한국광기술원 에너지연구본부 AI에너지연구센터는 에너지분야에 인공지능기술을 결합한 기술을 개발하는 연구조직으로 에너지산업의 인공지능 기술발전에 기여하고 있다.

이번 ‘열·전기 저장시스템기반 건물군 열에너지 수요관리 기술개발 및 실증’ 과제에서는 실증지 건물군의 양방향 열네트워크운영을 위한 인공지능 알고리즘개발을 수행하고 있다. 연구를 통해 개발된 고정확도 통합에너지 예측모델을 기반으로 건물군의 에너지운영·최적화 기술개발을 지원하고 있다.

연구진들은 열·전기에너지 통합데이터기반 에너지분석을 위해 △데이터 정의 △분류 △정제 △전처리기술 등을 개발하며 딥러닝·머신러닝기반 건물군 설비별 에너지예측모델 개발을 중점 추진하고 있다.

지난 1·2차연도에는 실증지 건물군 열·전기에너지생산과 수요예측모델 개발을 위해 에너지별 기초모델을 개발했다. △태양광발전 △열에너지 △전기에너지수요 등 특성이 다른 에너지패턴을 분석해 태양광발전량과 열·전기소비에너지에 대한 고정확도 예측모델을 구축했다.

이를 통해 △태양광발전 예측정확도 오차율 약 8% △열에너지 수요예측정확도 오차율 약 7.3% △전기에너지 수요예측정확도 오차율 약 20%를 달성했다.

3차연도에는 실증지 건물과 설비의 에너지데이터를 수집하며 에너지예측모델을 개발해 실증지별 에너지 통합예측모델을 제공할 계획이다.

한국광기술원의 관계자는 “이번 연구를 통해 개발한 고도화된 수요관리 알고리즘과 데이터 수집 체계를 △열 △전기 △가스 등 복합에너지네트워크에 적용해 건물군 에너지관리와 최적화를 구현하며 에너지활용 효율성 증대를 실현할 것”이라며 “향후 전기에너지뿐만 아니라 열에너지와 복합에너지분야 인공지능 기술개발을 위한 R&D 확장이 필요하다”고 강조했다.