에너지 산업과 데이터 분석

• 전세계 에너지 소비량 폭발적 증가 추세에 따른 AI 기술을 활용하여 혁신적인 에너지 문제 해결
• 에너지 데이터를 활용하는 AI 설비 운영으로 기반으로 에너지 효율적인 에너지 절감 솔루션 기초 마련
• 에너지 생산, 공급, 소비의 가치 사슬 단계에서 AI, 빅데이터 기술 적용하여 에너지 효율화

  • 2014

    창조경제 구현을 위한 방안으로 ICT활용 및 에너지부문과의 융합 기술 발전 기대

  • 2017

    IoT, AI 공공데이터 개방 시작, 자동차 종합정보, 국가에너지, 정밀의료 등 에너지 관련 데이터 신사업 확대

  • 2019

    4차산업혁명 급성장 에너지 산업 영역의 디지털화, 에너지 생산, 소비, 활용, 저장 분야에서 데이터 분석 활용도 증가

  • 2020

    쿱와, 데이터분석 사업 에너지 부문 추가

  • 2021~

    에너지 데이터 분석을 통한 에너지 효율성 증가 및 한국형 그린뉴딜 정책에 부합 되는 친환경 인공지능 개발

적용 사례 1. 자원관리 - 누수감지

• AI 모델을 통한 상수관의 누수 감지 알고리즘
• 누수를 미리 예측함으로써 사전 조치를 통해 피해 최소화
• 누수 위치, 누수 여부, 누수량을 효율적으로 측정

  • 1

    설계

    AI기반 지능형 누수 통합
    솔루션 플랫폼 설계 및
    데이터 구축
    AI기반 배관 가속도
    신호 이상감지 개발,
    누수 위치 예측 개발

  • 2

    개발

    AI기반 누수 데이터 예측
    플랫폼 구축 및 알고리즘 개발
    AI기반 누수 위치 계산,
    누수여부, 누수량 계산 개발

  • 3

    검증

    AI기반 누수 플랫폼 및 모델
    현장 검증 및 최적화

  • 4

    상용화

    AI기반 누수탐지 플랫폼 및
    알고리즘 상용화

적용 사례 2. 에너지관리 – 모터 기계진단

• AI 모터 진단 예지 보전 시스템 구축
• 진동 센서 데이터를 통해 모터의 고장을 AI 모델로 예측하여 실시간으로 진단

1

데이터 탐색

센서데이터 수집
진동 주파수 확인

2

데이터 정제 및 선별

진동 및 전류 데이터 구축
데이터 분포 확인
원시데이터 선정
정상 비정상 주파수 판정 기준 확인
불량 원인 파악

3

특성인자 추출

시간, 주파수, 페이스에서
발견된 데이터 특징을
추출하여 전처리

4

AI학습 및 진단

XGBoost, LigthGBM,
SVM, Neural Networks 등의
알고리즘 선택
AI 학습 및 고장 진단

5

AI 활용

모터 진단 현황
시스템 구축