태양광발전소의 균등화발전단가(LCOE) 감소를 위한 고장물리(PoF) 기반 지능형 유지보수(O&M) 의사결정 플랫폼

천성일; 오경석

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저자정보: 천성일 (한국전자기술연구원) 오경석 (한국전자기술연구원)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 신뢰성부문 2021년도 춘계학술대회 논문집

발행연도: 2021.4

수록면: 44 - 44 (1page)

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신재생에너지의 주요 에너지원으로 각광받고 있는 태양광 발전은 3 차 에너지기본계획으로 인해 2020 년 3 분기 기준 보급 용량 3.28GW를 도달 하였다. 이에 따른 인공지능(AI)기반 유지보수 시장은 19년 400 억원에서24 년 800 억원으로 추정되어 연평균 9% 성장할 것으로 전망된다.
태양광발전소는 태양광으로 생산되는 발전량을 최대화하고 균등화 발전단가(LCOE)를 저감하기 위해 유지보수(O&M)는 필수적으로 고려되어야 한다. 기존의 방식은 단순 계측과 실시간 동작상태 모니터링을 통한 상태기반정비(CBM)가 이루어졌으나 고장 발생 후 정상상태 복구를 위한 정비로 인해 수익 확보 및 운용안정성이 저하되었다. 보다 신뢰성 높은 운영을 위해 고장 전조(Precursor)기반의 고장원인 분석과 데이터 중심(Data-driven) 분석결과에 기초한 시정 계획이 수립이 되어야 하며 이를 머신 러닝을 통한 빅데이터^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10555877');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

#PV system(태양광발전) #Fault analysis(고장분석) #Physics of Failure(고장물리) #LCOE(균등화발전단가) #AI(인공지능) #O& #M(유지보수)

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