전력시스템 및 경제 연구실
Electric Power Network Economics Lab
연구실 소개 및 연구분야
The Electric Power Network Economics Laboratory (EPNEL) in the department of electrical engineering at Seoul National University directed by Professor Jong-Keun Park and Yong-Tae Yoon is well established as a source of expertise in the area of Smart Grid, renewable energy, and the reliability of power system. In 2010, EPNEL was formed in order to enhance collaborative research by merging two laboratories, Power Systems and Economics Lab. founded by Professor Park in 1983 and Power System Economics Lab. established by Professor Yoon in 2004.
The advent of Smart Grid significantly expands opportunities and challenges of entire electric power system industry. EPNEL has researched on the topics that build our energy system clean, stable, and economic through the Smart Grid. Our aim from the start was to provide theoretical solutions to those issues. We, EPNEL, believe our research will enrich the sustainable energy system.
The advent of Smart Grid significantly expands opportunities and challenges of entire electric power system industry. EPNEL has researched on the topics that build our energy system clean, stable, and economic through the Smart Grid. Our aim from the start was to provide theoretical solutions to those issues. We, EPNEL, believe our research will enrich the sustainable energy system.
최근 관심분야 및 주요 연구과제
EPNEL은 미래 전력망의 안정적이고 경제적인 운영을 목표로, 전력시스템·전력시장 연구와 AI·최적화 기반 연구를 함께 수행합니다. 연구실은 전력공학과 에너지경제학을 바탕으로 실제 전력망과 전력시장 문제를 분석하고, 인공지능과 최적화 기법을 활용해 복잡한 운영 의사결정을 해결하는 데 중점을 둡니다.
전력시스템 및 전력시장 연구팀은 재생에너지 확대, 분산에너지자원 증가, 가상발전소(VPP) 참여 등으로 변화하는 전력망과 시장 구조를 연구합니다. 주요 주제는 배전망 재구성, 전력시장 가격 및 패널티 구조 분석, VPP 입찰 전략, P2P 에너지 거래, REC 및 블록체인 기반 에너지 거래 시스템, 전력계통 알람 처리와 고장 대응입니다. 이 과정에서 전력계통 해석, 시장 모델링, 수리최적화, 데이터 기반 분석을 함께 활용합니다.
AI·최적화 연구팀은 전력시스템의 복잡한 운영 문제를 해결하기 위한 지능형 알고리즘을 개발합니다. 강화학습, 머신러닝, 딥러닝, 휴리스틱 최적화 등을 활용해 실시간 배전망 재구성, 전력망 운영 자동화, 재생에너지 변동성 대응, 분산자원 운영 전략을 연구합니다. 특히 AI를 단순한 예측 도구가 아니라, 전력망 운영과 시장 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 활용하는 데 초점을 둡니다.
EPNEL은 전력공학, AI, 최적화, 에너지경제학을 유기적으로 결합하여 실제 전력시스템과 전력시장에 적용 가능한 해법을 제시하고자 합니다. 이를 통해 재생에너지 중심의 미래 전력망에서 신뢰도, 유연성, 경제성을 동시에 높이는 지능형 에너지 시스템 구축에 기여합니다.
전력시스템 및 전력시장 연구팀은 재생에너지 확대, 분산에너지자원 증가, 가상발전소(VPP) 참여 등으로 변화하는 전력망과 시장 구조를 연구합니다. 주요 주제는 배전망 재구성, 전력시장 가격 및 패널티 구조 분석, VPP 입찰 전략, P2P 에너지 거래, REC 및 블록체인 기반 에너지 거래 시스템, 전력계통 알람 처리와 고장 대응입니다. 이 과정에서 전력계통 해석, 시장 모델링, 수리최적화, 데이터 기반 분석을 함께 활용합니다.
AI·최적화 연구팀은 전력시스템의 복잡한 운영 문제를 해결하기 위한 지능형 알고리즘을 개발합니다. 강화학습, 머신러닝, 딥러닝, 휴리스틱 최적화 등을 활용해 실시간 배전망 재구성, 전력망 운영 자동화, 재생에너지 변동성 대응, 분산자원 운영 전략을 연구합니다. 특히 AI를 단순한 예측 도구가 아니라, 전력망 운영과 시장 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 활용하는 데 초점을 둡니다.
EPNEL은 전력공학, AI, 최적화, 에너지경제학을 유기적으로 결합하여 실제 전력시스템과 전력시장에 적용 가능한 해법을 제시하고자 합니다. 이를 통해 재생에너지 중심의 미래 전력망에서 신뢰도, 유연성, 경제성을 동시에 높이는 지능형 에너지 시스템 구축에 기여합니다.
주요 논문/특허
[1] 오재영, 오석화, 이규섭, 윤용태, 조승찬*, “Sequential Control of Individual Switches for Real-time Distribution Network Reconfiguration Using Deep Reinforcement Learning,” IEEE Transactions on Smart Grid, 2025.06.
[2] 조승찬*, 오재영, 이재호, 오석화, 문희승, Chen Zhang, Rajit Gadh, 윤용태, “Hybrid Genetic Algorithm With k-Nearest Neighbors for Radial Distribution Network Reconfiguration,” IEEE Transactions on Smart Grid, 2023.10.
[3] 김현중, 정윤식, 김성중, 김형태, 진영규*, 윤용태, “Pricing mechanisms for peer-to-peer energy trading: Towards an integrated understanding of energy and network service pricing mechanisms,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2023.09.
[4] 추연욱, 김성중, 송영국, 윤용태, 진영규*, “Blockchain-based REC System for Improving the Aspects of Procedural Complexity and Cyber Security,” IEEE Access, 2024.02.
[2] 조승찬*, 오재영, 이재호, 오석화, 문희승, Chen Zhang, Rajit Gadh, 윤용태, “Hybrid Genetic Algorithm With k-Nearest Neighbors for Radial Distribution Network Reconfiguration,” IEEE Transactions on Smart Grid, 2023.10.
[3] 김현중, 정윤식, 김성중, 김형태, 진영규*, 윤용태, “Pricing mechanisms for peer-to-peer energy trading: Towards an integrated understanding of energy and network service pricing mechanisms,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2023.09.
[4] 추연욱, 김성중, 송영국, 윤용태, 진영규*, “Blockchain-based REC System for Improving the Aspects of Procedural Complexity and Cyber Security,” IEEE Access, 2024.02.
