AEGIS ONE / 솔루션 / D08

D08ESS · Industrial AI Solution

ESS

설비 상태와 이상 징후를, 근거와 함께 살펴봅니다.

배터리 모듈의 온도·전압 변화를 열화상처럼 보고, 이상 발열은 운영자 승인 뒤에만 조치합니다.

  1. 01 · 자료들어오는 자료 3가지BMS·PCS 상태 자료 · 온도·환경·전력 관측 · 점검·운전 이벤트
  2. 02 · AI 분석이상 발열 감지같은 랙 평균 대비 온도·상승 속도를 비교해 이상 모듈 표시
  3. 03 · 사람의 결정운영자 검토AI는 근거를 정리해 넘기고, 이 단계는 담당자가 확인하고 결정합니다.
  4. 04 · 남는 근거화면에 남는 근거 3가지설비별 상태·연결 품질 · 이상 징후 검토 목록 · 점검·조치·승인 이력

색 읽는 법자료AI 분석근거 묶음사람의 결정기록·확인

01현장의 질문

현장은 이것부터 묻습니다

  1. Q1어느 모듈이 평소와 다르게 뜨거워지나?
  2. Q2BMS 경보는 믿을 만한가?
  3. Q3정지·점검 판단의 근거를 남겼나?

02한 장면으로 보는 판단

평소보다 1.8도 빠르게 데워지는 모듈

○○ ESS 사이트 컨테이너 3호

  1. 현장

    충전 중인 컨테이너 3호. BMS 경보는 아직 없습니다.

  2. AEGIS

    랙 R3-05 모듈 하나가 같은 랙 평균보다 1.8도 높고, 온도 상승 속도도 두 배라고 표시합니다. 열화상처럼 공간에 보여 줍니다.

  3. AEGIS

    같은 시각 해당 모듈 셀 전압 편차도 커졌습니다. 반대로 옆 모듈 센서는 값이 40분째 고정이라 신뢰도 낮음으로 따로 표시합니다.

  4. 운영자

    충전 전력 제한과 현장 점검을 승인합니다. AI는 권고만 하고, 설비 제어는 승인 뒤에만 실행됩니다.

  5. AEGIS

    냉각 팬 고장으로 확인. 조치·승인·결과를 하나의 기록으로 묶고, 같은 팬 모델을 쓰는 다른 랙을 점검 목록에 올립니다.

결과경보가 울리기 전의 작은 차이를 먼저, 그러나 설비를 멈추는 결정은 언제나 사람이.

EVIDENCED08-2026-0714-1023
time
13:25:08 KST
inputs
BMS · PCS·전력 계량
model
ess-thermal v2.5
confidence
0.93
decision
충전 전력 제한 · R3-05 점검
approved
운영자
sha256
10236571c0…118bb0

이전 기록과 해시로 연결

03AI가 하는 일

AI는 근거를 모으고,
사람은 판단합니다

04기술 구조

어떤 데이터를,
어떤 모델로 읽는가

사용 데이터

BMS셀 전압·온도 · 1초
PCS·전력 계량충·방전 전력
환경 센서컨테이너 온습도·냉각
운전·점검 이벤트정비 이력

AEGIS 엔진 구성

  • DATA자료 품질 확인통신 끊김·값 고정·시각 어긋남 감지
  • MODELS이상 발열 탐지 (랙 내 상대 비교 + 시계열 예측)모듈별 이상 점수와 상승 속도
  • MODELS열화 추정 (전기화학 지표 + 머신러닝)모듈 상태(SOH) 추세
  • AGENTS조치 권고 에이전트전력 제한·점검 권고안, 승인 대기

처리 흐름과 걸리는 시간

  1. 01수집·품질 확인1초
  2. 02이상 점수 계산10초 주기
  3. 03권고안 작성수 초
  4. 04운영자 승인필수
  5. 05조치·기록자동

05데이터 · 업무 흐름 · 근거

들어온 데이터가
승인 기록이 되기까지

들어오는 데이터

  • BMS·PCS 상태 자료
  • 온도·환경·전력 관측
  • 점검·운전 이벤트
  1. 01설비 자료 연결
  2. 02시각·품질 확인
  3. 03상태 변화 비교
  4. 04운영자 검토사람의 승인
  5. 05승인 조치·기록

화면에 남는 근거

  • 설비별 상태·연결 품질
  • 이상 징후 검토 목록
  • 점검·조치·승인 이력

06검증 · 구축 · 보안

정확도는 공개하고,
데이터는 현장에 둡니다

정확도 검증 방식

  • 과거 이벤트 재현실제 고장 이벤트로 몇 분 먼저 잡았는지 측정
  • 오경보 관리주별 오경보 비율 공개, 기준 초과 시 임계값 재검토
  • 독립 안전 계층AI와 별도로 BMS 보호 기능은 그대로 유지

구축 · 보안

  • 구축사이트 엣지 + 운영센터 서버
  • 제어 분리AI는 읽기 전용, 제어 명령은 승인 시스템을 거쳐서만
  • 보안제어망과 정보망 분리, 접근 기록 전수 보관

근거 묶음에 남는 것

EVIDENCE · D08-2026-0714

  • 원시 센서 값과 품질 상태
  • 이상 점수·비교 기준
  • 권고안과 승인자
  • 점검 결과

07확인 지표

효과는 같은 방법으로
도입 전과 비교합니다

확인 지표도입 전 기준값 (PoC)파일럿에서 판정
K1이상 감지 선행 시간과거 이상 이벤트를 BMS 경보보다 몇 분 먼저 잡았는지재현 시험으로 측정
K2오경보 비율주별 이상 알림 중 실제 이상 비율오경보 비율이 기준 이하인지
K3승인 기록 누락 건수조치 기록 중 승인자 누락 건수0건 유지

측정 방법은 PoC 시작 때 현장과 함께 확정하고, 도입 전과 같은 방법·같은 기간 길이로 비교합니다.

08도입

작은 검증부터 시작합니다

  1. 현장 진단데이터·업무·보안 요건 확인
  2. PoC 검증실데이터로 모델 정확도 확인
  3. 파일럿 운영실제 업무 흐름에서 승인·기록
  4. 확산·운영현장 확대와 모델 지속 개선
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