세계 에너지시장에서 인공지능(AI) 활용이 크게 늘고 있다. AI는 △에너지시스템 최적화 △생산성 향상 △에너지 절감 △효율성 제고 △배출감축 등 다양한 분야에서 존재감을 키우고 있다.

21일 에너지경제연구원이 내놓은 ‘세계 에너지부문별 AI 활용과 효과 전망’ 보고서에 따르면 최근 세계 에너지 환경변화 특성은 △전력화 △디지털화 △복잡성 △비용압박 △지속가능 등 정책목표 강화로 요약된다. 이러한 변화는 AI 도입에 우호적인 환경으로 작용하면서 에너지 기업들의 AI 활용 유인이 커졌다.

보고서에 따르면 석유·가스 기업은 탐사･생산 효율을 높이기 위한 신기술 도입에 있어 가장 빠른 수용자다.

석유·가스 탐사 및 개발의 핵심은 탄성파 탐사결과를 수집·처리·해석해 지하구조를 분석하는 것이다. 영국은 국가 데이터 저장소에 5000건 이상의 탄성파 탐사자료에서 생성된 130TB 이상의 데이터를 보관하고 있는데, AI를 활용해 탄성파 결과 처리의 정확도와 해상도를 향상시키고 있다.

생산예측과 원격제어에도 AI를 적극 활용한다. 엑슨모빌은 AI 기반 수요 예측 모델을 활용해 예측 오차를 25% 줄이는 데 성공했다.

또 2010년 이후 슈퍼컴퓨터 도입이 확대 되면서 AI 활용이 급증했다. ‘광범위한 AI 도입 시나리오(WAC)’에서 AI는 운영 및 유지보수 비용을 최대 10% 절감할 수 있다. 이는 연간 400억달러에 해당하는 규모다.

AI는 전력 시스템에도 큰 영향을 미칠 수 있는데, WAC 시나리오에서 발전소 운영 및 유지보수에 AI를 도입함으로써 연간 최대 1100억달러의 비용절감이 가능할 것으로 추정된다.

변동성 재생에너지 수급예측에 AI를 활용해 예측 정확도를 높이고, 가용자원(에너지저장장치 등) 활용도를 최적화할 수도 있다.

산업부문에서는 AI가 생산공정 최적화에 사용된다. 세계 2위 철강업체 아르셀로미탈은 AI를 통해 룩셈부르크 제철소에서 3% 에너지 절감을 달성했다. 실시간 에너지 성능분석 및 최적화에 AI 알고리즘을 사용한 경우다.

WAC 시나리오 결과에 따르면 전자제품이나 기계제조와 같은 경공업에서 2035년까지 약 8%의 에너지 절감이 가능할 것으로 보인다.

수송부문에서는 AI가 차량 운행과 관리의 효율을 높이며, 또한 비행운(contrail) 저감 및 전기차 주행거리 향상 등에도 활용된다. AI를 활용한 전기차(EV) 배터리의 수명예측 정확도는 최대 95%까지 가능하며, 이는 배터리 충전 전략을 최적화하고 수명 저하를 방지하는 데 필수적이다.

건물부문에서는 디지털화 수준에 따라 AI 도입의 잠재력이 제한되지만, 효율 향상, 수요반응 기능 강화와 같은 뚜렷한 성과사례도 존재한다.

이재호 기자 jhlee@naeil.com