한전 전력연구원이 2020년까지 빅데이터와 딥러닝 인공지능 기법을 도입한 능동형 배전망의 설계 및 운영·관리 기술을 국내 최초로 개발한다.

전력연구원은 최근 ‘인공지능 기반 배전망 상태추론 기술’ 개발에 착수, 분산 전원 및 에너지저장장치, 전기차 충전 등 복잡해지는 배전전력망 변화에 대응키로 했다.

이를 통해 신재생발전, 배전용 ESS, 전기차 등 다양한 발전원과 에너지저장장치가 연계된 배전계통의 안정적인 운영을 도모할 계획이다.

‘인공지능 기반 배전망 상태추론 기술’은 지능형 배전설비, 신재생 발전원, 전기차 등 에너지저장장치 간에 이뤄지는 다양하고 복잡한 상호관계 및 영향을 종합적으로 판단하고 추론함으로써 능동형 배전그리드 운영 및 관리에 필요한 여러 가지 상황 정보를 도출할 수 있다.

인공지능 기반 배전망 상태추론 기술 개념

빅데이터 분석 기술을 전력정보 데이터에 적용해 배전 그리드의 상태를 예측, 추정하는 기반 기술로, 지능형 자산관리, 배전그리드 상태추론, 영상인식 기반 배전설비 관리 기술 등 3개의 기술 분야로 나눠 개발키로 했다.

지능형 자산관리 시스템은 예방정비 중심으로 수행된 기존의 자산의 교체 및 관리에서 나아가, 다양한 정보를 이용해 불량 유형과 장애시기를 추론 엔진을 통해 분석함으로써 자산을 보다 효율적으로 관리하고 비용을 절감할 수 있다.

배전그리드 상태추론 기술은 전력공급 환경 급변에 대한 신속한 대응을 목표로 지능형 배전그리드 운영 엔진을 개발하는 것으로 분산자원이 복잡하게 연결된 배전그리드의 효율적 운전, 분산자원 출력 급변, 부하변동으로 인한 문제를 예측 대응해 안정적 전력공급이 가능하다.

영상인식 기반 배전설비 관리 기술은 영상과 인공지능을 이용해 운영자의 주관적 판단 없이 설비 손상 및 주변 환경에 의한 고장 발생 우려 개소 등을 사전에 검출해 사전 예방조치를 가능하게 할 수 있다.

전력연구원은 ‘인공지능 기반 배전망 상태추론 기술’의 개발을 통해 다양한 배전계통 운영시스템의 운영 정보를 종합적이고 유기적으로 분석하고 배전망 및 배전설비 상태를 사전에 판단함으로써 전력 생산부터 소비까지 이르는 배전 분야의 변화에 적극적으로 대처할 수 있는 핵심기술을 확보하게 될 것으로 기대했다.