딥러닝으로 전기요금 혁신적 절감 (저비용으로 공장 에너지관리 효율화)

딥러닝으로 전기요금 혁신적 절감

2000년 이후 인상된 산업용 전기요금 84.2%.
전기요금을 잡아야 기업경쟁력을 높일 수 있는 이 시점에
딥러닝으로 전기요금을 혁신적으로 절감할 수 있는 기술이 등장했다.

 

‘전기료 폭탄’의 시작, 산업용 전력피크제
2011년 9월 15일 대한민국은 처음으로 대규모 정전사태를 겪었다. 블랙아웃 된 세상에 패닉에 빠졌던 대한민국은 순간 전력 사용량을 줄이는 전력피크제를 시행한다. 전력 피크란 전력 사용량이 가장 많아지는 순간, 가동할 수 있는 나라 안 모든 발전소의 전력 공급 능력치를 가리킨다. 결국
전력피크제는 순간 전력을 과도하게 사용해 전력 피크를 최대치로 높여 또다시 대규모 정전사태를 일으키지 않도록 제한하는 취지인 것이다. 이제 한전과 일정전력 사용량을 미리 계약한 기업·기관·학교 등의 순간 전력 사용량은 15분마다 점검되고 월계약량을 넘어서면 전기요금을 2.5배 더 내야 한다.

 

딥러닝을 통한 피크 제어 기술 고도화
전기요금을 절약하기 위해서는 순간 전력 사용량이 정해진 선을 넘지 않는 것이 매우 중요하다. 대기업에서는 에너지 관련 담당자가 상주해 순간 전력 사용량을 조절하지만 중소기업에서는 여러 여건상 불가능한 것이 현실이다. 그래서 사람 대신 딥러닝을 기반으로 에너지관리시스템이 공장의 전력 피크를 관리하고 설비의 에너지사용량을 관리할 수 있는 기술이 등장했다. 이미 생산현장에 투입돼 공장의 에너지 사용량 예측 및 제어를 통해 실제 생산 공장에서 에너지를 얼마만큼 효율화하는지 확인하고 적용 전후 에너지 비용 차이 분석을 통해 검증을 마쳤다. 이 기술이 적용할 수 있는 무궁무진하다. 현재 국내 대기업, 중견기업, 중소기업 등 다양한 규모 및 철강, 식품, 정밀 가공 등 다양한 분야 생산시설 기반 기술에 적용됐다.

 

출처)정보통신기슬진흥센터

원문 보기 : http://webzine.iitp.kr/archives/3783