프로젝트 소개
본 과제는 풍력터빈의 주요 부품에서 발생하는 고장과 손상을 미리 찾아내고, 앞으로 얼마나 더 사용할 수 있는지 예측하는 기술을 개발하는 연구임. 이를 통해 풍력터빈의 갑작스러운 정지와 불필요한 유지보수를 줄이고 안정적인 풍력발전 운영을 지원하는 목적임.
연구 목표는 다수의 핵심부품에 대한 고장 진단예측과 기계학습 기반 유효잔여 수명평가 기술을 확보하여 풍력터빈의 수명연장과 기능 실증을 달성하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 풍력터빈 운전·사용 이력 평가기법과 유효잔여 수명 평가모델 개발, 부품별 데이터 종류 선정 및 특성 분석, 플랫폼 기반 데이터 관리 솔루션 아키텍쳐 설계임. 또한 SCADA, CMS, Met Mast, BLADE, TOWER 데이터를 수집하고 시험단지를 활용한 실증 및 관련 국제 표준 검토를 추진함. 기대 효과는 풍력터빈 가동 중지 시간과 운영·유지보수 비용을 줄이고, 국내 환경에 적합한 O&M 전략과 기술 자립 기반을 확보하는 것임. 인공지능, 디지털트윈, Web 기반 모니터링을 활용한 통합 Health Monitoring 시스템으로 육·해상풍력 및 다양한 산업에 적용 가능함.