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에너지연, AI 분전반 '뉴로패널' 기술 선도전기에 이전…실증서 전력 15.6% 절감

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