2026-06-17
에너지 저장 장치(ESS) 및 산업용 축전지 설비가 다각적으로 도입됨에 따라, 전국 거점에 분산된 장치들의 제조사별 데이터 규격 파편화와 관리 체계의 모호성이 고질적인 문제로 제기되어 왔습니다. 특히 축전지의 랙, 모듈을 넘어 셀(Cell) 단위의 미세한 상태 변화를 정량적으로 추적하기 어려워, 과충전이나 급격한 온도 상승 등 화재 사고로 이어질 수 있는 위험 요소를 조기에 감지하고 선제 대응하는 데 물리적 한계가 존재했습니다.
이러한 모니터링 공백을 해결하기 위해 대규모 전력 설비의 최하위 셀 단위부터 상위 랙 구조까지 아우르는 계층적 데이터 실시간 수집 체계를 구축합니다. 벤더별로 상이한 알람 및 상태 로그 규격을 단일 데이터 파이프라인을 통해 표준화된 아키텍처로 통합하고 통합 대시보드에 시각화합니다. 특정 셀의 미세한 전압 강하나 온도 이상 변동 감지 시, 규칙 기반 알고리즘을 통해 즉각 위험을 분류하고 후속 조치 워크플로우를 자동 구동하는 지능형 관제 환경을 구현합니다.
셀 단위의 정밀 가시성을 확보함으로써 이상 징후 감지 및 초기 대응에 소요되는 시간을 기존 대비 80% 이상 단축하여 치명적인 화재 리스크를 미연에 방지했습니다. 또한 다운타임을 최소화하여 전체 전력 설비의 가동률을 15% 이상 향상시키는 성과를 도출했으며, 수동 점검에 의존하던 운영 리소스를 대폭 줄였습니다. 표준화된 시계열 데이터 가셋을 100% 자산화하여 향후 AI 기반 고장 예지 보전(Predictive Maintenance) 솔루션으로 연계·확장할 수 있는 안전 거버넌스의 기술적 기반을 제시합니다.
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