01전력 가용성 및 용량
- 문제
- 확장 수요가 가용 용량을 초과할 수 있습니다.
- 데이터
- 계약 용량, 접속 조건, 과거 최대 부하.
- 의사결정 지원
- 용량 시나리오와 확장 제약을 비교합니다.
KiWi 핵심 기술 / AI-EDC
AI 데이터 센터 에너지 운영 체계
AI-EDC 에너지 데이터 아키텍처를 통해 수급 분석, 재생에너지 매칭, 저장 협업 및 추적 가능한 기록을 연결하여 AI 데이터 센터의 에너지 계획과 운영 의사결정을 지원합니다.
개념 이미지 · KiWi 소유 시설이나 실제 고객 사업장이 아닙니다
기술 프레임워크 × 응용 검증
AI-EDC는 AI Energy Data Center를 뜻합니다. 기존 기술 프레임워크와 소매업 분야의 근거 또는 시뮬레이션만으로 AI 데이터 센터의 실운영 역량이 입증되는 것은 아닙니다. 이 페이지는 응용 및 현장 검증 방향을 제시합니다.
01 / AI-EDC
에너지 문제에서 정보에 기반한 의사결정으로
연산 부하는 출발점일 뿐입니다. 공급, 시설, 계약 및 기록을 공통 에너지 관점에서 살펴봐야 합니다.
02신뢰성 및 위험
- 문제
- 백업 조건과 전력 공급 관련 사건 정보가 분산되어 있습니다.
- 데이터
- 공급 관련 사건, UPS 상태 및 유지보수 기록.
- 의사결정 지원
- 사업장 팀이 평가할 수 있도록 위험 신호를 드러냅니다.
03가변 연산 부하
- 문제
- 작업량 변화에 따라 전력 수요가 달라집니다.
- 데이터
- GPU 작업량 요약, 계량기 및 작업 일정.
- 의사결정 지원
- 부하 범위를 예측하고 일정을 제안합니다.
04냉각 및 시설 가시성
- 문제
- IT와 시설 에너지 데이터를 대조하기 어려울 수 있습니다.
- 데이터
- 냉각 에너지, 온도 및 시설 계량기.
- 의사결정 지원
- 장비를 직접 제어하지 않고 연관성과 데이터 공백을 파악합니다.
05재생에너지 시간대 정렬
- 문제
- 재생에너지 발전과 수요가 일치하지 않을 수 있습니다.
- 데이터
- 공급 곡선, 부하 프로파일 및 계약 조건.
- 의사결정 지원
- 시간대 일치와 잠재적 부족분을 비교합니다.
06비용 및 기록 추적성
- 문제
- 요금, 정산 및 의사결정 근거가 분산되어 있습니다.
- 데이터
- 요금, 계약, 정산 및 데이터 버전.
- 의사결정 지원
- 추적 가능한 증빙 기록을 바탕으로 비용 시나리오를 비교합니다.
GPU, 냉각 및 UPS는 데이터와 운영 맥락을 나타내며, KiWi가 이를 직접 제어한다는 주장이 아닙니다.
02 / AI-EDC
6개 계층. 하나의 에너지 관점.
기존 AI-EDC 기술 추상 모델을 AI 데이터 센터 검증으로 확장합니다. 명확한 입력, 처리 및 출력이 각 계층을 연결합니다.
AI-EDC / 01
장치 및 엣지 수집
- 입력
- 계량기, 센서 및 장비 상태.
- 처리
- 호환되는 엣지 장치에서 샘플링, 버퍼링 및 품질 확인.
- 출력
- 출처와 타임스탬프가 포함된 측정값.
데이터 흐름
권한에 따른 데이터 통합 및 분석이며 물리적 전력 이동이 아닙니다.
물리적 전력 흐름
전력망, 장비 및 적용 계약에 따라 결정됩니다. 표시된 연결은 인도 약속이 아닙니다.
조건부 제어
호환 장치, 권한, 통합 및 현장 검증이 필요하며 기본 기능은 의사결정 지원입니다.
클라우드 / 엣지 협업은 호환성, 권한, 통합 및 현장 검증에 따라 달라집니다. AI 데이터 센터 응용을 이미 확립된 실운영 구축으로 해석해서는 안 됩니다.
03 / AI-EDC
데이터와 의사결정을 연결하는 15분 계획 주기
- 01 →
데이터
소비, 공급, 상태 및 계약 데이터를 정렬합니다.
- 02 →
예측 및 매칭
부하 예측, 공급 시간대 및 제약을 비교합니다.
- 03 →
급전 및 거래
승인된 팀이나 시스템에 운영 일정 / 거래 의사결정 지원을 제공합니다.
- 04 →
근거 및 대시보드
출처, 의사결정 버전 및 실행 피드백을 보존합니다.
15분은 계획 / 데이터의 시간 해상도이며, 예측 정확도, 제어 응답 시간, 자율적인 물리적 급전 또는 신뢰성을 보장하지 않습니다. 프로젝트 범위 내에서 호환되고 승인된 시스템의 제어 기능이 현장 검증되지 않는 한, ‘급전 및 거래’는 의사결정 지원을 의미합니다.
04 / 개념 인터페이스 / 데모 데이터
에너지 맥락을 하나의 화면으로
합성 시나리오이며 실시간 고객 데이터, 실제 시설 또는 견적이 아니고 검증된 절감 효과도 아닙니다. 전력 단위는 MW, 구간 에너지 단위는 MWh입니다. 시간은 데모 일자의 현지 시각을 의미합니다.
부하13MW
재생에너지7MW
전력망 공급6MW
저장 장치 방전0MW
시작 SOC70%
종료 SOC70%
부하 및 재생에너지 곡선 (MW)
— 부하— 재생에너지
구간 에너지 수지
13 MW = 7 + 6 + 0 MW / 12:00–12:15
부하 = 재생에너지 + 전력망 + 저장 장치 방전. 데모 저장 용량: 10 MWh, 방전 효율: 95%. SOC 감소 = 방전 MW × 0.25 h ÷ 0.95 ÷ 10 MWh × 100. 각 구간은 독립적인 시나리오이며 연속 급전 약속이 아닙니다.
곡선 데이터 및 구간 상태
| 시간 | 부하 (MW) | 재생에너지 (MW) | 전력망 공급 (MW) | 저장 장치 방전 (MW) |
|---|---|---|---|---|
| 08:00 | 12 | 2 | 10 | 0 |
| 10:00 | 12.5 | 5 | 7.5 | 0 |
| 12:00 | 13 | 7 | 6 | 0 |
| 14:00 | 13 | 6 | 7 | 0 |
| 16:00 | 12.5 | 3 | 8.5 | 1 |
| 18:00 | 12 | 1 | 10 | 1 |
합성 시나리오이며 실시간 고객 데이터, 실제 시설 또는 견적이 아니고 검증된 절감 효과도 아닙니다. 전력 단위는 MW, 구간 에너지 단위는 MWh입니다. 시간은 데모 일자의 현지 시각을 의미합니다.
05 / AI-EDC
네 가지 가치 방향. 성능을 전제로 약속하지 않습니다.
전체 가시성
IT, 시설 및 공급 데이터를 정렬하여 공백과 의존 관계를 파악합니다.
공급 / 저장 조율
공급, 저장 제약 및 부하 시간대를 비교하여 조건부 조율 계획을 수립합니다.
비용 / 위험 평가
명시적인 가정과 계약 제약을 바탕으로 검토 가능한 비용 및 위험 시나리오를 비교합니다.
추적 가능한 기록
기록 준비를 위해 출처, 버전 및 의사결정 근거를 보존하며, 인증이나 보고 요건 준수를 보장하지 않습니다.
KiWi New Energy
데이터와 운영 조건에서 시작하세요
KiWi와 데이터 가용성, 통합 경계 및 검증 범위를 논의하여 검토 가능한 다음 단계를 정하세요.