분산에너지 시스템은 기존의 중앙집중식 전력망에서 벗어나, 전력 수요지 인근에서 소규모 발전기와 에너지저장장치(ESS), 재생에너지(태양광, 풍력, 연료전지 등)를 활용하여 전력을 생산하고 공급하는 새로운 패러다임입니다. 이러한 시스템은 탄소중립(Net Zero)과 같은 글로벌 정책 목표 달성을 위해 필수적인 요소로, 전력망의 유연성과 신뢰도를 높이고, 송배전 인프라 구축 비용을 절감하는 데 큰 역할을 합니다. 마이크로그리드는 분산에너지 시스템의 핵심 구성요소로, 다양한 분산전원과 부하, 에너지저장장치가 하나의 소규모 전력망 내에서 자율적으로 운영됩니다. 마이크로그리드는 독립운전과 계통연계운전이 모두 가능하며, 전력 품질 향상, 신재생에너지 변동성 대응, 비상시 자립운전 등 다양한 장점을 제공합니다. 본 연구실에서는 마이크로그리드의 제어기 설계, 운전 알고리즘, 동특성 해석, AC/DC 마이크로그리드 통합 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 분산에너지 시스템의 모델링, 계통 연계, 불확실성 저감, 호스팅 용량 증대, Non-Wires Alternatives(NWA) 솔루션 개발 등 실질적인 전력계통 적용을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 미래형 전력망의 신뢰성 확보와 경제성 향상, 그리고 재생에너지 확대에 따른 계통 안정성 문제 해결에 중추적인 역할을 하고 있습니다.

전기자동차(EV)는 배터리에 저장된 전기에너지를 이용하여 운행하는 친환경 교통수단으로, 탄소 배출이 없고 구조가 단순하며 제어가 용이하여 미래 교통의 핵심으로 주목받고 있습니다. 본 연구실에서는 전기자동차의 충전 인프라, V2G(Vehicle to Grid) 기술, 전력망과 교통망의 통합 운영 등 다양한 분야를 연구하고 있습니다. 전기자동차의 대규모 보급은 전력계통에 새로운 부하와 에너지 저장 자원의 역할을 동시에 부여합니다. 이에 따라, 전기자동차의 최적 충전 및 방전 스케줄링, 교통 상황과 전력계통의 통합 시뮬레이션, 수요반응(DR) 연계, 실시간 에너지 소비 예측 등 다양한 운영 전략이 요구됩니다. 본 연구실은 AI 기반 에너지 예측 모델, 강화학습을 통한 최적 경로 및 충전 계획, MATSim 등 교통 시뮬레이터와 IEEE-33 bus 모델을 활용한 통합 시뮬레이션 등 첨단 기술을 적용하여 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 전기자동차가 전력망의 유연성 자원으로 활용될 수 있도록 하며, 교통과 에너지 시스템의 융합을 통해 전체 시스템의 효율성과 안정성을 극대화하는 데 기여합니다. 또한, 전기자동차와 연계된 P2P 에너지 거래, 분산에너지자원(DER)과의 통합 운영, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 등 미래 지향적 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.

스마트 그리드는 전력기술과 IT기술이 융합된 지능형 전력망으로, 전력시스템의 신뢰도와 효율을 극대화하는 다양한 기술이 집약된 분야입니다. 본 연구실에서는 스마트 그리드의 핵심 기술인 전기자동차, 에너지저장장치, 수요반응, 스마트 미터, 마이크로그리드, 신재생에너지 통합 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 에너지 클라우드는 에너지 인포메틱스, 소프트웨어화, 가상물리시스템(CPS) 등을 기반으로 에너지의 서비스화와 초연결을 실현하는 차세대 전력망 개념입니다. 본 연구실은 AI 기반 딥러닝 및 강화학습을 활용한 예측 기반 최적 운영, 디지털 트윈 모델링, 에너지 라우터 제어, P2P 전력거래 최적화 등 첨단 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 신재생에너지와 프로슈머의 증가에 대응하여, 미래형 에너지 시장과 분산형 전력망의 효율적 운영을 가능하게 합니다. 또한, 인공지능(AI) 기술을 전력계통 예측, 디지털 트윈 개발, 강화학습 기반 최적화, 실시간 학습 기반 예측 모델 등에 적용하여, 전력망의 불확실성 대응과 운영 효율성 향상에 기여하고 있습니다. 빅데이터, IoT, 블록체인 등 최신 ICT 기술과의 융합을 통해, 미래 에너지 시스템의 혁신을 선도하고 있습니다.