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AI 기반 에너지산업 디지털화로 인한 산업생태계 대변화

이순형 한국ESS산업진흥회 부회장 2020.08.14
이순형 한국ESS산업진흥회 부회장
이순형 한국ESS산업진흥회 부회장

코로나19는 우리사회의 트리거(Trigger)이다. 트리거란 총의 방아쇠를 뜻하는 사격용어로 행동의 방아쇠를 당기는 힘을 말한다. 우리 경제는 4차산업혁명의 패러다임 전환 추진 과정에서 코로나19 사태로 인한 경기침체를 극복하고, 구조적 대전환 대응이라는 이중 과제에 직면하고 있다. 다시 말해 코로나19는 ‘디지털 경제로의 가속화’와 저탄소·친환경 경제에 대한 요구인 ‘그린 경제로의 전환 촉구’의 트리거가 된 것이다.

이에 정부는 대한민국의 먹거리로 한국판 뉴딜을 발표했다. 한국판 뉴딜은 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 양대축에 안전망을 강화가 지지해주는 구조이다. 정부는 그린 뉴딜을 통해 ‘탄소배출 제로’를 목표로 하고 이를 실현하기 위해 재생에너지산업을 키울 방침이다. 이에 따라 4차 산업혁명 기반 기술들이 에너지산업에 접목돼 디지털화가 진행되고, 이로 인해 에너지 산업의 경쟁력이 부존자원 중심에서 AI 기반의 기술력 중심으로 이동한다.

한국판 뉴딜 중 그린 뉴딜에서의 AI 활용도는 파리기후협약 이후 신·재생에너지원을 중심으로 한 에너지 전환이 가속화되고 있다.  2017년 디지털 매켄지의 분석에 따르면 에너지, 금융, 자동차, 통신, IT, 건설 분야 중 에너지 분야가 인공지능 기술 활용에 따른 이익률이 최상위에 속한다.

국제에너지기구(IEA)의 보고서에 따르면 태양광, 풍력 등 가변적 재생에너지의 리스크를 지적했다. AI와 머신러닝은 많은 양의 데이터와 실시간 데이터 운영 효율성을 향상시킴으로써 에너지 사용량을 10%까지 줄일 수 있다. AI는 태양광, 풍력 발전량 및 전력 수요를 정확하게 예측하고, 화석연료 발전량을 조절하며, 스마트그리드를 통해 효과적인 전력 저장·전송 등 재생에너지 분야 전반에 걸쳐 혁신을 이룬다.

AI기반 에너지신산업 적용사례는 전력망 활용분야와 기타분야로 나눌 수 있다. 먼저 전력망 활용 분야이다. 그 첫번째가 부하예측과 수요관리, 에너지 거래이다. 2017년 영국의 내셔널 그리드(National Grid)는 구글의 딥마이드(DeepMind)를 공급과 수요예측에 이용했다. 국내의 경우 KT-MEG 플랫폼은 인공지능 기반 빅데이터 분석 엔진 ‘E-Brain'이 탑재한 에너지 소비-생산-거래 상황을 실시간 관제하는 것은 물론 에너지 진단-예측-최적 제어 매커니즘을 통해 공장, 대형건물, 아파트 등의 설비 최적 운전 제어를 가능하게 했다.

둘째는 예방정비이다. 태양광 발전은 드론 등의 장비를 이용해 자동 고장 검색 및 예측 등에 활용된다. 적용사례로 한국남동발전은 신재생에너지 점검이력관리시스템 개발을 통해 AI기반 기술을 활용한 자율비행 드론 촬영 자료를 실제 신·재생에너지 가상화 3D모델에 일치시켜 관리한다.

열화상 영상 촬영을 통한 태양광 모듈 점검을 할 수 있는 태양광 발전소 관리용 드론. (저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지)

열화상 영상 촬영을 통한 태양광 모듈 점검을 할 수 있는 태양광 발전소 관리용 드론. (사진=저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지)

셋째는 출력 최적화와 도전방지이다. 출력 최적화는 AI를 이용해 각 자원을 실시간으로 제어한 뒤 발전 효율을 최적화하는 것으로 에너딕트-LG CNS 스마트에너지 솔루션이 그 좋은 예이다. 도전방지는 전력의 비기술적 손실을 방지하기 위해 AI기술을 적용(특히 AMI)시 유용하게 활용되고 있다.

다음은 AI기반 에너지 신산업 적용 사례로서 기타 활용 분야이다. 태양광 발전소 건설 AI 솔루션은 태양광발전소 건설 시 기본적인 지리 정보와 눈, 폭우, 지진, 등 기본적인 환경 데이터를 입력하면 AI가 분석한 데이터를 추출한다. 디자인이나 적정 패널의 종류, 크기, 기울기, 간격, 구조물 등을 입력하면 수 분 안에 최적화한 설계를 완성하고, 발전량, 이산화탄소 저감량, 수익률 등을 쉽고 빠르게 얻을 수 있다.

풍력발전소 건설 AI 솔루션도 포함된다.  GE의 Digital Wind Farm(인공지능 기술)은 기존 풍력발전기 대비 전력생산 20% 증대 효과를 발표했다. 국내도 기존 설치된 풍력발전기의 실제 운영 데이터를 기반으로 딥러닝 강화학습모델를 통해 이론상 생산전력이 15% 이상 증가율을 확보했다.  그 외 지속적인 에너지 절감을 위한 ‘일일 전력 관리' 서비스와 ‘그룹 전력관리' 서비스를 기업이나 대형건물에 적용가능하다.

향후 한국판 뉴딜를 통해 글로벌 그린 선도국가로 선점하기 위해서는 다음과 같은 과제를 해결해야한다.

에너지 기업과 연관된 가치사슬 전 분야에서 디지털화를 통해 효율성 향상과 비용 절감을 추구해야한다. 더불어 정부는 에너지 산업 디지털 생태계 조성을 위해 신기술 개발 및 활용에 대한 규제 유연화에 힘써야한다.  

에너지 디지털화는 분산화, 탈탄소화 기술들과 결합하여 향후 에너지 대전환을 이끌어 ‘새로운 시장’, ‘새로운 서비스’, ‘새로운 가치’를 창출하게 될 것이다. 이를 통해 향후 에너지산업의 경제 활성화와 에너지 일자리창출을 이끌 것이다.

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