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‘재생 에너지 사업에 AI를 더하니...’ 美 전력 기업 AES 성공 사례

2024.06.10 Paula Rooney  |  CIO
AES의 머신러닝 날씨 및 생산량 예측 플랫폼은 회사의 풍력, 태양광 및 에너지 저장 목표를 달성하도록 돕는 동시에 매출 성장까지 이끌어내고 있다. 

미국의 전력 기업 AES는 2022년 중반에 탄소 발자국을 줄이는 한편, 매출을 확대한다는 목표 아래 재생 에너지 프로그램을 시작했다. 그 결과 버지니아주 알링턴에 본사를 둔 이 회사는 재생 에너지 생산량을 예측하는 데 머신러닝을 활용하고, 재생 에너지 사업의 운영을 간소화하기 위한 자동화 프레임워크를 구축했다. 현재 AES는 자사가 기업 대상 재생 에너지 판매 업계 1위라고 주장하고 있다.

파시어 AI 제너레이션 포어캐스팅 앤 마켓 오토메이션(Farseer AI Generation Forecasting and Market Automation) 프로그램이라는 이름의 이 프로젝트는 사내 데이터 과학자들과 구글의 협력을 통해 개발했됐. 2024년 IT 리더십 및 혁신 부문 CIO 어워드를 수상한 이 프라이빗 클라우드 플랫폼 프로젝트는, 간략히 말해 에너지 발전량 예측을 위한 파시어(Farseer) 예측 분석 및 머신러닝 도구를 AMART를 결합한 것이다. (AMART는 변동하는 시장 수요에 대응하는 복잡하고 시간에 민감한 프로세스를 자동화하는 프레임워크다.)

파트너십 체결 5년째에 접어든 AES와 구글은 이제 서로 기술 제공사이자 고객사라는 특별한 관계를 맺고 있다. AES 클린 에너지의 최고 디지털 책임자 알레한드로 레예스는 "AES 직원 모두 구글 기반의 솔루션에서 구글의 서비스를 소비하고 있다”라며, 파트너십의 일환으로 AES의 프라이빗 클라우드 플랫폼이 구글 인프라에서 운영되고 있다고 설명했다. 

2022년 7월에 가동을 시작한 파시어와 AMART 프로그램은 첫해에 340만 달러를 벌어들였다. 2023년에는 550만 달러로 증가했으며, 2024년에는 분석 및 머신러닝 플랫폼의 매출 기여가 800만 달러로 증가할 것으로 예상된다. 2050년까지 127억 달러 규모의 탄소 발자국을 줄인다는 파리 협정 목표를 달성하기 위해 등장한 각종 지속 가능성 이니셔티브 중에서도 단연 돋보이는 성과다.

AI를 통한 예측의 미세 조정
파시어와 AMART는 재생 에너지에 대한 투자를 확대한다는 AES 전사 전략의 일환이다. 참고로 회사는 뉴욕에 있는 발쿠르 윈드 에너지로부터 풍력 발전소 6곳을 인수했으며 캘리포니아, 애리조나를 비롯한 여러 미국 주와 브라질, 아르헨티나에 태양광 발전소 및 저장 시스템을 건설하고 운영하고 있다. 2023년 연례 보고서에 따르면 미국 내 기업 데이터센터의 수요가 향후 3년 내 약 두 배로 증가할 것으로 예상된다.

그러나 재생 에너지 비중이 증가함에 따라 날씨의 불확실성이 AES에게 도전 요소로 부상하고 있다. 파시어 머신러닝 모델은 대량의 과거 기상 데이터를 분석하여 과거보다 훨씬 더 정확하게 풍력 발전소의 생산량을 예측하기 때문에 회사에 큰 진전을 가져왔다고 레예스는 말했다.

그는 "반복 작업을 진행하면서 모델이 업데이트를 거듭하기 때문에 모델의 정확도를 더욱 높일 수 있다. 다음 날의 생산량을 예측한 이후 실제 다음 날 데이터를 얻는다. 이 과정에서 모델이 지속적으로 개선된다"라고 말했다.

IDC의 에너지 인사이트 부문 수석 리서치 디렉터 존 빌라리는 AES의 사례는 재생 에너지 예측에서 AI의 중요한 가치를 보여준다고 평가했다.

그는 "분산형 에너지 자원(DER)이 늘어나고 간헐적이고 예측 불가능한 재생 에너지 비중이 커짐에 따라 고급 AI 기반 에너지 예측 모델의 필요성이 높아졌다. AI 기반 에너지 예측은 운영, 거래, 통합 자원 계획과 같은 영역에서 유용할 수 있다. 또 장기 자본 계획, 장단기 부하 예측, 발전 유닛의 경제적 배치, 용량 시장 입찰 전략, 수요 반응 이벤트, 부하 차단, 부하 이동 등과 같은 핵심 기능도 지원할 수 있다"라고 말했다. DER은 지역적으로 운영되며 배전 수준에서 더 큰 전력망에 연결되는 소규모 발전 단위다.

AES의 파시어 모델이 미 대륙 내 모든 AES 자산에 대한 예측을 생성할 수 있다. 레예스는 "모든 자산에 대해 예측할 수 있을 뿐만 아니라 장기, 단기, 일중 등 다양한 모델을 보유하고 있다. 시설의 위치에 따라 달라지는 복잡한 날씨를 모두 포착한다"라며, "또한 이러한 각 모델을 처음부터 생성했기 때문에 대부분의 타사 예보 회사에서 사용하는 표준 블랙박스 날씨 모델과는 다르다"라고 말했다.

지속 가능한 정밀도
파시어가 정보에 입각한 재생 에너지 생산량 추정치를 제공하면 프로젝트의 두 번째 측면인 AMART가 다음날 비용 효율적인 방식으로 변동하는 시장 수요 프로세스를 자동화한다. AMART 자동화 프레임워크를 구현하기 전에는 프로세스가 수작업으로 진행되어 인적 오류가 쉽게 발생했다.

마지막으로 AES는 데이터 출력을 사용하여 상용 시장에 제안한다. 레예스는 "제출 마감 시간이 오후 4시이기 때문에 모든 데이터는 오전에 생성되고 자동화되어 프로세스를 실행한다. 오후 4시 이전에 데이터를 상업 운영 팀에 전달한다"라고 설명했다.

그는 매일 재생 에너지를 예측하고 예측하는 데 있어 머신러닝 모델이 빛을 발한다고 설명을 이어갔다. "이 모델은 엔터프라이즈 AES 구글 클라우드 플랫폼 환경에서 실행되며, 자산의 실제 발전 데이터와 다양한 출처의 날씨 데이터를 입력으로 수집한다. 그 다음 머신러닝 모델에서 사용하여 예측을 출력으로 생성하고, 거래자에게는 파워BI 대시보드에, 파견자에게는 다른 형식으로 표시되어 에너지 전달을 수행할 수 있도록 한다”라고 그는 설명했다.

AES는 미국과 라틴 아메리카에 걸쳐 이번 플랫폼을 확장 중이며 올해 말까지 전체 배포가 완료될 방침이다. 레예스는 그러나 각 지역의 고객들이 머신러닝 모델의 발전 수준을 깨닫기까지 다소 시간이 걸릴 수 있다고 말했다.

그는 "각 지역 사람들이 성과에 익숙해질 수 있도록 노력하고 있다. 여정이라는 시각으로 바라본다. 머신러닝 모델이지만 약간의 학습 기능이 있다. 이 모델은 제안된 내용과 실제 [재생 에너지 가용성의] 현실을 기반으로 결과를 조정한 다음, 다시 이를 사용하여 다음 날의 예측값을 제공한다"라고 말했다.

영국에 본사를 둔 지속가능성 싱크탱크인 엠버에 따르면, 2023년 재생에너지가 전 세계 전력의 약 30%를 생산할 전망이다. 이 중 태양광이 23%, 풍력발전이 10%를 차지한다. 미국 에너지 정보국은 2022년 비화석 연료 에너지원이 미국 에너지 소비의 21%를 차지한다고 제시한 바 있다.
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IDC의 빌랄리는 에너지 산업이 배출하는 이산화탄소가 전 세계 배출량의 약 35%를 차지하는 상황이라며, 앞으로 해야 할 일이 더 많다고 강조했다.

그는 "석탄, 석유, 천연가스 같은 전통적인 화석 연료에서 벗어나 풍력, 태양광, 에너지 저장 장치와 같은 청정 에너지로 전환하는 세계적인 에너지 전환 움직임이 나타나고 있다. 에너지 부문 전체가 평균적으로 2031~2035년에 탄소 배출 제로를 달성하는 것을 목표로 하고 있다. 이는 공격적인 목표이며, 이러한 목표를 달성하기 위해서는 재생 에너지에 대한 전 세계적인 투자가 요구된다"라고 말했다.

AES의 경우, 파시르와 AMART는 이미 성과를 거두고 있다. 레예스는 "정확도가 높아지면서 편차가 줄어들고 궁극적으로 수익을 극대화할 수 있게 됐다”라며, 정확한 예측을 생성하는 파시어의 능력 덕분이라고 말했다.

그는 이어 "재생 에너지 발전량 예측을 개선함으로써 우리는 전반적으로 더 효율적인 재생 에너지 회사가 되고 있다. 또한 이 과정에서 AES의 자체 전문성을 활용하고 있다”라며, 이는 IT 부문의 지속 가능성 노력에도 도움이 된다고 전했다. ciokr@idg.co.kr
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