사진. BECKHOFF

에너지 모니터링 및 스마트한 계측 기술을 탐구하는 프로젝트의 일환으로 Grundfos, Microsoft 및 Beckhoff는 덴마크, Arhus 지역의 학생 기숙사 ‘Grundfos Kollegiet’에 지능형 PLC 시스템을 설치했다. 이 시스템은 마이크로소프트 Azure 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 에너지 모니터링 시스템에 데이터를 전송한다. 기숙사는 항구 근처에 있으며 최첨단 에너지 효율 표준에 따라 건축되었고 최신 건축 및 자동화 기술을 갖추고 있다. 에너지 모니터링 시스템은 최적의 빌딩 운영을 위한 데이터베이스를 생성한다. ‘Living Lab’의 거주자를 프로젝트에 포함시킴으로써, 빌딩 소유주들은 거주자의 편의를 저해하지 않고 효율성을 높일 수 있다.

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Grundfos 프로젝트의 첫 번째 버전은 특수 서버 인프라와 데이터베이스를 빌딩에 설치하는 것으로 2012년 초에 구현되었다. 모니터링 주기가 짧아지고 현재와 과거의 상황을 완벽하게 분석 하는데 필요한 데이터의 양이 많아짐에 따라 IT 인프라를 관리 하는 것은 인력과 금전적인 측면에서 점점 더 많은 비용이 든다. 다양한 사용자 그룹에 의해 이 모든 데이터에 대한 액세스를 보호 하기 위해서는 점점 복잡한 시스템이 필요했다.

미래의 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 프로젝트에 참여한 당사자들은 2015년에 프로젝트를 재설계하고 서버 인프라를 클라우드 기반 시스템으로 마이그레이션하기로 결정했다. 이러한 변화의 일환으로, Beckhoff의 고도로 확장 가능한 제어 기술은 유연성을 보여 주었으며, 로컬 빌딩 자동화 플랫폼을 완벽하게 개조하여 클라우 드에 대한 링크를 제공했다. 이제 PLC 및 I/O 서브시스템은 구성 하기 쉽고 프로그래밍이 필요없는 TwinCAT IoT 소프트웨어를 통해 클라우드 기반 시스템에 에너지 데이터를 전송한다.

마이크로소프트 Azure 클라우드 플랫폼은 데이터 처리 및 저장을 위한 빠르고 확장 가능한 인프라를 구축하는데 필요한 모든 것을 제공한다. ‘Living Lab’의 에너지 모니터링 데이터에 대한 액세스는 광범위한 사용자 그룹을 위해 정의되고 활용될 수 있다. 그 정보는 Grundfos의 연구 및 기술 부서뿐만 아니라 빌딩 거주자 및 관리인에게 제공된다. Grundfos는 거주자 및 빌딩 관리 시스템과 관련하여 다양한 연구를 수행함으로써, 현 제품 뿐만 아니라 신제품 제공 및 비즈니스 모델에 대한 새로운 사용 옵션을 확인하는데 사용되기를 원한다. Arhus 대학 또한 거주자 행동과 에너지 사용 사이의 관계를 분석하는데 그 정보를 이용한다.

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에너지 모니터링 시스템은 모든 에너지 소비 데이터를 저장 및 분석하는 것뿐만 아니라, 경보를 관리하는데도 사용된다. 빌딩 12층에는 156개의 주거 시설이 있으며, 3,000개의 센서가 3초마다 에너지 데이터를 수집하여 상위 시스템으로 전송한다. 센서는 Beckhoff BC9191 버스 커플러 및 CX9020 임베디드 PC에 연결된다.

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중앙의 Beckhoff 산업용 PC는 TwinCAT IoT Data Agent 소프트웨어를 실행하여 OPC-UA를 통해 센서 데이터를 수집하며 마이크로소프트 Azure 클라우드, 특히 Azure IoT Hub의 게이트웨이 역할을 한다. TwinCAT IoT Data Agent는 PLC 시스템을 클라우드 환경에서 효과적으로 분리한다.

Publisher/Subscriber 메커니즘 및 중앙 메시지 브로커인 Azure IoT Hub를 통한 통신 덕분에 통신 프로세서와 관련된 장치와 서비스는 서로의 주소를 누설할 필요가 없다. 그들은 모든 메시지 주소 지정 기능을 처리하는 중앙 브로커를 통해 독점적으로 통신한다.

게이트웨이 PC 앞에 설치된 방화벽의 관점에서 볼 때 데이터 통신은 전송 및 수신 메시지 모두에 대한 암호화된 링크를 제공 하며 방화벽은 들어오는 모든 통신을 완전히 차단하여 외부로 부터의 원하지 않는 액세스를 방지한다. 이것은 거주자의 개인 데이터, 회사의 지적 재산 및 빌딩 운영을 우발적이거나 의도적인 조작으로부터 보호한다.

데이터 에이전트의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 사용하면 Azure IoT Hub에 전송할 센서 데이터를 쉽게 구성할 수 있다. 다양한 매개변수를 통해 관리자는 주기적으로 특정 값이 변경되 거나 특정 작업이 실행될 때 전송이 시작될 시기를 정의할 수 있다. 내부 버퍼링 메커니즘은 누락된 센서 데이터가 정전 후 전송되도록 한다. 연결이 실패하면 TwinCAT IoT Data Agent는 타임스탬프를 기록한다. 연결이 복원되면 Date Agent는 누락된 데이터를 내부 메모리에서 검색하여 Azure IoT Hub로 전송한다.

에너지 효율적인 빌딩인 Grundfos Kollegiet는 학생들에게 Arhus의 새로운 항구 지역에 매력적인 주거환경을 제공한다. 마이크로소프트 Azure 클라우드와 연결된 최첨단 에너지 자동화 기능을 사용하면 에너지 절약 가능성을 최소화할 수 있다(사진. BECKHOFF).

중앙 및 안전한 메시지 기반 연결 서비스인 Azure IoT Hub는 에너지 데이터를 수신하여 마이크로소프트 Azure 내의 모든 참여 클라우드 서비스로 전달하는 일을 담당한다. 에너지 데이터의 추가 분석은 디바이스를 관리하고 Azure SQL Data Warehouse 및 PowerBI를 통해 처리할 원시 데이터를 수집하는 마이크로소프트 IoT Suite로 가능하다. Azure Stream Analytics 및 Azure Machine Learning은 예외를 감지하는데 사용된다. 이러한 서비스의 특수 알고리즘은 특정 기간 동안 센서가 탐지한 값이 정상 범위를 벗어나 기록되지 않을 수 있는지 여부를 인식한다. 이러한 이벤트가 발생하면 시스템은 전자 메일을 통해 경보를 발행한다.

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또한 학생 거주자와 같은 다양한 사용자 그룹은 특수 프로그 래밍 인터페이스를 통해 에너지 데이터에 액세스하여 프로젝트의 일환으로 또는 대학 과정 요구사항을 충족시키기 위해 자신의 앱 이나 알고리즘을 개발할 수 있다. 히스토리 에너지 데이터를 검색하는 기능을 포함하는 프로그래밍 인터페이스는 Azure Service Fabric을 기반으로 한다. 그 데이터는 다양한 사용자 그룹을 인증하는 Azure의 Active Directory 및 Application Insights 서비스를 통해 보호된다.

이 프로젝트가 인상적인 세부사항을 보여주기 때문에 Date Agent를 사용하여 오래된 기존 제어 시스템들에 새로운 기술을 쉽게 추가하고 그들을 클라우드에 연결할 수 있다. 이것은 실제 TwinCAT 자동화 프로젝트를 수정하지 않고도 가능하며 기존 시스템에 대한 투자를 보호한다. 또한 클라우드 기반 시스템을 사용하면 하드웨어나 소프트웨어에 투자하지 않고도 변화하는 요구사항에 유연하게 시스템을 적용할 수 있어서 운영비용이 크게 절감된다.