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[에너지신문] 발전용 유연탄을 실은 선박이 늦어지면 발전소의 연료 재고 전망도 달라진다. 기상 악화나 항만 혼잡으로 발생한 운송 지연을 접안·하역 일정과 연결해 살펴야 하는 이유다. 한국서부발전이 이처럼 단계별로 맞물린 연료 수급 정보를 인공지능(AI)으로 통합 관리하기 시작했다.

서부발전은 선박 운항부터 외항 대기, 하역, 저탄장 재고까지 연계하는 ‘유연탄 수입·재고 통합관제시스템’을 구축해 지난달 30일부터 운영 중이다. 담당자의 경험과 엑셀 집계에 의존하던 관리 방식을 데이터 기반 예측 체계로 바꾸는 작업이다.

회사에 따르면 이번 시스템은 앞서 지난 6월 구축한 ‘선박운항일정 자동화 예측시스템(ETA-Pro)’의 관리 범위를 발전소 재고까지 확장한 것이다. 선박의 도착 예정 시간을 파악하는 데서 더 나아가, 도착 이후 연료가 저탄장에 들어오기까지의 과정과 소모 시점을 함께 예측한다.

▲서부발전은 ‘유연탄 수입·재고 통합관제시스템’ 구축을 마치고 지난달 30일부터 본격 운영을 시작했다. 사진은 시스템 화면 갈무리.

시스템의 핵심은 앞 단계의 일정 변화가 뒤 단계의 전망에 반영되는 ‘연쇄 예측’ 기능이다. 선박 도착이 지연되면 외항 대기와 접안, 하역 완료 일정에 이어 저탄장 재고 전망까지 자동으로 다시 계산한다. 이를 바탕으로 유연탄 소모 시점을 최대 90일까지 예측하고, 재고가 안전 기준 아래로 내려갈 것으로 예상되면 경보를 보낸다.

선박 위치는 선박자동식별장치(AIS)를 통해 30분마다 갱신하며, 생성형 AI로 도착 예정 시간을 예측한다. 외항에서는 대기 순번과 조석·기상 조건을 반영해 접안 시점을 산출한다. 하역 진행 상황과 탄종별 재고도 실시간으로 관리해 운송 정보와 발전소 운영 정보를 연결한다.

이같은 방식은 운송 차질이 향후 재고에 미칠 영향을 미리 파악하고 대응할 시간을 확보하는 데 목적이 있다. 경영진과 관리자는 종합관제 화면에서 현재 재고와 선박별 진행 상황, 향후 재고 전망, 부서별 조치 사항을 함께 확인할 수 있다. 엑셀과 이메일을 통한 집계·보고도 자동화해 부서마다 다른 자료를 사용하거나 정보가 누락될 가능성을 줄이도록 했다.

개발은 외부 용역 없이 연료 조달 부서와 AI 전환 부서 간 협업으로 진행했다. 태안발전본부는 발전 데이터를 제공하고 운영 검증을 맡았다. 생성형 AI에는 소수의 예시 데이터를 활용하는 퓨샷(Few-shot) 방식을 적용했다. 대규모 학습 데이터를 별도로 구축하지 않고 예측 모델을 고도화할 수 있도록 설계했다는 게 서부발전의 설명이다.

서부발전 관계자는 “사용자 교육과 운영 정보 축적을 통해 정확도를 높일 계획”이라고 밝혔다.

출처 : 에너지신문(https://www.energy-news.co.kr/)