인코어드 기술
인코어드는 AI 분석 엔진, 실시간 데이터 플랫폼 및 에너지 IoT의 핵심 기술을 사용하여 소규모 가정에서 대규모 신재생 자산 소유자 및 관리자에 이르기까지 모든 단계의 서비스를 제공합니다.
AI 분석 엔진
예측
기상 예측 및 위치 정보를 적용한 하루 전 또는 일과 동안 15분 단위 태양광 발전 및 수요 예측
판단
예측 알고리즘 기반 신재생 자산 및 에너지 수요 패턴의 이상 상태 및 고장 탐지·판단
최적화
비용 최소화 및 수익 최대화의 부하-태양광발전-ESS 통합 시스템 최적 운영 스케줄 계산 및 적용
부하 분리
NILM (Non-Intrusive Load Monitoring) 기술을 활용하여 전체 부하를 가전별 또는 종류별 부하로 분리
출간 논문
- Shin, et al. (2019). The ENERTALK Dataset, 15 Hz Electricity Consumption Data from 22 Houses in Korea. Scientific data, 6(1), pp.1-13.
- Lee, et al. (2019). Defining Virtual Control Group to Improve Customer Baseline Load Calculation of Residential Demand Response. Applied Energy, 250, pp.946-958.
- Ryu, et al. (2019). Convolutional Autoencoder based Feature Extraction and Clustering for Customer Load Analysis. IEEE Transactions on Power Systems.
- Shin, et al. (2019). Subtask Gated Networks for Non-Intrusive Load Monitoring. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 33, pp.1150-1157.
- Kim, et al. (2019). Practical Operation Strategies for Energy Storage System under Uncertainty. Energies, 12(6), p.1098.
- Shin, et. al. (2019). Data Requirements for Applying Machine Learning to Energy Disaggregation. Energies, 12(9) p.1696.
- Ryu, et al. (2018). Residential Load Profile Clustering via Deep Convolutional Autoencoder. 2018 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm), pp.1-6.
- Lee, et al. (2018). Assuring Explainability on Demand Response Targeting via Credit Scoring. Energy, 161, pp.670-679.
- Han, et al. (2018). Improving the Energy Saving Process with High-Resolution Data: A Case Study in a University Building. Sensors, 18(5), p.1606.
에너지 IoT
-
원격 상태 확인
집을 비웠을 때 우리 집의 재실 상태 및 멀리 떨어져 살고 있는 가족의 생활 모습을 복합 센서 또는 전기 사용량을 통해 확인해 볼 수 있습니다.
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쾌적 생활 케어
복합 센서를 이용하여 나의 적절한 수면 시간 또는 우리 집의 공기 순환 필요 여부를 체크하고 건강한 라이프스타일을 만들어 갈 수 있습니다.
-
긴급 상황 탐지
일정 기간 동안 특정 값 이하의 에너지 사용량을 유지하는 비정상 패턴을 탐지하여 긴급 상황을 알리고 확인할 수 있도록 돕습니다.
- 부하 관리 – 사용량 및 요금 확인, 누진단계 확인 등과 같은 기본 에너지 관리 서비스 제공
- 재실 파악 – 센서 및 에너지 사용량 정보를 통해 우리 집 재실 파악이 가능
- 라이프스타일 관리 – 기상, 식사 및 외출 시간에 대하여 센서 데이터를 통해 확인, 관리
- 가전제품 사용 확인 – 부하 분리 기술을 활용한 특정 가전제품 사용량 확인
- 긴급 상황 알림 – 비정상적인 사용 패턴이 감지된 경우 (예. 12시간 동안 사용량 움직임이 없는 경우) 보호자에게 실시간 알림 발송
실시간 데이터 플랫폼
인공지능 기반
통합 분산전원 관리 시스템, 아이덤스
무인 모니터링으로
O&M 비용과 발전 손실 최소화
-
통합 관리
- 여러 사이트에 대한 통합 뷰 제공
- 타 브랜드 기기 데이터 호환 및 수집 -
중앙 집중형 관리
- 모든 자산을 관리하는 하나의 솔루션
- 지역 및 사업소별 유연한 포트폴리오 그룹화
- 개별 사업소에 대한 통합 알람 시스템 -
PV 발전량 분석
- AI 예측과 실측 오차 분포를 이용
- 가동 중지 시간 단축, O&M 비용 절감
- 변화에 대한 자가 학습으로 예측 정확도 향상
최고의 운영 효율 달성 및
최대 수익 창출
-
에너지 운영 최적화
- 실시간 AI 예측 및 최적화 분석 활용
- 평균 10% 이상 운영 효율 향상 -
뛰어난 확장성
- 다양한 레거시 시스템 및 클라우드 EMS와 연결
- 여러 사이트 및 기기 브랜드 연결
- 운영 모니터링 비용 절감 -
태양광 독립 운전
- 독립 운전에서의 협력제어로 태양광 사용 가능
- 최대 30% 에너지 효율 증가
신재생
자산 관리
무인 모니터링으로
O&M 비용과 발전 손실 최소화
-
통합 관리
- 여러 사이트에 대한 통합 뷰 제공
- 타 브랜드 기기 데이터 호환 및 수집 -
중앙 집중형 관리
- 모든 자산을 관리하는 하나의 솔루션
- 지역 및 사업소별 유연한 포트폴리오 그룹화
- 개별 사업소에 대한 통합 알람 시스템 -
PV 발전량 분석
- AI 예측과 실측 오차 분포를 이용
- 가동 중지 시간 단축, O&M 비용 절감
- 변화에 대한 자가 학습으로 예측 정확도 향상
마이크로그리드
설계 및 운영
최고의 운영 효율 달성 및
최대 수익 창출
-
에너지 운영 최적화
- 실시간 AI 예측 및 최적화 분석 활용
- 평균 10% 이상 운영 효율 향상 -
뛰어난 확장성
- 다양한 레거시 시스템 및 클라우드 EMS와 연결
- 여러 사이트 및 기기 브랜드 연결
- 운영 모니터링 비용 절감 -
태양광 독립 운전
- 독립 운전에서의 협력제어로 태양광 사용 가능
- 최대 30% 에너지 효율 증가
회사 소개
인코어드는 미국 캘리포니아 산호세에서 2013년 설립된 Energy AI를 추구하는 스타트업입니다. 인코어드는 차세대 에너지 기술에 투자를 선도하는 George Soros와 SoftBank의 투자를 받았으며, 인공지능 및 빅데이터 알고리즘을 사용하여 에너지 산업에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 우리의 임무는 분산 자원과 에너지 소비자 사이를 유기적으로 연결하고, 에너지 생산과 소비의 효율성을 극대화하여, 인류의 에너지 고민을 없애는 것입니다.
투자사
협력 및 고객사
수상 경력
CIO APPLICATIONS
CIO APPLICATIONS
International Accreditation Forum
: 클라우드 기반 실시간 전력 서브미터
산업통상자원부
산업통상자원부
한국디자인진흥원
산업통상자원부
국가산업융합지원센터
한국인터넷전문가협회
지능형전력망 법제도, 정책지원 및 기술개발
산업통상자원부
서울형 R&D 지원사업 과제 우수성과 : 기술혁신 및 경제 발전 기여
서울특별시
산업 융합의 활성화 및 보급확산
산업통상자원부장관
지능형 전력망 산업 진흥을 통한 국가사회발전 기여
산업통상자원부
스마트 시티 SOC-ICT 우수기업
국토교통위원회
중소벤처기업부
주요 멤버
각 에너지 전문가, 수학자, 통계학자, 심리학자, 디자이너, 개발자, 프로젝트 설계자 분야의 10년 이상 경험을 보유한 멤버들의 구성으로 우리는 고객의 사업 경쟁력 및 서비스를 개선, 해결하기 위한 다양한 IT 기반 에너지 기술을 제공합니다. 한국 법인에 현재 33명, 미국과 일본에 20+ 멤버로 구성되어 있습니다.
임재륜
Senior Data scientist
계산 과학 박사
수학 학사
문의
인코어드와 서비스에 추가로 문의 사항이 있으신 경우 (케이스스터디, 백서, 데모 요청 등 자료 요청) esolution@encoredtech.com으로 이메일 주시거나 또는 아래의 형식을 작성하여 전송해 주시면, 48시간 안에 회신드릴 수 있도록 하겠습니다. 감사합니다.
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