전기 시스템은 이전보다 더 똑똑해졌을까요?

'두뇌'의 진화: 자동화에서 지능형 의사결정까지
과거의 전기 시스템에도 자동화 기능이 있었지만, 주로 미리 설정된 규칙에 따라 작동했습니다. 그러나 오늘날의 시스템은 스스로 생각할 수 있는 '두뇌'를 갖추게 되었습니다.
전력 부문 대형 모델이 의사결정의 핵심으로 부상: 중국 국가전력망공사의 '광명 대형 모델'이나 중국남방전력망공사의 '다와트'와 같은 전력 부문별 대형 모델이 시스템의 지능형 핵심으로 자리 잡고 있다. 예를 들어, 항저우의 AI 전력 배분 시스템은 도시 전체의 전력 부하 분석을 3초 만에 완료하여 배분 효율을 3배 이상 향상시켰다.
정확한 예측 및 지능형 진단: 딥러닝 기반 예측 기술을 통해 시스템은 '미래를 예측'할 수 있습니다. 광둥 전력망 회사의 DLCF 시스템은 향후 96시간 동안 부하 예측 오차를 2.1% 이내로 유지합니다. 장쑤성 양저우 전력 공급 회사가 새롭게 도입한 '배전 지역 선로 손실 지능형 에이전트'는 15가지 유형의 가시적 이상 현상과 10가지 유형의 숨겨진 손실을 정확하게 식별하여 배전 지역 선로 손실에 대한 사후 관리 준수율을 99.84%까지 달성했습니다.

'감각'의 확장: 사각지대에서 파노라마적 인식까지
지능형 전기 시스템은 어디에나 존재하는 '감각'을 통해 시스템 전체를 세밀하게 파악합니다.
상황 인식 능력이 크게 향상되었습니다. 중국전력연구소에서 개발한 이 시스템은 그래프 딥러닝 기술을 활용하여 동적 토폴로지 추적 정확도를 98% 이상으로, 분산형 전원-부하 예측 정확도 또한 88%를 초과합니다. 이는 시스템이 자체 운영 상태를 더욱 정확하게 '인지'할 수 있음을 의미합니다.
'자율' 설비 검사: 이전에는 사람이 직접 올라가야 했던 위험한 검사 작업을 이제는 지능형 로봇이 처리할 수 있게 되었습니다. 국가전력망공사의 로봇견 '톈슈', 송전선로 검사 로봇 등이 전력 운영 최전선의 '새로운 직원'으로 자리매김하고 있습니다. 지능형 드론을 이용한 검사 효율은 5배 향상되어 인명 피해를 크게 줄였습니다.

"'손'의 확장: 정밀한 실행에서 인간-기계 협업까지"
지능은 '두뇌'와 '감각'에만 있는 것이 아니라 실행 수준에까지 확장되어 더욱 정확하고 빠른 작업을 가능하게 합니다.
복잡한 작업의 자율 실행: 중국 남방전력의 AI 탑재 로봇 '빅 와트'는 이미 전력망의 안전하고 안정적인 운영을 보장하는 데 핵심적인 작업인 개폐 장치의 스위칭 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다.
밀리초 단위의 지능형 제어: 데이터 센터와 같이 극도로 높은 신뢰성이 요구되는 환경에서, IEC 61850 GOOSE 통신 기반의 지능형 자동 제어 시스템은 빠르고 안정적인 전원 공급 전환을 가능하게 하여, 기존의 배선 방식으로 인한 지연과 위험을 방지합니다. 석유화학 산업에서 ABB의 고속 전송 시스템(HSTS)은 30밀리초 이내에 전원 전환을 완료하여 생산 연속성을 보장합니다.

기본 논리 재구성: 하드웨어 연결에서 소프트웨어 정의 방식으로
위에서 언급한 모든 지능형 성능을 뒷받침하는 것은 전기 시스템의 기본 논리에 있어서의 근본적인 변화입니다.
소프트웨어-하드웨어 분리: 슈나이더 일렉트릭의 에코스트럭셔(EcoStruxure) 개방형 자동화 플랫폼으로 대표되는 '소프트웨어 정의' 개념이 전기 및 산업 자동화 분야에 도입되고 있습니다. 이는 소프트웨어와 하드웨어를 분리하여 모바일 앱 업데이트처럼 소프트웨어 업데이트만으로 시스템 기능을 업그레이드하고 확장할 수 있도록 함으로써 시스템 유연성과 구축 효율성을 크게 향상시킵니다(구축 시간 20~50% 이상 단축 가능).
디지털 트윈: 실제 장비의 디지털 '트윈'을 생성함으로써 장비 상태를 실시간으로 모니터링하고 고장을 경고할 수 있습니다. 핑가오 전기가 개발한 GIS 장비 디지털 트윈 시스템은 48시간 전에 고장 경고를 제공하여 유지보수 효율을 40% 향상시킬 수 있습니다.