 CCTV가 변전소 옥외에 설치되며 CCTV영상이 5G 특화망을 통해 AI서버로 실시간 전송된다. AI 서버는 딥러닝 영상분석을 통해 작업자의 위험 상황(추락, 쓰러짐, 위험지역 접근 등)/화재/외부인 침입 등 자동 탐지하여 관리자에게 알람을 보낸다. CCTV 수를 증가시켜나가도 케이블링 (포설)이 필요없음

 

1. 한국전력공사, 5G 특화망 기반 변전소 과제서비스 구축 및 실증, 5G 특화망 융합서비스 성과 공유회, 2022.12.20

2. Energy Time News, (기술이 힘이다) 무선기반 변전소 종합예방진단시스템 개발, 2023.05.01

3. Michelle Cloutier, "Edge-based analytics drive smarter operations: Mobile robots outfitted with AI extend the workforce," IBM Case Study, 2021

 

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