해줌, 머신러닝으로 태양광 고장 찾는다

해줌(대표 권오현)은 데이터 분석과 머신러닝을 활용한 태양광 발전소 이상감지 시스템을 개발했다고 19일 밝혔다.

개발된 시스템은 기상정보와 발전량 패턴을 분석해 발전소 고장 여부와 이상 원인을 탐지한다. 기존 태양광 모니터링 시스템이 발전량 수치를 단순 표시하는 것과 달리 이상감지 등 세밀한 분석을 지원한다.

해줌, 머신러닝으로 태양광 고장 찾는다

기상상황에 따른 태양광 발전 패턴의 변화를 학습한 인공지능(AI) 알고리즘을 탑재했다. 2000개소 이상의 태양광 발전소 사례를 분석한 결과를 바탕으로 이상 원인을 진단한다. 해줌의 AI 알고리즘은 기상정보와 태양광 방향, 효율 등 개별 발전소의 고유 스펙을 반영해 고장 확률을 산출한다.

다수의 태양광 발전소를 한 번에 관리할 수 있는 통합 모니터링 기능도 갖췄다. 인공지능으로 발전소 이상 여부를 검사하기 때문에 관리 효율성을 높인다.

권오현 해줌 대표는 "인공지능 관리 시스템 개발로 용량과 무관하게 이상감지가 가능한 모니터링, 나아가 운영관리까지 서비스를 확대할 예정"이라고 말했다. 권 대표는 "문제점을 신속하게 파악해 고객 리스크를 최소화할 것"이라고 덧붙였다.

조정형 기자 jenie@etnews.com

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