(주)에너닷
Envision
7년
옵션/액세서리(보조장치) (주장비:데이터수집장치)
계측
데이터처리장비 > 장비소프트웨어 > 데이터처리장비기반소프트웨어
공동활용서비스
2025-10-21
240,118,800원
없음
1. PR(성능비율)을 자동 산출할 수 있는 지능형 성능평가 기능을 보유함.
2. 수평면 일사량 보정 알고리즘을 적용하여 계측 환경 제약 시에도 PR 신뢰도를 확보함.
3. PR 기준값(예: 85%) 하회 시 자동 알림을 제공하는 성능 저하 조기 감지 기능을 탑재함.
4. 익일 24시간 단위의 태양광 발전량 예측과 예측오차율 산정 로직을 동시에 운용함.
5. 발전량 예측 정확도를 목표값으로 관리할 수 있는 성능 관리 체계를 지원함.
6. 연간 열화율(DR) 자동 산출 및 연간 PR 시계열 추세 분석 기능을 제공함.
7. 사용자 정의 임계조건 설정 및 조건 충족 시 실시간 알림 기능을 구현함.
8. 발전 설비의 잔여 수명을 년·개월 단위로 추정하는 수명 예측 알고리즘을 적용함.
9. 잔여 수명 12개월 미만 도달 시 사전 경고 알림을 제공함.
10. 인버터 및 센서의 에러코드를 실시간 수신하여 고장 진단에 활용함.
11. 고장 발생 시 즉시 알림 전송 및 A/S 요청·점검 이력과 연계 가능한 운영 체계를 갖춤.
12. 고장 이력과 운전 데이터를 자동 저장하는 전주기 이력관리 기능을 지원함.
13. 장기간 누적 데이터를 활용한 빅데이터 분석 기반 시각화 대시보드를 구축함.
14. EL 분석 보고서 업로드 및 연계를 통해 모듈 성능평가 관리 보고서를 통합 조회할 수 있음.
본 장비는 태양광 발전설비의 성능을 정량적으로 평가하고, 열화·고장·수명을 예측하여 발전소의 안정적 운영을 지원하는 통합 성능 진단 시스템이다. 경사일사량계 연동 여부와 관계없이 PR을 자동 산출하며, 경사일사 미계측 시 수평면 일사량 보정 알고리즘을 적용하여 신뢰도 높은 성능 평가를 수행한다. PR 기준값 하회 시 알림 기능과 익일 24시간 발전량 예측을 통해 발전 효율 저하를 조기에 인지할 수 있다. 또한 연간 열화율 및 PR 추세 분석, 잔여 수명 예측, 인버터·센서 에러코드 기반 고장 진단을 지원하며, 전주기 데이터 관리와 시각화 대시보드를 통해 효율적인 유지관리 의사결정을 가능하게 한다.
기관의뢰
이동형
건별
[EA] 130,000원
본 장비는 태양광 데이터 수집장치로부터 확보된 발전·환경·고장 데이터를 종합 분석하여, 공공태양광 발전소의 O&M 효율 향상과 고장 원인 분석을 지원하는 기술지원용 분석 장비이다. 성능비율(PR) 자동 산출과 발전량 예측, 연간 열화율 및 수명 예측 기능을 통해 발전 성능 저하를 사전에 진단하고, 인버터·센서 에러코드 기반 고장 진단으로 신속한 유지보수를 가능하게 한다. 또한 전주기 이력관리와 빅데이터 기반 시각화 대시보드를 통해 축적된 운영 데이터를 체계적으로 관리하며, EL 분석 보고서 연계를 통해 정밀 성능평가 결과를 통합 제공한다. 이를 통해 태양광 설치·운영 기업의 요청 시 객관적 데이터와 분석 결과를 제공하는 기술지원 역할을 수행한다.
1. 장비의 구성 및 제원
본 장비는 공공태양광 발전소의 운영 데이터를 수집·분석하기 위한 통합 분석 시스템으로, 데이터 수집부, 분석·처리부, 시각화 및 서비스 제공부로 구성된다. 데이터 수집부는 태양광 데이터 수집장치, 인버터, 기상관측기, IoT 센서 등으로부터 발전량, 일사량, 온도, 고장 코드 데이터를 실시간으로 수집한다. 분석·처리부는 KS C IEC 61724 표준을 기반으로 한 성능 분석 알고리즘과 AI·빅데이터 기반 예측 모델을 적용하여 PR 분석, 발전량 예측, 열화율 및 수명 예측, 고장 진단을 수행한다. 시각화 및 서비스 제공부는 분석 결과를 대시보드 형태로 제공하며, 보고서 출력 및 데이터 제공을 통해 태양광 설치·운영 기업에 기술지원을 수행한다.
2. 장비 성능
본 장비는 KS C IEC 61724 기준에 따라 성능비율(PR)을 일·월·년 단위로 분석하여 단기 성능 저하와 장기 성능 추세를 정량적으로 평가할 수 있다. 또한 재생에너지 발전량 예측 제도(2020)에 부합하는 24시간 발전량 예측 기능을 제공하며, 기상정보와 IoT 센서 데이터를 활용한 AI 분석을 통해 예측 오차율 6% 이내를 목표로 한다. PR 시계열 분석을 기반으로 연간 0.6~0.8% 수준의 태양광 성능 저하 특성을 반영한 열화율 분석과 잔여 수명 예측이 가능하며, 데이터 기반 이상 탐지와 고장 진단을 통해 유지관리 효율을 향상시킨다. 더불어 제조부터 폐기까지 전주기 데이터를 통합 관리함으로써 지속가능한 발전소 운영을 지원하는 기술지원 장비로서의 성능을 갖춘다.