LNG냉열 에너지생산저장·페로브스카이트 모듈·전력망AI ‘성과’
[데일리한국 안희민 기자] 한국에너지공대(켄텍)이 △LNG냉열 활용 에너지생산·저장 △AI를 활용한 전력망 안정화 △고효율·고안정성 페로브스카이트 대면적 모듈 분야에서의 성과를 연이어 소개했다. 이들은 한국 에너지업계의 숙원인 과제들이어서 주목받고 있다.
켄텍은 △LNG 냉열 시스템 △싱글 혼합냉매 시스템 △액화공기 에너지저장 시스템 △전력생산을 연계해 하루 종일 에너지 생산과 저장이 가능한 시스템을 개발했다고 29일 밝혔다.
켄텍 황지현 교수팀은 전기를 많이 사용하는 기간 동안 LNG 냉열을 활용해 하루 8~12시간까지 전기를 생산한다. 전기를 적게 생산하는 기간엔 공기를 액화하는데 LNG냉열을 사용해 전력소비를 줄였다.
LNG는 -160°C에서 스스로 냉각하는 성질이 있다. 이 성질을 이용하면 특별히 전력을 공급하지 않아도 냉각이 가능하다.
황 교수는 공기 액화 저장 시스템은 대용량인 장점이 있지만 효율 측면에서 취약했는데 문제를 해결했으며 특히 24시간 운전가능하도록 설계했다고 의미부여했다. 향후 그린수소 생산 시스템에 접목하고수전해와 수소액화 기술까지 접목할 계획임을 밝혔다.
켄택 정의혁 교수와 한국화학연구원 전남중 책임연구원은 공동으로 전자 수송 제어 물질은 산화주석 나노입자 분산액의 산성도 조절과 균일성을 확보해 고성능 페로브스카이트 모듈 개발에 성공했다.
지금까지 대면적 페로브스카이트 박막을 다양하게 연구했으나 자유전하를 분리·전달하는 계면층에 대한 연구는 상대적으로 취약했다.
공동연구팀은 산화주석 나노입자 분산액에 미량의 산을 첨가해 산성도를 조절하면 나노입자 표면에서 음전하를 갖는 산소 원자가 수상화되고 입자 간 가교화가 일어나는 현상을 발견했다. 이를 통해 균일한 전자 수송층을 구현했다.
이를 통해 페로브스카이트 모듈을 대면적으로 만들어도 효율 감소를 늦출 수 있게 됐다.
엘케이캠 이창엽 대표는 산성도를 조절해 신규로 합성한 산화규소 나노파티클 소재를 공동연구팀에서 기술 이전 받아 대량생산할 계획이다.
켄텍 강병남 교수와 김희태 교수 연구팀은 인공지능(AI)를 활용해 전력망의 안정성을 확보할 수 있는 연구 성과를 발표했다.
이로써 발전소가 고장 나거나 전력 사용량이 급증해 전력망이 불안정하게 됐을 때 각 발전소의 최적 증산량을 실시간으로 계산해 전력망을 안정적으로 운영할 수 있는 기반 기술을 확보했다.
강 교수와 김 교수팀은 AI기법인 강화학습과 그래프 인공 신경망을 사용해 전력망 AI 운용 시스템을 설계했다. 소규모 분산발전기를 포함해 모든 발전기에 할당되는 급전량을 신속히 계산해 전력망을 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제시했다.