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문제 정의
- 본 연구에서는 이와 같은 국내외 전력 분야의 빅데이터 활용 사례를 살펴본다. 그리고, 이를 통해 향후 서비스 개선 및 창출에 활용 가능한 분석 결과를 제시하고자 한다.
- 한전KDN은 2012년부터 발전기 고장 예측 모델 개발을 위해 실시간· 대용량 데이터 분석을 기반으로 하는 광역 정전 감시 시스템 분야 연구 사업을 진행했다. 또한, 발전소에서 발생하는 대량의 데이터를 관리하기 위해 발전 설비 운전 데이터 통합 인프라 개발 사업도 함께 진행하였다. 발전 설비 운전 데이터 통합 인프라는 발전소 제어시스템에서 생성되는 설비 운전 데이터를 분석 하는 빅데이터 솔루션으로, 발전소 제어시스템에서 초당 5만 건 이상 발생하는 대규모 데이터를 저장 ·조회· 관리하는 시스템이다.
- 본 연구에서는 여러 에너지 분야 중 전력 분야의 빅데이터 활용 사례들을 조사하고 이를 분석 하였다. 그리고, 조사한 사례들을 통해 전력 분야의 빅데이터 기술 활용에 대한 활성화 방안을 논의하였다.
- 그러나, 최근 들어서는 이러한 데이터들을 새로운 서비스 제공과 전력 생산성 향상, 더 나아가 소비자를 대상으로 하는 전기 에너지 절감 등에 사용한 여러 사례들을 찾아볼 수 있다. 본 연구에서는 이와 같은 국내외 전력 분야의 빅데이터 활용 사례를 살펴본다. 그리고, 이를 통해 향후 서비스 개선 및 창출에 활용 가능한 분석 결과를 제시하고자 한다.
- 그러나, 에너지, 통신, 공공서비스, 의료 등의 환경에서는 기존에 생성되던 데이터 자체가 대용량인 경우가 많으며, 빅데이터의 등장 이전에는 이러한 대용량 데이터의 가치를 찾아내는 것이 기술적으로 역부족이었다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이와 같이 다양한 환경에서 생성되는 빅데이터 중 에너지 분야, 특히 전력 분야의 빅데이터를 연구하고자 한다.
- 특히, 스마트 미터(그림 1)의 경우, 전력 산업에서 빠르게 적용하고 있는 기술 중 하나로, 우리나라 역시 2020년까지 모든 전력사용량계가 스마트 미터로 대체될 예정이다[2]. 본 절에서는 이러한 스마트 미터를 통해 수집된 전기 사용량 데이터를 활용한 사례들을 소개한다.
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