새 연구: AI가 밀리초 단위로 전력 흐름 조정하여 정전 방지

Seoul댈러스에 있는 텍사스 대학교의 연구진은 정전 방지 방법을 찾아냈습니다. 그들은 전기를 밀리초 단위로 빠르게 재배치할 수 있는 AI 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 사람이 조작할 필요 없이 신속하게 작동하여 정전을 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

연구자들은 6월 4일 Nature Communications에 발표된 연구에서 자동화 시스템을 선보였습니다. 그들은 뉴욕의 버팔로 대학교 엔지니어들과 협력했습니다. 이는 "자기 치유 그리드" 기술의 초기 사례입니다. 이 인공지능은 독립적으로 폭풍으로 손상된 전력선과 같은 문제를 감지하고 수리할 수 있습니다.

북미 전력망은 서로 연결된 복잡한 전기 네트워크들로 구성된 거대한 시스템입니다.

• 송전선
• 배전선
• 발전 설비
• 변압기

이 부품들은 전력을 발전소에서 사용자에게 이동시키는 역할을 합니다. 연구진의 해결책은 고장 발생 전에 자동으로 새로운 전력 경로를 찾을 수 있습니다. AI의 빠른 대응이 주요 이점입니다. AI는 전력의 경로를 몇 마이크로초 만에 변경할 수 있습니다. 반면에, 사람이 제어하는 과정은 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수도 있습니다.

댈러스 대학교 기계공학 부교수인 장지에 박사는 그들의 목표가 대부분의 사용자에게 빠르게 전력을 공급하는 것이라고 언급했습니다. 하지만 장 박사는 이 시스템을 완전히 사용하기 위해서는 더 많은 연구가 필요하다고 덧붙였습니다.

장 박사와 그의 연구팀은 기계 학습을 활용하여 전력 배분 네트워크의 복잡한 작동 원리를 연구했습니다. 그들은 그래프 기계 학습에 집중했으며, 이는 네트워크의 다양한 부분들이 어떻게 연결되어 있는지와 전기가 어떻게 흐르는지를 이해하는 데 도움을 줍니다. UT 댈러스의 Yulia Gel 박사는 이 방법이 중요한 인프라와 생태계와 같은 다른 복잡한 시스템의 문제를 해결하는 데에도 사용될 수 있다고 언급했습니다.

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겔 박사는 그들이 그래프를 사용하여 분배 시스템의 연결을 명확히 설명하는 방법을 연구했다고 설명했습니다. 또한, 그녀는 그들의 연구가 전력 중단을 더 잘 처리하기 위해 네트워크 레이아웃과 강화 학습을 결합하는 것에 중점을 두었다고 언급했습니다.

버팔로 대학교의 연구팀은 수마 초드허리 박사의 지도 아래, 강화 학습을 통해 최적의 결과를 얻기 위한 의사결정을 개선하는 연구를 하고 있습니다. 전력선 문제로 정전이 발생하면, 이 시스템은 스위치를 이용해 자동으로 이를 해결할 수 있습니다. 그런 다음, 대학 캠퍼스나 기업의 태양열 패널이나 배터리와 같은 인근 자원으로부터 전력을 공급받을 수 있습니다.

로쉬니 안나 제이콥은 UTD에서 전기 공학을 전공하는 박사 과정 학생으로, 특정 지역에 전력을 공급하기 위해 발전기를 사용할 수 있다고 말했습니다. 제이콥은 이 논문의 공동 제1 저자입니다.

연구진은 다음 단계로 중단 상황 후 전력망을 복구하고 수리하는 기술 개발에 집중할 것입니다. 이 연구의 목표는 전력망을 더욱 강력하고 신뢰성 있게 만드는 것입니다.

이 새로운 그리드 기술은 큰 발전을 보여줍니다. 이 기술은 인공지능이 전력 분배 네트워크 같은 복잡한 시스템을 관리하고 개선하는 데 얼마나 도움이 될 수 있는지를 잘 보여줍니다.