"에너지시스템, AI로 효율성 높인다...K-EMS의 도전"

한국전기연구원(KERI) 이상호 전력망연구본부장

이상호 한국전기연구원(KERI) 전력망연구본부장이 전기연구원 경기 의왕 분원에서 파이낸셜뉴스와 인터뷰하고 있는 모습. KERI 제공

이상호 한국전기연구원(KERI) 전력망연구본부장이 전기연구원 경기 의왕 분원에서 파이낸셜뉴스와 인터뷰하고 있는 모습. KERI 제공

[파이낸셜뉴스] "현재의 에너지 위기 상황에서 우리나라는 재생 에너지를 확대하고, 이를 위해 전력망을 최적으로 운영하는 게 극대화돼야 한다. 우리가 필요로 하는 전력량과 발전량이 일치하지 않는 복잡한 문제에 접근하기 위해 기존 기술을 뛰어넘는 인공지능(AI) 기술 활용이 필수적이다."
에너지관리시스템(EMS) 국산화의 주역인 이상호 한국전기연구원(KERI) 전력망연구본부장은 최근 AI EMS 연구를 시작한 이유를 이 같이 말했다.

이 본부장은 "처음 EMS를 개발할때만 해도 재생에너지가 많지 않아 기존 대형 발전원들을 감시, 제어하는 기능 위주로 개발했다"며 "그러나 최근 재생에너지가 많이 늘어남에 따라 기존 기능으로는 한계에 부딪치게 됐다"고 말했다. 기존에는 수백개 정도의 대형 발전기만 제어하면 됐지만 재생에너지는 소규모 발전으로부터 대규모 발전까지 규모도 아주 다양하고 엄청난 숫자로 도입되고 있다는 것이다. 이처럼 다양한 상황을 예측하고 대처하기 위해 AI 기술에 관심을 가지게 됐다.

EMS는 발전소와 변전소, 송전시설, 선로 등 국가 전력 현황을 실시간 파악하고 제어하는 시스템이다. 한국형 EMS(K-EMS)는 앞서 지난 2005년 국가개발과제로 개발을 시작했다. 이 본부장은 이 때부터 개발에 참여해 2014년 K-EMS가 완료되기까지 개발을 주도한 주인공이다. 이제 K-EMS를 AI화하는 연구에 도전하는 것이다.

특히 지금 같은 에너지 위기 상황에서 AI EMS의 필요성은 더 크다. 이 본부장은 "우리나라와 같이 대부분의 에너지를 해외로부터 수입하는 나라에서는 에너지 안보 차원에서 재생에너지 확대 및 이를 위한 전력망의 최적 운영 극대화가 필수적"이라고 말했다.

일례로 태양광은 낮에만 출력이 나오고 바람을 마음대로 조절할 수는 없기 때문에 재생에너지 발전량과 우리가 필요로 하는 전력의 양이 일치하지 않는다. 게다가 재생에너지를 전력망에 접속시키는 인버터나 생산된 전력을 멀리까지 보내기 위한 고전압 직류송전 시스템(HVDC)은 아주 복잡하고 빠른 제어기들이 포함돼 있어서 전체를 최적의 상태로 유지하기가 어렵다. AI 기술이 필수적인 셈이다.

EMS에 적용되는 AI는 오는 6월 일부 먼저 운영을 시작한다. 6월 K-EMS가 디지털EMS로 전환되는 데 따른 것이다. 디지털EMS는 현재 K-EMS를 디지털로 업그레이드한 것인데 디지털EMS에서 AI는 잘못된 데이터를 찾는 역할이다.

이 본부장은 "전체 15만 개 데이터 중에 틀린 데이터가 있으면 이를 학습해서 찾아내는 일이 쉽지 않은데 이를 AI가 하는 것"이라며 "AI를 통해 오류를 빠르게 찾아낼 수 있다"고 말했다.

AI EMS는 이 같은 AI의 역할을 EMS 전체로 적용하는 게 목표다. AI EMS는 아직 외국에서도 개발된 사례가 없다. 현재 우리나라처럼 자체 EMS를 가진 나라가 우리나라를 포함해 전 세계적으로 5개국에 불과한 것을 감안하면 AI EMS 개발은 매우 도전적인 과제다.

이 본부장은 "AI EMS 개발은 올해 4월부터 시작해 5년간 진행될 예정"이라며 "연구 전반부인 2년 반동안은 주요 기능 개발이 진행되며 이후 2년여동안 여러 단계의 테스트를 통해 검증 및 고도화 작업을 진행할 계획"이라고 말했다.

jiany@fnnews.com 연지안 기자