마이크로 그리드 시스템의 IoT 및 빅데이터 기반 자동적응형 다중기계학습 유지보수 플랫폼 개발

Abstract

기술개발의 최종 목표는 “마이크로 그리드 시스템의 IoT 및 빅데이터 기반 자동적응형 다중기계학습 유지보수 플랫폼 개발”이다. 풍력발전시스템을 생산시설로 갖는 마이크로 그리드 시스템은 신재생 에너지 분야에서 가장 중요한 원천 기술이며, 특히, 풍력발전단지(Wind Farm)의 유지보수 비용은 풍력발전 사업의 내부투자수익률(IRR, Internal Rate of Return)에 가장 영향을 많이 미치는 주요 요인 중의 하나이다. 풍력발전기가 고장으로 가동이 중단되면 손실이 발생할 뿐만 아니라, 풍력발전기의 사고를 미연에 예측(Predictive)하여 인적, 물적 손실을 방지(Protective)하고, 운영과 유지보수(이하 O&M, Operation and Maintenance)를 지능적(Artificial Intelligence)으로 최적화(Optimization)하여 자기자본이익률(ROE, Return Of Equity)을 극대화할 것이 요구되고 있다. 마이크로 그리드 운영 및 유지보수(O&M)의 세가지 핵심 요소는 1) 이용율 (Availability), 2) 가동효율 (Efficiency), 3) 운영 및 유지보수 (O&M) 비용 등의 지표이다. 본 과제에서는 이용률 극대화를 위한 지능형 모니터링 시스템 개발과 가동효율 향상을 위한 기계학습 기반 최적운전모드 개발, 또한 운영 및 유지보수 비용 절감을 위한 PMSPIC (Preventive Maintenance Scheduling Problem with Internal Costs) 기반 스케쥴러를 개발 적용한다.