대연씨앤아이, 발전량 예측·예지보전 기술 고도화로 에너지 ICT 전문 기업 도약

발전량 예측 평균 95% 실현, 이상 감지 및 진단 예측치도 동시에 높아

[인더스트리뉴스 권선형 기자] “자체 개발한 알고리즘으로 재생에너지 발전량 예측제도 2차 실증사업을 통과했고, 예측 정확도는 평균 95%를 유지하고 있다. 현재 10여개의 대기업과 공기업에 발전량 예측 솔루션을 공급하고 있다.”

국내 1위 신재생에너지 통합운영관리 전문기업 대연씨앤아이 신대현 대표는 “발전소 유지관리와 수익성을 예측하는 플랫폼인 ‘솔레몬 EMS’를 통해 발전량 예측 솔루션과 함께 설비 이상 감지, 진단 서비스도 실시간으로 제공하고 있다”며, “15년 동안 축적한 발전소 데이터를 바탕으로 빅데이터화 한 DB 덕분에 예측 정확도를 평균 95% 유지하고 있다”고 말했다. 축적된 DB를 토대로 자체 개발한 딥러닝과 머신러닝을 통해 보다 정확도 높은 발전량 예측과 설비 이상 및 고장 진단이 가능했다는 설명이다.

대연씨앤아이 신대현 대표는 “기존 기술의 재정리와 체계화, 고도화를 통해 자동제어 시스템 관련 컨버터 및 인디케이터, 자동차 검사 장비, 원격 모니터링을 위한 FMS 시스템 장비 등을 개발해 에너지 ICT 전문 기업으로 거듭날 계획”이라고 말했다. [사진=인더스트리뉴스]

신 대표는 “솔레몬 EMS는 국산 소프트웨어 품질을 증명하는 국가 인증제도 GS인증 1등급을 획득한 O&M 솔루션”이라며, “현재 대연씨앤아이가 직접 관리 운영하고 솔루션을 공급한 발전소는 3,500여개 소, 용량은 1.5GW에 달한다”고 말했다.

많은 발전소와 기업들이 ‘솔레몬 EMS’를 선택한 이유는?

발전량 예측 정확도가 높고, 단순한 데이터 감시가 아닌 고장을 예측해 발전량 손실을 최소화하기 때문이다. 현장 PM 및 O&M 전문 인력들의 실무 경험을 토대로 오랜 기간 축척한 노하우가 녹아있다. IV그래프, 스트링별 데이터, 전류이상, 전압이상, 온도이상, 효율이상 등 이상원인을 분석하고 해결방안을 제시하는 기능을 갖추고 있다. 또 각각 다른 스트링인버터 제조사들의 프로토콜을 표준화해 개별 전압, 전류의 데이터를 비교 분석할 수 있도록 했다. 스트링인버터를 사용해도 추가 개발비용 없이 스트링별 전압, 전류 감시가 가능하다. 나아가 자체 개발된 알고리즘으로 발전소 설비의 수명 진단과 함께 언제 문제가 생길지 예측이 가능해 결론적으로 현재보다 발전량을 높일 수 있다.

‘솔레몬 EMS’는 태양광 발전설비의 원격 감시와 제어도 가능한지?

대연씨앤아이는 예방 중심의 지능형 전기안전관리 체계를 구축하고, 안전관리대행 가능 범위를 1MW→3MW 확대하는데 선두주자로, 대기업, 공기관, 개인 사업주 대상으로 전국 태양광발전소 100MW 이상 원격감시 및 제어 시스템에 대한 적정성 확인 절차를 거친 후 한국전기안전공사로부터 적합 판정을 받았다. 산업부는 지난해 6월 1일 태양광 발전설비의 원격감시 및 제어 기준을 통해 4차 산업혁명의 혁신기술(ICT, IoT)을 기반으로 전기안전 분야의 디지털 전환을 지속적으로 확대해 나갈 계획이라고 밝혀, 앞으로 이 분야의 성장이 기대된다.

평균 발전량 예측 정확도가 95%다. 적용된 기술은?

우선 RTU를 통해 발전소 데이터를 모아 딥러닝을 통해 분석한다. 주변 발전소 기상, 국내 기상청·해외 기상정보, 발전소 데이터(온도 전압 등) 등이 활용된다. 보통 예측제도를 인센티브에 대한 수익 관점으로 보고 있는데, 대연씨앤아이는 인센티브만이 아닌 예측된 발전량과 실제 발전량의 데이터들을 분석해 효율이 낮은 발전소, 이상이 있는 발전소에 대해 분석하고 나아가 관리까지 해주고 있다.

발전소 유지관리와 수익성을 예측하는 플랫폼인 ‘솔레몬 EMS’ 화면. 대연씨앤아이의 발전량 예측 정확도는 평균 95%를 유지하고 있다. [자료=대연씨앤아이]

새로 진행되고 있는 기술이나 사업은?

Two Springs가 올해 전략이다. 2단계, 즉 ‘발전량 예측’과 ‘예지보전 기술’ 고도화를 진행한다. 이를 위해 AI Edge(Rtu)와 듀얼 고도화 모니터링에 집중할 계획이다. 발전량 예측은 예지보전이 기본이 돼야 한다. 이를 고도화하기 위해서 충북대학교 빅데이터연구소와 ICT R&D 혁신바우처 사업을 진행하고 있다. 소규모(1MW 이하) 태양광발전소 유지관리 시스템으로 빅데이터 기반의 디지털 트윈을 적용한 ‘태양광 발전량 예측 고도화’와 ‘발전 설비 예지보전 AI학습 서비스’ 플랫폼 개발 사업이다. IoT, 빅데이터, AI 등 에너지 융복합 기술을 활용해 발전량 예측, 발전자원 통합관리, 고장 사전예측, 실시간 전력수요관리 서비스 제공은 물론 지능형 EMS 개발에 적용해 소규모 분산 발전자원의 통합 운영관리, 전력중개 시장 신규 진입을 목표로 한다. 소규모 태양광 발전량 예측과 설비 예지보전으로 신재생에너지 간헐성 예방, 향후 도래할 에너지 프로슈머 시장에 대한 선제적 대응이 가능할 것으로 기대하고 있다.

VPP 관련된 사업은 어떻게 준비하고 있나?

VPP를 운영하기 위해서는 가장 기본 데이터인 로우데이터 수집이 중요하다. 기존에는 태양광발전소의 데이터들만 주로 수집했지만, 현재는 태양광, 풍력, 소수력, 연료전지, ESS 등 신재생에너지에 대한 로우데이터를 안정적으로 확보하고 확보된 데이터를 갖고 예측하는 시스템을 만들고 있다. 나아가 암호화된 통신방식인 TLS(Transport Layer Security, 전송 계층 보안)과 블록체인 기술을 통해 VPP 시장이 열리면 바로 대응할 수 있도록 준비하고 있다.