【에너지타임즈】 한전의 재생에너지 발전량 예측기술 예측정확도가 95% 이상에 달하는 것으로 나타났다. 이 기술은 조만간 전력거래소 재생에너지 발전량 예측제도에 활용될 것으로 보인다.

한국전력공사(사장 정승일)가 켑코솔라(주)의 전력거래소 재생에너지 발전량 예측제도 참여를 지원하기 위해 자사 데이터사이언스연구소에서 자체적으로 개발한 태양광발전 발전량 예측기술을 제공하기로 하고 27일 전기회관(서울 송파구 소재)에서 ‘태양광발전소 발전량 예측을 위한 기술지원과 전력거래소 예측제도 참여를 위한 사업협력 양해각서’를 체결했다.

전력거래소에서 운영하는 재생에너지 발전량 예측제도는 발전설비용량 20MW 이상 모집한 사업자 등이 재생에너지 발전량을 하루 전에 예측해 제출하고 당일에 일정 오차율 이내로 이행하면 정산금을 지급하는 제도다. 예측오차율 8% 이하 시 태양광·풍력발전 발전량에 kWh당 3~4원의 정산금이 지급된다.

한전에서 개발한 인공지능(AI) 기반의 태양광발전 발전량 예측기술은 태양광발전소 발전실적과 기상관측데이터를 딥러닝 기법으로 분석해 알고리즘을 도출하고 기상예보데이터가 입력되면 발전량을 예측하는 기술이다.

이에 앞서 한전은 재생에너지 계통연계 확대에 따른 출력 변동성에 대응하기 위해 지난해 12월부터 데이터사이언스연구소·전력연구원 등과 T/F를 구성해 재생에너지 발전량 예측 알고리즘 개발에 착수한 바 있다.

한전은 이 기술의 사업성을 검증하기 위해 켑코솔라에서 제공한 발전설비용량 9.3MW 규모 152곳 태양광발전소의 발전정보를 분석해 지난 7월 예측제도 기준 95% 이상의 발전량 예측정확도를 달성한 바 있다.

한전 측은 이 기술을 통해 재생에너지 발전량 예측 능력을 끌어올림으로써 재생에너지 변동성으로 인한 발전기 추가 기동·정지와 증·감발 비용을 줄여 효율적인 전력계통 운영이 가능할 것으로 기대했다.

특히 이 양해각서가 체결됨에 따라 한전은 태양광발전 발전량 예측기술을 켑코솔라에 지원하며, 켑코솔라는 이를 태양광발전소 운영시스템에 적용해 안정적인 전력계통 운영을 위해 도입된 전력거래소 재생에너지 예측제도에 참여하는데 협력하게 된다.

김태용 한전 디지털변환처장은 “이 협약은 효율적인 전력계통 운영과 더불어 재생에너지 발전량 예측과 관련한 새로운 사업모델 확산에 도움을 줄 것”으로 내다봤다.

한편 켑코솔라는 2016년 한전과 한국수력원자력(주)을 비롯한 한국남동·중부·서부·남부·동서발전(주) 등에서 설립한 특수목적법인(SPC)으로 현재 250곳에 달하는 학교와 공공부지에 발전설비용량 62MW 규모의 태양광발전을 설치해 운영하고 있다.