2.4 송전 제약 하 예측 기반 최적 제어 알고리즘 검증 기준
본 연구에서는 대규모 재생에너지 연계 시 발생하는 출력 불확실성과 물리적 송전 제약을 체계적으로 평가하기 위해 예측 기반 최적 제어 알고리즘의 검증 프레임워크를 정립한다. 본 방법론은 송전망 혼잡 관리 과정에서 발생하는 불확실성의 다원적 요인을 수학적으로 정식화하고, 특정 구역의 계통 상태 변화를 실시간으로 추정할 수 있는 관측 모델을 구축하는 데 기반을 둔다(Managing the Uncertainty in the Integration of Renewable Energy into the Transmission Grid, 2026). 특히 국지적 지점에서 수행되는 제어 의사결정이 전체 전력망의 조류 분포 및 전압 안정도에 미치는 광역적 파급효과를 정밀하게 예측함으로써, 송전 인프라의 물리적 수용 한계를 침범하지 않도록 제어 명령의 유효성을 검증한다. 이와 동시에 변동성 전원의 급격한 유입으로 인해 초래되는 전력 품질 저하 문제를 완화하기 위해, 사물인터넷 기반의 지능형 계통 감시 센서와 능동 전력 제어 기법을 연계 평가 모델에 통합하여 다계층 제어 루프를 구성한다(Mitigation Measures for Power Quality Issues in Renewable Energy Integration and Impact of IoT in Grid Control, 2021). 제안된 시뮬레이션 프레임워크는 시계열 조류 해석과 제약 조건 최적화 연산을 결합하여 계통 병목 발생 확률을 수치화하고 제어 전략의 신뢰성을 엄밀하게 판별한다. 이러한 분석 체계는 송전 제약 하에서 변동성 전원의 수용 한계를 확장하고 계통 운영자가 선제적으로 혼잡을 완화할 수 있는 정량적 실증 기준을 제공한다.