[ET단상]ESS와 인공지능의 융합

주영민 코드엣지 대표

에너지저장시스템(ESS)은 전력을 저장하고 나중에 필요할 때 해당 에너지를 사용할 수 있는 에너지 그릇과 같은 존재(시스템)다. 재생 가능 에너지의 효율적인 관리와 전력 그리드의 안정화를 도모하는 것 외에도 전력 피크 컷팅, 긴급 대응, 에너지 비용 절감, 탄소 감축 등 장점을 가지고 있다. 특히 친환경 에너지 시스템에서는 재생 가능 에너지의 불규칙한 생산과 수요의 차이를 조절하고, 탄소 배출을 감소시키기 위해 매우 중요한 역할을 수행한다.

하지만 ESS는 몇가지 지속적으로 해결해야 할 문제점을 가지고 있다. 대표적인 것이 전력관리 및 수명 문제다. ESS를 효율적으로 운영하기 위해서는 전력관리 시스템이 필요한데, 이를 구성하고 운영하는데 비용 및 기술적 어려움이 따른다.

ESS가 충방전을 반복하면서 수명이 점점 단축되는 문제도 점진적으로 풀어야 할 숙제다. ESS의 수명 연장은 전력 시스템과 환경, 비용, 보안 및 안전 측면에서 매우 중요하다. 폐기물 처리 문제와 함께 에너지 사용량을 줄일 수 있어 환경 친화적 에너지 전환에 도움이 된다.

ESS는 전력 시스템의 효율성, 안정성 향상에 큰 역할을 한다. 하지만 위에서 언급한 문제들을 해결해 더욱 혁신적인 에너지 관리 및 저장 솔루션이 되기 위해서는 무언가 조력자가 필요하다. 바로 인공지능(AI)이다. AI는 훌륭한 조력자내지 해결사로서 역할이 있고, 개인적으로도 같은 입장이다. 기술·사회적인 측면에서 이견이 있을까 싶다.

AI 예측 모델들은 ESS의 효율적 관리 문제를 해결하고 에너지 비용을 줄이는 기술로서 계속 발전하고 있다. 하지만 ESS 수명 문제를 깊이있게 다루는 모델은 아직 드물다. 최근에는 강화학습이 충방전 제어에 최적화된 자율학습 모델로서 ESS의 감가상각을 낮추기 위한 방안으로 소개된다. 지극히 공감한다. 강화학습 상태 데이터로서 배터리 상태값뿐만 아니라 태양열 발전 PV 예측 값, 전력수요 예측 값, SOH(State of Health) 등을 추가로 사용하면 강화학습 운영 효율 향상과 장치 감가상각에 좀 더 도움이 될 것으로 짐작한다. 강화학습 모델을 사용한 ESS 운영 효율과 수명연장에 획기적 방안이 나오길 기대하고 있다.

이렇듯 AI를 이용해 ESS의 운영 상태를 분석함으로써 전력 수급의 불안정성을 해결하고, 전력 공급의 안정성을 높일 수 있다. 또 ESS 충방전 관리를 최적화함으로써 에너지를 효율적으로 사용해 에너지 절약 효과를 얻을 수 있다. 또 재생 가능 에너지의 효율적인 사용을 도모해 환경 보호에 기여할 수 있다. ESS의 운영 상태를 최적화함으로써 산업 경쟁력을 강화할 수 있다. 이를 통해 새로운 시장을 개척하고 선진 국가들과 경쟁 가능한 기반을 마련할 수 있을 것이다.

코드엣지는 다양한 필드에서 쌓은 시스템 운영 노하우를 바탕으로 주어진 시스템 플로우에서 AI 접목이 필요한 위치를 찾아내 유효성을 분석하고, 적용 가능한 모델을 발굴·개발하는 회사로 변모하고 있다. 최근 플랫폼디에이치, 뉴럴웍스랩등과 함께 AI 분야 기술 협력 강화를 골자로 하는 업무 협약 및 기술 포럼을 한국통신사업자연합회(KTOA)에서 진행했다.

코드엣지는 친환경 에너지 운영시스템에 관심을 두고 가정, 빌딩, 공장, 공공시설물 등 전력 및 에너지 사용 데이터를 수집, 가공, 학습, 예측을 통해 에너지 비용을 절감할 수 있게 도와주는 클라우드 기반의 AI 에너지 관리시스템(EMS) 관련 특허 출원 및 산업화를 활발하게 진행하고 있다. 전도유망한 시장을 먼저 선점하는 한편, 에너지 안보에 기여할 것으로 기대된다.