과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '인공지능(AI) 융합 지역특화산업 지원' 사업에 공급기업으로 참가한 플렉싱크, 네피리티는 AI 기술 경쟁력을 기반으로 제주지역 에너지 관리기업의 생산성과 효율성을 높였다.
플렉싱크는 기업의 효과적인 전략수립을 위해 고객 내부데이터와 국가 공공데이터, 소셜미디어 등 다양한 비정형 데이터를 통합 분석해 AI 모델, 맞춤형 플랫폼 등을 제공하는 데이터분석 전문기업이다.
플렉싱크는 퀀텀솔루션이 개발한 충전기 연동 전기자동차 배터리 데이터 수집 플랫폼 통신장비에 AI 기반 배터리 잔존가치(SOH) 예측 모델을 탑재했다. 플렉싱크가 개발한 AI 모델은 전기자동차의 탑재된 배터리 전압, 전류 데이터를 기반으로 배터리 잔존가치를 측정하도록 했다. 측정 시간은 기존 360분에서 5분으로 획기적으로 단축됐고 이를 통해 월 평균 분석 가능 건수가 20건에서 1920건으로 대폭 늘었다.
플렉싱크는 그린베이스가 개발한 사물인터넷(IoT) 기반 전기버스 배터리 로그 데이터 관리 솔루션에 AI 기반 전기차 배터리 잔존가치 예측 모델을 탑재했다. 플렉싱크는 전기버스 배터리에서 수집한 전압, 전류, SOC 변화 데이터를 활용했다. 이를 통해 3개월, 6개월, 1년 후의 전기버스 배터리 성능을 예측하고 모니터링할 수 있는 솔루션을 개발했다. 분석 소요시간을 720분에서 60분으로 대폭 단축했으며 사람이 분석함에 따라 발생하는 오류를 감소시키고 신뢰도를 향상시켰다.
제주도에 본사가 위치한 네피리티는 데이터 분석 개발 및 연구개발 사업을 진행하는 기업이다. 네피리티는 대경엔지니어링의 EMS 연계 ESS 충·방전 시스템에 AI 기반 효율 예측 알고리즘 적용했다. AI로 정확한 전력 수요량을 예측하고 전력 사용량 패턴을 분석해 매일 다른 피크 타임을 AI로 예측했다.
전력 수요량 예측 시간은 기존 120초에서 30초로 줄이고 실시간으로 전력 수요량 예측을 가능하도록 해 효율성을 증대시켰다. 전력 사용 패턴 이상치 탐지도 기존에 1시간이 걸렸다면 AI 적용으로 이를 30초로 줄였다. 또 ESS 충·방전 스케줄링을 전력수요량 및 요금 등 환경에 따라 맞춤식 자동화 해 효율성을 극대화했다.
강익선 네피리티 대표는 “에너지 저장장치의 충·방전 효율 예측을 통해 전력 수급을 안정화하고 전력 사용량을 효율화시킬 수 있다”며 “유관 산업과 기업들에 효과적인 솔루션을 제공하겠다”고 말했다.
정예린기자 yeslin@etnews.com
