KAIST, 'AI 전력망 관리 에이전트' 국제 대회서 1위 수상
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KAIST, 'AI 전력망 관리 에이전트' 국제 대회서 1위 수상
  • 입력 2020-07-26 13:00
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전력망 최적화 문제의 개요
전력망 최적화 문제의 개요

국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용한 국제 경진대회에서 최종 1위를 거머쥐었다. 연구팀은 사람의 개입 없이도 전력망 운영이 가능한 AI 기술을 실현했다.

한국과학기술원(KAISTㆍ총장 신성철)는 김기응 인공지능 대학원 교수 연구팀이 AI 전력망 운영ㆍ관리 기술을 겨루는 국제 경진대회 'L2RPN 2020 WCCI 챌린지'에서 최종 1위를 차지했다고 26일 밝혔다.

L2RPN 챌린지는 기계학습 연구를 촉진할 목표로 열린 대회다. 프랑스 전력 회사 RTE가 전력망 운영에 AI 기술을 접목하기 위해 2019년 처음 개최했다.

이번 대회는 각종 경진대회를 주관하는 비영리단체 ChaLearn와 글로벌 전력망 기업들이 공동 주최했다. 세계 각국에서 총 50팀이 참가, 지난 5월부터 6월까지 약 40일간 온라인으로 진행했다.

전력망 개요도

단순한 전력망이 스마트 그리드를 넘어 에너지 클라우드 및 네트워크로 진화하려면, 신재생 에너지 비율이 30% 이상이어야 한다. 신재생 에너지 비율이 높아지면, 전력망 운영 복잡도가 매우 증가한다. 실제로 독일은 신재생 에너지 비율이 30%가 넘어가면서 전력 사고가 3000건 이상 증가할 정도로 심각하며, 미국도 에너지 발전과 수요 사이 수급 조절에 문제가 생기면서 잦은 정전 사태를 일으킨 사례도 있다.

전력망 운영에 AI 기술 도입은 아직 초기 단계며, 현재 사용하고 있는 전력망을 관리자 개입 없이 1시간 이상 운영하기 어렵다.

이에 올해 대회는 72시간 동안 관리자 개입 없이 스스로 안전하고 효율적인 운영을 하는 AI 관리 에이전트 개발을 목표로 열렸다. 특정 국가 수도 규모의 복잡한 전력망을 대상으로 했다. 시간에 따른 공급ㆍ수요 변화, 시설 유지ㆍ보수, 재난으로 인한 급작스러운 단전 등 다양한 시나리오를 대비한 전력망 운영 관리 능력을 평가했다.

딥러닝을 이용한 전력망 제어 에이전트 학습 구조

이번 대회에, 김 교수 연구팀은 전력망 구조를 효과적으로 반영할 수 있는 그래프 신경망 모델을 바탕으로 강화학습(RL : Reinforcement Learning) 에이전트를 개발해 참가했다.

기존 에이전트는 소규모 전력망에서만 적용 가능하다는 한계가 있었지만, 김 교수 연구팀은 국가 수도 규모의 복잡한 전력망에도 적용 가능한 에이전트를 만들었다.

연구팀이 개발한 AI 전력망 관리 에이전트는 주어진 모든 테스트 시나리오에서 안전하고 효율적으로 전력망을 운영해 최종 1위를 거뒀다. 이에 연구팀은 미국 실리콘밸리 GEIRI North America를 방문할 수 있는 여행 경비와 학회 참가 비용 3000달러 등을 부상으로 받았다.

연구진은 향후 기술을 고도화해 국가 규모 전력망과 다양한 신재생 에너지원을 다룰 수 있도록 적용 범위를 확장할 계획이다.

 

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