캡코솔라에 재생에너지 발전량예측제도 참여 기술지원딥러닝 기반 태양광 발전량 예측기술 예측정확도 95% 이상 달성
  • 27일 열린 태양광발전량 예측을 위한 기술지원사업 협약식 모습 ⓒ한전 제공
    ▲ 27일 열린 태양광발전량 예측을 위한 기술지원사업 협약식 모습 ⓒ한전 제공
    한국전력(사장 정승일)이 태양광발전 자회사인 캡코솔라의 전력거래소 재생에너지 발전량 예측제도 참여를 지원하기 위해 자체개발한 ‘태양광발전량 예측기술’을 제공키로 했다고 27일 밝혔다. 

    '재생에너지 발전량 예측제도'란 20MW이상 모집한 태양광 및 풍력발전사업자가 재생에너지 발전량을 하루전에 예측해 일정 오차율이내로 이행하면 정산금을 지급하는 제도다. 예측오차율 8%이하시 태양광·풍력발전량 3∼4원/kWh이 지급된다.

    한전에 따르면 자체개발한 AI기반의 태양광발전량 예측기술은 태양광발전소의 발전실적과 기상관측 데이터를 딥러닝기법으로 분석해 알고리즘을 도출하고 기상예보데이터를 입력해 발전량을 예측하는 기법이다. 

    한전은 이 기술의 사업성을 검증하기 위해 캡코솔라가 제공한 152개 태양광발전소(9.3MW)의 발전정보를 분석한 결과 7월 한달간 예측제도기준 95%이상의 발전량 예측 정확도를 달성했다고 설명했다.

    앞서 한전은 재생에너지의 계통연계 확대에 따른 발전출력 변동성에 대응하기 위해 작년 12월부터 데이터사이언스연구소, 전력연구원과 TF를 구성하고 재생에너지발전량 예측 알고리즘 개발에 착수한바 있다.

    양사는 이날 태양광발전소의 발전량 예측을 위한 기술지원 및 전력거래소의 예측제도 참여를 위한 사업협력 양해각서를 체결했는데 이번 MOU에 따라 한전은 태양광발전량 예측기술을 캡코솔라에 지원하고, 캡코솔라는 이를 발전소 운영시스템에 적용하기 위해 전력거래소 예측제도 참여에 협력하게 된다. 

    김태용 한전 디지털변환처장은 ”이번 한전과 캡코솔라의 협약으로 효율적인 계통운영과 더불어 발전량 예측과 관련한 새로운 사업모델 확산에도 도움이 되도록 노력하겠다“고 말했다.