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일체형 PV-디젤발전기에 의한 급수 및 전력공급 시스템의 인공신경망 예측제어

전문가 제언: ○ 인공신경망 시스템(ANN), 전문가 시스템 및 퍼지 로직 모델과 같은 인공지능(AI) 모델이 최근에 여러 분야에서 많은 관심을 갖고 있다. 이 중에서 ANN은 학습능력과 변화하는 환경에 대한 적응력, 새로운 사실에 대한 추론능력이 뛰어나 동적인 환경에서 큰 능력을 발휘한다. 따라서 매우 강력하고 일반적인 툴로서 예측, 분류 및 군집분석에 적용된다. ANN의 적용 분야는 산업 분야, 의학 분야, 재무 분야 등 광범위하게 응용되고 있는 실정이다.

○ 재생에너지를 사용하는 태양광발전 시스템은 주로 원격지에 독립으로 설치되어 디젤발전기를 백업 시스템으로 사용한다. 따라서 설치된 지역의 기후조건, 일사량 등에 따라서 발전량에 많은 차이가 나고, 디젤발전기의 사용빈도나 배터리의 저장 에너지의 충/방전 주기 등에 영향을 주는 변수가 많다. 따라서 이를 적절히 제어하기 위하여 재래식 제어방식으로는 이러한 시스템을 최적으로 제어할 수 없기 때문에 인공지능제어 방식인 ANN을 적용하여 시스템을 최적으로 운전할 수 있다.

○ 이 글에서 시험결과를 보면 30 케이스의 테스트 세트에서 디젤발전기의 운전/정지 상태와 사용된 디젤전력을 ANN에 의한 예측 값과 실제 값을 비교한 결과 거의 일치하는 것을 알 수 있었다(예측정확도: 98%). 이는 ANN의 신뢰성이 높다는 것을 의미하여 재생에너지와 하이브리드 시스템의 제어계통에 ANN 모델을 효과적으로 사용할 수 있음을 시사한다.

○ 국내의 경우 최근에 재생에너지를 이용한 발전이 정부의 지원과 기업체의 이 분야에 대한 진출이 활발한 실정이다. 즉 작년 말까지 설치된 태양광발전 설비는 69곳 11MW에 달하고 앞으로 약 121MW가 건설 중이거나 계획 중에 있다고 한다. 따라서 이 분야에 대한 경제성과 기술성에 대한 문제가 대두 되고 있으며 특히 기술적으로 시스템의 최적화가 매우 중요한 분야로 생각된다. 따라서 이러한 ANN 기술을 시스템 제어계통에 적용하여 시스템의 최적화를 이룰 수 있을 것으로 기대 된다.

저자: Ali Al-Alawi, Saleh M Al-Alawi, Syed M Islam
자료유형: 학술정보