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“고장은 늦기 전에 감지하라 : 발전소 상태 모니터링의 힘”

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설비가 멈추면 발전소는 멈춥니다.

정기 점검만으로는 알 수 없는 이상 징후들, 운전 중 발생하는 미세한 진동, 온도 상승, 윤활유의 변화…

이 모든 신호들은 설비가 보내는 '도와달라'는 SOS입니다.

이제는 고장을 겪고 나서가 아니라, 오기 전에 잡아야 할 시대입니다.

이번 뉴스레터에서는

이상 징후를 감지하는 상태 모니터링(Condition Monitoring)을 알아보겠습니다.

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📌 상태 모니터링이란?

발전소의 주요 설비(터빈, 발전기, 펌프, 보일러 등)의 운전 상태를 실시간 또는 주기적으로 측정하여, 고장 징후를 조기에 감지하는 기술입니다.

단순히 숫자를 보는 것이 아니라, 데이터를 해석해 미래를 예측하는 진단 시스템입니다.

🔍 어떤 데이터를 측정하나요?

이 데이터들은 센서와 데이터 수집 장치(DCS, RTDB 등)를 통해 실시간으로 수집되며, 대시보드나 AI 기반 분석 시스템으로 해석됩니다.

🛠️ 어떤 효과가 있나요?

• 예방 정비: 정해진 주기가 아닌 ‘실제 상태’에 따라 정비 시점 결정

• 운영 비용 절감: 불필요한 부품 교체와 예비품 구입 감소

• 설비 수명 연장: 과부하 및 이상운전 방지

• 안전성 강화: 사고와 계획 외 정지 최소화

• 예측 유지보수 기반 마련: AI 및 머신러닝과의 연계 가능

• 전반적인 자산 관리

  다양한 발전소 환경에 유연하게 적용되어, 핵심 설비의 안정성과 성능을 극대화

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상태 모니터링(Condition Monitoring)을 위한 솔루션 “FAMOS”

FAMOS : 하기의 여러 시스템을 하나의 패키지로 구성 및 공급

• R*TIME : 실시간 데이터 수집 히스토리언
• PEPSE : 성능분석 시뮬레이터 + 실시간 열 성능 모니터링
• PdP & Diagnostics(Rules Engine) : 스마트 예측 시스템 – 분석 및 진단, 이상 탐지

이번 뉴스레터에서는 FAMOS의

PdP & Diagnostics(Rules Engine) 시스템을 소개하겠습니다.

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PdP

패턴 분석 예측 시스템 (Pattern Detection and Prediction)

• 개요: 운영 데이터의 이상 감지를 위해 고급 머신 러닝 알고리즘 사용

• 주요 기능:

  과거 데이터 학습을 통한 기준 패턴 수립

  장비 이상 징후를 나타내는 편차 감지

  예측 정보를 제공해 계획되지 않은 정지시간 방지

• 이점:

  설비이상 조기 감지

  예기치 않은 고장 최소화

  사전 예방 정비를 통한 자산 수명 연장

  운영 리스크 감소

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