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GS E&R이 개최한 ‘제3회 풍력발전량 예측 AI 경진대회(BARAM 2026)’ 사전워크숍 / GS E&R 제공

[투데이에너지 김병민 기자] GS E&R(대표이사 황병소)이 ‘제3회 풍력발전량 예측 AI 경진대회(BARAM 2026)’ 참가 예정자를 대상으로 사전 워크숍을 개최했다고 29일 밝혔다.

지난 26일 서울 강남구 GS타워에서 열린 워크숍은 경진대회 참가자들의 이해도를 높이고 본 대회 참여를 활성화하기 위한 사전설명회로 마련됐다. 이번 자리에는 대학(원) 재학생과 휴학생, 졸업생 등 200여 명이 참석해 재생에너지 산업과 발전량 예측 기술에 대한 이해를 넓혔다.

GS E&R과 한국동서발전, 태백가덕산풍력발전이 공동 주관한 이번 행사는 재생에너지 확대와 전력시장 환경 변화에 따라 중요성이 높아지고 있는 발전량 예측 기술과 AI 기반 데이터 활용 사례를 중심으로 진행됐다.

재생에너지 발전량을 정확하게 예측하는 기술은 재생에너지 입찰제도의 전면 확대를 앞두고 산업적 가치가 더욱 높아지고 있다. 기상 조건과 시간대에 따라 불규칙한 발전량을 정확히 예측하지 못하면 발전기를 추가로 가동하거나 멈춰야 하고, 이는 발전사업자의 수익성과 직결된다.

특히 풍력은 태양광발전보다 발전량 예측이 까다롭다. 산악 지형에 위치한 특성상 같은 발전단지 안에서도 발전기마다 위치와 고도가 다를 뿐만 아니라, 바람의 특징이 달라지기 때문이다.

GS E&R은 경북 영양과 영덕 일대 126MW급 대규모 육상풍력발전단지와 풍력 연계 ESS를 운영 중인 경험을 토대로 AI 발전량 예측 시스템을 자체 개발했으며, 이를 기반으로 현재 900MW 규모의 재생에너지 발전량 예측사업과 제주지역 VPP(가상발전소) 시범사업에 참여하고 있다.

워크숍은 △전력시장 제도 개편과 경진대회의 여정(동서발전) △기후 리스크 시대의 에너지 전환과 기상정보의 역할(연세대학교) △AI가 바꾸는 에너지산업의 데이터 활용(GS네오텍) △Lab에서 프로덕션까지(AWS) △GS그룹 AI 활용 사례 소개 △풍력 발전량 예측 기초 교육(GS E&R) △풍력 발전량 예측 AI 경진대회 사전 설명회(데이콘) 등 총 7개 세션으로 구성됐다.

참가자들은 재생에너지 시장 변화와 AI 기술 활용 사례를 접하고, 실제 풍력 발전량 예측에 활용되는 데이터와 모델링 기법을 학습했다. 또한 경진대회 운영 방식과 평가 기준, 데이터 구성 등에 대한 사전 설명을 통해 본 대회에 대한 이해를 높였다.

GS E&R 황병소 대표이사는 "정확한 재생에너지 발전량 예측은 단순한 데이터 분석을 넘어 미래 전력산업의 지속 가능한 성장을 이끌 핵심 경쟁력"이라며 “이번 대회가 미래 에너지 산업을 이끌어갈 청년 인재들의 역량을 마음껏 펼치는 기회의 장이 되기를 기대한다"고 말했다.

올해로 3회째를 맞는 '풍력발전량 예측 AI 경진대회'는 실제 풍력발전 운영 데이터와 기상예보 데이터를 활용해 발전량 예측 모델을 개발하는 실전형 대회다. 재생에너지 발전량 예측 기술 고도화는 물론, 산업 현장에 즉시 적용 가능한 혁신 아이디어 발굴을 목표로 진행된다.

GS E&R이 개최한 ‘제3회 풍력발전량 예측 AI 경진대회(BARAM 2026)’ 사전워크숍 / GS E&R 제공

출처 : 투데이에너지(https://www.todayenergy.kr/)