귀사 공장의 에너지 네트워크를 모델링하여 ENetOPT를 활용한 실시간 유틸리티 최적화, ENetPLAN을 통한 다기간 생산 계획, 그리고 EIM 모니터링을 제공합니다.
유틸리티 에너지 네트워크 밸런스 및 최적화
ENetOPT는 플랜트 에너지 네트워크의 성능과 효율성을 최적화하는 소프트웨어 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 혼합 에너지원, 분배 경로 및 소비자를 모델링하고, 엄격한 질량 및 에너지 수지 계산을 바탕으로 실시간 최적 운전 지점을 도출합니다.
핵심 역량
ENetOPT가 플랜트 측정값을 활용하여 조정된 밸런스부터 최적의 운영 지점까지 도출하는 과정입니다.
증기, 전기, 연료 및 수소의 생산과 소비가 공장 전체에 걸쳐 균형을 이룹니다. 측정된 데이터는 제약 조건이 있는 이차 계획법을 통해 조정되며, 수소 농도가 물질 수지에 포함되어 모든 최적화 작업이 현장의 일관된 상태에서 시작되도록 합니다.
ENetOPT는 에너지 수요를 필수 요건으로 설정하여 증기, 전기, 연료 통합 네트워크의 실시간 최적 운영을 계산하며, 실제 제약이 되는 공정 조건을 우선적으로 고려합니다. 증기 헤더 및 터빈 제어 시스템과 연동되어 폐루프 방식으로 실행되며, 연료 연소로 발생하는 CO2를 모델에 반영하여 온실가스 배출 제한을 준수할 수 있습니다.
기술
원시 플랜트 측정값을 현장 운영팀이 즉시 활용할 수 있는 운영 지점으로 변환합니다.
총 오차 탐지 기능은 증기, 전기 또는 연료 불균형의 원인을 파악하여 실제 에너지 손실과 계측기 오류 및 잘못된 계산값을 구분하고 결과를 검증합니다.
정유 및 석유화학 공장에서 사용되는 에너지 생산 장비 모델이 기본으로 포함되어 있으며, 모델 설정은 특정 현장에서 측정된 값으로 고정할 수 있습니다.
장비의 온/오프 상태와 최소 운영 부하는 기본적으로 상용 Gurobi 최적화 도구를 사용하여 정수 변수로 해결됩니다. 유닛 및 공정의 비선형 효율 곡선은 구간 선형화 방식으로 처리됩니다.
제품 둘러보기
각 단계별로 ENetOPT가 어떻게 구축되고 운영되는지 짧은 가이드를 통해 확인해 보세요.
· 드래그 앤 드롭 기반 비주얼 모델링
· 멀티 레이어 구성
· 통합된 열역학적 특성 계산
· 방정식 기반 시스템
· 데이터 조정 기반 질량 및 에너지 균형
· 총오차 검출을 통한 측정 및 추정 오차 분포 방지
· 혼합 정수 선형 프로그래밍
· 에너지 비용 최소화
· 고부가가치 에너지 활용 극대화
ENetOPT를 선택해야 하는 이유
공장 전체의 질량 및 에너지 균형을 조정하여, 최적화 작업 이전에 모든 구성원이 동일한 데이터를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다.
스팀, 전기, 연료를 통합적으로 분석하여 각 시스템이 개별적으로 선택하는 방식이 아닌, 가장 경제적이고 실행 가능한 조합으로 운영하세요.
터빈, 용광로, 보일러, 열교환기의 성능을 모델링 데이터와 비교하여, 효율 저하를 막연한 추측이 아닌 수치화된 편차로 확인하세요.
결과값이 스팀 헤더 및 터빈 제어 시스템으로 전달되어, 보고서에 머무르지 않고 최적화된 계획이 즉시 실행됩니다.
중대 오류 감지 기능이 실제 에너지 손실과 계기 결함 및 잘못된 계산값을 구분하므로, 지속적인 불균형의 원인을 정확히 파악할 수 있습니다.
전체적인 균형을 파악하고 불균형을 제거하여, 상황 변화에 유연하게 대처하면서도 안정적인 공급을 유지하세요.
Case Study
ENetOPT : 정유 플랜트
ENetOPT 적용을 통한 정유 플랜트 에너지 최적화 설계
Case Study
ENOP : 발전 플랜트
ENetOPT와 ENetPLAN을 적용한 발전 플랜트 최적화
유틸리티 에너지 네트워크 계획
ENetPLAN은 열병합 발전소 전체의 에너지 생산 및 분배 계획을 수립합니다. 단일 MILP 모델 내에서 증기, 전기, 연료 비용과 설비 효율성 및 운영 제약 조건을 종합적으로 고려하여, 특정 에너지 소비를 최소화하고 수익을 극대화하는 동시에 현장의 열 수요를 충족합니다.
핵심 역량
ENetPLAN이 유틸리티 네트워크 전반에 걸쳐 무엇을 계획하고, 얼마나 앞을 내다보는지 확인하세요.
ENetPLAN은 증기, 전기, 연료, 수소의 생산, 분배 및 소비를 하나의 통합 네트워크로 관리하여 단기 및 장기 계획을 수립합니다. 계획 범위는 수 분, 수 일부터 수 년까지 다양하며, 내장된 Gurobi MILP 솔버를 통해 실용적인 계산 속도를 보장합니다. 실시간 최적화 시스템과 연동되어 계획과 제어가 하나의 폐루프(closed loop)로 운영됩니다.
생산 계획은 단순히 생산량을 맞추는 것을 넘어 단위 에너지 소비를 최소화하도록 수립됩니다. 동일한 모델이 수소 생산, 분배, 저장 전반에 적용되며, 압축기와 같이 에너지를 많이 소비하는 설비의 가동 일정을 조정하여 에너지 비용이 가장 저렴한 시간대에 부하가 집중되도록 합니다.
적용 범위
유틸리티 네트워크를 넘어, 동일한 계획 모델을 통해 배출량, 재생 에너지 자산 및 수요 측 참여까지 포괄합니다.
단기 및 장기적인 CO2 배출량을 예측하고 이에 따른 감축 계획을 수립합니다. 재생 에너지 생산과 병행하여 그레이, 블루, 그린 수소 생산을 계획하며, 모델에는 수소 연료 전지와 CO2 포집 기술이 포함되어 있고 동일한 구조로 배출권 거래도 지원합니다.
태양광, 풍력, 배터리 저장 장치, LNG 또는 증기 터빈으로 구성된 혼합 시스템을 마이크로그리드 주파수 제어와 통합하여 하나의 구성으로 계획하고 운영합니다.
시간대별로 전환 가능한 최대 부하량을 파악하고, 개별 사이트 및 사용자 그룹 모두를 위한 DR 거래를 지원합니다.
제품 둘러보기
각 단계별 짧은 가이드를 통해 ENetPLAN에서 계획이 어떻게 수립되는지 확인해 보세요.
· 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 모델링
· 다층 구성(Multi-Layer Configuration)
· 통합 열역학 물성 계산
· 방정식 기반 시스템
· MIP 최적화 엔진 내장
· 시스템 규모에 따른 최적화 엔진 변경 가능
· 일 단위부터 연 단위까지 유연한 계획 수립 간격
ENetPLAN을 선택해야 하는 이유
수요를 예측한 다음, 실제 장비의 한계를 고려하고 현장 상황 변화에도 유연하게 대응할 수 있는 최적의 계획을 수립하세요.
여러 시나리오에 대한 조건을 설정하고 생성된 계획을 비교하여 사후 발견이 아닌 설계 단계부터 안정성을 확보합니다.
단순히 생산 목표 달성뿐만 아니라 제품 단위당 에너지 소비를 최소화하도록 계획을 수립하며, 수소 생산, 분배 및 저장을 동일한 기준으로 다룹니다.
수소 및 포집 기술을 모델에 내재화하여 생산 계획과 함께 CO2를 예측하고 감축 계획을 수립합니다.
시간대별로 이동 가능한 최대 부하를 정량화하여 수요 반응을 사후 대응이 아닌 계획된 의사결정으로 전환합니다.
태양광, 풍력, 배터리 및 터빈 자산을 하나의 구성으로 계획하여 간헐적인 출력이 시스템을 불안정하게 만드는 대신 나머지 시스템에 흡수되도록 합니다.
에너지 원단위 관리
Infotrol-EIM은 동일 조건 기준으로 공정 에너지 집약도를 실시간으로 모니터링하고, 이상 발생 시 원인을 진단하며, 모니터링 및 진단 결과를 대시보드를 통해 제공합니다.
핵심 역량
EIM이 공장에서 무엇을 모니터링하고 운영 팀에 어떤 정보를 제공하는지 확인하세요.
동일 운전 조건 기준으로 에너지 원단위를 실시간 모니터링하고, 이상 징후 감지 시 진단 로직을 자동으로 활성화합니다.
AI로 각 공정 변수가 에너지 원단위에 미치는 영향을 분석하고, 절차적 로직을 통해 원인을 파악하며, 최적 운전 대비 차이를 보여줍니다.
Microsoft Power BI 웹 대시보드를 통해 분석 결과를 실시간으로 제공하며, DCS 연동으로 신속한 현장 대응을 지원합니다.
계절, 온도, 부하, 등급의 영향을 자동으로 제거하여 운전 조건이 아닌 순수 효율성 기준으로 에너지 원단위를 비교합니다.
EIM을 선택해야 하는 이유
계절, 온도, 부하, 등급의 영향을 자동으로 식별하고 제거하여 순수하게 효율성 측면에서 집약도를 비교합니다.
사후 분석에 의존하는 대신 에너지 집약도가 상승하는 즉시 알람을 받으세요.
진단 결과가 즉시 공유되므로 공정이 진행되는 동안 근본 원인을 제거할 수 있습니다.
주기적인 검토가 아닌 데이터 기반의 적시 개선을 통해 에너지 원단위와 비용을 절감합니다.
비계획적 정지 사고로 이어지기 전에 비효율과 이상 징후를 조기에 포착합니다.
구체적인 개선점을 도출하고 지속적인 운영 개선의 기반을 마련합니다.
수행 프로세스
EIM 프로젝트는 공정 분석부터 감사까지 총 4단계로 진행됩니다.
주요 공정 변수와 동일 운전 조건을 수집하고, 에너지 원단위 변동 요인 및 대응 노하우를 파악하며, 현장 운영자 인터뷰를 통해 모니터링 범위를 정의합니다.
공정 변수 데이터를 통합 및 수집하고, 실제 현장 관리 지표에 맞춘 데이터 처리 파이프라인을 구축합니다.
에너지 원단위 이상 탐지 로직을 개발하고, 변수 영향도 분석을 위한 AI 모델을 구축하며, 동일 운전 조건 대비 비교 분석 환경을 구성합니다.
Power BI 에너지 원단위 대시보드를 구축하고, 검증을 위한 파일럿 운영을 거쳐 현장 인수 시험 및 정기 점검 기반의 감사를 수행합니다.
