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제목 : 글로벌) 2026년 태양광 시스템의 디지털화 및 디지털 트윈 (Digitalisation and Digital Twinds in Photovoltaic Systems 2026)

디지털 트윈의 주요 구성 요소

* 출처: IEA-PVPS

1. 개요 및 배경

글로벌 에너지 전환이 가속화됨에 따라 태양광(PV) 발전은 에너지 시스템의 핵심 요소로 자리 잡고 있으며, 2024년 기준 연간 시장 규모는 500GW를 상회할 것으로 전망된다. 이러한 급격한 산업 성장에 대응하여 태양광 시스템의 운영 효율성, 신뢰성 및 성능을 최적화하기 위한 디지털 기술 도입의 필요성이 증대되고 있으며, 특히 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 데이터 분석 기술을 통합한 디지털 트윈(Digital Twin)은 태양광 발전소의 전 생애주기에 걸쳐 데이터 기반의 의사결정을 지원하는 핵심 동력으로 주목받고 있다.

2. 태양광 발전 부문의 디지털화

태양광 발전 프로젝트 전 단계에서 디지털화는 비용 절감과 성능 향상에 기여하는 주요 수단으로 작용하고 있다.

(제조 단계) 태양광 시스템 제조 부문은 가장 높은 수준의 디지털화가 진행된 영역으로, 자동화와 AI 기반 로봇 도입을 통해 생산 효율성 향상과 비용 절감에 기여하였다.

(설계 및 개발 단계) 디지털 트윈 개념을 활용하여 기상 데이터와 시스템 설계를 통합한 발전량 시뮬레이션이 수행되고 있으며, 이를 통해 설계 정확도와 초기 리스크 분석 수준이 제고되고 있다.

(시공(EPC) 단계) 디지털 도구를 통한 자산 추적과 검사 효율화가 이루어지고 있으며, 설계 데이터와 실제 시공 데이터를 비교하는 방식으로 품질 검증 체계가 강화되고 있다.

(운영 및 유지보수 단계) 디지털화 효과가 가장 크게 나타나는 단계로, 원격 모니터링, 고장 진단, 성능 분석이 자동화되고 있다. 특히 사후 대응 중심의 유지관리 방식에서 데이터 분석 기반 예방 유지보수 체계로 전환되면서 시스템 가용성 향상과 유지보수 비용 절감이 가능해지고 있다.

3. 디지털 트윈의 정의와 활용 방식

(정의) 디지털 트윈은 실제 태양광 발전 시스템을 가상으로 표현하고, 실시간 데이터와 시뮬레이션·머신러닝 기반 분석을 통해 운영 최적화 및 의사결정을 지원하는 체계로 정의된다.

(물리 기반) 태양광 발전 원리를 수식화하여 시뮬레이션하는 방식으로, 데이터가 제한적인 초기 단계에서도 예측이 가능하며 공학적 해석이 가능하다는 특징이 있다.

(데이터 기반) 과거 운영 데이터와 환경 데이터를 머신러닝(ML)이나 인공지능(AI)에 학습시켜 패턴을 도출하는 방식으로, 대규모 데이터를 활용한 고장 진단과 성능 예측에 활용된다.

(하이브리드) 물리 기반 모델과 데이터 기반 모델을 결합한 방식으로, 신뢰성과 정확도 측면에서 가장 고도화된 접근 방식으로 제시된다.

4. 데이터 모델 및 데이터 구조 역할

디지털 트윈의 효과적인 구현을 위해서는 데이터 형식과 구조의 표준화가 필수적이며, 현재 파편화된 태양광 산업의 데이터 관리 체계를 통합하기 위한 접근이 필요하다고 제시된다.

(표준화된 온톨로지 도입) 'MDS-Onto'와 같은 재료 데이터 과학 온톨로지를 활용하여 태양광 분야의 용어와 데이터 구조를 통일함으로써, 연구기관과 산업계 간의 원활한 데이터 통합을 도모한다.

(FAIR 원칙) 데이터의 검색 가능성(Findable), 접근 가능성(Accessible), 상호운용성(Interoperable), 재사용 가능성(Reusable)을 극대화하는 전략을 통해 데이터 활용 가치를 높인다.

(데이터 거버넌스 강화) 기존 데이터와 신규 데이터 간의 상호운용성을 확보하기 위해 체계적인 데이터 관리 지침을 수립하고, 이해관계자 간의 협력적 거버넌스를 강화한다.

5. 향후 전망 및 정책적 시사점

디지털화는 태양광 분야 운영·유지관리(O&M) 환경을 구조적으로 변화시키며 비용 효율성과 운영 신뢰성 제고에 기여할 것이다.

(AI 및 신기술 융합) 인공지능과 IoT의 결합은 유지보수 자동화를 가속화하고, 태양광 시스템의 신뢰성을 극대화할 것으로 기대된다.

(사이버 보안 대응) 디지털 시스템 확산에 따라 사이버 리스크가 증가하고 있으며, 디지털 트윈 구축 전 과정에 걸쳐 보안 체계를 내재화하는 접근이 필요하다.

(협력 기반 생태계 조성) 디지털 전환 효과를 극대화하기 위해서는 제조사, 운영사, 정책 기관 간 데이터 공유 확대와 기술 표준화 노력이 병행되어야 한다.