태양광 발전이 본격적으로 보급되면서 유지보수 필요성이 대두되고 있다. 우리나라는 2021년 전세계 6위에 달할 정도로 설치가 급속하게 시작된 국가 중 하나다. 문제는 유지보수에 대한 솔루션이 아직은 미흡하다는 데 있다. 운영 3년이 되면 4.7% 정도 효율이 저하한다.
이를 유지보수 없이 그대로 지낸다면 10년 이상이 되면 10.3%, 20년 이상이 되면 17.8% 효율 저하가 일어난다. 하지만 기존 태양광 발전 유지보수는 한계가 명확하다. 고비용에 장시간 점검을 해야 하다 보니 발전에 많은 손해를 본다. 더불어 단순 모니터링 시스템을 가지고 있다 보니 단순한 상태 파악은 가능하지만 패널 레벨의 진단은 어렵다.
일반 적외선 촬영을 하더라도 단순히 보고서를 위한 촬영이다. 따라서 육안으로 단순 판별하는 수준에서 크게 벗어나지 못한다.
이에, 스카이런은 유지보수 체계를 디지털로 전환해 제공하고 있다. 스카이런의 태양광 발전소 ‘Re-Powering’ 솔루션은 신속하고 안전한 항공촬영으로 저비용으로 단시간 점검이 가능하도록 만든다. 또한 정확한 개별 모듈 인식을 통해 효율 저하 원인과 개선 방안을 정확히 제시한다.
데이터 분석 플랫폼 진단을 통해 효율적, 체계적으로 관리하는데, 특히 AI 시스템을 도입해 발전효율을 체계적으로 분석하고 있다.
스카이런 솔루션은 고화질 적외선 촬영물을 분석하여 태양광 패널 상태와 육안으로 식별이 힘든 기계적 결함들을 인공지능(AI) 소프트웨어로 진단하여 정확하교 효율적인 운영관리 솔루션을 제공한다.
주요 특징을 보면, 평균 인력 점검 기준 대비 90% 이상의 시간 절감과 1/4수준의 비용 절감 효과가 있으며, 개별 패널들의 정확한 열 이미지를 추출하고 분석하여 기존 효율 저하 원인을 개선했으며 패널발전 로직 적용으로 발전효율 분석이 가능하다.
RGB, 열화상 이미지를 지속적으로 추출하여 겹치는 부분의 데이터 가공으로 정확한 이미지 도출이 가능하다. 또한 테이터 분석 플랫폼 진단으로 정밀분석이 이루어지며 효율적인 연개사업이 가능하게 했다.
플랫폼을 통해 지속적인 발전소 분석자료와 운영관리가 용이하며, 점검 중에도 발전소에 영향을 미치치 않아 지속적인 발전소 운영이 가능하다는 것도 강점이다.
이를 이용하며, 발전소 사업주로서는 손실에 대한 우려를 크게 갖지 않아도 되며 불량 PV교체 등 대응이 가능하다 보니 발전수익 개선으로 자연스럽게 이어질 수 있다.
스카이런 장욱 대표는 “당사 솔루션을 통하면 인공지능 기반의 학습된 이미지 데이터를 가시화함으로써 유기적인 결함을 확인하고 지속적으로 데이터를 축적하여 발전량 손실량을 계산하고 결함 분석을 통해 발전소의 최적화 유지보수 방향 결정이 가능하다”면서, “저효율 노후 태양광발전소 설비를 고효율 신규 설비로 교체하는 리파워링을 통해 발전효율과 수명을 극대화하여 발생하는 수익 공유는 물론, 환경까지 생각하는 효율적인 관리가 가능할 것”이라고 전했다.
황성수 글로벌에픽 기자 hss@globalepic.co.kr
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