수소 가치사슬의 기술경제성 및 재생에너지 예측을 위한 머신러닝 기반 에너지 시스템 분석

Techno-economic energy system analysis combining hydrogen value chains and machine-learning–based renewable forecasting

연구 내용

수소 가치사슬의 기술경제성과 재생에너지 예측 성능을 통합적으로 분석하는 연구

에너지 전환 관련 의사결정을 지원하기 위해 수소 가치사슬의 기술경제성과 사회정치적 관점을 결합하여 분석합니다. 생산-운송-저장-이용 전 과정에 걸친 가치 항목을 구조화하고, 사회적 수용성과 연계해 정책·투자 시사점을 도출합니다. 동시에 재생에너지 운영의 불확실성을 다루기 위해 대기 오염물과 온실가스 변수를 포함한 PV 출력 예측을 수행하며, 다중 모델 앙상블 학습을 통해 오차를 최소화하는 접근을 사용합니다. 이를 통해 기술경제성과 운영 예측을 함께 해석하는 통합 관점을 확보합니다.

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연구 흐름

첫 단계에서는 수소 생산과 운송, 저장, 이용을 아우르는 가치사슬을 대상으로 기술경제적 분석 틀을 구성하고, 사회정치적 관점을 함께 반영하는 흐름을 구축했습니다. 같은 시기에 PV 발전 예측에서는 다양한 예측 모델을 비교하고, 입력 변수에 공기오염·온실가스·기상 정보를 조합하여 성능 차이를 검증했습니다. 이후 두 축을 공통의 에너지 전환 의사결정 문제로 연결해, 가치(투자 타당성)와 운영 안정성(예측 정확도)을 동시에 고려하는 방향으로 확장하고 있습니다.

활용 가능성

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

수소 가치사슬 비용-가치 통합 모델
수소 물류 의사결정 도구
오염요인 반영 PV 예측 시스템
전력계통 유연성 운영 지원
머신러닝 앙상블 예측 고도화
환경변수 중요도 기반 센서 배치
재생에너지 정책 효과 평가
에너지 프로젝트 타당성 분석
에너지 운영 KPI 산정
데이터 기반 공급망 최적화