과기정통부 ‘AI융합 에너지효율화사업’ 주관
‘AI 알고리즘’ 통해 에너지 원가절감 실현해

‘에너지를 자유롭게 사고파는 미래’ 꿈꾼다

[에너지신문] 전력에너지 자원 통합 전문기업인 한국전력정보(주)는 한전 연구소기업으로, ‘에너지를 자유롭게 사고파는 미래’를 준비하고 있다. 전력 관리 전문가, 플랫폼 개발 전문가들이 모여 딥러닝, 빅데이터 처리, 에너지 관리기술을 바탕으로 클라우드 플랫폼인 ‘HEPI 가상발전소 엔진’을 개발했다.

회사는 소규모 자원으로 개별 거래가 불가한 자원들을 HEPI 가상발전소로 모아 대규모화 한 후, 수요자원과 신재생에너지 공급인증서를 전력거래소를 통해 매매하는 사업을 진행하고 있다. 또한 ‘가가호호 전기발전소’를 보유, 전기를 생산하고 이웃 집, 이웃 회사로 자유롭게 사고파는 프로슈머 시장을 준비하고 있다.

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 공동 추진하는 ‘AI융합 에너지 효율화 사업’의 주관기관으로 참여한 한국전력정보는 AI 알고리즘을 통한 에너지 절감 실현으로 기업들의 원가절감에 기여하는 솔루션을 개발, 클라우드서비스를 시행하고 있다.

이 사업은 인공지능을 에너지 분야에 융합하여 산업단지 내 공장의 에너지 효율화를 통해 생산비용 절감 등 제조 경쟁력 확보 및 인공지능 전문기업 육성을 목표로 한다. 스마트ICT 전문기업인 엔포스(주)와 신전력 및 기계시스템을 전문적으로 개발하는 창원대학교 차세대전력기술응용연구센터가 한국전력정보와 함께 참여했다.

한국전력정보에 따르면 최근 약 1개월간 수요기업으로 참여한 A사는 요금기반 수요관리 AI 알고리즘을 적용해 메인 전력 1.9% 절감, 설비 전력 4.9% 절감을 달성했다. 일반적으로 요금기반 수요관리는 높은 요금단가가 적용되는 시간대를 피해 전기요금을 절감하는 방법을 떠올리지만, 24시간 가동해야 하는 공장 설비에 대해서는 어려움이 존재하므로 기본요금을 최대한 줄이는 방안이 가장 효과적이다.

기본요금은 피크연동제를 적용하는데, 매월 검침 당월의 피크와 직전 12개월 중 하계 및 동계피크 가운데 높게 시현된 피크를 기준으로 계산된다. 피크가 한번 높게 시현되면 1년 동안은 높은 기본요금을 부담해야한다. 특히 전력피크로 인한 정전 피해로 제조업체들은 제품의 불량률이 높아질 수 있으므로 최대전력 수요관리가 중요하다.

▲ 한국전력정보의 AI 시스템 구성도.
▲ 한국전력정보의 AI 시스템 구성도.

전력의 기본요금 절감을 위해서는 피크관리가 중요하기 때문에 특정구간에서의 메인전력 사용량의 2%이상 절감을 목표로 하며, 메인전력의 전력사용량 데이터는 설비별 전력사용량 데이터와 상관도가 있으므로 전력피크치가 목표에 도달하는 특정시간대에는 조절 가능한 설비의 부하를 줄이는 방법으로 AI알고리즘 모델을 설계한다.

또한 메인전력의 소비패턴을 분석하기 위해 과거의 메인전력 사용량 데이터와 시간, 요일 등의 변수를 갖고 군집화 알고리즘을 사용, 군집 번호를 예측하는 분류 알고리즘과 군집번호 결과를 반영한 회귀 예측 알고리즘을 적용해 전력 설비별로 사용량을 예측할 수 있다.

이러한 알고리즘 모델들은 평시 전력사용량인 CBL로 데이터를 생성해 조절이 필요한 구간을 찾아내는데, CBL과 실제사용량의 차이가 작을수록 전력사용량의 사용패턴이 규칙적이고 예측가능함을 나타낸다. 이렇게 만들어진 데이터를 시각화를 통하여 나타내고, 조절가능한 설비와 조절불가능한 설비를 찾아내 스케쥴링을 통한 에너지 효율화를 진행하고 있다.

에너지 원가절감은 사용요금을 줄이는 방법도 있지만 원초적인 방법으로 불필요하게 낭비되는 에너지를 절약함으로써 원가절감을 하는 방법도 있다. 해당 절감 방법은 설비별 에너지 소비패턴이 과거 데이터에 비해 불규칙한 이상 소비 패턴을 파악해 알려준다. 예를 들어 전기로 같은 경우 목표 온도에 도달하게 되면 더 이상 가동하지 않아야 하는데, 전기로를 가동한 경우 불필요한 대기전력을 최대한 차단하는 것이다.

한국전력정보는 앞으로 데이터를 더욱 축적해 에너지 원가절감 스케쥴링 알고리즘을 고도화할 예정이다.

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