한전KDN, 스위스 국제 학술지에 연구논문 게재

인공지능(AI)분야의 기술력 뽐내

한전KDN(사장 박성철)이 해외 국제 저명 학술지에 연구 논문을 게재하며 기술력을 인정받았다고 밝혔다.

한전KDN의 R&D 부문을 담당하는 전력ICT연구원은 '배전 전력설비 진단시스템 개발' 연구과제 수행과정에서 전 세계 저널인용지수 최우수 4%에 들어가는 스위스의 SCI급 국제 저명 학술지인 ‘Energy and Buildings-Elsevier’에 관련 기술논문을 게재한다고 밝혔다.

▲한전KDN이 해외 국제 저명 학술지에 연구 논문을 게재하며 기술력을 인정받았다. ⓒ한전KDN

한편, SCI(Science Citation Index, 과학기술논문색인지수)는 기술적 가치가 높다고 평가된 저널(해외)을 말하며 SCI급 논문이란 해당 SCI 인정 학술지에 게재된 논문을 말한다. 즉, 과학기술분야에서 가치가 높게 평가된 학술지에 게재된 논문을 SCI급 논문이라고 한다.

한전KDN의 금번 연구 논문은 '딥러닝 하이브리드 모델'과 '에너지 저장 장치 운영 알고리즘'을 활용해 건물의 전력 피크 부하 비용을 절감하는 연구 논문 '건물 전력 첨두(尖頭, Peak) 비용을 절감할 수 있는 딥러닝 하이브리드 모델과 운영 알고리즘 연구(Data-driven hybrid model and operating algorithm to shave peak demand costs of building electricity)'이다.

논문의 제1저자인 한전KDN 송변전ICT연구부 김진석 과장에 의하면 논문의 핵심 연구 내용은 기존의 물리적 모델링을 활용한 단일 전력 사용 피크 예측 기법이 아닌 '인공지능(AI) 기술인 딥러닝 하이브리드 모델'을 적용해 전력 피크를 예측하고, 이를 에너지 저장 장치(ESS) 운영 알고리즘에 적용시켜 전력 피크 구간 내의 피크 부하 비용을 줄일 수 있는 에너지 수요 관리 분야에 활용될 수 있는 기술이라고 말했다.

한전KDN 관계자는 "향후 논문의 연구 성과를 활용해 에너지 수요 관리 분야 연구 또는 AI, 딥러닝 하이브리드 모델 기반의 부분방전 진단 자동화 시스템을 개발하는데 활용할 계획이다"고 전했다.