에너지관리시스템
- 감축기술 개요
- 에너지관리시스템(Energy Management System, 이하 EMS)은 전력계통을 실시간으로 감시·제어하고， 계통주파수를 자동으로 조정하는 설비로서 전력산업 분야에서 가장 핵심적인 전력계통의 장치임. 또한 전력생산 비용이 최소화되도록 발전기 출력을 자동제어하며，전력계통의 안전도를 자동으로 분석하는 기능을 갖고 있음. EMS는 기능별 분산처리에 따른 시스템의 연산속도 증가, 안정성을 고려한 다중화 시스템 구축，전력시장 운영체계에 적합한 발전기출력 제어방식 채택 등 대전력 계통의 안정적 운영기반을 구축하고 계통운영 환경변화에 대응한 개방형 시스템임.
- EMS를 통해 전력 등 에너지 사용량과 생산량을 모니터링하고, 에너지의 합리적 사용을 위해 설비 및 기기의 제어, 태양광 발전 등 신재생에너지나 에너지저장시스템(ESS)을 제어할 수 있음.
- EMS는 적용 대상에 따라 빌딩 전용 BEMS(Building EMS), 공장 전용 FEMS(Factory EMS), 주택 전용 HEMS(Home EMS) 등으로 구분되는데 각각 적용 대상은 다르지만, 전력 등 에너지의 흐름에 대한 모니터링 기능과 설비·기기 등에 대한 제어 기능을 가지고 있다는 점은 모든 시스템의 공통사항임.
- EMS는 일반적으로 에너지 정보시스템, 에너지 제어시스템, 에너지관리 공통기반시스템 등 3종류의 서브시스템으로 구성됨.
- 감축기술 특징
- 스마트에너지관리시스템 구성
(1) 메인 서버 시스템
▶ 시스템 구성은 추론엔진서버(Inference engine Server)와 데이터 마이닝서버(Data Mining Server)로 구성되어 있으며, 예를 들어 계약전력, 방문객수, 날씨, 사용전력, 피드백 결과, 이벤트 데이터 등과 같은 데이터들이 데이터베이스에 구축 수집되어 있음. 추론엔진서버는 이전의 추론 값과 피드백 결과의 비교를 통해 스스로 학습하고, 입력 값을 조합하여 월간, 주간 전력 사용량을 계산하는 기능을 함. 수집된 데이터는 수집된 기간에 따라 월간, 주간 전력 구축되어져 있으며 입력되는 데이터의 종류는 계약전력, 방문객수, 날씨, 피드백 결과 등이 있음. 데이터마이닝서버는 에너지 사용 환경이 유사한 데이터를 찾아주는 기능을 함. 입력되는 데이터는 계약전력, 방문객수, 날씨, 평형, 향, 위치 등이며 현재 월간, 주간 전력 사용량을 계산하려는 데이터와 유사한 조건들을 비교 분석하여 유사성이 높은 데이터에 대한 패턴을 추출함.
(2) 메인 서버 시스템
▶ 메인 서버 시스템 기능도는 Server Comm. Thread, 관제 Server Comm. Thread, Inference Thread, Data Mining Thread라는 4개의 Thread로 나누워짐.
▶ Server Comm. Thread는 초기 임계값 및 기본값을 저장하고 있는 상태로 Server 초기화 때 모든 임계값 및 기본값 데이터를 TCP/IP통신을 통해 Server에 송신함. Server들로부터 수신되는 전체 데이터 즉, 월간, 주간, 일간, 시간 당 전체 사용전력, 전체 누진전력, 전체 예상누진전력을 취합하고 출력함. Server들에 대한 상태 및 장애를 관리하며 Server 중 1대에 장애가 발생하여 운용불가 상황 발생시 해당 Server가 관리하고 있는 데이터들로부터 현재 운용중인 모든 데이터를 수신 받아 해당 Server가 정상 가동될 때까지의 역할을 수행함.
▶ 관제 Server Comm. Thread는 Server 관제용 Server 1번이 Active 상태이고 Server 관제용 Server 2번이 Standby 상태로 상호 주기적(1일 1회)으로 Standby 관제용 Server는 Active 관제용 Server로부터 모든 운용정보를 백업 받아 Active 상태였던 관제용 Server 1번에 결함이 발생할 경우 Standby 상태이던 Server 2가 Active가 되어 Server들을 관제하고 Active 상태였던 Server1이 Standby로 천이되어 즉각적으로 Server1에 대한 정상화 조치가 취해 져야 함.
▶ Inference Thread는 날씨, POS, EMS, Meter, DR 데이터 DB&Server들로부터 TCP/ IP를 통해 수신한 백 데이터들과 Controller로부터 올라온 피드백 결과 등을 이용하여 Inference Engine을 통해 최고/최적/최저의 결과를 도출하여 해당 데이터에 대한 월간 전력량 사용 계획을 도출함.
▶ Data Mining Thread로부터 제안된 유사데이터 중에서 월간 최대절전 값이 있다면 해당 값으로 월간 전력량 사용 계획을 수정 도출 후 해당 유사 데이터에 대한 백데이터를 해당 점포의 candidate에 포함시킴. Data Mining을 포함하여 추론된 최종 월간 전력량 사용 계획에 이벤트 일과 같은 특수 인자를 포함하여 주간 전력량 사용 계획을 도출함. 최종적으로 해당 데이터의 Controller에게 매일 주간 단위로 전력량 사용 계획을 송신하고 추론에 대한 결과를 피드백 받아서 그 결과를 통해 지속적으로 Self Learning 하여 데이터의 특성에 최적화된 Smart Self Learning 추론엔진을 지속적으로 진화시킴.
▶ Data Mining Thread는 날씨, POS, EMS, Meter, DR 데이터 DB&Server들로부터 TCP/IP를 통해 수신한 백 데이터들과 여러 다른 데이터들 중에서 계약전력, 월간 전력사용 패턴, 평수, 향, 상권, 방문객 수 등이 유사한 데이터를 Data Mining 기법으로 추론엔진에게 유사 데이터 비교 결과를 제안함.
(3) 컨트롤
▶ 스마트에너지관리시스템에서 이용환경을 제어하는 디바이스를 컨트롤(Conroller) 이라고 하며 컨트롤은 서버로부터 입력 받은 전력 사용 계획, 온도, 습도, CCTV, 조도 등의 센서에서 수신한 값 등을 입력 받아 일간, 시간에 대한 전력 사용 계획 데이터를 이용하여 디바이스(예를 들어 냉온방기, LED 도는 형광등 등)를 제어하는 기능을 가지고 있음.
▶ 컨트롤에는 입력된 데이터를 추론하는 기능을 갖은 추론엔진컨트롤과 냉온방기, LED또는 형광등을 제어하는 시스템이 포함되어 있으며 추론엔진컨트롤은 실시간으로 조도, 온도/습도 센서에서 얻은 데이터와 서버로부터 주간 전력 사용 계획, 이전 추론 값과 피드백 결과의 비교를 통해 스스로 학습하고 입력 값들을 조합하여 해당 데이터에 대한 일간 및 시간 전력 사용량에 따른 온도, 습도 및 조도 제어 값을 계산함. 추론엔진컨트롤에서 생성된 값을 이용하여 제어시스템을 통해 보내져서 냉온방기와 LED 또는 형광등을 제어함.
- 에너지관리시스템 기능별 화면 예시
(1) 데이터 표시
(2) 정보감시
(3) 데이터 조회
(4) 에너지 소비 현황 및 성과분석
(5) 설비의 성능 및 효율
(6) 에너지 소비량 예측
(7) 제어시스템 연동
(8) 계측기 관리
- 도입효과
- 공정 효율화 및 에너지절감에 효과.
- CO₂배출 저감 및 생산성 향상
- 전력 절감 가능.
설치사례 분석
- 설치사례 문헌조사
- 에너지관리시스템 관련 감축기술 사례 2건을 조사한 결과 1개 업체의 감축률이 10%로 나타났음. 에너지관리시스템의 경우 타감축기술과 같이 직접적인 감축활동에 의한 감축률이 아니라 아니라 EMS 설치로 데이터계측 및 모니터링을 구축하여 공정의 생산관리 및 효율개선을 구현, 이를 통한 에너지절감으로 인해 나온 감축률임.
- 설치사례 현장조사
- 감축률은 0.9%로 나타났음. 단, 개선 전 온실가스 배출량은 명세서의 적용 배출시설의 전체 배출량을 사용했으므로 적은 감축률이 나타났고, 실제 감축률은 더 높을 것으로 추정됨.
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