지능형전력망 기반 새로운 사업모델 활성화되는 추세

[인더스트리뉴스 이건오 기자] 전 세계적으로 신재생에너지, ESS, 전기차를 비롯해 분산전원이 확대되고 전력망에 정보통신기술, 인공지능, 빅데이터 기술이 융합되면서 지능형전력망을 기반으로 한 새로운 사업모델이 활성화되는 추세다. 이렇게 촉발되는 비즈니스 모델의 등장은 투자 기회의 확대와 함께 기업에게는 새로운 도전적 과제가 되고 있다.

정부는 지난해 미래 스마트그리드 확산에 대비해 송배전망, 변전소 등 전력망의 ICT 인프라 확충에 향후 5년 간 2조5,000억원을 투자할 계획을 밝혔다. 인공지능, 블록체인 등 요소기술을 활용한 기술개발 등에도 5년 간 4,000억원을 지원하고, 2020년까지 개별기기와 전력망과의 상호운용을 위한 표준화 로드맵 개정을 추진한다는 내용을 담고 있다.

또한, DR사업 및 전력중개사업 표준약관을 제정하는 등 소비자 권리를 보호하기 위한 제도적 장치를 마련하고 전력망 운영기술, 서비스 개발 부문을 중심으로 연구인력 양성에도 집중할 것으로 파악된다.

특히, 인공지능(AI) 기술을 활용한 에너지 효율화 및 기존 시스템 연계, 에너지 진단-예측-최적제어 등의 솔루션이 시장에 소개되며 미래 에너지 산업의 밑그림을 그리고 있다. 예를 들어, AI를 빌딩·공장관리에 적용해 에너지소비 패턴을 분석하고 시간대별 에너지 관리를 통해 에너지 효율 및 생산성과 안정성을 제고한다.

더불어 산업용 에너지는 계절과 특정 시간대에 따라 전기요금 차이가 발생하므로 이를 AI로 분석해 시간대에 따라 에너지 사용량을 제어한다. 이에 최근 IEA에서는 AI의 진보가 산업계의 에너지 사용량을 10% 가량 감축할 것으로 기대했다.

IT 기업들 중심으로 활발한 AI 기술 접목

최근 한국에너지공단은 AI 기술을 활용한 에너지 효율화 실현 사례와 함께 AI와 기존 시스템과의 연계 및 정부지원 필요성을 강조하는 보고 자료를 발표했다. IT 기업들을 중심으로 활발하게 AI 기술이 접목되고 있는데 구글이 인수한 영국 AI 개발사인 딥마인드(DeepMind)는 2016년 AI를 통해 구글 데이터센터의 냉각 전력사용료 40%를 절감시켰다.

딥마인드는 센서에서 수집한 데이터센터의 온도와 전력, 냉각수 유속 등의 데이터를 AI를 통해 분석해 효율성을 끌어올렸고, 이를 통해 냉각 시스템 소비 전력을 40% 줄이는 데 성공했다. 또한, 인터넷 데이터센터를 효율적으로 운영하기 위한 전력 사용 지표인 PUE(Power Usage Effectiveness) 15% 개선했다.

IBM 연구소는 2013년 미국 정부의 지원을 받아 AI인 ‘왓슨(Watson)’을 개발하고 이를 재생에너지 분야에 적용해 에너지 효율을 향상시켰다. IBM은 기상정보 업체 웨더컴퍼니를 인수해 날씨에 AI 왓슨을 적용하고, 15분마다 약 22억개의 예측 시나리오와 162개의 기후모델을 예측했다. 이 솔루션은 일사량, 풍속, 온도 등을 예측하며 재생에너지 가용범위, 발전기 가동여부를 판단해 전력 에너지 생산 효율을 향상시킨다.

국내 기업인 KT는 2017년 AI 기반의 빅데이터 분석 엔진인 ‘E-Brain’ 에너지관리 플랫폼을 출시해 에너지 소비·생산을 실시간 분석 및 예측하는 솔루션을 공개했다. KT는 전국 1만1,000여곳의 에너지 생산·소비·거래 상황을 실시간 관제하며 E-Brain이 분석하는 에너지 진단-예측-최적제어의 3단 메커니즘을 제공한다. 이를 통해 공장, 대형건물, 아파트 등의 에너지 빅데이터를 해석하고 에너지 과소비 요인의 솔루션을 제공하며 설비 최적 운전제어를 통해 에너지를 절감하게 된다.

한국에너지공단 관계자는 “현재 세계 IT기업들은 AI 기술을 바탕으로 에너지 소비패턴을 실시간 분석·제어해 최적화된 에너지 효율 솔루션을 적용하는 추세”라며, “반면, 국내 AI 기술은 시작 단계이고 일부 기업과 연구소를 중심으로 개발이 진행 중이나 해외 시장에 비교하면 미약한 수준”이라고 설명했다. 이어 “에너지 산업에서 AI 기술과 기존 전력시스템의 통합이 주요 과제로 대두되고 있어 관련 산업을 중심으로 정부의 집중지원이 필요하다”고 전했다.

업계 관계자는 “비하인드-더-미터 시장의 근간을 이루는 ESS, 태양광 등의 자원은 예전처럼 하나의 발전소에 모여 있는 게 아니라 도처에 분산돼 있다”며, “날씨나 운용환경이 저마다 다르기 때문에 빅데이터와 AI 등의 기술을 활용한 예측 시스템과 이를 기반으로 한 전력의 운용이 매우 중요하다”고 말했다. 이어 “데이터화된 에너지는 마치 인터넷 서비스와 유사한 방식으로 공유되고 새로운 서비스와 만나 얼마든지 확장될 수 있다”고 덧붙였다.

또 다른 업계 관계자는 “4차 산업혁명의 핵심 기술인 AI는 에너지 산업에서 혁신을 일으킬 것으로 예상한다”며, “데이터와 알고리즘을 기반으로 운영 상태를 지속적으로 최적화해 전력망에서의 결함을 정확히 예측할 수 있게 될 것”이라고 예상했다. 이어 “가상발전소 기술인 VPP가 더욱 발전을 거듭해 차세대 직류 송‧배전 기술과 전기차 배터리를 ESS로 활용하는 V2G 기술 등 다양한 에너지 패러다임의 변화를 겪게될 것”이라고 전했다.

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