▲ 사진=Solar Promotion GmbH

에너지 전환은 우리가 사용하는 에너지 생성 기술을 변화해야 할 뿐만 아니라 전력망도 업데이트해야 한다. 오늘날에는 십 여개의 대규모 발전소 대신 엄청난 수의 발전소가 모두 그리드에 공급된다. 독일에만 수천 개의 풍력 발전소와 260만 개 이상의 태양광 발전(PV) 시스템이 설치돼 있으며 가파른 상승 추세를 보이고 있다. 이는 전력 생산이 날씨에 영향을 받음을 의미한다. 바람이 불지 않거나 흐린 날에는 에너지 공급이 수요를 따라잡지 못해 병목 현상이 발생하거나 최악의 경우엔 정전으로까지 이어질 수 있다. 전력망 주파수를 안정적인 50.2Hz로 유지하려면 그리드 운영자는 예보를 인지해야 한다. 인공지능(AI)은 이 고도로 복잡한 정보를 처리하고 에너지 시스템에 통합하는 데 도움을 준다.

수백만 개의 태양열 설비, 월박스 및 열 펌프, 가정용 저장 시스템 및 전기를 그리드로 다시 공급할 수 있을 자동차 배터리 등 오늘날의 유틸리티 그리드 시스템은 이미 너무 복잡하다. 유틸리티 및 그리드 운영자는 디지털화된 시스템 없이 흐름을 파악할 수 없다. 언제, 어디서, 얼마나 많은 전기가 생산되는지, 전력망에 공급되고 얼마나 많은 소비자가 필요로 하는지 더 많이 알수록 공급과 수요를 정확하게 일치시킬 수 있다. 부족한 전력을 보충하는 데에는 비용이 많이 들기 때문에 수익성의 측면에서도 이는 중요하다. 전력 생산이 균형 그룹 내의 소비를 커버하지 않는 경우 그리드 운영자는 균형을 맞추기 위한 비용을 지불해야 한다. 풍력 및 태양열 발전소의 날씨 및 생산량 예측이 정확할수록 기업의 성공률은 높아진다. 배터리를 사용해 자체 소비를 최적화하고자 하는 개인 또는 전기 자동차나 열 펌프와 같은 제어 가능한 소비자도 예측 정보를 활용해 전기를 사용해야 하는 용도를 결정한다. 건물의 에너지 관리도 마찬가지다.

◇ 에너지 산업을 위한 일기 예보

에너지 관리 및 통합 에너지 솔루션을 위한 국제 전시회인 EM-파워 유럽(EM-Power Europe)에서 전 세계 기업들은 디지털화 개념과 미래의 최적화된 그리드를 위한 혁신적인 기술 및 서비스를 선보인다. 스위스 일기 예보 제공업체인 메테오테스트 AG(Meteotest AG)의 에너지 및 기후 부서 책임자인 얀 르문드(Jan Remund)는 “머신 러닝과 AI는 방사선 조사 예측에서 중요한 역할을 한다”라고 설명했다. 이 회사는 위성 이미지를 기반으로 하는 자체 학습 알고리즘과 물리적 모델을 결합해 구름의 움직임을 예측할 수 있다. 르문드 총괄은 “첫 몇 시간 동안의 정확도는 상당히 높지만, 시간이 길게 흐를수록 예측 정확도가 떨어진다”라고 덧붙였다. 당사는 일사량 및 온도 데이터를 수집하고 이를 사용해 각각의 PV 모니터링이나 제어 소프트웨어에 통합할 수 있는 분석, 프로필 및 예측을 수행한다. 회사는 전용 소프트웨어를 사용해 일사량을 계산하기 위한 기초로 일기 예보를 참조하거나 해당하는 계산을 구입할 수 있다. 그리드 운영자는 일사량 예보에 의존해 생산 및 수요 예측을 기반으로 전력망의 공급과 균형을 맞춘다.

독일 남부의 모니터링 및 예보 전문 회사인 메테오컨트롤(Meteocontrol)은 다양한 일기 예보 제공업체의 데이터를 기반으로 산출량을 계산한다. 당사는 재나 모래와 같은 에어로졸이 구름 형성에 어떤 영향을 미치는지도 조사한다. 메테오컨트롤의 CEO인 스티진 스트븐스(Stijin Stevens)는 “2021년 3월 3일, 4일에 당사의 연구 프로젝트인 ‘퍼마스톰(PermaStrom)’은 이 문제가 얼마나 중요한지 이미 예시”했다며 “당시 이틀 동안 유럽에 사하라 사막 먼지가 많이 날렸다. 최적화된 예측 덕분에 독일에서만 에너지 비용의 균형을 맞추는 데 약 300만 유로를 절약할 수 있었다”라고 밝혔다.