디지털 부하 반영한 고도화·연구 시급 복잡해진 전력계통, '차세대 부하모델' 이 해법 될까?

AI, 전기차, 데이터센터 전기가 예전 같지 않다? 디지털화·탈탄소화로 전력계통 구조가 복잡 전력 사용 양상도 다양해지며, 기존 모델로는 한계 ZIP모델 Z(정저항), I(정전류), P(정전력) 기존모델 / 차세대 부하모델 차세대

왜 ZIP 모델로는 부족할까? ZIP 모델, 이제 한계에 부딪히다.. - 데이터센터, 전기차 충전소, 태양광 같은 새로운 전력 소비 패턴 - 시간에 따라 급변하는 디지털 부하의 특성 - 기존 ZIP 모델은 정적(Static) 기반 변화 대응 어려움 복잡한 전력 흐름을 정확히 예측하기 어렵고, 계통 안정성에도 영향을 줍니다.

해외는 이미 '차세대 부하모델'로 전환 중 미국 EPRI 머신러닝 기반 부하모델 개발 실시간 측정(PMU) 데이터 활용 독일 프라운호퍼 태양광·EV 포함 스마트그리드 대응 모델 연구 일본 TEPCO/중국 국가전망공사 Al + IoT 융합한 도시 단위 분산 부하 분석 시스템 구축 대규모 데이터센터/EV 부하 분석에 딥러닝 도입

Top-Down 방식으로 진화 중! 계통 데이터의 정확성과 활용도가 높아지면서 'Top-Down' 중심으로 바뀌는 추세입니다 현장조사 위주 수작업 중심 데이터 수집 한계 Bottom-Up 실시간 측정 데이터 기반 자동화된 부하 분석 Top-Down

우리는 아직 2011년에 머물러 있습니다. 아직도 정적인 부하모델을 사용 중이에요. 데이터센터, ESS, 마이크로그리드 같은 복잡한 전력 소비 패턴은 담기 힘들죠. 그런데, 이미 우리에겐 AMI, ADMS 같은 계통 데이터 기반이 있습니다. 이제 필요한 건, AI 기반의 정밀한 부하 예측 실측 데이터 기반의 체계적인 분석 기상청 등 외부 기관과의 연계 시스템 구축 지금은 디지털 부하모델 고도화가 필요한 시점입니다.