[에너지산업신문]
| RE100, ESG 경영…핵심은 재생에너지
재생에너지의 중요성이 날로 증가하고 있다. RE100, ESG경영 등 기후변화와 탄소중립 대응 전략이 강조될수록 재생에너지 수요는 급증하게 될 것이다. 장차 도입될 전력구매계약(PPA)을 통한 재생에너지 공급자격을 확보하는 기업도 늘어나고 있다.
하지만 재생에너지는 무턱대고 도입해선 안 된다. 그 전에 꼭 체크해야 할 키워드가 있다. 바로 ‘예측’이다. 불확실한 세상에서 맥락을 파악해 미래상을 예측해야 비교적 정확한 의사 결정을 할 수 있다. 주식 시장에서 차트나 현금흐름을 분석하는 것도 다 예측을 위한 것이다. 인공지능이 일종의 ‘예측 엔진’이라는 주장도 있다. 인공지능이 탑재된 자율주행차가 센서를 통해 입력된 데이터를 분석하고, 다른 차의 경로나 도로 상황을 ‘예측’해서 운전해 주기 때문이다.
현재 전력거래소가 운영하는 소규모 전력중개시장에서는 예측 정확성 기반으로 중개사업자에게 보상 또는 징벌을 가하는 예측재고정산금 제도가 있다. 오차율이 8% 이하면 kWh당 3원, 오차율이 6% 이하면 kWh당 4원을 지급한다. 3개월간 평균 오차율이 10% 이상이면 중개시장 참여가 제한된다. 사업용 재생에너지 발전소를 설치한다면 예측의 정확성은 수익성과 직결되므로 가장 중요하다.
| 제어 아닌 예측 통한 전력계통 안정성 확보
하지만 주 발전원이 원자력과 석탄화력인 전통적 전력산업은 예측보다는 제어에 초점을 뒀다. 특히 화력발전소는 예측 수치와 실제 수치 간 오차에 따라 변화하는 수요에 맞춰 동작할 수 있는 제어력과 유연성이 있다.
그래서 지금까지는 정확한 예측이 원칙이지만 약간의 빈틈을 허용해 왔다. 원자력과 화력 위주인 우리나라 전체 전력 수요를 예측할 때, 전수 조사와 같이 표본의 양과 질이 늘어나면 ‘큰 수의 법칙’에 의해 오차와 불확실성이 눈에 띄게 줄어든다.
하지만 이제 전력산업은 제어보다는 예측에 중점을 둬야 할 시기가 도래했다. 예측 중심인 재생에너지 발전원이 급속도로 증가하고, 제어 중심인 화력발전 용량은 점점 퇴출되는 추세이기 때문이다.
더구나 다른 나라와 전력계통 연계가 안 된 우리나라야말로 예측이 필수다. 변동성이 큰 재생에너지 발전원은 늘리면서 전력계통 운영을 안정화 최적화하는 방법은 정확한 예측 뿐이다.
| 예측 정확도 향상의 가장 중요한 열쇠, 빅데이터
앞서 언급한 것처럼 인공지능은 예측과 분류 등에 주로 응용된다. 데이터의 양이 적으면 투입되는 데이터에 따라 알고리즘과 학습방법도 달라진다.
그런데 고성능 CPU에 단위 시간당 집적할 수 있는 빅데이터의 양은 해마다, 아니 매순간 기하급수적으로 증가하고 있다. 그에 따라 예측의 정확도는 더 올라간다.
인공지능은 이제 더 이상 알고리즘이나 학습방법에 매이지 않는다. 그 대신 다양한 종류의 방대한 데이터를 수집해 쌓아놓으면 알아서 예측하고 분류한다. 예측 결과가 더욱 정확해지는 것은 두말할 나위가 없다.
필자가 소속된 회사인 해줌은 가히 재생에너지와 수요자원 빅데이터의 보물창고라고 할 수 있다. 해줌이 전국에 4000여 개 이상의 태양광 발전소와 1000여 개 이상의 수요자원에서 데이터를 수집하고 있기 때문이다.
해줌 보유자원의 가장 큰 특징은 방방곡곡에 소규모 발전 및 수요자원이 널리 많이 퍼져 있는 점이다. 전국 각지의 기상과 지형 조건을 반영한 발전량 실측 및 예측 데이터를 보유하고, 적절한 자원구성 조합을 통해 예측 오차율을 최소화할 수 있는 노하우도 확보했다. 이를 기반으로 해줌은 예측 분석과 실측 데이터 비교를 통한 예측 모델 고도화를 수행해 왔다.
해줌은 진화를 거듭하는 전력시장에 대응하기 위해 태양광뿐만 아니라 풍력발전과 전기차 등의 자원 및 이와 관련된 빅데이터를 확보하고, 예측기술을 개발하고 있다. 재생에너지와 수요자원, 전기차 등을 연계한 종합적인 가상발전소(VPP) 운영 기술과 플랫폼도 구축하고 있다.
해줌은 이러한 기술력을 바탕으로 고객의 에너지 비용을 최소화하고 편익은 극대화하는 빅데이터 기반의 종합 에너지 서비스 회사로 도약하고 있다.
강동주(해줌 연구소장, 경영학박사/공학박사)
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