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빅데이터 기반 대용량 시계열 에너지 데이터 처리 시스템
Time-series big data analytics software on IoT streaming data 원문보기

한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회, 2018 May 11, 2018년, pp.52 - 53  

강정훈 (전자부품연구원) ,  유준재 (전자부품연구원)

초록
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본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 건물이나 공장에 설치된 IoT 전력 미터기 데이터를 기반으로 에너지 소비패턴을 분석할 수 있는 고속 검색 시스템과 데이터 수집, 처리 시스템을 제안한다. 지금까지는 건물의 에너지 분석을 위해서 Measurement & Verification (M&V) 프로토콜 절차를 수행하여 수동으로 건물 에너지 요소 및 변수를 파악하고, 에너지 효율 성능을 도출하였다.
  • 개발 소프트웨어에는 지난 1년간의 전력 소비량 데이터에서 현재 데이터와 작년 피크 전력의 95%, 90%, 85%를 소비한 시점에 대한 고속 분석을 수행 하였다. 이런 고속 전력 분석 데이터를 기반으로 현재의 에너지소비에 대한 전반적 판단이 가능하도록 결과를 제공한다. 사용자는 다양한 통계 결과에 따라 현재 에너지 소비가 낭비 중인지, 현재 상태로 인해 전력 지출 비용이 크게 상승할 것인지에 대한 예측 결과를 실시간으로 확인할 수 있다.
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