Topic
2건 · 전체 뉴스
한국EMS협회는 29일 BEMS 구축 전문기업을 대상으로 'BEMS 설치확인 제도 개선을 위한 산업체 간담회'를 개최했다고 밝혔다. 협회는 2026년 건물에너지관리시스템(BEMS) 설치확인 심사기관으로서 설치확인 보고서 작성 가이드를 안내하고 현장 애로사항과 개선 의견을 수렴했다. 간담회에서는 설치확인 보고서 작성 기준 명확화, 현장 적용성을 고려한 설치확인 항목 개선, 건축물 및 설비 특성을 고려한 평가기준 보완, 구축기업의 업무 효율성 향상, 설치확인 이후 BEMS 운영 및 성과관리와의 연계 방안 등이 논의됐다. 참석자들은 설치확인 제도가 시스템 구축 여부 확인에서 나아가 운영성과확인과 연계되는 방향으로 검토될 필요가 있다는 의견을 제시했다. 협회는 수렴된 의견을 바탕으로 관련 기관과 협의해 제도 개선 방향을 검토할 계획이라고 밝혔다.
13시간 전
한국에너지기술연구원 에너지ICT연구단 김종훈 박사 연구진이 AI 기반 엣지 장치 '뉴로패널' 기술을 전력기기 제조기업 선도전기(주)에 이전했다고 밝혔다. 이 기술은 메인 차단기에서 수집한 1분 단위 유효전력 시계열 데이터만으로 하위 회로 소비량을 역추정하는 비침습적 부하분리(NILM) 모델을 적용했으며, 실증 평가에서 부하분리 오차율(nMAE) 13.0%를 기록했다. 분리된 전력 패턴을 조명·냉난방·전열·환기·급탕·실험실 등 6개 용도로 자동 매핑하고 은닉 마르코프 모델(HMM)로 재실·냉난방 스케줄을 추정해 낭비 부하를 3단계 로직으로 선별한다. 스파이킹 신경망(SNN) 기반 예측 모델로 상태 예측 정확도 87.57%를 달성하면서 동급 인공신경망 대비 추론 에너지를 약 54% 절감했고, 연합학습 구조로 현장 데이터 반출 없이 가중치만 교환한다. 에너지연 본원 2개 건물 6개 분전반(152개 회로)을 대상으로 3.6개월간 검증한 결과 전력 소비량이 8만4,232kWh에서 7만1,134kWh로 15.6%(1만3,098kWh) 줄었고, 특정 분전반은 최대 22.3% 절감했다.
9월 10일