재생에너지 발전, AI최적화로 안정화... LG CNS '에너딕트' 출시
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머신러닝과 딥러닝 등 AI(인공지능)과 수학적 최적화 기술을 동원해 소규모 재생에너지 발전소에서 생산되는 전력을 안정적으로 관리하기 위한 솔루션이 출시됐다.
LG CNS는 "에너딕트는 과거 축적된 기상자료와 함께 국내외 기상예측 기관에서 예보하는 다양한 기상 데이터까지 AI가 분석해 태양광, 풍력 등 재생에너지 발전소의 위치별로 발전량의 예측 정확도를 한층 높였다"며 "전력거래소의 급전 지시에는 수학적 최적화 기술이 최적의 대응 옵션을 찾아내고 VPP에 속한 수많은 발전소의 발전량을 각각 어떻게 조절해야 급전지시를 가장 효과적으로 이행할 수 있는지 자동으로 찾아준다"고 설명했다.
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머신러닝과 딥러닝 등 AI(인공지능)과 수학적 최적화 기술을 동원해 소규모 재생에너지 발전소에서 생산되는 전력을 안정적으로 관리하기 위한 솔루션이 출시됐다.
LG CNS는 6일 통합발전소(VPP, Virtual Power Plant) 사업자를 위한 전력 AI 솔루션 '에너딕트'(Enerdict)를 출시하고 전력중개 솔루션 사업을 추진한다고 밝혔다. 에너딕트는 '에너지(Energy)의 흐름을 정확히 예측(Predict)한다'는 의미를 담았다.
VPP는 전국에 분산된 태양광, 풍력 등 소규모 재생에너지 발전소들을 ICT(정보통신기술)로 연결해 하나의 발전소처럼 운영하는 플랫폼이다. 정부는 지난 6월 '분산에너지 활성화 특별법'을 통해 지역 내 소규모 발전소에서 생산되는 에너지를 인근 수요처에서 직접 소비할 수 있도록 했다. 미국 시장조사 전문기관 스카이퀘스트는 글로벌 VPP 시장 규모가 2030년이면 169억달러(23조원)에 이를 것으로 예상했다.
VPP 사업자는 계절, 날씨 등 기상상황에 따라 발전량 변동성이 큰 소규모 재생에너지 발전소들의 발전량을 예측하고 전력 거래소의 급전 지시를 이행하는 게 중요하다. 급전지시란 전력거래소에서 각 발전소에 발전량 조절을 실시간으로 지시하는 것을 일컫는 용어다.
LG CNS의 에너딕트는 머신러닝, 딥러닝 등 AI와 수학적 최적화 기술을 접목해 발전량 예측 정확도를 높이고 전력 거래소의 급전 지시에 효율적으로 대응할 수 있도록 했다. 수학적 최적화는 현재 보유한 자원과 조건 하에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 계산해 최대 효율을 내는 최적 대안을 찾아내는 기술이다.
LG CNS는 "에너딕트는 과거 축적된 기상자료와 함께 국내외 기상예측 기관에서 예보하는 다양한 기상 데이터까지 AI가 분석해 태양광, 풍력 등 재생에너지 발전소의 위치별로 발전량의 예측 정확도를 한층 높였다"며 "전력거래소의 급전 지시에는 수학적 최적화 기술이 최적의 대응 옵션을 찾아내고 VPP에 속한 수많은 발전소의 발전량을 각각 어떻게 조절해야 급전지시를 가장 효과적으로 이행할 수 있는지 자동으로 찾아준다"고 설명했다.
에너딕트는 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 제공된다. 클라우드 환경에서 솔루션을 구독 방식으로 사용할 수 있다는 것이다. 글로벌 사업장 고객도 손쉽게 에너딕트를 활용할 수 있다.
LG CNS는 VPP 사업을 준비 중인 에너지, 통신, 건설 등 분야의 기업들과 에너딕트 도입을 논의하고 있다. 장민용 LG CNS D&A(데이터 앤드 애널리틱스) 사업부장(상무)은 "LG CNS의 AI와 수학적 최적화 기술 역량을 결합해 VPP 사업자들을 위한 최적화 솔루션을 구현했다"며 "에너딕트를 통해 고객들이 비즈니스 가치를 혁신할 수 있도록 할 것"이라고 했다.
황국상 기자 gshwang@mt.co.kr
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