[AI&ENERGY] AI는 어떻게 전력을 조절할까?( 보팅 기여도,리스팀 SBD 환급)

안녕하세요 오늘은 AI는 어떻게 전력에 영향을 줄지에 대해 얘기해보겠습니다.

점점 더 많이 똑똑한 AI가 연결된 집에 살고 있습니다. 우리는 우리의 조명을 제어하기 위해 Amazon의 Alexa와 같은 장치를 사용하고, 난방 환경 설정을 배우고 예상하는 Google의 Nest와 에너지 사용량에 대한 실시간 데이터를 제공하는 스마트 미터를 사용합니다.

그러나 이러한 사물의 인터넷 기술은 가정을 훨씬 뛰어 넘어서 많은 영향을 미칩니다. 특히 에너지와 관련하여 특히 그렇습니다.

예를 들어, 스마트 미터기는 소비자뿐만 아니라 그리드 운영자에게도 에너지 사용량에 대한 명확한 그림을 제공하여 수요와 공급의 균형을 맞출 수 있습니다.

이것은 디지털 인프라에 관한 빙산의 일각에 불과합니다. 이제 에너지 분야의 효율성이 그 어느 때보 다 높아졌습니다.

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AI로 더 똑똑한 공급

최신 발전소를 방문해서 모든 장비를 살펴보면 디지털 센서가 부착되어 있습니다.

이 센서는 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 인공 지능은 분석하여 효율성을 높일 수 있습니다. 적은 연료로 더 많은 전력을 생산할 수 있습니다.

뿐만 아니라 데이터와 AI를 결합하면 자체 운영 할 수있는 발전소를 만들 수 있습니다.

그리고 이것은 단지 미래의 비전이 아닙니다. Mitsubishi Heavy Industries Group은 일본 Takasago에서 자발적으로 운영 할 수있는 획기적인 새로운 천연 가스 발전소를 건설 중에 있습니다.

이 공장은 Mitsubishi Hitachi Power Systems, MHPS-Tomoni가 개발 한 디지털 플랫폼을 사용합니다. 이것은 공장 주변의 센서에 의해 생성 된 데이터를 채굴 할 수있는 기능을 갖추고 있으며, AI를 사용하여 장애가 발생하기 전에 진단하고 필요시 공급을 줄이며, 수요가 급증하면 발전량을 늘리는 등의 작업을 수행합니다.

공장은 완전히 독립적 일 수 있지만 Tomoni의 개념은 인공 지능의 중요성과 발전소가 가능한 효율적으로 작동하도록하기 위해 협력하는 경험이 풍부한 엔지니어를 강조합니다.

새로운 다카 사고 (Takasago) 시설은 아직 건설 중이지만 운영 공장에서는 이미이 시스템을 사용하여 성능을 향상시키고 있습니다. MHPS의 디지털 플랫폼을 사용하는 미국 오클라호마 주에있는 가스 화력 발전소 하나가 전세계 60 헤르츠의 복합 사이클 효율 기록을 62 %로 설정했습니다.

또한 센서 데이터 및 AI 기반 분석의 지속적인 감시는 잠재적 인 문제를 조기 발견하고 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 감시는 구름을 통해 어디서나 발생할 수 있습니다. MHPS는 결과적으로 사고 당 3 일 정도 다운 타임을 줄일 수 있다고 계산했습니다.

우리나라의 한전도 폭염이 지속됨에 따라 전력수급에 비상이 걸리고 있습니다. 예비전력을 판단하고 예측하는데 AI가 더 많은 도움이 될것입니다.

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수요를 주도하는 데이터

중요한 단계이지만 AI를 사용하여 발전소를보다 효율적으로 운영하면 더 넓은 에너지 효율로 공급 측면도 해결할 수 있습니다.

에너지 수요를 줄이는 것도 중요하며 지난 10 년 동안 거대한 도약이 이루어졌습니다.

국제 에너지기구 (International Energy Agency)에 따르면, 세계 에너지 원단위 (GDP의 1 단위 생산에 필요한 1 차 에너지 수요량으로 측정)는 2016 년에 1.8 % 하락했습니다. 2010 년 이후 평균 강도는 매년 2.1 % 씩 감소했습니다. 1970 년에서 2010 년 사이에 평균 1.3 %의 상당한 개선이 있었습니다. 건물의 향상된 HVAC(Heating,ventilation and air conditiong) 시스템과 에너지 효율성을 통해 이러한 이익의 절반 이상이 발생했습니다. 이는 고급 건물 단열재, 에너지 효율적인 전구, 스마트 서모 스탯과 같은 장치 덕분입니다.

그러나 에너지 소비의 가장 크고 집중적 인 분야 인 산업 에너지는 전체 에너지 투자의 약 6 분의 1을 차지하고 있습니다.

IEA는 건물과 운송에 비해 상대적으로 낮은 지출 수준에도 불구하고 산업 부문의 경제 산출 단위당 에너지 사용량이 2000 년에서 2016 년 사이에 거의 20 % 감소했다고 말합니다.

IEA는 에너지 소비를 모니터링하고 통제 할 수있는 구조를 제공하고 효율성을 개선 할 수있는 기회를 파악하는 에너지 관리 시스템의 사용이 늘어남에 따라 이러한 추세가 지속될 것이라고 말합니다.

이러한 산업 규모의 시스템은 IoT 센서와 연결되며 AI를 사용하여 생성되는 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

공장 주인은 데이터 시각화를 통해 에너지 사용에 대한 명확한 이해를 얻을 수있을뿐만 아니라 비효율적으로 가동되는 장비의 일부를 식별 할 수도 있습니다. 불량한 장비 교정 또는 잠재적 결함의 장비의 일부를 수리해야 할 수도 있음을 알리는 중요한 기준 중 하나입니다.

공장 소유주는 특정 기능을 사용하고 비용을 절감하며 효율성을 높이기위한 최적의 시간을 파악하는 데 도움이 될 수있는 에너지 사용 패턴을 확인할 수도 있습니다.

예를 들어, 미국 및 영국과 같은 일부 국가에서는 주요 에너지 사용자가 이 지식을 사용하여 지역 전기 시장에서 소위 '수요 측면 대응 프로그램'에 참여할 수도 있습니다. 이러한 시장에서 에너지 소비는 가상 발전 용량으로 거래 될 수 있습니다.

이는 실질적으로 전력 수요가 가장 많은시기에 운영되지 않도록 보수를받는 것을 의미합니다. 또한 그리드 사업자가 항상 조명을 켜기에 충분한 전기가 있는지 확인하는 데 도움이됩니다.

아마 전기세를 많이 줄일 수 있겠네요. ㅎㅎ 여러분도 전기세가 많이 나오시죠? 어서 스마트홈하세요 ~

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항상 와주시는 이웃분들이 계속 와주셔서 지금까지 성장할 수 있었습니다. 그래서 계속 보팅 기여도,리스팀 SBD 환급을 진행하려고 합니다. 제가 줄수있는게 SBD뿐이네요.ㅎㅎ 감사합니다^^