수처리 펌프 설비 백업전원 상태 진단

이데모는 정수장 펌프 설비의 백업전원(ESS)에서 수집한 셀·랙 단위 온도와 전압을 Machbase Neo에 저장하고, 임계치만으로는 놓치는 이상 징후를 상승률과 패턴 분석으로 잡아내는 과정을 보여줍니다. 펌프는 정전에도 멈출 수 없어 배터리 백업전원이 상시 대기하는데, 셀 하나의 열폭주가 랙 전체 화재로 번지면 곧바로 급수 중단으로 이어지기 때문에 셀 단위 감시가 필요합니다.

랙 4개와 셀 48개에서 나오는 온도·전압에 펌프 부하를 더해 98개 태그를 1초 간격으로 수집하며, 24시간 분량 846만 건을 28초(초당 약 30만 건)에 적재합니다. 태그 테이블은 METADATA 절로 사이트·랙·셀·계측종류를 함께 보관해 태그명을 문자열로 파싱하지 않고 where rack='R02' and metric='TEMP' 형태로 바로 조회하며, 초·분·시 3단 롤업이 자동 생성되어 846만 건 원본을 그대로 둔 채 집계가 즉시 나옵니다.

분석은 TQL 스크립트 8개로 임계치에서 상승률, 이상 패턴 순으로 감지 수준을 한 단계씩 올립니다. 온도 55도라는 단순 임계치는 1초짜리 센서 스파이크를 경보로 올리면서 정작 열폭주가 진행 중인 셀은 놓치지만, 5분 롤업으로 계산한 온도 상승률은 절대 온도가 임계치에 닿기 전인 51.6도 시점에 분당 0.27도라는 값으로 같은 셀을 위험으로 판정합니다. 온도가 완전히 정상인 채 전압만 처지는 열화 셀은 같은 랙 셀 간 전압 편차 추이에서만 드러나고, 1분 구간의 최대값과 평균값 차이를 보면 단발성 센서 오탐과 지속되는 실제 과열을 구분할 수 있습니다.

마지막으로 상승률·온도·셀편차·전압강하 네 가지 위험도에 가중치를 둔 룰 기반 건전성 지수로 48개 셀을 한 표에 줄 세웁니다. 열폭주가 진행 중인 셀은 18.9점 위험, 전압만 처지는 열화 셀은 74.0점 주의로 나뉘며, 점수와 함께 무엇이 점수를 깎았는지를 주요 원인으로 같이 출력해 같은 위험도라도 원인이 다르다는 점을 그대로 설명합니다.

별도의 분석 스택을 구성하거나 학습된 모델을 준비하지 않고도, 태그 테이블과 TQL만으로 설비 이상을 임계치보다 먼저 감지하고 그 판단 근거까지 웹 화면에서 바로 확인하는 방법을 확인할 수 있습니다.

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