에너지 구조의 변화와 전력 수요의 복잡성으로 인해 수동 파견 및 규칙 제어에 의존하는 기존 전력망 관리 모델은 큰 도전에 직면해 있습니다. 분산형 에너지원의 대규모 접근, 전기 자동차의 급속한 대중화, 기상 이변의 빈번한 발생으로 인해 전력망의 운영 환경은 매우 역동적이고 불확실해졌습니다. 이러한 배경에서 인공지능 기술은 점차 현대 전력망의 중요한 지원력이 되고 있습니다. 데이터 인식, 지능형 의사결정- 및 자율 제어를 통해 전력 시스템이 보다 효율적이고 안전하며 유연한 방향으로 발전하도록 추진하고 있습니다.
실시간{0}}데이터 인식으로 전력망용 '신경망' 구축
현대 스마트 그리드는 다수의 센서, 스마트 미터, 모니터링 단말기 및 네트워크 장치를 배치하여 발전, 송전, 배전 및 소비의 모든 링크를 포괄하는 데이터 수집 시스템을 형성합니다. 인공지능 시스템은 다양한 노드로부터 전압, 전류, 주파수, 부하 변화, 장비 작동 상태 등의 정보를 포함한 대규모 실시간 데이터를 지속적으로 수신하고 분석할 수 있습니다.{1}}
인공지능은 이러한 데이터의 신속한 처리와 상관 분석을 통해 전력망의 운영 상태를 종합적으로 파악할 수 있을 뿐만 아니라 비정상적인 변동과 잠재적인 위험을 신속하게 식별하여 후속 의사 결정을 위한 정확한 기반을 제공합니다.- 이러한 전{2}}전천후 및 고정밀- 데이터 인식 기능은 전력망에 생물학적 신경계와 유사한 실시간 응답 특성을 부여합니다.
지능형 예측으로 수요와 공급의 균형을 맞추는 능력 향상
전력계통 운영의 핵심 업무 중 하나는 수요와 공급의 균형을 유지하는 것입니다. 전기 에너지의 대규모-실시간-저장이 어렵기 때문에 수요 변동은 시스템 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.
인공지능은 기계 학습 알고리즘을 활용하여{0}}부하 기록 데이터, 날씨 변화, 휴일 패턴, 산업 활동, 사용자 소비 행동 등 다차원 정보를 종합적으로 분석하고 미래 전력 수요를 정확하게 예측합니다. 기존 예측 모델과 비교하여 인공 지능은 보다 복잡한 데이터 상관 관계를 식별하고 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
전력망 운영기관은 부하변화 추이를 사전에 파악함으로써 발전계획을 최적화하고, 예비용량을 합리적으로 배분하며, 송배전 자원을 동적으로 조정함으로써 에너지 낭비를 줄이고 전반적인 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
동적 부하 조절로 시스템의 탄력성이 향상됩니다.
고온-기후, 대규모-사건 또는 긴급 상황과 같은 상황에서는 일부 지역에서 전력 수요가 급격히 증가할 수 있습니다. 전통적인 전력망은 파견을 위해 수동 개입에 의존하는 경우가 많은 반면, 스마트 그리드는 인공 지능의 도움으로 자동화된 부하 관리를 달성할 수 있습니다.
실시간 모니터링 및 예측 결과를 기반으로{0}}인공지능 시스템은 전력 흐름 방향을 자동으로 조정하고, 전송 경로 구성을 최적화하며, 여러 지역에 전력 자원을 동적으로 할당할 수 있습니다. 특정 선로나 변전소의 부하가 한계에 도달하면 시스템은 부하 전달 메커니즘을 신속하게 활성화하여 장비의 과부하를 방지할 수 있습니다.
이러한 동적 부하 분산 용량은 전력망의 충격 저항을 크게 향상시키고 대규모 정전 및 장비 오류 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.-
재생에너지의 효율적인 소비 촉진
태양광, 풍력 등 재생에너지원은 청정하고 저탄소라는 장점이 있지만, 발전 용량은 기상 조건에 크게 영향을 받아 강한 변동성과 무작위성을 나타냅니다.
인공지능은 기상 데이터, 과거 발전 기록, 환경 모니터링 정보 등을 통합해 풍력·태양광 발전 전력을 예측·분석해 미래 에너지 공급 수준을 사전에 평가한다. 재생에너지 생산량 감소가 예측되면 시스템은 이를 보충하기 위해 에너지 저장 장치, 백업 전원 또는 기타 발전 자원을 자동으로 파견할 수 있습니다.
한편, 새로운 에너지의 생산량이 충분한 기간 동안 인공 지능은 에너지 저장 충전 전략 및 부하 파견 계획을 최적화하고, 녹색 에너지 활용률을 향상시키며, 풍력 및 태양광 발전 축소 현상을 줄이고, 에너지 자원의 효율적인 할당을 달성할 수도 있습니다.
자가 치유 능력은-전력망의 자율 작동을 촉진합니다.
자가 치유 전력 그리드는 미래 스마트 그리드의 중요한 개발 방향으로 간주되며, 핵심은 자동 결함 감지, 신속한 격리 및 자율 복구를 달성하는 것입니다.
고급 결함 진단 모델과 실시간{0}} 모니터링 네트워크를 활용하여 인공지능은 라인 단락, 장비 이상 또는 정전과 같은 결함 이벤트를 밀리초 내에 식별할 수 있습니다. 그런 다음 시스템은 오류 위치와 영향을 받은 영역을 자동으로 분석하고 손상된 선로를 신속하게 차단하는 동시에{2}}전원 공급 경로를 다시 계획하여 영향을 받은 영역에 전기를 공급합니다.
전체 프로세스에는 사람의 개입이 필요하지 않으므로 오류 처리 시간이 크게 단축되고 전원 공급의 연속성과 전력망의 신뢰성이 향상되며 중요한 인프라와 중요한 사용자에게 보다 안정적인 전력 보장이 제공됩니다.
예측 유지보수는 장비의 전체 수명주기에 대한 관리 수준을 향상시킵니다.
기존 전력 장비의 유지 관리는 주로 정기 검사 모드에 의존하므로 유지 관리가 부족하거나 과도한 문제가 발생하는 경우가 많습니다.
인공지능은 장비 작동 매개변수, 진동 특성, 온도 변화 및 과거 고장 기록을 통합하여 장비 상태 평가 모델을 구축하여 변압기, 송전선, 회로 차단기 등 주요 설비를 지속적으로 모니터링합니다. 장비의 성능 저하 추세와 잠재적인 이상 현상을 파악하여 사전에 조기 경고 정보를 발령할 수 있습니다.
이 예측 유지 관리 모델을 통해 운영 및 유지 관리 담당자는 결함이 발생하기 전에 목표 검사를 수행하여 갑작스러운 정전을 줄이고, 장비 활용도를 개선하고, 운영 및 유지 관리 비용을 낮추고, 자산의 서비스 수명을 연장할 수 있습니다.
전력망 규제에 전기 자동차와 에너지 저장 자원의 참여를 조정합니다.
신에너지 차량 수가 지속적으로 증가함에 따라 전기 자동차는 에너지 소비 단말기일 뿐만 아니라 점차 분산형 에너지 저장 자원의 중요한 부분이 되고 있습니다.
인공 지능은 충전 파일 네트워크, 배터리 에너지 저장 시스템 및 V2G(Vehicle{0}}to-Grid) 기술을 균일하게 조정하여 양방향 에너지 흐름 관리를 달성할 수 있습니다. 전력 소비가 가장 적은 기간에는-차량이 지능형 충전을 수행하도록 안내합니다. 전력망의 최대 부하 기간 동안 차량 배터리를 사용하여 역방향으로 전력망에 전력을 공급할 수 있습니다.
인공지능은 분산된 수많은 에너지 저장 자원을 통합함으로써 보다 유연한 에너지 규제 시스템을 구축하고, 전력망의 피크 전력 절감 용량과 새로운 에너지 소비 용량을 향상시키며, 에너지 인터넷의 미래 발전을 위한 기반을 마련합니다.
지능형 전력망은 에너지 전환을 위한 중요한 지원이 되었습니다.
현재 인공 지능은 보조 의사 결정 도구에서{0}}전력 시스템의 핵심 운영 기능의 중요한 구성 요소로 점차 발전해 왔습니다. 이는 수요 예측, 장애 처리, 장비 유지 관리, 새로운 에너지 관리 및 에너지 협력 파견 분야에서 상당한 이점을 입증했습니다.
업계 관행에 따르면 지능형 관리 시스템은 정전 위험을 효과적으로 줄이고, 전력망 운영의 신뢰성을 높이며, 재생 에너지 낭비를 크게 줄일 수 있습니다. 컴퓨팅 성능, 데이터 리소스 및 알고리즘 모델이 지속적으로 발전함에 따라 미래의 전력망은 자율 인식, 자율 의사결정-및 자율 최적화를 향해 더욱 발전하여 높은 복원력과 자체 적응 기능을 갖춘 새로운 유형의 에너지 인프라를 형성할 것입니다.-
인공 지능과 전력 시스템의 긴밀한 통합은 전력망 운영 모드의 전환을 촉진할 뿐만 아니라 에너지의 저탄소, 디지털 및 지능적 전환을 달성하기 위한 핵심 기술 지원을 제공합니다.
