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.

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.