국내 연구팀이 인공지능(AI) 최적화 알고리즘을 활용해 기존 방식보다 지하철 역사 냉난방 설비 등의 전력 사용량을 10% 이상 절감하는 데 성공하고 국내 기업에 기술이전을 완료했다.
한국철도기술연구원은 전철전력연구실 연구팀이 광주교통공사와 함께 AI 기반으로 신재생에너지와 회생전력을 효율적으로 연계해 지하철 역사 내 설비의 에너지 사용을 최적화하는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.
연구팀은 AI 강화학습 기반 알고리즘을 활용해 실내 공기질과 온습도를 일정하게 유지하면서도 에너지 사용량을 최소화했다. 특정 시간에 냉난방기 등 장비 전원을 조절하는 기존 시간 계획형 제어 방식보다 전력 사용량을 10% 이상 절감한 것이다. 또 열차 제동 시 발생하는 회생전력과 신재생에너지도 통합 활용했다.
개발된 기술은 국내 기업 라온프렌즈에 기술이전돼 현재 광주도시철도 1호선 남광주역사에 현장 실증 사이트를 12월까지 구축한다. 2026년 상용화 목표로 수도권 등 전국 역사에 확대 적용할 계획이다.
철도연은 향후 재생에너지와, 회생전력, 배터리 저장시스템 등을 관리하는 철도 에너지 통합운영 플랫폼으로 기술을 고도화한다. 공조설비뿐 아니라 조명, 환기, 엘리베이터 등 주요 설비까지 제어 대상을 확장해 지능형 에너지 관리 시스템(EMS)으로 구현한다는 목표다.
박종영 철도연 책임연구원은 "빅데이터 분석과 학습을 기반으로 한 자율 제어형 공조 시스템으로 발전시켜 나갈 것"이라며 "철도 역사뿐 아니라 일반 건물, 산업 시설 등으로도 확대 적용이 가능하다"고 밝혔다.
유병권 광주교통공사 전기팀장은 "AI를 활용해 에너지 사용을 최적화하고 이를 통해 전력 요금도 경감할 것으로 전망한다"고 말했다.
