겨울 한파로 빌딩 관리비 부담이 커지는 가운데 인공지능(AI) 기반 빌딩 에너지 관리시스템(BEMS)이 관리비 증가를 줄일 대안으로 주목된다.
에스원은 자사 AI BEMS을 도입 시 연간 에너지 비용을 줄인 대표 사례를 28일 공개했다.
서울 강남구 일원동의 한 빌딩은 시스템 도입 첫해 에너지 사용량을 5.4% 줄였고, 청담동의 또 다른 빌딩은 7.3%를 절감한 것으로 나타났다. 에너지 비용이 연간 10억원인 건물 기준 각각 5400만원, 7300만원을 아낀 셈이다.
노후 빌딩의 경우 에너지 비효율이 발생하나 관리자가 관련 징후를 포착하기 쉽지 않다. 에스원은 빌딩 점검 결과 설비 노후화로 특정 기간 에너지 사용 20% 증가한 사례도 있었다고 전했다.
AI BEMS은 이러한 문제를 사전 예방한다. 각종 센서 데이터로 공간별 점유율과 에너지 사용 패턴을 분석해 수요를 예측하고, 사람이 없는 공간에서 냉난방이 과도하게 가동되는 상황을 차단한다. 한파로 난방 가동 시간이 늘어나는 겨울철에 비용 절감 효과가 더 크다.
에너지 사용량을 기반으로 온실가스 배출량을 자동 산정할 수 있어 환경·사회·지배구조(ESG) 경영에도 해당 데이터를 사용할 수 있다.
겨울철 배관 동파나 침수와 같은 설비 사고도 방지한다. 에스원은 IoT 센서를 활용한 스마트 건물관리 시스템도 함께 제공한다. 배관 동결 여부와 물탱크 수위 이상 등을 24시간 모니터링하고 이상 징후가 감지되면 관제센터와 알려 즉각 대응할 수 있게 한다.
에스원 관계자는 “국토교통부에 따르면 국내 빌딩 44%가 준공 30년을 넘긴 노후 빌딩으로 에너지 효율 저하 문제가 사회적 과제로 떠올랐다”며 “AI 빌딩 에너지 솔루션은 '사후 대응'이 아닌 '사전 예측'으로 에너지 효율을 극대화할 수 있다”고 강조했다.
박진형 기자 jin@etnews.com
