미국 에너지정보청(EIA)에 따르면, 2025년에는 26GW, 2026년에는 22GW 규모의 태양광 설비가 추가될 것으로 전망된다. 에너지 전환 과정에서의 핵심 과제는 재생에너지 발전 설비를 안정적으로 전력망에 통합하는 것이다.

이처럼  전기차, 히트펌프, 태양광 패널 등 분산형 재생에너지의 급속한 확산에 따라 전력망 예측과 계획 수립에 불확실성이 높아지고 있다. 특히 전통적인 시나리오 기반 분석은 수백만 가지의 변수와 조합을 반영하기 어렵기 때문에, 전력망의 안정성과 인프라 투자 결정을 위한 고도화된 분석 도구의 필요성이 대두되고 있다.

테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 기업 매스웍스(MathWorks)가 에너지 기업 에버소스 에너지(Eversource Energy)와 협력해 재생에너지 통합을 지원하는 ‘확률론적 조류 계산(PLF, Probabilistic Load Flow)’ 시스템을 구축했다고 13일 밝혔다. 

매트랩 기반 PLF 시스템

이 시스템은 수백만 개의 전력망 시나리오를 분석해 불확실성을 정량화하고, 인프라 투자 전략을 최적화할 수 있도록 지원한다. 

에버소스는 확률 기반의 전력망 분석을 위해 매스웍스의 ‘매트랩(MATLAB)’을 주요 개발 환경으로 활용했다. 매트랩은 병렬 처리 기능을 통해 다중 코어 CPU 및 GPU 클러스터에서 대규모 시뮬레이션을 효율적으로 수행할 수 있으며, 액티브X 서버를 이용해 추가 프로그래밍 없이 DNV 시너지 일렉트릭 솔버(Synergi Electric Solver)와의 통합도 가능하게 했다.

또한 확률론적 모델링에 필수적인 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션 기능도 매트랩으로 구현해, 입력 변수의 확률 분포에 따른 다양한 시나리오를 자동 생성하고 분석할 수 있도록 했다.

직관적 데이터 분석 및 시각화로 문제 조기 발견 가능

한편, 매트랩의 데이터 시각화 도구는 전력망 시뮬레이션 결과를 조건별로 직관적으로 표현해, 전력망 성능의 이상 징후를 조기에 발견하고 개선이 필요한 영역을 명확히 식별할 수 있도록 한다. 특히 기존 대비 시뮬레이션 시간이 95% 단축되어, 빠르게 변화하는 전력 수요에 실시간으로 대응할 수 있는 시스템 기반을 마련했다.

에버소스 고급 예측 및 모델링 수석 엔지니어 존 크레소는 “새롭게 구축한 확률론적 조류 계산 솔루션은 시뮬레이션 시간을 단축하고, 전력망 신뢰도를 정밀하게 평가하며, 데이터 기반으로 최적의 인프라 투자 결정을 내릴 수 있게 됐다.”라고 말했다.