장기 전력수요 예측 모델 비교 (AI시계열, 머신러닝, 통계기법)
장기 전력수요 예측은 에너지 정책, 전력망 설계, 인프라 투자 방향에 결정적 영향을 주는 핵심 작업입니다. 과거에는 단순한 추세 연장 방식이 주를 이뤘으나, 현재는 인공지능(AI), 머신러닝, 시계열 분석 등 다양한 정교한 예측기법이 병행되고 있습니다. 이 글에서는 대표적인 세 가지 접근법인 AI 시계열 분석, 머신러닝 기반 모델, 전통 통계기법을 비교해 각 방식의 특징과 활용 사례, 예측 정확도, 실무 적용성을 상세히 설명합니다.AI 시계열 분석의 구조적 특징과 실제 적용AI 시계열 분석은 일정 기간의 전력 사용량 데이터를 기반으로 미래의 수요 패턴을 예측하는 데 활용됩니다. 특히 전력 수요는 계절, 요일, 시간대, 기온, 산업활동 등 다양한 외생 변수와 상호작용하기 때문에 복잡한 관계성을 반영할 수 ..
2026. 1. 1.
국가별 ESS 보조정책 비교 (미국, 유럽, 아시아, 수익구조)
2026년을 앞두고 세계 각국은 에너지 저장장치(ESS)의 대규모 도입을 전략적으로 확대하고 있습니다. 기후위기 대응, 재생에너지 간헐성 해결, 전력망 안정화 등 다양한 목표 아래 ESS 보급이 본격화되면서, 정부 주도의 보조금 정책이 각 국가에서 시행되고 있습니다. 본 글에서는 미국·유럽·아시아 주요 국가의 ESS 지원정책, 시장 메커니즘, 수익구조 차이를 분석하고, 향후 한국형 정책 설계에 시사점을 제시합니다.미국의 ESS 정책미국은 에너지 저장장치를 '탄소중립 달성의 핵심 인프라'로 간주하며 강력한 세제 혜택을 제공하고 있습니다. 대표적인 제도는 Investment Tax Credit(ITC)으로, ESS를 설치한 사업자는 최대 30%의 세금 공제를 받을 수 있습니다. 이는 태양광 중심의 세제 혜택..
2026. 1. 1.
ICT 연계형 스마트배전망 (센서, 통신, 디지털트윈)
2026년을 앞두고 전력계통의 디지털 전환이 가속화되고 있습니다. 특히 스마트배전망은 더 이상 단순한 자동화 개념이 아니라, ICT(정보통신기술) 기반의 정밀한 실시간 운영 체계로 진화하고 있습니다. 본 글에서는 ▲센서 기반 모니터링, ▲통신 인프라 구조, ▲디지털트윈 기반 계통 시뮬레이션 등 ICT와 스마트배전망의 통합 현황과 전망을 분석합니다.센서 기반 실시간 모니터링 체계의 확대스마트배전망의 핵심은 실시간 정보 수집에 있습니다. 기존 배전망은 이상 발생 시 사후적으로 대응하는 구조였지만, 센서 기반 스마트망에서는 다양한 전기적 변수(전압, 전류, 주파수, 온도 등)를 실시간으로 감지하여 운영자에게 즉시 정보를 제공합니다. 가장 기본적인 구성은 고장지점 표정장치(FDIR), 스마트 리클로저, 원격 차..
2025. 12. 30.
