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정승민

정승민

소속

국립한밭대학교 (전기공학과)
휴직·퇴직 중인 연구자인 경우 연구협력 요청이 제한됩니다.

AI요약

국립한밭대학교 전자전기컴퓨터공학부 정승민 부교수는 신재생에너지 및 전력 시스템 분야의 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 머신러닝, AI, 디지털 트윈 기술을 활용하여 풍력발전단지의 효율적인 운영과 안정적인 전력 공급을 위한 다양한 과제를 이끌고 있습니다. 주요 연구 분야로는 머신러닝 기반 풍력발전단지 출력제한 및 최적 운영 기술 개발, Full 디지털변전소 트윈시스템 구축, KSTAR 핵융합로 전력계통 모델링, 신뢰도 및 비용분석 기반 전원Mix 최적화 알고리즘 개발 등이 있습니다. 또한 재생에너지 디지털 트윈 시스템 및 운영 플랫폼 개발을 통해 미래 전력망의 지능화를 선도하고 있습니다. 정승민 부교수의 연구는 신재생에너지 통합 및 전력품질 향상에 기여하며, 에너지 저장장치(ESS)의 최적 용량 산정 특허를 보유하는 등 실용적인 기술 개발에도 힘쓰고 있습니다. 이러한 연구 성과는 복잡한 전력 시스템의 안정성과 효율성을 동시에 확보하여 지속 가능한 에너지 미래를 구현하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

기본 정보

연구자 프로필
정승민 프로필 사진
연구자 명정승민
직책부교수
이메일seungminj@hanbat.ac.kr
재직 상태퇴직
부서 학과전기공학과
사무실 번호0428211096
연구실전력망융합에너지연구실
연구실 홈페이지https://sites.google.com/view/gridfel/home
홈페이지https://sites.google.com/view/gridfel/professor
소속국립한밭대학교

경력정보

회사명고려대학교 (공학기술연구원)
재직기간2016.09.01 ~ 2017.02.28
담당업무-
회사명고려대학교 (BK21)
재직기간2017.03.01 ~ 2017.03.31
담당업무-
회사명국립한밭대학교
재직기간2017.03.01 ~
담당업무부교수 미래 전력시스템 기반 기술 연구 및 국내 산업계 프로젝트 수행. 기초이론, 시뮬레이션 모델링, 전력데이터 응용 실험 연구를 통해 안정적인 전력 제어 방식 개발 및 기술 발전에 기여

중요 키워드

#태양광발전#머신러닝#기술사업화#ESS#디지털트윈#전력계통#풍력발전#HILs#전력품질#그리드포밍#무효전력제어#에너지효율#디지털변전소#신재생에너지#핵융합로

연구 분야

연구 1신재생에너지 AI 최적화 및 운영
내용본 연구실은 신재생에너지원의 효율적인 통합과 안정적인 전력 공급을 목표로 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 특히 풍력발전단지의 출력 변동성을 예측하고 제어하기 위한 머신러닝 기반 출력제한 및 최적 운영 알고리즘을 개발하여 발전 효율을 극대화하고 전력망 안정성을 확보합니다. 또한, 다양한 신재생에너지원(풍력, 태양광 등)이 혼합된 전원 포트폴리오의 신뢰도 및 비용을 종합적으로 분석하여 최적의 전원 구성을 도출하는 알고리즘 연구를 수행합니다. 이러한 연구는 복잡한 전력 시스템에서 신재생에너지의 비중이 증가함에 따라 발생하는 기술적 난제를 해결하고, 인공지능 기반의 지능형 제어 시스템을 통해 미래 에너지 시스템의 안정적이고 경제적인 운영을 가능하게 합니다. 궁극적으로 지속 가능한 에너지 전환을 가속화하고 전력 시장의 효율성을 높이는 데 기여합니다.
연구 2디지털 트윈 기반 전력망 기술
내용본 연구실은 미래 전력망의 지능화를 선도하기 위해 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 전력 시스템에 접목하는 연구에 주력하고 있습니다. Full 디지털변전소 트윈시스템을 구축하여 실제 변전소의 보호 제어체계를 가상 환경에서 모의하고 검증함으로써 시스템의 신뢰성과 안전성을 획기적으로 향상시킵니다. 또한, 재생에너지 디지털 트윈 시스템 및 운영 플랫폼을 개발하여 풍력, 태양광 등 분산형 전원의 실시간 성능 모니터링, 고장 진단, 최적 운영 전략 수립을 지원합니다. 이러한 디지털 트윈 기술은 실제 물리 시스템과 가상 모델을 동기화하여 운영 데이터를 기반으로 정확한 예측과 분석을 가능하게 합니다. 이를 통해 잠재적 문제를 사전에 파악하고, 시스템의 수명 주기를 관리하며, 운영 비용을 절감하는 등 전력 인프라의 전반적인 효율성을 극대화하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
연구 3전력계통 안정화 및 ESS 제어
내용본 연구실은 전력계통의 안정성을 확보하고 에너지 효율을 극대화하기 위한 연구를 수행하며, 특히 에너지 저장 시스템(ESS)의 최적 제어 및 활용에 중점을 둡니다. 대규모 연구 시설인 KSTAR 핵융합로의 전력계통 모델링 및 전력품질 해석을 통해 초정밀 전력 제어의 기반을 마련하고, 복잡한 전력망 환경에서의 안정적인 전력 공급 방안을 모색합니다. 또한, 신재생에너지 연계에 필수적인 ESS의 용량을 머신러닝 기반으로 최적 산정하는 기술을 개발하여 에너지 저장 효율을 극대화하고 경제성을 확보합니다. 풍력발전단지 관리 시스템의 무효전력제어 과정에서 발생하는 통신 문제에 대처하는 지령 보완 응용 기술 개발과 같은 실용적인 문제 해결에도 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 변동성이 큰 신재생에너지원의 전력망 통합을 원활하게 하고, 전력품질을 향상시키며, 안정적이고 유연한 미래 전력 시스템을 구축하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

대외활동

활동 내용[수상] - 2022년 'IPST 학술상' 선정 - 2023년 '젊은 연구자 학술대상' 선정 [기타 활동] - 한국연구재단 Global Ph.D. Fellowship 프로그램 선정 - 미국 UCSD의 Qualcomm Institute와 협업 진행

학력

학력 사항고려대학교 대학원 박사 (2016) 고려대학교 대학원 석사 (2012) 고려대학교 전기전자공학부 학사 (2010)

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