[칼럼] 진보하는 태양광발전소 유지보수 기술…인공지능 기반 항공열화상 검사 플랫폼
  • 정한교 기자
  • 승인 2022.03.28 08:30
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발전소 최적화 가능한 수준의 data driven management 필요

[글 메타파스 허철균 대표] 미국을 기반으로 전세계 32개국에 태양광발전소 항공열화상 인공지능(AI) 플랫폼 서비스를 제공하는 랩터맵스가 최근 발표한 ‘글로벌 태양광 검사 보고서’에 따르면, 발전소 검사를 거듭할수록 발전에 영향을 주는 결함이 증가하는 것으로 나타났다.

랩터맵스가 최근 발표한 ‘글로벌 태양광 검사 보고서’에 따르면, 발전소 검사를 거듭할수록 발전에 영향을 주는 결함이 증가하는 것으로 나타났다. [사진=utoimage]

랩터맵스의 이번 보고서는 IEC TS 62446-3:2017 국제표준을 준수하며, 2021년 1년동안 진행됐다. 조사 대상은 유틸리티급을 포함한 총 20.24GW에 이르는 상업용 태양광발전소가 대상이었으며, 이는 우리나라 전체 태양광발전소의 발전용량과 맞먹는 수준이다.

랩터맵스의 조사 결과를 살펴보면, 매년 검사를 거듭할수록 발전에 영향을 주는 결함도 증가했다. 이러한 증가는 주로 스트링인버터(string inverter), 컴바이너(combiner) 등에서 발생했다.

랩터맵스 에디(Eddie Obropta) 최고기술경영자(CTO)는 “매년 이러한 결함의 증가로 볼 때 효율적인 운영만으로는 발전량을 극대화시키는데 한계가 있다는 것을 알 수 있다”며, “보다 진보된 기술을 사용해야만 한다. PF, 사업주, 유지보수 담당자 등 발전소 이해관계자들은 데이터와 분석을 활용해 기타 비용을 줄이는 똑똑한 결정을 내려야 한다”고 말했다.

항공열화상검사 통계(2021), 출처 : 랩터맵스 ‘글로벌 태양광 검사 보고서(Raptor Maps Global Solar Inspection Report)’
항공열화상검사 통계(2021), 출처 : 랩터맵스 ‘글로벌 태양광 검사 보고서(Raptor Maps Global Solar Inspection Report)’
연도별 결함에 따른 발전소 영향, 출처: 랩터맵스 ‘글로벌 태양광 검사 보고서(Raptor Maps Global Solar Inspection Report)’
연도별 결함에 따른 발전소 영향, 출처: 랩터맵스 ‘글로벌 태양광 검사 보고서(Raptor Maps Global Solar Inspection Report)’

메타파스는 태양광발전소의 발전량을 극대화를 돕는 인공지능 기반 항공열화상 검사 플랫폼 서비스 기업이다. IEC 62446-3 표준을 준수하며, 발전소 정사이미지 기반 GIS 모델링 및 자동 비행 경로 설정을 통해 항상 균일한 데이터를 획득한다. 플랫폼에서 AI 및 전문가 분석을 통해 결함 종류별로 모듈 위에 마커를 사용해 가시화함으로써 발전소 전체의 문제를 한눈에 볼 수 있도록 서비스를 제공하고 있다. 항공열화상검사는 발전소 준공시 PV모듈 검사를 통해 시공상 문제가 없는지, 불량 모듈은 없는지 확인할 수 있다.

메타파스 허철균 대표
메타파스 허철균 대표

무상유지보수 종료 전 점검, 발전소 거래를 위한 상태 점검, 발전 저하시 문제점 파악을 위한 점검, 그림자에 의한 발전량 저하문제 점검 등 태양광발전소 수명(lifecycle)의 여러 단계에서 더욱 빈번하게 사용되고 있다.

메타파스 허철균 대표는 “다양한 태양광발전소의 문제점을 가장 효율적으로 해결하기 위해서는 결함이 관리 가능해야 한다”며, “어떠한 결함들이 어디에 얼마나 있는지 확인가능하고, 관리 가능한 수준의 data driven management가 필요하다. 이는 최대 발전량을 위한 발전소 최적화를 진행하고, 기타 소요비용(Soft cost)의 최소화를 지원한다”고 밝혔다.

 

 

 



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