재생 에너지 분야의 AI가 지속 가능성을 지원하는 방법

사회는 오랫동안 화석 연료에 의존해 왔습니다. 지난해 에너지 관련 전 세계 이산화탄소 배출량은 사상 최고치인 344억 미터톤에 도달했습니다. 2015년 파리 협정은 탄소 배출량을 줄여 지구 온난화를 섭씨 2도보다 훨씬 낮은 수준으로 억제하는 것을 목표로 하지만, 여전히 목표 달성에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 상황에서 에너지 업계는 재생 에너지에 주목하고 있습니다.

재생 에너지는 지속적으로 보충되며 장기적으로 지속 가능한 자연 자원에서 생성됩니다. 형성되는 데 수백만 년이 걸리고 사용하면 고갈되는 석탄, 석유, 천연가스와 같은 화석 연료와 달리 재생 에너지원은 계속 보충될 수 있습니다. 예를 들어 햇빛, 바람, 지열은 재생 에너지원입니다.

그림 1. 재생 에너지원.

하지만 재생 에너지로 전환하는 일은 쉽지 않습니다. 적절한 위치 선정, 시스템 통합, 효율적인 운영 유지 등 여러 과제가 있습니다. 에너지 산업은 이러한 과제를 해결하기 위해 인공지능(AI)과 컴퓨터 비전을 활용하고 있습니다. 전 세계 청정 에너지 AI 시장은 2030년까지 758억 2천만 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이 글에서는 AI와 컴퓨터 비전이 재생 에너지 부문을 어떻게 변화시키고 지속 가능성을 뒷받침하는지 살펴보겠습니다.

AI와 재생 에너지: 친환경 에너지를 더 스마트하게#

컴퓨터 비전과 같은 AI 기술은 이미지와 동영상에서 유용한 정보를 분석하고 추출하여 재생 에너지 분야를 변화시키고 있습니다. 컴퓨터 비전은 알고리즘과 딥러닝 모델을 사용하여 기계가 시각 데이터를 해석하고 이해하도록 지원합니다. 이러한 발전은 재생 에너지 운영의 효율성과 신뢰성을 높이고 비용을 절감합니다.

재생 에너지 분야에서 컴퓨터 비전을 사용할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 장비 검사 자동화: 장비 검사를 자동화하여 결함을 조기에 감지하고, 적시에 유지보수를 예약하며, 비용이 많이 드는 고장을 방지합니다.
• 에너지 생산량 예측: 태양광과 풍력 등의 에너지원에서 생산되는 에너지량을 예측하여 전력망을 더 효과적으로 관리합니다.
• 최적화 및 식별: 건물의 에너지 사용을 최적화하고, 손상된 태양광 패널을 식별하는 등 다양한 작업을 수행합니다.

하지만 고려해야 할 단점도 있습니다.

• 높은 초기 비용: AI 및 컴퓨터 비전 기술을 구현하려면 하드웨어와 소프트웨어 모두에 상당한 초기 투자가 필요할 수 있습니다.
• 데이터 품질에 대한 의존성: 컴퓨터 비전 시스템의 효과는 학습에 사용하는 데이터의 품질과 양에 크게 좌우되며, 이는 때때로 제약 요인이 될 수 있습니다.
• 레거시 시스템과의 통합 어려움: 산업 환경에서 사용하는 기계는 AI와 통합하기 어려운 경우가 많습니다.

장점과 단점을 염두에 두고 재생 에너지 분야에서 컴퓨터 비전을 활용하는 몇 가지 실용적인 사례를 살펴보겠습니다.

컴퓨터 비전을 활용한 태양광 발전 단지 관리#

태양광 발전 단지는 햇빛으로 전기를 생산하기 위해 여러 태양광 패널을 설치한 넓은 부지입니다. 컴퓨터 비전을 사용하면 태양광 패널의 전체 25년 수명 주기 동안 태양광 발전 단지를 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 예를 들어 건설 단계에서는 드론과 위성으로 현장의 고해상도 이미지를 촬영할 수 있습니다. 이 이미지를 컴퓨터 비전으로 분석하여 모든 설비가 올바르게 설치되었는지 확인할 수 있습니다. 패널 정렬 오류나 잘못된 배선과 같은 문제를 조기에 탐지하면 비용이 많이 드는 실수를 방지해 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

그림 2. 컴퓨터 비전으로 태양광 패널 설치를 모니터링하고 설계도와 비교하는 모습.

태양광 발전 단지가 가동되면 컴퓨터 비전은 효율적인 운영을 유지하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 고화질 카메라로 태양광 패널의 균열, 먼지 축적, 잡초 성장, 안전 위험 요소 등을 모니터링할 수 있습니다. AI 시스템은 구체적인 문제와 발생 위치를 자세히 담은 보고서를 신속하게 작성할 수 있습니다. 이를 통해 유지보수 작업자가 문제에 신속하고 정확하게 대응할 수 있습니다. 가동 중단 시간을 최소화하고 태양광 발전 단지가 더 원활하게 운영되도록 합니다.

컴퓨터 비전 시스템은 실시간 이미지를 사용해 태양광 발전 단지 상공의 구름량을 확인할 수도 있습니다. AI는 이 구름 데이터를 온도와 습도 등의 다른 정보와 결합해 태양광 발전 단지의 에너지 생산량을 예측합니다. 이를 통해 에너지 공급을 계획하고 관리하여 태양광 발전 단지의 효율성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

풍력 터빈 결함 감지#

풍력도 훌륭한 재생 에너지원입니다. 풍력 터빈은 바람의 힘을 전기로 변환합니다. 다른 기계와 마찬가지로 풍력 터빈도 마모되기 쉽습니다. 풍력 터빈 블레이드의 표면 손상을 탐지하면 최적의 성능을 유지하고 비용이 많이 드는 가동 중단을 방지할 수 있습니다. 기존 검사 방식에서는 사람이 타워에 올라가 수동으로 검사하는 경우가 많았는데, 이는 매우 위험하고 시간이 오래 걸리며 비용도 많이 듭니다. AI는 전체 과정을 간소화합니다.

Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 드론이나 고화질 지상 카메라로 촬영한 터빈 블레이드 이미지와 동영상을 분석할 수 있습니다. 이러한 AI 모델은 객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 이미지 분류와 같은 작업을 사용해 블레이드의 다양한 손상과 결함을 식별합니다. 여기에는 앞전 침식, 균열, 낙뢰 손상, 박리 및 표면 얼룩이 포함됩니다. Ultralytics Platform의 YOLO Annotated Wind Turbine Surface Damage와 같은 공개 데이터셋을 이러한 모델의 학습에 사용할 수 있습니다. 또한 AI 시스템은 지역 조류 개체군을 모니터링하고 다른 시스템과 연동해 조류를 쫓아낼 수 있어 블레이드의 추가 손상을 방지하고 새를 보호합니다.

그림 3. 컴퓨터 비전을 활용한 풍력 터빈 표면 손상 감지 예시(출처: labellerr.com).

조력 터빈과 해양 생태계#

조력도 재생 에너지의 좋은 원천이지만, 조력 에너지에는 고려해야 할 사항이 있습니다. 조력 터빈은 주변 해양 생태계에 악영향을 미칩니다. 해양 생물의 이동을 방해하고 블레이드에 갇히게 할 수도 있습니다. 터빈에서 발생하는 수중 소음은 일부 해양 생물의 의사소통에도 지장을 줄 수 있습니다. 다양한 AI 기술을 사용하면 이러한 문제를 방지할 수 있습니다.

우리는 이러한 해양 생태계에 대해 아는 것이 많지 않습니다. 따라서 해양 생태계에서 에너지를 추출하기 전에 첨단 기술을 활용해 환경을 자세히 조사하고 연구하는 것이 중요합니다. 미국 에너지부의 지원을 받아 Plainsight와 MarineSitu 같은 기업은 조력 터빈과 파력 에너지 변환기를 위한 AI 기반 환경 모니터링 시스템을 개발하기 위해 협력하고 있습니다. 이러한 시스템은 최첨단 비전 모델과 수중 카메라를 사용합니다.

그림 4. Ultralytics YOLOv8 컴퓨터 비전 모델을 사용한 물고기 탐지 예시.

AI를 사용하면 해양 생태계를 이해할 수 있습니다. 터빈을 건설할 장소를 찾는 연구자들이 궁금한 점에 답을 찾는 데도 도움이 됩니다. 예를 들어 연구자는 해당 지역의 물고기 개체군과 다른 수생 생물에 관해 알아보거나 멸종 위기종이 서식하는지 확인할 수 있습니다. 입지 선정과 건설이 끝난 뒤에도 이러한 시스템을 사용해 환경과 터빈을 모니터링할 수 있습니다.

AI를 활용한 지열 발전소 입지 선정#

또 다른 재생 에너지원은 지열 발전소에서 찾을 수 있습니다. 지열 발전소는 지구의 자연열을 이용해 전기를 생산합니다. 기존 지열 발전소는 예상치 못한 장비 고장, 높은 수리 비용, 비효율적인 입지 선정과 같은 문제에 직면해 있습니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 찾아 문제가 발생하기 전에 예측함으로써 지열 발전소 운영을 개선할 수 있습니다. AI의 지원을 받아 선제적으로 대응하면 발전소가 원활하게 운영되고 비용이 많이 드는 수리를 피할 수 있습니다.

그림 5. 지열 발전소. 이미지 출처: Envato Elements.

지열 발전소와 관련해 AI를 흥미롭게 활용할 수 있는 분야 중 하나는 발전소 부지를 선정하는 일입니다. AI를 활용한 지열 발전소 부지 선정에는 위성 이미지와 지리 데이터를 사용해 최적의 위치를 찾는 과정이 포함됩니다. AI는 지질학적 특성, 열 흐름, 지표면 온도 등 여러 요소를 분석하여 에너지 추출에 가장 적합한 부지를 식별할 수 있습니다. 이상적으로는 지열 에너지를 최대한 활용할 수 있는 위치에 발전소를 건설해야 합니다. 또한 AI는 환경 영향, 인프라 접근성 및 잠재적 위험을 평가하여 부지 선정 과정을 더 종합적이고 정확하게 수행하도록 돕습니다.

탄소 발자국 감축을 위해 AI를 활용하는 스타트업#

환경 문제 해결에서 AI의 중요성이 점점 더 분명해지고 있습니다. 보스턴 컨설팅 그룹 (BCG)이 실시한 설문조사에 따르면 공공 및 민간 부문의 기후·AI 분야 리더 중 87%가 기후 변화 대응에서 고급 분석과 AI의 가치를 인정했습니다. 또한 민간 부문 리더의 67%는 정부가 환경 이니셔티브에 AI를 통합하도록 더욱 적극적인 조치를 취해야 한다고 생각합니다.

AI와 컴퓨터 비전을 활용해 재생 에너지 분야를 혁신하고 지속 가능한 발전을 지원하는 스타트업을 살펴보겠습니다.

• SmartHelio: AI를 활용해 태양광 발전 단지의 문제를 원격으로 진단하고, 결함을 예측하며, 실시간 해결책을 제공하여 태양광 시스템의 성능과 수명을 높이는 스위스 스타트업입니다.
• Enfor: 덴마크 스타트업인 Enfor는 날씨, 지형, 발전소 데이터를 기반으로 AI를 사용해 재생 에너지 생산과 소비를 예측하고 최적화함으로써 에너지 낭비와 탄소 발자국을 줄입니다.
• Nova Innovation: 유럽 컨소시엄을 이끄는 Nova Innovation은 AI를 활용해 조력 터빈 성능을 개선하고 조력 에너지의 상용화를 앞당겨 저탄소 대안을 제공합니다.
• Solavio: 태양광 패널의 자율 AI 기반 청소 솔루션을 제공하는 인도 스타트업입니다. 청소 일정을 최적화하고 효율성을 높여 태양광 에너지 생산의 탄소 발자국을 줄입니다.

마무리#

AI 기술은 유지보수 필요성을 예측하고, 문제를 조기에 발견하며, 환경 조건을 모니터링하고, 새로운 태양광 발전 단지와 풍력 터빈에 적합한 부지를 찾아 재생 에너지 부문을 새롭게 바꾸고 있습니다. 이러한 AI 활용은 재생 에너지의 효율성, 신뢰성 및 지속 가능성을 높입니다. 산업이 발전함에 따라 AI는 청정 에너지의 확대를 이끌고 더 건강한 지구를 만드는 데 기여할 것입니다.

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