고가 외부기기 없어도 데이터 분석 통해 고장유무 확인

▲ 해줌의 태양광발전소 이상감지 시스템 관리화면

[이투뉴스]온라인 태양광 전문업체 해줌(대표 권오현)이 최근 데이터 분석 및 머신러닝(기계학습)기반 태양광발전소 이상감지 시스템을 개발했다고 밝혔다.

해당 시스템은 머신러닝을 토대로 기상정보와 발전량 패턴을 분석해 태양광설비 고장여부와 이상 원인을 탐지할 수 있는 시스템이다. 해줌에 따르면 국내 최초 인공지능 기반 신재생에너지 모니터링 솔루션으로 평가받는다.

해줌에 따르면 기존 모니터링 시스템은 발전량 수치를 단순 표시했을 뿐 이상감지 등 정밀한 분석을 위해 고가의 외부기기를 필요로 했다. 상대적으로 수익이 적은 가정용이나 소규모 태양광사업자의 경우 모니터링 시스템 설치비용에 부담을 느낄 수밖에 없었다. 

해줌은 별도 외부기기 없이 데이터 자체로 해당 문제를 해결할 수 있다고 밝혔다. 기상에 따른 태양광 발전패턴 변화를 학습한 인공지능 알고리즘을 통해 2000개소 이상 사례를 분석한 뒤 이상 원인을 진단한다.

이를 통해 기상정보나 효율 등 각 발전소별 고유 인자를 반영해 고장확률을 산출, 외부기기 없이 고장유무를 확인할 수 있다.

또 다수 태양광발전소를 한 번에 관리할 수 있는 통합 모니터링 기능을 갖춘 만큼, 인공지능 알고리즘을 통해 자동으로 이상 여부를 검사하기 때문에 효율적인 발전소 관리가 가능하다. 해줌은 이미 소비자 발전소를 관리할 때 해당 시스템을 이용 중이라고 전했다.

권오현 대표는 “이번 개발을 통해 용량과 무관하게 이상감지가 가능한 모니터링 서비스, 나아가 O&M까지 서비스를 확대할 예정”이라며, “앞으로는 용량 혹은 발전소 수에 관계없이 해줌 이상감지 시스템을 통해 문제점을 신속하게 파악하여 리스크를 최소화하는 것이 가능할 것”이라고 밝혔다.

최덕환 기자 hwan0324@e2news.com

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