GIST, 인공지능(AI) 활용 가정용 에너지 소비패턴 분석기술 개발

기후위기 대응을 위한 가정 전력수요의 활용정책에 기여

2021년 10월 06일 (수) 13:40
조회수2086
인쇄 링크복사 작게 크게
복사되었습니다.

GIST(광주과학기술원) 에너지융합대학원 김진호 교수 연구팀은 주택 또는 아파트에 거주하는 가정용 에너지 사용자의 소비패턴을 감지 및 추출하는 새로운 인공지능(AI) 기반 분석기술을 개발했다. 연구 결과는 전기전자공학분야 상위 10% 이내 논문인 ‘IEEE Transactions on Smart Grid’ 의 2021년 9월호에 게재되었다. 
 

▲ (왼쪽부터) 김진호 교수, 백건 박사과정생 (사진출처=GIST)

범지구적 기후환경 문제에 대응하고 탄소중립 실현을 위해 전력의 효율적 관리와 안정적 공급은 매우 중요하다. 특히 전력 수급의 안정화와 깨끗한 에너지 전환의 수단으로서 수요반응 제도가 전 세계적으로 주목받고 있다. 

연구팀은 가정에서 사용되는 가전제품의 초 단위 전력사용량 계측데이터를 활용하여 새로운 확률적 접근 방법론을 통해 가전제품의 사용 및 사람의 재실 패턴을 추출하였다.
 

▲ 거주자의 행동패턴 추출 과정 시뮬레이션 (사진출처=GIST)

수요반응 자원의 실질적인 참여 잠재량을 추정하기 위해서는 정보 데이터를 기반으로 사용자 행동을 포함한 에너지 부하 특성에 대한 분석이 필요하다. 수요반응 잠재량 추정을 위한 모의운영 알고리즘에서는 가전제품의 동특성(dynamics)과 연관된 사용자의 불편도가 정량화하여 반영되었다. 

예를 들면, 에어컨 동작과 실내의 열 관성에 따른 온도변화에 인간이 느끼는 편안함의 정도를 ISO 척도에 따라 제약하며, 조명의 조도 변화가 눈의 피로를 유발하지 않도록 국제재생에너지기구(IRENA) 규격을 기반으로 측정 및 제어하였다. 이에 따라 거주 중인 사용자의 에너지 사용 만족도를 충족하는 범위 안에서 자원 잠재량 추정이 가능하도록 하였다. 

이 기술은 탄소 저감을 위한 수요반응 시장에 적용하여 거시적인 환경 대응성 향상을 위한 시장 인센티브 설계방향을 직관적으로 제시하였다. 연구팀은 이 연구를 통해 한 가구가 250일을 수요반응 자원으로 참여하였을 때 약 10MWh 수준의 에너지를 전력망에 기여할 수 있으며, 이는 7.7톤 규모의 이산화탄소를 감축하는 수준의 효과임을 확인했다.  

또한, 화석연료를 사용하는 발전기 출력의 일부를 수요반응 자원으로 대체한다면 탄소 저감으로 인한 환경편익을 소비자에게 돌려줄 수 있는 새로운 시장 인센티브를 창출할 수 있다고 시사했다. 


▲ 탄소저감을 위한 수요반응 자원의 대체효과 (사진출처=GIST)

김진호 교수는 “이번 연구 성과를 통해 가정의 에너지 수요를 대형 통합자원으로 전환할 수 있는 빅데이터 기반의 분석이 가능하다”면서 “향후 본 기술의 적용대상 섹터를 확장하여 물, 열, 가스, 전기차 등 다방면의 섹터 커플링 효용성 향상과 이를 위한 정책마련에 기여할 수 있다”고 말했다. 

한편, 이번 연구는 산업통상자원부와 한국에너지기술평가원의 지원을 받아 수행되었다.    

*탄소중립 : 인간의 활동에 의한 온실가스 배출을 최대한 줄이고 남은 온실가스는 흡수, 제거를 통해 순 배출량을 제로화하는 개념 및 정책 
*수요반응 : 전기소비자가 인센티브, 시간대별 전기요금과 같은 유인 동기에 반응하여 자신의 평상시 소비패턴으로부터 전기사용량 수준을 변경하는 행동 또는 그 상품을 의미하며 전력수급 안정, 에너지 절약, 기후변화 대응에 활용됨 
*섹터 커플링 : 가변적인 재생에너지 전력을 다른 에너지 형태로 변환하여 사용 및 저장하는 형태로서 에너지 부문(물, 열, 가스, 수송) 간 결합하는 기술 및 시스템 

​글. 김효정 기자 needhj@naver.com | 사진 및 자료출처 = GIST(광주과학기술원)

ⓒ 브레인미디어 무단전재 및 재배포 금지

인기 뉴스

설명글
인기기사는 최근 7일간 조회수, 댓글수, 호응이 높은 기사입니다.