AI로 고도화되는 무탄소 에너지 운영

최근 인공지능(AI) 바람이 불고 있습니다. 에너지분야도 예외가 아닙니다. 벌써부터 원자력, 태양광, 수소 분야에서 빅데이터를 수집해 AI로 활용해 종전엔 인간의 손길이 못미치는 곳까지 분석하는 사례들이 보고 되고 있습니다.

원자력계는 에너지업계 가운데 AI를 선도적으로 활용하고 있습니다. 한국원자력연구원은 이미 ‘아토믹GPT’라는 원자력 분야에 특화된 거대언어모델(LLM)을 개발한 바 있습니다.

우리는 이미 일상생활에서 ChatGPT를 사용하고 있습니다. 그런데 전문적인 내용을 질문하면 제대로 된 답변을 들을 수가 없습니다. 가끔 틀린 답도 내놓습니다. 이를 할루시네이션이라고 합니다.

아토믹GPT는 원자력에 관한 질문에 대해선 할루시네이션이 없어야겠다고 생각하고 개발된 원자력계의 ChatGPT입니다. 아토믹GPT는 원자력에 관해선 척척박사인 모양새입니다. 현재 원자력연구원 내부 직원들에게 서비스되고 있습니다.

[아토믹 GPT 화면모습]

원자력연구원은 아토믹GPT의 수준을 한단계 높이고자 AI스타트업인 ㈜젠티와 손잡았습니다. 아토믹GPT는 이 회사의 플랫폼을 활용해 자연어 처리와 의미 기반 검색 기술로 정리되지 않은 복잡한 문서를 분석해 원하는 정보를 보다 신속·정확하게 제공할 예정입니다.

태양광 분야에선 한화큐셀이 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다.

한화큐셀은 마이크로소프트의 '애저 AI(Azure AI)' 플랫폼을 활용해 자체적으로 개발한 에너지관리 S/W를 선보였습니다.

에너지관리 S/W를 사용하면 태양광모듈, 에너지저장장치(ESS) 사용자들은 최소 비용에 최대 수익을 낼 수 있는 방안을 제시받을 수 있습니다. 에너지관리 S/W가 지역별로 날마다 다른 일조량을 예측해 발전량을 계산하고 해당 지역의 정책 인센티브, 금리, 기후조건, 에너지 소비량을 고려해 가장 큰 수익을 낼 수 있는 방안을 도출하기 때문입니다.

이미 설치한 에너지 자산을 최적으로 운영관리할 수 있는 시스템 구성안이나 운영스케줄도 제공합니다. 무엇보다 고객들이 에너지 자산 현황을 한눈에 알 수 있도록 시각화해서 제공합니다.

수소를 사용하는 연료전지 분야에서도 AI를 활용하는 움직임이 있습니다.

영남대 신기열 교수는 열공급형 고온연료전지(SOFC) 배열활용 현황을 분석하며 배열량과 에너지비용 절감액, 배열사용량과 방문고객수, 연료전지의 종합효율을 분석하였습니다.

이 분석을 위해 신 교수는 날씨(외부온도, 일사량, 풍속, 습도)와 장비(열공급) 데이터는 물론 예측하기 어려운 변수(구조, 사이즈, 소재)를 적용해 건물에 사용되는 에너지량과 시간대별 변화, 열손실율 등을 계산하였습니다.

[가상 원전 개념도]

게다가 시뮬레이션 분석까지 진행해 아직 일어나지 않아 데이터에 없는 상황까지 예측했습니다.

이를 바탕으로 연구 대상 시설에 필요한 연료전지의 사양과 댓수, 절감할 수 있는 에너지비용까지 계산하였습니다.

이 모든 것이 정밀한 센서와 수년간 축적한 데이터, AI의 시뮬레이션 역량 덕분입니다.

무탄소 에너지 분야에서 AI를 활용하여 전문지식을 제공하고 사고를 방지하고 가장 경제적인 방안을 산출하는 일은 앞으로 더욱 발전할 전망입니다.

AI가 데우는 따끈따근한 아랫목을 상상하며 만들어낼 세상이 벌써부터 궁금해집니다.

[참고자료]

字 “'AI 에이전트'가 원전 운영하며 사람에 보고하는 시대 올까?”

데일리한국 2025년 2월 7일

字 “원자력硏, AI 스타트업과 거대언어모델 기술 협력”

연합뉴스 2025년 3월 27일

字 “한화큐셀, 'MS AI 투어' 참여…신규 에너지관리 소프트웨어 공개”

데일리한국 2025년 3월 26일

그린수소 P2G 심포지엄 발표자료 (2025년 3월 27일)

신기열 교수(영남대) “열공급형 고온연료전지 배열활용 현황분석”