강상희 연구실
전기공학과 강상희
강상희 연구실은 전기공학과를 기반으로 전력계통 보호 및 제어, 그리고 지능형 전력 데이터 분석 분야에서 국내외적으로 높은 연구성과를 내고 있는 연구실입니다. 본 연구실은 송전선로, 변전소, 배전계통 등 다양한 전력 인프라에서 발생할 수 있는 고장 상황을 신속하게 탐지하고, 적절한 보호 및 제어를 수행할 수 있는 첨단 알고리즘과 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, IEC 61850 기반의 디지털 보호 시스템, 중앙집중식 보호제어, 스마트 보호시스템 등 차세대 전력계통 보호 기술에 대한 연구를 선도하고 있습니다.
최근에는 인공지능 및 딥러닝 기법을 활용한 고장 진단, 변류기(CT) 포화 검출, 페이저 추정 등 고도화된 보호 알고리즘 개발에 집중하고 있으며, 통신 기반의 보호제어 시스템, 실시간 임베디드 시스템, 다양한 센서 및 계측기술을 융합하여 전력계통의 복잡한 상황에서도 신속하고 정확한 보호가 가능하도록 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 기술들은 실제 전력계통 운영 현장에 적용되어, 대규모 정전이나 설비 손상을 예방하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
또한, 본 연구실은 IEC 61850 등 표준 기반의 데이터 통신 기술을 활용하여, 변전소 및 송배전망에서 발생하는 다양한 데이터를 통합적으로 관리하고, 이를 바탕으로 고장 진단, 예측 유지보수, 계통 운영 최적화에 필요한 핵심 알고리즘을 개발하고 있습니다. 딥러닝, 베이지안 신경망, 강화학습 등 최신 인공지능 기법을 적용하여 전력계통의 복잡한 동작 특성을 정밀하게 분석하고, 다양한 신호 왜곡 현상을 효과적으로 보정하는 기술을 연구하고 있습니다.
이러한 연구는 실제 전력계통의 운영 효율성 향상과 사고 예방, 그리고 에너지 전환 시대의 스마트그리드 실현에 필수적인 기반 기술로 평가받고 있습니다. 본 연구실은 국내외 산학연 협력 네트워크를 통해 연구 성과의 현장 적용과 기술 확산에 앞장서고 있으며, 앞으로도 데이터 기반의 지능형 전력계통 운영 및 보호 기술의 발전을 선도할 것입니다.
다양한 특허와 논문, 그리고 대형 국책과제 수행 경험을 바탕으로, 미래 전력계통의 디지털화와 스마트화에 기여하고 있습니다. 앞으로도 전력계통의 안전성과 효율성을 극대화하기 위한 혁신적인 보호 및 제어 솔루션 개발에 매진할 계획입니다.
전력계통 보호 및 제어 기술
전력계통 보호 및 제어 기술은 전력 시스템의 안정성과 신뢰성을 보장하기 위한 핵심 분야입니다. 본 연구실은 송전선로, 변전소, 배전계통 등 다양한 전력 인프라에서 발생할 수 있는 고장 상황을 신속하게 탐지하고, 적절한 보호 및 제어를 수행할 수 있는 알고리즘과 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, IEC 61850 기반의 디지털 보호 시스템, 중앙집중식 보호제어, 그리고 스마트 보호시스템 등 차세대 전력계통 보호 기술에 대한 연구를 선도하고 있습니다.
최근에는 인공지능 및 딥러닝 기법을 활용한 고장 진단, CT(변류기) 포화 검출, 페이저 추정 등 고도화된 보호 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 또한, 통신 기반의 보호제어 시스템, 실시간 임베디드 시스템, 그리고 다양한 센서 및 계측기술을 융합하여, 전력계통의 복잡한 상황에서도 신속하고 정확한 보호가 가능하도록 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 기술들은 실제 전력계통 운영 현장에 적용되어, 대규모 정전이나 설비 손상을 예방하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
본 연구실의 보호 및 제어 기술 연구는 국내외 전력회사, 연구기관과의 협력을 통해 실증 및 상용화가 활발히 이루어지고 있습니다. 다양한 특허와 논문, 그리고 대형 국책과제 수행 경험을 바탕으로, 미래 전력계통의 디지털화와 스마트화에 기여하고 있습니다. 앞으로도 전력계통의 안전성과 효율성을 극대화하기 위한 혁신적인 보호 및 제어 솔루션 개발에 매진할 계획입니다.
지능형 전력계통 데이터 분석 및 응용
지능형 전력계통 데이터 분석은 대용량의 전력계통 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 계통의 이상 징후를 조기에 탐지하고, 최적의 운영 및 제어 방안을 도출하는 연구 분야입니다. 본 연구실은 IEC 61850 등 표준 기반의 데이터 통신 기술을 활용하여, 변전소 및 송배전망에서 발생하는 다양한 데이터를 통합적으로 관리하고, 이를 바탕으로 고장 진단, 예측 유지보수, 그리고 계통 운영 최적화에 필요한 핵심 알고리즘을 개발하고 있습니다.
특히, 딥러닝, 베이지안 신경망, 강화학습 등 최신 인공지능 기법을 적용하여, 전력계통의 복잡한 동작 특성을 정밀하게 분석하고, CT 포화, DC 옵셋, 고주파 노이즈 등 다양한 신호 왜곡 현상을 효과적으로 보정하는 기술을 연구하고 있습니다. 또한, 마이크로그리드, 신재생에너지 연계, 분산전원 보호 등 차세대 전력망 환경에서 요구되는 데이터 기반의 보호 및 제어 기술 개발에도 적극적으로 참여하고 있습니다.
이러한 연구는 실제 전력계통의 운영 효율성 향상과 사고 예방, 그리고 에너지 전환 시대의 스마트그리드 실현에 필수적인 기반 기술로 평가받고 있습니다. 본 연구실은 국내외 산학연 협력 네트워크를 통해, 연구 성과의 현장 적용과 기술 확산에 앞장서고 있으며, 앞으로도 데이터 기반의 지능형 전력계통 운영 및 보호 기술의 발전을 선도할 것입니다.
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Deep Neural Network-Based Removal of a Decaying DC Offset in Less Than One Cycle for Digital Relaying
강상희, 남순열, SOK VATTANAK, 이선우
Energies, 202204
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Bayesian Deep Neural Network to Compensate for Current Transformer Saturation
강상희, 남순열, Sopheap Key, 이남호
IEEE Access, 202111
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Two-Stage Attention over LSTM with Bayesian Optimization for Day-Ahead Solar Power Forecasting
이승재, 홍석원, 강상희, Muhammad Aslam
IEEE Access, 202107
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[3-2차년]Full 디지털 변전소 트윈시스템을 위한 보호제어체계 모의기술 개발
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