[에너지데일리 송병훈 기자] 전력거래소가 지난달 30일 처음으로 개최한 ‘재생에너지 발전량 예측 경진대회’가 예상외의 수준 높은 실력을 보여줘 주목을 받고 있다.
전력거래소는 지난달 30일 ‘제1회 재생에너지 발전량 예측 경진대회’ 최종결선을 성황리에 개최했다.
최종심사 결과 최우수상은 태양광 분야에서 머신러닝 기반 딥러닝 기법을 이용한 ‘팀 주토피아(고려대)’와 풍력 분야에서 앙상블 기법을 활용한 예측을 수행한 ‘대나무 헬리콥터(상명대)’가 각각 수상했다. 각 분야별 2팀씩 선정된 우수상에는 태양광 분야에서 ‘BTS(해줌)’와 ‘Team KU Solar(건국대)’팀들이, 풍력 분야에서는 ‘Cast4U(고려대)’와 ‘KwindU(건국대)’가 각각 수상했다.
전력거래소는 최종결선 참가팀들에게 최우수상(상장 및 포상금 200만원), 우수상(상장 및 포상금 100만원), 장려상(상장 및 포상금 50만원)을 각각 수여했다.
대회에 참가한 황명주 KT 에너지플랫폼사업단 E-거래사업팀 차장은 “태양광 발전소의 운용 및 간헐성 예측에 핵심인 발전량 예측 대회가 마침내 열려 기쁘게 생각한다”며 “이 대회에 참석한 학생들이 향후 관련 에너지분야에 진출하게 되면 일자리 창출에도 기여할 수 있을 것”이라고 기대감을 표했다.
황 차장은 “발전량 예측에 있어 일사량이 핵심 부분인데 우리나라 이에 대한 정보가 아직 부족하다”며 “기상청이 인공위성을 통한 일사량 정보를 제공할 수 있는 시스템을 갖출 수 있도록 정부 차원의 지원이 있었으면 좋겠다”고 덧붙였다.
김상일 전력거래소 대외협력실장은 “제1회 대회임에도 수준 높은 발표를 준비해준 모든 참가팀들에게 감사드린다”며 “이번 대회는 재생에너지 간헐성의 예측력 제고를 통한 에너지전환 촉진 및 소규모전력중개사업 분야의 새로운 비즈니스 모델 창출에 기여할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
한편 전력거래소는 올해 처음으로 개최한 경진대회를 현재의 성과에 만족하지 않고 내용과 형식을 보강해 선진화된 기법 활용 및 우수인재 발굴을 위해 정례화할 예정이다.
