• 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.