기상 데이터만으로 '그린수소' 시설 최적규모 예측 모델 개발
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지역의 일사량, 기온 등 기상 데이터만으로도 '그린수소' 생산 시설의 최적 규모를 예측하는 모델이 개발됐다.
한국에너지기술연구원은 에너지인공지능(AI)·계산과학실 박정호 책임연구원 연구진이 태양광 전력을 활용한 그린수소의 경제성과 생산성을 동시에 최적화하는 방법을 개발했다고 13일 밝혔다.
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(대전=연합뉴스) 정찬욱 기자 = 지역의 일사량, 기온 등 기상 데이터만으로도 '그린수소' 생산 시설의 최적 규모를 예측하는 모델이 개발됐다.
한국에너지기술연구원은 에너지인공지능(AI)·계산과학실 박정호 책임연구원 연구진이 태양광 전력을 활용한 그린수소의 경제성과 생산성을 동시에 최적화하는 방법을 개발했다고 13일 밝혔다.
이 기술은 일사량, 기온 등의 데이터를 기반으로 태양광 발전량과 그린수소 생산량을 계산하고, 도출된 다목적 최적화 방법론을 활용해 최적의 수전해 시스템 규모와 배터리 크기를 계산할 수 있다.
또 경제성과 생산량, 이용률을 동시에 고려해 어떤 선택지가 가장 효율적인지를 분석해 사용자 목적에 맞는 시스템 규모를 결정하는 데 도움을 줄 수 있다.
연구진은 각 지역의 일사량 특성과 관계없이 설비 용량의 약 60% 수준으로 수전해 시스템을 설계할 때 가장 경제성이 좋다는 사실도 확인했다.
여기에 수소 생산량을 늘리기 위해 유휴 전력을 저장하는 배터리를 설치할 때도 가능하면 설치 규모를 최소화해야 경제성이 확보될 수 있다는 것을 입증했다.
박정호 책임연구원은 "이번 연구 결과는 태양광 기반 그린수소의 본격 상용화에 앞서 경제성과 생산성 측면에서 최적의 시스템 규모를 파악할 수 있도록 할 것"이라며 "국내외의 태양광 기반 그린수소 사업을 수행할 때 지역별 특성, 상황에 맞는 최적의 시스템을 설계하고 결과를 도출해 기업과 정부의 설비 투자, 운영과 관련한 의사 결정에 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.
미국 USC 화학공학과 이재형 교수 연구진 등과 공동으로 수행한 이번 연구 결과는 에너지 분야 국제 저명 학술지 'Energy Conversion and Management'에 게재됐다.
jchu2000@yna.co.kr
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