전국 ESS 2444곳·95.8% AI로 실시간 관제
1분 단위 운영데이터 분석해 이상징후 선제 포착
디지털트윈으로 고장·사고 상황 가상공간 재현
전기안전대상서 ‘사전예방’ 중심 안전관리 제시
한국전기안전공사는 9일 AI 기반 디지털 안전관리 플랫폼 ‘E-On’을 통해 전국 ESS 2444곳(95.8%)을 실시간 관리하고 있다고 밝혔다. 사진은 디지털트윈 기반 검증 시스템. ⓒ데일리안 정다운 기자
한국전기안전공사가 인공지능(AI)과 디지털트윈을 활용해 에너지저장장치(ESS)의 위험을 사전에 찾아내는 예방 중심의 안전관리를 강화하고 있다.
전기안전공사는 9일 AI 기반 디지털 안전관리 플랫폼 ‘E-On’을 통해 전국 ESS 2444곳(95.8%)을 실시간 관리하고 있다고 밝혔다. 배터리 운영정보와 환경·이벤트 로그 등을 1분 단위로 분석해 이상징후를 포착하는 방식이다.
이상이 감지되면 관제시스템과 모바일을 통해 전기안전관리자 등에게 알람이 전달된다. 중요·위험 이벤트에 대해서는 현장 안전조치 결과를 시스템에 입력하도록 하고 공사가 적합 여부를 확인한다.
지난 7월까지 이를 바탕으로 배터리 교체와 공조시설 수리, 전력변환장치(PCS) 교체 등 84건의 사전 예방조치가 이뤄졌다. ESS 한 개소당 매분 75개의 디지털 정보가 들어오고 54개의 이벤트 정보는 즉시 수집된다.
실제 한 사업장에서는 배터리 온도가 지속해서 오르는 이상징후가 포착되기도 했다. 당시 원인은 꺼진 에어컨이었으며 재가동 뒤 온도는 정상 수준으로 내려왔다. 작업자가 충전율(SOC) 설정값을 되돌리지 않아 100%로 유지된 사례도 확인됐다.
공사는 과거 ESS 화재사고 17건과 이벤트 정보 6558건을 분석해 화재 전조현상을 추적했다. 모듈온도 상승과 직류 과전압, 전압·온도 불평형 등을 주요 이상신호로 활용한다. 평소와 다른 패턴이 나타나면 당일 데이터를 3일·6일 전과 비교해 이상 여부를 판단한다.
김성호 전기안전공사 재생에너지정책부장은 “평소와 다른 패턴이 나오는지를 확인해 관련 사업장에 알리고 있다”며 “더 많은 이벤트 정보를 활용해 고도화하면 ESS 화재를 지금보다 더 줄일 수 있을 것”이라고 말했다.
전기안전공사는 사고 위험을 가상공간에서 미리 검증하는 체계도 구축했다. 전북 완주군 ‘신재생 연계 ESS 안전성 평가센터’에서는 실제 설비의 운전상태를 가상공간과 초 단위로 동기화해 이상징후를 살피고 고장·사고 상황을 사전에 재현한다.
기존 안전성 시험이 배터리 등 개별 제품의 성능 확인에 초점을 맞췄다면 디지털트윈 기반 검증 시스템은 배터리와 배선, 보호장치, 태양광 등이 연결된 실제 운전환경에서 복합적인 위험요인을 검증할 수 있다. 현재 ESS 사업장 약 10곳의 운영데이터가 연계돼 있으며 기업 3곳이 제품 시험에 활용했다.
다만 AI가 이상징후를 포착하더라도 전기안전공사가 직접 설비를 멈출 수 있는 것은 아니다. 자동 정지는 기술적으로 가능하지만 ESS 충·방전 중단이 사업자의 수익에 영향을 미치는 데다 민간 소유 설비여서 임의 제어에는 한계가 있다.
김 부장은 “기술적으로는 가능하지만 개인 소유물이기 때문에 공사가 셧다운을 임의로 할 수 없다”고 말했다. 현재는 이상징후가 감지되면 사업자나 전기안전관리자에게 알리고 현장에서 최종 조치하는 방식으로 운영된다.
전기안전공사는 디지털트윈과 AI를 활용한 ESS 수명 예측과 최적 운전 알고리즘 개발을 추진한다. 배터리 에너지저장장치(BESS)와 데이터센터용 대용량 무정전 전원공급장치(UPS)의 안전성 검증도 강화할 방침이다.
한편 이 같은 안전관리 방향은 지난 8일 전북 전주시 더메이호텔에서 열린 ‘2026 대한민국 전기안전대상’에서도 강조됐다. 전기안전공사는 오는 11일까지 ‘제2회 대한민국 전기안전 컨퍼런스’를 연다. 전기안전대상을 포함해 총 8개 행사가 진행된다.
남화영 전기안전공사 사장은 대회사에서 “새로운 기술과 설비의 발전은 새로운 안전 과제를 가져온다”며 “전기안전도 데이터와 기술을 바탕으로 위험을 예측하고 사고를 예방하는 선제적 안전관리로 나아가야 한다”고 말했다.
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