AI 기반 부하예측 및 부하관리 연구
AI-Based Load Forecasting and Load Management
연구 내용
부하의 시간 변화 패턴을 데이터 기반으로 학습하여 전력수요를 예측하고, 이를 바탕으로 부하관리를 수행하는 연구
전력수요의 변동성과 계통 운영 제약을 고려할 때, 부하예측과 부하관리는 계획·운영 측면에서 동시에 요구됩니다. 연구실은 부하 모델링 결과와 계통 관련 입력 변수를 활용하여 부하 예측 체계를 구성하고, 예측 결과가 부하관리 의사결정에 연결되도록 흐름을 설계합니다. 인공지능 응용을 적용하되, 입력 구성과 성능 검증 기준을 명확히 하여 예측 오차가 운영 판단에 미치는 영향을 해석합니다. 또한 예측 기반으로 부하관리 시나리오를 비교하고, 전력기기 열화 진단의 입력으로 사용할 수 있는 상태 연계 정보를 생성합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기에는 부하 예측에 필요한 데이터 구성과 입력 변수 체계를 정리하고, 부하 예측이 부하관리 의사결정에 쓰이기 위한 출력 형태를 정의합니다. 이후에는 부하모델링과 연계하여 예측 대상의 구성요소를 분해하고, 데이터 기반 학습을 통해 예측 성능과 일반화 관점을 함께 검증합니다. 다음 단계로 예측 결과를 실제 부하관리 절차에 투입하기 위한 의사결정 로직을 구성하고, 시나리오 기반으로 운영 영향을 비교합니다. 최근에는 예측·관리 결과가 전력기기 상태 변화와 연결될 수 있도록 부하 조건 표현을 확장하는 연구를 수행합니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
- 단기 전력수요 예측
- 예측 기반 부하관리 계획
- 운영 의사결정 시뮬레이션
- 수요 변동 리스크 탐지
- 예측-운영 연계 대시보드
- 부하관리 시나리오 비교
- 계통 운영 제약 반영 모델
- 수요 기반 자원 배치
- 이상 부하 패턴 감지
- 기기 상태 연계 입력 생성