전력산업 메가트렌드 - 3 (디지털화, Digitalization)

디지털화(Digitalization)

디지털 기술은 빅데이터, D&A(Data&Analytics), 인공지능, 블록체인, 클라우드, 사물인터넷 등 4차 산업혁명 관련 기술을 포괄하는 폭넓은 기술을 의미한다. 최근 센서 및 데이터 스토리지 비용 감소, 머신러닝, 딥러닝과 같은 고급 분석 기술, 사람 및 사물 간 연결성 확장 및 향상으로 디지털 기술은 빠르게 확산, 성장하고 있다. 이러한 디지털 기술은 여러 산업 분야와 만나 산업 분야의 디지털화(Digitalization)를 만들며 큰 변화를 가져오고 있다.

에너지 산업에서의 디지털화는 디지털 기술을 에너지 시스템에 접목하여 데이터의 수집, 분석, 연계, 예측을 가능하게 하고 현재 에너지 시스템의 문제점을 해결할 수 있는 해결책으로 주목받고 있다. 대표적으로 재생에너지원의 생산 간헐성과 변동성, 계통 연계의 불안정성 이에 따른 수요, 공급 관리 불균형 등 문제점을 완화시킬 수 있을 것이며, 전기화 시대에 맞춰 에너지원 중 유일하게 효율화가 가능한 전기에너지의 고효율적인 생산, 소비를 이끌어 낼 것으로 기대되고 있다.

에너지 디지털화는 에너지의 1차 에너지 생산-발전-송배전-소비까지 에너지 산업 생태계 전반에 큰 변화를 가져올 것이며, 지능형 센서, 4G, 5G와 같은 이동통신기술 등을 활용한 전력망 구축과 각종 플랫폼을 통해 에너지 산업은 새롭게 형성되고 새로운 비즈니스 모델이 지속적으로 등장할 것이다.

Source : 삼정KPMG 경제연구원

에너지 시장의 디지털화 적용분야

에너지 디지털화는 클라우드를 통해 공유되는 에너지 디지털 데이터가 분석 툴을 거쳐 공용 플랫폼으로 연결되어 에너지 산업의 모든 가치사슬에 적용된다. 전기에너지의 경우 발전 부문에서는 출력 최적화, 예측정비, 안전관리, 운영 효율화, 송배전 부문에서는 유지보수 자동화 시스템, 데이터 기반의 고장 예측, 부하 예측, 자산관리 최적화, 재생에너지 및 분산전원 관리에 적용이 될 수 있다. 수요자 측면에서는 수요관리, 에너지 효율화가 적용될 수 있으며 판매 부문에서는 스마트그리드, 실시간 시장 운영 및 가격 설정 등을 통해 운영 최적화를 할 수 있고, 나아가 에너지 생산과 소비가 동시에 이루어지는 에너지 프로슈머 환경을 조성할 수 있다.

Source : 삼정KPMG 경제연구원

에너지 디지털화 시장현황

에너지 디지털화 시장은 2025년 640억 달러까지 증가할 전망이며 점차 프로슈머 개념을 접목 가능한 분산형 재생에너지원 및 스타트 홈 중심으로 디지털 시장이 전환될 전망이다. IEA에 따르면 미래형 전력망을 위한 디지털 전력 인프라와 소프트웨어에 대한 투자는 이미 가스, 화력 발전과 같은 기존 발전원에 대한 글로벌 투자를 넘어선 것으로 나타났다.

Source : Bloomberg New Energy Finance, 기타(유연성 설비, 재생에너지 O&M)

에너지 디지털화로 인한 산업생태계 변화

4차 산업혁명 기반 기술들이 에너지산업에 접목되어 디지털화가 진행되고, 이중 핵심인 AI 기반의 기술력 중심으로 산업의 트렌드가 이동하고 있다. 특히 친환경 에너지시스템으로의 전환을 위해 고효율 저소비 구조로의 변환이 필요한 시점에서 AI는 중요한 역할을 담당한다. AI는 현재 태양광·풍력 발전량, 화석연료 발전량 조절, 전력 수요 예측, 스마트그리드를 등을 통해 발전 및 재생에너지 분야에 기여하고 있으며, 향후 데이터와 알고리즘을 기반으로 운영 상태를 지속적으로 최적화하고, 전력망의 문제 및 결함을 정확히 예측할 수 있는 기술로 성장할 것이라고 전망되고 있다.

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AI기반 에너지신산업은 크게 전력망 활용 분야와 기타 분야로 구분할 수 있다.

전력망 활용 분야

출력최적화

• AI를 이용하여 각 자원을 실시간으로 제어 후 발전효율을 최적화

부하예측

• 단기 부하예측은 계통 운영자 - 전력 시스템 운영, 소비자 - 최적의 에너지 운영에게 모두 필수
• 머신러닝과 같은 AI 기술의 접목은 이미 보편화되었으며 영국의 National Grid사는 구글의 DeepMind를 공급, 수요 예측에 활용

수요관리

• 머신러닝, 딥러닝 등에 기반한 인공지능 기술을 접목하는 경우, 사용자의 에너지를 더욱 스마트하게 사용할 수 있을 것으로 전망

기타 활용 분야

태양광

• 태양광 발전소 건설 시 기본적인 지리 정보와 기상데이터 등 주변 환경 데이터를 입력하여 AI가 데이터를 분석
• 디자인이나 적정 패널의 종류, 크기, 기울기, 간격, 구조물 등을 입력하면 최적화한 설계를 완성하고, 발전량, 수익률 등을 빠르게 얻을 수 있음

Source : GE, digital twins to help solar farm operators based on AI

풍력

• 국내에서는 기존 설치된 풍력발전기의 실제 운영 데이터를 이용한 딥러닝 강화학습모델을 통해 생산전력의 15% 이상 증가율을 확보
• 미국 GE사는 Digital Wind Farm AI 솔루션(인공지능 기술) 활용 시, 기존 풍력 발전기 대비 전력생산을 20% 증대할 수 있다는 사실을 발표

Source : GE, digital wind farm AI

에너지 디지털화가 에너지 공급과 수요에 미치는 영향

공급

디지털 기술로 다양한 분야의 모델링이 향상되면서 전력부문은 설비 운영 및 유지비용을 감소하고, 네트워크의 효율성 개선, 예상치 못한 정전 및 가동 중단 시간을 줄여 설비의 수명을 연장할 수 있고 이는 유틸리티의 수익성으로 이어질 것이다.

수요

스마트 장비와 데이터 분석의 결합은 설비의 예방적 유지보수, 작업 프로세스 개선, 안전성 향상을 가져오고, 이는 발전 효율과 작업 생산성을 증가시켜 에너지 수요를 감소시킬 수 있다. 다만 연결성과 자동화 기술은 에너지 효율성을 크게 증가시키지만 에너지 사용에 대한 부담을 감소시켜 오히려 더 많은 에너지를 사용하는 에너지 리바운드 효과(rebound effect)가 발생할 수 있다.

Source : 에너지경제연구원, 삼정KPMG 경제연구원 재구성

에너지 디지털화가 에너지 시장에 미치는 영향

에너지 디지털화는 시스템의 전기화, 분산화의 성장과 함께 수요와 공급의 경계를 허물 수 있는 기술로 소비자가 실시간으로 수요와 공급의 균형을 맞추는 데 있어 직접적으로 상호작용할 수 있는 기회를 창출할 것이다. 에너지 시스템에 있어서 디지털 기술은 크게 1) 수요반응 2) 재생에너지 3) EV 충전 4) 분산전원 분야에 기여할 것이며, 이 분야의 통합 관리와 확산 그리고 스마트화를 이룰 것이다. 에너지 기업들은 가치사슬 전 분야에서 디지털화를 통해 효율성 향상과 비용 절감을 추구하고, 소비자와 플랫폼 중심의 신규 비즈니스 모델을 개발해야 한다. 동시에 데이터, 클라우드의 기술 도입으로 인해 발생할 수 있는 프라이버시 침해, 사이버 보안 및 정보의 소유권 문제, 작업환경의 변화와 같은 리스크의 대비책이 필요할 것이다.

에너지 디지털화에 따른 에너지 데이터 활용 강화 방안

우리나라는 한국형 뉴딜의 활성화, 데이터 댐, D.N.A(Data, Network, AI)등의 초석을 마련하기 위해 데이터 3 법 개정안을 통과시켰으며, 이를 통해 에너지 분야에서도 데이터 활용이 강화될 것으로 전망된다. 데이터 3법 시행에 따른 에너지 데이터 활용 강화 방안은 아래와 같다.

1. 한국형 뉴딜의 성공을 위해 에너지 부문 데이터 활용 활성화 필요
2. 에너지 빅데이터 활성화를 위한 유인책 필요
   • 에너지 빅데이터 가치사슬 내 이해관계자 모두에게 혜택이 돌아갈 유인책 필요
3. 조사통계와의 연계활용방안 모색
   • 빅데이터만으로 도출하기 힘든 특성(인적 특성, 설비 특성)을 분석에 포함하기 위해 조사통계와 빅데이터의 연계가 필요
4. 개인정보 보호를 위한 균형점
5. 양질의 데이터 생산·활용을 위한 활용방안 모색 필요
   • 에너지데이터는 타 분야 데이터보다 이해하기 어렵고 복잡하므로 정확한 데이터 제공과 데이터 활용 컨설팅이 양질의 결과를 유도할 수 있음

Reference

• 에너지 산업의 디지털화가 가져올 미래 - KPMG
• AI 기반 에너지산업 디지털화로 인한 산업생태계 대변화 - KEA
• 데이터 3법 시행에 따른 에너지 데이터 활용 강화 방안 연구 - 에너지경제연구원