오만은 녹색 수소 생산을 위한 국가 경쟁 입찰과 국제 파트너십을 통해 전략적 위치를 확보하고 있다. 두 차례의 성공적인 입찰 후, 둠쿰 지역에서 세 번째 입찰(R3)을 시작했지만, 이 지역은 환경적 변동에 취약하여 생산성에 위험을 초래한다. 대규모 녹색 수소 시설의 운영 데이터 부족으로 인해 인프라 계획 및 입찰 결정을 위한 정확한 위험 평가에 어려움이 있다. 본 논문은 공개적으로 이용 가능한 기상 데이터를 활용하여 예측 유지보수 압력 지수(MPI)를 개발하는 인공지능 기반 의사결정 지원 시스템을 제안한다. 이 시스템은 시간적 벤치마킹을 통해 성능을 평가하고 검증하며, 운영 기준이 없더라도 입찰 평가 기준에 시간적 위험 정보를 통합할 수 있도록 한다. MPI는 먼지 폭풍, 극심한 온도, 습도 변동과 같은 사막 환경의 열악한 조건이 신재생에너지 시스템의 장비 열화의 주요 원인이라는 점에 착안하여 개발되었다.
