기후 연동 딥러닝 기반 지역 전력 수요 예측과 지속가능 에너지 관리

Climate-Integrated Deep Learning for Regional Power Demand Forecasting and Sustainable Energy Management

연구 내용

기후 데이터를 입력 변수로 활용하여 BiLSTM·ConvBiLSTM 및 RNN 계열로 지역 전력 수요를 예측하고, 에너지 관리 효율을 높이는 연구

지역 단위 전력 수요의 변동성을 반영하기 위해 기후 및 환경 변수와 딥러닝 시계열 모델을 결합하는 연구를 수행합니다. BiLSTM과 ConvBiLSTM을 이용해 시간 의존성과 복합 패턴을 학습하고, 지역별 수요 안정성과 변동성 차이를 고려해 모델 적합도를 비교합니다. 또한 순환신경망 기반 예측에 통합 기상 변수들을 포함하여 예측 성능을 조정하는 접근을 적용합니다. 이를 통해 지역 생산 에너지의 소비와 그리드 신뢰도에 연결되는 전력 운영 지표를 지원하는 것을 목표로 합니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 지역 전력 수요 예측을 위해 기후 데이터 기반 입력 구성을 세우고, LSTM·BiLSTM 및 ConvBiLSTM을 적용해 시간 의존성과 패턴을 학습하는 비교 연구를 수행했습니다. 이후 지역 간 수요 변동성이 다른 상황에서 동일 모델이 갖는 한계를 관찰하고, 더 다양한 기상 변수 통합 방식으로 예측 안정성을 개선하는 방향으로 확장했습니다. 최근에는 Jeju 지역 적용을 지속하며 예측 결과를 기반으로 지속가능 에너지 관리의 운영 효율과 손실 저감 가능성을 함께 검토하고 있습니다.

활용 가능성

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

전력 수요 예측 모델
지역 에너지 관리
기후 연동 예측
그리드 신뢰도 지원
재생에너지 연계 운영
전력 손실 저감
운영 의사결정 보조
시계열 딥러닝 파이프라인
환경 데이터 활용
지속가능 전력 관리