KAIST, 인공지능 전력망 운영관리 국제대회 1위 달성
KAIST, 인공지능 전력망 운영관리 국제대회 1위 달성
  • 전석희 기자
  • 승인 2020.07.26 13:00
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국가 수도 규모의 복잡한 전력망에도 적용 가능한 인공지능 에이전트 개발
챌린지 우승 상장
챌린지 우승 상장

KAIST는 AI대학원 김기응 교수 연구팀이 인공지능 기반 전력망 운영관리 기술을 겨루는 국제경진대회인 `L2RPN 챌린지(Learning to Run a Power Network Challenge 2020 WCCI)'에서 최종 1위를 차지했다고 26일 밝혔다.

기계학습 연구 관련 경진대회를 주관하는 비영리단체 ChaLearn, 프랑스 전력공사의 자회사 RTE, 세계 최대 규모 전력 회사 SGCC(State Grid of China)의 자회사인 GEIRI North America(북미 글로벌 전력망 연계 연구소)가 공동주최한 이 대회는 세계 각국의 약 50팀이 지난 5월20일부터 6월말까지 약 40일간 온라인으로 참여해 성황리에 마감됐다.

L2RPN 2020 WCCI 챌린지는 특정 국가 수도 규모의 복잡한 전력망을 72시간 동안 관리자의 개입 없이 스스로 안전하고 효율적으로 운영될 수 있는 인공지능 전력망 관리 에이전트를 개발하는 것을 목표로 경연이 이루어졌다.

시간에 따른 공급-수요의 변화, 시설 유지보수 및 재난에 따른 급작스러운 단전 등 다양한 시나리오에 대해 전력망 운영관리 능력의 평가가 이뤄졌다.

이번 대회에 KAIST 연구팀은 전력망 구조를 효과적으로 반영할 수 있는 그래프 신경망 모델 기반의 강화학습 에이전트를 개발해 참가했다.

딥러닝을 이용한 전력망 제어 에이전트 학습 구조
딥러닝을 이용한 전력망 제어 에이전트 학습 구조

기존 에이전트들은 소규모의 전력망에서만 적용 가능하다는 한계가 있었지만 KAIST 연구팀이 개발한 에이전트는 국가 수도 규모의 복잡한 전력망에도 적용 가능했다.

이에 따라 이 에이전트는 주어진 모든 테스트 시나리오에 대해 안전하고 효율적으로 전력망을 운영해 최종 1위의 성적을 거뒀다.

우승팀에게는 상금으로 미국 실리콘밸리에 있는 GEIRI North America를 방문할 수 있는 여행경비와 학회참가 비용 3,000달러가 주어진다.

연구진은 앞으로도 기술을 고도화해 국가 규모의 전력망과 다양한 신재생 에너지원을 다룰 수 있도록 확장할 계획이다.

KAIST에 따르면 단순한 전력망이 스마트 그리드를 넘어 에너지 클라우드 및 네트워크로 진화하려면 신재생 에너지의 비율이 30% 이상이 돼야 한다. 또 신재생 에너지 비율이 높아지면 전력망 운영의 복잡도가 매우 증가한다.

전력망 최적화 문제의 개요
전력망 최적화 문제의 개요

실제로 독일의 경우 신재생 에너지 비율이 30%가 넘어가면서 전력사고가 3,000건 이상 증가할 정도로 심각하다.

미국 ENRON 사태 직전에도 에너지 발전과 수요 사이의 수급 조절에 문제가 생기면서 잦은 정전 사태가 났었다.

전력망 운영에 인공지능 기술 도입은 아직 초기 단계이며, 현재 사용되고 있는 전력망은 관리자의 개입 없이 1시간 이상 운영되기 힘든 실정이다.

프랑스 RTE가 지난해 `L2RPN'을 개최한 것도 이 때문이다. 작년에는 IEEE-14라는 14개의 변전소를 포함하는 가상의 전력망에서 단순한 운영과 관련한 경진대회가 열렸다.

전력망의 개요도
전력망의 개요도

 


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