대한민국에너지2026 – 진행 중한국가스공사
KOSPA의 AI LNG 송출 최적화
한국가스공사는 KOSPA에 AI를 더한 뒤 공급량 예측 오차가 3%대로 낮아졌다고 밝혔다
문제
관제 담당자는 경험에 의존해 LNG 공급량을 조정했다. 가스발전의 변동성이 커지면서 판단이 더 어려워졌고, 발전 계획이 기밀이어서 수요 데이터를 구하기도 어려웠다.
접근 방식
한국가스공사는 배관망 분석 시스템 KOSPA에 과거 운영 데이터로 학습한 모델을 추가했다. 이 모델은 생산 비용과 압력 요건을 고려해 터미널별 송출량을 계산했다. 기존 기관 간 시스템으로 받은 지역별 발전 계획을 반영해, 개별 발전소의 계획을 공개하지 않고도 예측 정확도를 높였다.
주요 수치
3% range공급량 예측 오차(기존 10%대에서 감소, 한국가스공사 발표)
시사점
집계된 발전 계획을 쓸 수 있게 된 것이 예측 개선의 일부였다. 관제 담당자는 모델이 제시한 시나리오를 판단에 활용했다.
분류
출처
출처 요약
[1]The Korea Economic Daily2026년 4월 20일
보고서는 한국가스공사가 도입한 최적화 모델과 기관 간 데이터 공유를 설명했다. 예측 오차가 줄어든 것은 발전 계획을 반영한 덕분이라고 밝혔고, 재무적 절감 효과는 전망치로 남아 있다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일