"AI 데이터 분석 역량, 가치 인정해 줘야 더 큰다"

'에너지를 위한 인공지능(AI)' 분야는 재생에너지 발전량과 전력수요 예측, 운영·유지보수(O&M) 등에서 이미 상용화 단계에 진입했다. 국내에서도 태양광 발전량·수요 예측 등에 일부 도입됐으나, 시장 성숙도가 높은 미국·유럽·일본 대비 아직 시장 규모가 협소한 편이다.

이 가운데 국내 에너지 AI 시장을 개척하기 위해 분투하는 조직이 있다. 2020년 출범한 LS일렉트릭 디지털전환(DX) 사업개발팀이다. 초기 데이터센터 패키지 사업을 성공적으로 안착시킨 이 팀은 현재 AI로 분석한 데이터를 발전 및 전력망에 연계해 활용하는 데 집중하고 있다.

최근 이들이 공들이는 분야는 풍력 발전량 예측 모델 고도화와 이를 기반으로 한 가상발전소(VPP) 사업 진출이다. VPP는 분산된 에너지원을 하나로 묶어 하나의 발전소처럼 운영하는 시스템이다. 재생에너지가 늘어날수록 전력망 운영은 복잡해진다. 기상 조건에 따라 발전량이 달라지기 때문이다. 단순히 재생에너지 설비를 늘리는 것을 넘어 언제 얼마나 전기가 만들어질지 예측·제어하는 기술이 핵심 과제다.

LS일렉트릭이 주목한 지점도 여기다. 현재 제주의 한 풍력단지에서 AI 예측 모델을 실증해 월평균 오차율 약 8%(정확도 92%)라는 성과를 거뒀다. 풍력은 풍속뿐 아니라 풍향, 지형, 터빈의 노후도와 정비 이력까지 영향을 받아 태양광보다 난도가 훨씬 높다. 같은 모델의 터빈을 바로 옆에 세워도 출력량이 다를 정도다.

이를 해결하기 위해 LS일렉트릭은 발전단지 전체를 하나로 묶어 보던 기존 방식에서 탈피해 개별 터빈 단위로 딥러닝을 적용하는 차별화를 꾀했다. 기상 예보가 놓치는 미세한 바람길과 계절별 흐름을 터빈별 알고리즘이 스스로 학습해 오차를 조정해 나가는 방식이다.

발전량 예측에만 머물지 않고 터빈의 발전 효율 저하를 잡아내 정비 시점을 제안하는 O&M, ESS(에너지저장장치) 충전 일정 효율화로 서비스를 확장했다. 임일형 LS일렉트릭 DX 사업개발팀 팀장은 "풍력은 24시간 가동이 가능하고 변동성도 극심하다"며 "예측이 태양광에 비해 훨씬 어렵지만 반대로 그렇기 때문에 정확도가 높아질수록 활용 가능한 자원이 늘고 사업의 수익성이 커질 수 있다"고 했다.

국내에서 AI를 활용한 에너지 사업이 성장하기 위한 조건을 묻자 임 팀장은 "기술과 인력의 역량은 충분하다"며 "데이터 분석으로 얻은 예측 능력과 운영 역량 같은 무형자산의 가치를 정당하게 인정해주는 인식과 제도가 필요하다"고 했다. 민간 기업은 사업성이 담보돼야 투자를 할 수 있는만큼 기업이 동기부여를 얻을 수 있는 제도 설계가 필요하다는 의미다.

같은 팀의 정우철 매니저 역시 "민간 기업이나 스타트업이 뛰어난 기술을 무기로 수익을 올리고 성장할 수 있는 보상 구조가 마련돼야 AI를 활용한 전력·에너지 분야가 성장할 수 있다"고 했다.