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한전KDN은 AMI 설비 고장 시 전문 인력이 출동해 각종 설비와 통신 상태를 직접 확인한 후 판단할 수밖에 없었던 현상을 개선하고자 노력했다. 이에 시범적으로 제주지역 AMI 설비의 검침 및 통신 데이터 3개월분(약 2테라바이트)의 빅데이터를 정밀 분석해 총 31종의 고장유형을 분류했다. 특히 인공지능 기술을 통해 설비 장애와 통신 불량 등 일시적 장애를 구분하고 불필요한 현장 출동을 최소화할 수 있도록 했다.
아울러 실시간 장애로그 패턴분석과 업무규칙에 따른 장애분류 기능 등을 제공하고 정확한 고장위치 판단을 위한 네트워크 토폴로지(Network Topology) 분석 기능도 지원한다.
한전KDN은 전국 2250만호를 대상으로 관련 사업을 추진하고 있다. 한전KDN은 최종 구축 시, 최적화된 발전계획을 수립하거나 시간대별 전기요금을 차등 적용할 수 있어 전력 사용을 효율화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한 AMI 구축 규모가 확대될수록 데이터 집중장치(DCU)와 모뎀·스마트미터 등 현장 설비의 유지보수와 고장수리를 위한 인력 또한 증가할 것으로 보고 있다.
한전KDN 전력ICT연구원 관계자는 “AMI 장애진단시스템을 활용 시 기존과 비교해 장애처리 시간이나 비용을 절감하고 유지보수 업무를 원활하게 수행할 수 있어 AMI 구축 확대에 도움 될 것으로 기대된다”고 말했다.
