AI 기반 에너지 수요 예측 및 실시간 전력 부하 최적 제어 시스템 개발

본 사업은 디지털 전환이 더딘 뿌리산업의 공정 데이터를 체계적으로 수집·분석하고 AI 기반 지능형 공정 시스템을 도입하도록 지원하기 위해 추진됩니다. 숙련공 의존, 노후 설비, 데이터 부족 등 업계의 구조적 과제를 해결하고 탄소중립 및 제조 지능화 정책에 부합하는 혁신 기반 마련이 목적입니다. 올해 공모는 단년형과 다년형으로 구성되며, 특히 다년형은 RFP 중심으로 공정 데이터 기반 AI 시스템 구축 역량을 평가합니다. 주조·금형·용접 등 뿌리업종의 중소·중견·대기업이 참여할 수 있으며, 공정 혁신과 생산성 향상이 가능한 디지털 제조 환경 구축을 지향합니다.

본 과제는 공정별 전력·연료 사용 데이터를 실시간 확보하고 AI 기반 시계열 분석 기술을 적용하여 에너지 수요를 정확히 예측하는 것을 핵심 목표로 합니다. 또한 생산 계획과 연동해 설비별 전력 부하를 자동 배분하고 피크 전력을 제어해 에너지 효율을 극대화하는 지능형 운영 체계를 구축합니다. 1단계에서는 데이터 인프라와 예측 모델 기반을 마련하고, 2단계에서는 제어 로직 및 통합 EMS를 개발하며, 3단계에서는 실증을 통해 성능을 검증합니다. 이를 통해 전력 비용 절감, 에너지 최적화, 공정 안정성 향상 등 실질적 성과를 달성하는 것이 최종 목표입니다.

본 과제는 뿌리기업의 공정과 에너지 운영을 지능화하기 위한 데이터 기반 AI 에너지 관리 시스템 구축을 중심으로 진행됩니다. 공정 현장의 다양한 설비 데이터를 수집하고 통합 분석하여 최적 제어가 가능한 환경을 만드는 것이 핵심입니다. 주요 개발 내용은 다음과 같습니다. 1. 실시간 데이터 수집 기반 구축 - 스마트 미터링을 적용해 설비별 전력·연료 사용량을 실시간 수집 - 공정 운영 데이터와 에너지 데이터를 연동하는 통합 수집 체계 설계 2. 데이터 분석 및 예측 AI 모델 개발 - 생산 일정과 공정 패턴을 반영한 시계열 에너지 수요 예측 모델 개발 - 설비별 최적 운전 조건 도출을 위한 공정·에너지 상관분석 수행 3. 최적 제어 및 자동화 기능 구현 - AI 예측 결과 기반 전력 부하 자율 분배 로직 개발 - 피크 전력 자동 제어, 대기전력 차단 기능 구현 - 설비 상태 변화에 대응하는 동적 제어 알고리즘 적용 4. 지능형 에너지 관리 대시보드 및 실증 - 실시간 모니터링·알람·리포트 기능을 갖춘 EMS 대시보드 개발 - 실제 공정에 적용해 에너지 절감률, 예측 정확도, 제어 안정성 검증 본 과제를 통해 기업은 에너지 개선율 10% 이상, 예측 오차율 10% 이내 등 구체적 성과 달성을 기대할 수 있으며, 공정 자동화·에너지 비용 절감·설비 유지 효율 향상 등 실질적 효과를 얻을 수 있습니다.