인공위성 데이터를 활용한 일사량 예측 방법 및 신재생에너지 단기 예측 알고리즘을 개발하는 데이터 사이언티스트 김규태 작성
인공위성 데이터를 활용한 일사량 예측 방법 및 신재생에너지 단기 예측 알고리즘을 개발하는 데이터 사이언티스트 김규태 작성
우리나라를 포함해 전 세계적으로 신재생에너지 전력 비중은 갈수록 높아지고 있으며 안정적인 전력계통 운영을 위한 신재생에너지 단기예측의 중요성도 함께 높아지고 있다. 이에 해줌도 단기 예측 기술력을 높이기 위한 다양한 연구와 알고리즘 고도화를 진행하고 있다.단기예측은 중·장기예측과 달리 수치예보 데이터가 아닌 인공위성 영상 데이터를 활용한다. 인공위성 영상은 지상 관측과 비교해 관측 시간(수분 단위 관측)과 공간 해상도(㎞ 단위) 측면에서 장점을 갖고 있다. 해줌은 단기 예측을 하는 데 천리안 2A호 인공위성 영상을 사용하고 있다.
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천리안 1호 대비 향상된 2호 성능(출처: 국가기상위성센터 홈페이지)
천리안 2A호는 천리안 1호에 비해서 공간 해상도는 약 4배 증가했고, 관측 주기는 위성 관측이 3시간에서 10분에 한반도 주변 관측은 15분부터 2분으로 빨라졌고, 관측 채널 수도 5개에서 16개에 3배 이상 향상했다.특히 흑백 영상만을 관측한 1호와 달리 천연색 칼라 영상을 볼 수 있는 우주 기상에 대한 감시도 수행한다.천리안 위성 2호 발사로 한국은 정밀 기상 관측 및 강수 정확도 향상과 한반도 및 아시아 지역의 기상 이변 감시 및 예측 능력을 한층 개선할 수 있었다.또, 영상 채널이 크게 늘면서 제공할 수 있는 기상 정보도 3배 이상 증가했다.천리안 2A호 위성이 제공하는 영상은 파장대마다 다양한 채널의 데이터를 제공하고 있는데, 그 하나인 가시 영상은 구름과 지표면에 반사된 태양광의 강약을 나타낸다.온도가 상대적으로 높고 바다는 어두웠고 육지는 다소 밝고 구름은 매우 밝게 나타난다.특히 짙은 구름의 경우, 태양광의 대부분이 반사되기 때문에 매우 밝게 나타난다.하지만 가시 영상은 햇빛이 필요하기 때문에 밤은 관측할 수 없는.반면 적외선 영상은 물체의 온도에 의해서 결정되는 적외선 에너지 양을 측정하지만 가시 영상이란 다른 밤과 낮의 구별 없이 연속 관측이 가능하다.
해줌은 단기 예측을 위해 100TB 이상 천리안 2A호 영상 데이터를 실시간으로 해줌 내부 저장소에 적재해 사용하고 있다. 천리안 2호가 제공하는 16채널 기본 영상뿐만 아니라 전구, 동아시아를 관측하는 10분 간격 데이터, 한반도 지역을 관측하는 2분 간격 데이터까지 보유하고 있다. 해당 영상의 픽셀 수는 900*900에서 2200*2200까지이며 공간 해상도의 경우 가시광선 영상은 0.5㎞, 적외선 영상은 2㎞로 높은 편이다.
천리안 2A호는 정지궤도 위성으로 약 36,000㎞ 상공의 원궤도에서 지구 자전 방향과 같은 방향으로 회전하고 있다. 지구와 같은 속도로 공전하기 때문에 지구에서 보면 반드시 멈춰 있는 것처럼 보이며 고정된 위치를 연속적으로 관측할 수 있기 때문에 대기의 흐름이나 기상 상태를 연속적으로 수집하여 기상의 변화를 감시하고 예측할 때 매우 유용하다.
위성의 다양한 채널을 통해 얻은 영상을 분석함으로써 미래 기상정보를 얻을 수 있다. 해줌 데이터사이언스팀은 현재 시점에서의 천리안 2A호 인공위성 영상 이미지를 활용해 맑은 하늘일 때 이미지를 예측하고 예측한 이미지와 현재 인공위성 영상 이미지를 비교해 한반도의 지역적 특성을 반영한다.
이후 영상 내 물체의 움직임 패턴을 파악하여 연속적인 이미지에서의 모션을 추정하는 Optical Flow 기법 등을 활용하여 구름의 이동을 예측하고 해당 지역의 운량을 반영한다. 구름의 양은 적외선 영상과 가시 영상을 비교함으로써 반영할 수 있지만 구름이 있는 곳은 적외선 영상보다 가시 영상에서 조금 더 밝게 나타난다. 또한 적외선 영상을 통해 중층운과 상층운도 구별할 수 있으며 구름 두께가 두꺼우거나 중층운 아래 하층운이 있으면 영상이 더 밝게 나타난다.
구름의 양을 반영한 후 시간대별 일사량 예측 시뮬레이션을 실시한다. 이렇게 해주는 자체 개발 운량 추정 알고리즘을 적용하면 예측한 일사량을 바탕으로 태양광 발전소의 실시간 발전량을 파악할 수 있다.정확도 높은 단기 예측은 실시간 시장에서 정확한 공급량 입찰을 가능하게 하고 ESS가 연계된 태양광 발전소의 경우 전력수급에 유연하게 대처함으로써 전력계통을 안정시킬 수 있다. 예를 들어 태양광 발전이 활발한 오후에 단기 예측을 통해 전력 수요보다 공급이 초과 발전할 것으로 예측되면 ESS에 발전량을 저장하는 것으로 대응할 수 있다.또한, 신뢰성 있는 발전량 예측 데이터가 제공되면 태양광 발전소의 실제 발전량과 비교하여 발전량 저하를 인지할 수 있다. 이를 각 설비별로 확장하면 각 설비의 고장 예측, 고장 인지, 성능 저하 등을 발견하기 쉬워 최적의 상태를 장기간 유지할 수 있다.미래 에너지 시장에서는 재생 가능 에너지 발전량을 예측하는 것이 더욱 중요해질 것으로 예상된다. 해줌은 이에 대비해 인공위성 영상과 수치예보 데이터, 기상관측 데이터 등 다양한 데이터를 수집·활용하고 있다. 또한 발전량 후처리 알고리즘과 적설 알고리즘을 개발하여 발전량 예측 서비스를 더욱 고도화하고 있다. 특히 미래 실시간 시장에 신속하게 대응하기 위해 단기 및 초단기 예측 알고리즘 개발에 주력하고 있다.김규태 데이터 사이언티스트 이전 칼럼 보기[에너지 칼럼] 신재생에너지 발전량 ‘단기 예측’, 미래 전력수급 안정성을 책임지는 신재생에너지 발전량 ‘단기 예측’ 미래 전력수급 안정성을 책임지는 재생에너지원(태양광, 풍력, blog.naver.com[에너지 칼럼] 신재생에너지 발전량 ‘단기 예측’, 미래 전력수급 안정성을 책임지는 신재생에너지 발전량 ‘단기 예측’ 미래 전력수급 안정성을 책임지는 재생에너지원(태양광, 풍력, blog.naver.com[에너지 칼럼] 신재생에너지 발전량 ‘단기 예측’, 미래 전력수급 안정성을 책임지는 신재생에너지 발전량 ‘단기 예측’ 미래 전력수급 안정성을 책임지는 재생에너지원(태양광, 풍력, blog.naver.com발전량예측서비스신청태양광발전사업추가수익받기발전량예측서비스신청태양광발전사업추가수익받기발전량예측서비스신청태양광발전사업추가수익받기