에너지기술연구원, 실증 테스트로 효과 검증
[파이낸셜뉴스] 한국에너지기술연구원이 도심 재생에너지 사용에 인공지능(AI)을 활용해 전기요금을 18% 절약하는 기술을 개발했다. 특히 이 기술을 적용한 커뮤니티 단위의 건물들은 전기 자급자족률이 38%, 자가소비율이 58%에 달했다.
11일 에너지기술연구원에 따르면 도시 전기화는 화석연료 사용을 줄이고 건물 일체형 태양광 등을 도입해 도심의 에너지원을 재생에너지로의 전환을 목표로 한다. 전기화가 진행된 도시는 재생에너지에 대한 의존도가 높아 날씨 변화에 따라 에너지 공급의 변동성이 크다.
때문에 건물별 전력 수요의 불일치를 일으키고 전력망의 안정적 운영을 어렵게 한다. 또한 급격한 한파, 극심한 폭염 등 극단적인 기상 현상에 의한 '저확률 고영향 이벤트'는 급격한 에너지 수요 증가와 에너지 생산 제한을 유발해 대규모 정전을 일으키는 등 도시의 전력망 안정성을 크게 위협할 수 있다.
연구진은 AI 분석 결과가 적용된 에너지 관리 알고리즘을 개발하고 시스템으로 만들어 테스트한 결과, 전기 요금이 기존 대비 18% 절감하는 효과를 거뒀다.
이 테스트는 도시 전기화 환경을 재현한 커뮤니티 단위에 적용했다. 특히 실증에 적용된 연간 에너지 소비량은 107메가와트시(㎿h)로, 해외 선진기관의 시뮬레이션 기반 연구보다 7배 크게 진행돼 실제 도시 환경 적용 가능성을 높였다.
먼저 AI를 이용해 건물별 에너지 사용과 재생에너지 생산 패턴을 분석했다. 또 날씨, 사람의 행동 패턴, 재생에너지 설비 규모와 운영 상황 등 복잡한 변수가 전력망에 미치는 영향을 파악했다. 특히 연간 단 1.7일에 불과한 저확률 고영향 이벤트가 전체 전력망의 안정성과 운영 비용에 결정적인 영향을 미치고 있다는 것을 알아냈다.
에너지기술연구원 한광우 박사는 "시스템이 적용되지 않은 건물이 자급자족률 20%, 자가소비율 30%를 나타내는 것에 비해 비약적으로 개선된 수치"라고 설명했다.
monarch@fnnews.com 김만기 기자
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