광주과학기술원(GIST)은 김진호 에너지융합대학원 교수팀이 가정용 에너지 사용자 소비패턴을 감지·추출하는 새로운 인공지능(AI) 기반 분석기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
연구팀은 가정에서 사용하는 가전제품의 초 단위 전력사용량 계측데이터를 활용해 새로운 확률적 접근 방법론으로 가전제품 사용 및 사람의 재실 패턴을 추출했다. 수요반응 잠재량 추정을 위한 모의운영 알고리즘으로 가전제품 동특성과 연관된 사용자 불편도를 정량화해 반영했다. 이를 통해 거주중인 사용자 에너지 사용 만족도를 충족하는 범위 안에서 자원 잠재량 추정이 가능하도록 제시했다.
연구팀은 이번 연구를 통해 한 가구가 250일을 수요반응 자원으로 참여했을 때 약 10 메가와트(㎿h) 수준 에너지를 전력망에 기여할 수 있으며 이는 7.7톤 규모의 이산화탄소를 감축하는 수준의 효과임을 확인했다.
또 화석연료를 사용하는 발전기 출력 일부를 수요반응 자원으로 대체할 경우 탄소 저감으로 인한 환경편익을 소비자에게 돌려줄 수 있는 새로운 시장 인센티브를 창출할 수 있다는 점을 시사했다.
김진호 교수는 “가정의 에너지 수요를 대형 통합자원으로 전환할 수 있는 빅데이터 기반 분석이 가능하다”며 “향후 본 기술의 적용대상 섹터를 확장하여 물, 열, 가스, 전기차 등 다방면의 섹터 커플링 효용성 향상과 이를 위한 정책마련에 기여할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 산업통상자원부와 한국에너지기술평가원의 지원을 받아 이뤄졌으며 전기전자공학분야 상위 10% 이내 논문인 'IEEE 트랜잭션 온 스마트 그리드' 9월호에 게재됐다.
광주=김한식기자 hskim@etnews.com
