국가 과학 컨퍼런스 "스마트 전력망의 제어, 자동화 및 인공 지능"에서 딘반쩌우 부교수 겸 박사 - 전력대학교 총장은 핵심 질문을 제기했습니다. 전력망이 더 깊이 관찰하고, 더 빨리 예측하고, 더 유연하게 운영되면서도 안정성, 안전, 사이버 보안 및 의사 결정 과정에서 책임성을 보장할 수 있도록 제어, 자동화 및 AI를 결합하는 방법은 무엇입니까?
딘반쩌우 부교수 겸 박사에 따르면 센서와 소프트웨어가 많은 시스템이 스마트 전력망을 의미하는 것은 아닙니다. 스마트 수준은 운영 결과로 표현되어야 합니다. 더 안전하고, 더 신뢰할 수 있고, 더 경제적이고, 더 유연하고, 자원을 더 효율적으로 사용하고, 사고나 비정상적인 조건 발생 시 더 나은 저항력과 복구 능력을 갖습니다.
스마트 그리드 구축에서 AI의 가장 중요한 가치 중 하나는 예측 및 의사 결정 지원을 위한 빅데이터 분석 능력입니다. AI는 부하 수요, 재생 에너지 생산량, 과부하 위험 또는 비정상적인 징후를 예측하기 위해 계량 시스템, 센서, 모니터링 장치, 날씨 데이터, 운영 기록에서 데이터를 분석할 수 있습니다.
재생 에너지 분야에서 이것은 특히 중요한 도구입니다. 태양광 발전, 풍력 발전은 기상 조건에 크게 의존합니다. AI는 발전 가능성을 예측하는 데 도움이 되어 운영 부서가 수급 균형을 주도적으로 유지하고 시스템 불안정 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI는 장치의 온도, 진동, 전류, 전압에 대한 데이터를 분석하여 이상 징후를 식별하고 사고 발생 전에 손상 위험을 경고할 수 있습니다. 이는 전력 공급 중단 시간을 줄이고 수리 비용을 절감하며 시스템의 신뢰성을 높이는 데 도움이 됩니다.
또 다른 응용 방향은 AI와 디지털 트윈을 결합하는 것입니다. 이것은 물리적 시스템을 시뮬레이션하는 디지털 모델을 생성하는 기술로, 실제 구현 전에 작동 시나리오를 테스트하고, 위험을 평가하고, 최적화할 수 있습니다.
전문가에 따르면 AI와 디지털 트윈은 물리적 모델과 데이터를 결합하고, 불확실성을 정량화하고, 비정상적인 데이터를 감지하고, 흔적을 남기고, 인간의 개입 능력을 보장하는 방향으로 개발되어야 합니다.
워크숍에서 과학자들은 "UAV를 이용한 전력 전송선 장비 검사에 대한 계층적 지속 학습" 연구와 "스마트 전력 시스템 운영 모니터링에 AI 응용 및 문제" 솔루션을 소개했습니다.
이는 더 깊이 감시하고 더 빠르게 대응할 수 있는 전력 시스템을 구축하기 위해 많은 새로운 기술을 결합하는 추세에 대한 증거입니다. 딘반쩌우 부교수 겸 박사에 따르면 AI는 물리적 원리, 작동 프로세스 및 인간의 책임을 대체할 수 없습니다. 전력 산업에서 AI를 적용하려면 기술이 지원 역할을 하고 인간이 여전히 최종 책임자를 맡는 엄격한 관리 시스템과 함께 가야 합니다.
스마트 그리드 구축에 AI를 적용하는 것은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니라 전력 산업 현대화 과정에서 시급한 요구 사항이 되고 있습니다. 이는 과학 기술 개발, 혁신 및 디지털 전환에 관한 결의안 57-NQ/TW, 동기식 스마트 에너지 인프라 개발에 관한 결의안 70-NQ/TW, 그리고 대규모 재생 에너지원을 통합할 수 있는 스마트 그리드 구축을 목표로 하는 전력 계획 VIII 조정의 방향과 일치합니다.
