분배 전력계통에서의 기존 volt-VAR 제어(VVC)는 대규모 태양광 발전(PV) 보급으로 인해 발생하는 과전압 문제를 해결하는 데 한계가 있다. 대안으로, 태양광 PV 스마트 인버터(PVSI)를 활용한 VVC는 무효전력을 흡수함으로써 과전압 문제에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있어 주목받고 있다. 그러나 계통 전력 손실, 즉 분배 네트워크에서의 선로 손실의 합은 무효전력에 따라 증가한다. 분할(sctionalizing) 스위치와 연계(tie) 스위치를 제어하여 매시간 네트워크 토폴로지를 변경하는 동적 분배 네트워크 재구성(DNR) 또한 과전압 문제를 해결하고, 네트워크 내 전력 흐름을 변화시켜 네트워크 손실을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 전압 프로파일을 개선하고 네트워크 전력 손실을 최소화하기 위해, 동적 DNR과 PVSI의 volt-VAR 제어를 통합한 제어 방안을 제안한다. 제안된 제어 방안은 세 가지 이유로 실무적으로 활용 가능하다. 첫째, 제안된 방안은 정확한 분배 전력계통 파라미터를 필요로 하지 않는 심층 강화학습(DRL) 알고리즘에 기반한다. 또한, 스위치는 중앙에서, PVSI는 로컬에서 제어하기 위해 이질적 멀티에이전트 DRL 알고리즘의 사용을 제안한다. 마지막으로, 분배 전력계통을 위한 실용적인 통신 네트워크를 가정한다. PVSI는 자신의 상태를 중앙 제어 센터에만 전송하며, PVSI 간에는 통신이 없다. 사례 연구에는 한국의 계통 조건을 반영한 수정 33-bus 분배 시험 피더를 사용한다. 사례 연구 결과는 제안된 제어 방안이 분배 전력계통의 전압 프로파일을 효과적으로 개선함을 보여준다. 더 나아가, 제안된 방안은 태양광 PV 출력의 전압 위반으로 인해 발생하는 네트워크 전력 손실과 절감된(차단된) 에너지의 합인 분배 전력계통의 총 전력 손실을 감소시킨다.

본 연구는 봄철의 익일 부하(day-ahead load) 예측 정확도를 향상시키기 위해 개선된 지수평활법을 이용한 단기 부하 예측 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 봄철의 온도 비민감 범위를 정의하고, 시간당 기온의 일일 민감도를 계산한다. 일일 지수평활 계수는 예측오차를 최소화하도록 최적화한다. 사례 연구를 통해 제안 알고리즘의 익일 부하 예측오차를 2022년과 2023년 봄철에 대해 산출하였다. 제안 알고리즘은 한국전력거래소(Korea Power Exchange)의 단기 부하 예측 S/W에서 지수평활 및 LSTM 알고리즘의 오차와 비교하여 두 해 모두 봄철의 평균 예측 정확도를 12.85%p 향상시키는 것으로 나타났다.