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GIST 김진호 교수팀, 인공지능/클라우드 기반 스마트 빌딩 에너지관리 플랫폼과 비즈니스 융합기술 개발

  • 대외협력팀
  • 등록일 : 2017.06.14
  • 조회수 : 595

□  GIST(광주과학기술원, 총장 문승현) 융합기술원 김진호 교수팀(차세대에너지연구소 참여 교수)은 정부 지원으로(산업통상자원부 한국에너지기술평가원) 향후 3년간 옴니시스템() 등과 함께 중소형 건물용 기술-비즈니스 융합형 플랙서블 수요반응(Flexible Demand Response) 플랫폼을 개발한다고 612() 밝혔다.

     ∘ 차세대에너지연구소 미래 전력망 연구센터 임혁 교수(센터장)플랙서블 수요반응 플랫폼이란 빌딩의 신재생에너지(PV), 에너지저장장치(ESS), 전기차(EV), 수요자원(DR) 등 다양한 분산에너지원(DER)*전력수요패턴 및 에너지시장 거래와 가격정보 등 경제성을 실시간으로 결합하여 에너지 생산과 소비의 유연성(Flexibility)을 최적화하는 클라우드 기반의 스마트 빌딩 에너지관리 플랫폼이라고 설명했다.

     *분산에너지원(DER)은 대형 전원(원전, 석탄 등)을 대신하여 전기소비자 인근에 위치한 중  소형 친환경 신재생, 분산발전, 저장장치, 전기차, 수요반응자원 등을 의미함.

  이번에 개발하는 스마트 빌딩 에너지관리 플랫폼에서는 빌딩 내 위치한 다양한 분산에너지원(DER, 신재생(PV), ESS, EV, DR )의 기술적 특성을 클라우드 기반의 인공지능 및 빅데이터 기술로 분석하고, 그 결과를 시장거래 메커니즘(DR거래시장, 분산전원중개시장, 배출권거래, REC시장, 소매전기요금 등)과 연결하는 서비스 연계형 비즈니스 모델을 개발하며 이를 효과적으로 지원할 수 있는 융복합 정책제도를 개발하게 된다.

    ∘ 이를 통해 기존의 단순 에너지소비절약 및 고효율 기기교체 위주의 에너지수요관리 분야에 AI Big Data 등 혁신기술과 전력시장의 새로운 비즈니스 모델을 접목하여 기존 빌딩 에너지관리 시스템을 획기적으로 개선하는 것이 본 연구개발의 최종 목표이다.

    ∘ GIST 황의석 교수팀은 확률적 모델링 및 AI 기법을 기반으로 빌딩의 전력수요를 미리 예측하고 저장장치(ESS) EV의 운전패턴을 정확하게 분석하게 되고, GIST 임혁 교수팀은 빅데이터 기반의 통계적 기법 및 클라우드 기반의 기계학습이론을 활용하여 경제성과 기술특성을 반영 스마트 빌딩 에너지 최적화 기술을 개발하게 된다.

    ∘ 본 연구를 통해 개발되는 기술 및 비즈니스 모델은 GIST 신재생에너지연구동을 대상으로 내년부터 실증하게 되며, 이를 위해 신재생에너지연구동에는 기설치된 PV발전 외에 250kW급 저장장치(ESS), 서비스 연계형 전기차량(EV), 프로그래머블 양방향 충전기 등이 구축될 예정이다.

 

□  김진호 교수"지금까지 개발된 빌딩 수요반응(DR) 시스템 및 에너지관리 시스템은 고객의 에너지소비를 모니터링하고 사전 설정된 기준에 의해 단순 조작하는 초보적 수준이었으나, 향후 GIST에서 개발할 스마트 에너지관리 플랫폼은 AI 및 빅데이터 등 GIST가 보유한 4차 산업혁명 관련기술을 활용하여 분산에너지원의 기술적 특성을 정확하게 분석하고 그 결과를 에너지시장의 서비스와 비즈니스로 연결하는 매우 혁신적인 모형이다. 따라서 향후 국내 에너지 기술수준을 획기적으로 향상시킬 수 있을 뿐 만 아니라 새로운 에너지 비즈니스 기회를 창출할 것"이라고 설명했다. <>

 

 

콘텐츠담당 : 대외협력팀(T.2024)
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