AI 기반 해상풍력 발전량 예측 및 디지털 트윈 연계형 가상발전소(VPP) 시뮬레이션 기술 개발

연구 목표

기존 데이터 기반 풍력 예측 모델의 한계(신규 해역·극한 기상·관측 부족 구간에서의 일반화 성능 저하), 극복물리 제약을 결합한 Hybrid PINN 기반 해상풍력 발전량 예측모델 구축, PF/OPF 분석 및 VPP 운영 의사결정에 활용 가능한 형태로 확장

연구 개요

데이터 정합 및 물리 제약 반영 예측모델 설계 • 기상 데이터·터빈 제원·SCADA 운전 데이터 정합 • Betz limit, 파워커브, cut-in/rated/cut-out, ramp-rate 등 물리 제약을 모델 구조 및 손실함수에 반영기준모델 비교 및 디지털 트윈 기반 검증 • DBLSTM·TCN 기준모델과 동일 조건 비교평가 • 디지털 트윈 환경에서 PF/OPF·VPP 시나리오 연계 검증성능 고도화 및 실용화 확장 • 저풍속·고난류·관측 부족 구간 중심 성능 개선 • 전력자원 스케줄링·입찰량 산정·정산 리스크 저감 등 산업 활용 시나리오 연계