인공지능, 에너지 효율화의 미래를 이끌다
인공지능, 에너지 효율화의 미래를 이끌다
대학생신재생에너지기자단 25기 윤영서
[에너지 효율화의 현주소]
[자료 1. 에너지 효율화]
출처: Manutan Group
지난 2022년 이래로 세계는 유례없는 에너지 위기를 겪고 있다. 특히, 탄소중립과 재생에너지 전환으로 인해 화석 연료 가격이 상승하고, 러시아-우크라이나 전쟁으로 인한 러시아산 에너지 축소로 인해 에너지 부족 현상은 심화되었다. 이로 인해 유가와 에너지 이용료는 급격히 상승하였고, 이는 일반 가정과 기업이 모두 체감할 수 있는 수준으로 영향을 미치고 있다. 2022년 한 해 동안 국내 에너지 수입 비용은 전년도보다 약 100조 원 증가하였으며, 이로 인해 한국전력공사의 누적 적자는 200조 원을 초과하였다. 더불어, 전 세계적으로 에너지 자원의 불균형이 심화되면서 각국의 에너지 자급률과 수급 상황에 대한 관심이 커지고 있다.
하지만 에너지는 여전히 부족하다. 지난 5월 발표된 제11차 전력수급기본계획에 따르면 2038년까지 국내에서 추가로 필요한 발전 설비는 10.6GW에 이를 것으로 예측되고 있으며, 이는 신형 원전 7기의 용량을 초과하는 수치이다. 에너지가 부족하다는 사실은 명백하지만, RE100과 같은 기술적으로 아직 불완전한 신재생에너지로의 전환 흐름에서 벗어나는 것은 외교적, 경제적으로 큰 타격을 초래할 수 있다. 이러한 이유로 에너지 효율화는 단순히 지속 가능한 발전과 기후 변화 대응을 넘어서, 국가 존립을 위한 필수 과제임이 틀림없다. 더 나아가, 효율적인 에너지 관리는 미래 세대가 마주할 환경적 위기와 자원 부족 문제를 해결하는 데에도 중요한 역할을 할 것이다.
현재 인공지능은 방대한 데이터를 실시간으로 처리하고, 최적화 알고리즘을 통해 에너지 관리 시스템의 혁신에 기여하고 있다. 인공지능이 에너지 효율화에 기여하는 다양한 방식을 살펴보고, 그 실질적인 효과와 향후 발전 방향에 대해 탐구해 보자.
[인공지능을 활용한 에너지 효율화]
[자료 2. 스마트 그리드 시스템]
출처: Linkedln
스마트그리드는 전력망에 IoT 센서와 분석 기술을 도입하여 실시간으로 데이터를 수집하고 처리하는 시스템이다. 인공지능은 스마트 그리드에서 실시간 데이터를 분석하여 에너지 수요를 예측하고 이를 기반으로 에너지 분배를 효율적으로 조정한다. 이런 조정 과정은 크게 과거와 실시간 데이터 분석을 통해 에너지 수요를 예측하는 수요 예측, 높은 전력 수요를 감지 및 제어를 진행하는 부하 관리, 변동성이 큰 재생 에너지의 생산을 실시간으로 관리하는 재생 에너지 통합으로 분류할 수 있다. 스마트 그리드는 지역별로 전력 수요 패턴을 파악하여, 전력 공급이 부족한 지역에 우선적으로 에너지를 분배함으로써 전체적인 효율을 극대화하는 데 기여할 수 있다.
건물 에너지 관리 시스템(BEMS, Building Energy Management System)은 건물 내 에너지 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 시스템이다. 인공지능은 실시간 데이터를 활용해 조명, 냉난방 시스템을 최적화하고, 예측적 유지보수를 통해 고장이나 과도한 에너지 소비를 방지한다. 특히 인공지능은 에너지 소비를 줄이는 것뿐만 아니라, 건물 안에서 일어나는 에너지 사용 패턴을 분석하여 최적의 에너지 관리 전략을 도출할 수 있다. 가정에서도 스마트 홈 시스템을 통해 인공지능이 각종 기기의 에너지 사용을 조정하여 불필요한 에너지 소비를 줄여주고 있다. 나아가, 스마트 홈과 같은 시스템은 소비자들이 실시간으로 에너지 사용량을 모니터링하고 직접 조정할 수 있는 권한을 제공함으로써, 효율적인 에너지 사용을 촉진하고 있다.
[자료 3. 제조업과 인공지능]
출처: VKS
인공지능은 제조업과 같이 에너지를 대규모로 소비하는 산업에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 산업 공정에서 에너지는 제품 생산의 필수적인 자원이지만, 효율적이지 못한 사용은 비용 증가와 환경 오염의 원인이 될 수 있다. 인공지능은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 에너지 소비를 최적화하고, 효율적인 운영을 가능하게 만든다. 특히 인공지능은 생산 공정의 최적화에 활발히 사용되는데, 설비의 에너지 소비량을 실시간으로 분석하여 필요시 가동 속도를 조절하거나 불필요한 장비의 작동을 중지시킨다. 또한 단지 작동을 중지시키는 단발적인 해결책뿐만 아니라 더욱 효율적인 생산 방법과 프로세스를 제안하는 등 근본적인 문제 해결을 위해 사용되기도 한다. 이러한 최적화는 자원 낭비를 줄이고, 동시에 생산성을 높이는 데 기여하여, 기업의 장기적인 수익성 향상에도 긍정적인 영향을 미친다.
인공지능은 또한 교통 시스템에서도 에너지 효율화를 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 예를 들어, 자율주행 차량 및 스마트 교통 시스템에 인공지능을 적용하여 교통 흐름을 최적화할 수 있다. 교통량이 많은 시간대나 특정 지역에서 인공지능은 실시간 데이터를 분석하여 교통 신호를 조정하고, 차량의 경로를 최적화함으로써 연료 소비를 줄이고 교통 체증을 완화할 수 있다. 이러한 시스템은 대중교통 및 물류 시스템에도 적용되어, 차량의 연료 효율성을 높이고 불필요한 대기 시간을 줄이며, 궁극적으로 전체적인 에너지 소비를 감소시키는 효과를 발휘한다. 인공지능이 주도하는 교통 관리 시스템은 환경 오염을 줄이는 동시에, 도시 내 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 중요한 설루션으로 떠오르고 있다.
에너지 효율화의 미래
결국 인공지능을 활용한 에너지 효율화는 단순한 비용 절감을 넘어, 에너지 위기 속에서 지속 가능한 미래를 실현하는 핵심 도구로 자리 잡고 있다. 스마트 그리드, 건물 에너지 관리 시스템, 산업 공정 최적화 등 다양한 분야에서 인공지능은 에너지 자원을 효율적으로 관리하고, 자원 고갈과 기후 변화에 대한 대응력을 높이고 있다. 이러한 기술의 발전은 앞으로도 더 나은 에너지 관리와 운영을 가능하게 할 것이며, 지속 가능한 발전을 위한 중요한 발판이 될 것이다. 특히, 인공지능이 제공하는 예측 분석 및 최적화 기술은 에너지 사용 패턴의 변화를 사전에 파악하고 신속하게 대응할 수 있게 함으로써, 에너지 공급 안정성을 더욱 강화할 수 있다.
미래에는 더 많은 분야에서 인공지능의 역할이 확장될 것으로 예상된다. 예를 들어, 스마트 시티와 같은 거대 도시 환경에서는 수많은 데이터와 연결된 시스템들이 실시간으로 통합되어 최적의 에너지 사용을 가능하게 만들 것이다. 뿐만 아니라, 개인 주택부터 대규모 공장까지 인공지능 기반의 에너지 관리 시스템이 보편화되어, 모든 계층에서의 에너지 효율성 증대가 이루어질 수 있다. 이런 기술적 진보는 단순히 에너지 소비를 줄이는 차원을 넘어, 환경 보호와 자원 절약이라는 장기적 목표를 실현하는 데 큰 기여를 할 것이다.
앞으로 인공지능과 에너지 효율화가 함께 발전해 나가면서 국가와 기업, 개인 모두에게 더 나은 에너지 사용 환경을 제공할 수 있을 것이다. 인공지능의 발전은 에너지 사용 환경을 더욱 체계적으로 변화시키고, 미래 세대에게도 지속 가능한 자원을 물려줄 수 있는 강력한 도구로 자리 잡을 것이다. 이를 통해 에너지 위기에 효과적으로 대응하는 동시에, 환경적으로 지속 가능한 발전을 도모하며 글로벌 경제의 안정성과 성장에도 기여할 수 있을 것이다.
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참고문헌
[에너지 효율화의 현주소]
1) AI타임스, "한국전력, 인공지능(AI)으로 에너지 효율화 서비스 제공 나선다," 2023.08.
2) S-Oil, "에너지 분야의 지속 가능한 미래 열쇠, 인공지능(AI)," 2022.03.
3) World Economic Forum, "Artificial Intelligence is Critical Enabler of the Energy Transition," 01 September 2021, https://www.weforum.org.
[인공지능을 활용한 에너지 효율화]
1) 김연균, "안정적 전력 수급 대응 ‘스마트그리드’에서 답 찾다," 정보통신신문, 2024.02.
2) 박완기, "에너지 거장과 탄소 중립을 위한 DNA(데이터, 네트워크, 인공지능) 중심 에너지ICT 기술 개발 현황," ETRI, 2021.02.
3) 조명의, "한국스마트그리드사업단, ISGAN 사무국 재수임 확정," 테크월드뉴스, 2021.11.
4) 한누리, "전력수요를 예측하여 전기에너지를 아낀다...AI를 활용한 스마트 그리드," AI라이프경제, 2022.07.
