태양광 패널 고장 진단을 AI가 실시간으로 수행

태양광 발전은 친환경 에너지 생산의 핵심이 되는 기술 중 하나로, 그 효율과 안정성은 매우 중요합니다. 그런데 기존의 패널 고장 진단은 주로 인력을 투입하거나 드론을 활용하는 방식으로 이루어져 왔습니다. 그러나 이러한 방법은 효율적이지 않을 뿐더러 인력 투입이 어렵거나 비용이 많이 드는 경우에 한계가 있었습니다.

 AI를 활용한 태양광 패널 고장 진단 기술

원격 진단의 혁신: 한국에너지기술연구원은 AI를 활용한 태양광 패널 고장 진단 기술을 개발하여, 사람이 직접 가지 않아도 원격에서 패널의 오염과 성능 저하를 95% 이상의 정확도로 분석할 수 있게 되었습니다. 이 기술은 특히 사람이 접근하기 어려운 환경에서 유용하게 활용될 것으로 기대됩니다.

AI 학습모델의 활용: 이 기술은 태양광 패널의 상세 정보와 환경센서 데이터를 AI 학습모델에 입력함으로써, 패널의 발전 성능과 다양한 고장 원인을 정확하게 분석합니다. 10년 이상 현장 시험 평가로 수집된 데이터를 활용하여 95% 이상의 정확도를 달성하였습니다.

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I-V 곡선 데이터의 활용: 이 기술은 태양광 패널에서 발생하는 전기에너지를 측정하는 I-V 곡선 데이터를 활용하여, 패널의 성능과 고장 상태를 정확히 예측합니다. 이는 일사량 등 조건이 바뀔 때마다 변동하는 데이터를 신뢰성 있게 분석하는 데 큰 도움이 됩니다.

태양광 발전의 효율성 향상을 위한 혁신적인 기술

이러한 AI를 활용한 태양광 패널 고장 진단 기술은 태양광 발전뿐만 아니라 수상 및 해상에 설치된 설비와 같이 접근이 어려운 지역에서의 유지보수 비용을 절감하고, 에너지 효율을 향상시킬 수 있는 혁신적인 기술입니다. 앞으로 이 기술은 다양한 분야에서 적용될 것으로 기대되며, 클라우드 플랫폼을 통해 공공 서비스로 제공될 계획이라고 밝혔습니다. 태양광 발전을 통해 친환경 에너지 생산을 더욱 효과적으로 추진할 수 있을 것으로 전망됩니다.

 

사진출처 : ENERGIUM | KIER소식 > KIER 뉴스 > 보도자료