유전 알고리즘 기반의 마을 단위 전력 공유시스템 최적화 방안에 대한 연구

A Study on Genetic Algorithm-Based Optimization of Village-Level Energy Sharing Systems

본 연구는 광주광역시 신효천 마을의 52가구를 대상으로 태양광 발전 및 소비 데이터를 활용하여 마을 단위 전력 공유 시스템 설계를 위한 그룹 최적화 방안을 제안한다. 기존 거리 기반 그룹화 방식과 달리, 본 연구는 유전 알고리즘(GA)을 적용하여 선로 설치 비용 대비 전력 유통 수익을 최대화하는 목적 함수를 설계하였다. 실험 결과, GA 기반 방식은 모든 경우에서 거리 기반 방식보다 높은 효율을 보였으며, 반복 실험에서도 안정성과 일관성을 확인하였다. 이러한 결과는 GA 기반 그룹화가 마을 단위 전력망 설계에서 효율성과 신뢰성을 동시에 확보할 수 있는 대안임을 입증한다.

This study proposes an optimized grouping strategy for designing a village-level electricity sharing system using solar power generation and consumption data from 52 households in Sinhyochon, Gwangju, South Korea. Unlike conventional distance-based grouping methods, a genetic algorithm (GA) was applied to design an objective function that maximizes power distribution profit relative to line installation cost. Experimental results demonstrate that the GA-based approach consistently outperforms the distance-based method in efficiency and shows stability and reliability across repeated trials. These findings suggest that GA-based grouping can serve as a viable alternative to ensure both efficiency and reliability in the design of village-scale power grids.