스마트그리드 에너지 비용·부하계수 균형을 위한 파레토 최적 수요반응 설계

** 본 논문은 스마트그리드에서 주거용 사용자의 수요반응(DR) 프로그램을 설계하기 위해 에너지 비용과 부하계수라는 두 가지 핵심 성능 지표를 동시에 최적화하는 다목적 최적화 문제(MOP)를 제안한다. 서론에서는 기존 전력망이 일방향 전력 흐름과 낮은 효율을 가지고 있으며, 피크 부하를 커버하기 위해 전체 발전 용량의 약 20%가 비효율적으로 사용된다는 점을 지적한다. 스마트그리드의 도입으로 양방향 전력·정보 흐름이 가능해지고, 실시간 가격 신호를 활용한 수요조절이 핵심 과제로 부각된다. 관련 연구 파트에서는 부하계수를 목표 함수에 직접 포함한 방법, 게임 이론 기반의 Nash 균형 접근, 혼합정수 비선형 프로그래밍(MINLP), 강화학습 및 머신러닝 기반 방법 등을 정리한다. 특히 기존 연구