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[행정안전부] 친환경 에너지 시대, 빅데이터 분석으로 앞당긴다
작성자 도호종 등록일 2018.10.17 17:04:54 조회수 49
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181016 참고 (빅데이터분석과) 친환경 에너지 시대 빅데이터 분석으로 앞장선다.hwp (4113 kb)



친환경 에너지 시대, 빅데이터 분석으로 앞당긴다
- 빅데이터 분석으로 태양광 발전 최적 입지 선정과 발전 조건 결정 -

□ 전 세계적으로 ‘깨끗하고 안전한’ 신재생에너지 비중이 크게 늘고 있다.
 ○ 작년 유럽에서는 사상 처음으로 태양열, 풍력 등 신재생에너지 비율(26.5%)이 석탄에너지(26.4%)를 추월하였을 정도로, 청정 신재생 에너지 비중 확대는 세계적인 추세이다.
 ○ 이러한 흐름에 맞춰, 정부는 2030년까지 재생 에너지 발전량 비중을 20%까지 끌어올리는 것을 주요내용으로 하는 ‘재생에너지 3020 이행계획‘을 수립·시행중이며, 지자체도 이러한 정부 방침에 적극 부응함과 동시에 주민들에게 깨끗한 청정에너지를 공급하기 위해 노력하고 있다.
□ 대구시는 일찍(2000년)부터 솔라시티를 국내외에 표방하면서 전국 최초로 솔라시티 지원 조례를 제정하고 ‘솔라시티 대구 50년 계획’을 수립(2005년) 하는 등 청청에너지 자족도시 조성을 위해 태양광 에너지 관련 정책을 선제적으로 추진하고 있다.
 ○ 그러나 태양광 에너지는 환경적 요인에 매우 민감하여 일사량, 설치각도 등 외부요인에 의해 발전량이 크게 좌우되는 한계를 가지고 있다. 그럼에도 개인의 제한적 경험에 의존하여 설치·운영되는 경우가 대부분이어서 에너지 효율이 저하되는 문제가 있었다.
□ 이에, 행정안전부 책임운영기관인 국가정보자원관리원(원장 김명희, 이하 ‘관리원’)과 대구광역시(시장 권영진, 이하 ‘대구시’)가 힘을 합쳐 빅데이터와 인공지능 기술을 활용, 데이터 기반의 태양광 발전 최적입지 및 발전조건을 알아내기로 하였다.
 ○ 분석에는 대구시의 3차원 지도(DSM*), 태양광 설치 및 운영 정보 (‘16~’17, 1.5만건)와 일사량 등 기상청 데이터가 활용되었으며,
    * 수치표면모델(Digital Surface Model) : 지표면에 있는 지형·지물 및 수목의 높이 값을 측량하여 제작한 지도로 정밀한 일사량 예측 등에 활용
 ○ 분석내용은 크게 ①일사량 예측 기반의 최적 입지 선정 및 ②발전량 데이터 기반의 최적 패널 각도 산출 및 발전량 예측이다.
□ 먼저 일사량 예측모델을 통해 대구시 전역의 일사량을 예측하고 환경·경제적 조건과 결합하여 최적입지를 선정하였다.
 ○ 일사량의 정확도를 높이기 위해, 3차원 지도 및 대기혼탁도에 기반한 일사량 예측모델을 개발하였다. 이 모델의 일별 평균 일사량 오차(2.1)는 기존 모델*의 오차(26.0)보다 월등히 낮아, 보다 정확한 예측이 가능하다.
     * GWNU(Gangneung-Wonju National University) 단층 태양복사 모델 : 미국신재생에너지연구소(NREL)의 일사량 예측 모델을 기반으로 국립기상과학원에서 개발한 모델(‘09)
 ○ 예측 일사량을 환경·경제적 조건*과 결합하고, 이를 공공·산업 등  사업주체별 특성과 연계하여 최적입지를 선정하였다. 선정된 최적입지에 태양광 발전소를 설치할 경우, 연간 약 35억원 규모(16,112MWh)의 추가 발전이 가능한 것으로 나타났다.
     * 환경영향성평가 3∼5등급이면서 경제성을 고려하여 고압 전신주 200M내 부지를 선정


<사업주체별 최적입지 선정>


‣ 공공 : 토지매입비용이 발생하지 않는 시·국유지 지역
   ⇨ 낙동강 강변부지, 금호강 강변부지, 구지면 일대
‣ 산업 : 산업용 전력사용량이 높고, 태양광 보급률이 낮은 지역
   ⇨ 국가산업단지, 대구테크노폴리스, 성서 산업단지
‣ 일반 : 아파트 및 단독주택 지역  ⇨ 서구·북구 일대, 수성구 일대, 달성군 지역

□ 한편 기계학습을 활용하여 태양광 패널의 최적 각도를 산출하고 시간 단위 발전량 예측으로 안정적인 태양광 발전 운영이 가능해졌다.
 ○ 패널의 최적 각도 산출을 위해 발전량, 태양고도 데이터를 사용하여 기계학습* 알고리즘으로 검증하였으며, 측정결과 매월 한번만 패널 각도를 조정해도 전체 발전량의 3.75%(약 5억원)가 증가하는 것으로 나타났다.
    * 인공지능의 한 분야로 컴퓨터에게 여러 데이터를 학습하게 하고 학습 내용을 기반으로 새로운 데이터에 대한 적절한 작업을 수행하도록 하는 기술
 ○ 또한 정확한 발전량 예측을 위해 딥러닝* 기반의 예측모델을 개발하였다. 이를 이용하면 오전 8~9시의 발전량과 기상예보를 기반으로 시간대별 발전량을 예측할 수 있으며, 이를 통해 최대부하(Peak) 시간관리 등 보다 안정적인 운영이 가능해졌다.
    * 기계학습의 하나로 컴퓨터가 데이터를 이용해 스스로 학습할 수 있도록 하는 기술
□ 대구시는 이번 분석 결과인 태양광 최적입지 선정결과 및 예측모델을 신재생 에너지 정책수립에 적극 활용할 계획이다.
 ○ 우선, 시(市) 전역의 일사량 정보를 대국민에게 공개하여 개인이나 사업자가 활용토록 하고,
 ○ 태양광 발전사업 허가시 일사량 기준 등 최적입지 부합여부 확인하고 가변형 패널설치 및 발전량 예측 시뮬레이션을 권장할 계획이다.
 ○ 또한, 공공·산업 등 사업주체별 맞춤형 에너지 정책을 마련하고 특히, 낙동강변 국유지를 활용한 발전소 설치를 적극 검토한다는 방침이다.
□ 김명희 국가정보자원관리원장은 “이번 분석은 우리원의 뛰어난 인공지능 및 빅데이터 기술을 현장에 접목하여 청정 신재생 에너지 확대에 기여하는 의미 있는 사례로, 우리원은 앞으로도 기후변화에 대응한 지속가능한 에너지 확보 등 사회적 가치 창출을 위한 다양한 분석과제를 지속적으로 발굴·추진하겠다.”라고 밝혔다.

참고자료

□ 햇빛지도
 ○ 주변 지형이나 건물의 영향을 고려하여 입사되는 태양에너지(일사량)를 산출하여 지도상에 표출한 것


서울시 햇빛지도
국립기상과학원 태양자원지도
범위 : 서울시 건물 옥상
범위 : 대한민국 전역

 ○ 기존 수치표면모델(DBEM)* 중심의 햇빛지도와 달리 3차원 지도(DSM)**와 기상 데이터를 기반으로 대구시 전역을 분석하여 건물 옥상, 유휴지, 도로, 녹지 등 모든 공간에 대한 예상 일사량 산출하여 시각화 하였음
    * 건물(지형포함/미포함 선택사항) 높이 값을 표현한 수치모델
    ** 지형·지물 모두의 높이 값을 표현한 수치모델


대구시 햇빛지도
범위 : 대구시 전역(건물 옥상, 도로, 공터, 하천 등)

□ 분석 데이터 및 방법
 ○ (데이터) 3차원 지도, 태양광 설치 및 운영 정보, 기상 데이터 등

‣ (대구광역시) ① 대구시 수치표면모델(DSM) 지도(1m 간격 16억 Point, ‘17),
   ② 패널 경사, 방위각, 발전 용량 등 사업용 태양광 정보(1.5만건, ‘16∼‘17)
   ③ 국유지, 한전 고압 전신주 위치, 환경영향성평가 등 입지 환경 데이터 
‣ (기상청) 일사량, 기온 등 기상정보(‘08∼‘17)
‣ (국립기상과학원) 전천·산란·반사 일사량 등 태양자원지도(‘09∼‘10)

 ○ (분석 방법) 기상, 지도 데이터 등으로 태양광 발전 최적 위치를 선정하고 태양광 발전 데이터를 중심으로 설치 조건과 발전량 최적화 모델 구축


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