"건물 에너지 생산부터 고장진단까지"…AI-확률·통계적 기법 적용

에너지연, 건물 내 분산자원 효율적 운용 및 제어
17% 에너지 비용절감..98% 정확도로 고장 검출

한국에너지기술연구원은 AI와 확률·통계적 기법을 활용해 건물 내 분산자원의 운전상태, 고장, 최적 운영 등을 지원하는 '건물 에너지 통합관리 플랫폼'을 개발했다. 사진은 건물 내 분산자원 건전성 관리 플랫폼 화면. 에기연 제공

한국에너지기술연구원 연구진이 '건물 에너지 통합관리 플랫폼'을 통해 분산자원에 대한 직류배전 고장 특성을 분석하고 있다. 에기연 제공

AI를 활용해 건물 에너지 자원의 고장과 운전 상태를 실시간 관리해 주는 플랫폼 기술이 개발됐다.

한국에너지기술연구원은 정학근 박사 연구팀이 AI와 확률·통계적 기법을 활용해 건물 내 태양광발전, 에너지저장시스템, 냉난방 공조 등 분산자원의 운전상태 분석과 고장 진단, 자원 간 최적 운영 등을 실시간 파악할 수 있는 '건물 에너지 통합관리 플랫폼' 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

기존 건물에너지관리시스템(BMS) 기술은 에너지 사용량의 단순 모니터링과 건물 관리자의 경험에 의존해 운용하고 있다. 이로 인해 건물 내 분산자원과 다양한 전력소비 유형 등을 고려한 효율적 운용이 어렵고, 고장에 대응하기 위한 분산자원의 실시간 상태 진단도 제한적이다.

연구팀이 개발한 플랫폼은 다양한 고장 유형과 환경 데이터를 AI와 확률·통계적 기법을 적용해 분산자원 대상 고장 검출 정확도를 98% 이상 높였다.

또한 플랫폼에 양자암호, 양자내성암호를 이용한 차세대 보안 통신을 적용해 사이버 공격에도 대응할 수 있는 최고 등급의 보안 수준을 갖췄다. 다양한 고장에 대응하고 복구할 수 있는 자율운영 기술도 적용해 고장 발생 즉시 최적의 분산자원 활용 방안을 제시해 준다.

연구팀은 플랫폼을 실제 건물 환경을 정밀하게 모사한 실증 테스트베드에서 1년 간 실증한 결과, 기존 건물에너지관리시스템 대비 17% 이상의 에너지 비용 절감 효과를 확인했다.

정학근 에너지기술연 박사는 "건물 내 분산 자원의 고장 상태를 실시간으로 관리하고 효율을 높이기 위한 고도화된 알고리즘을 갖춰 오피스, 공장, 호텔 등 다양한 건물에 적용할 수 있다"며 "에너지 손실과 유지보수 비용을 크게 줄여 탄소중리립에 기여할 기술로 활용될 것"이라고 말했다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr