RENEWABLE GENERATION INTEGRATED ENERGY SYSTEM LAB

기후에너지시스템공학과 허진

RENEWABLE GENERATION INTEGRATED ENERGY SYSTEM LAB는 기후에너지시스템공학과 소속으로, 대규모 재생에너지의 계통 연계 및 운영에 관한 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. 주요 연구 분야로는 풍력 발전 예측, 송전 혼잡 추정, 재생에너지 통합, 확률론적 평가, 계통 안정성 등이 있습니다. 특히, 풍력 발전 예측 분야에서는 Edge Computing과 Auto ML을 이용한 단기 예측 모형 개발, Gradient Boosting Machine 알고리즘 기반 예측 등 다양한 기법을 적용하여 높은 연구 성과를 거두고 있습니다. 또한, 송전 혼잡 추정 및 확률론적 평가를 통해 재생에너지의 효율적인 통합과 운영을 위한 방안을 제시하고 있습니다. 최근 3년간 다수의 학술지 논문과 프로젝트를 통해 재생에너지 수용성 확대와 계통 안정성 확보에 기여하고 있습니다.

Transmission Congestion Estimation

Probabilistic Assessment

Wind Power Forecasting

대표 연구 분야

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풍력발전 출력 예측 및 송전 혼잡 완화 연구

최근의 연구 성과를 바탕으로, 단기 풍력발전 출력 예측과 송전 혼잡 완화에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 특히 Gradient Boosting Regression Tree 알고리즘과 향상된 웨이블릿 변환 및 ARIMAX 기법을 활용하여 풍력발전 출력의 단기 예측 정확도를 높이고자 합니다. 이러한 예측 기술은 풍력발전의 출력 변동성을 효과적으로 관리하고, 재생에너지의 계통 연계성을 높이는 데 기여할 것입니다. 또한, 확률론적 접근법을 통해 재생에너지의 잠재력을 평가하고, 송전 혼잡을 예측함으로써 송전망의 안정성을 강화하는 방안을 모색하고 있습니다.

재생에너지 연계 전력망의 계통 안정성 연구

재생에너지의 확대에 따른 전력망의 계통 안정성을 확보하기 위한 다양한 연구를 진행 중입니다. 특히 비모수적 방법과 Power Curve를 이용한 다변량 풍력발전 출력 예측, Markov Chain을 이용한 연쇄사고 시나리오 기반의 확률론적 사고 파급 및 완화 모형 개발에 집중하고 있습니다. 또한, 고유의 IBR(Intermittent Renewable Energy Resources) 특성을 고려한 계통 및 설비 영향 분석을 통해 재생에너지 연계 전력망의 신뢰성을 높이고, 계통 운영의 효율성을 극대화하는 방안을 제시하고 있습니다.

주요 논문

발행물 전체보기

A Probabilistic Estimation of Transmission Congestion for Mitigating Wind Power Curtailments

IEEE ACCESS, 2023

A Short-Term Forecasting of Wind Power Outputs Based on Gradient Boosting Regression Tree Algorithms

ENERGIES, 2023

A probabilistic approach to potential estimation of renewable energy resources based on augmented spatial interpolation

Energy, 2023

완료된 프로젝트

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재생에너지 수용력 증대를 위한 IBR 설비의 그리드코드 가이드라인 개발

한국전력공사

2022년 10월 ~ 2025년 04월

SEAM 기술 기반 Macro Grid 최적 설계에 관한 연구

과학기술정보통신부(한국연구재단)

2022년 06월 ~ 2025년 02월

신재생발전 통합 관제시스템용 계통안정화 핵심요소 기술 개발

산업통상자원부(한국에너지기술평가원)

2019년 12월 ~ 2024년 11월