한국전력정보가 국내 스마트그린산단 입주기업에 인공지능(AI) 기반 클라우드 플랫폼 'HEPI 가상 발전소'를 공급, 에너지 소비효율을 극대화해 '2050 탄소중립' 실현에 나서고 있다.
한국전력정보는 창원 스마트그린산단에서 밸브 제조기업을 대상으로 지난 5월부터 8개월간 'AI 융합 에너지 효율화' 실증 사업을 성공적으로 실시, 연내 마무리한다고 22일 밝혔다.
사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA) 주관으로 AI 기술을 에너지 분야에 융합해 산단 내 공장 에너지 효율을 높여 생산비용을 절감, 제조 경쟁력 확보를 지원한다.
한국전력정보, 엔포스, 창원대 차세대전력기술응용연구센터는 정부가 올해 처음 선보인 AI융합 에너지 효율화 사업에 선정, 지난 5월 과업에 착수했다.
주관사 한국전력정보는 산단 입주기업의 에너지 소비량을 절감하는 AI 기반 클라우드 플랫폼 HEPI 가상 발전소를 개발, 서비스형소프트웨어(SaaS) 방식으로 제공한다. 엔포스는 이기종 데이터 인터페이스를 통한 빅데이터 수집·처리를 전문으로 한다. 창원대 차세대전력기술응용연구센터는 초전도 및 신재생에너지 연구기술에 강점이 있다.
한국전력정보 컨소시엄은 최근 약 한 달 동안 수요기업으로 참여한 창원 소재 밸브 제조기업 A사에 '요금기반 수요관리 AI 알고리즘'을 적용했다. 그 결과 메인 전력이 1.9% 줄어들고, 설비 전력은 4.9% 절감했다.
전력 기본요금을 절감하기 위해서는 피크관리가 중요하다. 이에 한국전력정보는 특정 구간 메인전력 사용량 2% 이상 절감을 목표로 전력피크치가 목표에 도달하는 특정시간대에 조절 가능한 설비 부하를 줄이는 방법으로 AI 알고리즘 모델을 설계했다. 메인전력 소비패턴을 분석하기 위해 과거 메인전력 사용량 데이터와 시간, 요일 등 변수를 가지고 군집화 알고리즘을 사용해 군집 번호를 예측하는 분류 알고리즘과 군집번호 결과를 반영한 회귀 예측 알고리즘을 적용했다. 전력 설비별 사용량 예측도 가능해졌다.
이런 알고리즘 모델들은 평시 전력 기준사용량(CBL)으로 데이터를 생성해 조절이 필요한 구간을 찾아내는데, CBL과 실제사용량의 차이가 작을수록 전력사용량의 사용패턴이 규칙적이고 예측가능함을 나타낸다. 이렇게 만들어진 데이터를 시각화를 통해 나타내고 조절가능한 설비와 조절불가능한 설비를 찾아내 스케쥴링을 통해 에너지 효율화를 진행하고 있다.
한국전력정보는 이번 성과를 기반으로 사업을 공장에너지관리시스템(FEMS)이 구축된 국내 타 산단으로 지속 확대할 계획이다.
장병훈 한국전력정보 대표는 “HEPI 가상 발전소는 FEMS를 기반으로 산단 공장에서 발생하는 에너지 관련 데이터를 취합해 AI 알고리즘으로 분석하고 에너지 소비를 효율적으로 관리한다”면서 “구축 비용 없이 애플리케이션(앱)을 다운로드해 사용하는 SaaS 방식으로 누구나 쉽게 즉시 공장 운영에 활용할 수 있다”고 말했다.
이준희기자 jhlee@etnews.com
