AI로 태양광 말뚝 인발지지력 예측…평균 오차 7.63%

최근 인공지능 기술이 태양광발전소의 구조적 안전성을 높이는 데 기여할 수 있는 혁신적인 연구가 발표됐다. 이란의 이슬람아자드대학교와 테헤란대학교 연구진은 태양광 구조물에 사용되는 강재 말뚝의 인발지지력을 예측하는 인공신경망(ANN) 모델을 개발했다. 이는 태양광발전소의 말뚝이 얼마만큼의 인발력에 견딜 수 있는지를 AI가 정확하게 예측할 수 있음을 보여준다.

AI로 예측하는 인발지지력

연구팀은 현장에서 쉽게 측정할 수 있는 여러 변수를 입력해 AI 모델을 학습시켰다. 입력 변수는 말뚝의 관입속도, 지중 매입길이, 토양의 내부마찰각, 그리고 강재 단면의 표면적 등 총 네 가지였다. 이란 중부에 위치한 라프산잔의 태양광발전소에서 진행된 130건의 현장 인발시험 자료를 활용해 AI는 인발지지력을 예측했으며, 그 결과는 실측값과 평균 7.63%의 오차를 보이며 매우 높은 정확성을 나타냈다.

인발지지력이란 구조물이 위로 잡아당겨질 때 말뚝이 얼마나 견딜 수 있는지를 규명하는 중요한 지표다. 태양광 구조물은 넓은 면적에 비해 상대적으로 가벼운 특성으로 인해 강한 바람이 불 경우 쉽게 위로 떠오르거나 뒤집히는 위험이 있다. 따라서 이 말뚝의 인발지지력을 정확히 산정하는 것은 태양광발전소의 안전성을 확보하는 데 필수적이다.

현장 데이터의 중요성

연구진은 ST52 강재 말뚝 130개와 함께 총 30개의 시추공을 통해 다양한 토양 특성을 조사하고 직접전단시험을 통해 내부마찰각도 측정했다. AI 모델은 이러한 현장에서 수집된 데이터를 바탕으로 인발지지력을 예측했으며, 10겹 교차검증을 통해 모델의 신뢰성을 더욱 높였다. 이 과정에서 말뚝 관입속도와 토양 내부마찰각이 상대적으로 중요한 변수로 등장한 반면, 매입길이와 말뚝 형상 등 기하학적 변수의 영향은 미미했다.

연구진은 시공 과정에서 확보되는 데이터를 통해 각 말뚝의 인발지지력을 빠르게 추정할 수 있는 가능성을 제시했다. 이는 태양광발전소의 건설과 운영에 있어 큰 장점으로 작용할 것으로 기대된다. 그러나 연구진은 이 모델이 모든 태양광발전소에 적용되기에는 한계가 있다고 덧붙였다. 라프산잔의 단일 모래질 지반에서 수집된 데이터로 구축된 만큼, 다른 유형의 지반에서 동일한 정확도가 유지될지는 추가적인 검증이 필요하다는 설명이다.

미래의 가능성과 도전

이번 연구는 태양광발전소의 안전성을 높이는 데 인공지능이 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주는 중요한 사례다. 빠르게 변화하는 기후와 에너지 환경 속에서 지속가능한 에너지 생산 방식의 필요성이 대두되고 있는 현재, AI 기반의 예측 기술은 태양광발전소의 안정성을 높이는 데 기여할 수 있는 좋은 해결책이 될 것으로 보인다.

향후 연구진은 다양한 지역의 데이터를 통해 모델의 적용 범위를 확대하고, 보다 정확한 인발지지력 예측을 위한 추가 검증과 개발에 나설 계획이다. AI와 데이터 분석 기술의 발전이 태양광발전소의 안전한 운영을 뒷받침하는 중요한 동력이 될 것으로 기대된다.