영국의 다국적 정보기술 컨설팅회사인 FDM 그룹은 지난해 9월 '에너지부문의 인공지능(AI) 적용 상위 10개'(Top 10 Applications of AI in the Energy Sector) 보고서를 내놓았다.

◆스마트 그리드 = AI는 과거 및 실시간 데이터를 활용해 소비패턴을 예측할 수 있으며, 이는 에너지공급을 효율적으로 할당하는 데 도움이 된다. 예를 들어 수요가 급증하는 기간에 AI는 가장 필요한 곳에 전력을 공급하고 정전 위험을 예방할 수 있다.

◆수요 대응 관리 = 수요반응관리(DRM)는 전력소비를 최적화하고 전력망의 안정성을 보장하기 위한 중요한 전략이다. 여기에는 그리드 운영자 또는 에너지공급자 신호에 따라 소비자(주로 상업 및 산업체)의 전기사용량을 조정하는 작업이 포함된다.

◆예측적 유지보수 = 에너지 회사는 AI를 활용해 장비가 고장나거나 유지관리가 필요한 시기를 예측할 수 있다. 사용통계, 날씨 데이터, 유지관리 기록을 분석해 가동중지 시간을 최소화하고 수리 비용을 줄이는 효과가있다.

◆재생에너지 전망 = 가변성이 있는 풍력, 태양광의 경우 AI 는 일기예보, 과거 데이터 및 실시간 조건을 분석한다. 에너지공급자는 재생가능 에너지 양을 예측해 수요와 공급의 균형을 맞춘다.

◆에너지 저장 = 에너지저장을 통해 피크시간대에 생성된 초과 에너지를 저장하고 추후 전기생산이 여의치 않을 때 사용할 수 있다. 에너지 저장은 백업전원 공급장치에 대한 접근이 생사를 좌우할 수 있는 병원, 데이터 센터 같은 시설에 특히 중요하다.

◆탄소 포집·활용·저장(CCUS) = AI는 대기 또는 배출원에서 이산화탄소 포집을 최적화해 활용·저장과정의 효율성을 향상시킨다. AI 기반 시스템은 산업 공정이든 안전한 장기 저장이든 포집된 탄소를 활용하는 가장 적합한 방법을 식별할 수 있다.

◆에너지 거래 = AI는 가격, 수요, 공급에 대한 실시간 데이터를 처리해 에너지거래의 복잡한 시장 상황을 분석한다. AI가 실행하는 알고리즘 거래는 빛의 속도로 작동해 밀리초 단위로 수많은 거래를 실행한다.

◆스마트 주택 및 건물 = 스마트계량기와 사물인터넷(IoT) 장치는 사용자 선호도, 점유 패턴, 심지어 실시간 기상 조건 같은 변수를 고려해 온도 설정을 자동 조정한다.

◆석유·가스 탐사 = AI는 대량의 지질학적 데이터를 놀라운 정밀도로 분석함으로써 기존에 간과되었을 수 있는 잠재적인 석유 및 가스 매장량을 식별할 수 있다. 또 매장량의 생존가능성을 평가해 탐사성공률을 높인다. 시추과정에서도 지질구조, 장비 성능, 환경조건 등을 평가한다.

◆원자력발전소 모니터링 = 원자력발전(원전)은 안전이 가장 중요하며 AI가 중요한 역할을 한다. AI 시스템은 연중무휴 24시간 작동하면서 다양한 센서와 장비를 지속적으로 분석해 작은 이상이나 편차도 감지한다.

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