[비즈니스포스트] LS일렉트릭은 최근 ‘인공지능(AI) 기반 풍력 발전량 예측 모델’을 개발하고 실증을 완료했다고 25일 밝혔다.
회사 측은 지난해 말 제주 풍력단지에 이 기술을 적용해 정확도를 92%까지 끌어올렸다고 설명했다. 통상 10% 수준인 예측 오차율을 8%로 낮춘 것이다.
이는 전력거래소의 ‘재생에너지 발전량 예측제도’에서 발전 사업자가 인센티브를 받을 수 있는 수준의 정확도에 해당한다.
LS일렉트릭은 △광범위한 기상 정보와 지형, 고도, 경사 등 지역적 특성 △개별 터빈의 미세한 특성에 따른 터빈별 성능 편차를 머신러닝과 딥러닝 알고리즘으로 통합 분석하는 ‘이중 예측 구조’를 통해 풍력 발전 출력 변화를 정밀하게 예측하는 데 성공했다.
이번 기술을 기반으로 가상발전소(VPP) 등 전력중개 사업에 속도를 낸다.
AI를 활용해 발전량 예측 정확도를 높이는 기술의 고도화는 전력중개 사업에서 필수다. 재생에너지 사업자는 예측 오차율이 작을수록 추가 보상을 얻을 수 있기 때문이다.
재생에너지 사업자가 VPP에 참여하면 재생에너지 발전량 예측제도에 따라 태양광·풍력 발전량을 하루 전에 예측하고, 다음날 실제 발전량과의 오차율이 기준치를 충족하면 정산금을 받는다.
LS일렉트릭 관계자는 “고도화된 풍력 발전량 예측 기술을 통해 재생에너지의 간헐성 문제를 해결하고 국내 전력계통망의 안정화, 효율화에 기여하는 것은 물론 재생에너지 발전 사업자의 수익도 극대화할 것”이라며 “정확도 높은 예측기술과 혁신적 솔루션을 제공해 VPP 사업에 박차를 가할 것”이라고 말했다. 최재원 기자
회사 측은 지난해 말 제주 풍력단지에 이 기술을 적용해 정확도를 92%까지 끌어올렸다고 설명했다. 통상 10% 수준인 예측 오차율을 8%로 낮춘 것이다.
▲ LS일렉트릭 관계자들이 안양 R&D센터에 위치한 관제센터에서 재생에너지 발전량 예측 결과를 확인하고 있다. < LS일렉트릭 >
이는 전력거래소의 ‘재생에너지 발전량 예측제도’에서 발전 사업자가 인센티브를 받을 수 있는 수준의 정확도에 해당한다.
LS일렉트릭은 △광범위한 기상 정보와 지형, 고도, 경사 등 지역적 특성 △개별 터빈의 미세한 특성에 따른 터빈별 성능 편차를 머신러닝과 딥러닝 알고리즘으로 통합 분석하는 ‘이중 예측 구조’를 통해 풍력 발전 출력 변화를 정밀하게 예측하는 데 성공했다.
이번 기술을 기반으로 가상발전소(VPP) 등 전력중개 사업에 속도를 낸다.
AI를 활용해 발전량 예측 정확도를 높이는 기술의 고도화는 전력중개 사업에서 필수다. 재생에너지 사업자는 예측 오차율이 작을수록 추가 보상을 얻을 수 있기 때문이다.
재생에너지 사업자가 VPP에 참여하면 재생에너지 발전량 예측제도에 따라 태양광·풍력 발전량을 하루 전에 예측하고, 다음날 실제 발전량과의 오차율이 기준치를 충족하면 정산금을 받는다.
LS일렉트릭 관계자는 “고도화된 풍력 발전량 예측 기술을 통해 재생에너지의 간헐성 문제를 해결하고 국내 전력계통망의 안정화, 효율화에 기여하는 것은 물론 재생에너지 발전 사업자의 수익도 극대화할 것”이라며 “정확도 높은 예측기술과 혁신적 솔루션을 제공해 VPP 사업에 박차를 가할 것”이라고 말했다. 최재원 기자