재생에너지 활용 위한 필수 기술은 무엇

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재생에너지 활용 위한 필수 기술은 무엇

[이슈와 진단]
재생에너지 보급 증가 영향 화력발전 퇴출 움직임 가속
국내 전력계통간 연계 미비.. 재생에너지 운영 불확실성↑
재생에너지 발전량 '예측 정확성' 중요.. 수요안정화 직결

이종은 press9437@gmail.com
등록 2021.11.08
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[지데일리] 석유와 석탄, 원자력과 천연가스 등의 화석연료는 이미 정점을 맞았거나 곧 맞게 될 전망이다. 이에 화석연료에 의존해왔던 모든 에너지 시스템에서 새로운 대안을 찾아야 하는 시점이다.

[크기변환]1.jpg — 코로나19 팬데믹 상황 속에 생명과 안전, 지속가능한 삶이 가장 큰 화두로 부상하면서, 원자력발전은 우리 생명을 위협하는 것 중 하나로 지목되기도 한다. 그러나 국내 에너지 정책은 원자력 비중을 크게 줄이지 못하고 있는 실정이다. ⓒpixabay

오늘날 대표적인 대안은 태양열을 비롯해 지열, 풍력, 조류, 바이오가스 등의 재생에너지라 할 수 있는데, 그 중요성은 시간일 지날수록 커지고 있는 양상이다.

화석연료 에너지의 고갈이 도래해오면서 갈수록 심각한 에너지 위기 앞에 재생에너지는 인류의 삶과 사회, 지구를 지속가능하게 할 유일한 대안으로 주목받고 있다.

특히 코로나19 팬데믹 상황 속에 생명과 안전, 지속가능한 삶이 가장 큰 화두로 부상하면서, 원자력발전은 우리 생명을 위협하는 것 중 하나로 지목되기도 한다. 그러나 국내 에너지 정책은 원자력 비중을 크게 줄이지 못하고 있는 실정이다.

기후변화가 계속 심화되고 있고 화석 에너지가 고갈되고 있는 상황 속에서 독일은 내년까지 원자력발전소를 모두 폐쇄하고 재생가능에너지 중심의 에너지 체제로 전환한다는 야심찬 목표를 세웠다.

독일에서는 재생가능에너지 공급 확대가 관련 분야 종사자 수의 증대는 물론 남는 전력의 수출, 생산 비용의 감축을 가져와 결과적으로 경제에 긍정적인 효과를 낳았다는 조사 결과도 나온다. 특히 시민들이 에너지 소비자인 동시에 생산자가 돼 지역의 재생에너지 설비 확대에 앞장서고 있다.

이런 가운데 저장 기술 개발 문제 등 향후 해결해야 할 문제가 남아 있으나 독일의 행보는 현재 우리나라 재생에너지 정책의 성찰을 불러일으킨다고 할 수 있다.

최근 전세계적으로 ESG와 RE100 등의 도입이 확산하면서 재생에너지 수요는 급증하고 있으며 주요 기업들도 자체 설치나 도입 예정인 전력구매계약(PPA)을 통한 재생에너지 공급자 확보를 위해 힘쓰고 있는 양상이다.

지금 전력거래소가 운영하는 소규모 전력중개시장의 경우 예측의 정확성 바탕으로 중개사업자에게 보상을 해주는 예측재고정산금 제도를 운영 중에 있다.

[크기변환]2.jpg — 재생에너지 발전량 예측의 정확성은 개별 사업자의 수익성은 물론, 국가 차원의 전력계통 안정성과도 직결된 사안인데, 예측 정확성이 확보될수록 이러한 변동성에 미리 대응할 수 있고 장기적인 유연성 자원도 최적으로 확보할 수 있다는 주장이 나온다.

재생에너지는 물론 날씨에 대한 예측, 입시에서 학과별 경쟁률에 대한 예측, 사람들이 사주를 보는 등 삶의 모든 행위와 수익 활동들이 예측 행위와 관련이 있다고 해도 과언이 아니다.

인공지능(AI)이 상업적으로 가장 활발히 적용되고 있는 자율주행차 분야도 각종 센서를 통해 입력되는 데이터를 분석함으로써 다른 차들의 경로나 도로 상황을 예측해 자신의 운전 의사결정을 수행하는 것이라 할 수 있다.

인공지능 모델은 다양한 문제들에 대한 예측과 분류 문제에 적용되는데 데이터의 성격과 알고리즘 특성에 따라 다양한 분류 방법론이 있다.

인공지능 기반의 데이터 기반 예측 모델이 각광을 받기 시작한 것은 딥마인드의 알파고와 이세돌 간 세기의 바둑 대결을 들 수 있는데, 당시 딥러닝 기반 인공지능의 가능성과 잠재력이 증명됐다. CPU의 성능 진화와 빅데이터 시대로의 진입은 과거 대비 대규모 데이터 처리와 저장을 보다 짧은 시간 내에 가능케 했다는 분석이다.

이는 인공지능에 대한 접근 방식이 기존의 연역적 논리 기반 접근 방식에서 데이터와 개별적 사례들의 학습에 근거한 귀납적 추론 방식으로의 전환을 유도했으며, 인공지능의 구현 방식이 알고리즘이나 모델 중심에서 데이터로 넘어간 것이라 할 수 있다.

이에 현재 인공지능 예측 모델은 대부분 기본적인 단위 모델을 공유해 예측 정확성의 차이는 데이터에서 일어나는데, 학습 재료로 쓰인 데이터가 얼마나 축적돼 있고 다양성을 확보하고 있느냐에 따라 예측 결과의 정확성이 좌우된다 하겠다.

그러나 그동안 전력산업은 예측보다는 제어에 초점을 뒀다고 할 수 있는데, 주 발전원이 원자력과 화력이었고 석탄과 LNG로 구성돼 있는 화력발전소는 변화하는 수요와 예측 오차에 응동할 수 있는 제어력이 있었다. 이는 예측 정확성의 엄격함을 상대적으로 완화시켜주는 기능을 하기도 했다.

아울러 전력계통 운영 면에서도 국내 전체 수요를 예측하는 기능이 요구됐지만 예측 표본의 사이즈가 증가하게 될 경우 통계학적인 대수의 법칙에 의해 그 불확실성이 상대적으로 완화되는 효과가 있는 만큼 예측 오차는 일정 수준 이하가 되기 마련이다.

하지만 근래 들어 재생에너지 보급이 크게 늘어나는 동시에 화력발전 용량의 퇴출 움직임이 증가하면서 이러한 접근은 더 이상 유효하지 않을 것이란 시각이 일반적이다. 특히 국내에서는 다른 나라와 전력계통 연계가 돼 있지 않은 이유로 재생에너지에 의한 변동성이 전력계통 운영의 불확실성이 커지고 있는 상황이다.

재생에너지 발전량 예측의 정확성은 개별 사업자의 수익성은 물론, 국가 차원의 전력계통 안정성과도 직결된 사안인데, 예측 정확성이 확보될수록 이러한 변동성에 미리 대응할 수 있고 장기적인 유연성 자원도 최적으로 확보할 수 있다는 주장이 나온다.