AI, 전력 산업의 '운영 중추'로 부상... 효율 혁신과 탄소 관리 주도

인공지능(AI)이 에너지 가치 사슬 전반을 재편하며 전력 부문의 핵심 운영 중추로 빠르게 자리 잡고 있다.

AI가 방대한 데이터 분석 능력과 머신러닝 기술을 활용하여 발전, 송전, 소비에 이르는 전 과정의 프로세스를 최적화하는 동시에, 기후 변화 대응과 ESG 보고의 효율성을 혁신적으로 높이고 있다고 2일(현지시각) 에너지 전문 매체 오일 프라이스가 보도했다.

에너지 기업들은 AI를 활용해 기록을 디지털화하고, 지질 데이터를 분석하여 시추 경로를 최적화하며, 인적 오류를 최소화하고 있다. 특히 전력 부문에서는 AI가 재생에너지 통합을 촉진하는 데 결정적인 역할을 한다.

AI는 기상 패턴을 분석하여 태양광 및 풍력 에너지원의 간헐적인 출력을 정확하게 예측하고, 전력망 관리 개선, 에너지 생산 최적화, 실시간 수요 균형 조정 등에 활용되어 가동 중단 시간과 비용을 절감한다. Envision과 PowerFactor 같은 기업들은 AI를 통해 광범위한 재생에너지 설비를 관리하는 통합 플랫폼을 제공하고 있다.
나아가 AI는 현대 에너지 그리드의 '두뇌' 역할을 하며 스마트 그리드 구축에 필수적이다. Kraken Technologies와 같은 플랫폼은 AI와 머신러닝(ML)을 활용하여 간헐적인 재생에너지 공급과 실시간 수요의 균형을 맞추고, 수백만 개의 분산 에너지 자산(DER)을 조정하며 효율성과 안정성을 위해 운영을 자동화한다.

WeaveGrid와 Camus Energy는 AI를 활용해 전기차(EV) 충전과 같은 분산 자원이 전력망에 과부하를 주지 않고 통합될 수 있도록 돕는다.

AI는 또한 탄소 배출 및 ESG 관리 분야에서 혁신을 주도하고 있다. AI 기반 플랫폼은 데이터를 중앙 집중화하고, 운영을 최적화하며, 공급망을 모니터링하여 보고의 정확성과 효율성을 높인다.

Carbon Chain과 Watershed 같은 기업들은 AI와 ML을 활용해 특히 복잡한 스코프 3(Scope 3) 배출량, 즉 공급망 전체의 탄소 배출을 정확하고 세분화하여 측정 및 관리하는 솔루션을 제공한다.

예를 들어, Watershed의 '제품 발자국(Product Footprints)' 도구는 고급 AI 모델을 사용해 구매 품목의 원자재 추출, 제조, 운송 등 상위 단계를 추적하여 수작업의 부정확한 추정을 대체한다.
하지만 이러한 AI 발전은 새로운 도전 과제, 즉 급증하는 전력 수요를 야기하고 있다. 빅테크 기업들이 건설하는 거대한 AI 데이터 센터는 현재 1기가와트 이상의 전기를 소비하며, 이는 80만 가구 이상을 가동할 수 있는 전력량이다.

이로 인해 데이터 센터가 밀집된 주와 지역에서는 전기 요금이 전국 평균보다 훨씬 더 급증하고 있다.

실제로 전국에서 가장 많은 666개의 데이터 센터를 보유한 버지니아주는 8월 주거용 전기 요금이 전년 대비 13% 상승했으며, 이는 일리노이(15.8% 상승)에 이어 전국에서 두 번째로 높은 상승률이다.

일리노이주 역시 데이터 센터 수에서 네 번째로 많다. 이러한 상황은 정치권에서 소비자들이 데이터 센터 비용을 보조하도록 강요받는다는 비판을 낳고 있다.

이에 따라 데이터 센터가 자체 전력 공급을 제공하여 소비자에게 부담을 주지 않도록 하는 오클로(Oklo) 모델과 같은 새로운 전력 공급 솔루션의 채택 가능성이 높아지고 있다.


신민철 글로벌이코노믹 기자 shincm@g-enews.com