AI와 에너지, 미래로 향하는 시너지!

AI와 에너지, 미래로 향하는 시너지!

대학생신재생에너지기자단 22기 홍세은, 23기 강민수

 

[인간 vs AI]

[자료 1. AI의 형상화]

출처: KOSPO

2016년 3월, 전 세계의 이목이 쏠린 세기의 대결이 펼쳐졌다. 당시 최고의 바둑기사인 이세돌 9단이 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 바둑 인공지능(AI) ‘알파고’와 겨룬 바둑 경기이다. 1997년에도 이미 IBM의 AI 슈퍼컴퓨터 ‘왓슨’은 세계 체스 챔피언을 눌렀고, 이후 내로라하는 전 세계 바둑기사들이 몇몇 AI 프로그램에 연거푸 패배를 당했다. 결과는 4대 1로 알파고의 완승이었다. 이후 이 9단은 은퇴 경기에서 바둑 AI ‘한돌’을 꺾었으나, 인간의 영역이라 자신했던 바둑마저 AI에 덜미를 잡혔다는 사실은 우리에게 충격을 안겨주었다. 과거의 그는 자신이 AI와 함께 바둑 인생을 마무리하게 될 것을 예측했을까? 인간과 AI의 대결이 펼쳐진 지 어느덧 7년, AI는 눈부시게 발전하며 우리 생활 깊숙이 침투했다.

[자료 2. 산업혁명의 변화와 영향력 비교]

출처: BDI 정책포커스

인간과 AI, 단순히 흥미로운 화두였던 둘의 관계는 AI의 무한한 가능성을 대중에게 각인한 계기가 됐다. 이후로도 AI는 4차 산업혁명이나 빅데이터와 같은 말들과 어우러지면서 하나의 거대한 딥테크의 흐름으로 이어졌다.

 

[에너지관리사 AI?]

재생에너지는 온실가스 배출을 줄이고 기후변화 속도를 늦춰 지속 가능한 사회로 가는 중요한 수단이다. 하지만 이들은 여러 환경조건에 따라 흐름이 변동적이라는 문제가 있다. 에너지 그리드는 실시간의 공급과 수요의 균형을 맞출 수 있어야 하기 때문에 재생에너지를 그리드에 통합하는 것은 쉽지 않다.

여기에서 등장하는 개념이 바로 ‘스마트에너지’이다. 스마트에너지는 에너지 생산, 소비 및 저장을 최적화하기 위해 센서, 인공지능 및 데이터 분석과 같은 기술을 사용하는 것이다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 공식 블로그를 통해 AI가 유용하게 쓰일 수 있는 분야를 소개했는데, 대표적으로 에너지를 효율적으로 관리하는 일이 있다. 헤아리기 어려운 양의 데이터와 변수들을 인공신경망에 학습시키고 이를 바탕으로 개발된 알고리즘에 따라 에너지를 보다 효율적으로 관리할 수 있는 것이다.

[자료 3. 스마트에너지]

출처: KOSPO

스마트에너지는 에너지의 공급을 늘리는 것이 아니라 소비를 보다 효율적으로 관리하여 수요를 줄이는 데 중점을 둔다. 즉, 에너지 사용에 대한 실시간 데이터를 분석하여 에너지 사용 시기와 방법을 결정하고 사용량을 조절하는 기술이다. 이러한 관점에서 스마트에너지는 에너지 흐름이 가변적인 재생에너지원의 관리에 큰 도움이 될 것이라고 보인다. 또한 한 곳에 집중되어 있던 에너지 의존도를 분산시켜 에너지 보완을 강화하고 정전 등의 중단 위험을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

 

[에너지, 팔방미인  AI를 만나다]

인공지능(AI)은 여러 산업에서 생산성을 높이는 게임 체인저(Game changer)로 작용하고 있다. 기존 에너지 산업에서의 활약도 예외가 아니다. AI 활용에 있어 그 중 활발히 논의되고 있는 부문은 에너지 소비/관리이다. 전력 소비 효율화를 통해 온실가스 및 에너지 비용을 줄이는 것이다. 이와 더불어 에너지 공급에 있어서도 AI는 큰 역할을 하고 있다. 발전소 고장과 같은 사고를 예측 및 대응할 수 있도록 하고, 설비 단계에서 효율적인 운영이 가능하게 만든다. 즉, 에너지 공급량과 수요량의 불균형을 줄이고 최적화를 이뤄내는 것이다. 이에 전통적 에너지 산업에 인공지능을 접목한 실제 예시와 기업 사례를 소개하고자 한다.

[자료 4. Siemens의 가스터빈 제어기술]

출처: Siemens

Siemens의 가스터빈 자율제어 최적기술(Gas Turbine Autonomous Control Optimizer)은 전력생산 효율화에서 두각을 나타내고 있다. 가스터빈은 복합화력발전소 건설비용의 30~50%를 차지하는 핵심 설비이다. 실시간 센서 데이터를 이용해 가스 터빈의 상태를 지속적으로 모니터하며, 인공지능이 가스 터빈의 운영을 맡고 내외부 요인에 따라 연료 밸브를 조절하는 법을 계속 학습하여 연소과정을 제어한다. 이에 대해  지멘스에 따르면 인공지능 활용을 통해 성능 개선, 마모/유지보수 축소, 배출량 감소(시험 결과 질소산화물이 최대 20% 감소) 등의 효과가 확인되었다. 또한 2020년 2월, Simens는 한국전력과의 공동연구를 통해 ‘가스터빈 압축기 성능 저하 예측 소프트웨어’를 개발한 바 있다. 이는 인공지능이 발전소 계측설비에서 실시간으로 얻은 데이터를 통해 가스터빈 압축기의 성능 저하와 압축기 오염도를 예측하는 기술이다. 압축기 세정을 위해 이 소프트웨어 활용 시 연 3회 세정 횟수가 줄어들 것으로 기대되며, 연간 44억원의 비용 절감이 가능하다.

핀란드 헬싱키의 전력 및 열에너지 생산업체인 Helen은 인공지능 연구소인 ‘Silo AI’와 함께 인공지능 기반 솔루션을 개발했다. 이 지능형 솔루션의 주요 기능은 ‘지역 열 수요 예측 정확도 개선’과 ‘생산 계획 효율화’이다. 최대 40시간까지 수요를 예측할 수 있고, 기존 시스템 대비 오류를 30% 이상 줄였다. 실제 수요에 최대한 근접하게 지역난방 생산을 계획할 수 있는 것이 AI 솔루션의 강점이다. 이는 현재 Helen에서 시범 운영되고 있으며, 열에너지 수요 예측의 품질은 데이터가 증가함에 따라 더욱 향상될 것으로 예상된다. Silo AI의 CEO인 Peter Sarlin은 “동적 데이터를 기반으로 선견지명을 만드는 것은 생산자와 소비자 모두에게 큰 이익을 줄 수 있다”고 밝혔다.

 

[AI와 신재생에너지의 융합]

[자료 5. 한전KDN의 햇빛지도]

출처: Ai타임스

AI 활용에 관해서는 신재생에너지 역시 빠질 수 없다. 기후 위기와 환경에 대한 중요성이 커지며 에너지 산업 내 탄소중립 추진이 탄력을 받고 있다. 탄소 저감을 위한 방법으로는 친환경 신재생에너지 개발, 에너지 절약, 탄소배출권 구매를 통한 탄소 상쇄, CCUS(이산화탄소 포집 및 저장) 등이 있다. 이 중 신재생에너지 개발은 지속 가능성과 환경 보전을 위해 꼭 필요한 상황이다. 하지만 이는 석탄, 가스에 비해 비용이 비싸고 공급량 또한 불안정하다는 단점이 존재한다. 따라서 안정적인 에너지 전환을 위해 신재생 에너지와 인공지능 기술을 접목하는 사례가 이어지고 있다.

신재생에너지 내 비중이 높은 태양광과 풍력 발전은 날씨에 영향을 많이 받는다. 전체 전력 생산에서 재생에너지 비중을 높이기 위해서는 기상변화에 대응하고 전력생산의 변동성을 최소화할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 또한, 그리드 시스템에서 전압 및 주파수 변화로 인한 정전을 방지하기 위해서는 일정 수준의 전력을 유지하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 날씨 및 전력 시스템 데이터를 기반으로 전력 공급 및 수요에 대한 초 단위로 빠르고 정확한 예측이 이루어져야 한다. 이는 AI를 활용한 산업인터넷 기술을 통해 이루어낼 수 있다.

에너지 IT 소셜벤처 ‘식스티헤르츠(주)’는 숨은 태양광 발전소 약 7만 개소의 위치를 지도에 표시함으로써 현재와 미래의 발전량을 AI 기술로 예측하는 서비스를 개발했다. ‘숨은 태양광 발전소’란 전력거래소에 비회원으로 등록되었거나 전력 시장에 참여하지 않은 경우를 뜻한다. 식스티헤르츠의 서비스는 기본적인 지리 정보와 눈, 폭우, 지진 등 주변 환경 데이터를 입력하여 AI가 데이터를 분석하는 것이다. 따라서 계량기나 모니터링 시스템 같은 추가적인 하드웨어 없이 발전소의 위치와 기상정보만 가지고도 태양광 발전량을 추정이 가능해진다.

또한 2021년 4월, 한전KDN은 지역별 태양광 발전단지의 최적지를 찾을 수 있는 태양광 발전량 예측 앱 '햇빛지도'를 선보였다. 이 역시 AI 기술이 활용된 것으로, 사용자는 실시간으로 지역의 태양광 발전량을 모니터링할 수 있다. 한국전력은 이를 통해 환경과 경제성을 고려하지 않은 무분별한 태양광 발전소 건립을 방지하고, 기상 여건에 따라 크게 좌우되는 전체 전력량계의 불안정성을 해소할 수 있을 것으로 기대했다.

 

[VPP, 에너지 신산업의 종착지]

AI는 에너지 플랫폼 형성에 있어서도 획기적인 역할을 수행할 수 있다. 늘어나는 전력 수요를 충족하기 위해서는 에너지 생산 규모 증대 및 지속적인 비용 절감을 보장하는 것이 필수적이다. 이를 위해서는 다양한 위치에 분산된 소규모 전력 자원을 수집 및 관리하고 단일 발전소로의 통합 역시 필요한 상황이다. 하지만 지금까지 태양광, 풍력 등 신재생에너지는 각 지역에서 소규모로 생산되며 전력회사는 잉여 에너지를 에너지저장장치(ESS)에 저장한 뒤 판매한다.

[자료 6. VPP 개념도]

출처: 투데이에너지

이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI) 기반의 VPP가 등장했다. VPP, Virtual Power Plant를 그대로 직역하면 ‘가상발전소’가 된다. 발전소라고는 했지만, 실제로는 물리적 실체가 없는 클라우드를 이용한 플랫폼이다. 분산된 전력 자원을 클라우드 기반의 단일 플랫폼으로 통합하고, 이를 AI와 연계해 관리하는데, 온라인으로 소규모 전력 자원들을 연결해 원격센서로 각 전력시설을 제어한다. 다시 말해 가정용 태양광처럼 분산된 소규모 에너지 발전을 클라우드 기반으로 ‘소프트웨어적’ 통합·관리를 하는 것이다.

VPP 안에서 전력 소비자들은 전력시장에 직접적으로 참여할 수 있게 된다. 전력을 싼값에 사거나 또는 생산한 전기를 판매할 수 있는 것이다. 더불어 지역에서 생산된 에너지를 그 지역에서 소비하며 계통 부담이 줄어들고, 분산자원의 통합 관리 및 제어(Control)가 가능해지며 네트워크의 안전성을 제고할 수 있다. 이를 통해 VPP는 중앙발전과 같은 운영상의 유연성(Flexibility)과 제어가능성(Controlability)을 분산발전으로도 확보할 수 있다.

VPP는 송·배전 인프라의 지능화가 전제되어야 유의미한 시스템이기에 아직은 관념적인 개념에 가깝다. 그러나 성공적인 VPP의 도입은 발전 및 송·배전 부문에 대한 대규모 설비투자 없이 소비자의 부하 변화에 실시간으로 대처할 수 있게 한다. 이렇게 되면, 보다 친환경적이고 효율적인 전력공급이 가능할 것으로 보인다.

 

[탄소중립의 중심에 선 AI]

에너지 분야에서 인공지능이 수행하는 또 다른 중요한 역할은 에너지의 소비 효율을 높이는 것이다. 특히 기후변화에 의해 급변하는 지구환경 속에서 에너지 생활의 체질을 바꾸려는 노력의 중심에 인공지능이 자리하고 있다. 세계는 에너지 과소비 상태에 도달했고, 탄소절감은 전 세계 에너지 소비정책의 캐치프레이즈가 되었다. EU는 2030년 유럽 온실가스를 55% 수준으로 감축한다는 ‘핏 포 55(Fit for 55)’와 함께 탄소국경조정제도 입법안까지 발표한 바 있다.

이러한 노력은 국내에서도 활발히 이루어지고 있다. 2021년 AIoT 국제전시회에서는 우리나라의 공공기업인 한국전자통신연구원(ETRI)이 에너지 절감을 위한 자율형 분산 에너지 관리 시스템(AdBEMS)을 소개했다, 이것은 IoT 데이터 기반인 인공지능을 사용해 만든 자율형 에너지 수요 관리 기술로 구역별 에너지소비 패턴을 분석해서 냉난방, 조명 등을 최적화하는 기술이다. 전 세계 에너지의 40%가 건물 내에서 소비되고 있는 만큼, 이를 개선하는 것은 글로벌 추세인 탄소중립 달성의 핵심 과제 중 하나이기도 하다.

김성식 한국건설기술연구원 선임위원은 부산시의 에너지공유 커뮤니티, 세종시의 블록체인 기반 에너지 스마트 거래 등 도시 관점에서의 스마트에너지 활용 실증 사례들을 소개해 눈길을 끌었다. 특히 그는 시흥시의 도시 효율화 서비스와 춘천시 시민참여형 탄소중립도시 모델을 대표적인 스마트에너지시티 실증 사례로 꼽았다.

국내 전자제품 제조기업은 인공지능을 통해 전력 사용량이 10% 적은 고효율 냉장고와 세탁기, 에어컨을 2022년부터 도입했다. 이들 제품은 AI 절약 모드로 기기를 작동시키면 에너지가 훨씬 더 절감된다. 정보통신산업진흥원(NIPA)은 AI 융합 에너지 효율화 사업을 추진하고 있다. 에너지 효율화 사업은 기업 에너지 소비량을 줄일 수 있도록 지속적인 공장 에너지 관리와 사업장 데이터 분석을 통해 평균 7~10% 에너지 절감을 위한 알고리즘 개발을 목표로 한다.

 

[AI가 여는 미래]

코로나가 전 세계를 뒤흔들어 놓는 동안, ‘지속 가능’이라는 키워드는 인류에게 너무나도 절실한 공통 과제가 되었다. 우리는 우리의 뇌와 닮은 이 인공지능과 함께 우리가 바라는 미래에 다가서려고 하고 있다. AI의 역할이 관리, 설계, 창조에 있는 만큼 에너지 산업에의 도입은 에너지 생산 공정의 효율성을 체계적으로 높이는 것은 물론, 새로운 시장을 개척하고 에너지원의 다양화를 꾀하는 데 이바지한다.

새로운 기술과 산업의 등장은 고용구조에 변화를 가져온다. 기술의 발전은 기본적으로 생산성 증대를 목적으로 이루어져, 일시적으로는 일자리 감소가 나타난다. 그러나 관련 산업 및 기술 발달에 따른 경제성장과 이에 따른 노동수요의 증가가 함께 뒤따른다. 연구에 따르면 AI 기술의 도입으로 노동력이 대체되는 것보다 직무 변화를 통한 노동수요 증가가 이루어질 것이라고 한다. 실제 연구결과에서도 2000년 이후 자동화 시스템의 도입으로 지난 20년간 노동수요 증가가 지속된 것으로 나타났다.

[자료 7. AI가 일자리와 역량에 갖는 의미]

출처: 한국노동연구원

반면에 전문적인 개발∙유지 비용, 부정확한 정보 생성, 막대한 투자가 가능한 대기업의 시장 독점 등 초거대 AI 산업의 부정적인 측면을 우려하는 목소리도 크다. 스마트에너지는 센서, 데이터 네트워크 및 고차원적인 기술이 필요하며 그 비용 역시 만만치 않다. 하지만 인터넷과 모바일이 정보산업체를 넘어 인류의 삶을 획기적으로 바꿔 놓았듯, 지구에 있는 자원들이 고갈되면서 지구환경의 암울한 미래가 예견되는 가운데 인공지능은 어쩌면 미래에서 현재로 파견된 지원군일지도 모른다.

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AI에 대한 대학생신재생에너지기자단 기사 더 알아보기

1. "순환경제도 디지털 시대!", 18기 한동근·19기 최혜연, https://renewableenergyfollowers.org/3538

순환경제도 디지털 시대!

2. "AI의 빛과 그림자, 탄소 내뿜는 AI?", 17기 정예진·18기 한동근·19기 유홍주·20기 조현욱,  https://renewableenergyfollowers.org/3422

AI의 빛과 그림자, 탄소 내뿜는 AI?

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참고문헌

[인간 vs AI]

1) 배수현, “AI 중심도시 부산, AI 생태계 조성에서 시작”, BDI정책포커스, 제379호, 2, 2020.07.20.

2) 어기선, “[역사속 오늘리뷰] 3월 9일 이세돌, 알파고와의 대국”, 파이낸셜리뷰, 2023.03.09, http://www.financialreview.co.kr/news/articleView.html?idxno=23764

3) 한국중부발전, 인공지능 + 재생에너지 = 스마트에너지, 2020.01.02, https://kospomagazine.co.kr/bbs/board.php?bo_table=vol109&wr_id=2

[에너지관리사 AI?]

1) 한국중부발전, 인공지능 + 재생에너지 = 스마트에너지, 2020.01.02, https://kospomagazine.co.kr/bbs/board.php?bo_table=vol109&wr_id=2

2) DeepMind, Digital transformation with Google Cloud, 2020.10.20, https://www.deepmind.com/blog/digital-transformation-with-google-cloud

[에너지, 팔방미인 AI를 만나다]

1) 박찬국 외 1명, “에너지 부문 인공지능 활용과 과제”, 에너지경제연구원, 2021, https://www.keei.re.kr/web_keei/d_results.nsf/0/3FCFDBBC7615AFD7492587A40030D53E/$file/21-05_%EC%88%98%EC%8B%9C_%EC%97%90%EB%84%88%EC%A7%80%20%EB%B6%80%EB%AC%B8%20%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%EA%B3%BC%20%EA%B3%BC%EC%A0%9C.pdf

2) 오상미, “한전-지멘스, ‘가스터빈 압축기 성능 저하 예측 소프트웨어’ 개발”, 기계신문, 2020.10.16, http://www.mtnews.net/m/view.php?idx=9398

3) Pauliina Alanen, “Helen and Silo AI bring intelligence to district heat production in Helsinki”, 2020.04.09, https://www.silo.ai/blog/helen-and-silo-ai-bring-intelligence-to-district-heating-production-in-helsinki

4) Siemens, "Turbine replacement (터빈 교체 솔루션)", https://www.industry.siemens.co.kr/product/detail.php?code=58&uid=107&cat_flag=I 

[AI와 신재생에너지의 융합]

1) SKecoplant Newsroom, “알파고의 진화, AI가 발전소를 운영한다? 신재생에너지 및 관련 기술을 통한 순환경제 모델과 해법”, 2022.04.21. https://news.skecoplant.com/plant-tomorrow/2737/

2) 윤영주, “발전량 예측부터 태양 추적까지…'AI' 날개 다는 태양광 발전”, AI 타임스, 2021.08.10, https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=140041

[VPP, 에너지 신산업의 종착지]

1) 정구형, “가상발전소(VPP) 기술 현황 및 전망”, 대한전기협회, http://www.kea.kr/elec_journal/2015_10/3.pdf

2) 류희선, "[기획] VPP로 계통안정 잡는다", 투데이에너지, 2021.05.17, http://www.todayenergy.kr/news/articleView.html?idxno=236292

3) ENlighten, “‘에너지 신산업의 종착지’ 가상발전소(VPP)란?”, 2019.02.01, https://enlighten.kr/insight/policy-issue/1104?utm_source=solarconnect&utm_medium=insight&utm_campaign=contents_210812

[탄소중립의 중심에 선 AI]

1) 강수진, “스마트에너지시티 핵심은 에너지 효율 향상”, 전기신문, 2022.12.20, https://www.electimes.com/news/articleView.html?idxno=313094

2) 배수현, “AI 중심도시 부산, AI 생태계 조성에서 시작”, BDI정책포커스, 제379호, 16, 2020.07.20.

3) 특허청, 너 어디까지 할 수 있니? 특별한 기능을 수행하는 인공지능, 2021.06.02, https://blog.naver.com/kipoworld2/222380691532

4) S-Oil, “에너지 분야의 지속 가능한 미래 열쇠, 인공지능(AI)”, 2023.01.28, https://story.s-oil.com/2023/01/18/%ec%97%90%eb%84%88%ec%a7%80-%eb%b6%84%ec%95%bc%ec%9d%98-%ec%a7%80%ec%86%8d-%ea%b0%80%eb%8a%a5%ed%95%9c-%eb%af%b8%eb%9e%98%ec%9d%98-%ec%97%b4%ec%87%a0-%ec%9d%b8%ea%b3%b5%ec%a7%80%eb%8a%a5-ai/

[AI가 여는 미래]

1) 과학기술정보통신부, 데이터 생태계 구축으로 AI가 일상화 되는 미래, 2023.02.01, https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148911131

2) 신현구, “AI경제 활성화가 고용에 미치는 영향”, 한국노동연구원, 제2015-000013호, 271, 2021.12.31