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Start Up Innovation / Science
송전선, AI가 자동 점검
도쿄전력파워그리드

태풍으로 인한 심각한 피해를 입은 일본열도. 부각되고 있는 과제 중 하나가 대규모 정전에 대한 대비이다. 도쿄전력홀딩스 산하의 송배전 사업을 운영하는 도쿄전력파워그리드(PG)는 평상 시의 유지보수 관리를 위해 송전선을 자동으로 점검하는 시스템을 개발. 이를 통해 일본의 전력 수요를 뒷받침하는 송전선에 발생할 수 있는 트러블의 근원을 제거해나갈 방침이다.

-- 고장 패턴을 학습 --
개발된 것은 AI를 통해 이상을 검지하는 시스템으로, 사람이 눈으로 점검하는 것에 비해 작업 시간이 약 80% 단축된다. 현장 실증을 시행한 후, 올 하반기부터 도쿄전력PG 관할구역에 시스템을 도입한다.

도교전력PG는 데이터분석기업인 테크노스데이터사이언스∙엔지니어링(TDSE)과 연대해 약 2년에 걸쳐 송전선의 자동점검시스템을 개발해왔다.

-- 작업 시간 80% 단축 --
발전소에서 생산된 전기는 송전선을 통해 각지에 운반된다. 송전선은 철탑에 걸쳐진 ‘가공(架空) 송전선’, 지하 터널 등을 통과하는 ‘지중(地中) 송전선’으로 크게 구별된다. 도쿄전력PG는 총 약 4만km, 거의 지구 한 바퀴 분의 송전선을 보유하고 있다.

비바람에 노출되는 ‘가공 송전선’은 노후화로 인한 부식 및 손상, 낙뢰로 인한 그을림 등이 발생할 가능성이 있다. 송전선 고장은 대규모 정전으로 이어져 6년에 1회 정도의 빈도로 점검이 이루어지고 있다.

송전선 점검은 작업자가 송전선을 따라 이동하며 눈으로 이상이 없는지를 확인한다. 하지만 진입이 어려운 산간지역 철탑에 걸려있는 송전선은 헬리콥터를 통해 동영상 촬영을 해야 한다. 그것을 숙련된 작업자가 모니터로 체크해 점검하고 있다.

예를 들어 2016년에는 점검 장소 중 절반 이상이 헬리콥터가 필요한 대상이었다. 동영상 확인 작업만으로도 누계 약 1,330시간이 소비되었다.

도쿄전력PG와 TDSE은 송전선의 고장 패턴을 AI에게 학습시켰다. 예를 들어 낙뢰 피해를 입은 송전선은 표면이 녹아 ‘아크(Arc)자국’이라고 불리는 거무스름한 자국이 남는다. 미세하게 송전선의 일부가 잘린 경우 등의 패턴을 과거 5년 분의 동영상을 이용해 AI에게 학습시켰다.

숙련된 작업자의 감각 및 경험에 의존해온 판별을 시스템화함으로써 송전선에 이상이 있는지 여부를 순식간에 판단할 수 있게 한 것이다. 시스템은 우선 헬리콥터가 촬영된 동영상에서 송전선 부분만을 추출. 그 송전선의 영상 데이터를 더욱 세밀하게 분할해 송전선에 이상이 있는 부분을 확인한다.

송전선의 이상은 미세한 것도 많아 숙련된 작업자조차도 놓칠 가능성이 있다. 도쿄전력PG는 영상 데이터를 10만 패턴으로 분류함으로써 정밀한 조사를 자동으로 처리할 수 있도록 했다. 작업자가 확인하는 시간을 80% 정도 줄일 수 있다고 한다.

정밀도 향상을 위한 분석 방법도 연구하고 있다. 현재의 시스템은 5% 정도 이상을 놓치는 오류가 발생한다. 동영상의 질과 AI의 학습 부족이 원인이다.

시스템은 판단 기준으로서 ‘정상’과 ‘이상’의 2가지 패턴을 이용하고 있지만, ‘정상이 아닐 가능성이 있다’고 판단되는 장소의 경우, 모두 ‘이상’으로 판단하도록 했다. 이러한 경우에는 작업자가 따로 확인한다.

판단의 정확도를 향상시키기 위해서는 데이터량이 중요하지만 쉽게 데이터를 수집할 수 없다는 사정이 있다. 송전선에 이상이 발생한 곳의 영상 데이터는 원래부터 양이 적었다.

-- AI와 사람의 눈을 융합 --
도쿄전력PG와 TDSE는 앞으로 이상을 놓치는 오류를 1% 미만으로 낮추는 것을 목표로 영상의 공유∙학습을 지속해나갈 방침이다. 전력의 안정 공급을 위해 AI와 사람의 눈을 융합, 정밀도와 업무 효율을 향상시켜 나간다.

도쿄전력PG는 전압을 조절하는 ‘변전’시설의 점검 작업도 AI를 이용해 효율화하고 있다. 2018년 12월에 NTT데이터와 공동으로 변전시설 점검 작업을 자동화하는 시스템을 개발. 도쿄전력PG가 보유한 약 1,300곳의 배전용 변전소 가운데 올해 안에 4분의 1 정도의 변전소에 시스템을 도입할 예정이다.

기존의 변전소에 설치된 설비는 월 1회 정도 작업자가 방문해 눈으로 점검해왔다. 앞으로는 시스템을 도입해 변전소에 설치된 카메라로 영상데이터를 수집해 AI가 자동으로 이상을 검지하도록 한다.

지난 9월에 일본열도를 강타한 태풍15호로 인해 도쿄전력 관할구역 내 최대 93만세대에 정전이 발생. 10월 태풍19호의 경우, 최대 43만세대에 정전이 발생했다. 강풍 등으로 현장 작업이 어려워 9월 정전 때에는 전면 복구에 2주 이상이 소요되었다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서라도 AI시스템을 활용한 일상적 점검은 중요하다.

기업들은 자연재해에 어떻게 대응해야 하는지에 대한 대책 마련에 고심하고 있다. 또한 전력 설비의 유지보수 및 점검을 담당하는 인재 확보도 큰 과제로 떠오르고 있다. 한정된 인력으로 인프라를 지키기 위한 방법으로 업무의 효율화는 더욱 중요해지고 있다.

도쿄전력PG는 자동점검시스템을 외부에 판매해 나갈 방침이다. 일본의 라이프라인을 유지해 나간다는 의미에서도 이러한 시스템을 현장에 도입, 지식을 공유함으로써 차기 이노베이션을 창출해낼 필요가 있다.

 -- 끝 --