Research Area

기후변화에 대응하기 위한 탄소중립(Net Zero)이 전세계적으로 화두 및 정책목표가 되고 있는 가운데, 대부분의 선진국들은 탄소중립을 달성하기 위한 수단으로 분산에너지를 확대하고 있습니다. 이를 위해 기존 대규모 발전소·송전선로 기반의 중앙집중식 전력시스템을 분산에너지자원 기반의 분산에너지 시스템으로 전환하려고 노력하고 있습니다.

With net zero carbon emissions becoming a global topic and policy goal in response to climate change, most developed countries are expanding distributed energy as a mean to achieve carbon neutrality. To this end, the existing centralized power system based on large-scale power plants and high voltage transmission lines is being transformed into a distributed energy system based on distributed energy resources that generate energy near demand locations.

분산에너지는 중앙집중적인 전원시스템보다 미래에는 전력을 더 안정적이고 경제적으로 공급할 수 있으며 송배전망을 신규로 건설하기 위해 투입되는 인프라 구축비용과 운영비용을 크게 절감할 수 있습니다. 

Distributed energy can supply power more reliably than centralized power systems and can significantly reduce infrastructure construction costs and operating costs for new transmission and distribution networks.

분산 에너지와 관련된 연구분야는 다음과 같습니다.

Research areas related to distributed energy include:

1. Modeling of distributed energy resources 

– Renewables : Photovoltaics, wind turbines and fuel cells

– Energy storage systems (ESS)

– Sector coupling resources : P2H, P2G, V2G

– Aggregation technologies : Microgrid, Virtual Power Plant (VPP)

2. Interconnection of distributed energy resources

– Reduction of uncertainty and variability from renewables

– Increase of hosting capacity and grid flexibility 

– Provide Non-Wires Alternatives (NWA) solutions

전기자동차는 배터리에 충전된 전기 에너지로 운행하는 자동차로 화석연료를 사용하지 않아 탄소 배출이 없고 내부 구조가 비교적 간단하며 제어가 쉬워 차세대 자동차로 각광받고 있습니다.

Electric vehicles are cars that run on electrical energy stored in batteries, and they are the next generation vehicles because they don't use fossil fuels, thus producing no carbon emissions, have a relatively simple internal structure, and are easy to control.

전기자동차는 배터리를 내장하고 있기 때문에 이를 활용하여 저장된 에너지를 가정이나 사무실 등의 부하에 사용하거나 전기 요금이 싼 시간에 충전을 하고 비싼 시간에 방전을 함으로써 이익을 볼 수 있기 때문에 다양한 활용이 가능합니다.

Electric vehicles are versatile because they have a built-in battery that can be used to store energy to power loads such as your home or office, or to benefit from charging when electricity is cheap and discharging when it's expensive.

전기자동차와 관련된 연구 분야는 다음과 같습니다.

Research areas related to electric vehicles include: 

1. Electric vehicle optimal operation

- Development of an electric vehicle battery charge and discharge scheduling strategy

- Demand response using V2G(Vehicle to Grid)

- Energy management with V2G uncertainty

Microgrid 는 ‘다수의 소규모 분산전원과 부하의 집합체로 복수의 전원 및 열원이 IT관련 기술을 이용하여 일괄제어 관리 되어 기존 전력회사의 상용계통에서 독립하여 운전 가능한 전력공급 시스템’으로 정의할 수 있으며 분산전원, 배전 시스템, 통신 및 제어기술이 통합된 미래의 혁신적인 전력공급 기술이라고 할 수 있습니다. 

Microgrid can be defined as 'an on-site power supply system that can be operated independently from the commercial grid of an existing power company by collectively controlling and managing multiple power and heat sources using IT-related technologies as a collection of multiple small-scale distributed power sources and loads' and is accepted as a future innovative power supply technology that integrates distributed power sources, distribution networks, communication and control technologies. 

Microgrid는 아래 그림으로 나타낼 수 있습니다.

Microgrid can be represented by the figure below.

Microgrid 분야와 관련된 연구분야는 다음과 같습니다.

Research areas related to the microgrid are as follows.

1. Microgrid operation and control

– Optimal operatoin of microgrid

– Microgrid system modeling

– DC-Microgrid research

– Multiple microgrid operation

에너지 클라우드란 에너지 인포메틱스, 에너지 소프트웨어화 및 에너지 프로비저닝 기술을 통해 에너지 서비스화를 실현하는 전기 에너지 망을 말합니다. 다양한 구성요소들이 클라우드를 통해 초연결되고 에너지의 양방향 전송, 통합관리를 통해 에너지 전환에 따른 에너지 믹스 문제 해결, 복잡한 시장 환경 문제를 해결할 수 있게 됩니다. 

The energy cloud is an electric energy network that realizes energy servitization through energy informatics, energy softwareization, and energy provisioning technologies. Various components will be hyperconnected through the cloud, and it will be possible to solve energy mix problems due to energy transition and complex market environment problems through two-way transmission and integrated management of energy.

에너지 클라우드 활용 시 가상물리시스템(Cyber Physical System, CPS)을 통한 예측기반 최적 운영이 필요합니다. 따라서 우리 연구실에서는 동적으로 변하는 시스템의 특성을 AI 기반 딥러닝 및 강화학습을 통해, 수학적으로 모델링할 수 없는 부분에 대해 고려하여 경험적으로 모의상황을 미리 볼 수 있듯 실제와 같이 시뮬레이션하고, 전원설비의 추가에 대한 설비 투자의 최적성을 분석할 수 있는 기반을 마련합니다. 또한 가상물리시스템을 이용하여 배전망에 초점을 맞춰 전력망을 구성하고, 향후 신재생에너지의 증가와 프로슈머의 증가로 인한 Peer-to-Peer (P2P) 전력 거래에 대한 최적 운영 알고리즘 개발도 병행으로 수행하고 있습니다.

Prediction-based optimal operation through Cyber Physical System(CPS) is required for energy cloud utilization. Therefore, our lab uses AI-based deep learning and reinforcement learning to consider the characteristics of dynamically changing systems that cannot be modeled mathematically, simulate simulated situations empirically as if they were real, and lay the foundation for analyzing the optimality of capital investment for the addition of power facilities. We are also using cyber physical system(CPS) to organize power grids, focusing on distribution networks, and developing optimal operation algorithms for peer-to-peer (P2P) power trading due to the increase in renewable energy and prosumers in the future.

에너지 클라우드 분야와 관련된 연구분야는 다음과 같습니다.

Research areas related to the energy cloud field are as follows.

1. Conceptual design of energy cloud

– Enegy cloud operation algorithm

– Digital twin modeling

– Forecasting based predictive operation

– Energy router modeling and control

국제재생에너지기구는 빅데이터와 컴퓨터 처리 능력의 향상이 인공지능의 잠재력을 열 것이라고 보았습니다. 인공지능은 에너지 부문에서도 점차 자신의 역할을 넓히고 있으며 향후 에너지 분야의 혁신에 중요한 기폭제 역할을 할 것으로 보입니다. 

The International Renewable Energy Agency sees big data and increased computer processing power as unlocking the potential of artificial intelligence, which is increasingly playing a role in the energy sector and is likely to be an important catalyst for future innovation in the sector.

에너지 분야에서 AI를 비롯한 디지털 기술의 적용은 발전-송전-배전-소비 전체 영역에서 가능하며, 현재에도 스마트 그리드 및 마이크로그리드 구축을 중심으로 활발하게 진행 되고 있습니다. 우리 연구실에서는 실시간 학습 기반 인공지능 예측 모델을 개발하여 미래 다양한 분산전원의 출현과 재생에너지 불확실성에 대비할 수 있도록 전력망의 안정적인 운영을 위한 연구를 진행하고 있습니다.

In the energy sector, the application of digital technologies, including AI, is possible in the entire area of power generation, transmission, distribution, and consumption, and is currently being actively pursued, centered on the construction of smart grids and microgrids. In our lab, we are developing real-time learning-based AI prediction models for stable operation of the power grid to prepare for the uncertainties of various distributed power sources and renewable energy uncertainties in the future.

인공지능을 적용한 에너지 관리 사례는 아래 그림으로 나타낼 수 있습니다.

An example of energy management with artificial intelligence can be illustrated in the figure below.

인공지능 적용 분야와 관련된 연구분야는 다음과 같습니다.

The research areas related to AI application field are as follows.

1. AI Applications

– Forecasting renewable energy generation

– Development of Digital twin model

– Application of reinforcement learning for optimal operation