한국전력정보(주)의 AI 기반 HEPi-FEMS(Factory Energy Management System)는 제조공장의 전력·온도·설비 운전 데이터를 실시간으로 수집·분석하여 공정별 에너지 소비를 최적화하고, 에너지 비용 절감과 생산공정 효율화를 지원하는 지능형 공장에너지관리 솔루션입니다.

공장 내 분전반 및 주요 생산설비에 설치된 스마트 전력계측기와 IoT 센서를 통해 전력사용량, 온도, 설비 상태 등의 데이터를 실시간으로 수집하고, 수집된 데이터를 AI 기반 분석·예측 알고리즘으로 처리하여 설비별 에너지 소비 분석, 전력수요 예측, 이상사용 탐지, 피크전력 관리 및 최적 운전 스케줄링 기능을 제공합니다.

특히 기존의 단순 모니터링 중심 FEMS에서 확장하여 생산공정의 MES와 연계하고, AI 기반 전력수요 예측과 공정별 부하 분석을 통해 생산계획과 에너지 사용계획을 동시에 최적화할 수 있도록 구성하였습니다. 고에너지 소비 공정의 온도와 전력을 자동으로 제어하고, 비가동시간 및 휴일의 불필요한 에너지 사용을 최소화하여 실질적인 에너지 비용 절감을 구현할 수 있습니다. 또한 웹 및 모바일 기반 통합 대시보드를 통해 공장 전체와 개별 설비의 에너지 사용현황을 실시간으로 확인할 수 있으며, 전력 피크 또는 온도 이상 등 이상상황 발생 시 관리자에게 즉시 알림을 제공하여 현장 대응성과 운영 안정성을 높입니다.

한국전력정보(주)의 HEPi-FEMS는 「데이터 수집 → 데이터 전처리 → AI 분석·예측 → 에너지 최적화 → 설비 제어 → 모니터링 및 알림」의 단계로 구성되며, 제조현장의 다양한 설비와 생산공정 데이터를 통합하여 에너지 운영을 지능화하는 플랫폼입니다

① IoT 기반 실시간 에너지 데이터 수집

공장 내 분전반, 생산설비 및 주요 공정에 스마트 전력계측기와 온도센서를 설치하여 전압, 전류, 전력량, 온도 및 설비상태 데이터를 실시간으로 수집합니다. RS-485 기반 Modbus RTU 및 Modbus TCP/IP 통신을 지원하며, 수집된 데이터는 MQTT 또는 REST API 방식으로 FEMS 플랫폼에 전달됩니다.

② 에너지 빅데이터 저장 및 전처리

수집된 설비별 데이터를 중앙 데이터베이스 및 클라우드 환경에 저장하고, AI 분석에 활용할 수 있도록 데이터 정제 과정을 수행합니다. 미사용 변수 제거, 결측치 보간, 이상치 탐지 및 제거, 데이터 정규화·표준화 등을 수행하며, 선형보간 및 라그랑주 보간 등의 기법을 활용하여 센서 통신장애 등으로 발생하는 데이터 공백을 보정하며, 이를 통해 설비별·시간대별 전력사용 패턴을 정확하게 분석하고 AI 모델의 예측 신뢰성을 향상시킵니다.

③ AI 기반 전력수요 예측

LSTM 등 시계열 딥러닝 모델을 활용하여 공장의 미래 전력사용량을 예측합니다. 최근 전력사용 이력과 시간·요일·공정정보 등을 학습하여 단기 및 중장기 전력수요를 예측하며, 예측결과를 피크관리와 설비 운전계획 수립에 활용합니다.

④ AI 기반 이상전력 및 설비 이상 탐지

설비의 정상적인 전력·온도 데이터를 학습하여 비정상적인 사용패턴을 자동으로 감지합니다. 과도한 전력사용, 비정상적인 온도변화, 센서 이상 및 설비 운전 이상을 조기에 식별할 수 있으며, 이상상황 발견 시 관리자에게 즉시 경고합니다. 이를 통해 설비 고장과 에너지 낭비를 사전에 파악하고 예방정비 및 에너지 효율관리에 활용할 수 있습니다.

⑤ 공정별 에너지 사용 분석

공장 전체 전력사용량뿐 아니라 분전반·생산라인·주요 설비 단위까지 에너지 사용량을 세분화하여 분석합니다. 공정별 목표사용량과 실제사용량을 비교하여 에너지 과다사용 설비를 식별하고, 일·주·월 단위 에너지 KPI와 설비별 소비량을 제공함으로써 관리자가 에너지 절감 대상 설비와 공정을 객관적으로 선정할 수 있도록 지원합니다.

⑥ AI 기반 최적 부하 운전 시나리오

설비별 전력사용량과 생산공정 데이터를 분석하여 에너지 비용을 최소화할 수 있는 최적 운전 시나리오를 도출합니다. 생산계획을 유지하면서 에너지 사용량이 집중되는 시간대를 분산하거나, 비가동시간의 설비 가동을 최소화하고, 공정별 운전시간을 조정하여 피크전력을 관리할 수 있습니다. 특히 요일, 주중·주말, 시간대 및 특정 생산 이벤트에 따라 설비 운전조건을 자동으로 변경할 수 있도록 스케줄링 기능을 제공합니다.

⑦ MES 연계형 에너지 최적화

FEMS를 제조실행시스템(MES)과 연동하여 생산계획과 에너지 데이터를 통합 관리합니다.

MES에서 제공되는 작업지시, 생산일정, 공정진행률 등의 정보를 FEMS가 수신하고 이를 전력사용량 데이터와 결합하여 생산과 에너지 운영을 동시에 최적화합니다.

이를 통해 단순히 전력을 절감하는 방식이 아니라 생산량과 품질조건을 유지하면서 에너지 소비를 최소화하는 공정 중심 에너지관리가 가능합니다.

계층별 상세 프레임워크 설계

L1. 현장 수집 계층

공장 내 주요 설비, 수배전반, 유틸리티(공기압축기, 냉온수기, 보일러 등)의 에너지 소비 데이터를 수집하는 계층입니다.

1. 수집 대상: 지능형 전력계량기, 변류기/계기용변압기(CT/PT), 가스/유량/증기 계미기, 온·습도 센서, 제어장치(PLC/DCS)
2. 통신 규격: 모드버스(Modbus-RTU/TCP), 산업용 통신 표준(OPC-UA), 빌딩 자동화 규격(BACnet), 이더넷/아이피(EtherNet/IP)
3. 주요 요건: 고속 고리형 네트워크(Ring Topology) 구성, 통신 회선 이중화, 정전 시 데이터 손실 방지용 비휘발성 메모리(NVRAM) 적용

L2. 에지 및 데이터 통신 계층

현장 산업용 통신 규격을 정보기술(IT) 표준 규격으로 변환하고, 데이터 1차 가공 및 현장 제어를 담당합니다.

1. 통신 변환기(Protocol Gateway): 모드버스 및 OPC-UA 데이터를 메세징 규격(MQTT) 및 경량 데이터 형식(JSON)으로 직렬화 변환
2. 현장 연산(Edge Computing):
3. 데이터 정제(잡음 제거, 이상값 1차 감지)
4. 통신 장애 시 현장 저장(버퍼링 및 전송 보장 기능)으로 데이터 유실 방지
5. 피크 전력 기준값 도달 시 긴급 부하 차단(Load Shedding) 현장 제어 실행

L3. 핵심 플랫폼 및 데이터 분석 계층

시간 순서에 따른 대용량 데이터의 수집, 저장, 실시간 처리 및 인공지능(AI) 기반 분석을 실행하는 핵심 서버 엔진입니다.

1. 메시지 중계기(Message Broker): 아파치 카프카(Apache Kafka) 또는 래빗엠큐(RabbitMQ) 적용 (초당 수만 건의 센서 데이터 유입 처리)
2. 저장소 구조:
3. 시계열 데이터베이스(TSDB): 타임스케일DB(TimescaleDB) 또는 인플럭스DB(InfluxDB) (전력 및 유틸리티 시계열 데이터 초 단위 저장)
4. 관계형 데이터베이스(RDB): 포스트그레스큐엘(PostgreSQL) 또는 마이에스큐엘(MySQL) (공장 계층 구조, 설비 기준 정보, 사용자 권한 관리)
5. 처리 및 분석 엔진:
6. 실시간 스트림 처리: 플링크/스파크(Flink/Spark) 기반 순간 사용량 감지 및 경보 이벤트 발생
7. 인공지능/머신러닝 엔진: 계절·시간대별 요금제(TOU) 기반 부하 이동 모의 계산, 머신러닝 기반 전력 수요 예측 모델, 설비 효율(성능계수 COP, 종합설비효율 OEE) 분석

L4. 응용 서비스 및 관제 계층

관제자 및 현장 관리자가 시스템을 시각적으로 제어하고 에너지 사용 현황을 파악하는 계층입니다.

1. 관제판(대시보드) 모듈: 실시간 종합 에너지 관제(전력, 가스, 용수, 증기), 공정별·설비별 에너지 원단위(제품당 전력사용량) 분석
2. 피크 및 부하 관리 모듈: 목표 전력 대비 실시간 사용량 추이 모니터링, 단계별 피크 경보(주의-경고-위험) 생성
3. 자동 수요반응(AutoDR/DR) 연동 모듈: 전력거래소(KPX) 또는 DR 사업자 연동을 통한 자동 수요감축 명령 수신 및 설비 제어
4. 알림 서비스: 모바일 앱 푸시 알림, 문자메시지(SMS), 알림톡 연동

L5. 상위 시스템 연동 계층

기업 내·외부의 기존 시스템과의 연계 창구를 담당합니다.

1. 내부 시스템 연계:
2. 생산관리시스템(MES): 생산실적(생산량, 생산 품목) 연계를 통한 제품별 에너지 원단위 계산
3. 전사적 자원관리 시스템(ERP): 요금 정보 및 회계 계정별 에너지 비용 정산 연계
4. 원격 감시 제어 시스템/제어기(SCADA/PLC): 제어 명령(부하 차단, 목표값 설정) 전달
5. 외부 시스템 연계: 파워플래너 요금 정보, 기상청 공공 데이터(온·습도 기반 냉난방 부하 예측) 등

계층별 상세 프레임워크 설계

L1. 현장 수집 프레임워크

공장 내 이종(Heterogeneous) 통신 장비 데이터를 표준화된 내부 객체 포맷으로 추상화하는 계층입니다.

1. 핵심 모듈:
2. Protocol Adapter Engine: Modbus-TCP/RTU, OPC-UA, BACnet 등 드라이버 플러그인 모듈
3. Register Mapping Registry: 설비별 메모리 맵(Address, Data Type, Scale Factor) 동적 로딩
4. Polling Scheduler: 장비별 수집 주기(예: 전력계 1초, 유량계 5초, 센서 10초) 관리 스케줄러
5. 주요 기능:
6. 장비 통신 상태 헬스체크 및 Failover Reconnection logic.
7. raw byte 레벨 통신 패킷 파싱 및 물리 단위(kWh, kW, ℃ 등) 1차 변환

L2. 에지/통신 프레임워크

현장 통신과 코어 서버 사이의 부하를 분산하고 경량 처리 및 제어를 담당합니다.

1. 핵심 프레임워크: Go 기반 Edge Daemon / Node-RED / EMQX (MQTT Broker)
2. 핵심 모듈:
3. Data Serializer: Modbus/OPC-UA 데이터를 JSON 또는 Protocol Buffers 포맷으로 변환
4. Edge Filtering & Cleaning: 노이즈 제거, 중복 데이터 스킵, 이상치(Outlier) 1차 검출
5. Store-and-Forward Engine: 네트워크 절단 시 로컬 SQLite/RocksDB에 1차 버퍼링 후 복구 시 서버로 백필(Backfill)
6. Local Interlock Controller: 서버 통신 장애 시 피크 전력 초과 감지 시 에지 자체 제어 실행

L3. 코어 플랫폼 프레임워크

대용량 스트리밍 데이터의 수집, 저장, 실시간 연산 및 AI 분석을 총괄하는 중앙 프레임워크입니다.

1. 핵심 프레임워크: Java Spring Boot / Apache Flink / Python FastAPI (AI/ML)
2. 핵심 모듈 및 설계:
3. Message Ingestion & Processing (Spring Boot + Kafka):
4. Kafka Topic 기반 이벤트 드라이븐 아키텍처
5. 병렬 소비자(Consumer Group) 구성을 통한 고성능 데이터 파이프라인
6. Real-time Stream Engine (Apache Flink):
7. 윈도우 기반 연산 (Sliding Window / Tumbling Window)
8. 15분 단위 누적 전력 사용량(Predictive Demand) 추정 연산
9. Dual Storage Framework:
10. TimescaleDB Framework: Spring Data JPA + MyBatis 조합으로 초단위 시계열 수집 데이터 및 롤업(Aggr) 테이블 처리
11. Relational DB (PostgreSQL): 공장 조직도, 설비 메타데이터, 제어 이력 관리
12. AI/ML Inference Framework (Python FastAPI):
13. TensorFlow/PyTorch 모델 서빙 엔드포인트
14. 기상 정보 및 공정 계획 기반 전력 수요 예측, TOU 요금 최적화 모듈

L4. 애플리케이션 프레임워크

관제 및 현장 사용자가 접하는 웹 기반 실시간 관제 및 분석 프레임워크입니다.

1. 핵심 프레임워크: React.js / Vue.js + ECharts / D3.js
2. 핵심 모듈:
3. Real-time Push Engine: Spring WebSocket / STOMP 기반 초단위 계측 데이터 동적 업데이트
4. Dashboard Layout Engine: 사용자 정의형 젯(Widget) 배치 및 반응형 그리드 시스템
5. Alarm & Notification Manager: Caution-Warning-Critical 단계별 웹 팝업, SMS, Kakao Alimtalk 발송 프레임워크
6. Energy Analytics Module: 공정별/설비별 에너지 원단위(kWh/Product) 산정 및 효율 분석 뷰

L5. 연동 프레임워크

기업 상위 시스템(MES, ERP, SCADA) 및 외부 공공/DR 플랫폼과의 표준 인터페이스를 제공합니다.

1. 핵심 모듈:
2. API Gateway Framework: Spring Cloud Gateway (JWT 인증, Rate Limiting, CORS 처리)
3. MES/ERP Interface Adapter: 생산 실적(생산량, 품목) 및 회계 원가 데이터 연동용 Batch/REST Scheduler
4. AutoDR OpenADR Framework: OpenADR 2.0b 규격 준수 VEN(Virtual End Node) 모듈 (KPX / DR 사업자 연동)