ㅇ 실시간으로 수집되는 다양한 재생에너지/분산전원(ESS/EV)/에너지수요BTM 단위 데이터의 비정상 데이터를 검출하고 복원하는 기술임
ㅇ 복원 기술은 실시간 수집되는 다변량의 비정상 데이터를 대상으로 하므로 임퓨테이션 즉, 검출과 복원은 디퓨전 모델을 이용함
ㅇ 고속 수집 데이터 및 메시지 교환을 위하여 임퓨테이션 서비스는 공유메모리 기반의 데이터 버스를 이용하며 고가용성 및 확장성을 지원하기 위해 마이크로서비스로 구조로 구현됨
ㅇ 결측치/이상치의 실시간 임퓨테이션 기술은 데이터과학자나 프로그래머가 데이터에 새로운 가치를 더할 수 있도록 지원할 수 있음
ㅇ 마이크로그리드 관리시스템에서의 자원 포트폴리오 최적화율과 중단기 발전/수요 예측기술의 예측 정확도를 높이고 전력중계, 수요반응, 스마트팜, EV 등의 AI 융합 신산업을 활성화하기 위해서는 현장의 다변량 데이터를 임퓨테이션하는 전처리 기술이 필요함
ㅇ 본 기술에서 채택한 마이크로서비스 아키텍처는 기업에 민첩성을 제공하며 현대적인 모듈화를 통하여 사업의 전개 속도를 높여 기업의 빠른 시장진입을 유도하고 소프트웨어를 통한 하드웨어 가상화로 에너지 신산업 분야에 효율성을 제공할 수 있음
ㅇ 재생에너지/분산전원(ESS/EV)/에너지수요BTM 단위의 다변량 데이터 중 비정상 데이터를 복원
ㅇ 검출 모델 : LSTM, k-means 클러스터링, z-score 통계, 오토인코더
ㅇ 복원 모델 : 확산 모델(Diffusion model, 디퓨전 모델)
ㅇ 마이크로서비스 기반 확장성 및 고가용성 제공
ㅇ 기술이전 내용
- 실시간으로 수집되는 다양한 재생에너지/분산전원(ESS/EV)/에너지수요BTM 단위 데이터의 비정상 데이터를 검출하고 복원하는 기술
ㅇ 기술이전 범위
- ETRI 시험절차 및 결과서
- 요구사항 정의서
- 고속 AI 병렬 전처리(임퓨테이션) 시스템 Auto scaling 기술 설명서
- 다변량 임퓨테이션을 위한 재귀적 훈련 기반 확산 모델 설명서
- 고성능 임퓨테이션 시스템 상세 설계 노트
- AI 기반 비정상 데이터 복원 기술 소프트웨어
ㅇ 전력중계, 수요반응, 스마트팜, EV 등의 AI 융합 신산업 분야에 활용
ㅇ 전력회사, AMI 설치운영회사, 스마트 홈회사를 비롯한 현장장치를 설치하고 데이터를 수집하는 회사에 비정상 데이터의 복원 전처리 서비스 제공