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Renewable Energy, The harmony with Artificial IntelligenceBased on Smart Grid System

AI, which is currently leading the fourth industrial revolution, is also emerging as a key technology in the renewable energy sector. Pointing to the risks of variable renewables such as solar and wind power, the International Energy Agency predicts that integration with existing power systems will emerge as a major task in line with the growth of renewable energy.

Artificial intelligence is expected to reduce uncertainties in renewable energy, enabling effective system integration. Artificial intelligence is innovating across the renewable energy sector, accurately predicting solar, wind power and electricity demand, controlling fossil fuel power generation and enabling effective power storage and transmission through smart grids. Smart grids are next-generation power grids that increase energy efficiency by exchanging information on power production and consumption in two-way and real-time, adding information on information on information technology to power grids.

Cases of developing artificial intelligence convergence energy technology are prevalent in the global community. Google DeepMind, which is familiar to South Korea with AlphaGo, is currently working with British electricity companies on a project to reduce overall power costs in the U.K. by 10% through control of electric power network that combines artificial intelligence. Many U.S. and European companies, including GE, IBM, and Siemens, are working on renewable energy technologies that converge artificial intelligence.

Google DeepMind has applied artificial intelligence technology to power control of Google Data Center. It will train an artificial intelligence engine with temperature, pump speed and consumption power data collected from various sensors to reduce cooling power by 40 percent and overall power by 15 percent. Currently it is working with British electricity companies to reduce overall electricity cost in England by 10% through optimizing supply and demand without additional facilities.

In 2013, IBM launched a study in which its affiliated laboratories applied artificial intelligence engines to the renewable energy sector with the support of the U.S. Department of Energy. In 2015, it secured weather data from weather information company Weather Company for about 2 trillion won. Currently, IBM's Watt-sun combines a variety of predictive models with weather data to predict solar and wind speeds in 15 to 30 days.

General Electric is applying artificial intelligence to turbine control of wind generators and boiler control of coal power plants to increase power generation efficiency and reduce pollution. If artificial intelligence technology is applied to electric power network, it is expected that it will increase overall efficiency and save up to $200 billion in costs globally.


The Fraunhofer Institute in Germany and the German Meteorological Agency have already launched a project to predict weather power generation in 2012 with the support of local economic ministries. As a result, the model of predicting weather conditions across Germany in 15 minutes and predicting probability distribution of power generation of wind and solar light was completed based on this. Since 2017, it has been conducting research to upgrade its predictive model through its follow-up project "GridCast" and effectively transmit power to power generation through its electricity network.

4차 산업혁명을 주도하고 있는 인공지능이 재생에너지 분야에서도 핵심기술로 떠오르고 있다. 국제에너지기구(IEA)는 태양광, 풍력 등 가변적 재생에너지의 단점을 지적하면서, 재생에너지의 성장세에 따라 기존 전력 시스템과의 통합이 주요 과제로 대두될 것으로 전망하고 있다.

인공지능은 재생에너지의 불확실성을 감소시켜 효과적인 시스템 통합을 가능하게 할 것으로 기대된다. 인공지능은 태양광, 풍력 발전량 및 전력 수요를 정확하게 예측하고, 화석연료 발전량을 조절하며, 스마트그리드를 통해 효과적인 전력 저장·전송을 가능하게 하는 등 재생에너지 분야 전반에 걸쳐 혁신을 이루고 있다. 스마트그리드는 전력망에 정보통신기술을 더해 전력 생산과 소비 정보를 양방향, 실시간으로 주고받으면서 에너지 효율을 높이는 차세대 전력망이다.

인공지능 융합 에너지 기술 개발 사례는 지구촌에 널리 퍼져 있다. 최근 알파고로 우리에게 친숙한 구글 딥마인드는 영국 전력회사와 협력해 인공지능을 융합한 전력망 제어로 영국 전체의 전력 비용을 낮추는 프로젝트를 진행중이고 IT기업으로 변신한 GE, IBM, 지멘스 등 미국과 유럽 여러 회사·기관에서 인공지능을 융합한 재생에너지 기술을 연구개발하고 있다.

구글 딥마인드(Google Deepmind)는 구글 데이터 센터의 전력 제어에 인공지능 기술을 적용했다. 각종 센서에서 수집한 온도, 펌프 속도, 소비전력 데이터로 인공지능 엔진을 학습 및 훈련시켜 냉각 전력 40%, 전체 전력 15% 감축한다. 현재 영국 전력회사와 협력해 추가 설비 없이 수요·공급 최적화를 통해 영국 전체 전력 비용을 10%까지 감축하는 프로젝트를 진행 중이다.

IBM은 2013년 산하 연구소가 미국 에너지부의 지원을 받아 인공지능 엔진(Watson)을 재생에너지 분야에 적용하는 연구를 시작했다. 2015년에는 약 2조원에 기상정보업체 웨더컴퍼니의 기상자료를 확보했다. 현재 IBM의 예측 모델(Watt-sun)은 기상 데이터를 적용한 다양한 예측 모델을 결합해 15분에서 30일 후의 일사량, 풍속을 예측하고 있다.

제너럴일렉트릭은 인공지능을 풍력 발전기의 터빈 제어, 석탄 발전소의 보일러 제어에 적용해 발전 효율은 높이고, 공해 물질은 감축하고 있다. 전력망에도 인공지능 기술을 적용하면 전체 효율을 높여 세계적으로 2000억 달러에 이르는 비용을 절감할 것으로 기대된다.

독일 프라운호퍼연구소와 독일 기상청은 현지 경제부처의 지원으로 기상발전량 예측연구 프로젝트를 이미 2012년 시작했다. 그 결과 독일 전역의 기상을 15분 단위로 예측하고, 이를 토대로 풍력·태양광의 발전량의 확률 분포를 예측하는 모델을 완성했다. 2017년부터 후속 프로젝트인 ‘그리드캐스트(GridCast)’를 통해 예측 모델을 고도화하고, 전력망을 통해 효과적으로 발전전력을 전송하는 연구를 진행하고 있다.

박준혁  jklnmb2007@naver.com

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