이 연구 주제는 대규모 전력계통의 안정적이고 경제적인 운영을 위해 최적조류계산(OPF), 안전도 제약 최적조류계산(SCOPF), 발전기 유지보수 일정, 송전망 및 발전설비 확장계획 등 핵심 운영 문제를 다룬다. 연구실은 실제 전력시스템이 요구하는 제약조건과 운영시간 한계를 고려하여, 이론적으로 타당하면서도 현장 적용성이 높은 최적화 기법을 개발하는 데 초점을 두고 있다. 특히 발전과 송전을 통합적으로 바라보는 계획 방법론을 통해 전력수급의 신뢰도와 경제성을 동시에 향상시키는 방향의 연구가 두드러진다. 연구 방법론 측면에서는 수리최적화, 분해기법, 확률론적 모델링, 운영 스케줄링 기법이 폭넓게 활용된다. 학술대회 발표 이력에서도 발전기 유지보수 계획의 최적화, 발전·송전 확장계획의 통합해법, ESS를 포함한 전원개발계획 등 전력계통의 구조적 의사결정 문제를 지속적으로 다뤄 온 점이 확인된다. 이는 단순한 시뮬레이션 수준을 넘어, 실제 계통의 운영규칙과 기술제약을 반영한 실용적 모델을 구축하려는 연구 성향을 보여준다. 이 연구는 전력수요 증가, 설비 노후화, 분산형 자원 확대 등으로 복잡성이 커지는 현대 전력시스템에서 매우 중요한 의미를 가진다. 계통 운영의 효율을 높이면 비용 절감은 물론 정전 위험 완화, 설비 투자 우선순위 설정, 중장기 전력수급 정책 수립에도 기여할 수 있다. 앞으로는 재생에너지, 저장장치, 수요반응이 결합된 미래형 계통 환경에 맞추어 더욱 고도화된 실시간 최적화와 의사결정 지원 기술로 발전할 가능성이 크다.

이 연구 주제는 전력산업의 경제적 구조와 시장 메커니즘을 분석하고, 전력시장 제도와 운영전략이 발전사업자·계통운영자·정책당국에 미치는 영향을 정량적으로 평가하는 데 초점을 둔다. 연구실의 대표 키워드인 전력경제와 관련 저서인 『전력시장의 이해』, 『에너지시장의 이해』, 『공학경제』는 연구실이 공학적 분석뿐 아니라 시장설계와 경제성 평가를 중점적으로 다루고 있음을 보여준다. 즉, 기술 중심의 전력공학과 경제·정책 분석을 연결하는 융합형 연구가 중요한 축을 이룬다. 구체적으로는 경제급전, 전력가격 형성, 발전기 수익성, 투자 의사결정, 온실가스 제약 하의 시장운영 등 다양한 주제가 포함된다. 전력시장에서는 발전원의 기술특성뿐 아니라 연료비, 배출비용, 정책 규제, 전원믹스 변화가 모두 상호작용하기 때문에, 정교한 수리모형과 경제성 분석이 필수적이다. 연구실은 이러한 문제를 실제 한국 전력산업 구조와 연결하여 분석하며, 중앙집중형 및 분산형 환경제약 경제급전 비교와 같은 연구를 통해 제도적 대안의 실효성을 검토하고 있다. 이 연구는 에너지전환과 전력시장 개편이 동시에 진행되는 시기에 특히 중요하다. 전력시장의 신뢰성과 효율성을 높이려면 단순히 기술적 공급능력만이 아니라 가격신호, 환경규제, 투자유인, 사회적 비용을 함께 고려해야 한다. 따라서 연구실의 전력경제 연구는 전력산업 정책 수립, 발전회사 경영전략, 에너지시장 제도 개선, 탄소중립 이행 비용 분석 등 다양한 실무 영역에서 활용될 수 있는 기반 지식을 제공한다.

이 연구 주제는 재생에너지의 간헐성과 불확실성이 확대되는 전력계통에서, 탄소중립과 온실가스 감축 목표를 만족하면서도 안정적인 계통운영을 달성하는 방법을 탐구한다. 연구실은 신재생에너지 도입이 전력계통과 전력시장에 가져오는 구조적 변화를 분석하고, 기존의 경제급전이나 최적조류계산 기법이 갖는 한계를 보완하는 새로운 운영 전략을 개발하고 있다. 특히 환경제약을 반영한 석탄발전기 정지전략, 온실가스 목표와 시간단위 급전 사이의 괴리를 해결하는 방법론 등은 연구실의 대표적인 성과로 볼 수 있다. 최근 수행 중인 과제에서는 신재생에너지의 불확실성을 고려한 사용자 피드백 활용 강화학습(RLHF) 기반 최적조류계산을 통해, 대형 실계통 수준에서도 빠른 수렴성과 높은 실용성을 확보하는 방향을 제시한다. 이는 전통적 최적화 기법에 인공지능 기반 학습 전략을 결합하여, 확률론적 SCOPF와 같은 난해한 문제를 보다 현실적으로 해결하려는 시도이다. 다시 말해 연구실은 재생에너지 확대에 따른 운영 리스크를 정량화하고, 불확실성 하에서도 안전도와 경제성을 유지할 수 있는 차세대 계통운영 프레임워크를 구축하고 있다. 이 연구의 파급효과는 매우 크다. 재생에너지 비중이 높아질수록 기존 화력 중심의 운영방식만으로는 계통 안정성과 환경목표를 동시에 달성하기 어렵기 때문이다. 연구실의 접근은 탄소배출 감축, 석탄발전 감축, 유연성 자원 활용 확대, 실시간 의사결정 고도화에 직접적으로 연결된다. 향후에는 강화학습, 확률모형, 수요반응, 저장장치 연계 기술이 결합되면서 미래 전력망의 지능형 운영체계 구축에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.