부유식 해상 풍력 발전기(FOWTs)는 미래 에너지 시스템의 중요한 구성 요소로 떠오르고 있으며, 기존 전력망을 보완하고 전체 에너지 안전성과 보장을 지원할 수 있습니다. 그러나 부유식 해상 풍력 발전기가 위험 사건 및 열화 손상 조건에서 동적 신뢰성 진화에 대한 이해는 아직 큰 공백이 있으며, 이는 중대한 과학적 도전 과제입니다. 현재의 모니터링 시스템인 SCADA는 부품 수준 고장의 실제 근본 원인을 식별하는 능력이 제한적이어서, 유지 보수 조치가 부정확하거나 불완전한 고장 원인에 대해서만 대응할 수 있으며, 감지되지 않은 근본 원인은 잔여 손상을 계속 확산시키고 다른 부품의 열화를 가속화할 수 있습니다. 본 연구는 위험 조건 하에서 부유식 해상 풍력 발전기의 복원 관리에 대한 회복력 지향 동적 신뢰성 평가 프레임워크를 개발하였습니다. 베이지안 네트워크를 활용하여 부유식 해상 풍력 발전기의 계층적 시스템 구조를 표현하고, 부품 수준 고장에서 하위 시스템 및 시스템 기능 열화로의 전파를 모델링하였습니다. 복원 과정에서 이 프레임워크는 미식별 또는 완전히 복구되지 않은 근본 고장으로 인한 잔여 손상이 이후 신뢰성 진화에 미치는 영향을 포착할 수 있습니다. 고장 예측 및 상태 관리 기반 복원 과정을 나타내기 위해 조건 인지 심층 탐지 모듈이 도입되었습니다. 이 전략은 유지보수 전에 추가적인 탐지 투자와 의사 결정 자원을 필요로 하지만, 근본 원인 및 전파 경로를 보다 정확히 식별하여 보다 효율적인 복원 결정을 지원합니다. 사례 연구는 주요 부품이 위험 사건의 영향을 받을 때 시스템 신뢰성이 급격히 감소할 수 있음을 보여줍니다. 또한 경험 기반 복원이 시스템 기능을 부분적으로 복원할 수 있으나, 근본 원인이 완전히 식별되지 않으면 잔여 손상을 제거하지 못할 수 있음을 연구 결과가 제시합니다. 대조적으로, 조건 인지 전략은 근본 원인 식별 및 수리 효과성을 향상시켜 더 높은 신뢰성 복원 효과를 달성합니다. 연구 결과는 재난 후 복원 계획에 조건 인지 탐지를 통합하는 중요성을 밝히고, 부유식 해상 풍력 발전기 복원력 향상을 위한 동적 신뢰성 평가의 가치를 강조합니다. 구체적으로 본 연구는 고장 예측 및 상태 관리 성능이 복원 효과와 복원력 향상에 미치는 영향을 정량적으로 이해할 근거를 제공하여, 부유식 해상 풍력 발전기 재난 후 복원 관리에서 고장 예측 및 상태 관리의 가치 평가를 지원합니다.

부유식 해상 풍력 발전기;베이지안 네트워크;조건 인지 복원;에너지 인프라 복원력;고장 예측 및 상태 관리