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한전KDN, Deep Learning 기반 송전선로 부식도 예측 모델 개발
작성일2017/12/07 14:10 작성자최고관리자 조회83
한전KDN, Deep Learning 기반 송전선로 부식도 예측 모델 개발

한전KDN, Deep Learning 기반 송전선로 부식도 예측 모델 개발
- 안정적인 송전선로 운영에 기여 -


한전KDN(사장 임수경)은 지난 6일 대한전기학회 동계학술대회에서 Deep Learning 기술을 활용하여 가공 송전선로의 부식을 진단할 수 있는 모델을 발표했다.


이번에 개발한 Deep Learning 기반의 송전선로 부식진단 모델은 육안으로 식별이 불가능한 가공 송전선로의 내부 부식이나 이상상태를 판단하는데 이용 할 수 있다. 따라서 안정적인 송전선로 운영에 기여할 것으로 기대된다. 와전류 탐상법과 같은 비파괴 방식으로 송전선로의 부식상태 진단이 가능하며, 학습된 34,000여건의 데이터를 이용하여 90% 이상의 정확도를 나타냈다. 한전KDN은 본 모델의 논문과 프로그램 등록을 마친 상태다.


한전KDN 관계자는 Deep Learning 기반의 송전선로 부식진단 모델을 통해 보다 효율적이고 경제적인 전력설비운영이 가능할 것으로 기대된다고 말하며, 추가적으로 다양한 전력 설비에 대한 고장 예측 및 효율적 전력망 운영을 가능하게 하는 연구도 진행 중에 있다고 밝혔다. 


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