한국광기술원는 제4차 산업혁명시대 광융합산업을 선도하는 전문생산기술연구소로 광융합산업 지속성장을 위한 혁신기술 개발을 진행하고 있으며 기업지원을 통한 광융합 혁신플랫폼을 통한 건전한 생태계를 조성하는데 앞장서고 있다. 특히 광에너지연구본부 AI에너지연구센터는 에너지 빅데이터 기반 서비스검증기술을 활용한 인공지능 에너지상태 분석기술을 개발하고 센서 네트워크기술을 연계한 인공지능 에너지관리·안전관리·지능형 유지보수기술 등 에너지분야에 인공지능을 결합한 새로운 기술 발전에 기여하고 있다. 

수요관리 알고리즘, 열네트워크 적용

AI에너지연구센터는 다년간 인공지능과 에너지분야 R&D를 수행하면서 AI·ICT 기반 마이크로그리드 운영관리 및 고장예측기술, 전력·열데이터를 활용한 장단기 에너지예측, 다중통신프로토콜 기반 에너지관리기술을 개발해 왔다. 

이번 R&D에서는 열·전기데이터 정의 및 분석, 열·전기 생산 및 수요예측 기술개발, 운영 모델링을 통한 열·전기 최적 운영 알고리즘 개발을 수행한다. 이를 통해 고도화된 실증지 맞춤형 TES 기반 열 네트워크 구축 및 실증 수행을 완료할 계획이다. 

연차별 목표는 △1차년도: 열·전기 에너지 데이터 정의 및 분석, 생산 및 수요예측 기술 개발 △2차년도: BTM 자원(열·전기) 활용 TES·B_ESS 운영 모델링, 전력 생산 및 수요예측 기술개발 고도화 △3차년도: 전기·열에너지 최적 운영 알고리즘 개발 △4차년도: 최적제어 로직 하이퍼 파라미터 튜닝, 전기·열에너지 최적 운영 알고리즘 실증 및 고도화 등이다. 

실증지인 지역난방공사 미래개발원에서는 출력제한(잉여전력) & 심야전력 시나리오(춘추절기), 피크전력 시(DR) 시나리오(동절기 최대 난방 수요), 피크전력 시(DR) 시나리오(하절기 최대 냉방 수요)를 실증한다. GS파워 안양발전소에서는 대형건물 열 네트워크 및 고압배관 적용을 위한 고밀도 축열조 성능시험을 진행한다.

광기술원 AI에너지연구센터의 관계자는 “열과 전기는 다른 특성의 에너지로 수요관리 측면에서 전기그리드는 공급측, 열그리드는 수요측으로 모델화할 수 있으며 최근 문제가 되는 재생에너지 잉여전력 문제를 열그리드의 TES, 히트펌프 등 열에너지 제어시스템으로 수요관리가 가능하기 때문에 P2H기술을 적용한 에너지운영 체계로 확장할 수 있다”라며 “이번 연구로 개발한 고도화된 수요관리 알고리즘 및 데이터수집 체계를 열 네트워크에 적용해 건물군 에너지 관리 및 최적화를 구현하고 에너지활용 효율성 증대를 실현할 수 있다”고 밝혔다. 

이어 “2024년 발표된 분산에너지 활성화 특별법에 따라 열저장시스템(TES) 및 열 네트워크의 활용도가 급증하는 상황에서 열·전기 통합시스템 개발은 필수적”이라며 “열·전기 생산 및 수요예측과 최적 운영 알고리즘으로 건물에너지사용량의 50% 이상을 차지하는 열에너지소비와 잉여전력을 이용한 열생산을 효율적으로 제어할 수 있는 운영시스템을 구축해 분산에너지 활성화를 위한 출력제어 대응 수요관리 기술 확보에 이바지하겠다”고 강조했다.