마이크로그리드(Microgrid)는 분산형 에너지 자원을 효율적으로 통합하고 관리하는 차세대 전력 시스템으로, 본 연구실은 마이크로그리드의 설계와 운영에 관한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 마이크로그리드는 태양광, 풍력 등 신재생에너지와 에너지저장장치(ESS), 그리고 기존의 전력망을 유기적으로 연결하여 에너지의 자립성과 효율성을 극대화하는 것이 핵심입니다. 이를 위해 본 연구실은 실제 산업단지, 캠퍼스, 주거용 컨테이너 등 다양한 환경에서 마이크로그리드의 최적 설계와 운영 전략을 개발하고 있습니다. 마이크로그리드의 설계 과정에서는 각 에너지 자원의 특성과 부하 패턴을 분석하여 최적의 용량 산정, 배치, 제어 방안을 도출합니다. 또한, 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 에너지 흐름을 모니터링하고, 예측 기반의 제어 알고리즘을 적용하여 에너지 손실을 최소화하고 신뢰성을 높입니다. 최근에는 스마트 컨테이너, 전기차 충전 인프라 등 새로운 응용 분야로 연구를 확장하고 있으며, 관련 특허와 실증 사업도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구를 통해 마이크로그리드는 에너지 자립형 커뮤니티, 재난 대응형 전력 공급, 친환경 스마트시티 구축 등 다양한 사회적 요구에 부응할 수 있습니다. 본 연구실은 국내외 산학협력 및 정부 과제를 통해 실제 현장 적용 사례를 축적하고 있으며, 미래 에너지 시스템의 핵심 인프라로서 마이크로그리드의 기술적·경제적 가치를 높이고자 지속적으로 연구를 이어가고 있습니다.

에너지저장장치(ESS)와 에너지관리시스템(EMS)은 신재생에너지의 변동성과 불확실성을 극복하고, 전력계통의 안정성과 경제성을 높이기 위한 핵심 기술입니다. 본 연구실은 ESS의 최적 용량 산정, 운영 알고리즘 개발, 실시간 스케줄링, 수요반응(DR) 시장 참여 전략 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. ESS는 태양광, 풍력 등 신재생에너지와 연계되어 전력 공급의 유연성을 제공하며, EMS는 다양한 센서와 디바이스로부터 데이터를 수집·분석하여 전체 시스템의 에너지 흐름을 최적화합니다. 연구실에서는 실제 산업용, 상업용, 주거용 환경에서 ESS와 EMS의 통합 운전 전략을 개발하고, 경제성 분석을 통해 실질적인 이익 극대화 방안을 제시합니다. 예를 들어, 시간대별 전력요금제(TOU), 수요반응 프로그램, 피크 부하 관리 등 다양한 시나리오에서 ESS의 충·방전 스케줄을 최적화하는 알고리즘을 개발하였으며, 실제 데이터를 기반으로 시뮬레이션 및 실증 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 머신러닝 기반의 고장 진단 및 예측 기술도 도입하여 시스템의 신뢰성과 안전성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 에너지 신산업 비즈니스 모델 개발, 스마트팩토리, 스마트물류 등 다양한 산업 분야로 확장되고 있습니다. 본 연구실은 정부, 산업체, 연구기관과의 협력을 통해 ESS 및 EMS 기술의 현장 적용과 상용화를 적극 추진하고 있으며, 미래형 스마트그리드와 친환경 에너지 생태계 구축에 기여하고자 합니다.

신재생에너지 발전량의 정확한 예측은 전력계통의 안정적 운영과 경제적 효율성을 달성하는 데 필수적입니다. 본 연구실은 ARIMA, 머신러닝 등 다양한 예측 모델을 활용하여 태양광, 풍력 등 신재생에너지의 발전량을 단기 및 중장기적으로 예측하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 기상 데이터와 연계한 예측 모델 개발, 실제 발전 데이터 기반의 성능 평가, 예측 오차 보정 알고리즘 등 다양한 기술을 적용하고 있습니다. 이와 함께, 대규모 부하 데이터 분석, 마르코프 모델 기반의 가상 데이터 생성, 부하 패턴 분류 및 군집화 등 데이터 기반의 전력 시스템 분석 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 수요반응(DR) 시장 참여, 에너지저장장치(ESS) 운영 전략, 전력 소비 최적화 등 다양한 응용 분야에 활용되고 있습니다. 또한, 고장 진단 및 이상 상황 감지 등 전력 시스템의 신뢰성 향상을 위한 데이터 분석 및 인공지능 기술도 적극 도입하고 있습니다. 본 연구실은 실제 산업 현장 및 실증 단지에서 수집된 데이터를 바탕으로 예측 모델의 성능을 검증하고, 이를 기반으로 한 인센티브 모델, 경제성 분석, 정책 제안 등 실질적인 사회적·경제적 효과를 도출하고 있습니다. 앞으로도 데이터사이언스와 전력공학의 융합을 통해 미래 지향적 에너지 시스템 구축에 앞장설 계획입니다.