경남대학교 전기공학과 스마트전력망연구실(Smart Power System Lab., SPSL)은 전력계통 및 신재생에너지 분야에서 국내외적으로 인정받는 연구실입니다. 본 연구실은 전력계통의 해석, 제어, 보호 및 최적화 등 다양한 주제에 대해 심도 있는 연구를 수행하고 있으며, 특히 스마트그리드와 신재생에너지 연계 기술 개발에 중점을 두고 있습니다.
연구실의 주요 연구 분야는 전력계통의 동적 해석, 고장 검출 및 위치 식별, 재폐로 알고리즘 개발, 전압 불평형 해소, 마이크로그리드 보호 및 운영 최적화 등입니다. 이를 위해 웨이블릿 변환, 퍼지 논리, 인공신경망 등 첨단 신호처리 및 인공지능 기법을 적극적으로 활용하고 있습니다. 또한, 분산전원(DG) 및 신재생에너지의 확산에 따라 복잡해지는 배전계통의 정전복구 및 서비스 복구 알고리즘, 스마트 인버터 모델링, 전압 조정 및 불평형 해소 등 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다.
스마트전력망연구실은 공통정보모델(CIM) 기반의 데이터 표준화 및 상호운용성 확보, 배전계통 운영 시스템(ADMS) 검증체계 및 시각화, 에너지망 복구 알고리즘 개발 등 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다. 이를 통해 전력계통의 디지털 전환과 스마트그리드 구현에 필요한 핵심 기술을 개발하고, 실제 산업 현장에 적용 가능한 솔루션을 제공하고 있습니다.
연구실은 국내외 유수의 전력회사, 연구기관, 대학과의 협력 연구를 활발히 진행하고 있으며, 다수의 특허와 논문, 수상 실적을 보유하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 전력계통의 안정성, 신뢰성, 효율성 향상에 크게 기여하고 있으며, 미래 에너지 시스템의 지능화와 지속가능한 발전을 위한 기반을 마련하고 있습니다.
스마트전력망연구실은 앞으로도 전력계통 및 신재생에너지 분야의 선도적 연구를 지속하며, 차세대 전력망의 혁신과 에너지 전환 시대를 선도하는 연구실로 성장해 나갈 것입니다.
스마트전력망연구실은 전력계통의 해석 및 제어 분야에서 심도 있는 연구를 수행하고 있습니다. 전력계통은 국가의 에너지 인프라의 핵심으로, 안정적이고 효율적인 전력 공급을 위해 다양한 해석 및 제어 기법이 필요합니다. 본 연구실은 전력계통의 동적 특성 분석, 과도 안정도 향상, 고장 검출 및 위치 식별, 재폐로 알고리즘 개발 등 전력계통의 신뢰성과 안전성을 높이기 위한 다양한 연구를 진행하고 있습니다.
특히, 송전 및 배전계통에서 발생할 수 있는 다양한 고장 상황에 대한 신속한 검출과 복구를 위한 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 예를 들어, 웨이블릿 변환, 퍼지 논리, 인공신경망 등 첨단 신호처리 및 인공지능 기법을 활용하여 고장 구간을 정확히 식별하고, 시스템의 빠른 복구를 지원하는 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 전력계통의 재폐로 방식 최적화, 터빈 발전기 샤프트 토크 저감, 전압 불평형 해소 등 실제 산업 현장에서 요구되는 다양한 문제 해결에 기여하고 있습니다.
이러한 연구는 실제 전력계통의 운영 효율성 및 안전성 향상에 직접적으로 연결되며, 국내외 전력회사 및 연구기관과의 협력을 통해 현장 적용성을 높이고 있습니다. 앞으로도 스마트전력망연구실은 전력계통의 미래 지능화와 안정적 운영을 위한 핵심 기술 개발에 앞장설 것입니다.
배전계통 정전복구 및 신재생에너지 연계
배전계통의 정전복구 및 신재생에너지 연계는 현대 전력 시스템에서 매우 중요한 연구 주제입니다. 스마트전력망연구실은 신재생에너지의 확산과 함께 복잡해지는 배전계통의 운영 문제를 해결하기 위해, 능동적인 정전복구 방식과 최적화된 서비스 복구 알고리즘을 개발하고 있습니다. 특히, 분산전원(DG)과 마이크로그리드의 도입으로 인해 발생하는 새로운 운영 이슈를 해결하기 위한 연구를 활발히 수행하고 있습니다.
정전복구 연구에서는 유전 알고리즘, 웨일 최적화, 그래프 탐색 등 다양한 최적화 및 인공지능 기법을 활용하여, 고장 발생 시 신속하고 효율적으로 전력 공급을 복구할 수 있는 방안을 모색합니다. 또한, 분산전원의 출력 제어, 스마트 인버터 모델링, 전압 조정 및 불평형 해소 등 신재생에너지와 관련된 핵심 기술을 개발하고, 실제 배전계통에 적용 가능한 시뮬레이션 환경을 구축하여 연구의 실효성을 높이고 있습니다.
이와 더불어, 배전계통의 상호운용성 확보를 위한 공통정보모델(CIM) 기반의 데이터 표준화 및 관리 시스템 개발, 마이크로그리드 보호 및 운영 최적화 등 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 신재생에너지 확대와 에너지 전환 시대에 필수적인 기술로, 미래 지능형 전력망 구축에 중추적인 역할을 하고 있습니다.
공통정보모델(CIM) 기반 전력계통 상호운용성 및 데이터 관리
스마트전력망연구실은 공통정보모델(Common Information Model, CIM)을 기반으로 한 전력계통 상호운용성 및 데이터 관리 분야에서도 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 전력 산업의 디지털화와 함께 다양한 시스템 및 장치 간의 데이터 교환과 통합이 필수적으로 요구되고 있으며, 이를 위해 국제 표준인 CIM을 활용한 데이터 모델링 및 인터페이스 표준화 연구가 활발히 이루어지고 있습니다.
본 연구실은 배전계통 및 에너지 관리 시스템(EMS)에서 CIM을 적용하여, 이기종 시스템 간의 데이터 호환성과 상호운용성을 확보하는 기술을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 분산형 에너지 자원, 마이크로그리드, 배전망 운영 시스템 등 다양한 전력 설비와 소프트웨어 간의 정보 교환을 위한 표준화된 데이터 구조와 매핑 알고리즘을 연구하고 있습니다. 또한, 실제 현장에서 발생할 수 있는 로컬 ID 매핑 문제, 데이터 중복 및 일관성 문제를 해결하기 위한 토폴로지 기반 식별자 매핑, 시뮬레이션 및 검증 환경 구축 등 실질적인 솔루션을 제시하고 있습니다.
이러한 연구는 전력계통의 디지털 전환과 스마트그리드 구현에 필수적인 기반 기술로, 국내외 전력회사 및 연구기관과의 협력 프로젝트를 통해 실증 및 상용화가 추진되고 있습니다. 앞으로도 스마트전력망연구실은 전력 산업의 디지털 혁신과 데이터 기반 운영 최적화를 위한 핵심 연구를 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다.
Common Information Model-Oriented Ontology Database Framework for Improving Topology Processing Capability of Distribution Management Systems Considering Interoperability
J. H. Hwang, G. H. Kim, S. A. Seo, J. U. Song, S. I. Lim, Y. S. Oh*
Applied Sciences, 2025
2
A Fuzzy-based Fault Section Identification Method using Dynamic Partial Tree in Distribution Systems
J. G. An, J. U. Song, Y. S. Oh*
International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2023
3
A Topology-Based Local Identifier Mapping Scheme for Power System Resources in Common Information Model Framework for Interoperability
