부하상태예측 정확도 개선으로 연간 투자비용 80억원 절감효과 기대
[일렉트릭파워 이재용 기자] 한전 전력연구원(원장 김태균)은 한전KDN, 한국과학기술원, 아이렉스넷와 공동으로 ‘배전계통 부하예측 및 관리시스템’을 개발했다고 12월 30일 밝혔다.
전력계통에서 전력의 공급량과 전력의 수요량이 같아야 안정적인 전력망 운영이 가능하다. 하지만 전력 수요량 예측은 계절 및 사회적 요인 등 다양한 원인으로 달라지므로 파악이 어렵다.
인공지능을 활용한 전력 수요 예측을 위한 시도는 꾸준히 있었지만, 전력데이터 확보 및 실증의 어려움으로 시스템 개발이 어려웠다.
한전 전력연구원은 한전의 전력데이터를 활용해 매달 수백억 건의 데이터를 처리하는 빅데이터 시스템을 구축하고, 인공지능을 적용한 전력 수요량 예측 시스템인 ‘배전계통 부하예측 및 관리시스템’을 개발했다. 또 전국 1만여 전력 선로를 대상으로 실증을 마쳤다.
전력연구원 관계자는 "‘배전계통 부하예측 및 관리시스템’은 전력 수요량의 패턴인식 및 패턴 변화 감지 기반의 재학습 기능을 적용해 태양광·풍력 등 날씨에 따라 발전량이 급격히 달라지는 상황에서도 정확한 예측이 가능하다"고 설명했다.
전력연구원이 개발한 ‘배전계통 부하예측 및 관리시스템’은 배전계통의 운전효율 개선 및 설비투자 비용 절감으로 연간 80억원의 절감효과가 기대된다.
또 고부가 데이터 확보를 통한 직간접 이윤이 연간 100억원에 달할 것으로 예상된다.
전력연구원은 2021년 한전 내 전체 사업소에 개발시스템을 보급할 계획이며, 베트남·미얀마 등에 기술을 수출할 계획이다. 아울러, 사우디아라비아·요르단 등 중동국가를 대상으로 기술수출을 기획 중이다.
전력연구원 관계자는 “능동형 배전계통 관리기술은 설비투자의 관점에서 설비효율 개선의 관점으로의 운영패러다임 변화를 이끌 수 있다”며, “현 정부에서 추진하는 4차 산업혁명의 과학기술혁신 이행계획에 상당부분 기여할 것”이라고 말했다.
