캡코솔라에 기술 제공…딥러닝 기법 통해 발전실적·기상관측 테이터 분석
[미디어펜=나광호 기자]한국전력공사가 캡코솔라의 전력거래소 재생에너지 발전량 예측제도 참여를 지원하기 위해 '태양광 발전량 예측기술'을 제공한다.

27일 한전에 따르면 이는 한전 데이터사이언스연구소에서 개발한 인공지능(AI) 기반의 기술이다. 구체적으로는 딥러닝 기법을 통해 발전소 발전실적 및 기상 관측 데이터를 분석해 알고리즘을 도출하고, 기상예보 데이터 입력시 발전량을 예측하는 방식이다.

재생에너지 발전량 예측제도는 20MW 이상 모집한 사업자 등이 하루 전에 발전량을 예측해 제출하고, 당일에 일정 오차율(8%) 이내로 이행할 경우 kWh당 3~4원의 정산금을 지급하는 제도다.

   
▲ 27일 (왼쪽에서 2번째부터) 김태용 한전 디지털변환처장, 하봉수 캡코솔라 대표 등이 재생에너지 발전량 예측제도 참여를 위한 양해각서(MOU)를 체결하고 기념촬영을 하고 있다./사진=한국전력공사


한전은 지난해 12월부터 데이터사이언스연구소·전력연구원과 태스크포스(TF)를 구성했으며, 지난 3월 초기 알고리즘을 개발한 뒤 298MW의 실증 사이트를 대상으로 이를 수정·보완하고 있다.

또한 이 기술의 사업성 검증을 위해 캡코솔라가 제공한 152개 발전소(9.3MW)의 발전정보를 분석, 지난 7월 한달간 95% 이상의 정확도를 달성했다고 설명했다. 재생에너지 발전량 예측능력을 제고, 태양광·풍력 발전의 변동성으로 인한 설비 추가 기동과 정지 및 증·감발 비용을 절감하겠다는 것이다.

한편, 한전은 이날 김태용 디지털변환처장, 정상오 데이터사이언스연구소장, 하봉수 캡코솔라 대표 등이 참석한 가운데 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다.

김 처장은 "효율적인 계통운영과 더불어 발전량 예측과 관련한 새로운 사업모델 확산에도 도움이 되길 바란다"고 말했다.

[미디어펜=나광호 기자] ▶다른기사보기