한국전력, 기상청과 손잡고 재생에너지 발전량 예측 기술 고도화

한국전력공사가 기상청과 손잡고 국내 기상정보를 활용한 재생에너지 발전량 예측 기술 개발에 나선다. 기상청의 한국형 수치예보모델(KIM)과 기상데이터를 전력 분야에 접목해 태양광·풍력 발전량 예측 모델을 개발하고 발전량 예측에 최적화된 기상정보 개선과 인공지능(AI) 기반 분석 기술 고도화를 추진한다. 올해 안에 모델 개발을 마무리한 뒤 실증을 거쳐 기존 해외 기상데이터 기반 모델을 단계적으로 대체하고 전력수요 예측과 전력설비 화재위험 분석까지 협력 범위를 확대할 계획이다.

16일 한국전력에 따르면 기존 해외 기상데이터에 의존해 온 발전량 예측 체계를 국내 데이터 기반으로 전환하는 방안을 추진한다. 이에 따라 한전은 기상청과 최근 정부대전청사에서 기술교류회를 열고 기상정보를 활용한 인공지능(AI) 예측 기술의 개발 현황과 추가 협력 과제를 논의했다.

이 자리에서 한전은 기상청 데이터를 활용해 개발 중인 재생에너지 발전량 예측 모델의 성과를 공유했고 기상청은 한국형 수치예보모델(KIM)을 소개했다. 또 양측은 발전량 예측에 적합한 기상데이터를 확보하기 위한 개선 방안과 데이터 활용 확대, 신규 AI 서비스 개발 가능성 등을 논의했다.

한전은 올해 안에 기상청 데이터를 활용한 발전량 예측 모델 개발을 마무리할 계획이다. 이후 실증을 거쳐 성능을 검증하고 기존 해외 기상데이터 기반 모델을 단계적으로 대체한다는 방침이다.
기상정보의 활용 범위도 넓힐 계획이다. 한전은 재생에너지 발전량 예측뿐 아니라 전력수요 예측과 전력설비 화재위험 분석에도 기상데이터를 활용하는 방안을 추진하고 있다. 기상 변화가 전력 소비와 설비 운영에 미치는 영향을 분석해 수급 관리와 안전 대응에 활용하겠다는 취지다.

전력산업에서 기상정보의 중요성은 재생에너지 확대와 함께 커지고 있다. 태양광과 풍력은 발전량을 필요에 따라 조절하기 어려워 날씨에 따른 변동을 미리 파악하는 것이 중요하다는 게 업계의 설명이다. 발전량 예측의 정확도가 높아지면 전력 수급 계획을 세우고 변동성에 대응하는 데 도움이 될 것으로 보고 있다.

양측은 지난 2022년 첫 업무협약을 체결한 뒤 협력을 이어왔다. 지난 6월에는 AI·빅데이터 기반 전력수요 및 발전량 예측 기술 개발을 위해 협약을 갱신하고 데이터 공동 활용과 서비스 개발을 추진해 왔다.

앞으로의 과제는 국내 기상정보를 활용한 예측 모델의 정확도와 안정성을 입증하는 것이다. 해외 데이터 기반 모델을 실제로 대체하려면 기존 모델과의 성능 비교를 통해 예측 오차와 현장 적용성을 확인해야 한다는 게 업계의 설명이다. 기술 개발을 넘어 실증과 검증까지 성과를 낸다면 국내 기상정보 활용 확대와 전력 운영 효율화라는 목표를 달성할 것으로 기대된다.

한전 관계자는 "기상청 데이터를 활용한 재생에너지 발전량 예측 모델의 개발과 운영 적용을 위한 준비를 이어가는 등 양 기관의 협력이 구체적인 성과로 이어지고 있다"며 "한전의 전력 데이터·AI 기술과 기상청의 고품질 기상 데이터를 결합해 전력망을 안정적으로 운영하고 국민이 체감할 수 있는 전력 서비스를 구현하겠다"고 말했다.

이진성 글로벌이코노믹 기자 herojin@g-enews.com