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해줌, 머신러닝 기반 태양광 발전소 이상감지 시스템 개발
고가 장비 없이도 데이터 분석 통한 이상감지 가능
2017년 06월 19일 13:02:13 강석오 기자 kang@datanet.co.kr

IT 및 데이터 기반 태양광 업체 해줌(대표 권오현)은 데이터 분석 및 머신러닝을 통한 태양광 발전소 이상감지 시스템을 개발했다고 밝혔다.

이상감지 시스템은 머신러닝으로 기상정보와 발전량 패턴을 분석, 발전소의 고장 여부와 이상 원인을 탐지할 수 있는 시스템이다. 이는 국내 최초의 인공지능 기반 신재생에너지 모니터링 솔루션으로 평가받고 있다.

기존의 태양광 모니터링 시스템은 발전량 수치를 단순 표시하는 데에 그치는 형태가 대부분이다. 이상감지 등 더 세밀한 분석을 위해선 고가의 외부기기 설치가 필요한데 가정용, 혹은 소규모 태양광의 경우 수익이 다소 제한되어 있으므로 모니터링 설비비용이 부담스러울 수밖에 없다.

   
▲ 해줌 이상감지 시스템 관리화면

해줌의 이상감지 시스템은 외부기기가 아닌 데이터를 통해 이러한 문제를 해결한다. 본 시스템은 기상에 따른 태양광 발전패턴의 변화를 학습한 인공지능 알고리즘을 탑재하고 있으며, 2000개소 이상의 태양광 발전소의 사례를 분석한 결과를 바탕으로 이상 원인을 진단한다. 해줌의 인공지능 알고리즘은 기상정보와 향, 효율 등 개별 발전소의 고유 인자를 반영하여 발전소가 고장일 확률을 산출한다. 추가 외부기기 설치 없이도 이상진단이 가능한 이유다.

또한 다수의 태양광 발전소를 한 번에 관리할 수 있는 통합 모니터링 기능을 포함하고 있다. 인공지능 알고리즘을 통해 자동으로 발전소 이상 여부를 검사해주기 때문에 관리 효율성이 크게 향상한다. 해줌은 내부적으로 이를 활용하여 고객 발전소 관리에 활용하고 있다.

해줌 권오현 대표는 “이번 개발을 통해 용량과 무관하게 이상감지가 가능한 모니터링 서비스, 나아가 O&M까지 서비스를 확대할 예정이다”며 “앞으로는 용량 혹은 발전소 수에 관계없이 해줌 이상감지 시스템을 통해 문제점을 신속하게 파악해 리스크를 최소화하는 것이 가능할 것”이라고 밝혔다.

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