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SMK 기본정보

SMK 기본정보
기술명 AI 기반 전류 파형 분리·분석 알고리즘 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 ■ 가전기기별 고유 파형 특징 분석과 학습 적용을 위한 전처리 프로세스 구축
- 가정에서 일반적으로 사용되는 가전기기별 고유 파형에 대해 분석하고 NILM(Non-intrusive
load monitoring) 비간섭 전력부하 감시 알고리즘을 활용하여 강건성 높은 비선형성
파형 분석 알고리즘 개발 및 구축
- 머신러닝 기법 MLP (multilayer perceptron) , SVM(Support Vector Machine), Rad
ial Basis Function(RBF) 비선형 부하분류 검토 비교
- Fourier Transform을 적용하여 종합적 파형을 가전기기 개별 파형으로 분해 및 개별 가전기기
파형과 비교하여 오차 최소화
- 실시간성 확보를 위한 Fourier Transform 선형과 비선형에 대한 구간별 정확도 분석
- 측정 오차 최소화를 위한 이상 또는 노이즈 처리 필터 개발
- 사용 환경에 따른 오차 분석 및 최소화 방안 도출

■ 전력 빅데이터 기반 파형 분석 및 AI 학습 모델링
- 전처리 데이터 학습을 위한 연산 그래프와 계산 노드 설계
- 지도학습 적용을 위한 실제 가전기기 명세의 정상 파형 라벨링 및 노이즈 제거를 위한 Curve
Fitting 도입
- 이상 파형 학습을 위한 학습 범위 정립과 타 가전기기와의 중복성 최소화를 위한 방안 제시
- 상태분석을 위한 인공신경망을 구축하고 최적의 정확도 산출을 위한 은닉층 모델링

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 AI 기반 전류 파형 분리분석 알고리즘 개발
총연구기간 2021-01-01 ~ 2021-12-31
총연구비 300,000,000원

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