1. 서 론

1990년 영국 전력사의 민영화가 시작된 이후로 전력설비에 대한 투자비용을 최소화하기 위한 연구가 시작되었다⁽¹⁾. 이와 같은 연구의 결과로 2008년에는 자산관리 관련 영국 표준 규정(PAS 55: Publicly Available Specification 55)이 제정되었으며, 2014년에는 자산관리 관련 국제 표준 규정인 ISO 55000 (International Organization for Standardization 55000) 시리즈가 제정되었다^(2-4). ISO 55000에서는 자산관리의 개요 및 원칙과 전문용어를 기술하였으며, ISO 55001은 자산관리에 필요한 요구사항으로서 인증을 받기 위한 규정이라고 할 수 있으며, ISO 55002는 ISO 55001의 적용을 위한 세부지침을 기술하였다^(2-4).

자산이란, 개인이나 기업이 소유하고 있는 경제적 가치가 있는 무형물 또는 유형물로서 자산관리가 실시되고 있는 유형자산으로는 생산설비, 운송설비, 철도, 도로, 가스 및 전력설비와 같은 사회 인프라 시설이 있는데 이와 같은 시설은 시간이 지날수록 성능이 저하되고 고장횟수 및 보수비용이 증가하는 특징을 가지고 있다. 따라서 전력설비와 같은 자산에 대한 적절한 관리기술이 필요하다.

자산관리란, 전력설비(자산)의 가치를 극대화시키는 행위로서 설비의 고장 방지와 안전 측면을 포함한 자산의 경제적 가치를 보존하는 행위를 의미한다. 또한 자산관리는 설치에서 폐기까지의 전주기 수명 (life cycle)에 대한 효율적 관리(우수한 성능을 가진 설비의 저렴한 구매, 유지보수 비용의 최소화, 운전비용의 최소화, 적절한 시기의 유지보수에 따른 고장방지, 최적의 교체 및 폐기시기 결정) 및 물리적 성능과 경제적 가치를 동시에 최적화하는 행위를 의미한다⁽⁵⁾.

과거의 유지보수(managing asset) 개념에서는 자산의 성능만을 고려했던 것에 반하여 현재의 자산관리(asset management) 개념에서는 자산의 성능뿐만 아니라 비용과 위험도를 동시에 고려하는 것이 과거의 유지보수와 자산관리의 차이점이라고 할 수 있다.

전력용 변압기의 경우, 미국에서는 주로 1950년대부터 설치되기 시작하여 2022년 현재 운전기간이 70년 에 도달하고 있어서 폐기시기와 폐기수명 연장에 많은 관심을 가지고 이에 대한 자산관리를 수행하고 있다⁽⁶⁾. 반면 우리나라에서는 주로 1990년대 이후부터 전력용 변압기가 설치되기 시작하였기 때문에 설치된 지 30년이 지나고 있다. 따라서 국내의 경우, 지금까지 설치 기간이었다고 한다면 앞으로는 관리 및 경영에 목적을 두고 효율적인 관리를 위한 자산관리가 수행되어야 할 것이다. Fig. 1에는 전력기기의 설치현황과 수명에 관한 예시로서 미국과 한국의 연도별 전력용 변압기 설치 현황을 나타내었다. 즉, 미국이나 영국과 같이 전력사가 민영화된 경우에는 전력설비에 대한 투자비용이 최소화되어 고장율이 증가할 우려가 높아지고 있으며, 우리나라와 같이 전력사가 공기업인 경우에는 해외 전력사와 비교하여 전력설비에 대한 투자비용이 높아서 고장율은 낮지만, 운영의 효율성은 저하된다. 따라서 자산관리 측면에서는 적절한 투자비용을 통하여 높지 않은 위험도를 관리해야 한다⁽⁷⁾. 이와 같은 투자비용과 전력설비의 고장으로 인하여 발생하는 위험도와의 관계를 Fig. 2에 나타내었다. Fig. 2에서 보는 바와 같이 자산관리란, 투자비용의 관리를 통하여 위험도를 관리함으로써 자산의 성능을 최대화하는 것이라고 할 수 있다⁽⁷⁾. 2021년 11월에 발표된 한국전력공사의 중장기(2022년～2026년) 경영목표에 따르면 ‘전력수급 안정 및 고객신뢰도 제고’의 전략목표 아래에 자산관리 시스템을 활용한 설비보강 예산을 절감하는 것을 목표지표로 삼고 있을 정도로 자산관리가 한국전력공사의 경영목표에 중요한 역할을 하고 있다⁽⁸⁾.

Fig. 1. Status of installation number of power transformers in the US and South Korea

Fig. 2. Relationship between investment and risk in power asset management

2. 세대별 자산관리

1940년대부터 1950년대까지는 주로 유지보수의 개념으로 자산을 관리하였는데 이 시기에는 주로 사후 정비(corrective maintenance: CM)를 중심으로 고장이 발생한 이후에 자산을 보수하는 방식을 사용하였다. CM은 1세대 자산관리로서 강건설계를 바탕으로 한 비교적 단순한 관리방식이라고 할 수 있다⁽⁹⁾. 이후 1960년대 이후부터는 시간기준 정비(time based maintenance: TBM)가 이루어지기 시작하였는데 이와 같은 방식은 전력설비를 운전하면서 수집한 고장의 확률적 수명을 바탕으로 고장이 발생하기 전 전력설비를 교체함으로서 신뢰도를 확보하는 시스템이다. TBM은 2세대 자산관리 방식으로서 최초의 예방 정비기술이라고 할 수 있으며, 설비 중심의 산업이 고도화되면서 적용되기 시작하였다⁽⁹⁾. 이와 같은 TBM을 통하여 시간을 기준으로 한 업무를 계획하고 조정하기 시작하였다. 이후 1980년대에 들어서는 각종 센서의 개발이 본격화되면서 이를 기반으로 전력설비의 상태를 모니터링하고 진단하여 고장이 발생하기 전에 문제가 될 수 있는 부품이나 설비를 교체하는 예방진단(prevention and diagnosis) 방식의 3세대 자산관리가 시작되었다. 3세대 자산관리는 예지정비(condition based maintenance: CBM) 방식으로서 전력설비에 부착된 센서를 이용하여 정기적 검사를 실시하고 투자비용을 최소화하기 위한 방법의 일환으로 분해 후 조립과 같은 작업을 최소화하는 특징을 가지고 있다. 분해 후 조립과 같은 과정은 전력설비의 downtime을 증가시킴으로서 막대한 경제적 피해를 초래할 수 있다⁽¹⁰⁾. 3세대 CBM 방식의 자산관리는 설비의 부품단위로 특성을 파악하여 최적의 관리 방식을 선정할 뿐만 아니라 모니터링 시스템과 연계한 상태 감시를 통하여 최적의 기능을 발휘할 수 있는 상태를 유지하는 특징을 가지고 있다. 요약하자면 3세대 자산관리는 센서를 통하여 모니터링한 각종 신호와 전력설비의 고장을 유발할 수 있다고 판단되는 임계값(threshold point)을 실시간으로 비교하여 임계값을 상회하는 신호가 발생했을 때 이상 알람신호를 송출하여 고장을 예방하는 것이다⁽⁹⁾. 이와 같은 3세대 CBM에서는 이상 통보와 전조 증상의 비교를 통한 고장의 발생원인 분석까지 수행한다. 예지정비를 통하여 전력설비의 성능을 유지하고 시스템의 신뢰성을 확보하는 것이 3세대 자산관리의 특징이라고 한다면, 전력사의 민영화를 계기로 시작된 4세대 자산관리에서는 시스템의 신뢰성 확보를 넘어서 투자비용과 위험도를 동시에 고려하는 위험기반 정비(risk based maintenance: RBM) 개념이 도입되었다⁽⁹⁾. 즉, RBM은 전력설비의 고장확률과 피해량을 고려한 위험도를 평가하고 수리계획을 수립하는 자산관리 방식이다. 이때 고장확률을 바탕으로 수명을 계산하기 위해서는 고장, 운전, 진단 및 부하 데이터와 같은 다양한 데이터가 필요하며, 그를 바탕으로 한 체계적 관리시스템을 구축하여 투자비용(capital expenditure: CAPEX)과 운영비용(operating expenditure: OPEX)을 최소화하는 것을 목표로 한다. 각종 데이터를 이용하여 고장확률을 계산할 때 자산의 물리적 데이터를 근거로 한 health index 지표를 사용하기도 한다. 이때 health index를 포함한 수명과 관련된 인자들을 probability of failure(PoF)라고 하며, 위험도를 비용 등으로 변환하여 나타낸 지표를 criticality of failure 혹은 consequence of failure(CoF)라고 한다.

민영화가 이루어진 해외 전력사의 경우에는 자산의 상태평가에 비하여 상대적으로 자산의 가치와 자본의 투자를 중점적으로 시행하는 asset investment planning(AIP)을 바탕으로 자산관리가 이루어지고 있지만, 한국전력공사와 같이 공영적 성격을 가진 전력사의 경우에는 자본의 투자에 비하여 자산의 물리적 상태평가를 바탕으로 수명예측과 그에 따른 위험도 분석을 중요시하는 asset performance management(APM)을 중심으로 자산관리를 수행하고 있다.

3. 자산관리의 구조

4세대 자산관리는 자산의 health index와 같은 수명과 관련된 고장확률을 계산하고 예측하는 PoF와 고장으로 인하여 발생할 수 있는 전체적인 위험도 및 영향도를 지표화하여 나타내는 CoF로 구분되어 있다.

3.1 PoF

PoF는 자산의 물리적 상태를 평가하는 객관적인 지표로서 크게 고장 데이터와 운전 데이터, 진단 데이터, 그리고 부하 데이터 등이 있을 수 있다. 고장 데이터는 기대했던 자산의 성능을 보장할 수 없는 상태로 만드는 주요 고장(major failure)과 자산의 성능과는 무관한 고장으로서 간단한 정비나 보수를 통하여 원래의 성능을 회복할 수 있는 경미 고장(minor failure)으로 구분할 수 있다. 수배전반을 포함한 전력설비는 고장이 발생하여 폐기하기 전에 refurbishment나 retrofit과 같은 재제조를 통하여 수명을 연장할 수 있다⁽¹¹⁾.

운전 데이터는 제조사나 설치 장소, 정격, 타입 용량 등의 기본적인 데이터를 의미하며, 진단 데이터는 자산에 설치된 각종 센서로부터 습득할 수 있는 온도, 부분방전, 진동 등과 같은 자산의 상태를 나타낼 수 있는 물리적 데이터를 의미한다. 부하 데이터는 차단횟수나 고장전류의 크기 및 과부하전류와 같이 한 번의 이벤트로 인하여 자산의 물리적 상태 열화를 초래하지는 않지만 장시간에 걸친 반복적 입력을 통하여 물리적 열화현상을 유발할 수 있는 데이터를 의미한다. 운전 데이터와 고장 데이터를 이용하여 통계수명을 도출하고 진단 데이터를 통하여 전력설비의 상태 잔여수명을 계산할 수 있으며, 부하 데이터를 이용하여 운전 잔여수명을 계산할 수 있다. 이와 같은 과정을 통하여 계산된 통계수명과 상태 잔여수명, 그리고 운전 잔여수명을 통하여 자산의 물리적 건전도를 평가할 수 있는 객관적 지표인 health index를 도출할 수 있다. APM을 강조하는 관점에서 자산관리를 수행하는 기관에서는 health index의 신뢰성을 확보하는 것이 매우 중요한 일이다. Health index의 신뢰성을 향상시키기 위해서 기존에는 자산의 물리적 상태를 포함한 수명을 단축시킬 수 있는 인자들의 합을 단순히 모두 더하여 점수화하는 summation 기법을 사용하였다. Summation 기법에서는 각각의 열화유발 인자에 대해 전문가의 주관적 가중치가 부여되었으며, 각각의 인자에 대한 점수의 단순 합이 어떤 임계값을 상회할 때 고장이 발생할 것으로 판단한다. 이때 전문가는 주관적인 경험이나 정보에 의하여 가중치와 임계값을 결정하게 되므로 객관적 신뢰도가 저하될 수밖에 없다. 따라서 이와 같은 summation 기법에서 발생하는 신뢰도 문제점을 보완하기 위하여 최근에는 각각의 열화유발 인자의 값을 더하지 않고 병렬적으로 취급하여 각각의 인자에 의한 물리적 값을 이용하여 이상 유무를 판단하고 예측하는 folding function 기법을 적용하고 있다. Fig. 3에는 센서를 이용한 물리량의 모니터링 값을 임계값 상회 여부에 따라 고장을 판단하는 기존의 기법과 folding function을 이용한 prediction과 forecast하는 최근의 기법을 도시화하여 비교하였다.

Fig. 3. Comparison of diagnostics and prognostics

3.2 CoF

자산의 고장이 발생했을 때 그로 인하여 유발되는 파급효과를 비용 또는 KPI(key performance indicator) 지수를 적용하여 나타낼 수 있다. 피해 정도를 금액이나 KPI 지수로 나타낼 때 자산관리자의 주관적인 의견이 반영된다. 따라서 CoF 결과는 자산관리를 수행하는 기관에 따라 달라질 수 있으며, DNO(distribution network operators)의 자료에 따르면 많은 전력사에서는 KPI 지수보다는 피해 정도를 금액으로 변환하여 나타내는 방식의 CoF를 사용하고 있다⁽¹²⁾. 기본적인 CoF를 도출하여 business value로 비용 변환을 하기 위해서는 Fig. 4와 같은 과정이 필요하다. CoF 인자는 각 기관마다 다르지만 DNO에서는 수리 및 교체비용과 안전에 따른 위험부담금, 환경에 따른 위험부담금 및 전력공급 손실로 인하여 발생된 정전비용을 고려하고 있다. PoF를 계산하기 위하여 자산관리자의 주관적 개입을 최소화하기 위하여 summation 기법이 아닌 folding function을 도입한 것에 비하여 CoF를 도출하기 위해서는 고장으로 인하여 발생할 수 있는 손실비용을 모두 합하는 summation 기법을 활용할 수 있다. Fig. 5에는 CoF 인자에 대한 비용변환 개념도를 이해하기 쉽도록 구성해 보았다.

Fig. 4. Conceptual diagram of cost conversion for CoF

Fig. 5. Conceptual diagram of cost conversion process for CoF

3.3 RoF

자산관리자는 통제가 가능한 위험도를 분석하고 평가하여 투자계획을 수립하는 행위를 하게 되는데 이를 risk management라고 한다. Risk matrix란, PoF와 CoF의 조합으로 Fig. 6과 같이 나타낼 수 있다. Fig. 6에서 보는 바와 같이 RoF(risk of failure)란, 어떤 자산의 PoF와 CoF를 산정하고 자산의 물리적 상태와 위험도 상태를 하나의 matrix 형태로 나타내어 자산의 현 상태를 가시적으로 표현하는 것이다. 예를 들어 Fig. 6에서 보는 바와 같이 변압기가 CoF와 PoF 모두 매우 위험한 상태를 나타내는 ‘unacceptable’일 때 건전한 상태임을 나타내는 ‘low’로 조치를 취하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있으며 그에 따라 발생하는 비용도 달라질 것이다. 자산관리자는 이와 같은 risk matrix를 이용하여 효율적으로 자산을 관리할 수 있다. 이처럼 risk matrix를 작성하고 관리하는 것을 RoF라고 한다. 이때 matrix의 PoF와 CoF의 축은 서로 바뀔 수 있다.

Fig. 7에는 자산관리의 모든 과정을 도시화하여 종합적으로 나타내었다.

Fig. 6. Risk matrix with PoF and CoF

Fig. 7. Deduction of RoF by adopting PoF and CoF

4. 수배전반의 수명연장 사례

수배전반은 변압기로부터 부하측에 전력을 공급해주는 중요한 역할을 하는 전력설비로서 영국과 네덜란드와 같은 유럽 선진국의 경우에는 1950～1960년대 이후부터 본격적으로 계통 내에 설치되기 시작하였다. 그중에서 노후화나 열화로 인하여 교체된 경우가 많지만 일부는 refurbishment나 retrofit과 같은 재제조를 통하여 수명연장을 해서 계속 사용하고 있는 경우도 보고되고 있다. 이와 같은 수배전반의 재제조를 통하여 수명연장을 한 대표적 사례는 다음과 같다.

4.1 호주

호주에는 9개가 넘는 전력사가 있으며 그중에서 호주 북동부의 송・배전을 담당하고 있는 Power and Water사에서는 수배전반의 기대수명을 평균 45년으로 보고 CBM을 바탕으로 하는 모니터링과 진단을 실시하여 상태를 판단하여 위험도 기반의 자산관리를 실시하고 있다⁽¹³⁾. 또한 모니터링과 진단을 통한 물리적 이상상태가 발생하기 이전에 재제조를 통하여 수명을 연장하여 사용하고 있다. Fig. 8에는 호주의 각 전력사들이 판단하는 수배전반의 평균수명을 비교하여 나타내었다.

Fig. 8. Comparison of expected lifetime by various utilities of Australia

5. 수배전반의 모니터링 인자 도출

수배전반의 수명은 기관에 따라 다르게 발표되고 있으나 대체로 40년에서 50년 정도로 알려져 있는데 이와 같은 수명은 실제로 수십 년에 걸쳐서 고장 데이터와 운전 데이터를 수집하여 계산한 통계수명이 아닌 전문가의 의견 및 경험 등과 같은 주관적 의견으로 설정한 값으로 최근에는 그동안 축적된 약간의 고장 및 운전 데이터를 바탕으로 회귀분석을 통한 인공지능을 이용한 통계수명을 추정하기도 한다. ABB나 Schneider, Siemens 및 GE와 같은 선진사에서는 이와 같은 통계수명을 기반으로 진단 데이터와 부하 데이터를 실시간으로 모니터링하면서 이상검출 및 고장예측을 실시하고 있다^(16-18). 그러나 우리나라의 거의 모든 제조사에서는 수배전반의 수명을 약 30년으로 추정하고 있으며, 진단 데이터의 모니터링을 통한 이상검출을 실시하는 예방진단 수준의 자산관리를 시행하고 있다. 즉, 우리나라에서는 현재까지 실질적으로 운전 데이터나 고장 데이터의 이력관리를 체계적으로 실시하지 않고 있는 실정이다. 본 연구에서는 향후 수배전반의 체계적인 자산관리를 수행하기 위하여 필요한 모니터링 항목을 도출하였다.

수배전반의 자산관리를 위해서 수집하고 모니터링해야 하는 데이터는 크게 고장 데이터와 운전 데이터, 진단 데이터 그리고 부하 데이터로 구분할 수 있다. 고장 데이터와 부하 데이터는 수배전반을 정상적으로 운전할 수 없게 만드는 원인과 결과를 기록하고 차단기의 차단횟수와 고장전류의 크기를 각각 기록하여 상태수명과 부하수명을 도출하는데 응용하게 된다. 상태수명을 도출하기 위해서는 고장 데이터와 함께 운전 데이터를 수집해야 한다. 수배전반의 상태수명을 평가하기 위하여 모니터링해야 하는 운전 데이터를 다음의 Table 1과 같이 도출하였다. 수배전반의 상태수명을 도출하기 위해서는 Table 1에 나타낸 바와 같이 설치 및 운영과 관련된 데이터를 기록해야 한다. 현재 대부분의 제조사에서는 수배전반에 각종 센서를 부착하여 진단 데이터를 실시간으로 모니터링하면서 수집하고 있다. 해외 주요 제조사에서는 수배전반의 진단 데이터 수집을 위해서 수동적 부품인 버스바와 능동적 부품인 차단기로 구분하여 상태진단을 실시하고 있다.

7. 결 론

본 연구에서는 전력설비 자산관리의 의미와 구조를 정의하고 발전과정을 정리하였다. 또한 재제조 사례를 중심으로 한 수배전반의 자산관리 현황을 조사하였다. 유럽을 비롯한 해외에서는 수배전반의 재제조를 통한 자산관리를 수행함으로서 자원의 재활용 및 환경보호 등의 경제적, 사회적 효과를 거두고 있음을 알 수 있었다. 이와 같은 상황을 고려했을 때 우리나라에서도 재제조를 기반으로 한 수배전반의 자산관리에 관한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 이와 같은 수배전반의 재제조를 중심으로 한 자산관리를 수행하기 위한 모니터링 항목을 부품별로 구분하여 도출하였다.

향후 본 연구를 통하여 도출된 모니터링 항목을 적용한 수배전반의 모니터링 시스템과 PoF를 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하여 현장에 시험 적용해 볼 계획이다.