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ⓒ홍예슬 제작

 

전력 수요량이 가장 많은 계절은 언제일까요? 아마 냉난방을 가동하는 여름이나 겨울입니다. 그렇다면 내년 여름과 겨울의 전력 수요량은 어느 정도일까요? 선뜻 예측하기가 어렵습니다. 전력 수요는 그날 기온이나 사회적 상황 등 많은 요인에 의해서 결정되기 때문입니다. 만약 수요량을 실제와 가깝게 예측할 수 있다면 더욱 안정적인 전력망 사용이 가능할 텐데요. 오늘은 이 예측에 도움을 주는 전력 수요 예측 시스템을 소개합니다.

 

전력 수요 예측 시스템이란?

전력회사는 고품질의 전력을 공급함과 동시에 효율을 위해 전력 수요를 예측하게 됩니다. 가령 100만큼의 전력이 필요한데, 90만큼을 생산한다면 10만큼의 전력 공급이 불가능하겠죠. 반대로 110만큼의 전력을 생산한다면 버려지는 전력이 발생하여 효율이 떨어지게 됩니다. 이상적인 방법은 필요 전력을 실제에 가장 가깝게 예측하는 것인데요.

 

지난 2020년 말, 한전은 전력 수요량 예측 시스템 개발에 성공했습니다. 바로 배전계통 부하 예측 및 관리시스템이 그것인데요. 기계학습과 빅데이터의 조합으로 예측 정확도를 대폭 개선한 시스템입니다. 더 자세히 소개해드리기 위해, 전력연구원 김준혁 연구원님과의 인터뷰를 진행했습니다.

 

ⓒ한국전력 전력연구원 홈페이지

 

Q. 안녕하세요, 김준혁 연구원님! 기사를 읽으실 독자분들을 위해 짧게 소개 말씀 부탁드립니다.

A. 안녕하세요. 전력연구원 스마트배전연구소에 근무 중인 김준혁입니다. 좋은 기회로 인사드리게 되어 영광입니다.

 

Q. 이번 기술 개발의 계기가 무엇인지 궁금합니다!

A. 기존의 부하예측부하 예측 방법의 경우 운영상의 편의성이 강조되고, 보수적 관점의 의사결정을 위하여 구현 및 운영되고 있습니다. 다만, 근래에 패러다임의 변화에 따라 기존의 보수적 관점의 운영/투자가 효율성 추구의 방향으로 변화하고 있습니다. 이러한 시류에 따라 부하 예측 방법에도 변화가 필요하며, 이에 우리 연구원에서 다양한 장점이 있는 기계학습 기반의 부하예측 방법을 개발하였습니다.

 

 

Q. 배전계통 부하예측 및 관리시스템은 어떻게 강한 변동성에도 불구하고 정확한 예측을 가능하게 하는지 궁금합니다!

A. 기존의 부하예측 혹은 분석 방법은 세부적인 방법에는 차이가 있을 수 있으나 큰 관점에서는 변수 간의 상관관계를 분석하고 이를 수학적으로 모델링하는 절차를 따르게 됩니다. 하지만 태양광 발전과 같은 분산전원이나 전기자동차 같은 이동형 부하가 배전계통에 연계됨에 따라서 해석의 난이도와 복잡도가 기하급수적으로 증가하게 되어 결국 신뢰할만한 수준의 예측/분석 결과를 보이기 어렵게 됩니다.

 

본 연구에서 도출된 부하 예측 방법 및 시스템은 기계학습을 기반으로 하므로 개별 구성 간의 관계를 포괄적으로 학습하고 해석하게 됩니다. 이에 분산전원이나 이동형 부하 등에 의하여 급변하는 환경에서도 강건하게 예측을 수행할 수 있다는 특장점을 갖게 됩니다.

 

ⓒ한국전력 전력연구원 보도자료

 

Q. 이번 시스템 개발을 통해 얻게 될 효과가 무엇인가요?

A. 기계학습 기반의 부하예측 방법을 적용하게 된다면, 기존의 보수적 관점에서 효율성 추구의 관점으로 패러다임의 전환이 가능할 것입니다. 거시적인 관점에서의 효과는 논외로 하고, 당장 한전의 업무 중 배전계통의 투자 의사 결정 업무를 대상으로 보더라도 좀 더 정확하고 합리적인 기준으로 필요 개소에 투자 계획을 수립할 수 있습니다. 전체적인 투자 비용의 절감을 비롯해 필요 개소에 선제적 관점에서 투자할 수 있다는 효과가 있겠죠. 이는 투자효율 개선과 전력공급 신뢰도 향상이라는 효과로 정리할 수 있습니다.

 

Q. 마지막으로, 향후 발전 계획을 소개 부탁드립니다!

A. 빅데이터와 기계학습 그리고 큰 틀에서의 인공지능 기술은 인적의존도를 낮추거나 의사결정의 효율을 개선하는 등의 다양한 장점이 있습니다. 전력 수요 예측 시스템에서는 부하 예측을 주된 목표로 시스템이 구현되어 있지만, 한전의 업무 전반에 걸쳐 해당 기술을 접목하여 개선할 수 있는 부분이 상당수 있다고 판단됩니다. 앞으로 이러한 부분에 대해 좀 더 고민하고 개발하고자 합니다.

 

인터뷰를 통해 배전계통 부하예측 및 관리시스템에 관해 자세한 정보를 배울 수 있었는데요. 시스템을 개발을 통해 비용적인 측면뿐만 아니라 전력공급의 신뢰도를 향상하고 미래의 투자 결정에 도움을 줄 수 있다니 정말 놀랍습니다. 지속적인 시스템 개발을 통한 정확도 향상으로 우리 삶에 더 큰 도움을 줄 수 있길 기대합니다.

 

 

 


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  • 한입거리간식통 2021.02.23 14:09
    와.. 기술 발전 속도가 놀랍네요.. 낭비되는 전력을 줄여 환경에도 큰 도움이 될 것 같아요!

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