전력망도 인공지능

전력망도 인공지능

대학생신재생에너지기자단 24기 이우진

 

[무서운 성장세의 AI]

미술, 음악 등 창작의 영역부터 의학, 기술 등 전문성을 요구하는 영역까지 현재 모든 산업 영역에서 AI가 걸쳐있지 않은 곳을 찾기가 힘들다. AI 분야는 지금까지도 발전 가능성이 매우 큰 분야로 글로벌 시장 조사 업체 Statista에 따르면, AI 분야가 2030년까지 연평균 성장률 15.83%로 2030년에는 7,388억 규모를 기록할 것으로 보인다.

[자료 1. AI 분야 시장 규모 전망]

출처 : Statista

큰 예외 없이 일정한 수학적 규칙 속에서 운영되는 전력 계통 역시 AI 도입은 불가결한 방향성이다. 스마트시티, 스마트그리드 등 기술들의 도입으로 전력 계통이 스마트화됨에 따라 더욱 그렇다. 그뿐만 아니라, 최근 전 세계적으로 확대 중인 신재생에너지의 가변성 문제를 AI를 통해 완화해 나갈 수 있을 것이다.

[자료 2. AI 전력망]

출처 : Pinterest

 

[AI를 이용한 전력망 상태 예측 시스템]

AI를 이용해 앞으로의 전력망 상태를 예측해 운영 비용을 절감할 수 있다면 어떨까?

작년 7월 21일, 한전 전력연구원은 국제 스마트그리드 기술 경진대회에 ‘AI 기반 전력망 상태 예측 시스템’을 출품해 우수상을 수상했다. 이 기술은 AI 기반 배전 자산관리 최적화 솔루션을 개발해 전력망의 운영 및 투자 비용을 절감시키는 기술로, ‘AI 기반 배전계통 부하 예측 시스템’과 ‘배전설비 교체 시기 추정 시스템’을 포함하고 있다.

[자료 3. 국제 스마트그리드 경진대회에서 수상한 전력연구원]

출처 : 일렉트릭파워

AI 기반 배전계통 부하 예측 시스템은 짧게는 1시간부터 길게는 2년까지 배전 선로에 연결된 부하를 예측하는 기술이다. 이 기술은 최근 증가하고 있는 분산형 자원으로 인한 부하 변동을 시뮬레이션을 통해 예측한다. 이렇게 예측된 부하를 바탕으로 필요한 배전설비와 최적의 위치를 설계할 수 있도록 한다. 또한, 부하 패턴을 인식하고 패턴의 변화를 감지해 자동 재학습해 시스템을 지속적으로 고도화시킨다. 이 시스템으로 최대 부하, 구간 부하의 예측 정확도를 90%까지 향상시킬 수 있다. 향상된 예측 능력으로 예측 소요 시간도 30분 이내로 단축해 배전망 이용률이 향상되고, 이는 매년 선로 신설비 투자비의 30%가량을 절감할 수 있을 것으로 보인다.

배전설비 교체 시기 추정 시스템은 설비의 수명과 전반적인 상태를 평가해 최적의 교체 주기를 추정하는 기술로, 교체 설비의 필요 물량 및 예산까지 도출이 가능하다. 약 250만대의 변압기, 개폐기 등 배전설비의 최적 교체 시기를 결정해, 연간 약 15%의 설비 교체 비용을 절감할 것으로 예상한다.

현재 이 시스템들은 2022년부터 전국 한전 배전망 운영자들의 실제 업무에 활용 중인 것으로 알려졌다.

 

[AI를 이용한 발전량 예측 시스템]

AI를 통해 전력망 상태를 예측할 뿐만 아니라, 발전량을 예측하는 시스템도 연구되는 중이다. 공급과 수요가 실시간으로 균형을 이루어야 하는 전력 계통의 특성상, 발전량 예측의 정확도는 중요하다. 만약 예측에 큰 오차가 생겨 불균형이 발생하게 되면, 큰 규모의 정전이 발생하는 상황까지 초래하게 된다. 하지만 최근 날씨에 크게 영향을 받는 재생에너지가 계통에 도입되기 시작하면서 발전량의 가변성은 더욱 커지게 됐다. 이는 재생에너지를 확대함에 있어서 가장 큰 걸림돌이 된다.

그렇다면 AI 머신 러닝을 통해 방대한 데이터들을 분석하여 미래의 발전량을 높은 정확도로 예측하게 된다면 어떻게 될까? 작년 11월, 미국의 에너지 회사 GE Vernova사에서 AI 기술을 적용한 재생에너지 최적화 솔루션이 출시됐다.

[자료 4. GE Vernova사의 재생에너지 최적화 솔루션]

출처 : 임팩트온

이 솔루션은 가변적 재생에너지 전원의 발전량 데이터를 분석해 기존 전력망과 원활하게 통합 운영해 재생에너지 사용률을 극대화한다. 또한 전력 수요의 분석을 통해 발전시설의 최적 가동 주기를 설정해, 발전 비용을 최소화하는 기능도 한다. 이를 통해 최적 수준의 예비 전력을 확보할 수 있도록 한다.

최근 전력 계통에서 재생에너지 확대, 분산 자원의 도입 등이 적극적으로 일어나고 있다. 이러한 과정에서 가장 문제시되는 부분은 공급과 수요의 균형 유지이다. 만약 AI 기술의 발전으로 이 부분이 해소된다면, 재생에너지의 가장 큰 걸림돌이 없어지게 되는 것이므로 전력 계통 고도화는 시간문제일 것이다.

 

[AI 전력망을 이용한 산불 조기 대응 시스템]

AI가 전력망에서 사용되는 용도는 단순히 예측뿐만이 아니다. 아무리 정확하게 예측해 공급과 수요가 균형 있게 이루어진다고 해도, 전력망이 물리적으로 손상되면 전력이 공급될 수 없다. 이러한 산불은 자연뿐만 아니라, 산과 인접해 있는 전력망에도 피해를 주어 광범위한 정전을 발생시킨다. 특히 산간 지역이 많이 분포되어 있는 우리나라의 경우 대부분의 주요 송전망이 산과 인접해 있어, 산불 발생 시 정전 피해가 크게 발생할 수 있다.

[자료 5. 송전망 인근의 산불]

출처 : INMR

지난 2월, 한전에서는 송전철탑, 기지국 등에 산불 감시 카메라를 설치해 실시간으로 산불을 감시하고, AI를 통해 취득한 영상 빅데이터를 분석해 산불 발생 가능성을 예측하는 조기 탐지 기술을 전국적으로 확대할 것이라고 밝혔다.

이에 한전 관계자는 “산불 조기대응시스템은 산불로 인한 인명·재산 피해는 물론, 송전선로 소손에 따른 대규모 정전 가능성을 예방하기 위한 시스템”이라며 “산악지역 산불 자동 탐지와 범국가적 산불 재난 대응에 기여할 것”이라고 기대했다. 또한 “한전 인프라와 플랫폼을 활용하기 때문에 기존 산불 관제 CCTV를 구축할 때보다 투자비를 50% 이상 절감할 수 있고, AI 기반 지능형 산불감시로 99%의 탐지 정확도를 보인다”고 했다. 한전은 지자체, 산림청 등 유관기관과 협업해 이 시스템을 전국적으로 확대할 것이라고 밝혔다.

[자료 6. 한전 AI 산불 조기 대응 시스템 시연 화면]

출처 : 인공지능신문

 

[AI 전력망의 미래]

이처럼 전력망에서도 AI의 도입에 대한 연구가 적극적으로 이루어지고 있다. 하지만 이러한 AI에도 문제점은 있다. AI는 일반적인 수학적 계산이 적용되는 전력 계통의 운영 단계에서는 문제가 없지만, 실제 세계에서 발생하는 변수와 극단적인 사례를 다루지는 못한다. 이는 신뢰성을 중시하는 전력망 운영 기관에게 큰 리스크이다. 변수 상황에 내려진 잘못된 판단으로 인해 대규모 정전까지 이어질 수 있기 때문이다.

AI의 이런 문제점들을 보완하고 더욱 발전된 형태로 전력 분야에 적용된다면, 지금과는 차원이 다른 수준의 전력망이 구축될 것이다. 공급과 수요의 정확한 예측이 가능해져 매우 안정적인 계통 안정성을 얻을 수 있으며, 계통 운영의 모든 단계에서 큰 비용이 절감될 것이다. 이뿐만 아니라, 지금의 우리가 상상할 수 없는 전력망이 펼쳐지게 될지도 모른다.

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AI에 대한 대학생신재생에너지기자단 기사 더 알아보기

1. "ChatGPT, 편리함 뒤에 숨겨진 환경 그림자", 23기 강민수, 고가현, 24기 이우진, 25기 배현지, 이예영, https://renewableenergyfollowers.org/4383

ChatGPT, 편리함 뒤에 숨겨진 환경 그림자

2. "AI와 에너지, 미래로 향하는 시너지!", 22기 홍세은, 23기 강민수, https://renewableenergyfollowers.org/3979

AI와 에너지, 미래로 향하는 시너지!

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참고문헌

[무서운 성장세의 AI]

1) Statista, "Artificial Intelligence - Worldwide", 2023.04, https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/worldwide

[AI를 이용한 전력망 상태 예측 시스템]

1) 윤민호, "전력연, ‘AI기반 전력망 예측 시스템’국제 스마트그리드 기술경연 수상", 전력산업신문, 2023.07.25, http://www.epitimes.co.kr/27725

2) 이재용, "한전 전력연구원, ‘AI기반 전력망 상태 예측 시스템’ 국제 스마트그리드 기술경연 수상", 일렉트릭파워, 2023.07.25, https://www.epj.co.kr/news/articleView.html?idxno=32800

[AI를 이용한 발전량 예측 시스템]

1) 이재영, "AI로 발전량 예측한다… GE버노바, 재생에너지 최적화 솔루션 출시", 임팩트온, 2023.11.22, https://www.impacton.net/news/articleView.html?idxno=10352

2) GE, "GE Vernova unveils new AI-powered software to more reliably maximize use of renewable energy", 2023.11.15, https://www.ge.com/news/press-releases/ge-vernova-unveils-new-ai-powered-software-reliably-maximize-use-renewable-energy

[AI 전력망을 이용한 산불 조기 대응 시스템]

1) 박현진, "한국전력, '99% 탐지 정확도' 인공지능 산불 발생 가능성 예측 조기 탐지 솔루션 전국 확대 적용", 인공지능신문, 2024.02.05, https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=30243

2) 유현욱, "한전 AI전력망, 산불 잡고 수출 나선다", 서울경제, 2024.02.05, https://www.sedaily.com/NewsView/2D58QKS8KG

[AI 전력망의 미래]

1) June Kim, "Four ways AI is making the power grid faster and more resilient", MIT Technology Review, 2023.12.04, https://www.technologyreview.kr/ai-power-grid-improvement/