최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
DataON 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
Edison 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
Kafe 바로가기주관연구기관 | 그리드위즈 |
---|---|
연구책임자 | 신복덕 |
참여연구자 | 안윤영 , 이현영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-02 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 산업통상자원부 Ministry of Trade, Industry and Energy |
과제관리전문기관 | 한국산업기술평가관리원 Korea Evaluation Institute of Industrial Technology |
등록번호 | TRKO202200005926 |
과제고유번호 | 1415168404 |
사업명 | 전자부품산업기술개발(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-07-30 |
키워드 | 디지털 트윈.산업설비.신재생 발전.디지털 모델링.시뮬레이션.에너지저장시스템.머신러닝.빅데이터. |
3. 개발결과 요약
□ 최종목표
· 「산업설비를 위한 신재생 발전 최적 설계 및 효율적 운영·관리를 위한 머신러닝기반 시뮬레이션 모델링 기술 개발」 과제 수행으로 산업체에 설치되고 있는 신재생 에너지 설비의 발전·전력설비 운영 효율과 산업 설비의 에너지 공급 효율을 높이기 위해 ‘①머신러닝을 활용한 시뮬레이션 모델링 방법론 및 아키텍처 개발, ② 시뮬레이션 모델링 아키텍처 기반의 디지털 트윈(모델) 플랫폼 개발, ③레퍼런스 디자인 및 산업현장 실증 시제품․서비스 개발’을 수행
· 본 과제는 이상의 시스템 구성에 필요
3. 개발결과 요약
□ 최종목표
· 「산업설비를 위한 신재생 발전 최적 설계 및 효율적 운영·관리를 위한 머신러닝기반 시뮬레이션 모델링 기술 개발」 과제 수행으로 산업체에 설치되고 있는 신재생 에너지 설비의 발전·전력설비 운영 효율과 산업 설비의 에너지 공급 효율을 높이기 위해 ‘①머신러닝을 활용한 시뮬레이션 모델링 방법론 및 아키텍처 개발, ② 시뮬레이션 모델링 아키텍처 기반의 디지털 트윈(모델) 플랫폼 개발, ③레퍼런스 디자인 및 산업현장 실증 시제품․서비스 개발’을 수행
· 본 과제는 이상의 시스템 구성에 필요한 핵심 요소기술과 기술별 시스템을 개발하고 실증을 통해 시스템의 시장성 및 제품성 검증을 최종 목표로 함
□ 개발내용 및 결과
· 다양한 전력설비 가상화 모델과 계통해석 기술을 기반으로 빅데이터 분석 및 머신러닝을 접목하여 사업장의 전력계통을 운영 목적에 따라 시뮬레이션 수행
· 용도에 따라 설계된 운영 알고리즘(예, 피크컷, 전력부하 이동 등) 운용과 태양광, 풍력 등 다양한 분산전원에 특화된 ESS 운영기술을 시험할 수 있으며, ESS의 운영의 효율성과 안정성에 대한 정밀한 분석 기술을 제공
· 또한, 전력 계통의 변화에 따른 조류해석과 전력설비 데이터의 단/장주기 트렌드, 이벤트 발생 전·후 데이터 분석 및 설비고장 예측 등 분산자원의 안정적인 운영·관리를 지원하며, 데이터 기반의 시뮬레이션으로 신규 설비 구축, 수요 감축, 전력거래 등 시스템 확장에 대한 효용성을 검토할 수 있음
□ 기술개발 배경
· ESS의 잦은 설비고장과 화재와 같은 안전 문제와 ESS 촉진 요금제의 일몰로 인한 경제성 저하, 사업장 부하와 신재생 발전의 큰 변동성으로 인한 분산자원 운영‧관리의 어려움으로 관련 산업의 성장이 주춤하고 있음
· 디지털 뉴딜로의 정책의 변화로 인한 정부의 지원으로 재도약 발판이 마련 되었지만 근본적인 문제 해결이 요구됨
· ESS와 신재생 발전이 가지는 문제점을 해결하고 상이한 설치 수용가의 전력환경에 최적화된 설계 및 운영 요구에 선제적으로 대응하고자 다양한 환경에 능동적으로 대응할 수 있는 디지털 트윈 기술을 분산자원에 접목 필요
· 산업현장에서의 신재생에너지 설계‧시공‧운전‧유지보수 전 과정에서의 문제점을 개선하여 안정적이고 시스템 구축을 위하여 디지털 트윈 플랫폼 개발
* (설계) 사업장별 정확한 전력환경과 발전설비의 상관관계를 확인할 수 있는 정보의 미비
* (시공) 전력설비별 기준 시방에 따른 일방적인 설비 구축으로 사업장별 특성을 반영하지 못함
* (운전) 설비별 계측 정보 중심의 단순 운전 적용이 대부분으로 환경을 고려한 최적 운전 부재
* (유지보수) PCS, 인버터 등 상대적으로 잦은 설비 고장( 산업현장의 전력 품질 및 특성이 상이함) 등으로 인한 발전 손실 비중이 높음
□ 핵심개발 기술의 의의
· ‘디지털 트윈 플랫폼’은 산업에서 운용 중인 전력설비를 대상으로 가상화 기술을 적용하여 설계와 운영 전반에 걸쳐 안정성과 경제성, 효율성 등을 확인할 수 있는 기술로써, 신재생 발전 설비의 신규 도입 또는 전력수용가의 전력계통 증설 및 효율화 사업 추진시 발생할 수 있는 문제점을 미리 확인하고 최적화할 수 있다는 측면에서 사업성 제고와 편익 증대에 기여할 수 있음
· 사업장에서 구축된 분산자원의 실시간 데이터 및 빅데이터를 통한 상태 감시/진단과 머신러닝 기반의 예측으로 사업장의 최적 에너지 관리 및 안정적으로 운영할 수 있도록 지원함. 산업용 분산자원에 디지털 트윈 플랫폼을 적용한 국내 최초의 사례임
· 다양한 전력환경에 디지털 트윈 플랫폼을 적용하여 분산자원의 최적 설계와 안정적인 운영뿐만 아니라 확장을 제공함으로써 마이크로그리드 구축사업과 VPP, 신재생 발전사업 등 전력 산업의 패러다임 변화에 선도적으로 대응하여 새로운 가치 창출이 가능
□ 적용 분야
· 신재생 발전 설비들이 다양한 산업현장에 설치되어 산업설비의 효율적인 전력 소비를 가능하게 하고, 산업체들은 정부의 다양한 신재생 지원정책을 통해 전력비용을 낮추어 제품 경쟁력을 강화할 수 있음
· 신재생에너지 설비는 입지 및 환경조건에 대단히 의존적인 특성을 보이기 때문에 디지털트윈 시뮬레이션을 통해 발전설비 구축 전 정확한 발전용량과 운전 효율성 확인
· 산업설비(전력 소비)와 신재생발전설비(전력생산)에 디지털 트윈기술 접목하여 신재생 설비 설계에서부터 설치, 운영 최적화, 설비 유지보수 등에 전반적으로 적용
· 디지털 트윈 및 머신러닝 기술을 적용하여 산업현장에 신재생에너지 설비를 설치하기 위한 설계, 운영 최적화뿐만 아니라 기존 신재생에너지의 유지보수 및 운영 최적화
(출처 : 기술개발사업 최종보고서 초록 4p)
과제명(ProjectTitle) : | - |
---|---|
연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
기대효과(Effect) : | - |
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.