National Grid, Oracle Cloud를 통해 날씨 분석 정확도 40% 향상
Oracle Cloud Infrastructure에서 재생 에너지원을 분석하는 National Grid의 머신 러닝은 이전 솔루션보다 40% 더 정확하며 질의 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축했습니다.
“Oracle Cloud Infrastructure를 사용하면 수만 개의 모델을 처리할 수 있기 때문에 알고리즘을 매우 신속하게 학습시킬 수 있습니다. Oracle Cloud Infrastructure는 당사에서 수행하는 유형의 업무를 위한 세계 최고의 플랫폼 중 하나입니다.”
비즈니스 당면 과제
영국의 모든 국민은 전력이 필요할 때 전력을 얻을 수 있습니다. National Grid ESO는 영국의 탄소 배출량 절감을 위해 노력하고 있으며, 이러한 노력의 일환으로 2025년까지 일부 시간만이라도 탄소 기반의 에너지를 사용하지 않고 운영하는 것을 목표로 합니다. 이렇게 하려면 풍력 및 태양열과 같은 에너지원에서 생성되는 재생 에너지를 훨씬 더 많이 사용해야 하는데, 재생 에너지원은 날씨에 따라 달라지기 때문에 재생 에너지 사용량을 예측하기가 힘듭니다.
이러한 이유로 National Grid ESO는 특정한 모든 순간에 사용 가능한 재생 에너지 양을 정확히 측정하는 작업의 복잡성을 완화하는 머신 러닝 모델이 필요했습니다. 예를 들어 수백 곳의 대규모 발전소가 아닌 작동 방식이 각기 다른 태양열 패널과 풍력 터빈이 사용되는 수백만 개의 발전원에서 확보되는 전력을 추정해야 하는 것입니다. National Grid ESO는 복잡한 머신 러닝 모델을 실행하기 위해 처리 시간이 매우 짧은 초고속 컴퓨팅 기능이 필요했습니다.
Oracle은 역할을 제대로 수행합니다. 그래서 신뢰할 수 있죠. Oracle은 실패 없이 탁월하게 작업을 수행합니다.
National Grid가 Oracle을 선택한 이유
National Grid ESO는 오랫동안 Oracle Database를 사용하여 개발 작업을 진행해 왔기 때문에 팀은 필수 워크로드 및 데이터와 관련하여 Oracle을 신뢰했습니다. 팀은 Oracle Cloud infrastructure를 사용하여 영국의 에너지 공급 및 수요를 예측하는 데 필요한 머신 러닝 모델을 실행할 수 있는 가상 슈퍼컴퓨터 Mildred를 구축했습니다.
결과
National Grid ESO는 현재 Oracle Cloud Infrastructure에서 실행되는 모델의 성능 개선이 최대 40%에 달합니다. National Grid ESO 팀이 Oracle Cloud Infrastructure에서 첫 번째 머신 러닝 모델을 실행했을 때, 당시 운영 환경에서 사용되던 기존 모델에 비해 정확도가 40% 더 높았습니다. 팀은 워크로드를 실행하는 데 몇 시간이 걸릴 것으로 예상했지만 워크로드는 몇 분 만에 실행되었습니다.
팀은 Oracle Cloud Infrastructure에서 머신 러닝 모델을 실행하여 사람이 분명하게 파악할 수 없던 데이터 패턴을 발견할 수 있게 되었습니다. 또한 National Grid ESO는 인프라를 관리하지 않고 전략적 프로젝트에 집중할 수 있습니다.
Oracle Cloud Infrastructure는 머신 러닝을 위한 개방형 플랫폼을 제공하므로 National Grid ESO는 2만 1000개 이상의 머신 러닝 모델을 사용하여 태양 에너지 공급을 예측하고 관리할 수 있습니다.
영국은 Oracle Cloud Infrastructure를 사용하여 에너지 공급을 예측한 2019년 12월을 마지막 달로 하는 12개월의 기간 동안 재생 에너지원으로부터 48.5%의 전기를 생산하는 역사적인 기록을 세웠습니다.