[논문 리뷰] An Overview of Digital Twins Application Domains in Smart Energy Grid

Tudor Cioara, Ionuț Anghel외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 04. 16.

Digital Transformation in Industry참고 문헌 44인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 스마트 에너지 그룹에서 디지털 트윈 응용 분야에 대한 종합적인 개요를 제공하며, 에너지 자산 모델링, 고장 및 보안 진단, 운영 최적화, 비즈니스 모델의 네 가지 핵심 영역에 중점을 둔다. 사물인터넷(IoT), 빅데이터 분석, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅을 활용함으로써 디지털 트윈은 분산형 재생 가능 에너지 시스템의 실시간 모니터링, 예측 분석 및 향상된 제어를 가능하게 하지만, 표준화 및 에너지 관리 시스템과의 통합은 여전히 주요 과제이다.

ABSTRACT

The Digital Twins offer promising solutions for smart grid challenges related to the optimal operation, management, and control of energy assets, for safe and reliable distribution of energy. These challenges are more pressing nowadays than ever due to the large-scale adoption of distributed renewable resources at the edge of the grid. The digital twins are leveraging technologies such as the Internet of Things, big data analytics, machine learning, and cloud computing, to analyze data from different energy sensors, view and verify the status of physical energy assets and extract useful information to predict and optimize the assets performance. In this paper, we will provide an overview of the Digital Twins application domains in the smart grid while analyzing existing the state of the art literature. We have focused on the following application domains: energy asset modeling, fault and security diagnosis, operational optimization, and business models. Most of the relevant literature approaches found are published in the last three years showing that the domain of Digital Twins application in smart grid is hot and gradually developing. Anyway, there is no unified view on the Digital Twins implementation and integration with energy management processes, thus, much work still needs to be done to understand and automatize the smart grid management.

연구 동기 및 목표

• 스마트 에너지 그룹에서 디지털 트윈 응용의 현재 상태를 분석하기 위해.
• 에너지 자산 모델링, 고장 진단, 운영 최적화, 비즈니스 모델 등의 주요 응용 영역를 식별하고 분류하기 위해.
• 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅과 같은 지원 기술이 디지털 트윈 구현에 미치는 역할를 평가하기 위해.
• 기존 에너지 관리 프로세스와의 디지털 트윈 통합 및 표준화 부족에 대한 과제를 부각하기 위해.

제안 방법

• 최근 문헌(주로 최근 3년 이내)을 대상으로 한 스마트 그룹에서의 디지털 트윈 응용에 대한 체계적 리뷰.
• 에너지 자산 모델링, 고장 및 보안 진단, 운영 최적화, 비즈니스 모델의 네 영역에 걸쳐 디지털 트윈 활용 사례의 식별 및 분류.
• 실시간 데이터 수집을 위한 사물인터넷(IoT), 대규모 센서 데이터 처리를 위한 빅데이터 분석, 예측 모델링을 위한 머신러닝, 확장 가능한 데이터 저장 및 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅을 포함한 지원 기술 분석.
• 기존 디지털 트윈 아키텍처 및 에너지 관리 시스템과의 통합 평가.
• 확장성, 실시간 성능, 상호운용성 기반으로 제안된 디지털 트윈 프레임워크 비교.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 디지털 트윈은 스마트 에너지 그룹 분야에서 현재 어떻게 응용되고 있는가?
• RQ2 디지털 트윈 구현을 뒷받침하는 주요 지원 기술은 무엇인가?
• RQ3 기존 에너지 관리 및 제어 시스템과의 디지털 트윈 통합에서 주요 과제는 무엇인가?
• RQ4 디지털 트윈은 스마트 그룹에서 고장 탐지, 보안 모니터링 및 운영 최적화에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 에너지 부문에서 디지털 트윈 기술이 가능하게 한 새로운 비즈니스 모델은 무엇인가?

주요 결과

• 스마트 그룹에서의 디지털 트윈 응용은 급속도로 확산되고 있으며, 대부분의 관련 논문이 최근 3년 이내에 발표되어 연구 관심이 증가하고 있음을 시사한다.
• 사물인터넷(IoT), 빅데이터 분석, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅의 통합은 에너지 자산에 대한 실시간 모니터링 및 예측 분석을 가능하게 한다.
• 디지털 트윈은 시뮬레이션 기반 이상 탐지 및 그리드 장애에 대한 신속한 대응을 가능하게 하여 고장 및 보안 진단 능력을 크게 향상시킨다.
• 디지털 트윈을 통한 운영 최적화는 에너지 효율 향상, 정지 시간 감소 및 분산형 재생 가능 에너지 자원의 개선된 통합을 이끈다.
• 진전이 있음에도 불구하고, 디지털 트윈 구현을 위한 통합 프레임워크는 존재하지 않으며, 기존 에너지 관리 프로세스와의 통합은 여전히 주요 과제이다.
• 디지털 트윈을 통한 비즈니스 모델 혁신이 등장하고 있으며, 특히 예측 정비, 에너지 거래 및 그룹 서비스 분야에서 두드러진다.