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김태용 한전 디지털변환처장(왼쪽 두번째)와 하봉수 캡코솔라 대표(왼쪽 세번째)가 협약식에서 기념 촬영을 하고 있다 |
한전이 개발한 AI 기반의 태양광 발전량 예측기술은 태양광 발전소의 발전실적과 기상 관측 데이터를 딥러닝 기법으로 분석해 알고리즘을 도출하고 기상예보 데이터가 입력되면 발전량을 예측하는 기술이다.
한전은 이 기술의 사업성을 검증하기 위해 켑코솔라가 제공한 152개 태양광 발전소(9.3MW)의 발전정보를 분석해 7월, 1개월간 예측제도 기준 95% 이상의 발전량 예측 정확도를 달성했다.
한전은 재생에너지의 계통연계 확대에 따른 발전출력 변동성에 대응하기 위해 지난해 12월부터 데이터사이언스연구소, 전력연구원과 T/F를 구성해 재생에너지 발전량 예측 알고리즘 개발에 착수했다. 또한, 3월 초기 알고리즘 개발 후 현재까지 298MW의 실증 사이트를 대상으로 알고리즘을 수정·보완했다.
태양광 발전량 예측기술을 통해 재생에너지 발전량 예측능력을 높임으로써 재생에너지 변동성으로 발전기 추가 기동·정지 및 증·감발 비용을 절감해 효율적인 전력계통 운영이 기대된다.
이번 MOU 체결을 통해 한전은 태양광 발전량 예측기술을 켑코솔라에 지원하고, 켑코솔라는 이를 발전소 운영시스템에 적용해 안정적인 계통운영을 위해 도입된 전력거래소 예측제도에 참여하는 데 협력하기로 했다.
이날 체결식에는 한전 김태용 디지털변환처장, 정상오 데이터사이언스연구소장 및 켑코솔라 하봉수 대표이사 등이 참석했다.
캡코솔라는 2016년에 한전과 6개 발전 자회사가 태양광 발전설비 설치에 투자하고 전력생산과 사업운영을 위해 설립한 특수목적법인(SPC)으로, 현재 전국 250여 개 학교 및 공공부지, 태양광 62MW 설치·운영 중이다.
재생에너지 발전량 예측제도는 20MW 이상 모집한 태양광 및 풍력발전 사업자 등이 재생에너지 발전량을 하루 전에 예측해 제출하고, 당일에 일정 오차율 이내로 이행할 경우 정산금을 지급하는 제도(전력거래소)이다.
정산기준은 예측오차율 8% 이하 시 태양광·풍력 발전량에 3∼4원/kWh 정산금 지급되며, 재생에너지 설비 규모가 확대됨에 따라 안정적 계통 운영을 위한 정확한 재생에너지 발전량 예측의 중요성이 점차 커지고 있는데, 국제에너지기구(IEA)도 개별 태양광·풍력 발전기의 예측 발전량 확보를 권고한 바 있다.
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권도연 news1@bluekoreadot.com
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