풍력발전기 성능분석을 통한 이용률 향상방안에 대한 연구 : 서남해 해상풍력 60MW 실증사업 운영사례 중심

국문 초록 (Abstract)

운영유지보수(Operation & Maintenance, O&M) 비용은 전체 발전단가의 30% 내외 포함될 정도로 차지하는 비중이 크다. 따라서 설치된 발전기가 고장이 없을수록 O&M 비용의 감소와 이용률, 발전량 및 매출액 등을 최대화할 수 있다.
본 연구의 목적은 “서남해 해상풍력 실증단지(60MW)”의 실제 운영 데이터를 활용한 고장률 분석을 기반으로 풍력발전기 성능개선을 통해 해상풍력발전 이용률을 향상시켜 경제성을 확보하는 데 있다. 그러기 위해서 실증단지 풍력발전기의 주요 부품의 고장률에 대하여 분석하고, 유럽 해상풍력단지의 고장률과 비교하고 분석하여 터빈 성능 저하 원인들을 파악하였으며, 기술경영 관점에서 학문적 및 산업 생애주기적 분석을 통해 정량적 분석인 고장률 분석에 따른 문제들에 대응하는 방안과 정성적 분석인 기술경영 관점 분석에서 도출된 경영전략들을 종합하여 가능한 이용률 향상방안을 도출하였다.
정량적 분석에 의한 고장률 분석은 실증단지 풍력발전기 20기(기당 3MW)의 최근 3년간(2022∼2024년) 고장이 발생한 횟수와 정지 및 운영 시간 등을 분석하여 발전단지 전체와 주요 부품별 고장률을 산출하였고, 이를 유럽의 해상풍력단지의 고장률을 비교·분석한 결과, 해외에 비해 높은 고장률, 중고장 복구에 많은 처리기간(lead time) 소요, 정비에 필요한 대체품의 많은 공급 지연, 부품 오염 및 마모, 고장이 빈번한 설비 사용, 많은 운영유지보수 비용 발생, 잭업바지 등 복구에 필요한 해상건설장비 조달 지연, 해상환경에 불안정한 유지보수선(Crew Transfer Vessel, CTV) 운용 등이 문제점으로 도출되었다. 이러한 문제들을 극복하기 위한 가장 근본적인 해결책은 계획정비(Planned Maintenance, PM), 고장정비(Corrective Maintenance, CM) 위주의 사후 대응적인 체제에서 디지털 트윈, 상태기반 유지보수(Condition-Based Maintenance, CBM), 예측유지보수(Predictive Maintenance, PdM) 등 고장 사전예측 기반의 체제로 전환해야 하는 것으로 분석되었다.
정성적 분석인 기술경영 관점에서 분석한 결과, 국내의 해상풍력발전 산업은 도입기에 해당하여 고장률 분석 기반의 체계적인 성능분석을 통한 이용률 향상 전략은 기술적 불확실성 해소와 운영 효율 향상으로 산업의 성장기에 진입할 수 있는 촉매제 역할을 가능하게 하는 핵심 기술경영전략으로 분석되었다. 이러한 전략은 CBM 및 PdM 체제 구축을 통한 기술 리스크 관리 강화, SCADA SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)는 풍력발전기 설비 전반에 걸쳐 데이터를 수집하고, 원격으로 감시하며, 제어 기능을 수행하는 컴퓨터 기반 시스템
기반 실시간 모니터링, AI 기반 고장 예측 모델, 디지털 트윈을 활용한 시뮬레이션 사전 검증체제 도입, 주요 부품 교체(Major Component Replacement, MCR) 기준 수립 등 핵심 구성품의 신뢰성 제고 등이 수반되어야 한다.
풍력발전기의 이용률 향상방안은 고장률 분석에 따른 문제 해결과 기술경영 관점의 분석결과를 반영하기 위한 방안으로 ①디지털 트윈 구축 및 운영, ②상태기반및 예측 유지보수, ③MCR 및 고장 사전예측, ④중고장 대상 이외 부품 설비개선, ⑤잭업바지 공급 최적화, ⑥설비 접근성 향상을 위한 CTV 운영 등을 제시하였다.
본 연구가 국내에서는 처음으로 해상풍력단지 운영관리 실적을 근거로 한 데이터 분석을 통해 도출한 결과라는 점을 고려할 시 앞으로 우리나라에서 크게 확대될 국내 해상풍력단지 운영관리에 참고 자료가 되기를 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to enhance the economic viability of the Southwest Sea Offshore Wind Demonstration Project (60 MW; hereafter, the “Demonstration Project”) by improving turbine capacity factor, benchmarking from the operational data from the Demonstration Project. The study analyzes the items that have a direct impact on capacity factor as follows : ➀ Analyzing failure rates of key components from the wind turbines from the Demonstration Project, ➁ Identifying turbine performance related issues comparing the failure rate results from the Demonstration Project with the European wind farms, ➂ Conducting both an academic and industry life-cycle analysis from a technology-management perspective, ➃ Identifying feasible measures to enhance the capacity factor of the wind farm by integrating countermeasures derived from the quantitative failure-rate analysis and management strategies from qualitative analysis.

From the aspect of quantitative analysis, we analysed the recent three-year operational record (2022–2024) of the demonstration wind farm comprising twenty turbines with 3MW unit-capacity, using failure counts, downtime, and operating hours to estimate failure rates for the entire site and for major components. Based on the analysis, the fundamental solution is a transition from the post-event maintenance system as planned maintenance (PM) and corrective maintenance (CM) to prediction-based maintenance system with digital twin, condition-based maintenance (CBM) and predictive maintenance (PdM).

From the perspective of technology management, the qualitative analysis indicates that capacity factor improvement strategy through failure rate based on systematic performance analysis is a catalyst to actualize the domestic wind industry which is currently in the initial phase to enter a growth stage with the technical uncertainty mitigation and operation efficiency improvement.

To enhance the capacity factor of wind turbines, the study proposes a set of measures designed to address the issues identified through failure rate analysis and to reflect the findings of the technology management perspective: ➀ development and operation of digital-twin systems, ➁ implementation of condition-based maintenance and predictive maintenance, ➂ MCR and failure prediction, ➃ improvement of minor components, ➄ optimization of jackup barge supply, and ➅ improved accessibility with CTV management

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제1절 연구 배경 및 목적 1
• 제2절 해상풍력발전 개요 2
• 제3절 연구 방법 및 구성 4
• 제2장 이론적 고찰 7
• 제1절 기술경영학의 특성 및 연구범위 7
• 1. 정의 및 특성 7
• 2. 연구범위 8
• 제2절국내외 해상풍력 현황 및 전망 11
• 1. 글로벌 현황 및 전망 11
• 2. 우리나라 현황 및 전망 13
• 제3절 실증단지 운영현황 15
• 제4절 선행연구 분석 21
• 제3장 연구 방법 및 분석 25
• 제1절 풍력발전기 이용률 영향요인 25
• 제2절 풍력발전기 고장현황 분석 27
• 1. 고장의 정의 및 연구방법 27
• 2. 실증단지 풍력발전기 고장사례 분석 29
• 3. 해외 풍력발전기 고장사례 분석 39
• 4. 국내외 풍력발전기 고장률 비교 41
• 5. 문제점 및 대응방안 44
• 제3절 기술경영 관점 분석 47
• 1. 학문적 관점 47
• 2. 산업생애주기 관점 50
• 제4절 이용률 향상을 위한 통합전략 54
• 제4장 연구 결과 57
• 제1절 이용률 향상방안 57
• 1. 디지털 트윈 구축 및 운영 57
• 2. 상태기반 및 예측 유지보수 60
• 3. 중고장 대상 주요부품 교체 및 사전예측 63
• 4. 중고장 대상외 부품 설비개선 65
• 5. 잭업바지 리드타임 최소화 67
• 6. 최적 CTV로 설비 접근성 강화 69
• 제2절 경제성 개선효과 71
• 1. 경제성 시뮬레이션 분석 71
• 2. 해외 발전단지 사례 비교 76
• 제5장 결론 80
• 제1절 연구의 요약 및 시사점 80
• 제2절 연구의 한계 및 향후 연구 85
• 참고문헌 87
• Abstract 95