농업 DR 적용모델 실증 (양액펌프, 자동환기, ESS연계) 맞춤법 확인
2026년 현재, 농업 분야에서도 에너지 효율화와 디지털 전환 흐름이 본격화되면서, 수요반응(Demand Response, DR) 기술의 적용 가능성이 확대되고 있습니다. 특히 스마트팜, 시설원예 단지, 축사 등 전력 소비 패턴이 일정하면서도 부하 예측이 쉬운 농업 부문은 DR 자원으로서의 활용성이 높다는 평가를 받고 있습니다. 이에 따라 정부와 연구기관, 민간 기업은 협력하여 농업 맞춤형 DR 기술을 개발하고 있으며, 양액펌프, 자동환기, 관수설비, 냉방설비 등 농업 특화 장비를 중심으로 실증 사업이 전국 각지에서 추진되고 있습니다. 또한, DR 기술을 단순 제어에서 나아가 ESS(에너지저장장치), AI 기반 수요예측 시스템, IoT 기반 제어 인프라와 결합함으로써 농업 DR의 고도화를 도모하고 있습니..
2026. 1. 12.
디지털 수요반응시장 구조 (요금신호, 실시간응답, 인증제)
2026년 현재 전력시장은 디지털 기술 기반의 수요반응(Digital Demand Response, 이하 디지털 DR) 구조로 빠르게 재편되고 있으며, 이 흐름은 전통적인 수요관리 방식과는 본질적으로 다른 접근을 요구합니다. 디지털 DR은 고급 계량기(AMI), 실시간 제어 시스템, IoT 센서, AI 기반 예측 모델 등 첨단 기술을 기반으로 하며, 전력 소비자의 자발적인 전력 사용 조정 참여를 실시간으로 유도하고, 그 응답 결과를 계통운영에 즉각 반영하는 체계입니다. 이 구조는 크게 요금신호(Flexible Price Signal), 실시간응답(Real-Time Automated Response), 그리고 인증제도(Performance Verification System)의 세 가지 축을 중심으로 설계..
2026. 1. 11.
AI기반 수요분류 모델 개발 (부문예측, 지역패턴, 트렌드)
2026년 현재 전력산업은 예측 기반 운영체계로의 전환이 빠르게 진행되면서, AI 기반 수요분류 모델 개발이 필수 전략으로 부상하고 있습니다. 기존의 수요예측은 통계 기반의 과거 평균 데이터를 중심으로 했기 때문에, 계절 변화나 산업별 특수성, 지역 특성 반영이 제한적이었습니다. 반면, AI를 활용한 수요분류 모델은 실시간 데이터와 비정형 데이터를 동시에 학습하며, 산업, 상업, 가정 등 부문별, 그리고 도시, 농촌 등 지역별 특성을 정밀하게 반영할 수 있는 체계를 가능하게 만듭니다. 이러한 기술은 전력계통의 유연성 확보, 피크 수요 대응, DR 시장 설계, 에너지 자립형 도시 계획 등 다양한 분야로 확장되고 있습니다. 특히 2026년 기준으로 산업통상자원부, 한국전력공사, 전력거래소 등 주요 에너지 기..
2026. 1. 11.
재생전력 품질 관리 기술 (전압변동, 플리커, 고조파)
재생에너지 중심의 전력 전환이 가속화됨에 따라 전력 품질 문제는 더 이상 부가적인 기술 요소가 아닌, 계통 안정성을 위한 핵심 관리 과제로 자리 잡고 있습니다. 특히 태양광과 풍력 같은 변동성 재생에너지(VRE)는 출력이 불안정하고 예측이 어려워, 전압변동, 플리커, 고조파 등 다양한 품질 저하 현상을 유발할 수 있습니다. 이러한 품질 문제는 산업설비의 오작동, 전력 설비의 손상, 통신 장애 등을 초래하며, 전체 전력망 신뢰도에도 악영향을 미칩니다. 이에 따라 국내외적으로 품질 관리 기술의 중요성이 부각되고 있으며, 각국은 인버터 제어 기술 고도화, 실시간 품질 모니터링 시스템 구축, 고속 응답형 필터링 장치 보급 등 다양한 대응 방안을 추진 중입니다. 최근에는 디지털 트윈, AI 기반 예측 모델, Io..
2026. 1. 10.
