<그래픽=채민선 기자>   ©중기이코노미

구글 딥마인드는 구글 데이터센터의 전력제어에 인공지능기술을 적용해 전력감축에 성공했다. 각종 센서에서 수집한 온도, 펌프속도, 소비전력데이터로 인공지능엔진을 훈련해 냉각전력을 40% 감축하는 등 전체 전력사용량을 15% 줄였다. 딥마인드는 현재 영국 전력회사와 추가 설비없이 수요·공급 최적화를 통해 영국 전체 전력비용을 10%까지 감축하는 프로젝트를 진행하고 있다. 

IBM연구소는 2013년 미국 에너지부의 지원을 받아 인공지능엔진을 재생에너지 분야에 적용하는 연구를 시작했다. 2015년에는 기상정보업체 웨더컴퍼니의 기상자료를 확보했고, 이를통해 IBM연구소는 기상 데이터를 적용한 다양한 예측모델을 결합해 15분에서 30일 후의 일사량, 풍속 등을 예측해 재생에너지 생산과 제어에 활용한다. 

GE는 인공지능을 풍력발전기의 터빈제어, 석탄발전소의 보일러제어에 적용해 발전효율은 높이고 공해물질은 감축시켰다. 전력망에도 인공지능기술을 적용해 전체 효율을 높여, 세계적으로 2000억달러에 이르는 비용을 절감할 것으로 기대하고 있다.

4차산업혁명을 주도하는 인공지능이 재생에너지 분야에서도 핵심기술로 떠올랐다. 인공지능이 재생에너지의 불확실성을 감소시켜 효과적인 시스템통합을 가능하게하기 때문이다. 인공지능은 태양광, 풍력발전량 및 전력수요를 정확하게 예측하고 화석연료 발전량을 조절하며, 스마트그리드를 통해 효과적인 전력 저장·전송을 가능하게 하는 등 재생에너지 분야 전반에 걸친 혁신을 촉진하고 있다. 

인공지능을 융합한 재생에너지 관련특허출원도 증가했다. 8일 특허청에 따르면 인공지능 융합 재생에너지 특허는 2006년부터 2017년까지 총 253건이 출원됐다. 2006년부터 2012년까지는 연평균 11건 수준이었지만 이후 꾸준히 증가해 2016년 40건, 2017년 47건에 달했다.

출원인별로 보면 삼성전자가 20건으로 가장 많았고 한국전력공사가 15건이었다. 중소기업도 75건으로 중소기업 출원도 활발했다.

기술별로는 발전소·전력계통 전반의 상태 진단기술이 98건, 수요예측 및 관리 58건, 발전장치 제어 41건, 전력망 제어 26건, 발전량 예측 23건, 배터리 충·방전 제어가 7건이다. 

특허청 손창호 에너지심사과장은 “정부에서 2030년까지 재생에너지 발전비중을 20%까지 높이기로 계획한 만큼, 향후 국내 재생에너지 시장은 더욱 커질 것으로 전망된다”며 “이러한 재생에너지 확대가 화석연료 감축, 전력비용 감소 등의 실질적 효과로 이어지기 위해서는, 인공지능을 융합한 기술과 관련특허를 적극적으로 확보해 재생에너지 분야의 효율성을 높여야 한다”고 강조했다.

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