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데이터 변경이력

소개

Mbile Energy Meter를 이용한 전기 에너지 사용 패턴 및 고장 진단 분석을 위한 전력 품질 데이터

구축목적

에너지 데이터 기반 AI 학습용 데이터 구축을 통한 인공지능 기술개 발, 인공지능 응용서비스/제품 개발 촉진

구축 내용 및 제공 데이터량

• 원천데이터 7.08억건
• 63개 업체 정보 메타데이터 4,149건
• 461개 설비 정보 메타데이터 2,766건
• AI 학습데이터 168만건
• 설비 10종에 대해 직접 측정한 전력품질 측정값을 입력하여 사용 패턴 분석 결과 제공
• 설비 10종에 대해 직접 측정한 전력품질 측정값을 입력하여 SOH 측정을 통해 진단 필요성 정보 제공

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데이터 변경이력

구축 목적

• 에너지 데이터 기반 AI 학습용 데이터 구축을 통한 인공지능 기술개 발, 인공지능 응용서비스/제품 개발 촉진

활용 분야

• 에너지 효율 분석, 설비 이상 감지, 설비별 에너지 절감률 분석, 전력 피크 관리 서비스, 에너지 요금 합리화 등의 AI 응용 서비스 개발

소개

• Mobile Energy Meter를 이용한 설비별 전력 품질 AI 데이터셋으로, 에너지 효율화 또는 설비별 이상감지 AI 서비스를 개발에 활용될 수 있는 원천 데이터를 확보

구축 내용 및 제공 데이터량

• 원천데이터 7.08억건
• 63개 업체 정보 메타데이터 4,149건
• 461개 설비 정보 메타데이터 2,766건
• AI 학습데이터 168만건
• 설비 10종에 대해 직접 측정한 전력품질 측정값을 입력하여 사용 패턴 분석 결과 제공
• 설비 10종에 대해 직접 측정한 전력품질 측정값을 입력하여 SOH 측정을 통해 진단 필요성 정보 제공

대표도면

필요성

• AI 개발용 설비별 전력 에너지 데이터 구축 필요성
  - 디지털 ICT 혁신의 핵심인 AI 분야 중 스마트그리드·스마트팩토리 4차 산업혁명의 핵심인 개별 설비·장비별 에너지 효율화·에너지 사용 패턴 분석·설비별 이상 감지 등 AI 핵심 알고리즘 개발을 위한 데이터 수요 급증
  - 전력 에너지 데이터는 직접 계측을 통해서 데이터를 구축해야 하며, 특히 개별 설비·장비의 전력 에너지 데이터는 AI 개발사에서는 접근할 수 없는 영역임
  - 전력 데이터 중 가장 많은 데이터를 독점하고 있는 한국전력의 경우 공장 및 빌딩 전체의 전력 에너지 사용량을 확보하고 있으나, 개별 설비·장비의 전력 에너지 데이터는 확보하고 있지 못함
  - 본 과제에서는 전력 에너지 데이터 수집을 위해 Mobile Energy Meter로 설비별 전력 에너지를 누구나 손쉽게 수집할 수 있는 전력 품질 계측 장비를 이용하여 공장 및 빌딩 내의 설비별 전력 에너지 데이터를 수집함으로써 설비별 전력 에너지 데이터를 이용한 AI 솔루션 개발을 위한 빅데이터 구축
   
• 에너지 인공지능 융합 솔루션 개발을 위한 핵심 데이터 확보
  - 현장에서 전력 에너지 및 전력 품질 기반 AI Solution 필요성 절감
  - 설비별 전력 데이터의 부재로 관련 AI 산업 정체
  - 에너지 사용 패턴과 설비 SOH 진단을 위한 라벨링 방안 제시
  - 국내 최초로 설비별 전력 및 전력 품질 데이터 구축 및 공개
  - 구축과 동시에 에너지 패턴 분석 및 설비 이상 감지 AI Solution 제공

데이터 구조

• 데이터 구성

  데이터 구성 표

  Key	Description	Type	Child Type
  SVC_NAME	서비스 이름(기동패턴/SOH)	String
  BASE_ITEM	데이터 항목	String
  DEVICE_ID	센서 ID	Int
  DEVICE_BD_ID	센서 ID	Int
  COMPANY_NAME	회사 이름	String
  ESTABLISH_YEAR	회사 설립연도	Int
  LOCATION	회사 위치	String
  COMPANY_TYPE	업종	String
  COMPANY_CAT	업태	String
  MAJOR_PRODUCT	주생산품	String
  CONTRACT_POWER	계약전력 (kW)	Int
  BILL_OPTION	선택요금제	String
  KEPCO_INFO	한전 과금조회용ID	String
  facility_name	설비명	String
  facility_type_name	설비 종류 (10종)	String
  facility_vendor	설비 제조사	String
  facility_year	설비 설치 연도	Int
  facility_capacity	설비 정격 전력(kW)	Int
  facility_volt	설비 정격 전압	Int
  data		JsonArray	JsonObject
  [		JsonObject
  ITEM_NAME	계측데이터 항목명	String
  ITEM_VALUE	계측 데이터값	Float
  TIMESTAMP	계측데이터 생성시각 (YYYY-MM-DD hh:mm:ss)	String
  LABEL_NAME	라벨링 값	String
  ]

• 어노테이션 포맷

  어노테이션 포맷 표

  No		항목		길이	타입	필수여부
  		한글명	영문명
  1		데이터셋 정보				Y
  	1-1	서비스 이름	SVC_NAME		String	Y
  	1-2	데이터 항목	BASE_ITEM		String	Y
  	1-3	센서 ID	DEVICE_ID		Integer	Y
  	1-4	센서 BD ID	DEVICE_BD_ID		Integer	Y
  	1-5	회사 이름	COMPANY_NAME		String	Y
  	1-6	설립연도	ESTABLISH_YEAR		Integer	Y
  	1-7	주소	LOCATION		String	Y
  	1-8	업종	CONPANY_TYPE		String	Y
  	1-9	업태	COMPANY_TYPE		String	Y
  	1-10	주생산품	MAJOR_PRODUCT		String	Y
  	1-11	계약전력	CONTRACT_POWER		Integer	Y
  	1-12	선택요금제	BILL_OPTION		Array	Y
  	1-13	한전 과금조회용ID	KEPCO_INFO		Array	Y
  	1-14	설비 이름	facility_name		Integer	Y
  	1-15	설비 종류	facility_type_name		String	Y
  	1-16	제조사	facility_vendor		String	Y
  	1-17	설치연도	facility_year		Integer	Y
  	1-18	정격 전력	facility_capacity		Integer	Y
  	1-19	정격 전압	facility_volt		Integer	Y
  2			data		Array	Y
  	2-1	측정값 배열	[		Array	Y
  	2-2	측정값	{		JsonObject	Y
  	2-3	측정항목 이름	ITEM_NAME		String	Y
  	2-4	측정 값	ITEM_VALUE		Float	Y
  	2-5	측정 시각	TIMESTAMP		String	Y
  	2-6	라벨명	LABEL_NAME		String	Y
  			}
  			]

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 레티그리드

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처