ㅇ 실시간으로 수집되는 다양한 재생에너지/분산전원(ESS/EV)/에너지수요BTM 단위 데이터의 비정상 데이터를 검출하고 복원하는 기술임
ㅇ 임퓨테이션 시스템은 실시간 수집되는 데이터를 대상으로 하기 때문에 임퓨테이션 즉, 검출과 복원은 온라인 머신러닝을 이용함.
ㅇ 고속 수집 데이터 및 메시지 교환을 위해 공유메모리 기반의 데이터 버스를 이용하여 임퓨테이션 서비스는 고가용성 및 확장성을 지원하기 위해 마이크로서비스로 구현하였음.
ㅇ 결측치/이상치의 실시간 임퓨테이션 기술은 데이터과학자나 프로그래머가 데이터에 새로운 가치를 더할 수 있도록 지원할 수 있음.
ㅇ 마이크로그리드 관리시스템에 자원 포트폴리오 최적화 분야, 중단기 발전/수요 예측기술 분야의 정확도를 재고하고 전력중계, 수요반응, 스마트팜, EV 등의 AI 융합 신산업 활성화하기 위해서는 현장의 데이터를 고속으로 임퓨테이션하는 전처리 기술이 필요함.
ㅇ 본 기술에서 채택한 마이크로서비스 아키텍처 기반의 시스템은 기존의 모놀리식 시스템과 비교해 기업에 민첩성을 제공하며 현대적인 모듈화로 사업의 전개 속도를 높여 기업의 빠른 시장진입을 유도하고 소프트웨어를 통한 하드웨어 가상화로 에너지 신산업 분야에 효율성을 제공할 수 있음.
기술의 특성
ㅇ 재생에너지/분산전원(ESS/EV)/에너지수요BTM 단위의 실시간 데이터 중 비정상 데이터를 임퓨테이션(검출 및 복원)
ㅇ 검출 모델 : LSTM, k-means 클러스터링, z-score 통계, 오토인코더
ㅇ 복원 모델 : Online-ARIMA, MO(Multiple Output)-ARIMA
ㅇ 마이크로서비스 기반 확장성 및 고가용성 제공
기술의 장점
ㅇ 공유 분산 메모리 기반으로 데이터를 고속 수집하고 온라인 머신러닝을 통하여 결측 데이터를 대치하므로 서버 장치 뿐만 아니라 현장의 엣지 장치에서도 적용이 용이
ㅇ 결측 데이터 필터 기능을 통해 시스템의 재시작 없이 검출 조건을 동적으로 추가할 수 있음.
ㅇ 서비스의 유연한 확장 및 운용을 위한 장치 가상화 및 마이크로서비스 구조기반 프레임워크 제공
ETRI 시험 절차 및 결과서, 기술문서, AI 고속 임퓨테이션 시스템 S/W 소스
ETRI 시험절차 및 결과서
● ETRI 시험절차 및 결과서 1건
기술문서
● 요구사항 정의서
● 고성능 임퓨테이션 시스템 오토스케일 기술 설명서
● 시계열 비정상 데이터 실시간 검출 모듈 설명서
● 시계열 예측 기법 설명서
소프트웨어
● 고속 검출/복원 모듈 S/W
● AI 고속 임퓨테이션 시스템 소프트웨어
특허
● PR20220214KR, 출원번호:2022-0072181, 출원일:2022.06.14., 특허명: 오토인코더 모델 기반의 다변량 데이터 이상 진단 시스템 및 방법
● PR20210925KR, 출원번호:2022-0004211, 출원일:2022.01.11., 특허명: 다중 시계열 예측 모델 기반 실시간 수집 데이터 결측치 보정 방법 및 시스템
ㅇ 전력중계, 수요반응, 스마트팜, EV 등의 AI 융합 신산업 분야에 활용
ㅇ 전력회사, AMI 설치운영회사, 스마트 홈회사를 비롯한 현장장치를 설치하고 데이터를 수집하는 회사에 데이터 검출/복원 실시간 전처리 서비스 제공
ㅇ Use in new AI convergence industries such as power relay, demand response, smart farm, and EV
ㅇ Provide data detection/restore real-time pre-processing service to companies that install field devices and collect data, including power companies, AMI installation and operation companies, and smart home companies