배전 자산관리 최적화 솔루션 통해 
전력망 운영· 투자 비용 절감 기대
연구원 기술력 세계적으로 인정받아

ISGAN Award of Excellence 수상 기념사진. (왼쪽에서 첫 번째 Luciano Martini 국제스마트그리드협의체(ISGAN) 의장, 두 번째 한전 전력연구원 이중호 원장, 네 번째 Jean-Franois Gagn 청정에너지장관회의(CEM) 의장 등)

한전 전력연구원이 ‘국제 스마트그리드 기술경진대회(Internatianal Smart Grid Action Network Award of Excellence)’에 ‘AI기반 전력망 상태 예측 시스템’을 출품해 그 결과로 21일, 인도 고아에서 우수상을 수상했다. 
또한 국제스마트에너지협회(GSEF)로부터 기술의 우수성을 인정받아 GSEF 어워즈(AWARD) 상도 함께 수상했다.
국제스마트그리드협의체(ISGAN)가 주최한 이번 대회의 주제는 ‘스마트그리드 운영을 위한 AI기반 전력망 자산 최적화 기술’이다. 
전력산업 관련 최정상 기업·단체에서 총 14여개의 프로젝트가 참여했다.
전력연구원은 5회째 수상을 기록하며 연구원의 기술력을 세계적으로 인정받았다.
이번에 수상한 ‘AI기반 전력망 상태 예측 시스템’은 미래 전력계통의 상태를 예측해  전력망 운영·투자 비용 절감 솔루션을 제공하는 기술이다. 
전력연구원은 이 시스템을 기반으로 ‘AI기반 배전계통 부하 예측 시스템’과 ‘배전설비 교체시기 추정 시스템’을 성과물로 개발했다.
2022년부터 한전 전국사업소 배전망운영자들의 실제 업무에 활용 중이다.
‘AI기반 배전계통 부하 예측 시스템’은 배전선로의 부하를 단기(1시간)/장기(2년 이상)로 예측할 수 있는 기술로서 분산형자원의 접속에 따른 부하를 시뮬레이션을 통해 도출한다. 
이 예측된 부하를 바탕으로 배전설비의 최적 위치를 설계할 수 있다. 
또한 부하 패턴을 인식하고 패턴의 변화를 감지해 자동 재학습을 통해 시스템을 지속적으로 고도화할 수 있다.
‘배전설비 교체시기 추정 시스템’은 설비의 수명과 자산건전도를 평가해 최적 교체주기를 추정하는 기술로서 설비의 교체 예상 물량과 예산까지 도출이 가능하다.
전력연구원은 이 시스템들을 통해 최대 부하와 구간부하의 예측 정확도를 90% 이상으로 향상시켰다.
예측에 소요되는 시간을 30분 이내로 줄여 배전망 이용률의 향상에 기여했다. 
기존 배전망의 이용률이 향상되면서 매년 투자되는 선로 신설비의 30%를 절감할 수 있을 것으로 기대한다.
또한, 변압기, 개폐기와 같은 약 250만대 배전설비의 적정 교체시기를 판정함으로써 설비 교체 비용을 연간 15% 절감할 수 있을 것으로 예상한다.
이중호 전력연구원장은 이번 ISGAN 행사와 관련해 20일에 열린 G20 등 30여개국의 장·차관이 참석하는 청정에너지장관회의(CEM, Clean Energy Ministerial)의 전력분야 라운드테이블에 패널로 참석했다. 
한전의 클린에너지 정책방향에 대해 소개하고, 효율적인 스마트그리드 기술 보급을 위한 국제 네트워크를 강화했다.
이중호 한전 전력연구원장은 “이번 수상을 계기로 AI기술 기반의 배전망 최적화 기술의 해외 수출이 더욱 탄력을 받게 될 것이다”라며 “분산자원의 증가에 대응하여 배전자산관리의 최적화 솔루션을 제공함으로써 설비 투자비를 절감하고, 재생에너지의 활용을 촉진하여 탄소중립에 기여할 것이다”라고 덧붙였다.