향후 10년(2024년) 에너지 관리 분야 인공지능 발전 전망

액센츄어(Accenture) 보고서에 따르면, 에너지 분야에 인공지능을 적용하면 2035년까지 에너지 효율을 20% 향상시킬 수 있을 것으로 예상됩니다.

에너지 관리 산업을 재편하는 데 인공지능이 어떤 역할을 하게 될까요?

최근 몇 년 동안 인공지능은 에너지 및 전력 산업에서 점점 더 중요한 기술이 되었습니다. 다양한 에너지 관련 활동을 자동화하고 최적화하여 운영 효율성과 비용을 높이고 에너지 관리를 개선하며 환경에 미치는 부정적인 영향을 줄입니다. 수요예측은 에너지산업에서 인공지능이 활용되는 가장 중요한 분야 중 하나이다. 유틸리티는 소비자 행동, 날씨 패턴 및 기타 변수에 대한 데이터를 분석하여 에너지 사용량을 보다 정확하게 예측할 수 있는 인공 지능 시스템의 도움으로 자원 할당 및 관리를 개선할 수 있습니다.

인공지능의 도움으로 에너지 생성과 분배가 최적화될 수 있습니다.

예를 들어, 기계 학습 알고리즘은 태양광 또는 풍력 발전 단지의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 미래 에너지 생산에 대해 예측할 수 있습니다. 때때로 재생 에너지의 불규칙한 출력은 운영자가 관리하기 더 쉬울 수 있습니다. 에너지 산업에서 인공지능의 가장 중요한 응용 분야 중 하나는 건물 에너지 관리 분야입니다. 인공 지능 장치는 건물의 에너지 사용량을 모니터링 및 평가하고, 낭비적인 행동을 식별하고, 개선을 위한 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이는 건물 소유자와 거주자의 탄소 배출량을 줄이면서 상당한 금액의 비용을 절약할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

에너지 인텔리전스

공공 기관에서 인공 지능(AI)의 기계 학습, 컴퓨터 비전과 같은 기능을 활용하여 이점을 얻을 수 있는 방법은 많습니다. 여기에는 수요 예측의 정확성 향상, 에너지 생산 및 분배의 효율성 향상, 장비 문제 해결 속도 향상이 포함됩니다. 시설에서 제공하는 서비스의 효율성과 품질을 향상시키면서 비용을 절감합니다.

유틸리티 기업은 증가하는 수요를 충족하기 위해 에너지 생산 및 분배를 최적화하는 동시에 시스템의 신뢰성과 비용 효율성을 유지해야 한다는 압력이 커지고 있습니다. 이에 에너지·전력산업에서는 이러한 과제를 해결하기 위해 인공지능 기술을 적극적으로 연구하고 있다. 에너지 및 전력 산업에 인공지능을 적용하는 것은 스마트 그리드 관리, 에너지 예측 및 최적화, 장비 고장 경고 및 유지 관리 등 다양한 측면을 포괄합니다. 유틸리티는 AI 기술을 활용하여 재생 에너지를 통합하고 에너지 저장 및 분배를 제어하는 ​​그리드의 능력을 향상시켜 재생 에너지 사용과 관련된 다양한 문제를 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 전력 시스템의 신뢰성과 안정성을 높이는 동시에 비용을 절감하고 에너지 생산을 보다 지속 가능하게 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

에너지 분야 인공지능의 10가지 트렌드

스마트 그리드

스마트 그리드는 인공지능 기술을 활용하여 에너지 관리에 구현되는 혁신적인 개념입니다. 스마트그리드는 기존 전력 인프라와 인공지능 등 첨단 기술을 결합해 발전, 송전, 이용 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다.

인공 지능 알고리즘은 스마트 계량기, 센서 및 IoT 장치의 실시간 데이터를 평가하여 이상 현상을 감지하고 장비 고장을 예측하며 에너지 흐름을 최적화할 수 있습니다. 인공 지능은 유틸리티가 에너지 분배를 지능적으로 조절함으로써 공급과 수요 사이의 최적의 균형을 찾는 데 도움이 됩니다. 에너지 낭비가 줄어들고 전체 그리드의 효율성이 크게 향상됩니다. 인공지능은 에너지 관리 산업에 큰 영향을 미치게 될 것입니다.

Microgrid

마이크로그리드는 더 크고 중앙화된 전력망 시스템에 의존하지 않고 독립적으로 작동할 수 있는 소규모 독립 전력망입니다. 마이크로그리드 제어 시스템은 인공 지능과 기계 학습 기술을 사용하여 에너지 흐름을 관리하고 에너지 효율성을 극대화합니다. 마이크로그리드는 재생 가능 에너지를 통합하고 정전 시 백업 전력을 제공하는 능력으로 인해 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

에너지 도난 및 사기 감지

에너지 도난은 누군가 불법적으로 전력망에서 전력을 빼앗을 때 발생합니다. 에너지 통계 또는 사용량을 허위로 표시하는 것은 에너지 사기로 간주됩니다. 인공 지능과 머신 러닝을 활용한 자동화된 이상 탐지는 공공 기관에 잠재적인 문제를 경고할 수 있습니다. 이를 통해 에너지 공급자는 자산을 보호하고, 불필요한 에너지 사용을 줄이며, 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다.

그리드 관리, 에너지 효율성 및 수요 대응

지속 가능한 에너지 관리는 에너지 효율성 향상에 크게 의존하며 인공 지능은 이 점에서 매우 중요합니다. AI 시스템은 소비 습관을 분석하고 에너지 모델을 구축하여 비효율성을 찾아내고 낭비를 줄이는 솔루션을 제공할 수 있습니다.

인공지능을 통해 수요 대응 프로그램을 통해 수요가 많은 기간 동안 에너지 사용을 줄일 수 있습니다. 소비자는 인공 지능 스마트 장치 및 홈 자동화 시스템을 사용하여 수요 대응 노력에 참여하여 전력망 혼잡을 완화하고 보다 깨끗한 에너지 환경을 지원할 수 있습니다.

에너지 거래

에너지 거래는 에너지 전달의 시간 민감성으로 인해 다른 상품 거래와 다릅니다. 에너지 딜러에게 이는 에너지 시장이 더욱 유동화됨에 따라 어려움과 기회를 모두 제공합니다. 에너지 수요를 예측하고 거래자에게 에너지 가격에 대한 실시간 정보를 제공하는 것은 인공 지능과 기계 학습이 에너지 거래 시장의 효율성을 향상시킬 수 있는 두 가지 방법입니다.

에너지 딜러는 이 데이터를 사용하여 에너지 구매 및 판매 시기를 더 잘 정할 수 있습니다. PPA(전력구매계약)는 블록체인에서 실행할 수 있는 새로운 유형의 금융 계약입니다. 블록체인 기술의 채택은 더 빠른 거래를 가능하게 하고 관련 비용을 낮추며 기존 PPA 플랫폼보다 더 강력하고 안정적인 인프라를 기반으로 구축되므로 이러한 계약의 효율성을 높입니다.

그리드 보안

전력 인프라는 복잡성으로 인해 사이버 공격에 취약합니다.

인공 지능과 기계 학습을 통해 사이버 공격을 사전에 차단함으로써 모두에게 더 안전한 전력 시스템을 만들 수 있습니다. 데이터 분석은 에너지 사용 데이터에서 사이버 공격 지표를 찾는 데 사용됩니다. 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 사이버 공격이 감지되면 이에 대처할 수 있습니다.

예측 분석

예측 분석을 위한 인공 지능의 사용은 에너지 관리 분야에 중요한 추가 요소입니다. 에너지 소비 패턴, 기상 조건 및 장비 성능을 예측하는 것은 AI 시스템이 대량의 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 성공할 수 있는 모든 영역입니다.

예를 들어, 유틸리티는 AI 알고리즘을 사용하여 최대 에너지 수요를 예측함으로써 발전 및 배전을 개선할 수 있습니다. 이는 비용 절감 외에도 그리드 신뢰성도 향상시킵니다. 인공 지능은 에너지 공급업체가 에너지 사용량에 대한 정확한 예측을 통해 정보에 입각한 선택을 하고 자원 할당을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

Customer Engagement

에너지 업계 최초로 인공 지능과 머신 러닝을 활용하여 고객과의 상호 작용을 개선하고 있습니다. 에너지 산업 기업은 인공 지능과 기계 학습을 적용하여 소비자 요구를 더 잘 충족할 수 있습니다. 데이터 분석은 고객의 에너지 소비 패턴을 이해한 다음 이러한 패턴을 사용하여 소비자에게 행동 변화를 통해 에너지 사용을 줄이는 방법을 알려주는 데 사용됩니다.

생산 증대

에너지 산업 역시 인공지능과 머신러닝을 활용하여 생산량을 늘리고 있습니다. 예를 들어 석유 및 가스 산업에서는 유정 배치를 최적화하고 생산량을 늘리기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하고 있습니다. 기업은 지진 조사 및 기타 소스에서 수집된 데이터를 분석하여 석유 및 가스 시추 위치에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 판단을 내릴 수 있습니다. 이는 에너지 효율성을 향상시키는 동시에 그리드를 더욱 단순하고 효율적으로 만듭니다.

에너지 저장 장비

2030년까지 에너지 저장 산업은 20배로 성장할 것으로 예상됩니다. 스마트 에너지 저장 장치를 그리드에 통합하는 것은 보다 효율적인 에너지 관리를 향한 한 단계입니다. 가상 발전소는 에너지 저장을 통해 가능해진 이러한 추세의 또 다른 예입니다. 이를 통해 유틸리티는 공급이 적을 때에도 최대 수요를 충족할 수 있습니다. 결과적으로 에너지 산업은 더 적은 수의 새로운 발전소를 건설해야 합니다.

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