METHOD FOR PREDITING THE LIFETIME OF HIGH TEMPERATURE PARTS BASED ON CLOUD CIRCUMSTANCE AND CLOUD SERVER THEREFOR

The present invention relates to a method for predicting a lifespan of a high-temperature component based on a cloud environment and a cloud server therefor, wherein the method for predicting the lifespan of the high-temperature component based on the cloud environment according to an embodiment of the present invention comprises: (a) a step of constructing a deep learning model for each high-temperature component material to evaluate the high-temperature component damage grade of a power generation facility, and storing and managing a high-temperature component damage grade evaluation result in a database; (b) a step of deriving a damage grade probability distribution with respect to an operation time or the number of starts/stops using the high-temperature component damage grade evaluation result; and (c) a step of deriving a future damage rate estimation curve through the damage grade probability distribution. 본 발명은 클라우드 환경 기반 고온부품 수명 예측 방법 및 이를 위한 클라우드 서버에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 환경 기반 고온부품 수명 예측 방법은, (a) 발전설비의 고온부품 손상등급 평가를 위해 고온부품 재료별로 딥러닝 모델을 구성하여 데이터베이스에 고온부품 손상등급 평가 결과를 저장 및 관리하는 단계; (b) 상기 고온부품 손상등급 평가 결과를 이용하여 운전시간 또는 기동정지횟수에 대한 손상등급 확률 분포를 도출하는 단계; 및 (c) 상기 손상등급 확률 분포를 통해 향후 손상율 추정곡선을 도출하는 단계;를 포함한다.