Special Issues _ 1 전력산업에서의빅데이터활용현황및전망 1. 개황 오도은한전전력연구원책임연구원 빅데이터는통신, 제조, 공공서비스등다양한분야의새로운비즈니스서비스창출, 생산성향상, 경쟁력제고및소비자혜택증진을위한 IT기술로서전세계적으로관심이집중되고있는분야이다. 전력산업에서도빅데이터를활용한서비스개발이본격화되고있다. 2011년초만해도빅데이터는 IT분야의유망트렌드중하나로소개되었지만, 현재는기업마다새로운비즈니스를창출하여경쟁력을높이기위한가장중요한 IT기술로빅데이터의활용을손꼽을만큼각광을받고있다. 빅데이터는인터넷대중화와무선통신기술의발달, 그리고 18 Journal of the Electric World / Monthly Magazine
전력산업에서의빅데이터활용현황및전망 기술융합에따른정보생산량의폭발적증가와정보종류의다양화로인하여이슈화되었다. 전력산업에서도 AMI 구축에의한스마트미터보급, 전력망운영을위한지능형센서설치, 신재생에너지의공급등스마트그리드의확산에따라발생되는대량의데이터를효율적으로관리하고, 또이렇게얻어진대량의데이터로부터새로운부가가치를창출하고자점차빅데이터에대한관심이높아지고있다. 한전에서도전력빅데이터를활용한공공서비스확대와이를통한전력산업신규비즈니스생태계창출및창조경제활성화요구에부응하고자전력빅데이터를활용한서비스개발을본격추진하고있다. 2. 현황가. 해외전력빅데이터활용현황전력산업에서는각국의스마트그리드기술개발정책이본격화되면서 2010년초부터보급되기시작된스마트미터로부터수집된대량의전력사용량데이터를다루기위한목적으로빅데이터활용기술의필요성이처음으로제기되었다. 따라서초기에는주로대량의데이터를효율적으로수집, 처리, 관리하기위한플랫폼기술에집중되었다. 이후빅데이터활용기술개발은플랫폼구축이안정화되면서점차쌓여진전력사용량데이터로부터새로운부가가치를창출하기위한서비스개발로진화되고있다. 더불어 CO2 감축및그린에너지에대한관심이증가하면서확대되고있는풍력 태양광등신재생에너지를효과적으로설치, 운영하기위한목적으로빅데이터기술이활용되고있다. 한편빅데이터기술에관심이증가하면서새롭게빅데이터의활용성에주목받고있는곳이설비에대한고장예방및유지보수분야이다. 해외의전력빅데이터활용사례를살펴보면, 먼저 대표적으로영국 Centrica 사의에너지절감서비스를들수있다. 영국최대의전기및가스회사인 Centrica 사는스마트미터를통해수집한 30분단위에너지소비량을근거로하여피크시간대의실시간전력수요동향분석, 시간대와전력수요에따라동적으로변하는전기요금설계, 이에근거한전력수요관리및사용시간대분산등에활용하고있다. Centrica사는스마트미터를이용하여하루 48회 (30분에 1회 ) 에너지소비데이터를수집하며, 소비자는가정에설치된디스플레이기기에서실시간으로전기및가스소비량과요금확인이가능하다. Centrica사는 2012년까지약 350만대의스마트미터를설치했으며, 연간 1.2테라바이트 (TeraByte, 1TB=1,000GB) 의빅데이터를축적, 관리하고있다. 소비자의에너지소비패턴분석을위해 30분마다수집된스마트미터데이터를인메모리데이터베이스를이용하여처리하고, 메모리에서처리한데이터를기반으로패턴분석프로그램을고속으로실행하여에너지소비패턴을요약한다. 이를통해데이터를기반으로한소비자의그룹화, 요금메뉴개발, 수집한데이터의타당성확인, 미래소비동향예측등에활용하며, 소비자의경우 Centrica 사가제공하는서비스를이용하여시간별, 날짜별, 월별전기및가스소비량을확인하거나전년도같은달의소비량과비교분석하는것이가능하다. 이러한서비스를통해소비자는연간최대 190파운드의에너지비용을절약하고있다. 이와유사한사례로미국의 OPower사가있다. Opower사는날씨, 전력소비패턴등을종합적으로고려하여소비자에게최적의에너지사용에대한정보를제공하고있다. 2012년 11월기준 75개유틸리티및 1,500만고객을확보하고있으며, 빅데이터처리를위한 Hadoop 기반의플랫폼을구축하였다. Opower 플랫폼은 Facebook과 Honeywell의소프트웨어와연계하여 Social Digital Alert 기능을추가 2014 November 19
Special Issues _ 1 [ 그림 1] Opower사의에너지소비정보서비스하였으며, 고객당평균 1.5~3.5% 의전기요금절약효과를거두고있다. 신재생에너지분야의빅데이터활용과관련해가장대표적인예는 Vestas 사의풍력발전사례를들수있다. Vestas 사는슈퍼컴퓨터와빅데이터모델링솔루션을이용, 풍력터빈의최적설계위치를선정하여발전량의최대화와전력비용절감을실현하고있다. Vestas사는세계각지역의기상시스템데이터와 Vestas 사의기존터빈으로부터취득한데이터를조합한 Wind Library 를활용하고있다. 이 Library 의데이터량은 2.8페타바이트 (PetaByte, 1PB=100만GB) 에달한다. 기온, 기압, 습도, 강수량, 풍향, 풍속, 그리고 Vestas사에서보유한이력데이터등의파라미터가포함된다. Vestas 사는기상데이터와기존터빈운영데이터를분석하여풍력발전단지부지선정, 출력예측및터빈유지보수일정수립등에활용하고있으며, 또동력장치의관리및배치, 발전량, 설치전투자수익률분석에도활용하고있다. 빅데이터를활용한설비고장예방사례로는일본 NEC사의발전소고장감지사례가있다. NEC사는발전소등대규모플랜트에서고장징후를분석해고장에이르기전설비의불건전한상황을파악할수있는고장전조감시시스템을개발하였다. 가동중인설비나장치등의고장징후를미리파악하고예측할수있으면예기치못한문제점의발생을미리막을수있다. 특히안전성향상이나안정된가동률확보가요구되는발전소와같은대규모플랜트에서는이러한점을고려하여예방보전이중요시되고있다. 실제플랜트에서는대부분의경우센서로부터얻을수있는각종계측치나숙련자의경험, 그리고과거축적해둔모든정보를활용, 종합적으로설비의상황을파악해고장징후를예측하고있다. NEC사는보다정밀한고장징후예측시스템을빅데이터분석기술을활용해개발하였다. 개발시스템에는빅데이터를분석하여고장징후를예측할수있는변형분석기술이적용되었다. 먼저플랜트설비에설치되어있는각종센서로부터정보를수집하게되는데, 이러한대량의센서데이터중에서패턴이나규칙성등보편적인특징을자동으로추출하게된다. 이러한데이터를건전한상태로정의한후그모델과상시수집되는센서데이터를비교분석하면서고장이발생하기전의불건전한상태를고장의징후로신속하게검출하게된다. NEC사는시스템을개발하면서그유효성을검증하기위해시마네원자력발전소에서실증실험을실시하였다. 2011년 8월부터 2012년 11월까지설비상태감시용센서정보를해석하여과거의고장사례등을검출하였고, 2012년 10월부터는시마네원자력발전소의기술훈련용시설에개발한시스템을시험도입하여다양한유사설비고장을발생시켜고장전조검출을실시했는데, 그결과양호한결과를얻을수있었다. 빅데이터활용에있어새롭게주목받고있는설비유지보수분야사례로는덴마크 Dong Energy사의배전선로유지보수가대표적이다. Dong Energy사는배전선로의유지보수를위한비용을절감하고정전을최소화하기위해선로의사용연한에따른주기 20 Journal of the Electric World / Monthly Magazine
전력산업에서의빅데이터활용현황및전망 Main Station Every minute: I, U,(P, Q) Yearly: E E Velander Pmax Velander E Pmax Hourly: P Hourly: P P: Active Power(kW) Q: Reactive Power(kVA) I: Current(Amp) U: Voltage(Volts) E: Energy(kWh) Yearly: E [ 그림 2] 덴마크 Dong Energy 사의이력데이터를이용한수용가의최대부하계산방식 적인교체대신선로의부하를정확하게예측하여불필요한교체비용을줄이는데노력하였다. 전기품질을고려하고정전을최소화하면서도유지보수비용또한최소화하기위한방법으로 Dong Energy 사는대량의운영데이터와통계적부하패턴을분석하여정확한부하를예측하고, 이에기반한계통운영최적화와비용효과극대화를위한유지보수계획을수립할수있는시스템을구축하였다. 이를위해먼저이력데이터를분석하여수용가의최대부하를계산하고그에따른배전선로의부하를계산하였다. 다음으로배전선로에일정간격으로센서를설치하여전기품질및부하를측정, 이를예측기준점으로하여예측정확도를높였다. 또한, 이력 통계데이터를이용하여시간대별부하를계산해부하예측의정확도를높일수있었다. 나. 국내전력빅데이터활용현황빅데이터서비스가활성화되면서국내에서도전력빅데이터를활용한공공서비스제공및새로운비즈니스서비스창출에대한관심이증가하고있다. 이에따라한전은올해초전력빅데이터사업추진을위한기본계획을수립하고 2개의빅데이터시범사업과제를선정하여서비스개발을추진하고있다. 시범사업과제는스마트미터데이터를활용한에너지컨설팅서비스와 SNS 분석을통한리스크 (Risk) 실시간예보서비스이다. 먼저스마트미터데 [ 표 1] 에너지컨설팅서비스개요 활용데이터 에너지컨설팅 자발적수요관리유도 스마트미터데이터 ( 소비량 ) 영업정보 ( 판매량, 요금 ) 기상정보 ( 날씨, 온습도 ) 소비자별소비패턴분석전기요금예측 ( 실시간 ) 유사업종 ( 규모 ) 과비교 ( 국민 ) 전기과소비예방 ( 한전 ) 수요관리비용절감 ( 정부 ) 에너지수급안정 2014 November 21
Special Issues _ 1 As-Is To-Be [ 그림 3] 에너지컨설팅서비스기대효과 이터를활용한에너지컨설팅서비스는 AMI 구축을위해보급된스마트미터로부터생성된대량의데이터를수집하여소비자의전기소비패턴을분석한후실시간으로전기요금을예측하고유사업종및규모 와비교정보를제공하여소비자가자발적으로전기소비량을줄이도록유도하는서비스이다. SNS 분석을통한 Risk 실시간예보서비스는대내외환경변화에따라전력공급을둘러싼 Risk( 정전, 재 [ 표 2] Risk 실시간예보서비스개요 활용데이터 Risk 실시간예보 Risk 선제적대응 고객민원정보 SNS( 트위터, 페이스북 ) 언론보도, 인터넷등 전력공급관련정보수집 / 분석감성추출 / 사회연결망분석추이예측 /Risk 사전예보 ( 국민 ) 고객만족 편익증진 ( 한전 ) 합리적의사결정 ( 정부 ) 공공서비스품질향상 As-Is To-Be [ 그림 4] Risk 실시간예보서비스기대효과 22 Journal of the Electric World / Monthly Magazine
전력산업에서의빅데이터활용현황및전망 난, 설비고장등 ) 가실시간으로변동하는추세에서인터넷및스마트폰보급확대로급증하는 SNS 데이터와한전에서보유하고있는민원데이터를종합적으로분석하여 Risk 를체계적으로관리하고신속하게대처할수있도록해주는서비스이다. 이를통해국민편익을증진시키고공공서비스의품질향상을도모할수있다. 3. 전망빅데이터가전력산업에도적용됨으로써전력빅데이터를활용한공공및민간서비스확대와전력산업신규비즈니즈창출이기대되고있다. 전력산업에있 어빅데이터는현재활용초기단계로서스마트미터데이터를활용한서비스에집중되고있지만, 향후수요예측, 설비유지보수및고장예방, 전력망운영 계획등점차활용범위가확대될것으로예상된다. 특히정부의 3.0 데이터개방정책으로인해공공및타산업데이터와의융합을통한새로운비즈니스서비스발굴이활성화될것으로전망된다. 한전은빅데이터사업이신성장동력창출을통한국가창조경제구현에기여할수있도록시범사업을차질없이수행하고, 향후에는타공공기관및민간기업과의협력체계를구축하여융합서비스모델발굴을통한전력빅데이터활용서비스를지속적으로개발해나갈계획이다. 2014 November 23