[한국대학신문 이정환 기자] 연세대학교(총장 서승환) 대기과학과 홍진규 교수 연구팀이 복잡 지형에서 풍력 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 고안해 인공지능과 접목한 새로운 연구 결과를 발표했다.

이번 연구는 우리나라와 같이 산악이 많은 복잡 지형에서 풍력 발전량 예측 정확도를 높이는 방법을 찾아내, 향후 재생 에너지 확대를 통해 탄소 중립 사회에 크게 기여할 것으로 평가된다.

기후 위기에 따라 전 세계적으로 온실가스 감축을 위한 노력이 커지면서 재생 에너지 사용 비율이 증가하고 있다. 특히 탄소국경조정제도의 도입은 우리나라 사회경제 전반에 큰 영향을 미칠 것으로 예상돼 산업계에서도 재생 에너지 사용은 필수적인 요소로 부상하고 있다. 그러나 풍력을 비롯한 재생 에너지는 기존 화석 연료 에너지에 비해 시공간에 따른 변동성이 크기 때문에 정확한 발전량 예측이 어려운 문제가 있다.

특히 우리나라는 복잡한 산악 지형으로 인한 바람의 시공간 변동성이 매우 크기 때문에 풍속 및 풍력 에너지 예측이 어려우며, 이는 인공지능 기술로도 해결할 수 없는 문제로 여겨져 왔다.

이에 홍진규 교수 연구팀은 복잡한 산악 지형에서 풍력 발전량 예측을 위해서 바람 예측성을 향상시킨 대기 모델과 인공지능 기법을 활용했다. 특히 인공지능의 예측성을 향상시킬 수 있는 자료 추출 및 선택 방법을 알아내 향후 복잡한 산악 지역에서의 풍력 발전량 예측 성능을 획기적으로 개선할 수 있는 방향성을 제시했다.

연구에 참여한 이근민 연구원은 “이러한 연구 결과는 풍력 에너지 확대를 위해 필요한 풍력 발전량 예측의 불확실성을 줄여, 재생 에너지 확대와 이를 통한 탄소 중립 사회에 크게 기여할 것이다”라고 이번 연구의 의의를 밝혔다.

이번 연구는 국립기상과학원 WMO IG3IS 지원 사업(KMI2021-01610)과 국립환경과학원(NIER-2023-04-02-052)의 지원을 받아 수행됐으며, 연구 결과는 에너지 관련 최고 권위의 국제 권위지인 〈에너지(Energy〉( IF 9.0)에 11월 22일 온라인 게재됐다.