Regional Cluster-Based PPA Optimization for AI Data Centers via GPU Load Flexibility under Korean Locational Marginal Pricing
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114241
과학기술정보통신부
한국연구재단
원광대학교
박혁규
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,582만원
4,582만원
기초연구
대학
전북특별자치도 익산시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 최적의 직접 PPA 계약 시점과 용량을 도출합니다. 연구의 후반부인 4, 5년차에는 단일 데이터센터의 최적화를 넘어, 수도권과 비수도권 간의 AI 워크로드를 동적으로 재배치하는 '에지-클라우드 협력 스케줄링'을 제안합니다. 또한 데이터센터를 가상발전소(VPP)의 유연성 자원으로 등록하여 보조 서비스 시장에 참여하는 수익 모델 실증까지 범위를 확장합니다. 결과적으로 본 연구는 분산에너지 ...
... 계약 용량을 도출합니다. 최근 개정된 망 이용료 산정 방식과 REC 가격, 탄소 배출권 가치를 통합한 정산 모듈을 구축하여 실질적인 경제성 평가 가이드라인을 제공합니다. 4. 에지-클라우드 협력 기반 광역 단위 부하 분산 연구 (4년차)4년차 연구는 단일 센터의 최적화를 넘어 지역 간 부하 이동으로 외연을 넓히고자 합니다. 지역별 LMP 가격 격차를 실시간으로 모니터링하여, ...
본 연구를 통해 도출되는 'LMP 환경 하의 GPU 유연성 기반 PPA 최적화 프레임워크'는 AI 인프라와 에너지 산업 전반의 다양한 영역에서 활용될 것으로 기대됩니다.1. 연구개발성과의 활용 1) AI 데이터센터(AIDC) 운영 및 전력 조달 전략 수립: - 차세대 전력 조달 시뮬레이터: 2026년 도입되는 LMP 체계 하에서 데이터센터 사업자가 직접 ...