• 제목/요약/키워드: 재생에너지 발전량 예측제도

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통계적 및 인공지능 모형 기반 태양광 발전량 예측모델 비교 및 재생에너지 발전량 예측제도 정산금 분석 (Comparison of solar power prediction model based on statistical and artificial intelligence model and analysis of revenue for forecasting policy)

  • 이정인;박완기;이일우;김상하
    • 전기전자학회논문지
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    • 제26권3호
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    • pp.355-363
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    • 2022
  • 우리나라는 2050년 탄소중립을 목표로 신재생에너지 중심으로 에너지 공급원을 전환하고 확대하는 계획을 추진 중이다. 신재생에너지의 간헐적 특성으로 에너지 공급이 불안정성이 커짐에 따라 정확한 신재생에너지 발전량 예측의 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 따라 정부는 신재생에너지를 집합화하여 관리하기 위한 소규모 전력중개시장을 개설하였고, 재생에너지 발전량 예측제도를 도입하여 예측정확도에 따라 정산금을 지급하는 제도를 시행 중이다. 본 논문에서는 우리나라 신재생에너지 전원의 대부분을 차지하는 태양광 발전에 대하여 통계적 및 인공지능 모형을 이용하여 예측모델을 구현하였으며, 각 모형의 예측정확도 결과를 비교 분석하였다. 비교 모델 중에서 CNN-LSTM(Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks) 모형이 가장 높은 성능을 가짐을 확인하였다. 예측정확도에 따른 예측제도 정산금 수익을 추정해보았고, 예측보유 기술 수준에 따라 수익 편차가 24% 정도 커질 수 있음을 확인하였다.

공공기관, 소수력발전 개발 주도

  • 이종수
    • 월간 기계설비
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    • 통권226호
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    • pp.42-52
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    • 2009
  • 신재생에너지의 한 분야인 소수력발전은 지형이나 기후 등 자연적인 조건과 조화를 이루며 국내 부존 잠재량이 많아 보급효과가 큰 것으로 평가되고 있다. 국내의 소수력 발전 부존량은 1,500MW 정도로 알려져 있으며 시장잠재량은 2030년까지 660MW로 예측되고 있다. 국내 부존량을 모두 개발하면 연간 70만M쪼, 약 700억원 규모인 것으로 예상되고 있다. 정부는 오는 2011년까지 소수력발전 보급목표량을 80MW로 정해 소수력발전 보급을 추진하고 있다. 최근 정부의 신재생에너지 보급정책에 따른 지역에너지 보급사업, 신재생에너지 의무공급제도(RPS)와 발전차액지원제도로 소수력 개발의 필요성이 증대되면서 공공기관에서 소규모 소수력 개발이 활발하게 추진되고 있지만 본격적인 상용화에는 한계가 많다는 지적이다. 소수력 발전의 전체 시장 매출은 매년 비슷하지만 정부의 정책적 지원 및 관련 기술개발, 인허가 절차의 획기적 개선 등을 통해 국내의 풍부한 부존량을 개발하면 새로운 시장이 열릴 것으로 전망된다. 특히 세계 최고의 소수력 보급 국가인 중국의 경우 앞으로도 지속적으로 소수력 발전소를 개발할 계획이어서 해외진출에 관심 있는 설비건설 업체라면 중국 시장을 노크해볼만 하다는 게 전문가들의 의견이다. 이번 호에서는 소수력 발전 기술 및 동향과 시공사례를 살펴보고자 한다.

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재생에너지 발전량 예측제도 기반 집합전력자원 구성모델 개발 (The Development of an Aggregate Power Resource Configuration Model Based on the Renewable Energy Generation Forecasting System)

  • 강은경;장하렴;양선욱;양성병
    • 지능정보연구
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    • 제29권4호
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    • pp.229-256
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    • 2023
  • 팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

로그 회귀분석 및 CART를 활용한 수력사업의 CDM 승인여부 예측 모델에 관한 연구 (Predicting the success of CDM Registration for Hydropower Projects using Logistic Regression and CART)

  • 박종호;구본상
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제16권2호
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    • pp.65-76
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    • 2015
  • 청정개발체제(CDM) 사업은 신재생에너지사업의 보조를 통해 지구온난화 가스의 감축을 꾀하는 대표적인 국가 및 기업 간 배출권 거래(cap and trade)제도이다. 재래식 발전 방식에 비해 수익성이 낮은 태양광, 풍력, 수력 등의 사업이 CDM 사업으로 승인을 받으면 매년 탄소배출권(CER)을 제공받고, 이의 판매를 통해 발생한 추가 수익으로 인해 사업 타당성이 향상될 수 있다. 그러나 CDM 사업으로 인정받기 위해서는 환경적, 기술적, 경제적 추가성(Additionality)를 입증해야 하는데, 해당 적용 기술, 베이스라인 측정 방법론, 온실 가스 감축량, 사업 내부 수익률(IRR) 등 다수의 변수에 따라 결과가 달라지기 때문에 사전적으로 승인여부를 파악하기가 어렵다. 본 연구에서는 신재생에너지로 분류되는 수력 사업의 CDM 승인여부를 예측할 수 있는 모델을 개발하는 것을 목표로 하였다. 구체적으로 UNFCCC에서 제공하는 수력 사업 데이터를 활용하여 로그 회귀분석 및 CART 분석을 실시하여 예측모델을 개발하였으며 이와 함께 승인 여부에 유의하게 영향을 미치는 핵심 인자들을 파악하였다. 구축된 로그 회귀 및 CART 예측모델은 AUC가 각각 0.7674 및 0.7231로 예측 정확성이 비교적 높게 나왔다. 또한 수력 사업에서는 온실가스 저감량 대비 투자액, 시간당 발전량 및 내부수익률이 승인여부에 유의한 변수들로 파악되었고, 이에 비해 특정 기술이나 측정 방법론은 영향이 없는 것으로 드러났다. 즉, 특정 기술을 불문하고 온실가스를 투자 대비 가장 효율적으로 저감하는 사업과 수력사업들 중 상대적으로 소규모로 진행되는 사업이 CDM 사업으로 승인될 가능성이 높다는 것으로 해석된다.

신재생에너지 보급량 예측을 위한 시스템다이내믹스 모델 개발 (The System Dynamics Model Development for Forecasting the Capacity of Renewables)

  • 김현실;고경호;안남성;조병옥
    • 한국시스템다이내믹스연구
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    • 제7권2호
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    • pp.35-56
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    • 2006
  • Korea is implementing strong regulatory derives such as Feed in Tariff to provide incentives for renewable energy developers. But if the government is planning to increase the renewable capacity with only "Price policy" not considering the investors behavior in the competitive electricity market, the policy would be failed. It is necessary system thinking and simulation model analysis to decide government's incentive goal. This study is focusing on the assesment of the competitiveness of renewable energy with the current Feed in Tariff incentives compared to the traditional energy source, specially coal and gas. The simulation results show that the market penetration of renewable energy with the current Feed-in-Tariff level is about 60-70% of the government goal under condition that the solar energy and fuel cell are assumed to provide the whole capacity set in the governmental goal. If the contribution from solar and fuel cell is lower than planned, the total penetration of renewable energy will be dropped more. Notably, Wind power turned out to be proved only 10% of government goal because of its low availability.

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