에너지저장·풍력 시스템의 데이터 기반 최적 운영

Data-Driven Optimal Operation for Shared ESS and Wind Farms

연구 내용

공유 ESS 거래 전략과 풍력 단지 레이아웃을 생성모델과 게임이론 기반 최적화로 계산해 에너지 생산과 비용을 함께 개선하는 연구

풍력발전에서 복잡한 웨이크 상호작용을 반영하는 풍력 단지 레이아웃 최적화를 조건부 생성모델로 수행합니다. 연간에너지생산과 풍황 시나리오를 조건으로 하여 레이아웃을 생성하고, 그래프 신경망 기반 노이즈 제거 네트워크와 로컬 서치로 설계 제약 위반을 보정합니다. 또한 공유 에너지저장장치(ESS) 운영에서는 ESS 운영자와 사용자 간의 시간 가변 가격을 이용한 에너지 거래를 일반화 Stackelberg 게임으로 모델링합니다. 변분적 Stackelberg 평형의 존재와 계산을 위해 암시적 그래디언트를 포함한 그래디언트 기반 알고리즘을 적용합니다. 두 축을 통해 운영 변수와 제약을 동시에 다루는 최적화 연구를 수행합니다.

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연구 흐름

풍력 단지의 경우 시뮬레이션 기반 최적화의 높은 비용과 다양한 해 생성의 어려움을 배경으로, 조건부 확률 생성모델을 적용하는 연구를 2025년에 전개했습니다. 생성 과정에 제약 보정 단계와 데이터 증강 루프를 결합해 레이아웃 품질과 다양성을 함께 확보하는 흐름입니다. 한편 공유 ESS에서는 운영자와 사용자의 전략 상호작용을 게임이론으로 정식화하고, 변분적 Stackelberg 평형을 계산하기 위한 학습·최적화 절차를 2024년에 정립했습니다. 이후 두 연구 축은 모두 운영 의사결정 변수와 목표를 명확히 정의하고 최적 해를 산출하는 방향으로 수렴합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

풍력 단지 레이아웃 생성
웨이크 상호작용 반영 최적화
연간에너지생산 조건부 제어
설계 제약 위반 보정 모듈
공유 ESS 가격 정책 수립
ESS 에너지 거래 시뮬레이션
변분적 Stackelberg 평형 계산
운영비 및 피크 완화 전략
데이터 기반 전력 운영 의사결정
조건부 생성 기반 운영 시나리오 탐색