에너지와 AI

AI, 에너지 산업의 미래를 설계하다
에너지 산업 대전환 속에서 인공지능이 어떻게 혁신의 동력으로 작용하는지 분석한다. 탄소 중립, 분산화, 디지털화라는 거대한 흐름 속에서 AI는 발전, 송배전, 신재생에너지, 전력 수요 예측, 재난 대응 등 전 가치 사슬에 걸쳐 핵심 해법을 제시한다. 예지정비, 디지털 트윈, V2G 기반 전기차 관리, 에너지 신소재 개발 등 10가지 대표 응용 사례를 통해 AI가 효율성과 안정성을 높이는 방식을 구체적으로 보여 준다.
그러나 AI를 만능 해결사로 보는 환상은 지양해야 한다. 데이터 품질과 보안, 알고리즘의 설명 가능성, 에너지 소비, 일자리 변화 등은 반드시 성찰해야 할 과제다. AI 데이터센터의 전력 소모, 국가 안보와 직결된 전력망 통제 문제 등을 주요 논의로 제시한다. 특히 ‘소버린 AI’ 개념을 통해 에너지 안보와 데이터 주권 확보의 중요성을 역설하며 신뢰할 수 있는 AI를 위한 윤리적·사회적 거버넌스 필요성을 강조한다.

발전·송배전·신재생·전기차 등 전 과정에서 AI가 가져올 혁신을 탐구한다. AI는 만능 해결사가 아닌 신중하게 접근해야 할 도구다. 데이터·보안·윤리 과제를 함께 짚으며 에너지 미래를 설계한다. 인공지능총서. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

최우성
한국전력공사 전력연구원의 책임연구원이자 연구전략실 R&D비즈팀장이다. 서울대학교 기계공학과에서 시스템 고장 예지(PHM, Prognostics and Health Management) 주제로 박사학위를 받았다. 독일 프라운호퍼(Fraunhofer), 지멘스(SIEMENS), 미국 전력연구소(EPRI) 등과 12건의 국제 공동 연구를 수행했으며 EPRI에서 2년간 파견 연구원으로 근무했다. 엔비디아 앰버서더 및 AI 인증 강사, 인공지능 커뮤니티·사단법인 AI프렌즈의 창립 이사로 활동 중이며, 국내 기술 표준의 국제화를 위해 미국기계학회(ASME) 위원으로도 활동하고 있다. 주요 전문 분야는 시스템 고장 예지, 머신러닝 · 딥러닝으로 AI 솔루션 5종 개발, 프로그램 16건, 특허 37건, SCI급 논문 13편의 연구 실적이 있다. 대표 논문으로 “Tutorial on time series prediction using 1D-CNN and Bi-LSTM: A case example of peak electricity demand and system marginal price prediction”(2023, 교신), “Operation-Adaptive Damage Assessment of Steam Turbines Using a Nonlinear Creep-Fatigue Interaction Model”(2020) 등이 있다.

에너지 산업의 혁신을 이끄는 AI

01 미래 전력망과 AI
02 발전소 수명을 평가하는 AI
03 발전소 성능을 예측하는 AI
04 가스 터빈 이상을 예측하는 AI
05 전력 수요를 예측하는 AI
06 재난 대응을 위한 AI
07 신재생에너지와 AI
08 에너지 신소재와 AI
09 발전 분야 디지털 트윈과 AI
10 에너지 분야 AI 활용을 위한 과제

발전, 송배전, 소비에 이르는 전력 시스템 가치사슬(Value chain)의 전 과정에서 에너지 손실을 최소화하고 운영 효율성을 극대화하는 데 에이전틱 AI가 기여할 수 있다. 정확한 수요 예측으로 불필요한 발전소 가동을 줄여 연료비를 절감하고, 가장 효율적인 방법과 경로로 전기를 공급해 송배전 손실을 줄인다. 소비자에게는 실시간 요금 정보나 맞춤형 에너지 절약 컨설팅을 제공해 합리적인 에너지 소비를 유도할 수 있다. 전력 시스템 전 주기에서의 효율성 향상은 발전 설비 운영비 절감, 유지보수 비용 감소 등으로 이어지고 장기적으로 전기요금의 안정화에도 긍정적인 영향을 준다.
－01_“미래 전력망과 AI” 중에서

화력 발전소에서는 연료를 얼마나 효율적으로 태워 전기로 전환하느냐가 중요하다. AI는 석탄화력 발전소 보일러나 가스복합 발전소의 가스 터빈에서 연소를 최적화하는 데 핵심 역할을 한다. 보일러나 가스 터빈 내부의 온도, 압력, 연료 및 공기 주입량 등 수많은 변수를 실시간으로 분석하고 연료의 품질, 현재 발전량 요구 등의 조건에 맞춰 최적의 연소 상태를 찾아낸다. 질소산화물(NOx)이나 황산화물(SOx)과 같은 대기오염 물질 발생을 줄이는 데에도 기여한다. 또한 배기가스 분석 데이터를 학습해 탄소 포집 설비(CCS, Carbon Capture System)의 운영 효율을 높이는 등 탄소 배출 감축에도 직접적인 도움을 줄 수 있다.
－03_“발전소 성능을 예측하는 AI” 중에서

전력망 곳곳에 설치된 IoT 센서와 스마트 계량기에서 수집되는 방대한 양의 실시간 데이터도 AI의 효과적 활용에 도움이 된다. AI는 이 데이터를 분석해 전력 공급이 끊긴 지점이나 이상 신호가 발생하는 설비를 정확히 찾아내서, 피해 범위를 추정하고 신속한 복구가 가능하게 한다. AI를 활용한 실시간 피해 감지 및 분석은 기존 방식에 비해 훨씬 빠르고 안전하며 정확하다. 덕분에 복구 인력과 장비를 가장 필요한 곳에 신속하게 투입할 수 있고, 작업자의 안전도 확보할 수 있다. 특히 드론, 위성, 지상 센서 등 다양한 출처의 데이터를 AI가 종합적으로 분석하면, 마치 퍼즐 조각을 맞추듯 전체 피해 상황을 더욱 입체적이고 정확하게 파악할 수 있다. 이를 통해 재난 복구 시간을 단축하고 피해 규모를 최소화할 수 있다.
－06_“재난 대응을 위한 AI” 중에서

최근 수십 년간 빅 데이터 처리 기술과 AI가 눈부시게 발전하면서 디지털 트윈은 제조, 항공우주, 의료, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 제조 산업에서는 제품 설계부터 생산, 품질 관리, 유지보수에 이르는 전 과정에 디지털 트윈을 적용해 효율성을 높이고 불량률을 감소한다. 항공우주나 자동차 산업에서는 시스템 설계, 시뮬레이션, 유지보수, 모의 운전 훈련 등에 활용되어 안전성을 강화하고 비용을 절감한다. 의료 분야에서는 환자의 생체 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 디지털 트윈을 구축해 질병 예측, 치료 계획 수립, 신약 개발 등에 활용하고 있다. 스마트 시티에서는 도시 전체의 교통, 에너지, 환경 시스템을 디지털 트윈으로 모델링해 효율적인 도시 운영 및 관리를 가능하게 한다.
－09_“발전 분야 디지털 트윈과 AI” 중에서