Physics-Informed AI for Real-Time Optimal Transmission Switching Under Dynamic Line Rating Uncertainty as a Non-Wires Alternative
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113452
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립한밭대학교
김민수
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
6,445만원
6,445만원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
에너지/자원 > 전력시스템 > 송/변/배전 시스템 기술
본 연구의 최종목표는 전력망 증설 대안 위한 동적 송전용량의 불확실성 고려 실시간 최적 스위칭 인공지능 알고리즘을 개발하는 것임.재생에너지 확대와 데이터센터 증설 등으로 인해 송전망 혼잡과 출력제한 문제가 심화되고 있으나, 신규 송전선 건설은 계획, 입지, 인허가, 지역수용성 확보에 장기간이 소요되므로 단기간 내 모든 송전제약을 설비 증설로 해결하기 어려움. ...
본 연구는 연구책임자의 선행 연구에서 그래프 딥러닝을 활용하여 송전망 전체의 시공간적 상관성을 반영하는 확률론적 DLR 예측 방법을 개발하였고, 선행 OTS 연구에서는 사전 계산된 OTS 라벨 없이 신경망과 OPF 계층을 결합하여 물리제약을 만족하는 OTS 해를 빠르게 계산하는 비지도학습 알고리즘을 개발하였음.본 연구에서는 두 선행연구를 결합하여, DLR ...
... 계통운영자 의사결정 지원 도구로 확장 가능함. 또한 본 연구에서 구축한 DLR-aware OTS 문제 정식화와 검증 프레임워크는 후속 신진연구, AC-OTS, N-1제약 OTS, 실제 계통 데이터 기반 검증 연구의 예비성과로 활용될 수 있음.기대효과는 다음과 같음. 과학기술적 측면에서 본 연구는 기존 AI-OPF 연구가 주로 고정 선로용량과 고정 송전계통 토폴로지를 전제로 했던 한계를 ...