매스웍스는 에버소스 에너지와 협력해 재생에너지 통합을 지원하는 시스템 계획 프로세스를 구축했다고 3일 밝혔다.

 

전기차, 히트펌프, 태양광 패널 등 친환경 에너지의 확산으로 전력 배전망 계획에 불확실성이 커지는 가운데, 에버소스는 포춘 글로벌 500대 기업이 수백만 개의 전력망 시나리오를 확률과 위험도에 따라 분석하고 우선순위를 정할 수 있는 확률론적 조류 계산(PLF, Probabilistic Load Flow) 시스템을 개발했다.

 

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

 

 

에버소스는 기존의 전통적 시나리오 기반 모델링으로는 미래 전력망 수요에 대응하기 어렵다고 판단하고 확률론적 조류 계산(PLF) 자동화를 전력 시스템 분석에 통합했다. 이를 통해 에버소스는 수많은 시나리오를 시뮬레이션하고, 배전망 모델링 역량을 향상시키는 한편 필요한 데이터 분석 역량 강화를 위한 투자도 적극적으로 지원하고 있다.

 

토니 레논 매스웍스 심스케이프 제품 마케팅 매니저는 “현대 시스템 계획에서 증가하는 요구사항은 도전인 동시에 기회로 작용한다”며 “에버소스는 매트랩(MATLAB)과 매스웍스의 컨설팅 서비스를 통해 인프라 투자 전략을 최적화하고 잠재적 문제를 선제적으로 대응해 안정적이고 효율적인 에너지 공급 체계를 구축했다”고 말했다.

 

에버소스는 확률론적 조류 계산(PLF) 시스템 구축을 위해 매트랩을 주요 개발 환경으로 활용했다. 매트랩은 수치 연산 병렬 처리 기능을 제공해 다중 코어 CPU 및 GPU 클러스터에 효율적으로 작업을 분산시킬 수 있도록 지원했다.

 

이를 통해 에버소스는 대규모 시뮬레이션과 데이터 분석을 신속하게 수행할 수 있었다. 또한 매트랩 액티브X(ActiveX) 서버를 활용해 추가 프로그래밍 언어 없이 매트랩과 DNV 시너지 일렉트릭 솔버(DNV Synergi Electric Solver) 간 직접 통신을 구현했다.

 

확률론적 모델링에 필수적인 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션 역시 매트랩을 통해 구현됐다. 이를 통해 입력 변수들의 확률 분포에서 무작위로 값을 선택해 다양한 시나리오를 평가할 수 있다. 또한 매트랩의 데이터 시각화 도구는 확률론적 조류 계산(PLF) 시뮬레이션 결과를 직관적으로 분석하고 다양한 조건 하에서 전력망 성능을 시각화하여 잠재적인 문제를 발견하고 개선 영역을 식별하는 데 기여했다.

 

존 크레소 에버소스 고급 예측 및 모델링 수석 엔지니어는 “현재 뉴잉글랜드 지역에서 진행 중인 대규모 에너지 전환으로 배전망 계획이 매우 복잡해졌다”며 “이러한 환경에서 고객에게 안전하고 안정적인 서비스를 제공하는 것이 매우 중요하다”고 설명했다.

 

이어 “새롭게 구축한 확률론적 조류 계산(PLF) 솔루션을 통해 시뮬레이션 시간을 95% 단축하고 전력망 신뢰도를 정밀하게 평가하며, 데이터 기반으로 최적의 인프라 투자 결정을 내릴 수 있게 됐다. 이를 통해 잠재적 문제를 선제적으로 해결할 수 있는 역량을 확보했다”고 말했다.

 

헬로티 이창현 기자 |