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재생 에너지의 효율을 위한 AI 기술

2019.08.19 09:30

재생 에너지 기술은 매우 중요합니다. 블룸버그 신에너지 파이낸스(BNEF)의 최신 보고서에 따르면, 전 세계 전력수요는 2050년까지 62% 증가할 것으로 예상합니다. 수요가 늘어나는 만큼 에너지 부족 현상을 격을 수 있고, 대비를 위해서는 더 많은 발전소의 건설이 요구됩니다.


그러나 기존의 화력 발전과 원자력 발전은 환경 문제와 건설 지역 주변의 반감 등 해결하기 쉽지 않은 것들, 전력수요가 적은 시기에는 큰 비용 손실로 나타날 수 있다는 문제가 있습니다. 또한, 차세대 핵융합 발전 등으로 넘어가는 시점에서 당장의 전력수요를 감당하기 위한 대량의 화력 발전소와 원자력 발전소는 낭비가 될 가능성이 크죠.


l 네르직스 센티넬 웨더 (출처: https://www.nnergix.com/sentinel-weather/)


재생 에너지는 에너지의 효율적인 관리를 위해 필요합니다. 전력 부족 현상을 해결하고, 전력수요가 적은 시기에 화력 발전이나 원자력 발전의 유동적인 에너지 생산을 도움으로써 낭비와 이산화탄소 배출량을 줄이는 긍정적인 효과를 기대할 수 있습니다.


BNEF는 2050년까지 재생 에너지 발전이 전체 발전 비중의 60% 이상을 차지하게 될 거로 전망했습니다. 지역별로는 유럽 92%, 인도 63%, 중국 62%, 미국 43% 수준이며, 전력수요 증가에 따라 필요한 투자 금액인 13조 3,000억 달러 중 77%가 재생 에너지에 대한 투자가 될 것이라고 밝혔습니다. 그렇다면 재생 에너지 분야는 어떻게 발전하고 있을까요?


과거에는 수요에 맞춰 에너지를 생산하는 데에 초점을 두었습니다. 그래서 발전소의 건설 비용을 낮추는 게 가장 중요한 목표였죠. 이는 재생 에너지 분야에서도 나타납니다. 2050년이면 태양광 발전은 63%, 풍력 발전은 50% 가까이 건설 비용이 낮아질 거로 전망됩니다. 그렇다고 재생 에너지 발전소를 무작정 늘릴 수는 없는 노릇입니다. 에너지의 효율적인 관리에 재생 에너지가 필요한 만큼 기술 발전 동향도 이동하고 있습니다.


 에너지 생산 효율 상승을 위한 AI 기술과 만남


슬로베니아의 에너지 기업인 로보티나(Robotina)는 IoT, 인공지능(AI), 블록체인, 클라우드 기술을 활용해  에너지 제어와 관리, 효율 개선을 위한 플랫폼을 개발합니다. 로보티나의 에너지 플랫폼은 IoT 기술로 수집한 전력 사용 데이터를 AI 시스템으로 분석해 에너지 소비를 예측합니다. 이를 통해 가정 내 전력 소비를 최적화해 사용하지 않는 전기를 자동으로 차단하거나 에너지 비용이 낮은 시간에 소비하게 하는 등 통합한 솔루션을 제공합니다.


이전까지 로보티나가 주력한 건 기업 시장입니다. 마이크로소프트(MS) 등 기업이 잘 알려진 고객사이고, 기업 건물에 에너지 효율 솔루션을 30년 가까이 제공했습니다. 최근에서야 가정 시장에 진출하게 된 이유는 재생 에너지 분야의 발전에 로보티나의 기술이 필요했기 때문입니다.


l 로보티나 에너지 플랫폼 (출처: Robotina)


태양광 발전이 큰 효과를 보려면 주거 또는 공업 지역과 거리가 있어야 합니다. 그래서 에너지 사용에 따라 생산성을 극대화하거나 필요하지 않을 때 시스템을 중단하는 등 원격으로 관리할 수 있어야 유지 비용을 절감할 수 있습니다. 발전소의 규모가 클수록 필요성도 커지면서 많은 기업이 재생 에너지 발전소에 로보티나의 솔루션을 도입했습니다.


하지만 효율적인 생산만으로는 부족했습니다. 비용 절감을 우선 고려하는 기업과 달리 가정에서의 에너지 사용은 가구마다 다르고, 낭비도 쉽게 발생합니다. 소비가 생산에 끼치는 영향이 크기 때문에 로보티나는 기업 시장에서 그랬던 것처럼 가정의 에너지 사용을 모니터링하고, 데이터 기반의 최적화한 에너지 솔루션을 제공하기로 한 것입니다.


이러한 가정용 에너지 관리 시스템을 '홈 에너지 매니지먼트 시스템(Home Energy Management System; HEMS)'으로 부르고 있습니다. 2017년에 13억 달러 규모였던 HEMS 시장은 2023년에는 37억 달러까지 성장할 거로 예상합니다.


 발전소 건설 방법의 변화


발전소를 짓는 방법도 변하고 있습니다. HTS 솔라(HST Solar)는 주목받는 AI 기반 에너지 스타트업입니다. 이 회사는 태양광 발전을 위한 프로젝트의 설계와 엔지니어링의 비용을 줄일 수 있는 AI 솔루션을 제공합니다.


재생 에너지 생산은 환경의 영향을 많이 받습니다. 그늘진 곳에 태양광 발전소를 짓거나 바람이 잘 불지 않는 곳에 풍력 발전소를 지을 수는 없겠죠. 그러나 발전소를 짓기 위한 초기 단계는 대부분 수동으로 이뤄집니다. 경제성을 확인하는 기간만 수개월입니다.


l HTS 솔라 플랫폼 (출처: http://www.hstsolar.com/#platform)


HTS 솔라는 최적의 태양광 발전 환경을 구축하기 위해 설립되었습니다. 설립자이자 CEO인 산타노프 차우두리(Santanov Chaudhuri)는 '기존의 수동적인 프로세스가 비효율적이고, 시간을 많이 소모하며, 프로젝트 구현에 위험을 가중한다.'라면서 'HTS의 소프트웨어 프로세스는 몇 분 만에 시스템을 최적화하고, 설계할 수 있도록 돕는다.'라고 말했습니다.


HTS 솔라가 제공하는 솔루션은 간단합니다. 기본적인 지리 정보와 바람이나 눈, 지진 등 환경 데이터를 입력하면 AI가 분석한 결과를 얻을 수 있습니다. 디자인이나 적합한 태양광 패널의 종류, 크기, 기울기, 간격만 아니라 이미 설치한 패널에 대해서도 데이터에 따라 변수를 제외한 나머지 부분을 수 분 안에 최적화합니다. HTS 솔라는 위 같은 방식으로 지금까지 6개의 태양광 프로젝트를 설계했으며, 전체 태양광 발전 시스템 비용에서 최대 40%까지 절감한 결과를 얻었다고 밝혔습니다.


가장 중요한 건 비용입니다. HTS 솔라의 솔루션은 누구나 무료로 사용할 수 있으며, 차우두리는 태양광 발전을 설치하려는 개인이나 기업이 실행 가능 여부를 확인하는 데에 시간과 비용을 낭비하지 않길 원한다고 말했습니다. HTS 솔라의 솔루션을 활용하면 프로젝트를 진행하기 전부터 수만 달러를 쓸 필요가 없고, 즉시 알 수 있어서 프로젝트에 대한 확신과 실행에 속도를 부여할 수 있습니다.


당연히 프로세스를 최적화한 것만으로 끝나는 건 아닙니다. 날씨는 계속 변하고, 생산할 수 있는 에너지도 제한됩니다. 태양광 발전의 경우 흐린 날씨에도 생산할 수 있을 만큼 기술이 발전했지만, 맑은 날과의 차이가 있고, 예측한 소비에 따른 유기적 대응에도 날씨가 어려움을 줍니다.


l 네르직스 스마트 모니터 (출처: https://www.nnergix.com/smartmonitor/)


스페인의 기상 분석 스타트업인 네르직스(Nnergix)는 AI 기술을 통합한 예측 소프트웨어로 태양광, 풍력 발전의 에너지 생산을 예측하고, 날씨 변수를 제공합니다. 네르직스의 예측 소프트웨어는 크게 두 가지로 구분할 수 있습니다.


먼저 '센티넬 웨더(Sentinel Weather)'는 원하는 지역의 날씨 관련 데이터를 제공하는 웹 서비스입니다. 지역을 검색해 추가하면 앞으로 일주일간의 풍속, 온도, 구름, 자외선, 습도, 오존, 가시성 등 정보를 출력합니다. 여기에 지역의 날씨 변수와 태양광, 풍력 발전에 대한 에너지 생산량, 태양광 패널의 각도, 풍력 터빈 모델, 터빈 수, 허브 높이, 손실 등 데이터를 입력하면 기상에 따른 에너지 생산 효율을 분석해줍니다.


두 번째로 '스마트 모니터(Smart Monitor)'는 시스템 운영자를 위한 태양광 및 풍력 예측 앱입니다. 클라우드 기반의 독립형 소프트웨어로 발전소의 에너지 생산 시스템과 쉽게 통합할 수 있습니다. 에너지 생산 흐름을 추적해 기상 변화에 따라 쉽게 관리할 수 있게 돕는 거죠. 또한, 기상 데이터와 생산 데이터를 분석해 날씨에 영향을 덜 받는 지역을 찾고, 잠재적인 에너지 생산량을 평가해 새로운 발전소를 짓는 데도 활용할 수 있습니다.



이처럼 재생 에너지 생산의 효율성을 끌어올리는 데에 AI 기술을 활용하는 사례가 늘고 있습니다.


수력 발전이나 비교적 일정하게 에너지를 생산할 수 있는 지열 발전과 달리 태양광이나 풍력 발전은 가변 재생 에너지(Variable Renewable Energy; VRE)로 구분합니다. 비영리단체 REN21(Renewable Energy Policy Network for the 21st Century)에 따르면, 작년 글로벌 전체 에너지 생산량의 약 30%를 재생 에너지가 차지했으며, 발전 구분에 따른 비중은 태양광이 55%, 수력이 28%, 풍력이 11%로 나타났습니다.


VRE가 전체 재생 에너지 생산의 66%를 차지하는 것입니다. 하지만 VRE의 변동 특성을 해결하는 건 어려운 과제이고, 사람이 수동으로 해결하는 것은 한계가 있습니다.


그 결과 AI 기술은 데이터 기반 예측으로 에너지 손실을 최소화한 스마트 에너지 시스템 구축의 핵심으로 떠오르고 있습니다. 무엇보다 자동화와 원격 관리로 안정적인 VRE 에너지 공급을 지원한다는 게 중요합니다. 발전소의 설계부터 에너지의 생산, 소비까지 AI 기술이 닿지 않는 곳이 없으며, 재생 에너지의 지속 가능성을 위한 실마리가 되고 있습니다.


글 l 맥갤러리 l IT 칼럼리스트


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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS

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