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‘빅데이터·AI 전력부하예측 및 상태진단 시스템’
전력연구원, 개발 후 전국 1만여 개 배전선로에 실증 및 적용
2021년 09월 08일 (수) 김남표 elenews@chol.com

배전계통 부하예측 및 상태진단 정확도 향상을 위해 한전 전력연구원(원장 김태균)이 개발한 ‘빅데이터·인공지능 전력부하예측 및 상태진단 시스템’이 개발 완료 후 2021년 8월 기준 전국 1만여 개 배전선로에 실증 및 확대 적용됐다.

‘빅데이터·인공지능 전력부하예측 및 상태진단 시스템’은 태양광발전, 전기자동차 등에 의해 복잡·다변화하는 배전계통의 부하를 인공지능을 기반으로 능동적으로 예측하고, 배전계통의 상태를 진단하는 시스템이다.

인공지능 기반 부하예측 기법은 데이터의 건전성에 따라 산출물의 신뢰도가 달라질 수 있는데 수집된 전력데이터의 신뢰도 확보를 위해 별도의 군집화 알고리즘 및 심화학습 알고리즘 등의 인공지능 기술을 접목, 수집데이터를 자동으로 학습해 전력데이터의 정상 및 이상 여부를 능동적으로 판단한다.

신뢰도가 확보된 전력데이터를 활용해 인공지능 기반 배전선로의 부하를 예측하며, 일르 토대로 과부하 횟수와 빈도 등 배전선로의 투자 우선순위를 계산할 수 있는데 이 기술은 세계 최대 규모로 전국 1만여 개 배전선로에 접목해 부하예측 및 상태분석 평균정확도 90%를 달성했다.

또 복잡한 계통에 대한 특화분석이 가능하도록 수집된 데이터로부터 대표패턴을 추출하는 기능과 배전계통 구간부하 등의 정보를 효율적으로 제공하고 모의할 수 있어 전국 1만여 개 선로 내의 약 10만여 개별구간에 대해 실시간 부하를 예측하고, 상태를 진단해 부하패턴 변화에 능동적인 선제적 조치가 가능하다.

분산전원 연계비중 증가에 따라 배전계통 해석 난이도가 높아지므로 인공지능 기반 포괄적 배전계통 해석이 필수적인 가운데 인공지능 특화형 전력 빅데이터 처리 및 관리기술을 통해 배전선로 부하예측 정확도를 기존 70%에서 90%까지 향상시켰다.

이를 통해 배전계통 운영·계획 측면의 투자효율 개선으로 연간 투자비용을 약 80억 원 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

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