에너지 시스템 연구실은 분산형 에너지 자원(DER)과 마이크로그리드의 설계, 운영, 최적화에 중점을 두고 있습니다. 분산형 발전기, 스마트 빌딩, 재생에너지 자원의 통합을 통해 기존의 중앙집중형 전력망을 보완하고, 에너지 공급의 유연성과 신뢰성을 높이는 연구를 수행합니다. 특히, 마이크로그리드는 소규모 지역 단위에서 자율적으로 에너지를 생산, 저장, 소비할 수 있는 시스템으로, 재난이나 외부 충격에도 자립적으로 운영될 수 있는 회복력(Resilience) 확보가 중요한 연구 주제입니다. 이 연구실은 분산형 자원의 실시간 상태 모니터링, 최적 제어, 자율 복구(self-healing) 기술 개발에 앞장서고 있습니다. 예를 들어, 다양한 분산형 발전기와 에너지 저장장치, 전기차, 태양광 발전 시스템을 통합하여 마이크로그리드 내에서 에너지 흐름을 최적화하고, 통신 장애나 자연재해 등 비상 상황에서도 신속하게 복구할 수 있는 알고리즘을 개발합니다. 이를 위해 디지털 트윈, 빅데이터 분석, 인공지능 기반의 예측 및 제어 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업단지, 캠퍼스, 지역사회 등 다양한 현장에 적용되어 에너지 자립형 스마트그리드 구현에 기여하고 있습니다. 또한, 분산형 에너지 자원의 경제적 가치 평가, 정책 및 시장 설계, P2P 에너지 거래 등 사회적·경제적 측면까지 포괄하는 융합 연구를 통해 미래형 에너지 인프라 구축에 중요한 역할을 하고 있습니다.

본 연구실은 태양광, 풍력 등 변동성 재생에너지의 대규모 계통 연계와 그로 인한 전력계통의 안정성, 신뢰성, 경제성 향상에 관한 연구를 선도하고 있습니다. 특히, 태양광 발전 시스템의 모델링, 마이크로인버터 기반 PV 시스템, PV 고장 진단 및 최적화 기법 등 다양한 태양광 관련 기술 개발에 집중하고 있습니다. 또한, HVDC(초고압 직류 송전), MTDC(다단계 HVDC), 에너지 저장장치(ESS), 수소 에너지 등 신기술을 활용한 계통 주파수 및 전압 제어, 전력 품질 개선, 재생에너지 수용성 증대 방안도 중점적으로 다루고 있습니다. 연구실에서는 데이터 기반의 고장 진단, 예측 유지보수, 실시간 최적 제어 등 첨단 ICT와 인공지능 기술을 융합하여 재생에너지의 불확실성과 변동성 문제를 해결하고 있습니다. 예를 들어, 최소 데이터 샘플을 활용한 음영 감지, 고장 비율 기반 이상 탐지, 실시간 주파수 조정 등 다양한 알고리즘을 개발하여 실제 전력계통에 적용하고 있습니다. 또한, 그린 수소, Agri-voltaic(농업-태양광 융합), 에너지 경제 및 정책 등 미래 에너지 패러다임 변화에 대응하는 융합 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 국가 에너지 전환 정책, RE100, 탄소중립 실현 등 사회적 요구에 부응하며, 산업계와의 협력, 정부 과제 수행, 국제 공동연구 등을 통해 실질적인 기술 이전과 현장 적용 성과를 창출하고 있습니다. 나아가, 전력계통의 디지털화, 사이버 보안, 그리드 회복력 강화 등 차세대 스마트그리드 구축에도 중요한 기여를 하고 있습니다.