[안희권기자] 온도가 올라가면 자동으로 빌딩 내 난방 강도를 낮춰준다. 외부 날씨가 쾌청할 때면 실내 조명을 조절해 전기 소모량을 줄인다. 건물 상태에 따라 에너지 활용 정도를 높였다 낮췄다 할 수도 있다.
언뜻 보면 최첨단 스마트 빌딩에서나 가능할 법한 일들이다. 하지만 빅데이터 분석을 활용할 경우 일반 상용 빌딩에서도 위에서 설명한 것처럼 에너지 활용을 자동조절할 수 있다.
기가옴은 15일(현지시간) 시장조사업체 파이크리서치 자료를 인용, 빅데이터 기술을 활용할 경우 매년 400억달러 가량의 에너지 비용을 줄일 수 있다고 보도했다.
파이크리서치가 제안하는 방법은 간단하다. 스마트그리드 환경에서 빅데이터 분석을 통해 에너지 소비량을 예측한 다음, 이를 분산 공급하는 방식으로 관련 비용을 절감할 수 있다는 것이다.
◆에너지 구간-빌딩 자산 데이터가 주 대상
사무용 빌딩은 각종 에너지 사용량이 가장 많은 부문으로 꼽힌다. 통상적으로 한 국가 전체 에너지 소비량의 40% 이상을 차지할 정도다. 그러다 보니 에너지 절약을 위해선 반드시 공략해야만 할 대상이다.
빅데이터 기술을 잘 활용할 경우 이런 고민을 해결할 수 있다는 것이 파이크리서치의 주장이다.
우선 빅데이터 분석을 통해 빌딩 에너지 쓰임새를 정교한 알고리즘으로 분석해 낸다. 그런 다음 에너지를 절감할 수 있는 부분을 그때그때마다 바로 찾아낼 수 있다. 빌딩 관리 사업자는 이 분석 정보를 이용해 투입인원과 비용을 최소화하면서도 에너지를 눈에 띄게 절약할 수 있다.
에너지 데이터를 분석할 때 중요한 대상이 되는 것은 에너지 구간 데이터와 빌딩 자산 데이터다.
에너지 구간 데이터란 하루, 매일, 특정 기간동안 소모되는 에너지 소비량 기록을 말한다. 이런 기록은 전력회사나 건물에 부착된 전력 계량기, 사용자 수요 정보를 통해 얻어낼 수 있다. 가장 좋은 방법은 전력회사나 스마트미터, 빌딩제어시스템에서 관련 정보를 얻는 것이다.
빌딩 자산 데이터는 건물 특성이나 에너지 시스템에 대한 정보를 말한다. 건물 건축년도나 건물용도를 통해 알 수 있는 기본 정보를 비롯해 냉난방기, 조명, 창문 등 에너지 소모 장치에 관련한 구체적인 정보가 여기에 해당한다.
자산 데이터는 건물 관리 사업자나 건물주한테 바로 확보할 수 있다.
◆에너지 소비 곡선 찾아내 효율적으로 활용
에너지 구간 데이터와 자산 데이터에는 건물 에너지 효율성을 파악할 수 있는 중요한 정보가 담겨져 있다. 따라서 이를 잘 활용할 경우 에너지 효율성을 개선할 수 있다. 파이크리서치는 이 정보를 정교한 알고리즘으로 분석하면 그동안 얻어낼 수 없었던 에너지 소비 곡선이나 에너지 퍼포먼스를 끄집어낼 수 있다고 주장했다.
시간대별, 날씨별, 계절별 에너지 소비 곡선에 맞춰 에너지 소모 장치(난방, 냉방, 조명 등) 활용을 통제해 필요없는 에너지 사용을 줄일 수 있다. 물론 여기에는 건물 노후상태나 냉난방, 조명장치 숫자에 따라 필요한 에너지 수요량을 예측해 이를 반영한다.
이런 제어는 직접하는 것이 아니라 이를 결정할 수 있도록 관련 분석 정보를 의사결정자들에게 제공하는 것이 빅데이터 분석의 역할이다.
파이크리서치는 이런 활용성 때문에 사무 빌딩 관리에 빅데이터 분석을 활용해야 한다고 강조했다.
안희권기자 argon@inews24.com
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