| 연구개발개요 |
○ 현재 국내에서는 건물 대상 에너지관리시스템(Energy Mamagement System) 보급 및 확산 목표로 BEMS, FEMS, HEMS 및 IoT 서비스가 건축물 대상으로 점차 확대되어 도입되고 있음○ HEMS 구축 및 IoT홈 서비스를 제공 받기 위해서는 공동주택 내 실제 사용 중 인 가전기기별 전기에너지 사용량의 계측이 우선적으로 필요함. 이는 가전기기 수량에 비례하여 전력량계 측정장비 설치 수량이 증가하며 결과적으로 초기투자비용에 부담을 가질 뿐만 아니라 기존 건축물의 경우 전기, 통신 공사 등에 대한 추가 비용이 발생하게 됨○ 최근 IoT홈 서비스 역시 가전기기별 에너지사용량 계측 및 제어를 위해서는 기기별 플러그 형태의 측정장치가 별도로 설치되어야하며 이는 가전기기의 수량에 비례하여 추가적 비용이 발생됨에 따라 실질적인 비용 편익점 관점에서 에너지 효율사업으로 보급·확산되기는 어려움이 따름○ 본 연구에서는 인공지능 기반의 파형분석 알고리즘을 개발하여 공동주택에서 사용되고 메인분전반에 전류계측기 1대만을 설치하고 가전기기별 전류파형에 따른 에너지사용량을 분석하고, 이를 활용한 주택용 벤치마킹시스템 개발하고자함○ 에너지관리시스템(EMS, Energy Management System)은 정보통신기술과 제어 기술을 활용하여 빌딩, 공장, 주택, 사회 인프라(전력망, 교통망 등) 등을 대상으로 에너지 흐름 및 사용의 시각화/최적화를 가능하게 하는 통합 에너지 관리 솔루션이며, 에너지 관리대상에 따라 건물에서는 BEMS(Building Energy Management System), 공장에서는 FEMS(Factory Energy Management System), 가정에서는 HEMS (Home Energy Management system)로 구분하여 사용되고 있음○ 이중 HEMS의 경우, 일반 가정의 주 에너지 소비원인 조명, 가전 기기나 급탕 기기 등을 정보통신기술을 활용하여 자동 제어하는 시스템이며, 공급자와 소비자 간의 실시간 정보 교환을 통해 에너지 생산 및 소비를 최적화시켜 주는 가정용 에너지관리시스템을 정의함○ HEMS 산업은 IT 기술 기반의 에너지 융합 산업으로 스마트 홈과 스마트그리드와의 융복합적인 산업 영역으로, 사물인터넷(IoT, Internet ofThings) 기술과의 융합이 특히 활발하게 적용되고 있지만 실제운영단계에서는 모니터링 및 On/Off 제어기술만 보급되어 있는 실정임○ HEMS 구축 시 기존 분전반을 활용한 가전기기별 분석 및 진단 결과를 리포트 받는다면 HEMS 구축 시 시간/비용 절감 통해서 시너지 창출이 가능할 것으로 판단됨○ HEMS는 에너지, 하드웨어, 통신, 소프트웨어 등의 기술이 복합적으로 연계되어있는 기술집약적 산업으로, 에너지와 환경 및 수요자 중심의 소프트웨어 기술이 접목된 서비스와 제품이 보급 필요함○ 에너지 공급자와 소비자 간의양방향 커뮤니케이션을 통해 에너지 사용 및 효율을 극대화하는 차세대 에너지 산업으로써 실시간으로 에너지 생산 및 소비되는 정보를 파악하여 에너지 효율을 최적화하고, 전력 측면에서는 전력 피크 발생을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 소비자의 에너지 사용정보를 통해 소비자 스스로 에너지 절감을 실천이 가능함○ 신축건축물의 경우 HEMS 설치는 초기 투자비로 인해 주택 건설비용 상승으로 이어질 수 있기 때문에 시장 확대를 위해서는 소비자들이 이해하기 쉽고 저비용으로 유지관리가 쉬운 시스템이 요구됨○ 본 연구과제에서 개발하고자 하는 시스템의 경우 다양한 서비스와 산업을 연계할 수 있으며, HEMS 산업구조에서 본다면 후방산업으로는 스마트 미터, 컨트롤러, 센서 등의 하드웨어 산업, 계측된 정보와 제어정보를 송수신하기 위한 네트워크/통신 산업 발전, 수신된 정보를 효율적으로 제어하는 플랫폼 기술 등의 소프트웨어 등의 산업발전에 기여가 가능함
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| 최종목표 |
■ 기존건축물에 적용 가능한 AI(90%신뢰성 확보)기반 주택 전력기기 분리？분석 알고리즘 및 벤치마킹 시스템 개발○ 리빙 전력데이터 수집 방안 및 기기특성별 벤치마킹 시스템 개발○ 딥러닝 기반 주택 전력기기의 전류 파형 분리？분석 및 이상 징후 감지시스템 개발 - 최근 스마트 홈 IoT, HEMS(Home Energy Management System)의 기반은 기기별 에너지사용량, 재실자의 유무, 사용자 패턴등에 대한 데이터를 수집하고 이에 따른 업체별 진단분석 솔루션을 활용한 대기전력차단, on/off 제어, 자동화시스템 등과 연계된 서비스를 창출하고 있음 - 하지만, 이는 신축 공동주택에만 일부 적용되고 있는 시스템으로 기존건축물에 경우 상당한 공사비(전기공사 등)와 계측기에 대한 초기투자비에 대한 부담감으로 현실적으로 적용이 힘든 실정임. 이에 일부 통신사의 경우 플러그 형식의 IoT 가전기기 스마트홈 서비스를 제공하고 있으나 이 또한 기기 개별의 계측기가 설치되며, 에너지를 이해하는 수준이상 사용자만이 어플로써 서비스를 제공 받을 수 있음 - 이에 본 연구에서는 기존건축물 어느 곳이나 적용 가능한 시스템으로 분전반 메인 전력 품질데이터의 AI 기반 패턴분석 및 전류 파형 분석 알고리즘을 통해 가전기기별 정량적 전력량을 진단하고, 유사 건물군과의 사용패턴 및 사용량에 대한 정성적 상대평가를 할 수 있는 벤치마킹 시스템을 개발하는데 목적이 있음
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| 연구내용 및 범위 |
○ 주택 대상 실증 전력데이터 측정 및 데이터 수집 프로세스 정립 - 전력부문 일반정보 및 기기별 소비패턴 분석을 위한 데이터 정규화 - 전력 사용량에 따른 기기별 Impact Factor 및 설치가이드 도출 - 기기별 딥러닝 학습을 위한 데이터 연계방안 및 시스템 구축(안) 제시 ○ 기축 주택에 특화된 기기별 소비패턴 분석을 위한 벤치마킹 시스템 개발 - 사용성 및 편의성 증대를 위한 입력변수 최소화 및 결과 리포트 자동화 - 주택 부분 에너지 효율화 개선 방안 및 기기별 절감요소 도출 - 기기별 소비패턴 특성 분석 및 에너지 효율화 운영 체크리스트 정립 ○ 가전기기별 고유 파형 특징 분석과 자율학습 시스템 구축 - 가전기기별 고유 파형에 대한 분석 및 알고리즘 개발 및 구축 - Fourier Transform 선형과 비선형에 대한 구간별 정확도 분석 - 비정상상태 검출을 위한 정상상태 학습의 정규화 Weight 정의 및 최적값 도출 ○ 가동상태 분석 및 이상징후 검출 시스템 개발 - 고유 파형과 명세에 따른 전력 특징과 파형 범위를 학습 및 정확도 도출 - 정상상태 학습의 정규화 Weight 정의 및 최적값 도출 - 파인튜닝을 적용한 딥러닝 학습시스템 구축 및 오버피팅 검출 알고리즘 개발○ 기존 스마트 홈 IoT 및 HEMS 시스템과의 차별화(비용 편익점 관점)를 위한 개발이 주 목적으로 국내에서는 전력품질 분석 시스템에서 활용되어지고 있는 전류파형 분석(고조파에 대한 분석 포함) 알고리즘을 활용하여, 단기간 내에 전력데이터를 수집, 딥러닝을 통한 분리분석이 가능한 점을 착안하여 과제를 제안하게 됨○ 국내에서는 딥러닝 기반 전류파형 분리·분석에 대한 알고리즘 연구가 없으며, 이에 국내 학술지와 국외 SCI 논문을 통해 알고리즘 방법론에 대한 검증을 받고자 하며, 국내 특허 출원 (연구과제 이후 특허 등록 기대)과 SW 등록을 통해 선도적으로 기술을 연구개발을 지속적으로 수행하고자 함○ 이와 더불어 기술적 한계점을 보완하기 위해 주택 대상 실증 4개소 이상 실측을 통한 데이터 수집 및 시스템 적용성에 대한 부분을 검증할 예정이며, 연구과제 이후 딥러닝 학습을 통해 데이터 신뢰성을 향상시키고, 중소형 건축물(시스템이 비교적 표준화 된 편의점, 카페 등 )에 적용 가능한 시스템으로 고도화하고자 함○ 본 시스템은 단순히 전류파형을 통한 분리분석에서 끝나지 않고 벤치마킹 시스템, 제어연동 시스템 , 신재생에너지 연계 등 하나의 플랫폼으로 구축 에너지 운영 관리 최적화를 위한 방안을 지속적으로 연구 수행하고자 함○ 이에 본 연구과제의 연구기간(21개월) 동안 최적의 시나리오와 기 보유한 기술 프로세스를 활용하여 최대한의 정량적, 정성적 성과를 달성하고, 향후 후속 연구과제를 발굴하여 진행하고자 함
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