부경대 최요순교수팀, 태양광 발전량 예보 학술경진대회 우수상 받아

정확한 예보 위한 ‘앙상블 머신러닝 모델 개발’ 발표

태양광 발전량 예보 학술경진대회에서 우수상을 받은 정다희(왼쪽), 김다원 박사과정생.

[아시아경제 영남취재본부 이동국 기자] 국립부경대학교 에너지자원공학과 김다원·정다희 박사과정생, 최요순 교수팀이 한국에너지기술연구원(KIER) 태양광 발전량 예보 학술경진대회에서 한국태양광공사협회장상인 우수상을 받았다.

올해 한국태양에너지 추계학술대회와 함께 진행된 이 경진대회는 현행 태양광 예보 기술을 정량적으로 검증하고 전체적인 기술력 향상을 위해 열렸다.

부경대팀은 이 경진대회에 논문 ‘태양광 발전량 예보를 위한 앙상블 머신러닝 모델 개발’을 발표해 우수한 평가를 받았다.

이들은 이 논문에서 태양광과 풍력발전 등 재생에너지 발전량 예측 정확도 향상을 위한 예보 기술 연구 결과를 제시했다.

현재 태양광·풍력발전 사업자가 재생에너지 발전량을 하루 전 예측해 제출하고 당일 일정 오차율(8％) 이내로 이행하면 정산금을 지급하는 재생에너지 발전량 예측제도가 전력시장에 도입됐는데, 날씨 변화에 영향을 받는 태양광 발전은 기상학적 변동성에 의해 전력 수급과 계획에 어려움이 발생한다.

부경대생들은 이 연구에서 지난 2020년 1월부터 12월까지 수집된 15개 태양광 발전소의 수치기상예보자료(NWP)와 태양광 발전량 데이터를 이용해 상관성·주성분 분석을 수행했다.

이를 기반으로 5개의 머신러닝 모델(kNN·SVR·RF·DNN·XGB)을 학습시킨 후 2021년 연간 데이터를 이용해 검증하고, 정량적 분석을 위해 평가지표인 nMAE를 기준으로 앙상블 머신러닝 기반의 태양광 발전량 예보 모델을 선정해 제시했다.

영남취재본부 이동국 기자 marisdy@asiae.co.kr