에너지 효율화 및 유연성 솔루션 기업 엔엑스엔시스템즈(대표 최상덕)가 'MW급 태양광 발전소 실측 데이터 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 단기 발전량 예측 모델 및 기존 기법과의 성능 비교' 연구로 2025년 대한전기학회 하계학술대회에서 '우수논문상'을 받았다고 23일 밝혔다.
엔엑스엔시스템즈는 지난 2월 전력중개사업자 지위를 획득한 뒤 수요반응(DR) 중개 사업을 운영 중인 업체다. 전력 다소비 건물(데이터센터·냉동창고 등)의 전력 비용 절감 및 전력 소비 유연성 관련 솔루션을 연구·개발 및 서비스하고 있다.
이번 연구는 MW급 태양광 발전소의 실측 데이터를 기반으로 한 LSTM 모델을 활용, 여러 예측 기법을 같은 조건에서 비교했다. 그 결과 제안 모델은 추론 시간이 짧고 실측 데이터를 그대로 활용할 수 있어 실제 산업 현장의 SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 시스템에 적용 가능성이 높은 것으로 나타났다.
회사 관계자는 "특히 DR 제도와 연계하면 발전량 예측 기술로 하루 전 전력 공급량을 예측할 수 있다"며 "이를 바탕으로 전력 다소비 설비 운전 스케줄을 최적화하는 게 가능하다"고 했다.
엔엑스엔시스템즈 측은 이 기술이 전력 이상 징후에 대비한 장비 운전 계획 수립이나 플러스 DR 및 TES(열에너지 저장 장치) 활용 전략 등에 폭넓게 응용될 수 있을 것으로 기대했다.
회사는 자체 DR 플랫폼 'DRXN'에 이 기술을 탑재, 사업에 적용할 계획이다. 최상덕 엔엑스엔시스템즈 대표는 "전력 비용 절감과 DR 제도 참여를 원하는 고객에게 실질적 가치를 줄 수 있는 최적의 솔루션을 꾸준히 개발할 것"이라고 말했다.
이번 논문의 주저자인 신원섭 엔엑스엔시스템즈 선임연구원
에너지 효율화 및 유연성 솔루션 기업 엔엑스엔시스템즈(대표 최상덕)가 'MW급 태양광 발전소 실측 데이터 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 단기 발전량 예측 모델 및 기존 기법과의 성능 비교' 연구로 2025년 대한전기학회 하계학술대회에서 '우수논문상'을 받았다고 23일 밝혔다.
엔엑스엔시스템즈는 지난 2월 전력중개사업자 지위를 획득한 뒤 수요반응(DR) 중개 사업을 운영 중인 업체다. 전력 다소비 건물(데이터센터·냉동창고 등)의 전력 비용 절감 및 전력 소비 유연성 관련 솔루션을 연구·개발 및 서비스하고 있다.
이번 연구는 MW급 태양광 발전소의 실측 데이터를 기반으로 한 LSTM 모델을 활용, 여러 예측 기법을 같은 조건에서 비교했다. 그 결과 제안 모델은 추론 시간이 짧고 실측 데이터를 그대로 활용할 수 있어 실제 산업 현장의 SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 시스템에 적용 가능성이 높은 것으로 나타났다.
회사 관계자는 "특히 DR 제도와 연계하면 발전량 예측 기술로 하루 전 전력 공급량을 예측할 수 있다"며 "이를 바탕으로 전력 다소비 설비 운전 스케줄을 최적화하는 게 가능하다"고 했다.
엔엑스엔시스템즈 측은 이 기술이 전력 이상 징후에 대비한 장비 운전 계획 수립이나 플러스 DR 및 TES(열에너지 저장 장치) 활용 전략 등에 폭넓게 응용될 수 있을 것으로 기대했다.
회사는 자체 DR 플랫폼 'DRXN'에 이 기술을 탑재, 사업에 적용할 계획이다. 최상덕 엔엑스엔시스템즈 대표는 "전력 비용 절감과 DR 제도 참여를 원하는 고객에게 실질적 가치를 줄 수 있는 최적의 솔루션을 꾸준히 개발할 것"이라고 말했다.
머니투데이 | 이두리 기자 (2025.07.23 원문 보러가기)