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SMK 기본정보

SMK 기본정보
기술명 리빙 전력데이터 수집 방안 및 기기특성별 벤치마킹 시스템 개발
개발 배경 및 필요성 ○ 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
기술 개요 ■ 기술 개요
○ 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
- 주택 대상 실증데이터 수집을 위한 4개소 이상 데이터 수집 및 DB 구축
- 기기별 딥러닝 학습을 위한 데이터 연계방안 및 시스템 구축(안) 제시
- 전력기기 분리 분석시스템 개발 완료 후 실제 기기별 실측 데이터와 검증

○ 기축 주택에 특화된 기기별 소비패턴 분석을 위한 벤치마킹 시스템 개발
- 수요자 중심 이해하기 쉬운 용어 및 디자인 모델링
- 사용성 및 편의성 증대를 위한 입력변수 쵯화 및 결과 리포트 자동화
- 주택 거주 사용자별 에너지 사용 패턴 분석 및 최대전력 사용량 조사
- 주택 부분 에너지 효율화 개선 방안 및 기기별 절감요소 도출
- 기기별 소비패턴 특성 분석 및 에너지 효율화 운영 체크리스트 정립
- 가정용 누진세 구간 등을 고려한 에너지 효율화 운영 가이드라인 항목 도출

■ 연구 수행 방안
○ 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

기술의 특장점

기술의 특장점
기존 기술 대비 차별성 ○ 기존의 스마트 홈 IoT 및 EMS 시스템과의 차별화
- 기존의 스마트 하우스 또는 신축 건축물에 홈 IoT 센서 및 스마트 월패드, EMS 계측기 등이 이미 구축되어있는 경우 개발하고자 하는 시스템 적용 시 연동의 한계점이 발생할 수 있음
- 본 시스템 개발의 목적은 신축 건축물 보다는 기존 건축물을 대상으로 하고 있으며, 저비용으로 누구나 쉽게 사용 가능한 시스템으로 최종적으로 구축하는 것이 목표임
- 향후 후속 연구과제의 리빙데이터 플랫폼을 통한 외부 장비와의 호환성 확보와 각 제품별로 상용표준에 따른 설계 및 자체 기술표준을 마련하여 설치 및 운영에 있어 유지보수가 용이하도록 개발하고자 함
기술 경쟁력 ○ 기술적 측면
- 국내 최초 기술 확보 및 해외업체와 경쟁 가능한 딥러닝 기반 전류 파형 알고리즘 핵심 기술 확보 기대
- 전력 사용패턴에 따른 기기별 벤치마킹 시스템 개발을 통해 보다 실용화, 상용화가 용이하도록 하는 통합 플랫폼의 핵심 서비스로 제공
- 가전기기별 전기에너지 사용량을 활용한 기기별 노후도 및 성능개선주기 제시 가능
- 주택부문의 기기별 전기에너지 사용량 계측 데이터를 통하여 Big Data, 딥러닝 등의 전문가들의 활용하여 주택부문 전기에너지 절감 및 수요관리에 대한 발전에 기여 가능
경제적 효과 ○ 경제적 및 산업적 측면
- 전기 에너지 데이터분석 분야의 전문 인력 양성 및 산업 구조개선 촉진에 기여
- 리빙데이터 통합 플랫폼 구축 시 다양한 데이터 정규화를 통한 에너지 서비스 (ex : ESS 최적 수요관리 방안 등 )연계 모델 구현 가능
- 에너지 컨설팅 부문에서의 진단기술의 효율성 제고 및 전력수요관리 효율 향상을 통한 경제성 확보로 국내외 에너지 시장 활성화에 기여
- 가전기기별 에너지수요 데이터 수집을 통하여 주택부문에서 사용되는 전기에너지 및 온실가스 배출 관련 데이터 고도화
○ 사회적 측면
- 전력 데이터 부문 기기별 사용 및 효율화를 위한 운영 가이드라인 제시를 통한 사용자의 자발적 효율화 인식 제고
- 기존 건축물 저소득층 계층 주택 수요관리가 가능한 시스템 개발로 에너지 효율 서비스 불균형 해소
- 전력 파형 분석 IoT 설치 및 주택 부문 에너지 운영관리 분야 신규 시장 제공, 매출 및 고용 창출 효과 창출 기대

시장성

시장성
시장규모 및 성장성 ○ 주택부문 에너지 수요 관리 및 효율화 사업
- 국내 주택부문 성능개선시 기존 Passive요소(창호 교체, 단열재 추가, 외내부 마감 변경 등)의 개선 효율화 사업에서 Active 요소인 가전기기별요소의 에너지 효율화 사업으로 변경 가능
- 주택부문의 가정에서 사용되는 기기별 에너지 진단을 시중에 판매되고 있는 전력량계 측정기를 활용하여 본 개발 기술을 적용함에 따라 초기투자비용 절감 가능
- 기존 KT. LGU+, SK 등 통신관련 기업에서 HEMS 및 IoT홈 기기와의 연계 가능성 검토
- 각 지역별 측정된 데이터를 소셜 서비스 등과 융합한 형태로 공유함으로써, 데이터보다 더욱 현실에 맞는 대기 오염 정보를 공유, 다양한 형태의 서비스, 제품 적용이 활발히 이루어질 것으로 전망
- 측정된 연차별 데이터를 활용하여 주택부문 에너지 수요관리 연구에 기여 가능
○ 중소형 건축물 대상 확대 사업화
- 본 개발 기술을 활용하여 중소형 건축물에서 사용하고 있는 가전 기기별에 대한 에너지 소비패턴분석에 활용 가능
- 주택부문의 기기별 에너지 수요관리 데이터를 활용하여 중소형건물에 상주하는 중소기업에서 사용되는 수요 에너지 분석 및 절감 가이드라인 제시 가능
- 시중 판매되는 전력량계를 활용함에 따라 초기개발비용 감소로 초기 투자비용 절감되며, 이에 중소형 건물의 에너지 수요관리 참여율 적극 유도 가능
○ AI 기반 전력 부문 신산업 창출
- Cloud 시스템 개발과 이를 기반으로 한 Big Data 분석 등 최근 ICT 시장에서 핫이슈로 등극하고 있는 Big Data 분석 및 공유 기술 등 다양한 글로벌 소셜 환경에서의 데이터를 활용한 정보 제공 및 운용 기술 및 서비스 활성화에 기여하게 될 전망
- 각 지역마다 주택에 맞는 가전기기별 전기에너지 계측을 통하여 에너지수요 관리를 함으로써 보다 정말한 가정 내의 전기에너지 데이터 수집 가능함에 따라 추가적 AI 기반 데이터 제공이 가능함
응용분야(수요처) ○ 비즈니스 모델
- 전력데이터 기반 에너지 진단 및 서비스 모델 분야 경제성 모델 창출
- 홈 IoT 기술 분야 및 EMS 진단분야 시장점유 가능성 확보 및 신규 에너지 컨설팅 분야 시장 확대
- 가전기기에 표기되는 에너지소비효율등급의 경우 정격효율에 따른 소비효율이 표기됨으로 실제 운전되고 있는 가전기기별 소비효율에 대한 Big Data 구축가능하며, AI 기반 에너지 효율성 및 경제성 확보를 통해 새로운 수익 모델 창출 및 국내 건축물 AI 진단 분야 보급 환산 기반 마련

연구성과 정보

* 지재권현황
순번 발명의 명칭 출원번호 관리현황

시공실적 및 시제품 현황
시공실적 및 시제품 현황 ■ 메인 분전반 계측기 설치
○ 설치 목적
- 전력 총 사용량에 대한 벤치마킹 시스템 구축 및 기기별 특성을 고려한 벤치마킹 시스템을 위한 DB 구축
- 전력 빅데이터 기반 파형 분리를 위한 알고리즘 구축 및 검증용 데이터 활용
○ 설치 장소
- 안산시 원선로 50 벽산블루밍 아파트(1세대)
- 오산시 운암로 64 운암대동황토방다숲 아파트(1세대)
○ (주)요코가와 전기 WT310E 선정
○ 계측 범위
- 계측항목 : 파형분리 및 검증 데이터 확보를 위한 계측항목으로 전압, 전류, 전력량, 유효전력, 무효전력, 피상전력, 주파수, 왜형률 등을 선정
- 계측 주기 : 0.1초
- 계측 일자 : 2020. 07. 31 ~ 2020. 10. 20
기술준비도(TRL) 기술개념확립  연구실환경검증  시제품제작  실제환경검증  신뢰성평가  상용품제작
R&D 수행이력 사업명 국토교통기술촉진연구사업
과제명 리빙 전력데이터 수집 및 소비패턴 벤치마킹 시스템 개발
총연구기간 2021-01-01 ~ 2021-12-31
총연구비 200,000,000원
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