연구팀은 4단계 구조를 제안했는데, 극한 날씨를 불확실성 변수로 포함하고, 전력망 디지털 트윈을 구축한 뒤, 몬테카를로 시뮬레이션으로 변동성을 잡고, 다목적 최적화로 최적 투자 포트폴리오를 찾는 방식이거든요

전력회사들이 극한 기상 불확실성에 대비하는 장기 투자 최적화 프레임워크가 arXiv에 공개됐어요.

연구팀은 4단계 구조를 제안했는데, 극한 날씨를 불확실성 변수로 포함하고, 전력망 디지털 트윈을 구축한 뒤, 몬테카를로 시뮬레이션으로 변동성을 잡고, 다목적 최적화로 최적 투자 포트폴리오를 찾는 방식이거든요.

흥미로운 건 결론이에요. 복잡한 모델 기반 메타휴리스틱 최적화보다 단순한 순현재가치(NPV) 순위 방식이 더 나은 포트폴리오를 찾아냈어요. 계산 복잡도가 높아질수록 오히려 성능이 떨어진 거예요.

"더 정교한 모델이 항상 더 좋은 결과를 낸다"는 통념에 의문을 제기한 연구예요.