에너지연 AI 활용해 탄소중립 이끌 '도시 전기화' 핵심기술 개발

연구진 단체 사진. 왼쪽 부터 김종규 박사, 김민휘 박사, 한광우 박사, 정동은 학생연구원, 안영섭 박사, 주홍진 박사. 에너지연 제공

한국에너지기술연구원(이하 에너지연) 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 '도시 전기화'를 실현하는 핵심 기술을 개발했다. 도시 전기화는 화석연료 사용을 줄이고 건물 일체형 태양광 기술 등을 도입해 도심의 에너지원을 재생에너지로 전환하는 것을 뜻한다.

에너지연은 신재생시스템연구실과 에너지ICT연구단 공동연구팀이 도시 전력망 안정성 문제 해결을 위한 에너지 관리 알고리즘과 시스템을 구현했다고 11일 밝혔다.

도시 전기화는 국내선 생소하지만 미국과 유럽에선 탄소중립과 지속 가능한 도시 환경 조성을 위한 핵심 전략으로 추진하고 있는 분야다. 전기화가 진행된 도시는 재생에너지에 대한 의존도가 높아 날씨에 따라 에너지 공급 변동성이 큰데, 이는 곧 전력 건물별 수요 불일치를 일으켜 전력망의 안정적 운영을 어렵게 하는 원인이 된다. 한파나 폭염 등 극단적인 기상 현상에선 특히 대규모 정전 등을 일으킬 수 있어 이에 대비한 대안 마련이 필요한 상태다.

에너지연 공동연구팀은 이 같은 문제 해결을 위해 AI 분석 결과가 적용된 에너지 관리 알고리즘을 개발하고 시스템으로 구현했다.

연구진이 개발한 에너지 관리 시스템을 모니터링 하고 있다. 에너지연 제공

연구팀은 AI를 이용해 건물별 에너지 사용과 재생에너지 생산 패턴을 분석하고 날씨, 사람의 행동 패턴, 재생에너지 설비 규모와 운영 상황 등 복잡한 변수가 전력망에 미치는 영향을 파악했다. 그 결과 연간 1.7일이 대규모 정전 등에 노출된 것을 확인했다.

연구팀은 발생 가능성은 낮지만 발생 땐 큰 영향을 미치는 사건을 뜻하는 '저확률 고영향 이벤트'가 전체 전력망의 안정성과 운영 비용에 결정적 영향을 미치는 것을 확인하고 분석 내용을 알고리즘과 시스템으로 구축했다. 개발된 알고리즘은 건물 간 에너지 공유를 최적화하고 피크 수요와 피크 발전을 효과적으로 관리한다. 또 일상적인 에너지 균형 유지뿐 아니라 저확률 고영향 이벤트에 대응해 극단적인 상황에서도 전력망의 안전성을 확보할 수 있다.

개발된 시스템을 도시 전기화 환경을 재현한 커뮤니티 단위에 적용한 결과 자급자족률 38%, 자가소비율 58%를 보였다. 시스템이 적용되지 않았을 때 각각 20%, 30%에서 개선된 수치다. 전기요금도 18% 절감할 수 있다. 실증에 적용된 연간 에너지 소비량은 107MWh(메가와트시)로, 해외 연구기관의 시스뮬레이션 기반 연구보다 7배 크게 진행돼 실제 도시 환경 적용 가능성을 높였다.

논문 주저자인 에너지ICT단 한광우 박사는 "AI를 활용해 도시 전기화의 효율을 높이고 전력망 안정성 문제를 해결할 수 있다는 점과 저확률 고영향 이벤트 관리의 중요성을 보여준 결과"라며 "향후 다양한 도시 환경에 적용해 에너지 효율을 높이고 전력망의 안정성을 개선해 궁극적으로 탄소중립 실현에 크게 기여할 수 있을 것"이라고 말했다. 임효인 기자