화학뉴스

빅데이터를 활용해 에너지 사용량을 분석하고 사용자에게 에너지 사용량을 인지시켜 낭비되는 부분을 자발적으로 줄이도록 유도하는 유저 피드백(User Feedback)이 요구되고 있다.
에너지 사용량 가시화와 에너지 절감률을 분석하는 연구를 진행한 결과 정보 표현, 제공 빈도에 따라 에너지 사용량을 5-15% 절감하는 효과가 나타났다.
빅데이터를 통해 에너지 사용량을 분석하고 가시화함으로써 사용량 절감을 유도하는 것으로, 영국 글래스고 시는 시민의 에너지 사용량을 줄이기 위해 도시에너지관리서비스 모델을 개발했다.
글래스고는 편의에 따라 2차원과 3차원 형태로 지도를 만들어 구역별로 에너지 사용정보와 요금을 실시간으로 보여주고 있다. 아울러 사용량과 기후정보를 기반으로 전력 사용 패턴을 분석해 구역별로 제공하고 있다.
사용자가 다른 구역과 비교했을 때 에너지 사용의 낭비 정도가 심하다는 것을 스스로 느끼게 해 절감을 유도하기 위한 것으로, 29개 학교에 적용한 결과 2015년 기준으로 6개월 만에 전년대비 약 33만파운드(약 4억9000만원)를 절감한 것으로 나타났다.
KT도 빅데이터 기반 에너지 분석 서비스 에너아이즈(Engereyes)를 2017년 상반기에 출시했다. 사용자의 에너지 사용 패턴을 빅데이터로 분석해 제공해주고 있다.
빅데이터를 통해 신재생에너지 보급 확대도 가능한 것으로 판단되고 있다.
신재생에너지 보급 확대의 가장 큰 걸림돌 중 하나는 에너지 공급의 불안정성으로 풍력, 일사량, 열 등은 기후에 따라 변동성이 커 에너지 공급의 불안정이 항상 상존하고 있다.
하지만, 빅데이터를 통해 기후적으로 변화가 있지만 풍력, 일사량, 열 등 생산 원천이 풍부한 곳을 찾아 신재생에너지 설비를 구축한다면 활용률과 안정성을 높일 수 있는 것으로 판단되고 있다.
덴마크의 베스타스(Vestas)는 풍력발전기를 개발하는 전문기업으로, 풍력발전으로 최대 전력을 생산하기 위해서 IBM이 제공하는 빅데이터를 활용한 결과 날씨, 조수간만의 차, 위성, 산림 정도를 분석해 풍력 발전원에 적합한 지리를 추천받음으로써 최적의 생산체제를 구축할 수 있었다.
기후, 발전원 상황 정보를 기반으로 에너지 생산패턴을 추출한 후 신재생에너지 발전원의 에너지 생산량을 예측해 공급의 안정성도 높일 수 있었다.
신재생에너지의 공급 변동을 예측할 수 있다면 에너지 공급 및 수요를 조절해 대응할 수 있어 안정성을 높일 수 있다.
화학산업계도 빅데이터를 활용해 에너지 소비를 줄이고 신재생에너지 발전을 확대할 수 있는 연구가 요구되고 있다.