[에너지데일리 송병훈 기자] 한국전력 전력연구원(원장 김태균)이 세계 최대 규모의 빅데이터(Big Data) 및 인공지능(AI) 전력부하예측 시스템의 본격적인 운영에 돌입했다.

한전 전력연구원은 '빅데이터·인공지능 전력부하예측 및 상태진단 시스템 개발 완료 후, 지난 8월 전국 1만여개 배전선로에 실증 및 확대 적용했다고 밝혔다.

그동안 부하예측을 포함해 전력분야에 AI를 접목하기 위한 시도가 이루어졌으나, 전력 데이터 확보 및 실증의 어려움으로 확대 적용 및 상용화에 한계가 있었다. 그러나 전력연구원은 풍부한 전력 데이터를 기반으로 인공지능을 접목, 지난 2020년 부하예측 및 상태진단 기술개발을 완료했다. 그 후 지속적인 기술 고도화를 통해 세계 최대 규모의 '빅데이터·인공지능 전력부하예측 및 상태진단 시스템'을 전국 1만여개 선로에 확대 적용한 것이다.

이 시스템은 태양광발전, 전기자동차 등에 의해 복잡·다변화하는 배전계통의 부하를 능동적으로 예측하고, 배전계통의 상태를 진단한다.

AI 기반 부하예측 기법은 데이터의 건전성에 의해 산출물의 신뢰도가 달라질 수 있다. 따라서 전력연구원은 수집된 전력 데이터의 신뢰도 확보를 위해 별도의 군집화 알고리즘 및 심화학습 알고리즘 등의 AI 기술을 접목했다. 수집된 데이터를 자동으로 학습, 전력데이터의 정상 및 이상 여부를 능동적으로 판단한다는 설명이다.

이처럼 신뢰도가 확보된 전력 데이터를 활용해 AI 기반 배전선로의 부하를 예측하며, 이를 토대로 과부하 횟수와 빈도 등 배전선로의 투자 우선순위를 계산할 수 있다. 이 기술을 세계 최대 규모로 전국 1만여개 배전선로에 적용한 결과, 부하예측 및 상태분석 평균 정확도가 90%에 달했다고 전력연구원은 밝혔다.

뿐만 아니라 복잡한 계통에 대한 특화분석이 가능하도록 수집된 데이터로부터 대표패턴을 추출하는 기능과 배전계통의 구간 부하 등의 정보를 효율적으로 제공하고 모의할 수 있다. 전국 1만여개 선로 내의 약 10만여 개별 구간에 대해 실시간 부하를 예측하고 상태를 진단, 부하패턴 변화에 능동적인 선제적 조치가 가능하다.

이를 통해 배전계통 운영·계획 측면의 투자효율을 개선, 연간 약 80억원의 투자비용을 절감할 수 있을 것으로 기대되고 있다.

한전 전력연구원 관계자는 “전력 빅데이터 실측 및 예측 데이터베이스 구축을 통해 데이터 자산을 확보할 예정”이라면서 “분산전원 수용분석 등 부각되는 배전계통의 현안 사항을 해소하는 통합 시스템으로 활용할 방침”이라고 말했다.

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