한국전력은 캡코솔라㈜의 전력거래소 재생에너지 발전량 예측제도 참여를 지원하기 위해 한전 데이터사이언스연구소에서 자체 개발한 '태양광 발전량 예측기술'을 활용할 계획이라고 27일 밝혔다.

한전이 개발한 태양광 발전량 예측기술은 인공지능(AI) 기반으로, 태양광 발전소의 발전실적과 기상 관측 데이터를 딥러닝 기법으로 분석해 알고리즘을 도출하고 기상예보 데이터가 입력되면 발전량을 예측하는 기술이다.

한전은 이 기술의 사업성을 검증하기 위해 켑코솔라㈜가 제공한 152개 태양광 발전소(9.3MW)의 발전정보를 분석해 지난 7월 1개월간 예측제도 기준 95% 이상의 발전량 예측 정확도를 달성했다.

한전은 재생에너지의 계통연계 확대에 따른 발전출력 변동성에 대응하기 위해 지난해 12월부터 데이터사이언스연구소, 전력연구원과 TF를 구성해 재생에너지 발전량 예측 알고리즘 개발에 착수했다.

태양광 발전량 예측기술을 통해 재생에너지 발전량 예측능력을 제고함으로써 재생에너지 변동성으로 인한 발전기 추가 기동·정지 및 증·감발 비용을 절감해 효율적인 전력계통 운영이 기대된다.

한국전력 김태용 디지털변환처장은 "이번 한전과 켑코솔라의 협약으로 효율적인 계통운영과 더불어 발전량 예측과 관련한 새로운 사업모델 확산에도 도움이 됐으면 좋겠다"고 밝혔다.은진기자 jineun@dt.co.kr

27일 김태용(왼쪽 두번째) 한전 디지털변화처장과 하봉수(왼쪽 세번째) 캡코솔라 대표이사가 재생에너지 발전량 예측제도 참여를 위한 사업협력 양해각서(MOU)를 체결했다. 한국전력 제공
27일 김태용(왼쪽 두번째) 한전 디지털변화처장과 하봉수(왼쪽 세번째) 캡코솔라 대표이사가 재생에너지 발전량 예측제도 참여를 위한 사업협력 양해각서(MOU)를 체결했다. 한국전력 제공


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