EV 충전·분산전원·부하운영 최적화 및 에너지 설비 O&M AI

Optimization for EV charging and distributed power operation with AI O&M

연구 내용

재생에너지 연계 EV 충전과 분산전원을 위한 전력계획·운영 최적화 모델을 수립하고, PV 고장 진단 및 태양광·제로에너지건축물 O&M에 적용 가능한 AI 기반 운영 체계를 개발하는 연구

EV 충전 수요와 재생에너지 변동을 동시에 고려하여 PV/풍력/ESS 및 DG 배치, 섬·계통 연계 운영 전략을 최적화합니다. HOMER 기반 시나리오 비교와 다목적 최적화 해법을 통해 손실, 비용, 전압 변동, 배출 영향을 함께 다룹니다. 또한 PV 설비의 정상·고장 데이터를 전처리하고 분류 성능을 평가하여 고장 유형별 신뢰도 기반 진단 체계를 설계합니다. 건물 에너지관리에서는 동적 다중 물리 모델과 AI 플랫폼을 결합해 운영 의사결정을 지원합니다.

관련 프로젝트

4건

연구 흐름

초기에는 EV 충전기 설치와 재생전원 연계를 고려한 운영 시나리오를 구성하고, 실제 부하 프로파일을 반영한 경제성·배출 관점을 정량 비교하는 방향으로 연구를 수행합니다. 이후에는 DG와 EVCS의 동시 배치를 그리드 연계 및 섬 운전으로 확장하고, 다목적 최적화로 비용과 전력품질 지표를 함께 만족하는 해를 도출합니다. 최근에는 풍력과 배출 제약이 포함된 경제적 부하운영 문제로 확장하여 메타휴리스틱 기반 최적화 성능을 검증합니다. 동시에 PV 설비 데이터 기반 기계학습 진단과 태양광·제로에너지건축물의 디지털 O&M 플랫폼 개발로 연구 축을 확장하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

EV 충전 운영 최적화
재생에너지 연계 전력계획
마이크로그리드 섬운전 전략
배출 제약 기반 부하운영
PV 고장 진단 자동화
태양광 설비 예지정비 모델
제로에너지건축물 에너지관리
동적 다중 물리 기반 시뮬레이션
통합모니터링 지능형 분석
운영의사결정 지원 대시보드