서부발전, 인공지능으로 유연탄 수입·재고 전 과정 통합 관리

<사진=한국서부발전>

한국서부발전은 인공지능(AI)을 활용해 발전용 유연탄의 선박 운항부터 하역, 저탄장 재고까지 전 과정을 연계해 예측·관리하는 통합관제 체계를 구축했다.

서부발전은 ‘유연탄 수입·재고 통합관제시스템’ 구축을 마치고 지난달 30일부터 본격 운영을 시작했다고 6일 밝혔다.

회사는 당초 이 작업을 10월 말 완료할 예정이었으나 핵심 기능들을 단계적으로 조기 개통함으로써 구축 완료 시점을 한 달이나 앞당겼다.

이번 시스템은 서부발전이 지난 6월 구축한 ‘선박운항일정 자동화 예측시스템(ETA-Pro)’을 외항 대기와 하역, 저탄장 재고 관리까지 확장한 것이다. 기상 악화와 항만 혼잡 등 다양한 변수에 대응하기 위해 담당자의 경험과 엑셀 집계에 의존하던 연료 수급관리 방식을 데이터와 인공지능 기반으로 전환했다.

시스템은 선박 수송, 외항 대기, 하역, 재고 현황, 종합관제 등 유연탄 수입 전 과정을 6개 모듈로 구성했다. 선박자동식별장치(AIS)를 활용해 선박 위치를 30분마다 자동 갱신하고 생성형 인공지능으로 도착 예정 시간을 예측한다. 외항 대기 단계에서는 대기 순번과 조석·기상 조건을 반영해 접안 시점을 산출하며 하역 진행 상황과 탄종별 재고도 실시간으로 관리한다.

핵심은 각 단계의 예측 결과를 연결하는 ‘연쇄 예측’ 기능이다. 선박 도착이 늦어지면 외항 대기와 접안, 하역 완료를 거쳐 저탄장 재고 전망까지 자동으로 다시 계산한다. 이를 토대로 유연탄 소모 시점을 최대 90일까지 예측할 수 있고 재고가 안전 기준 아래로 내려갈 것으로 예상되면 경보를 보낸다.

경영진과 관리자는 종합 관제 화면에서 재고 수준과 선박별 진행 상황, 향후 재고 전망, 부서별 조치 사항을 한 번에 확인할 수 있다. 엑셀과 이메일을 통한 데이터 집계·보고도 자동화해 부서 간 데이터 불일치와 누락 가능성을 줄였다.

서부발전은 용역 없이 연료 조달 부서와 인공지능 전환 부서 간 협업으로 시스템을 자체 개발했다. 발전소 운영 주체인 태안발전본부는 발전 데이터 제공과 운영 검증을 맡았다. 생성형 인공지능에는 소수의 예시 데이터를 활용하는 퓨샷(Few-shot) 방식을 적용해 대규모 학습 데이터를 별도로 구축하지 않고도 예측 모델을 고도화하도록 했다.

서부발전이 이번에 개발한 시스템은 최근 진행된 사내 혁신과제 우수사례 공모전에서 최우수상을 받았다. 서부발전은 핵심 기술인 ‘선박 도착 예측·알림 알고리즘’의 특허 출원을 추진하고 있다.

서부발전은 사용자 교육과 운영 정보 축적을 통해 예측 정확도를 높일 방침이다. 나아가 타 발전사와 시스템을 공유하는 방안을 협의하고 항만 안전 정보를 국민에게 제공하는 ‘항만안전알리미(PortSafe)’ 서비스도 준비할 계획이다.

이정복 서부발전 사장은 “유연탄 수입·재고 통합관제시스템은 선박 운항부터 저탄장 재고까지 연료 수급 전 과정을 정보화한 지능형 연료 운영체계”라며 “데이터와 인공지능을 활용해 안정적인 연료 수급과 국가 에너지 공급망 안정에 기여하겠다”라고 말했다.

이어 “자체 개발 과정에서 축적한 기술과 경험을 발전업계와 공유해 공공부문의 인공지능 전환 확산에도 힘을 보태겠다”라고 덧붙였다.