PNIT 연구실(전력정보처리 연구실)은 전력계통의 디지털 전환과 스마트 에너지 시스템 구축을 선도하는 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 전력계통의 복잡성과 불확실성이 증가하는 현대 에너지 환경에서, 대규모 에너지 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 융합하여 전력망의 효율적 운영, 신뢰성 향상, 그리고 친환경 에너지 전환을 위한 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 주요 연구 분야로는 에너지 빅데이터를 활용한 기계학습 및 딥러닝 기반의 전력수요 예측, 강화학습을 통한 능동배전망 최적 운영, 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용한 고장 데이터 증강 및 분류, 그리고 실시간 전력수요 예측 알고리즘 개발 등이 있습니다. 이러한 연구는 전력계통의 실시간 모니터링, 이상 탐지, 고장 진단 및 예측, 그리고 재생에너지의 효과적인 통합에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 또한, 데이터 기반의 스마트 빌딩 에너지관리시스템(BEMS) 최적화, 전기자동차 충전 스케줄링 및 충전소 운영, 마이크로그리드 및 분산에너지 자원 통합, 수요반응(Demand Response) 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 실시간 데이터와 인공지능을 결합한 통합 에너지 관리 기술은 에너지 효율 향상, 비용 절감, 그리고 사용자 맞춤형 쾌적 환경 제공에 기여하고 있습니다. 본 연구실은 국내외 학술지 및 학회에서 다수의 논문을 발표하였으며, 실무 적용이 가능한 특허와 산학협력 과제도 활발히 수행하고 있습니다. 특히, 실시간 전력수요 예측, 고장 데이터 생성 및 분류, 스마트 빌딩 및 EV 통합 운영 등은 실제 산업 현장과 공공기관에서 높은 관심을 받고 있습니다. 또한, 다양한 정부 및 산업체 연구과제를 통해 실증적 연구와 기술 이전에도 앞장서고 있습니다. 향후 PNIT 연구실은 스마트그리드, 스마트시티, 친환경 에너지 시스템 구축을 위한 핵심 기술 개발에 더욱 집중할 예정입니다. 에너지 빅데이터와 인공지능, 사물인터넷(IoT), 분산에너지 자원 통합 등 첨단 기술을 융합하여, 지속가능하고 효율적인 미래 에너지 사회 실현에 기여하고자 합니다.