스마트 그리드: 재생 에너지 분야의 인공지능

Konrad Wolfenstein

6년 전

재생에너지 분야의 인공지능 – @shutterstock | monicaodo

제가 인공지능(AI)이라는 신생 분야를 처음 접한 지 33년이 지났습니다. 당시 저는 AI 프로그래밍 언어인 LISP와 Prolog를 다루었고, 대학 네트워크를 통해 인터넷도 접하게 되었습니다. 동시에 위성 TV 시장이 호황을 누리던 시기이기도 했습니다. 그 후 저는 사내 물류 분야에서 역량을 키워왔고, 결국 현재의 태양광 분야에까지 이르게 되었습니다.

FAW 울름 (응용지식처리연구소)은 1987년 인공지능 분야 최초의 독립 연구소로 설립되었습니다. 다임러크라이슬러, 제놉틱, 휴렛팩커드, 로버트 보쉬 등 여러 기업이 설립에 참여했습니다. 저는 1988년부터 1990년까지 그곳에서 연구 조교로 근무했습니다.

한편, 인공지능(AI)은 의학, 법률, 마케팅, 컴퓨터 게임 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 구글 번역이나 딥러닝(DeepL)과 같은 기계 번역은 가장 잘 알려진 응용 사례 중 하나입니다. AI는 또한 주가 변동 분석 및 예측, 검색 엔진의 정보 과부하 관리에도 사용됩니다.

인공지능은 행동 패턴의 자동화를 다루는 컴퓨터 과학의 하위 분야로, 이를 통해 의사결정 지원을 도출하고, 이상적으로는 독립적이고 자율적인 프로세스를 만들어내는 것을 목표로 합니다. 인공지능은 방대하거나 비정형적이지만 관리하기 어려운 데이터를 관리하고 통합해야 할 때 가장 많이 활용됩니다.

항상 성공적인 것은 아닙니다. 예를 들어 아마존은 지원자 평가에 사용하던 AI 시스템이 여성에게 불리하게 작용한다는.

심지어 기계 번역에서도 자세히 살펴보면 눈살을 찌푸리게 하거나 웃음을 자아내는 조잡한 오류가 종종 발견됩니다.

사실 인공지능은 그렇게 단순하지 않습니다. 문제는 데이터의 양이 아니라 데이터를 올바르게 해석하는 것입니다. 아마존이 주로 남성을 고용했기 때문에 인공지능은 여성의 업무 성과가 떨어진다고 결론지었습니다. 하지만 남성 중심 직종에서 여성의 비율이 낮은 데에는 사회적 원인이 있다는 점을 고려하지 못했습니다.

인공지능의 근본적인 문제는 알고리즘 프로그래밍과 원천 데이터의 질이 개발자의 주관적인 판단력에 좌우된다는 점입니다. 개발자 개개인의 감정과 의도, 그리고 해석 및 인지 오류로 인한 객관성 결여는 인공지능에 그대로 반영되어 학습을 통해 능력을 발전시켜 나갑니다. 여기에 사물과 과정 간의 상호관계에 대한 이해 부족(핵심 역량)까지 더해지면 악순환이 완성됩니다.

더 자세한 내용은 다음을 참조하세요: 인공지능을 쉽게 이해하기

따라서 인공지능이 효율적인 시스템으로 발전하기 위해서는 많은 개발 시간과 좌절을 극복할 용기가 필요합니다.

"인공지능(AI)이 에너지 전환을 이끄는 동력"이나 "인공지능이 물류에 가져다주는 이점"과 같은 헤드라인은 언론의 자극적인 보도일 뿐, 개발에 필요한 노력과 비용, 그리고 재정적 수익성이 드러나기 전에 우선적으로 고려해야 할 사항들을 제대로 반영하지 못하고 있습니다.

인공지능은 지금까지 에너지 산업에서 주로 모니터링이나 예측 작업에 사용되어 왔습니다.

스마트 그리드 – 지능형 전력

하지만 재생에너지가 차지하는 비중이 증가함에 따라, 미래에는 인공지능이 에너지 시스템의 여러 과정을 대규모로 제어하게 될 것이 분명해지고 있습니다.

인공지능(AI) – 스마트 그리드 – 지능형 전력망 – @shutterstock | monicaodo

지금까지 전력망은 중앙 집중식 발전이 주를 이루었지만, 분산형 발전 시설로의 전환 추세가 뚜렷해지고 있습니다. 특히 태양광 발전, 태양열 발전소, 풍력 터빈, 바이오가스 발전소와 같은 신재생 에너지원의 경우 이러한 경향이 두드러집니다. 이는 부하 제어, 배전망 전압 조정, 전력망 안정성 유지 측면에서 훨씬 더 복잡한 구조를 초래합니다. 또한, 중대형 발전소와 달리 소규모 분산형 발전 시설은 저전압 또는 중전압망과 같은 낮은 전압 대역에 직접 전력을 공급하는 특징도 있습니다.

스마트 그리드 개발

지능형 전력망은 발전, 저장, 계통 관리 및 소비의 상호 작용을 통해 모든 이해 관계자를 포괄적인 시스템으로 통합합니다. 발전소(저장 시설 포함)는 이미 생산되는 전력량이 항상 소비량과 일치하도록 제어되고 있습니다. 지능형 전력망은 이러한 제어 프로세스에 소비자는 물론 분산형 소규모 에너지 공급자와 저장 시설까지 통합합니다. 그 결과 시간과 장소에 걸쳐 균형 잡힌 소비 패턴(스마트 전력/지능형 전력 소비)이 구현되고, 제어 불가능한 발전 시설(예: 풍력 터빈 및 태양광 발전 시스템)과 소비자(예: 조명)의 통합이 더욱 효과적으로 이루어집니다.

재생에너지 비중이 증가함에 따라 에너지 생산량 변동에 맞춰 에너지 소비량 변동을 조절하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. 에너지 저장 시스템이나 양수 발전소를 이용한 전력 저장, 수요 중심의 전력 생산(예: 수력 발전소 또는 바이오에너지), 그리고 광범위한 지역에 신속하게 전력을 공급하기 위한 전력망 확장 외에도, 전력 소비량을 전력 공급량에 맞추는 방안이 있습니다.

프라운호퍼 IEE 소장인 클레멘스 호프만 박사는 “태양광 및 풍력 발전소에서 생산되는 전력은 기존 화력 발전소 운영 방식보다 공급 시스템을 훨씬 더 분산시키고 날씨에 민감하게 만듭니다. 게다가 전력 소비는 전력 공급과 더욱 긴밀하게 연동되어야 합니다. 이러한 유연성은 기존 인프라로는 아직 확보할 수 없습니다. 분산형 시스템은 실시간 디지털 프로세스와 자동화된 의사 결정을 통해서만 제대로 작동할 수 있습니다.”라고 설명합니다. 호프만 박사는 디지털화를 에너지 전환의 다음 단계를 위한 기반으로 보고 있습니다. “분산형 재생 에너지 공급의 조정 및 의사 결정 과정은 매우 복잡합니다. 인공지능만이 전력 및 열 공급은 물론 모빌리티와 같은 다양한 시스템을 자동화된 의사 결정을 통해 대규모로 연결할 수 있게 해 줄 것입니다. 인지 에너지 시스템을 위한 생태계를 구축함으로써 우리는 에너지 부문에서 인공지능의 활용을 발전시키고 있습니다.”

분산형 에너지 시스템에는 인공지능이 필요합니다

에너지 부문의 다양한 분야에서 인공지능(AI)에 대한 구체적인 수요가 이미 존재합니다. 예를 들어, 자동화된 에너지 거래에서는 거래 전략을 스스로 파악하고 매수 또는 매도 주문을 실행하는 시스템에 초점이 맞춰져 있습니다. 태양광 및 풍력 발전소, 충전소, 전해조 등도 AI를 활용하여 운영을 최적화함으로써 유지보수 비용을 절감하고 수명을 연장할 수 있습니다. 전력망 부문에서는 AI 기술을 통해 광범위한 정보를 분석하고, 위험 상황을 파악하며, 문제 해결을 지원합니다.

프라운호퍼 전기연구소는 지난 15년간 태양광, 풍력, 바이오에너지 등 기상 조건에 따른 전력 생산량을 예측하는 인공지능 연구를 진행해 왔습니다. 또한 카셀에서는 EPEX 현물 전력 거래소를 위한 자동 거래 시스템 개발도 진행 중입니다.

에너지 부문 인공지능 연구

“인공지능은 에너지 전환을 더욱 발전시키는 데 핵심적인 기술입니다. 화석 연료에 기반한 중앙집권적 발전소 산업에서 재생 에너지 시스템에 기반한 에너지 시스템으로의 전환은 지능형 제어를 통해서만 관리할 수 있는 매우 복잡한 과정입니다.”라고 헤세 주 과학부 장관 안젤라 도른은 말했습니다. “인지 에너지 시스템 역량 센터는 과학자들에게 에너지 분야 혁신을 위한 새로운 아이디어와 연구 접근 방식을 펼칠 수 있는 공간을 제공합니다. 저는 이 센터의 설립을 지원하게 되어 매우 기쁩니다. 이제 연구자들의 전문성과 산업계의 강력한 파트너를 결합하는 것이 매우 중요합니다.”

따라서 카셀에 인지 에너지 시스템 분야의 새로운 역량 센터가 설립되고 있습니다. 에너지 시스템 분야의 인공지능 연구 프로젝트는 학계 및 산업계의 파트너를 모집하고 있으며, 독일이 이 분야에서 세계적인 혁신 리더십을 확보할 수 있는 비즈니스 및 연구 중심지로서 탁월한 기회를 가지고 있다고 판단하고 있습니다. 이러한 이유로 헤센 주 정부는 프라운호퍼 에너지 경제 및 에너지 시스템 기술 연구소(IEE)가 운영하는 이 새로운 역량 센터 설립을 지원하고 있습니다.

이러한 인공지능 응용 분야는 카셀에 새로 설립된 인지 에너지 시스템 역량 센터에서 연구되고 있으며, 이 센터는 헤센 주 정부의 지원으로 2020년부터 2022년까지 총 580만 유로의 자금을 지원받아 설립되었습니다.

K-ES

프라운호퍼 전기공학연구소는 인지 에너지 경제학, 인지 에너지 네트워크 및 인지 에너지 시스템 기술 연구를 위해 2020년 중반부터 인지 에너지 시스템 역량 센터(K-ES)를 설립해 왔습니다. 설립 과정은 10년 동안 진행될 예정이며, K-ES는 인공지능 연구 및 교육 분야의 국내외 중심 기관으로 성장하는 것을 목표로 합니다.

인지 에너지 시스템 역량 센터(K-ES)는 인공지능 관점에서 에너지 시스템 관련 과제를 분석하고, 인지 에너지 경제학, 인지 에너지 네트워크, 인지 에너지 시스템 기술의 세 가지 영역에서 이를 발전시키고 있습니다. IEE 프로젝트 매니저인 앙드레 바이엘은 "인지 에너지 시스템은 가용한 정보를 바탕으로 스스로 상태를 판단하고, 미리 정의된 목표를 달성하는 방법을 학습합니다. 인공지능은 인간 지능과 대립하는 것이 아니라, 끊임없이 상호작용하며 서로를 보완하는 존재입니다. 기술이 더욱 발전함에 따라 양측 모두 변화할 것입니다."라고 설명합니다.

에너지 부문은 다른 산업 분야의 통찰력을 활용할 수도 있습니다. 인공지능(AI)은 이미 자동차 산업, 소매업, 보험 및 금융 산업을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 재생 에너지와 부문 간 연계를 통한 에너지 전환에 있어 가장 중요한 디지털화 영역은 스마트 생산자와 소비자, 가상 발전소, 스마트 그리드 기술, 그리고 실시간 에너지 관리입니다.

경제학의 개념과 응용

K-ES(에너지 시스템 역량 센터) 설립 구상은 프라운호퍼 IEE에서 개발했습니다. 이 계획은 헤센 주 정부 연립 협약에서 비롯되었으며, 현재 개발 단계에 들어갔습니다. 주요 목표는 혁신 생태계를 조성하고 전문가 커뮤니티를 구축하는 것입니다. 새로운 역량 센터는 현재 카셀에 건설 중인 프라운호퍼 IEE 캠퍼스의 일부가 될 것이며, 에너지 시스템 전환을 위한 연구 포트폴리오를 보완할 것입니다.

첫 번째 단계는 클라우드 시스템을 기반으로 사무실과 IT 인프라를 구축하는 것입니다. 그 후, 산업계와 연구계 파트너 간의 교류를 촉진하는 디지털 플랫폼을 만들 예정입니다. 초기 단계에서는 과학자들을 모집하고 전문성을 개발하는 데 집중할 것입니다. 바이엘은 "우리의 목표는 전 세계 어디에 있든 공통의 목표를 가진 과학자들을 연결하는 것입니다."라고 말합니다.

계획된 역량 센터의 공식 설립 전까지는 파트너 확보 및 산업계로부터의 응용 프로젝트 수주에 집중할 것입니다. 에너지 부문과의 긴밀한 연계는 이 개념의 핵심 요소입니다. K-ES는 에너지 기업을 대상으로 컨설팅 및 개념 연구부터 시제품 및 턴키 시스템에 이르기까지 다양한 서비스를 제공합니다. 호프만은 "이러한 생태계는 이론과 실천의 네트워킹을 통해 번성하기 때문에 연구원과 기업 모두의 지원을 환영합니다."라고 강조합니다.

목표: 독일에서 국제적으로 명성 있는 공동체를 만드는 것

향후 10년 동안 K-ES는 데이터 과학, 머신러닝 발전, 추천 시스템, 디지털 혁신 관리 분야에서 약 100명의 전문가를 확보할 것으로 예상됩니다. 현재 프라운호퍼 IEE에는 이러한 분야에서 15명의 직원이 근무하고 있습니다. 이 새로운 기관은 독일 에너지 부문에서 선도적인 인공지능 커뮤니티 중 하나가 되는 것을 목표로 합니다.

인공지능 연구의 높은 국제적 위상을 반영하여, 해당 역량 센터는 전 세계의 방문 과학자들에게 참여 기회를 제공합니다. K-ES의 과학 책임자인 크리스토프 숄츠는 이러한 기회에 대해 "전문적인 교육 인프라, 적절한 하드웨어 및 소프트웨어, 그리고 포괄적인 모델 및 데이터 저장소를 통해 에너지 시스템을 위한 효율적이고 다기관적인 인공지능 연구를 수행할 수 있습니다."라고 설명합니다.

전 세계적으로 인공지능(AI) 개발에 대한 집중적인 연구가 진행되고 있습니다. 독일은 지금까지 미국과 중국 등 경쟁국에 비해 AI 연구에 대한 투자가 현저히 적었습니다. 독일 정부는 코로나19 관련 경제 부양책의 일환으로 2025년까지 AI에 50억 유로를 투자할 계획입니다. 호프만은 "에너지 시스템 분야의 AI와 관련하여, 독일은 기업 및 연구 중심지로서 글로벌 혁신 리더십을 확보할 수 있는 유리한 위치에 있습니다. 이를 위해서는 모든 이해관계자들이 협력하여 이 분야를 발전시키는 것이 매우 중요합니다."라고 말했습니다.

인지 시스템

인지 시스템은 디지털 세계와 환경 사이의 인터페이스를 갖춘 디지털 시스템으로, 사물을 인지하고 이해하며, 결론을 도출하고 학습할 수 있습니다. 인지 시스템은 인간이 직면한 문제에 대한 해결책을 독립적으로 개발할 수 있으며, 다른 디지털 시스템과 상호 작용하고 협력하며, 맥락을 해석하고 적응할 수 있습니다.

인지 시스템은 점점 더 많은 분야에서 활용되고 있으며, 예를 들어 자율주행차, 지능형 개인 비서, 4차 산업혁명, 사물인터넷의 핵심 기술이 되고 있습니다. 이러한 시스템의 대표적인 특징은 단시간에 대량의 데이터를 처리할 수 있고, 상위 시스템(시스템 오브 시스템즈)에 통합될 수 있다는 점입니다. 2020년까지 전 세계적으로 이 기술에 수백억 유로가 투자되었습니다.

인지 시스템은 가용한 정보를 바탕으로 자체 상태와 자산의 상태를 독립적으로 판단할 수 있으며, 적응 능력을 통해 사전에 정의된 목표를 자율적으로 달성하는 방법을 학습할 수 있습니다. 인지 에너지 시스템은 에너지 전환의 핵심 기술입니다. 전력 부문에서의 응용 분야는 전력망 관리, 발전 및 소비 관리 등에서 찾아볼 수 있습니다.

인지 에너지 시스템 생태계 내에서 다양한 시장 역할에 대한 AI 접근성이 향상되고 있습니다. 발전소 운영자, 계량 지점 운영자, 균형 조정 그룹 관리자, 직접 판매 담당자 등의 업무가 자율적으로 수행될 수 있도록 자동화되고 있습니다. 위의 "에너지 아바타" 모델은 태양광 발전 시스템을 설치한 주택 소유자가 모든 프로세스가 자동화되었을 때 얼마나 쉽게 에너지 시장에 참여할 수 있는지를 보여줍니다. 에너지 아바타는 현재 프라운호퍼 연구소 IEE와 IOSB-AST가 공동으로 개발하고 있습니다.