[글 메타파스 허철균 대표] 내 주변의 환경은 더디게만 바뀌어 가는 것 같이 느껴지지만, 최근 산업의 변화속도는 매우 빠르게 급변하고 있다.

<미래의 속도> 저자 리차드 돕스, 제임스 매니카, 조나단 워첼는 저서를 통해 “최근의 변화가 산업혁명과 비교해보면 10배 더 빠르고, 300배 더 크고, 그 영향력은 3,000배 더 크게 나타나고 있다”고 밝혔다.

PV모듈 점검용 드론 및 열화상 카메라. 메타파스 제작 검사용드론(좌) 및 DJI 제작 검사용드론(우) [사진=메타파스]

태양광발전 산업도 예외는 아닌 것 같다. 태양광 발전량은 1년마다 80배씩 증가하였고, 2002년 이후 매년 평균 48%씩 성장하며 에너지 기술 분야에서 가장 빠르게 성장하고 있는 분야다.

2021년 글로벌 태양광발전 설비 규모는 약 950GW에 달할 것으로 보이고, 이러한 발전설비 확장 추세에 맞춰 유지보수 및 점검 방식도 기존의 인력에 의존하는 방식에서 탈피해 빠르고 효율적인 방법들이 도입되고 있다. 그중 하나가 드론을 이용한 항공열화상 점검 기법이다.

미국의 에너지 연구기관중 하나인 RMI(Rocky Mountain Institute)에 따르면, 태양광발전소의 발전시스템은 발전을 위한 많은 장치 및 구조물들로 구성되어 있지만, 설치 비용적인 측면에서 전체 비용의 약 50%를 차지하는 태양광 패널, 혹은 모듈이라 부르는 Photo Voltaic Module과 나머지 50%를 차지하는 인버터, 구조물, 전선 등 모든 것을 포함하여 BOS(Balance-of-System)로 분류한다.

태양광발전 시스템에서 PV모듈은 태양광발전의 시작점이며, 발전소 설치비용의 절반을 차지하는 핵심장치다. 때문에 PV모듈의 점검과 유지보수는 매우 중요하다. 하지만 상대적으로 유지보수 및 고장유무 등을 쉽게 확인할 수 있는 인버터와 같은 시설물에 비해 PV모듈은 야외의 넓은 부지에 분산되어 있고 고장유무를 눈으로 확인하기도 어려운 문제가 있다.

재생에너지 3020 정책 등에 따라 향후 우리나라에 건설되는 태양광발전소의 65% 이상이 대형발전소로 건설이 될 계획인데, 대형발전소의 경우 더욱 효과적이고 빠른 점검 기술이 필요하다. 특히, 지붕형태양광발전소 및 건물일체형태양광(Building Integrated Photovoltaic, BIPV)와 같은 건물태양광발전 시스템은 접근성이 떨어져 사람이 점검하기에는 많은 어려움이 따르기에 이러한 문제점들을 해결하고 효율적인 검사 기법의 필요성이 대두되고 있다.

PV모듈의 고장유무를 측정하기 위한 대표적인 방법으로 I-V 커브 추적 방식이 있다. 이 방식은 스트링 및 모듈을 점검할 때 커넥터(connector)를 분리하고 계측기를 연결하는 작업을 수행해야 하는데, 이때 감전 등의 위험이 커서 안전장치를 착용한 전문 고급기술자가 필요하다. 점검 시간동안 발전을 멈춰야 하는 이슈가 있고, 측정결과에 대한 분석과 판단도 전문기술자에 의존해야 한다.

두 번째 방법으로는 휴대용 열화상 카메라를 이용하여 PV모듈을 촬영하는 방법을 많이 사용한다. 주로 2인 1조를 이루어 모듈 하나씩 열화상을 촬영하고 불량 PV모듈을 찾아내는 방식으로 많은 시간이 소요된다.

이제 드론은 태양광발전 시스템의 부지선정 및 설계, 건설 단계 및 공정 관리, 준공 시 PV모듈 점검, 주기적 점검, 수시 점검 등 태양광 발전의 전주기에 걸쳐 사용되며, 그 효율성을 인정받고 있다. [사진=메타파스]

반면, 드론을 이용한 항공 열화상 검사법은 앞에서 언급한 점검 방식에 비해 10배 이상 빠르고 안전하게 점검이 가능하며, 점검 중에도 발전소에 전혀 영향을 미치지 않아 지속적으로 발전이 가능하고 넓은 태양광발전소 부지에 분산 설치되어 있는 PV모듈의 상태를 모두 확인할 수 있는 장점이 있다.

하지만 국내에서 드론을 이용한 항공열화상 검사 기법은 대부분 현장에서 잠깐 영상을 보고 확인하는 수준에 그치고 있어, 해외에서 수행되고 있는 점검 표준을 따르고 전문적인 플랫폼을 이용한 PV모듈 점검과는 다소 거리가 있는 실정이다.

드론 항공 열화상 검사법에서 가장 중요한 부분은 신뢰성 있는 점검 데이터를 획득하고 평가하는 것이다. 이것을 위해 IEC 62446 (Photovoltaic (PV) systems – Requirements for testing, documentation and maintenance – Part 3: Photovoltaic modules and plants – Outdoor infrared thermography) 표준에서 촬영장치, 촬영 절차 및 조건, 획득 데이터의 평가 및 결과 보고서 등에 대해 정의하고 있는데, 제대로 된 점검을 위해서는 이 기준을 만족해야 한다.

그리고 표준을 준수하며 점검 절차에 맞게 생성된 데이터를 딥러닝을 기반으로 데이터를 수집, 관리하며 가시화함으로써 유기적인 결함 등록 및 분석, 보고서생성을 지원하고 이러한 정보를 이해관계자들에게 신속하고 정확하게 공유함으로써 효과적인 유지보수가 되도록 자동화된 워크플로우(workflow)를 지원하는 플랫폼이 필요하다. 플랫폼 기반의 서비스는 지속적으로 데이터를 누적하고 이를 기반으로 발전량 예측, 발전손실량 예측 및 결함(defect) 경향성 분석 등을 통해 유지보수 방향을 결정할 수 있다.

해외의 Raptormaps(미국), SCOPITO(덴마크) 등과 같은 기업들의 플랫폼 서비스는 IEC 62446 표준을 준수하며, AI 기반의 플랫폼 서비스를 제공하고 있다. 국내에서는 메타파스가 자체 개발한 딥러닝 기반 항공 열화상 검사 플랫폼인 ‘SOLVIT’로 서비스를 제공하고 있다.

[정한교 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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