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제목 : 글로벌) ASEAN 재생에너지 통합의 다음 물결을 열기 위한 AI (AI to unlock the next wave of renewable integration in ASEAN)

AI 도입에 따른 비용 절감 및 탄소 배출 감축 전망

* 출처: EMBER

1. 배경: ASEAN 전력시스템의 재생에너지 확대 및 계통 통합 과제

(재생에너지 확대) ASEAN 전력시스템은 에너지전환 과정에서 태양광·풍력 중심의 변동성 재생에너지(VRE) 비중이 빠르게 증가하는 구조적 변화를 겪고 있으며, ASEAN 지역의 태양광·풍력 발전 비중은 2020년 2.3%에서 2025년 약 5% 수준으로 확대되었다. 장기 전망에 따르면 2045년에는 42~47% 수준까지 증가할 것으로 예상되며, 일부 시나리오에서는 60% 이상까지 확대될 가능성이 제시된다.

(계통 통합 과제) 태양광·풍력은 기상 조건에 따른 출력 변동성, 공간적 편차, 예측 불확실성을 가지며, 기존의 석탄‧가스 기반의 전력 계통 시스템으로는 이를 효율적으로 수용하는 데 한계가 있다.

2. 인공지능(AI)의 역할

(예측 정확도 향상) 기상 데이터, 위성 이미지, 발전 이력 데이터를 결합하여 분석함으로써 기존 기상 예측 모델 대비 약 25% 수준의 정확도 개선을 달성할 수 있다.

(예방정비) 센서 데이터, 온도, 진동, 전류 등의 데이터를 실시간 분석하여 설비 고장 징후를 사전에 탐지할 수 있다.

(발전 및 계통 운영 최적화) 송전 손실, 전압 제약, 계통 혼잡, 발전량 불확실성 등 복합적인 전력계통 요소를 동시에 고려하여 발전 배분과 계통 운영을 최적화한다.

(실시간 계통 제어 및 안정성 강화) 스마트미터와 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 계통 이상 탐지, 고장 위치 식별, 정전 대응을 지원하며 기존 방식 대비 크게 향상된 연산 속도로 실시간 계통 운영 안정성을 강화한다.

(송전망 활용도 개선) 기상 데이터와 센서 정보를 활용해 송전선의 실시간 허용 용량을 산정하여 송전 용량을 약 10~30% 확대하고 송전망 혼잡 완화와 재생에너지 출력 제한 감소에 기여할 수 있다.

3. ASEAN 전력 시스템 내 AI 도입 현황

현재 ASEAN 주요국을 중심으로 전력 분야의 AI 도입 시도가 나타나고 있으나, 국가별 기술 격차와 데이터 인프라의 불균형으로 인해 지역 전체의 잠재력이 충분히 발휘되지 못하고 있는 실정이다. 베트남, 태국, 인도네시아 등 일부 국가에서는 발전소 운영 최적화와 스마트 그리드 구축을 위해 AI 솔루션을 시범 도입하고 있으나, 대다수 지역에서는 여전히 초기 단계에 머물러 있다.

4. AI 도입에 따른 경제적·환경적 효과

AI 도입 시 2026~2035년 동안 누적 최대 670억 달러의 비용 절감이 가능하며, 같은 기간 약 2억9천만~4억 톤 수준의 CO₂ 배출 감소 효과가 나타날 것으로 추정된다. 또한 재생에너지 비중이 높은 시나리오일수록 AI 도입 효과가 더욱 크게 나타나는 것으로 분석된다.

5. AI 통합의 주요 리스크

(데이터 품질 및 접근성 문제) 전력시스템 데이터는 기관별로 분산되어 있으며 표준화가 부족한 경우가 많다. 데이터 품질이 낮을 경우 AI 모델의 오류 가능성이 증가한다.

(규제 및 책임 문제) AI는 확률 기반 모델이기 때문에 전력시스템 사고 발생 시 책임 소재가 불명확해질 가능성이 있다.

(사이버 보안 위험) 전력망 디지털화가 확대될수록 사이버 공격 위험이 증가한다. 최근 에너지 기업을 대상으로 한 사이버 공격은 지속적으로 증가하는 추세이다.

(조직 및 인력 문제) 전력시스템은 안정성을 최우선으로 하는 산업 특성상 새로운 기술 도입에 대한 조직 내부 저항이 존재할 수 있다.

6. 정책적 권고사항

(데이터 거버넌스 강화 및 디지털 인프라 확충) AI 예측 정확도 향상을 위해 기관 간 안전한 데이터 공유 플랫픔과 상호운용성이 확보된 데이터 생태계를 구축해야 한다. 또한 실시간 데이터 가시성을 높이는 디지털 전력망 인프라에 대한 공공 투자 확대가 필요하다.

(사이버 보안 내재화) 전력시스템에서 AI 활용이 확대됨에 따라 운영 데이터 보호와 인프라 보안의 중요성이 커지고 있으므로 데이터 보호와 사이버보안을 시스템 설계 단계부터 반영할 필요가 있다. 연합학습 등 분산형 머신러닝을 통해 데이터를 보호하고, MLOps 체계를 구축하여 모델의 안정적 운영을 지원해야 한다.

(조직 역량 강화 및 전문 인력 양성) 전력회사는 분야별 역량 수요를 파악하여 체계적인 재교육 프로그램을 운영하고, 산·학·관 협력을 통해 산업 맞춤형 인재 양성 체계를 구축해야 한다.

(단계적 도입 및 성과 관리) 계통 안정성을 고려하여 영향력이 큰 분야부터 단계적으로 도입하되, 'AI 샌드박스'를 통해 기술을 사전에 검증한다. 또한, 초기 파일럿 사업은 핵심 설비 중심의 예측 정비에 집중하고, 비용·편익 분석과 연계한 성과 평가를 통해 운영 신뢰성을 확보해야 한다.