한국전력, 'AI 전력설비 진단기술' 민간기업에 이전…상용화 속도

한국전력공사가 자체 개발한 인공지능(AI) 기반 전력설비 예방진단 기술을 민간기업에 이전하며 기술사업화에 속도를 내고 있다. 발전·송배전 설비의 고장을 사전에 찾아내는 기술을 기업의 상용 제품에 적용해 국내 시장은 물론 해외 시장까지 진출할 수 있는 기반을 마련하겠다는 전략이다.
한국전력은 지난 4일 광주 김대중컨벤션센터에서 열린 '빛가람 국제전력기술엑스포(BIXPO 2026)'에서 LS 일렉트릭(LS ELECTRIC)과 전력설비 예방진단솔루션(SEDA) 기술이전 계약을 체결했다고 5일 밝혔다.

계약의 핵심은 한전이 전력설비 운영 과정에서 축적한 데이터와 진단 기술을 민간기업의 제품 경쟁력으로 연결하는 데 있다. 공공기관이 자체 기술을 개발하는 데 그치지 않고 민간기업의 사업 역량과 결합해 시장에서 활용할 수 있는 상용 솔루션으로 발전시키겠다는 것이다.

이전 대상인 SEDA(Substation Equipment Diagnostic & Analysis system)는 AI와 빅데이터를 활용해 변전소 등 전력설비의 운전 상태를 실시간으로 감시하고 이상 징후를 분석하는 예방진단 시스템이다. 설비의 상태 변화를 조기에 파악해 고장 발생 가능성을 낮추고, 돌발적인 설비 정지에 따른 피해를 줄이는 것이 목적이다.
특히 한전이 오랜 기간 전력설비를 운영하면서 확보한 방대한 현장 데이터가 기술 경쟁력의 기반이다. 실제 설비에서 수집한 데이터를 AI 학습에 활용해 이상 징후를 판별하는 정확도를 높였다는 점이 기존 진단 방식과 차별화되는 요소다.

실제 운영 성과도 확인됐다. 한전에 따르면 SEDA를 2021년 도입한 이후 전력설비 고장 88건을 사전에 방지했다. 지난해 한 해 동안에는 고장 예방을 통해 약 370억원의 관련 비용을 절감했다. 예방진단 기술이 단순한 상태 감시를 넘어 설비 운영의 안정성과 경제성을 높이는 수단으로 활용되고 있다는 의미다.

LS 일렉트릭은 이번에 이전받은 기술을 자사의 설비 상태 감시 시스템(CMS)에 적용할 계획이다. 여기에 자산관리 시스템(AMS)을 연계해 설비 이상 여부를 확인하는 단계부터 유지보수와 운영관리까지 아우르는 통합 솔루션으로 발전시킨다는 구상이다.

적용 분야도 확대될 전망이다. 반도체 생산시설과 데이터센터처럼 전력공급 중단이 생산 차질이나 서비스 장애로 직결되는 산업 현장에서는 설비 고장을 사전에 파악하는 기술의 중요성이 커지고 있다. AI 기반 예방진단 시스템이 산업시설의 전력 안정성을 확보하는 핵심 기술로 활용될 수 있다는 게 한전의 설명이다.
한전은 이번 국내 기업과의 기술이전을 계기로 해외 사업 확대에도 힘을 싣고 있다. 앞서 지난 5월에는 독일의 전력설비 전문기업 MR사와 SEDA 기술이전 계약을 체결했다. 국내 기업에 이어 해외 기업에도 기술을 이전하면서 SEDA의 글로벌 사업화 가능성을 넓히고 있다.

특히 데이터센터 확산과 노후 전력설비 교체 수요가 맞물리면서 전력설비의 상태를 사전에 진단하고 관리하는 기술에 대한 시장의 관심도 커지고 있다. 전력설비의 안정적인 운영이 산업 경쟁력과 직결되는 만큼 예방진단 기술을 둘러싼 글로벌 시장 선점 경쟁도 본격화할 것으로 예상된다.

한전은 자체 개발 기술의 민간 이전과 해외 사업화를 확대하고 전력산업 관련 기업들과 협력해 기술의 상용화와 수익 창출 기반을 강화할 계획이다. 업계에서는 양사의 기술적 강점을 결합해 시너지를 극대화하는 민관 상생협력의 모범사례로 보고 있다.

김재군 한전 전력계통부사장은 "단순한 기술교류를 넘어 협업 모델을 구체화하고 미래 에너지 신사업 분야에서 함께 성장하는 또 하나의 원동력이 되기를 기대한다"고 말했다.

이진성 글로벌이코노믹 기자 herojin@g-enews.com