LS일렉트릭이 인공지능(AI)을 활용한 재생에너지 발전량 예측 기술을 개발하고 제주 풍력단지에서 실증을 마쳤다. 기상 변동성이 큰 환경에서도 예측 정확도를 92% 수준까지 끌어올리며 전력중개 사업 확대에 나섰다.
LS일렉트릭은 최근 'AI 기반 풍력 발전량 예측 모델' 개발을 완료하고 제주 지역 풍력단지에 적용해 성능을 검증했다고 밝혔다. 풍력 발전은 풍속과 풍향, 기온 등 기상 조건에 따라 출력 변동폭이 커 발전량을 사전에 예측하기 어려운 분야로 꼽힌다. 예측 오차가 커질 경우 전력 수급 안정성에도 영향을 줄 수 있어 정밀한 분석 기술이 요구된다.
해당 모델은 지난해 말 제주 풍력단지에 적용됐으며, 기상 변화가 컸던 11월에도 약 92%의 예측 정확도를 기록했다. 기존 통상 10% 안팎이던 예측 오차율을 8% 수준까지 낮춘 수치다. 이 같은 정확도는 전력거래소가 운영하는 '재생에너지 발전량 예측제도'에서 발전사업자가 인센티브를 받을 수 있는 기준에 해당한다.
LS일렉트릭은 광범위한 기상 정보와 지형, 고도, 경사 등 지역 특성을 종합적으로 반영하고, 개별 터빈의 성능 편차까지 분석하는 '이중 예측 구조'를 적용했다고 설명했다. 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 통해 지역 단위 발전량 예측과 터빈 단위 미세 출력 변화를 동시에 분석하는 방식이다. 이를 통해 풍력 발전 출력의 변동성을 보다 정밀하게 산출할 수 있도록 설계했다.
재생에너지 발전량 예측 정확도는 전력중개 사업에서 핵심 요소로 꼽힌다. 재생에너지 사업자는 하루 전 발전량을 예측해 제출하고, 실제 발전량과의 오차율이 기준을 충족하면 정산금을 받는다. 오차율이 낮을수록 추가 보상을 받을 수 있어 예측 기술의 고도화가 경쟁력으로 이어진다.
가상발전소(VPP·Virtual Power Plant)는 분산된 태양광·풍력 등 재생에너지원을 디지털 기술로 통합 관리하는 시스템이다. 개별 설비는 물리적으로 떨어져 있지만, 정보통신기술을 통해 하나의 발전소처럼 운영한다. AI 기반 예측 기술은 이러한 VPP 운영의 기반이 되며, 발전량 예측과 공급 전략 수립에 활용된다.
LS일렉트릭은 이번 예측 모델을 토대로 VPP를 포함한 전력중개 사업을 확대한다는 계획이다. 특히 육지 재생에너지 입찰제도 시행을 앞두고 예측 정확도 확보가 중요해진 만큼 관련 기술 적용 범위를 넓힌다는 방침이다.
LS일렉트릭 관계자는 고도화된 풍력 발전량 예측 기술을 통해 재생에너지의 간헐성 문제 완화와 전력계통 운영 안정성 제고에 기여하겠다고 밝혔다. 또한 재생에너지 발전사업자의 예측 오차 부담을 줄일 수 있도록 기술 개발을 지속하겠다고 밝혔다.
