1. 서 론

최근 몇 년간 국제 에너지 시장의 불확실성이 장기화되면서 국내 전력 구입비 부담이 가파르게 증가하고 있다. 러시아-우크라이나 전쟁의 장기화, 글로벌 원자재 가격의 급격한 변동, 주요 수입 연료(LNG·석탄·유류)의 국제 시세 불안, 환율 변동성 확대 그리고 기후변화로 인한 이상 기온 및 기상 이변이 복합적으로 작용했다. 이러한 요인들은 전력 생산 단가를 끌어올리고, 결과적으로 전력시장의 계통한계가격(SMP, System Marginal Price) 변동성을 키우며, 전기요금 인상 압력으로 이어진다. 전기요금 상승은 가계의 부담을 높이는 것은 물론, 제조업과 서비스업 전반의 원가 경쟁력을 약화시켜 국가 산업 경쟁력에도 심각한 영향을 준다.

한편 정부가 추진 중인 실시간 전력시장 도입, 전력수급기본계획 수립, 탄소중립 및 RE100 이행 로드맵 등 에너지 정책 변화는 전력시장의 구조와 운영 환경을 근본적으로 변화시키고 있다. 과거의 단순한 ‘공급 우선’ 체계에서 벗어나 발전원 구성과 송전망 투자, 수요관리 전략, 환경 규제 대응이 동시에 고려되는 복합적 의사결정 구조가 자리 잡았다. 이 과정에서 정책적 목표(탄소중립·에너지 안보)와 경제적 목표(비용 절감·시장 안정화)를 동시에 달성하기 위해서는 방대한 데이터를 실시간 분석하고, 다양한 시나리오를 검증할 수 있는 AI 기반 디지털 시뮬레이션 기술이 필수적이다.

전력 구입비는 내부 요인과 외부 요인으로 나눌 수 있다. 내부 요인에는 발전기 급전 순위, 송전망 제약, 수요-공급 균형, 전력시장 운영 규칙 등이 포함된다. 외부 요인으로는 국제 유가와 LNG 가격, 환율 변동, 기상 조건, 전력 연료 수급 상황, 국제 정세, 환경 규제 변화, 탄소배출권 가격 등이 있다. 특히 외생변수인 국제 연료 가격과 환율은 SMP 변동에 가장 큰 영향을 주며, 단기간에 전력 구입비를 급등시킬 수 있다. 예를 들어 겨울철 LNG 가격 급등과 환율 상승이 동시에 발생하면 SMP가 평상시 대비 수십 퍼센트 이상 치솟을 수 있으며, 전기요금 인상의 직접적인 촉매제가 된다.

이러한 복잡한 변수를 동시에 고려하고, 정책 변화와 시장 변동에 대응하는 최적의 전력 거래 전략을 수립하기 위해 본 기술 개발 프로젝트에서는 세 가지 핵심 기술(AI 기반 전력시장 시뮬레이션, 전원 구성 계획 최적화 시뮬레이션, AI 고도화 전력수요 예측 시뮬레이션)을 중심으로 디지털 솔루션을 구현했다.

2. 전력시장 분야 최적화
시뮬레이션 관련 연구

본 차세대 전력시장 종합 분석 디지털 솔루션 기술은 전력시장 시뮬레이션, 전원 구성 계획 최적화 시뮬레이션, 실시간 전력수요 예측 시뮬레이션 기술을 통합하여 SMP 변동성 분석과 전력시장 안정화 전략 수립을 지원한다. 딥러닝·강화학습·최적화 알고리즘을 활용해 가격·수요·발전 계획을 정밀 예측하고, 계통 제약과 정책 변화까지 반영한다. 이를 통해 전력 구입비 절감, 재생에너지 확대, 탄소중립 달성 등 경제·환경 목표를 동시에 충족한다. 궁극적으로는 안정적인 전기요금 구조와 효율적 전력시장 운영을 실현하는 차세대 의사결정 지원 플랫폼이다.

1) AI 기반 전력시장
시뮬레이션 기술
하루전(Day-Ahead) 및 실시간(Real-Time) 전력시장에서의 SMP 형성 과정을 AI 분석과 시뮬레이션 알고리즘으로 정밀하게 재현한다. 전력시장은 수많은 변수가 복잡하게 얽혀 있어 가격 변동을 정확히 예측하는 것이 매우 어렵다. 특히 하루전 시장과 실시간 시장에서 형성되는 계통한계가격(SMP)은 발전기 가동 상황, 송전망 용량 제한, 연료 가격, 기상 조건, 수요 변화 등 다양한 내외부 요인에 의해 좌우된다. 이러한 복합적인 요소를 동시에 고려해 가격을 예측하고, 안정화 전략을 수립하기 위해서는 전통적인 모델링만으로는 한계가 있으며, AI 기술을 적극 도입한 전력시장 시뮬레이션이 필수적이다.
본 기술은 대규모 전력시장 운영 데이터를 기반으로 AI 분석(데이터 마이닝, 시나리오 구축 등) 알고리즘과 시뮬레이션 모델을 융합하여 SMP의 변동성을 정밀하게 재현한다. 먼저 과거 수년간에 걸친 발전기 운영 기록, 시장 입찰 데이터, 송전망 상태, 국제 연료 가격, 기상 정보 등이 데이터베이스에 집적된다. 이 방대한 데이터는 네트워크를 통해 시계열 특성을 학습하며, 단기 및 장기 전력시장의 시장 가격 및 전력 구입비 변동 패턴을 분석한다. 시뮬레이션 기술을 통해 가상의 시장 환경에서 입찰 전략, 가격 정책, 계통 제약 조건 등을 조합해 실행해 보면서, 각 정책이 SMP 및 전력 구입비 안정화에 미치는 효과를 정량적으로 평가한다. 이를 통해 전력시장 제도 개선 등 정책 입안자는 시행 전 다양한 시나리오를 미리 검증하고, 가격 급등락이나 공급 부족 위험을 최소화하는 최적 대책을 도출할 수 있다. 
특히 발전기의 가동 효율, 정비 계획, 연료비 변화 등을 통합 고려하여 가격 변동 원인을 다각도로 분석함으로써, 단순한 가격 예측을 넘어 원인 진단과 대응 방안 제시까지 활용된다. 이러한 전력시장 시뮬레이션 기술은 전력시장 참여자에게 가격 변동 리스크를 줄이고, 합리적인 전력시장 운영 전략을 수립하는데 중요한 도구로 자리매김했다. 향후 본 기술은 실시간 빅데이터 스트리밍과 AI 클라우드 컴퓨팅 자원을 접목하여 더욱 빠르고 정확한 가격 예측과 시뮬레이션 결과 제공을 목표로 한다. 아울러 딥러닝 모델에 강화학습과 메타러닝 기법을 융화하여 변화하는 전력시장 환경에 적응하는 능력을 강화하고, 전력시장 안정화의 핵심 역할을 수행하도록 개선해 나갈 것이다.

2) 전원 구성 계획 최적화
시뮬레이션 기술
전원 구성 계획 수립은 발전 단가, 환경 영향, 송전망 투자비용, 계통 안정성 등 수십 개의 상충 변수 간의 균형점을 찾아야 하는 고난도 문제다. 본 기술은 수학적 최적화 모델에 수요·가격 예측을 결합하였고, 경제성과 환경성을 모두 만족하는 최적 전원 구성안을 제시한다.
따라서 전원 구성 계획 최적화 시뮬레이션 기술은 계통 분석 데이터를 기반으로, 전력 구입비 절감과 송·변전설비 투자비용 최소화를 동시에 달성하기 위해 설계된 고도화된 의사결정 도구로 활용될 예정이다. 이 기술은 전력계통의 부하 흐름, 송전선로 혼잡도, 지역별 수요 특성, 전압·주파수 안정도와 같은 상세한 계통 분석 결과를 활용하여 발전 자원 구성과 운용 전략을 최적화한다. 특히 재생에너지의 변동성 대응과 피크부하 시간대 비용 절감을 위해 에너지저장장치(ESS)의 충·방전 스케줄을 정밀하게 설계함으로써, 발전소 및 송변전 설비의 추가 건설 없이도 계통 안정성을 높이고 전력 구입비를 줄일 수 있다.
이 기술은 발전 자원 구성뿐 아니라 진입 시기와 위치까지 최적화하는 기능을 갖출 예정이다. 예를 들어 특정 지역에서 송전망 혼잡이 예상될 경우 신규 발전원의 위치를 재배치하거나, ESS를 해당 지역에 설치해 혼잡 완화와 송전 손실 감소를 동시에 달성한다. 또 장기적인 전력수급계획 수립 시에는 연료 가격 전망, 수요 증가 패턴, 정책 변화 등을 반영해 발전소 신설·폐지 시점을 최적화하고, 불필요한 초기 투자와 운영비용을 줄이는 방향을 모색해 볼 수 있다.
결과적으로 전원 구성 계획 최적화 시뮬레이션은 단순히 발전원의 경제성만 따지는 것이 아니라, 계통 운용 데이터와 연계된 종합적인 비용 절감 전략을 제공한다. 이를 통해 송전선로 확충 및 발전설비 증설에 필요한 자본 지출을 최소화하면서, 안정적이고 효율적인 전력 공급 체계를 구축할 수 있다. 나아가 최적화 전략은 장기적으로 국가 전력 인프라 투자 효율성을 높이고, 불필요한 전기요금 상승을 억제하는  중요한 역할을 한다. 

3) AI 고도화 전력수요
예측 시뮬레이션 기술
전력시장에서 가격(SMP, System Marginal Price)은 수요와 공급의 실시간 균형에 따라 결정된다. 특히 전력수요 예측이 부정확할 경우 발전기 급전 계획과 시장 입찰 구조가 왜곡되어 가격 변동성이 확대되고, 전력 구입비 증가로 직결된다. 따라서 SMP를 안정화시키고 전력 구입비를 절감하기 위해서는 전력    수요를 정확하게 예측하고, 그 결과를 기반으로 합리적인 수요 입찰 전략을 수립하는 기술이 필수적이다. 기술 개발의 핵심 목표는 전력수요 예측 정밀도 향상을 통한 SMP 안정화와 전력 구입비 절감이다. 이를 위해 기상, 계절, 산업 활동, 경제지표, 과거 부하 패턴, 재생에너지 발전량 등 다양한 외생변수를 통합 분석하고, 시간대별 전력수요 변화를 고해상도로 예측하는 시스템을 구축했다. 예측값은 전력시장의 입찰 계획 수립에 직접 반영되며, 예비력 확보 비용과 급전 계획의 비효율을 최소화할 수 있다.
기술적 차별성을 확보하기 위해, 본 기술에는 AI 알고리즘과 기존의 통계·시계열 기법을 결합한 하이브리드 앙상블 모델을 개발했다. AI 측면에서는 시계열 특화 딥러닝 모델(LSTM)과 기상·재생에너지 발전량·수요 패턴 변수의 비선형 관계를 학습하는 머신러닝 모델(XGBoost)을 적용하고, 전통적인 지수 평활, ARIMA, SARIMA와 같은 통계 모델의 장점을 활용한다. 이를 통해 개별 모델의 약점을 상호 보완하고, 정상·비정상 시나리오 모두 안정적인 예측 성능을 확보한다. 앙상블 구조는 단순 평균이 아니라, 상황별 최적 가중치를 동적으로 산정하는 방식으로 설계됐다. 예를 들어 특정 기간 동안 예측 정확도를 평가하여 알고리즘별 가중치를 높이거나 낮추는 방식이다. 이러한 적응형 앙상블은 예측 오차를 최소화함과 동시에 SMP의 과도한 급등락을 억제하는 효과를 낸다.
이러한 기술을 통해 전력시장의 가격 결정 과정에서 불확실성을 크게 줄이고, 정확한 전력수요 예측 기반의 합리적인 수요 입찰로 SMP를 안정화할 수 있다. 더 나아가 전력 구입비 절감과 함께 시장 참여자의 수익 안전성을 높이며, 전력시장 전체의 효율성을 향상시키는 기반이 될 것이다. 또한 본 연구는 단순한 예측 정밀도 향상에 그치지 않고, 예측-입찰-운영의 전 과정을 통합 최적화하는 방향으로 발전함으로써 전력시장의 지속 가능한 안정화에 기여할 것이다.

3. 맺음말   
이 세 가지 기술은 개별적으로도 의미 있는 성과를 낼 수 있지만, 통합 운용 시 그 효과는 배가된다. 전력수요 예측 결과가 전력시장 시뮬레이션과 전원 믹스(Power Mix) 최적화에 모두 반영되며, 가격 예측과 전원 구성 계획이 실시간으로 상호 피드백된다. 무엇보다 전력시장과 전력계통 관련 운영이 동일한 분석 기반 위에서 전략을 수립할 수 있다.

기술 적용 효과는 명확하다. ① 전력 구입비 절감, ② 송전망 투자비용 절감, ③ 재생에너지 확대와 환경 목표 달성, ④ 전력시장 개편에 대한 선제 대응이 동시에 가능하다. 나아가 이러한 기술은 국내 전력시장의 안정화뿐 아니라, 유사한 전력시장 구조를 가진 해외 국가에도 수출 가능성이 크다.

향후에는 실시간 계통 데이터, 기상 정보, 연료 가격 정보를 AI 모델에 직접 연계하여 예측 반응 속도와 정확도를 극대화할 계획이다. 또한 강화학습 기반의 자동 입찰 전략 생성, 디지털 트윈 기반 전력계통 모사, 클라우드 기반 시뮬레이션 서비스화 등으로 기술을 확장할 예정이다. 이를 통해 본 솔루션은 단순한 예측·분석 도구를 넘어, 전력시장 안정화와 에너지 전환을 동시에 실현하는 AI 기반 통합 의사결정 지원 플랫폼으로 발전할 것이다.

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