무한한 데이터, 무한한 전력 운영
현대 전력망에 데이터 중심 자동화가 중요한 이유
전 세계 전력 산업이 전례 없는 변화를 겪는 가운데, 유틸리티는 세 가지 시급한 과제에 직면해 있습니다. 재생에너지로 전환하고, 노후 인프라를 현대화하며, 저렴하고 안정적인 전력을 지속적으로 공급해야 합니다.
에머슨의 차세대 자동화 아키텍처는 데이터 사일로를 해소하고 발전, 저장 및 배전 전반의 운영을 최적화하는 현대적이고 미래 대응형 산업 컴퓨팅 환경을 구축하도록 설계되었습니다. 에머슨의 Ovation Automation Platform 4.0은 지능형 필드에서 엣지, 엔터프라이즈에 이르기까지 신뢰성, 안전, 생산 및 지속 가능성 데이터를 통합하도록 설계된 소프트웨어 정의 아키텍처입니다. 이 통합을 통해 유틸리티는 운영을 최적화하고 급격한 시장 변화에 자신 있게 적응할 수 있습니다.
엣지를 향한 이동
더 많은 분산 에너지 자원(DER)으로의 전환은 전력 산업에서 가장 큰 변화 중 일부를 이끌고 있습니다. 이러한 자원에는 복합 화력 발전소, 풍력 발전 단지, 수력 시설, 태양광 패널, 배터리 저장 장치, 마이크로그리드 및 전기차 충전소가 포함됩니다. 이처럼 복잡한 전력 포트폴리오를 운영하는 유틸리티는 Ovation 4.0의 그리드 엣지 에코시스템을 활용하여 실시간 양방향 에너지 흐름을 관리하고 전체 네트워크에 분산 데이터를 제공할 수 있습니다.
또한 그리드 엣지 컨트롤러는 DER 전반에 분산된 고속 로컬 컴퓨팅 환경을 통해 전력망을 보다 세밀하게 파악할 수 있도록 하고, 풍부한 데이터를 운영자 가까이에서 안전하게 처리하여 부하 및 수요 관리를 개선합니다.
원격 기능 향상
대규모 퇴직과 인력 부족에 직면하면서 기업들은 지식을 중앙화하고 규모의 경제를 활용하기 위해 원격 운영 센터에 점점 더 의존하고 있습니다. 중앙 집중식 운영을 통해 유틸리티 및 발전 회사는 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행할 수 있으므로 운영 유연성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 전문가들은 데이터를 분석하여 단일 장비 또는 선단 내 장비 작동 및 저하의 장기적인 영향을 결정하고 값비싼 문제가 되기 훨씬 전에 고장을 예측하고 완화할 수 있습니다.
원격 모니터링은 일반적으로 운영자 개입이 매우 제한적이고 광범위한 지역에 분산된 오늘날의 재생에너지 발전소와 배터리 저장 시설에서 더욱 중요합니다. 팀은 중앙 사이트에서 이러한 운영을 모니터링한 다음 필요에 따라 인력을 파견할 수 있습니다.
에머슨은 수십 년간 축적한 발전 분야의 경험을 활용하여 원격 모니터링 및 제어를 위한 고급 패턴 인식 및 머신러닝 기술 제품군을 개발했습니다. 당사의 새로운 Ovation 분석 소프트웨어 및 인텔리전스 프레임워크는 AspenTech의 Mtell® 소프트웨어와 머신러닝 엔진을 활용하여 자산의 정상 및 비정상 운영 상태를 자동으로 학습하고 예측 유지보수를 지속적으로 개선합니다.
산업용 AI: 대응적 운영에서 예측적 운영으로
오늘날의 복잡한 전력 환경에서는 대응적 전략보다 예측적 전략이 더 필요하며, 바로 이 지점에서 고급 분석이 중요한 역할을 합니다. Ovation 4.0 Automation Platform의 현대적이고 미래 대응형 컴퓨팅 환경을 통해 에머슨은 대규모의 복잡한 데이터 세트를 안정적으로 분석하고 고급 분석의 강점을 활용하여 의사 결정을 지원하고 인력의 역량을 강화하며 운영을 최적화할 수 있는 혁신적인 생성형 AI(GenAI)를 제공할 수 있습니다.
에머슨은 GenAI의 새로운 기능과 미래 인력의 역량을 강화하여 운영 전반에서 더 빠르고 안전하며 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있게 하는 잠재력을 기대하고 있습니다. AI는 다음을 비롯해 곧 등장할 산업용 소프트웨어 혁신의 기반을 형성할 준비가 되어 있습니다.
- 원격 운영 - 여러 자산을 모니터링하는 중앙 집중식 제어 센터에서 AI는 운영자와 협력해 정보 처리 및 의사 결정을 지원하는 처방적 지침을 제공하는 자율 관리자로 작동합니다.
- 신뢰할 수 있는 연속 운영 - GenAI 어시스턴트는 유지보수 요구 사항을 예측하여 센서 결함, 기계적 마모, 온도 변동, 압력 편차 등 일반적인 신뢰성 문제의 영향을 운영 팀이 완화할 수 있도록 지원합니다. 또한 플랜트별 과거 운영 및 유지보수 데이터를 학습한 AI 모델과 결합된 실시간 디지털 트윈 시뮬레이션은 비정상 상태를 인식하여 공정이 기준 운영 상태에서 벗어나는 방식과 이유를 파악합니다.
- 그리드 최적화 - AI 지원 예측 유지보수를 통해 제어 플랫폼은 발전에서 전력 공급까지 운영자의 의사 결정을 개선할 수 있는 고급 상황 인식 기능을 제공하여 그리드 안정성을 높입니다.
- 보안 - 강력한 AI 모델은 위협 감지, 대응 자동화, 취약성 관리 및 전반적인 보안 프로토콜을 개선하여 사이버보안을 강화하는 도구로 사용됩니다.
오늘날의 환경에서는 데이터를 효과적으로 활용하고 민주화하여 모든 기능 전반에서 운영 효율성을 높이고, 그리드의 신뢰성과 회복탄력성을 향상하며, 탈탄소화 목표를 달성하고 AI와 같은 새로운 기술을 활용하는 것이 중요합니다. 데이터를 더 잘 관리할 수 있는 기회와 이를 통해 얻을 수 있는 효과는 무궁무진합니다.
업계가 디지털 미래로 한 걸음 더 나아가는 가운데, 에머슨은 고객이 현재 있는 곳에서 함께하고 전면 교체 없이 현대화할 수 있는 프로그램을 마련하며 변화를 선도하는 것을 자랑스럽게 생각합니다. 고객이 준비되는 곳이라면 어디에서든 에머슨이 함께합니다. 개방형 아키텍처를 기반으로 데이터를 활용하는 보다 효율적인 제어 시스템으로 전환할 수 있는 경로를 제공해 현대화를 간소화합니다.
