[인더스트리뉴스 권선형 기자] 재생에너지 설비 규모가 확대됨에 따라 안정적 계통 운영을 위한 정확한 재생에너지 발전량 예측의 중요성이 점차 커지고 있는 가운데, 한전이 예측 정확도 95%인 ‘자체 개발 딥러링 기반 태양광 발전량 예측 기술’을 현장에 적용한다.

한전(사장 정승일)은 켑코솔라(대표 하봉수)의 전력거래소 재생에너지 발전량 예측제도 참여를 지원하기 위해 한전 데이터사이언스연구소에서 자체 개발한 ‘태양광 발전량 예측기술’을 제공해 활용할 계획이라고 지난 8월 27일 밝혔다.

이를 위해 한전과 켑코솔라는 이날 켑코솔라 본사에서 ‘태양광 발전소의 발전량 예측을 위한 기술지원 및 전력거래소의 예측제도 참여를 위한 사업협력 양해각서’를 체결했다.

이날 체결식에는 한전 김태용 디지털변환처장, 데이터사이언스연구소 정상오 소장, 켑코솔라 하봉수 대표 등이 참석했다. [사진=한전]

캡코솔라는 2016년에 한전과 6개 발전자회사가 태양광 발전설비 설치에 투자해 전력생산과 사업운영을 위해 설립한 특수목적법인(SPC)으로 현재 전국 250여개 학교 및 공공부지 등 태양광 62MW를 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 제도다. 예측오차율 8% 이하면 태양광·풍력 발전량에 3∼4원/kWh 정산금을 지급한다.

이번 MOU 체결을 통해 한전은 태양광 발전량 예측기술을 켑코솔라에 지원하고, 켑코솔라는 이를 발전소 운영시스템에 적용해 안정적인 계통운영을 위해 도입된 전력거래소 예측제도에 참여하는데 협력하기로 했다.

한전 관계자는 “태양광 발전량 예측기술을 통해 재생에너지 발전량 예측능력을 제고함으로써 재생에너지 변동성으로 인한 발전기 추가 기동, 정지 및 증감발 비용을 절감해 효율적인 전력계통 운영이 기대된다”고 밝혔다.

한전 김태용 디지털변환처장은 “이번 한전과 켑코솔라의 협약으로 효율적인 계통운영과 더불어 발전량 예측과 관련한 새로운 사업모델 확산에도 도움이 됐으면 좋겠다“고 밝혔다.

한전이 개발한 AI 기반의 ‘태양광 발전량 예측기술’은 태양광 발전소의 발전실적과 기상 관측 데이터를 딥러닝 기법으로 분석해 알고리즘을 도출하고 기상예보 데이터가 입력되면 발전량을 예측하는 기술이다.

한전이 개발한 AI 기반의 ‘태양광 발전량 예측기술’의 학습과정 및 발전량 예측과정 [자료=한전]

한전은 재생에너지의 계통연계 확대에 따른 발전출력 변동성에 대응하기 지난해 12월부터 데이터사이언스연구소, 전력연구원과 TF를 구성해 재생에너지 발전량 예측 알고리즘 개발에 착수했다. 지난 3월 초 알고리즘 개발 후 현재까지 298MW의 실증 사이트를 대상으로 알고리즘을 수정보완해왔다. 한전은 이 기술의 사업성을 검증하기 위해 켑코솔라가 제공한 152개 태양광 발전소(9.3MW)의 발전정보를 분석해 지난 7월 1개월간 예측제도 기준 95% 이상의 발전량 예측 정확도를 달성했다.

[권선형 기자 (news@industrynews.co.kr)]

[저작권자 © 솔라투데이, 무단 전재 및 재배포 금지]