2.1 GIS 자산관리의 중요성

GIS는 고전압 전력 시스템의 핵심 구성 요소로서, 전력의 안정적인 공급과 시스템의 신뢰성을 보장하는 중요한 역할을 한다. GIS는 고전압 전력설비의 절연과 보호를 위해 가스를 사용하는 설비로, 고전압 회로를 제어하고 보호하는 데 사용된다. GIS는 현대 전력 시스템에서 다양한 용도로 활용된다. GIS는 전력의 흐름을 제어하고 보호하는 역할을 하는데, 특히 고밀도 도시 지역과 같이 제한된 공간에서 그 중요성이 더욱 부각된다. GIS는 전통적인 개방형 차단기 시스템에 비해 부피가 작아 설치 공간을 절약할 수 있으며, 외부 환경의 영향을 덜 받아 신뢰성이 높다. 또한, GIS는 유지보수가 용이하고, 수명이 길어서 전력 시스템의 장기적인 운전 비용을 절감할 수 있다.

GIS 자산관리는 이러한 전력설비의 성능과 수명을 최적화하기 위해 필수적인 활동이다. 자산관리는 단순히 설비를 설치, 운전하고 폐기 처분하는 것에 그치지 않고, 설비의 전체 수명 주기 동안 지속적인 검사와 모니터링, 시험평가를 통한 건전도 상태 평가 등을 포함하는 포괄적 관리 방식을 의미한다^[7]. 효과적인 GIS 자산관리는 여러 가지 장점을 제공한다.

첫째, 설비의 신뢰성을 높여 전력 시스템의 안정성을 보장할 수 있다. GIS의 고장은 대규모 정전으로 이어질 수 있으며, 이는 사회적, 경제적 비용을 초래할 수 있다. 따라서 GIS의 상태를 지속적으로 모니터링하고 예방적 유지보수를 실시하는 것은 매우 중요하다.

둘째, 자산관리를 통해 운전 비용을 절감할 수 있다. 적절한 정기검사와 유지보수 등을 통해 설비의 수명을 연장하고, 불필요한 교체 및 투자를 최소화함으로써 비용 효율성을 높일 수 있다. 이는 장기적인 투자 가치를 보호하고, 자원의 효율적인 사용을 가능하게 한다.

셋째, 자산관리를 통해 설비의 성능을 최적화할 수 있다. GIS의 수명을 결정하는 주요 요인으로는 가스 누기와 부식, 기계적 마모, 그리고 전기적 마모 등이 있으며, 이러한 문제들은 시간이 지남에 따라 설비의 성능을 저하시킬 수 있다. 검사와 모니터링, 시험평가 및 정기적인 건전도 상태 평가를 통해 이러한 문제를 사전에 발견하고 해결함으로써, GIS의 성능을 최적의 상태로 유지할 수 있다.

마지막으로, 자산관리는 전력 시스템의 장기적인 안정성과 효율성을 보장하는 데 필수적이다. 전력 수요가 증가하고 기술이 발전함에 따라, GIS 자산관리의 중요성은 더욱 커지고 있다. 전력 시스템 운영자는 최신 기술과 데이터를 활용하여 GIS의 건전도 상태를 평가하고, 효율적인 유지보수 전략을 개발함으로써 장기적인 시스템 안정성을 확보할 수 있다.

따라서 GIS 자산관리는 현대의 전력 시스템에서 필수적인 활동으로, 안정적이고 효율적인 전력 공급을 보장하기 위해 반드시 필요하다. 이를 통해 GIS의 신뢰성을 유지하고, 계획되지 않은 정전을 예방함으로써, 전력 시스템의 장기적인 안정성과 효율성을 보장할 수 있다. GIS 자산관리의 중요성은 앞으로도 지속적으로 강조될 것이며, 이를 위한 지속적인 연구와 기술 발전이 필요하다.

2.2 우리나라의 GIS 자산관리 현황

우리나라에서는 GIS의 자산관리를 수행하기 위해 정기검사와 함께 수분과 부분방전 등의 일부 신호를 모니터링하고 있지만, 궁극적으로는 시간을 가장 큰 RoF 증가의 요인으로 평가하여 교체를 실시하는 TBM 기법을 적용하고 있다. 이와 같은 자산관리 방식은 GIS의 설치 후 일정 기간이 지나면 예방적으로 설비를 교체하는 것을 의미한다. 한국전력공사와 같은 전력사와 제조사들은 GIS의 수명을 약 24년에서 27년으로 설정하고, 이 기간이 지나면 전력 시스템의 신뢰도 유지를 위해 교체를 실시하고 있다. 이러한 접근 방식은 초기 도입 당시의 기술적 한계와 안전성을 고려한 것이지만, 현대의 기술 발전과는 부합하지 않는다.

즉, 우리나라의 한국전력공사뿐만 아니라 일부 제조사들도 정기검사와 모니터링을 통해 GIS의 건전도 상태를 평가하고 있다. 그러나 이러한 평가 결과는 여전히 운전년수에 크게 좌우되므로 결과적으로는 TBM 기반의 자산관리에서 크게 변화하지 못했다고할 수 있다. 실제로, 운전년수를 제외한 건전도 상태 평가 결과가 우수하더라도 일정 기간이 경과하면 무조건 GIS를 교체하는 방식을 고수하고 있다. 이는 운전년수가 건전도 상태 평가의 주요 기준으로 작용하여, 부하나 운전조건 및 환경조건 등에 의한 GIS의 정확한 상태를 반영하지 못하는 문제를 초래할 수 있다. 결과적으로 이와 같은 자산관리 기법으로 인해 실질적인 설비의 건전도 상태와 무관하게 교체를 실시하게 되어 자원 낭비와 비용 증가를 초래할 수 있다.

이러한 접근 방식은 자원 순환과 탄소 중립의 목표에도 부합하지 않는다. 실제로, 많은 국가에서 GIS 생산과 폐기 과정에서 상당한 양의 탄소 배출이 발생하며, 이는 개선된 자산관리를 통해 줄일 수 있는 부분이다. 기존의 TBM 방식은 자원의 효율적 사용과 탄소 배출 최소화 목표를 달성하는 데 한계가 있다. 순환자원과 탄소중립을 고려한 친환경적 자산관리가 필수적이며, 이는 국제 환경 규제와 소비자 요구에 부합하는 데도 중요하다.

GIS 자산관리의 고도화는 이러한 목표를 달성하고 국제 시장에서의 경쟁력을 강화하는 데 기여할 수 있다. 또한, 조직의 재정적 건전성 확보 측면에서도 자산관리의 고도화가 필요하다. 효과적인 자산관리를 통해 Total Cost of Ownership (TCO)을 절감하고, 설비의 수명을 연장함으로써 자원의 효율적 사용이 가능하다. 이를 통해 장기적인 투자 가치를 보호하고 조직의 재정적 안정성을 높이는 데 기여할 수 있다. 따라서 우리나라의 GIS 자산관리는 기존의 TBM 방식에서 벗어나 더 효율적이고 친환경적인 접근 방식으로의 전환이 필요하다. 이는 자원 순환과 탄소 중립의 목표를 달성하고, 국제 시장에서의 경쟁력을 강화하며, 조직의 재정적 건전성을 확보하는 데 중요한 역할을 할 것이다. GIS의 건전도 상태 평가 결과를 신뢰하고 활용하여, 불필요한 교체를 줄이고 설비의 실제 상태에 기반한 효율적인 자산관리가 필요하다.

2.3 해외의 GIS 자산관리 현황

해외의 많은 선진 전력사와 제조사들은 GIS 자산관리에 있어 CBRM을 기반으로 한 접근 방식을 채택하고 있다^[8]. CBRM은 지속적인 검사와 모니터링 및 시험평가를 통해 GIS의 상태를 분석하고, 이를 기반으로 건전도를 평가하여 RoF가 증가할 경우, 개입 (Intervention)을 통한 적절한 RoF 완화 조치를 취하는 방식이다. 이러한 접근 방식은 전통적인 TBM 방식과 달리, 실제 설비의 상태를 반영하여 유지보수와 교체를 진행하므로 자원 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있다.

해외 전력사들은 GIS의 건전도 상태 평가 결과를 분석하여 RoF가 증가하면 Refurbishment 또는 Retrofit과 같은 Intervention을 통해 설비의 수명을 연장하고 있다. CIGRE의 조사 결과에 따르면, 1985년 이전에 제작된 GIS와 1985년 이후에 제작된 GIS의 failure rate가 상이하며, 기술 발전과 모니터링 기술의 향상 덕분에 최근 제작된 GIS의 failure rate는 더욱 낮아졌다. 실제로 2000년 이후에 제작된 GIS의 Failure Rate는 1980년대에 제작된 GIS보다 10배 이상 낮게 조사되었다. 이는 GIS의 건전도 상태를 정밀하게 평가하고, Intervention을 통해 수명을 연장하는 것이 효과적임을 보여주는 사례이다^[5]. 일본의 동경전력 본사 지하변전소에서는 Fig. 1과 같이 1960년 후반에 설치된 GIS가 2018년 현재까지도 정상적으로 운전되고 있다. 이는 적절한 유지보수와 건전도 상태 평가를 통해 GIS의 수명을 성공적으로 연장한 대표적인 사례이다. 동경전력은 GIS의 상태를 검사하고 지속적으로 모니터링하고 시험평가를 실시하여, 필요 시 Intervention을 실시함으로써 설비의 신뢰성을 유지하고 있다. 또 다른 사례로, 노르웨이의 한 발전소에서는 1973년에 설치된 7bay의 145kV GIS가 거의 30년 동안 운전된 후 발전소 bay의 Gas Circuit Breaker (GCB)만을 교체한 바 있다^[9]. 이는 적절한 시점에 Intervention을 실시하여 GIS의 수명을 연장한 사례로, 노르웨이 전력사들은 GIS의 상태를 지속적으로 평가하고 적절한 유지보수를 실시하여 설비의 신뢰성을 유지하고 있다. 프랑스에서는 1996년부터 1998년까지 실행된 프로젝트를 통해 GIS의 운전 수명을 추가적으로 20년 동안 연장할 수 있음을 보여주었다. 이러한 변전소들은 2011년 현재에도 여전히 운전 중이었으며, 이는 가스밀도 관리에 주의를 기울인다면 GIS 설계의 운전 수명이 적어도 40년에서 50년임을 만족한다는 사실을 보여주는 것이다.

Fig. 2에는 GIS의 건전도 상태를 평가하고 Intervention을 실시하는 모습을 나타내었다. 해외의 전력사뿐만 아니라 GE, ABB, Siemens, Schneider와 같은 글로벌 GIS 제조사들도 GIS의 건전도를 평가하고 분석하여 적절한 유지보수 계획을 수립하고 있다. 이들 제조사는 상태 모니터링과 정밀 평가를 통해 GIS가 40년 이상 운전될 수 있도록 안내하고 있으며, 이를 통해 고객이 설비의 수명을 최대화하고 TCO를 절감할 수 있도록 지원하고 있다^[10]. 해외의 많은 전력사들과 글로벌 제조사들은

CBRM을 기반으로 한 접근 방식을 통해 설비의 상태를 평가하고, 필요 시 적절한 조치를 통해 수명을 연장하고 있다. 이러한 접근 방식은 자원 효율성과 비용 절감을 가능하게 하며, GIS의 신뢰성을 높이는 데 기여하고 있다.

Fig. 1. Appearance of the GIS installed in the late 1960s, currently operating at the Tokyo Electric Power Company underground substation as of 2018

Fig. 2. GIS intervention based on condition assessment after 20 years of operation

3.1 GIS의 수명과 Failure Rate

본 연구에서는 PT PLN에서 제공한 1996년부터 2021년까지의 GIS 운전 데이터와 고장 데이터를 활용하여 Weibull ++ 프로그램으로 GIS의 통계적 수명을 계산하였다. PT PLN의 GIS는 정격 전압에 따라 150kV와 500kV로 구분되며, 설치 위치에 따라 옥내용과 옥외용으로 구분된다. 이러한 상세한 정보는 Table 1에 정리하여 나타내었다.

Table 1에 나타낸 바와 같이 인도네시아에서 150kV GIS는 총 640bay가 운전되고 있으며, 27bay의 고장 데이터를 가지고 있다. 500kV GIS는 총 110bay가 운전되고 있으며, 12bay의 고장 데이터를 가지고 있다. 고장 데이터는 설치 후 10년 이후에 발생한 고장 데이터만 유효하게 처리하고, 초기 10년 이내의 고장 데이터는 제외하였다. 인도네시아에서 운전되고 있는 GIS의 통계적 수명과 Failure Rate를 계산한 결과는 Table 2에 나타내었다. 150kV GIS는 100CB-bay-years당 0.3의 Failure Rate를 가지며, 500kV GIS는 0.91의 Failure Rate를 가진다는 사실을 확인할 수 있었다. 여기에서 ‘100CB-bay-years’란 100대의 차단기 bay가 1년 동안 운전되었을 때 발생하는 고장 발생 건수를 의미한다. FR은 Failure Rate를 의미하며, 100대의 GIS 중에서 발생하는 연간 고장 수를 나타낸다. In은 옥내용, Out은 옥외용을 의미한다.

Table 2에 나타낸 바와 같이 150kV GIS의 백분위 B3 수명은 18년이고, B10은 27.4년으로 계산되었다. 500kV GIS의 B3 수명은 14.1년이고, B10 수명은 22.2년으로 계산되었다. 인도네시아에서는 설비의 자산관리를 위하여 백분위 B13 수명을 적용하고 있다.

반면, CIGRE TB 176에서는 GIS의 Expected Life를 42년으로 발표하였다^[11]. Expected Life는 GIS의 Bath-tub에서 Failure Rate가 급격하게 증가하는 시점을 의미하며, 이 값을 PT PLN의 B3 백분위 수명과 비교했을 때, 열대지방에서 운전되고 있는 GIS의 수명은 유럽에서 운전되고 있는 GIS보다 150kV는 14년 정도 짧다. 이와 같은 결과는 열대성 기후에서 운전되는 GIS의 수명이 기타 지방보다 짧다는 사실을 보여주며, GIS의 수명이 사용 환경에 매우 민감하다는 사실을 나타낸다. Table 3에는 자카르타와 암스테르담, 그리고 서울의 주요 오염물질 구성을 나타내었으며, Table 4에는 세 도시의 주요 기후 조건을 나타내었다.

GIS의 수명을 제한하는 요인으로는 가스 누기, 부적절한 재질의 부품, 부식, 기계적 마모, 그리고 전기적 마모 등이 있다. 이러한 요인들은 주로 외부적 원인에 기인하며, 검사와 모니터링, 그리고 적절한 유지보수를 통해 완화될 수 있다. 즉, GIS의 수명을 연장하는 데 있어 중요한 것은 적절한 유지보수 전략을 수립하는 것이다. CIGRE WG 37.27에서도 GIS의 수명은 30년에서 50년 사이로 추정하고 있으며, 이와 같은 수명은 적절한 유지보수에 의해 변동될 수 있다고 설명하고 있다. 운전년수에 따른 GIS의 Failure Rate 변화는 Fig. 3과 같이 나타낼 수 있다.

Fig. 3에서 보는 바와 같이 40년이 지나면 Failure Rate가 급격하게 증가하게 되는데 이때의 기울기는 유지보수의 결과에 따라 달라질 수 있다. 또한 그림에서 보면 사용년수가 20년이 지날 때 Failure Rate가 조금 증가하는데 이는 정기적 Refurbishment 또는 Retrofit을 실시함으로써 발생할 수 있는 인적 실수에 기인하는 것이다.

결론적으로, GIS의 수명은 설계의 단순화, 부피 축소, 제어 및 운전 기능의 다양화, 시스템 신뢰성의 증가와 같은 기술적 진보에 따라 연장될 수 있다. 또한 이와 같은 자산관리 과정 중에서 도출된 건전도 상태 평가를 기반으로 우리나라에서는 정기적으로 실시하고 있는 검사의 주기도 해외에서는 탄력적으로 조정하여 실시하고 있다.

Fig. 3. Trend in failure rate of GIS with years of operation

3.2 HI와 PoF를 활용한 CBRM 기반 자산관리

CBRM 기반의 GIS 자산관리를 수행하기 위해서는 Health Index (HI)와 Probability of Failure (PoF)를 효과적으로 활용해야 한다^[12]. HI와 PoF는 설비의 건전도 상태를 평가하고, 고장 가능성을 예측하는 핵심 지표로, 이를 통해 예방적 유지보수와 적절한 Intervention을 계획하여 설비의 수명을 효율적으로 연장할 수 있다. HI는 GIS의 건전도 상태를 종합적으로 평가하는 지표로, 부하 조건, 환경 조건, 검사 및 모니터링, 그리고 시험평가 결과 등의 다양한 데이터를 분석하여 도출된다. 부하 조건은 GIS의 운전 빈도와 부하 정도를 포함하며, 환경 조건은 GIS가 설치된 위치의 기후, 습도, 염분 오염 등 다양한 요소를 포함한다. 이러한 요소들은 GIS의 성능과 수명에 영향을 미치며, HI가 낮을수록 설비의 건전도 상태가 좋지 않음을 의미한다. 이에 따라 적절한 유지보수와 Intervention 계획을 수립해야 한다. PoF는 GIS의 고장 가능성을 예측하는 지표로, HI를 기반으로 계산된다. PoF는 설비의 상태와 운전 환경을 종합적으로 고려하여 고장의 발생 확률을 정량적으로 나타낸다.

이를 통해 GIS의 RoF를 평가하고, 그에 맞는 유지보수 계획을 수립할 수 있다. 과거 데이터와 통계적 모델을 활용하여 PoF를 정량화하면 설비의 고장 가능성을 예측할 수 있다. 현재의 HI와 PoF는 설비의 즉각적인 건전도 상태와 고장 가능성을 나타내며, 미래의 HI와 PoF는 에상되는 운전 조건과 환경 변화를 반영하여 설비의 건전도 상태와 고장 가능성을 예측하는데 사용된다. Fig. 4에는 운전 환경과 부하 조건 등을 고려한 설비의 HI와 PoF를 예측하는 순서와 과정을 도시화하여 나타내었다. 각종 Fingerprint 데이터를 수집하고 분석하여 활용하면, 현재뿐만 아니라 미래의 고장 가능성까지 예측할 수 있다. 즉, 현재의 HI와 PoF를 기반으로 미래의 HI와 PoF를 예측하면, 설비의 열화 속도와 예상되는 고장 시점을 더욱 정확하게 판단할 수 있게 된다. 이와 관련된 내용은 추후 다른 연구를 통하여 다룰 계획이다.

CBRM은 설비의 상태를 기반으로 하는 자산관리 기법으로, 설비의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 평가된 결과를 바탕으로 탄력적인 유지보수와 Intervention을 계획한다. 이를 통해 설비의 수명을 연장하고 신뢰성을 높일 수 있다. 이와 같은 CBRM 자산관리 기법의 주기를 Fig. 5에 나타내었다. GIS의 Expected Life는 부하 조건과 운전 환경 등 다양한 조건에 따라 달라지므로, 설비별 일반적인 Normal Expected Life를 도출한 후 설비의 실제 상태를 반영한 CBRM 기법을 적용하는 것이 중요하다. 일반적으로 GIS와 차단기류 설비의 Normal Expected Life는 약 50년으로 설정하고 있다.

Fig. 4. Process of calculation of HI and PoF

Fig. 5. Life-cycle of asset management for GIS

해외에서는 CBRM 기반 자산관리 기법이 널리 발전하고 있다. 예를 들어, 영국의 National Grid와 같은 전력사에서는 GIS의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 건전도 상태를 평가하여 PoF가 높아지는 시점을 예측하고 그에 맞추어 적절한 Intervention을 실시함으로써 GIS의 수명을 연장하고 있다. 뉴질랜드의 전력사 Orion은 Fig. 6의 CBRM 방법론을 통해 설비의 상태를 평가하고, PoF와 Risk를 정량화하여 자산관리 결정을 지원하는 과정을 시각화한다. 이를 통해 설비의 건전도 상태와 Risk를 파악하고, 최적의 유지보수 및 교체 전략을 수립하고 있다^[13]. 마찬가지로 GE, ABB, Siemens, Schneider와 같은 글로벌 제조사들도 빅데이터 기반의 HI와 PoF를 예측할 수 있는 건전도 상태 평가 시스템을 구축하여 고객에게 설비의 현재 상태와 미래 상태 예측 결과를 실시간으로 제공하고 있다^[14].

Fig. 6. Condition based risk management (CBRM) methodology

HI와 PoF를 활용한 CBRM 기반 자산관리는 설비의 수명을 연장하고 전력 시스템의 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. CBRM 기법을 통해 설비의 건전도 상태를 지속적으로 평가하고, 맞춤형 유지보수 계획을 수립함으로써 자산관리의 효율성을 극대화할 수 있다. 건전도 상태 평가 결과를 고려하여 검사의 주기를 탄력적으로 조절하고 유지보수 비용을 최적화하며, 설비의 고장 수리 비용, 불필요한 유지보수 비용, 예방적 유지보수 및 비효율적인 운전 등으로 인한 제반 비용을 최소화할 수 있다. 이를 통해 기술적 정보와 이력 데이터를 분석하여 탄력적인 유지보수 계획을 수립하고 수행할 수 있다.

4.1 우리나라의 GIS 자산관리 현황

우리나라의 GIS 자산관리는 주로 TBM 방식을 기반으로, RoF를 고려하여 교체를 실시하는 Risk-Based Replacement (RBR) 기법을 채택하고 있다. 이 방식은 GIS 설치 후 일정 기간이 지나면 고장을 예방하기 위해 선제적으로 설비를 교체하거나 주요 부품을 정비하는 것을 의미한다. 한국전력공사와 주요 제조사들은 GIS의 수명을 약 24년에서 27년으로 설정하고, 이 기간이 지나면 교체를 실시하고 있다. 이러한 접근 방식은 GIS 초기 도입 당시의 기술적 한계와 안전성을 고려한 것이지만, 현대의 기술 발전과는 부합하지 않는 면이 있다.

TBM 방식의 주요 문제점은 실제 설비의 상태를 반영하지 못한다는 점이다^[15]. GIS의 상태는 설치된 환경, 운전 조건, 유지보수의 질 등에 따라 크게 달라질 수 있다. 그러나 TBM 방식은 이러한 변수를 고려하지 않고, 단순히 시간 경과에 따라 설비를 교체하거나 정비하므로, 아직 사용 가능한 설비를 조기에 폐기하게 되어 자원 낭비를 초래할 수 있다. 또한, 불필요한 교체와 정비로 인해 운영 비용이 증가하게 된다. 한국전력공사는 3년에 한 번 보통점검을, 6년에 한 번 정밀점검을 실시하며, 부분방전과 가스 내 수분 함량, 그리고 가스 밀도 등을 모니터링하여 GIS의 건전도를 평가하고 있다. 그러나 이러한 건전도 평가 결과는 여전히 운전년수에 크게 좌우되며, 그 결과 TBM 기반의 자산관리와 크게 다르지 않은 결과를 초래하고 있다.

해외의 많은 선진 전력사와 제조사들은 초기에는 고장이 발생한 후에 설비를 교체하는 자산관리 방식인 Corrective Management (CM) 또는 Breakdown Management (BM)를 실시하다가, 점차 운전 경험을 바탕으로 TBM 방식을 적용하였다. 이후 센서 기술의 발전으로 Condition-Based Management (CBM)을 적용하여 설비의 현재 상태를 모니터링하고, 열화가 발생하는 지점을 파악하여 빠른 교체를 실시하기 시작하였다. 설비의 고장 데이터가 축적되면서 Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) 기법을 통해 고장의 원인과 결과를 분석하고, 통계적 방법을 이용해 설비의 수명을 계산하여 자산관리를 수행하는 Reliability -centered Management (RCM)을 적용하였다. 2000년대 이후에는 설비의 상태를 PoF로 변환하고, 고장으로 인해 발생할 수 있는 재정적, 안전적, 환경적, 계통 안정성 등의 경제적 영향을 Consequence of Failure (CoF)로 환산한 후, 최종적으로 고장의 Risk of Failure (RoF) 지수로 나타내는 Risk-based Management (RBM)이 널리 적용되기 시작했다. 이후 2010년대부터는 유럽에서 CBM 기반의 설비 상태 모니터링 기술과 RBM 기반의 RoF 우선순위 개념을 고도화하여 CBRM 기반의 자산관리를 적용하고 있다. Fig. 7에는 여러 가지 자산관리 기법의 발전 현황을 도시화하여 나타내었다.

CBRM은 설비의 상태를 기반으로 한 자산관리 기법으로, 설비의 상태를 지속적으로 모니터링하고 평가된 결과를 바탕으로 설비의 현재 상태를 평가하기 위한 지수인 HI를 나타내고, 탄력적인 유지보수와 Intervention을 계획한다. 이를 통해 설비의 수명을 연장하고 신뢰성을 높일 수 있다. CBRM의 주요 장점은 자원의 효율적 사용, 유지보수 비용의 절감. 전력 시스템의 안정성 및 신뢰성 향상에 있다.

Fig. 7. Evolution of asset management techniques over time

4.2 실제 사례를 통한 우리나라 GIS 자산관리의 문제점 분석

본 연구에서는 TBM 방식으로 27년 동안 운전된 후 해체된 옥내용 GIS에 대한 검사와 시험평가를 실시하여 건전도 평가를 진행하였다. 해당 GIS는 1994년 12월에 군자변전소에 설치된 후 2022년 6월에 해체된 25.8kV급 설비이다. 해당 GIS의 기본적인 정보는 Table 5에 나타내었으며, Fig. 8에는 GIS의 모습을 나타내었다.

Fig. 8. GIS used in research

기존 전력설비 평가 방식은 합산 방식의 일반적으로 상태평가를 사용하였다. 이는 항목별 가중치를 설정하고 합산하여 하나의 점수로 표현하는 방식으로, 평균화 현상으로 인해 실제 상태와 다른 값의 평가결과를 도출할 수 있으며, 가중치가 낮은 컴포넌트의 영향이 적게 반영되어 취약 개소를 판단하기 어렵다. 또한, 가중치에 설비의 사용년수가 포함된 경우, 실제 설비 상태와는 다른 결과가 도출될 수 있다. GIS는 다양한 컴포넌트로 구성되어 있으므로 전체 설비를 정확하게 평가하는 데 어려움이 있다. 이를 개선 하기 위해 본 연구에서는 Critical Condition Code (CCC) 방식을 적용하여 건전도 상태 평가를 실시하였다. CCC 방식은 복잡한 설비인 GIS의 각 컴포넌트별 평가가 가능하고, 평가 결과를 역산하여 취약 컴포넌트를 판단할 수 있는 장점이 있다.

해당 GIS는 SF6 가스로 충진된 탱크 안에 Circuit Breaker (CB), Disconnecting Switch / Earthing Switch (DS / ES), Current Transformer / Potential Transformer (CT / PT) 등 여러 컴포넌트가 포함된 구조로 이루어져 있다. GIS의 정확한 건전도 상태평가를 위해 각 컴포넌트의 평가가 이루어져야 하며, 이를 용이하게 하기 위해 Total GIS – GIS Bay (Busbar System) – Component – Subsystem Level로 구분하였다. Fig. 9에는 GIS의 건전도 평가를 수행하기 위한 GIS의 컴포넌트 구성도를 나타내었다.

Fig. 9. Structure of GIS component

CCC 방식은 Level 별 계산을 통해 전체 컴포넌트의 평가를 가능하게 하며, 취약 개소를 쉽게 찾을 수 있다. 각 컴포넌트의 상태 코드를 CCC 방식으로 계산하며, Busbar의 경우 고전압 도체와 절연 시스템이 동일한 Subsystem을 포함하여 GIS Bay Level 까지 CCC 방식을 적용한다. GIS bay 및 Total GIS의 상태를 평가할 때는 각 상태 코드를 합산 (Summation)하여 최종 상태를 나타내었다. CCC 방식의 장점은 개별 컴포넌트의 상태를 정밀하게 평가할 수 있고, Summation 방식으로 전체 시스템의 상태를 한눈에 파악할 수 있다는 점이다. 설비의 건전도 상태를 로그 스케일 코드 (log base 10)로 변환하여 설비 상태 구분을 명확하게 하였다. 정량적인 수치화를 위해 각 1∼10,000까지의 코드로 건전도 상태를 지정하여 평가하며, 숫자가 낮을수록 상태가 양호함을 나타낸다. Subsystem의 CCC 값이 GIS Bay 단위까지 평가되며 Bay 단위에서 각 상태코드를 합산하여 최종 GIS의 상태를 평가한다. 이 방식은 코드의 자릿수를 통해 상태가 좋지 않은 Bay를 역 추적할 수 있는 장점을 제공한다. Table 6에는 각 로그 스케일 코드의 의미를 나타내었다. 위와 같은 방법론을 바탕으로 군자변전소에 설치된 25.8kV GIS의 상태를 평가한 결과를 Fig. 10에 나타내었다. Fig. 10에서 보는 바와 같이, 27년간 옥내에서 운전되고 해체된 GIS의 건전도는 140점으로 평가되었다. 건전도 평가 결과에 대한 분석은 Table 7에 정리되어 있다.

Fig. 10. Condition assessment results of the GIS

Table 7을 기준으로 Fig. 10의 결과를 확인하면 다수의 컴포넌트가 여전히 우수한 상태를 유지하고 있음을 보여준다. 특히, 건전도 평가 점수 140점은 적절한 Intervention이 이루어지면 GIS의 지속적인 사용은 물론 수명연장도 가능하다는 것을 의미한다. 이는 TBM 방식으로 교체된 GIS의 건전도 상태가 예상보다 높음을 의미한다. 해체된 GIS의 건전도 평가 과정과 결과 도출 및 분석에 대한 내용은 추후 논문에서 자세히 다룰 계획이다.

이러한 결과는 향후 우리나라의 GIS 자산관리 전략에 중요한 방향성을 제공한다. 즉, TBM 방식의 한계를 극복하고, 보다 효율적인 CBRM 기법을 도입함으로써 GIS 자산관리의 효율성을 높일 필요성이 있음을 시사한다.

4.3 CBRM 기법 도입을 통한 개선 방안

한국의 GIS 자산관리를 개선하기 위해서는 다음과 같은 구체적인 방안을 고려해야 한다.