A Study on Scenario Based GFMESS Design and Integrated P2X Operation Optimization for Mitigating Forced Oscillations in AI Data Centers
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114004
과학기술정보통신부
한국연구재단
한양대학교산학협력단
김성열
14명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,324만원
6,324만원
기초연구
대학
서울특별시 성동구
전기/전자 > 중전기기 > 보호/감시장치
본 연구의 최종 목표는 대규모 AI 데이터센터의 특이 부하 패턴에 의해 유발되는 전력망 강제진동을 선제적으로 억제하고, 계통 안정성을 제고하기 위한 '시나리오 기반 GFM-ESS 설계 및 P2X 통합 최적 운영 기술' 개발에 있습니다. 최근 생성형 AI (Artificial Intelligence)의 확산으로 데이터센터 전력 소비가 급격히 증가함에 따라,...
본 연구는 3개년에 걸쳐 분석, 설계, 최적화의 단계별 과정을 거쳐 수행됩니다. 1) AI 데이터센터 부하 EMT 모델링 및 진동 영향 평가 수행국내/외 AI 데이터센터의 워크로드 전력 소비 패턴을 분석하여 GPU 연산 및 통신 반복에 따른 급변 부하 모델을 도출합니다. 이를 PSCAD 등 정밀 해석 툴을 이용해 EMT 모델로 구현하고, 재생에너지 출력 ...
... 현장 적용GFM-ESS 통합 운영 모델 및 UPS 연계 기술은 실제 데이터센터 건설 시 전력 설비 설계 표준으로 활용될 수 있으며, 통합 EMS 알고리즘은 에너지 솔루션 기업의 신규 소프트웨어 비즈니스 모델로 기술 이전이 가능합니다. 3) 연구 확장성구축된 EMT 해석 환경과 유연 자원 모델링 기법은 향후 양수발전, HVDC, 마이크로그리드 등 타 전력 설비 연계 계통 해석 ...