태양광 등의 재생에너지가 인공지능(AI) 기반 가상발전소(VPP) 기술과 결합하며 전력자원으로서 가치를 한 단계 높이고 있다. 날씨에 따라 발전량이 변하고 전기가 남으면 발전소를 강제로 꺼야 했던 한계가 데이터 기반 예측·제어 기술을 통해 새로운 수익 기회로 바뀌는 동시에 전력망에 더 안정적으로 편입될 수 있는 길도 열리고 있다.
22일 머니투데이가 입수한 에너지 IT 기업 해줌의 '재생에너지 준중앙 급전제도(이하 준중앙제도)' 참여 자원 제어 현황'에 따르면 이 회사의 VPP 플랫폼을 이용하는 태양광 발전소 가운데 준중앙제도에 참여한 발전소들이 그렇지 않은 일반 발전소들보다 발전을 멈췄을 때 손실을 크게 줄였다. 준중앙제도 참여는 전력 수급 상황에 맞춰 출력을 조절하라는 전력거래소의 지시를 따른다는 것을 의미한다.
전력거래소의 급전 지시에 따라 제어를 수행한 준중앙제도 참여 발전소들은 3월 5회(총 9시간), 4월 3회(총 5시간), 5월(11일 기준) 3회(총 6시간)에 걸쳐 발전을 조절하는데 그쳤다. 반면 같은 플랫폼에 등록된 제도 미참여 발전소의 출력제어는 3월 3회(총 12시간)에서 4월 11회(총 44시간)로 늘었고, 5월(11일 기준)에도 8회(총 36시간) 정도 발생했다.
이는 단일 기업의 데이터이기는 하지만 전력거래소가 올해 호남지역을 대상으로 처음 도입한 약 470MW(메가와트) 규모의 준중앙제도 등록 자원의 절반 선인 233MW를 해줌이 관리·운영하고 있다는 점에서 AI 기술력이 재생에너지 제도화에 접목됐을 때 발휘하는 실효성을 보여주는 자료로 볼 수 있다.
지금까지 태양광 발전량이 많은 봄철에는 전력망 안정을 위해 일부 발전소를 멈춰야 하는 상황이 반복돼왔고, 이는 발전사업자의 일방적인 손실로 이어졌다. 그러나 전력거래소의 급전 지시가 내려왔을 때 발전량을 예측하고, 발전소별 출력 여력을 파악해 전력망 안정에 필요한 수준만큼 출력을 조절하는 AI 기반 예측·자동제어 운영능력이 이 제도와 결합되면서 전력망 운영의 안정성을 높이고 발전사업자의 수익도 늘린 것이다.
에너지를 위한 AI의 활용 범위는 태양광을 넘어 전방위로 확대될 잠재력을 갖고 있다는 평가다. 태양광보다 예측 난이도가 훨씬 높은 해상·육상 풍력 발전량 예측, 전력 수급 상황에 맞춰 전기를 샀다 파는 에너지저장장치(ESS)의 최적 충·방전 제어, 공장과 대형 빌딩의 에너지 소비 효율화(EMS), 나아가 전기차(EV) 배터리를 전력망에 연계하는 V2G(Vehicle-to-Grid) 기술에 이르기까지 가능성이 열려 있다.(전력 수요 높아지는 그때, 배터리 '방전' 시킨다...발전소 된 전기차[르포]).
김종율 한국전기연구원 에너지플랫폼연구센터장은 "현재 국내 에너지를 위한 AI 분야는 진단·예측 위주이나 실증사례가 축적되고, 이를 바탕으로 AI의 신뢰성을 인증해 줄 수 있는 제도가 도입된다면 전력망을 움직이는 의사결정 단계까지 진화할 수 있을 것"이라고 말했다.