업계 관찰: 인공 지능 및 에너지 시장

에너지 산업의 위기로 인해 사업자는 가격 변동성, 수요 증가, 환경 영향 감소 등 혁신적인 솔루션이 필요한 다양한 과제에 효과적으로 대응해야 하는 상황에 직면하게 되었습니다. AI가 제공할 수 있는 지원을 통해 이해관계자는 이 영역과 관련하여 증가하는 규정에 맞춰 내부 규정 준수 메커니즘을 구현해야 할 필요성보다 앞서 나갈 수 있습니다.

에너지 산업이 직면한 위기로 인해 사업자는 지정학적 요인에 의해 영향을 받는 가격 변동, 수요 증가, 환경에 미치는 영향을 줄여야 하는 필요성 등 다양한 과제에 효과적으로 대응해야 합니다. 이러한 복잡한 상황에서 인공 지능(“AI”)은 성공적인 솔루션을 찾는 데 효과적인 수단이 될 수 있습니다. 인공 지능의 광범위한 적용은 종종 에너지 주제와 교차하는 경우가 많습니다. 특히 데이터 기반 결정을 내리고 변화하는 요인에 대한 즉각적인 대응을 보장해야 하는 필요성에서 기계 학습이 가장 중요합니다. 이러한 맥락에서 우리는 스마트 그리드와 자동화된 재생 에너지 최적화 프로세스를 잊지 않고 소위 "알고리즘 거래"에서 "스마트 홈"에 이르는 기술 솔루션을 고려해야 합니다.

스마트 그리드

인공지능은 에너지 소비자와 유통업체의 네트워크에서 중요한 역할을 합니다. 전력망의 분산화 및 디지털화로 인해 활성 참여자 수가 증가하는 동시에 전력망 균형을 유지하기가 어려워졌습니다. 동시에, 태양광 및 풍력 에너지와 같은 불규칙한 에너지원의 증가로 인해 부유 소비에 신속하게 적응할 수 있는 전력 분배가 필요하며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 배전 시스템 운영자(“DSO”)가 관리하는 스마트 그리드는 지역 중저압 배전 범위에 속하며 전력뿐만 아니라 데이터도 전송합니다. 소스에서 최종 지점까지 스마트 그리드 관리는 소비량 측정, 인프라 실시간 모니터링, 개별 전원 공급 지점의 전력 관리를 가능하게 하는 원격 제어 시스템을 통해 수행됩니다.

인공지능과 거래

인공지능의 예측력은 전력 거래에서 더 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 인공지능을 사용하면 대량의 과거 시장 또는 날씨 데이터를 체계적으로 평가하는 것이 더 쉬워집니다. 또한, 앞서 살펴본 바와 같이 더 나은 예측은 전력망 안정성과 공급 보안을 보장합니다. 이러한 전제 하에서 일부 인공 지능 알고리즘은 이미 금융 시장에서 일어나고 있는 상황에 따라 독립적인 거래(알고리즘 거래 또는 자동 거래)를 수행할 수 있을 만큼 지능적인 것으로 입증되었습니다.

인공지능 가정 소비

소비자가 인공지능을 통해 전력 시스템에 연결되면 안정적이고 친환경적인 그리드에 기여할 수 있습니다. 스마트 홈, 스마트 미터 등의 솔루션은 이미 존재하지만 아직 널리 채택되지는 않습니다. 스마트 홈에서는 연결된 장치가 전기 시장 가격에 반응하고 가구 사용 패턴에 적응하여 전력을 절약하고 비용을 절감합니다.

규제는 어떤 변화를 가져올까요?

이 경우 에너지 시장에서 인공지능 시스템을 사용하는 기업은 사용하는 시스템과 관련된 규제 요구 사항을 법적 관점에서 고려하기 시작해야 합니다. 실제로 인공지능 사용에 대한 논의는 윤리 및 위험 기반 접근 방식을 기반으로 하고 인공지능 시스템의 신뢰성이라는 구체적인 목표를 가지고 있는 인공지능 법안의 입법 진행과 교차합니다. 따라서 AI 시스템에 대한 접근 방식은 시스템과 관련된 위험에 대한 평가를 기반으로 해야 하며 시스템의 위험이 높은지 낮은지 여부에 따라 다양한 규정 준수 메커니즘을 고려해야 합니다.

규정 준수(EU 규정이 확정되면 상당히 엄격해질 가능성이 있음) 외에도 운영자는 AI 사용의 다른 측면에 대한 EU 권장 사항도 고려해야 합니다. 특히, 2020년 10월 민사책임 문제는 인공지능 산업에 대한 규정 초안을 작성하는 유럽 의회 결의안의 주제가 되었습니다. 초안은 고위험 시스템 운영자를 위한 엄격한 책임 메커니즘을 제안하며 공개 의견을 요청했지만 아직 구속력 있는 텍스트로 변환되지 않았습니다.

이러한 불확실성을 감안할 때, 거래자, 유통업체, 상업 사용자 등 에너지 산업의 운영자는 인공 지능의 장점을 최대한 활용하기 위해 인공 지능 문제에 점점 더 많은 관심을 기울여야 합니다. 가장 중요한 것은 향후 규정을 준수하고 잠재적 경쟁자에게 불리할 수 있는 AI 시스템에 대한 금지 또는 제한을 피하기 위해 사전에 내부 규정 준수 메커니즘을 구현하는 것이 중요할 것입니다.

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