[인터뷰]"해상풍력 발전기는 부품만 8천개, 고장이라도 나면 …"

[아이뉴스24 최은정 기자] 통상 해수면 위 높이만 50~100m, 무게는 수백 톤에 달하는 해상풍력 발전기는 8천개 이상 부품으로 구성돼 있다.

만약 부품 한 개가 고장나 가동이 멈추기라도 하면 예상보다 오랜 기간 방치될 수 있다. 파도, 날씨 등의 영향으로 접근이 어려울 수도 있기 때문이다.

부품 이상 가능성을 예측하고 미리 부품을 교체하는 게 최선의 유지·관리 방법으로 꼽히는 이유다.

한국에너지기술연구원(KIER)은 지난 2017년부터 2년 간 진행한 정부 연구개발(R&D) 과제를 통해 '해상풍력 예측적 유지보수 시스템'을 만들었다. 개발에는 글로벌 소프트웨어 기업 매스웍스의 통계·머신러닝 툴박스 등을 사용했다.

통계·머신러닝 툴박스는 통계 및 머신러닝 기법으로 데이터를 표현, 분석하고 모델링하는 일종의 도구다.

KIER는 이를 활용, 풍력 터빈의 굽힘, 축 기울어짐 등 6가지 종류의 상태를 예측하는 훈련을 실시했다. 또 그 결과 해당 상황별로 최고의 예측 성능을 발휘하는 기법을 도출해낼 수 있었다는 설명이다.

최정철 KIER 선임연구원은 "이 시스템은 사물인터넷(IoT)과 빅데이터 등 기술을 통해 대규모 풍력 터빈 시설에 대한 상태 모니터링, 잔여 수명 예측 등 기계 고장을 예측해준다"고 강조했다.

에측적 유지보수 방식이 필요한 이유에 대해 그는 "풍력발전 부품 전체에 센서를 설치하기란 불가능하다"며 "센서를 모두 설치했다고 하더라도 센서·데이터를 처리하는 비용 또한 매우 높을 것"이라고 설명했다.

이어 "일부 부품의 경우 너무 깊숙한 곳에 있거나 온도 등 환경적인 조건으로 인해 센서를 설치하기도 힘들다"고 덧붙였다.

예측적 유지보수가 가능해지면 자연히 유지보수 비용이 줄어드는 효과도 있다. 실제로 운영·유지관리 비용은 해상풍력 발전 비용 중 가장 많은 비중을 차지한다는 설명이다.

그는 "제주도 KIER 전방에 위치한 연구용 해상풍력 발전기 부품 한 개가 고장난 적 있는데, 100만원이면 교체가 가능한 제품이었다"며 "그러나 거센 파도 등 지리적 여건 때문에 약 한 달 간 터빈에 접근하지 못했고, 결국 1억원 정도 손해를 야기했다"고 했다.

이어 "만약 이번 유지보수 시스템을 활용했다면 미연에 방지할 수 있었던 문제였다"고 덧붙였다.

KIER는 향후 해상풍력 발전기를 관리하고 있는 기관 등에 해당 시스템을 도입할 계획이다.

한편 해상 풍력발전은 정부의 '재생에너지 3020' 정책에 따라 향후 10년간 설치도 급격히 증가할 것으로 예상되는 대목이다. 정부는 2040년까지 재생에너지 발전비중을 30~35%까지 높인다는 방침이다.