NanoGrid AI ENERGY KNOWLEDGE PLATFORM
nanogrid.gngmeta.com · Energy Knowledge Platform

전력 사용과 태양광 발전을 예측하고,
충전과 전력 배분을 관리하는 플랫폼

Forecast power use and solar output,
and manage charging and power sharing

마을 · 버스 차고지 · 충전소에서 언제 전기가 남고 언제 모자랄지 미리 보여 주고, 남는 전기를 저장 · 충전 · 이웃 공급으로 돌린 뒤 누가 얼마나 쓰고 보탰는지 정산까지 이어 줍니다.

See ahead when a village, bus depot or charging site will have spare or missing power, route the spare into storage, charging and neighbours, and settle who used and contributed what.

기술 구성 — 계측 · 예측 · V2G 최적화 · 지식 DB · 규제 준수 · 사내 언어모델(sLM) — 은 아래에서 설명합니다.How it works — metering, forecasting, V2G optimisation, knowledge DB, compliance and the in-house language model (sLM) — is explained below.

플랫폼 로그인 →Sign in → 기능 둘러보기Explore features
AI illustrationAI 생성 이미지 · 개념도AI-generated illustration
4단계stages
순환 구조Circular loop
소스 → 데이터 → 지식 → 학습Source → data → knowledge → learning
13
운영 대시보드Operating dashboards
모니터링부터 sLM 승인 큐까지From monitoring to the sLM approval queue
15분min
예측 · 스케줄 해상도Forecast · schedule resolution
하루 96 슬롯 단위로 계획Planned in 96 daily slots
L0–L3
승인 등급Approval levels
모든 자동화는 등급 아래에서만All automation stays within levels
01THE CYCLE

네 단계가 하나의 플라이휠로 돕니다

Four stages turn as one flywheel

① 운영 소스에서 명세를 뽑고, ② 계측 · 예측으로 사실을 만들고, ③ 그 사실을 근거 있는 지식으로 묶고, ④ 그 위의 모든 대화와 승인을 학습 페어로 적재합니다. 학습된 사내 sLM이 다시 ①②③을 수행합니다.

① Extract specs from operating source, ② turn metering and forecasts into facts, ③ bind facts into evidence-backed knowledge, ④ store every conversation and approval as training pairs. The trained sLM then performs ①②③ again.

AI illustration
①
Source

운영 소스 → 명세서

Source → specs

소스와 기획서에서 프로그램 · SQL · 테이블을 추출해 명세서를 만들고 검산 · 승인합니다.

Extract programs, SQL and tables from source and plans into verified, approved specs.

②
Data

계측 · 예측 → 사실

Metering → facts

수요 · 태양광 · ESS · V2G를 15분 단위로 쌓고 예측과 비교합니다.

Store demand, solar, ESS and V2G in 15-minute slots and compare with forecasts.

③
Knowledge

사실 → 근거 있는 지식

Facts → knowledge

시계열 · 문서 · 규정을 지식 DB로 묶고 인사이트 문서를 정기 발행합니다.

Bind time series, documents and rules into a knowledge DB and publish insight reports.

④
Learning

대화 · 승인 → 학습 페어

Approvals → training

승인된 응답만 사내 sLM 재학습에 들어갑니다.

Only approved answers go into in-house sLM retraining.

02ARCHITECTURE

시스템 구성도 — 한 주소, 하나의 로그인

Architecture — one address, one sign-in

여러 솔루션을 억지로 한 앱으로 합치지 않고, 각자의 화면을 하나의 게이트웨이 아래 모았습니다. 모든 요청은 로그인 게이트를 통과하고, 언어모델은 사내 GPU에서 돕니다.

Instead of forcing several solutions into one app, each keeps its own screens under a single gateway. Every request passes the sign-in gate, and language models run on in-house GPUs.

AI illustration
04V2G ENGINE

V2G 최적화 — 설명할 수 있어야 쓸 수 있다

V2G optimisation — usable only if explainable

LP 솔버 대신 메리트오더 차익거래와 실행가능성 복구를 씁니다. 결과를 15분 슬롯 단위로 설명할 수 있어야 운영자와 감사자에게 내놓을 수 있고, 의존성이 적어야 망분리 환경에도 들어갈 수 있기 때문입니다.

Instead of an LP solver we use merit-order arbitrage with feasibility repair: results must be explainable per 15-minute slot for operators and auditors, and few dependencies let it run in air-gapped environments.

AI illustration
STEP 1

출발 시각까지 목표 SoC 먼저

Target SoC by departure, first

필요한 에너지를 매수 단가가 싼 슬롯부터 채웁니다. 충전만 하므로 SoC 상 · 하한을 넘는 계획은 만들지 않습니다.

Fill the required energy from the cheapest slots. Being charge-only, this step never plans outside the SoC limits.

적용 조건: 출발까지 남은 충전 가능 시간 × 충전기 출력 × 충전 효율 ≥ 필요 에너지. 이 조건이 안 되면 가능한 만큼만 채우고 ‘목표 SoC 대비 x%p 미달’ 경고를 냅니다. 목표 SoC 가 최대 SoC 보다 높으면 상한으로 잘라 경고합니다.

Applies when remaining charging time × charger power × charging efficiency ≥ required energy. Otherwise it charges as much as possible and warns “x pp below target SoC”. A target above the max SoC is capped, with a warning.

STEP 2

마진이 큰 쌍부터, 매번 재검사

Highest-margin pairs first, re-checked every time

방전 · 되채움 슬롯 쌍의 kWh당 마진을 계산해 큰 것부터 소량씩 적용하고, 매번 SoC 궤적 전체를 다시 검사합니다.

Compute the per-kWh margin for each discharge/refill slot pair, apply the largest in small steps, and re-check the whole SoC trajectory each time.

margin = ηdis × sell[d] − buy[c] ÷ ηch − degradation
degradation/kWh = pack price ÷ (capacity × cycle life × DoD 0.8)
GUARANTEES
  • 계획된 SoC 는 언제나 [최소, 최대] 안에 있습니다. 출발 목표는 충전 시간 · 출력이 충분할 때 만족하며, 부족하면 미달량을 경고합니다.
  • 목표를 채우지 못하는 차량은 방전(V2G)하지 않습니다 — 방전 후보마다 출발 목표를 다시 검사하기 때문입니다.
  • V2G 를 허용하지 않은 차량은 방전하지 않고, 출발 후에는 제어하지 않습니다.
  • 가격 차이가 열화원가와 왕복 효율 손실을 넘지 못하면 방전하지 않습니다.
  • 순수 현금 전략은 같은 요금표 · 효율 · 열화원가 가정으로 계산할 때 ‘즉시 충전’보다 비용이 크지 않습니다.
  • 슬롯마다 판단 근거가 붙어 화면에서 그대로 확인할 수 있습니다.
  • Planned SoC always stays within [min, max]. The departure target is met when charging time and power suffice; otherwise the shortfall is flagged.
  • A vehicle that cannot reach its target never discharges (V2G) — every discharge candidate re-checks the departure target.
  • Vehicles without V2G consent never discharge, and are not controlled after departure.
  • No discharge unless the price spread beats degradation cost and round-trip losses.
  • The pure-cash strategy costs no more than “charge immediately” when both are computed with the same tariff, efficiency and degradation assumptions.
  • Every slot carries its reasoning, visible on screen.
이 보장이 성립하지 않는 경우When these guarantees do not hold
  • 실제 요금 · 단가가 계획 시점 요금표와 다를 때, 발전 · 수요 예측이 빗나갈 때
  • 충전기 · 차량이 계획대로 충 · 방전하지 못할 때 (통신 장애, 차량 측 제한 등)
  • 현장 공급 용량(변압기 · 계약전력) — 현재 최적화는 이 상한을 제약으로 넣지 않습니다. 피크 저감 전략은 피크를 줄이도록 유도할 뿐 상한을 보장하지 않습니다.
  • 여러 차량은 한 대씩 순서대로 최적화합니다(동시 최적화 아님).
  • When actual tariffs differ from the planning tariff, or generation/demand forecasts miss
  • When chargers or vehicles cannot follow the plan (link loss, vehicle-side limits, etc.)
  • Site supply capacity (transformer / contracted power) is not yet a constraint; peak shaving nudges the peak down but does not guarantee a cap
  • Vehicles are optimised one at a time, not jointly

알고리즘과 계산 결과는 내부 시뮬레이터 테스트로만 확인했으며, 외부 검증이나 현장 실적은 아직 없습니다.

The algorithm and its results have only been checked with internal simulator tests; there is no external validation or field record yet.

검증 기록 · 차량 4대 · TOU 5구간 · 96슬롯 시뮬레이션Verification record · 4 vehicles · 5 TOU bands · 96-slot simulation

같은 현금 개선(3,541원)이라도 피크는 세 배 차이

Same cash gain (₩3,541), three-fold difference in peak

전략 4종을 같은 조건으로 돌려 비교합니다. 현금이 같다면 피크를 덜 키우는 쪽이 낫습니다.

Four strategies run under identical conditions. When cash is equal, the one that raises the peak less wins.

즉시 충전Immediate기준선baseline
57.3 kW
arbitrage순수 현금pure cash
102.9 kW
peak_shaving피크 저감peak shaving
34.9 kW

2026-08-31 검증 기록(시뮬레이터 21일치 데이터). 피크 비교 기준은 ‘제어 없이 즉시 충전할 때’입니다.Verification record of 2026-08-31 (21 days of simulator data). Peak is compared against uncontrolled immediate charging.

05PRINCIPLES

설계 원칙 — 사실은 SQL이, 서술은 LLM이

Design principles — facts from SQL, narrative from the LLM

AI illustration
FACTS

수치는 계산에서만

Numbers only from computation

요금 · 순부하 · SoC · 수익은 DB와 결정론적 계산에서 나옵니다. LLM은 수치를 만들지 않습니다.

Tariffs, net load, SoC and revenue come from the DB and deterministic calculation. The LLM never invents numbers.

EVIDENCE

원문 인용이 근거

Cited source text as evidence

규제 체크리스트의 모든 항목은 업로드 문서의 원문 인용을 갖고, 원문에 없는 의무를 만들지 않습니다.

Every compliance item cites the uploaded document verbatim; no obligation is created that isn't in the source.

APPROVAL

L0–L3 승인 등급

L0–L3 approval levels

자동화는 승인 등급 아래에서만 동작하고, 승인된 결과만 학습 데이터가 됩니다.

Automation runs only within approval levels, and only approved results become training data.

SOVEREIGN

사내 GPU · 망분리

In-house GPU · air-gap ready

언어모델은 사내 GPU에서 추론합니다. 외부 모델은 선택 사항이며, 데이터는 밖으로 나가지 않게 설계합니다.

Language models infer on in-house GPUs. External models are optional, and data is designed to stay inside.

06FIELD CASES

현장 적용 설계 — 이라크 · 시리아 · 인도

Field application design — Iraq · Syria · India

같은 플랫폼을 나라마다 다른 우선순위로 적용하는 파일럿 제안입니다. 나라별 문제 · 해결 방식 · 구성도는 공개로 볼 수 있고, 카드를 누르면 로그인 후 그 나라의 관리 플랫폼(실제 운영 화면)으로 이동합니다.

Pilot proposals applying the same platform with different priorities per country. Each country's problem, solution and architecture are public; click a card to sign in to that country's management platform (the live operations screens).

AI illustration
AI illustration · Iraq
IRQ · 01

이라크 · 주민투자형 태양광 × 마을허브

Iraq · Resident solar × village hub

가구는 지붕 태양광에 투자하고, 마을 공유 배터리 허브가 낮의 잉여를 모아 저녁에 되돌려 줍니다. AI가 상담 · 관제 · 정산을 맡습니다.

Households invest in rooftop solar; a shared village battery hub collects the midday surplus and returns it in the evening. AI handles advice, control and settlement.

관리 플랫폼 열기 (로그인) →Open management platform (sign-in) →
 AI illustration · Syria
SYR · 02

시리아 · E-Bus Energy Hub

Syria · E-Bus Energy Hub

밤에는 전기버스를 충전하고, 낮에는 같은 설비가 동네 필수 서비스에 우선 공급합니다. 하나의 자산, 두 가지 임무입니다.

Charge e-buses at night; by day the same assets supply essential community services first. One asset, two missions.

관리 플랫폼 열기 (로그인) →Open management platform (sign-in) →
 AI illustration · India
IND · 03

인도 · NanoGrid Village Stack

India · NanoGrid Village Stack

헐값에 수출되던 태양광 잉여를 마을 안의 허브와 EV 충전에 담아 저녁 피크에 씁니다. 가구별 정산 원장이 핵심입니다.

Solar surplus once exported cheaply is kept in a village hub and EV charging for the evening peak. A per-household ledger is the core.

관리 플랫폼 열기 (로그인) →Open management platform (sign-in) →
사례 상세 · 개요도 (공개)Case details · diagrams (public) ▶ 이라크 영상Iraq film 1:45 ▶ 시리아 영상Syria film 1:40 ▶ 인도 영상India film 3:13

세 사례 모두 설치 완료 실적이 아닌 제안 단계 파일럿이며, 영상 · AI 이미지는 구조를 설명하는 연출입니다. 본편 영상은 로그인 후 볼 수 있습니다.All three are proposal-stage pilots, not completed installations; films and AI images are explanatory illustrations. Full films require sign-in.

07ENERGY LLM

에너지를 이해하고, 이웃과 거래 조건을 함께 정하는 AI

AI that explains energy and helps neighbours agree on trade terms

발전량과 충전 수요를 바탕으로 비용을 비교하고, 거래 조건의 합의와 정산 확인을 돕습니다. 예: 오늘 13–15시에 남는 태양광으로 이웃 전기차를 충전하는 거래.

Compares costs from generation and charging demand, and helps neighbours agree terms and check settlement — e.g. charging a neighbour's EV with today's 13–15h spare solar.

AI illustration
1
Chat

대화

Chat

‘남는 전기를 팔고 싶어요’ 처럼 말하면 판매 가능량 · 비용을 쉬운 말로 설명합니다.

Say “I want to sell my spare power” — it explains sellable energy and costs in plain words.

2
Propose

조건 제안 · 비교

Propose · compare

AI 는 초안만 만들고, 서버가 값을 검증 · 계산해 버전을 만듭니다. 공급 부족 대응도 함께 비교합니다.

The AI only drafts; the server validates, calculates and versions terms — including shortfall handling.

3
Approve

양측 승인

Both approve

같은 버전을 판매자 · 구매자가 모두 승인해야 합의됩니다. 조건이 바뀌면 다시 승인합니다.

Both parties must approve the same version; any change requires re-approval.

4
Settle

계측량 정산

Metered settlement

충전소 계량값 기준으로 실제 공급량을 정산합니다. (데모: 모의 충전)

Settles on the station meter's delivered kWh. (Demo: simulated charging)

이웃 거래 데모 열기 (로그인) →Open the neighbour-trade demo (sign-in) →

데모는 판매자 · 구매자 2명, 충전소 1곳, 하루 예시 데이터로 동작하며 실제 계약 · 결제 · 충전 제어는 연결하지 않았습니다. 실제 서비스 전에는 해당 국가의 전력 거래 · 중개 · 충전 사업 제도와 계약 요건을 확인해 설계에 반영해야 하며, 법적 거래 가능성은 아직 확인하지 않았습니다.The demo runs with one seller, one buyer, one charging station and one example day; no real contract, payment or charger control is connected. Before a real service, each country's rules on power trading, brokering and charging businesses and contract requirements must be checked and reflected; legal feasibility has not yet been confirmed.

08GETTING STARTED

시작하기 — 네 걸음

Getting started — four steps

1
Sign in

로그인

Sign in

발급받은 계정으로 nanogrid.gngmeta.com에 로그인합니다.

Sign in to nanogrid.gngmeta.com with your issued account.

2
Choose mode

모드 선택

Choose a mode

왼쪽 위에서 ① 소스 코드 또는 NanoGrid 모드를 고릅니다.

Pick ① Source code or NanoGrid mode at the top left.

3
Explore

메뉴 탐색

Explore

② 데이터 · ③ 지식 · ④ 학습 메뉴에서 대시보드를 엽니다.

Open dashboards under ② Data, ③ Knowledge and ④ Learning.

4
Approve

검토 · 승인

Review · approve

검산과 승인 큐를 처리하면 그 결과가 사내 sLM 학습으로 이어집니다.

Clearing the verification and approval queues feeds in-house sLM training.

한 바퀴 돌 때마다 더 빨라지는 시스템

A system that gets faster every turn

계정이 필요하면 GnG International 담당자에게 요청해 주세요.

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플랫폼 로그인 →Sign in → 현장 사례 (공개)Field cases (public)