신재생 에너지가 도입되기 전에는 전력망 운영 담당자들이 주로 예측 가능한 화력 발전소를 다루었습니다. 풍력 및 태양광 발전이 늘어나면서 발전량에 무작위적인 변동이 생기기 시작했고, 사람의 두뇌와 경험에만 의존해 근무 일정을 짜는 것이 점점 더 어려워지자, AI가 자연스럽게 운영의 중추 역할을 맡게 되었습니다.
1. 전력망에서 AI는 어떤 역할을 하는가
첫째는 예측으로, 풍력·태양광 발전량 예측과 부하 예측을 통해 ‘내일 대략 얼마나 생산하고 소비할지’를 정확히 산출하는 것입니다. 둘째는 최적화로, 수천, 수만 개의 조절 가능한 자원을 대상으로 최적의 배전 방안을 찾는 것입니다. 셋째는 조기 경보로, 설비가 고장 나기 전에 미리 알려주는 것입니다; 넷째는 통합으로, 분산된 지붕형 태양광, 전기차, 에너지 저장 장치를 하나의 가상 발전소로 묶어 통일적으로 운영 관리하는 것입니다.
| 순서 | 전통적인 방법 | AI의 힘 |
|---|---|---|
| 전력 예측 | 경험 + 통계 | 기계 학습의 높은 정확도 |
| 스케줄링 | 실무 경험 | 전역 최적화 |
| 수요 반응 | 통일된 지시 | 맞춤형, 실시간 |
| 장비 관리 | 정기 점검 | 예측 유지보수 |
2. 1kWh당 전력을 낭비하지 않으려면 어떻게 해야 할까
예측이 정확하면 풍력 및 태양광 발전의 미사용 전력을 최소화할 수 있고, 전력 배분이 최적화되면 저렴한 전력을 먼저 공급하고 비싼 전력은 나중에 공급할 수 있습니다. 여기에 수요 반응과 차량-전력망 상호작용을 더하면, 전기차는 비수기 시간대에 충전하고 피크 시간대에 역방전을 함으로써, 차량 한 대 한 대가 이동식 충전기로 변하는 셈입니다. 테슬라의 ‘Autobidder’는 바로 이러한 방식이 해외에서 성공적으로 자리 잡은 사례입니다.
3. 이는 덤으로 더하는 것이 아니다
신에너지 보급률이 점점 높아짐에 따라, 전력망이 ‘안정적 발전원 + 조절 가능한 부하’에서 ‘변동성 발전원 + 유연 부하’로 변화함에 따라, 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 AI와 같은 도구가 없다면 시스템 운영은 사실상 불가능해집니다. 국가전력망과 남방전력망은 최근 몇 년간 AI 기반 운영 체계를 적극적으로 도입하고 있으며, 그 방향성은 이미 명확해졌습니다.
전기의 모든 1도씩을 최대한 효율적으로 활용하기 위해서는 특정 발전기 한 대가 아니라, 스스로 생각하는 전력망이 필요합니다.