재생 에너지 분야에서 AI가 지속 가능성을 지원하는 방법

사회로서 우리는 꽤 오랫동안 화석 연료에 의존해 왔습니다. 작년에 전 세계 에너지 관련 이산화탄소 배출량은 344억 미터톤이라는 새로운 최고치를 기록했습니다. 2015년 파리 협정은 탄소 배출량을 줄여 지구 온난화를 섭씨 2도 이하로 유지하는 것을 목표로 하지만 여전히 이러한 목표를 달성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 사실을 감안할 때 에너지 산업은 재생 에너지에 집중하고 있습니다.

재생 가능 에너지는 지속적으로 보충되고 장기적으로 지속 가능한 천연 자원에서 생성됩니다. 석탄, 석유 및 천연 가스와 같은 화석 연료와 달리 재생 가능 에너지원은 수백만 년이 걸려 형성될 수 있고 일단 사용하면 고갈되지만, 재생 가능 에너지원은 지속적으로 보충될 수 있습니다. 예를 들어 햇빛, 바람 및 지열은 재생 가능 에너지원입니다.

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그러나 재생 에너지로 전환하는 것은 쉽지 않습니다. 적절한 위치 선택, 시스템 통합, 모든 것을 효율적으로 유지하는 것과 같은 과제가 있습니다. 에너지 산업은 이러한 문제를 해결하기 위해 인공 지능(AI)과 컴퓨터 비전에 눈을 돌리고 있습니다. 청정 에너지를 위한 전 세계 AI 시장은 2030년까지 758억 2천만 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 이 기사에서는 AI와 컴퓨터 비전이 재생 에너지 부문을 어떻게 변화시키고 지속 가능성을 지원하는지 살펴봅니다.

AI와 재생 에너지: 더 스마트한 친환경 에너지 만들기

컴퓨터 비전과 같은 AI 기술은 이미지와 비디오에서 가치 있는 정보를 분석하고 추출하여 재생 에너지 부문을 혁신하고 있습니다. 컴퓨터 비전은 알고리즘과 딥 러닝 모델을 사용하여 기계가 시각적 데이터를 해석하고 이해하도록 돕습니다. 이러한 발전은 재생 에너지 운영을 더욱 효율적이고 안정적이며 비용 효율적으로 만듭니다.

신재생 에너지 분야에서 컴퓨터 비전 활용 시 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 자동 장비 검사: 장비의 자동 검사를 통해 결함을 조기에 감지하고, 적시에 유지 보수를 예약하며, 비용이 많이 드는 고장을 예방합니다.
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• 에너지 생성 예측: 태양 및 바람과 같은 소스로부터의 에너지 생성을 예측하여 전력망을 더 효율적으로 관리합니다.
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• 최적화 및 식별: 건물 에너지 사용 최적화, 손상된 태양광 패널 식별 등.

하지만 고려해야 할 단점도 있습니다.

• 높은 초기 비용: AI 및 컴퓨터 비전 기술을 구현하려면 하드웨어와 소프트웨어 모두에 상당한 초기 투자가 필요할 수 있습니다.
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• 데이터 품질에 대한 의존성: 컴퓨터 비전 시스템의 효과는 훈련에 사용되는 데이터의 품질과 양에 크게 좌우되며, 이는 때때로 제한적인 요소가 될 수 있습니다.
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• 레거시 시스템과의 통합 어려움: 종종 산업 환경의 기계는 AI와 통합하기가 어려울 수 있습니다.

장점과 단점을 염두에 두고 재생 에너지 부문에서 컴퓨터 비전의 몇 가지 실제 응용 프로그램을 살펴보겠습니다.

컴퓨터 비전 기술을 활용한 태양광 발전소 관리

태양광 발전소는 햇빛으로부터 전기를 생성하기 위해 여러 개의 태양광 패널이 설치된 넓은 면적의 토지입니다. 태양광 발전소는 태양광 패널의 전체 25년 수명 주기 동안 컴퓨터 비전을 사용하여 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 예를 들어 건설 단계에서 드론과 위성은 현장의 고해상도 이미지를 캡처할 수 있습니다. 이러한 이미지는 컴퓨터 비전을 사용하여 분석하여 모든 것이 올바르게 설치되었는지 확인할 수 있습니다. 정렬되지 않은 패널 또는 잘못된 배선과 같은 오류를 조기에 감지하면 비용이 많이 드는 실수를 방지하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 

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태양광 발전소가 가동되면 컴퓨터 비전은 효율성을 유지하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 고화질 카메라는 균열, 먼지 축적, 잡초 성장 및 안전 위험과 같은 문제를 감지하기 위해 태양광 패널을 모니터링할 수 있습니다. AI 시스템을 통해 특정 문제와 위치에 대한 자세한 보고서를 신속하게 작성할 수 있습니다. 이를 통해 유지 보수 작업자는 문제를 신속하고 정확하게 해결할 수 있습니다. 가동 중지 시간이 최소화되고 태양광 발전소가 더욱 원활하게 운영됩니다. 

컴퓨터 비전 시스템은 또한 실시간 이미지를 사용하여 태양광 발전소 위의 구름 양을 확인할 수 있습니다. AI는 이 클라우드 데이터를 온도 및 습도와 같은 다른 정보와 결합하여 태양광 발전소가 생산할 에너지 양을 예측합니다. 이는 태양광 발전소를 보다 효율적이고 안정적으로 만들기 위해 에너지 공급을 계획하고 관리하는 데 도움이 됩니다.

풍력 터빈 결함 감지

또 다른 훌륭한 재생 에너지원은 바람입니다. 풍력 터빈은 풍력을 활용하여 전기로 변환합니다. 이러한 터빈은 다른 기계와 마찬가지로 마모되기 쉽습니다. 풍력 터빈 블레이드의 표면 손상을 감지하면 최적의 성능을 보장하고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다. 기존 검사 방법은 종종 수동 검사를 위해 타워에 사람을 보내는 것을 포함하며, 이는 매우 위험하고 시간이 많이 걸리며 비용이 많이 들 수 있습니다. AI는 전체 프로세스를 단순화합니다.

Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 드론 또는 고화질 지상 기반 카메라를 사용하여 캡처한 터빈 블레이드의 이미지와 비디오를 분석할 수 있습니다. 이러한 AI 모델은 객체 감지, 인스턴스 분할 및 이미지 분류와 같은 작업을 사용하여 블레이드의 주요 모서리 침식, 균열, 낙뢰 손상, 박리 및 표면 얼룩과 같은 다양한 유형의 손상 및 결함을 식별합니다. 이 외에도 AI 시스템은 지역 조류 개체수를 모니터링하고 다른 시스템과 통합하여 조류를 쫓아내어 블레이드에 추가 손상을 방지하고 조류를 보호할 수 있습니다.

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조력 터빈 및 해양 생태계

조력 또한 훌륭한 재생 에너지원이지만 몇 가지 유의해야 할 점이 있습니다. 조력 터빈은 주변 해양 생태계에 영향을 미칩니다. 해양 생물의 이동을 방해하고 날개 안에 가둘 수도 있습니다. 이러한 터빈이 생성하는 수중 소음은 일부 해양 생물의 의사 소통을 방해할 수도 있습니다. 다양한 AI 기술을 사용하여 이러한 장애물을 피할 수 있습니다. 

저희는 이러한 해양 생태계에 대해 거의 알지 못합니다. 따라서 해양에서 에너지를 추출하기 전에 첨단 기술을 사용하여 이러한 환경을 자세히 연구하고 조사하는 것이 중요합니다. 미국 에너지부의 자금 지원을 받아 Plainsight 및 MarineSitu와 같은 회사는 조력 터빈 및 파력 변환기를 위한 AI 기반 환경 모니터링 시스템을 공동으로 개발하고 있습니다. 이러한 시스템은 최첨단 비전 모델과 수중 카메라를 사용합니다.

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AI를 사용하여 해양 생태계를 이해할 수 있습니다. 또한 연구자들이 터빈을 건설할 장소를 찾을 때 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 연구자는 해당 지역의 물고기 개체수 및 기타 수생 생물에 대해 알고 싶어하거나 해당 지역에 멸종 위기에 처한 종이 있는지 알고 싶어할 수 있습니다. 부지 선정 및 건설 후에도 이러한 시스템을 사용하여 환경과 터빈을 모니터링할 수 있습니다.

AI를 사용하여 지열 발전소 부지 선정

또 다른 재생 에너지원은 지열 발전소에서 찾을 수 있습니다. 이 발전소는 지구의 자연열을 사용하여 전기를 생산합니다. 전통적으로 이러한 발전소는 예상치 못한 장비 고장, 비용이 많이 드는 수리 및 비효율적인 부지 선정과 같은 문제에 직면해 있습니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 파악하며 문제가 발생하기 전에 예측하여 지열 발전소 운영을 개선할 수 있습니다. AI의 도움으로 사전에 대처하면 발전소를 원활하게 운영하고 비용이 많이 드는 수리를 피할 수 있습니다.

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지열 발전소와 관련하여 AI의 가장 흥미로운 응용 분야 중 하나는 발전소를 건설할 위치를 식별하려고 할 때 나타납니다. AI를 사용하여 지열 발전소 부지를 선택하는 것은 위성 이미지와 지리적 데이터를 사용하여 이상적인 위치를 찾는 것을 포함합니다. AI는 지질학적 특징, 열 흐름 및 표면 온도와 같은 다양한 요소를 분석하여 에너지 추출에 가장 유망한 부지를 식별할 수 있습니다. 이상적으로는 최대 지열 에너지를 활용하기 위해 새로운 발전소를 건설해야 합니다. 또한 AI는 환경 영향, 인프라 접근성 및 잠재적 위험을 평가하여 부지 선택 프로세스를 보다 포괄적이고 정확하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

탄소 발자국을 줄이기 위해 AI를 사용하는 스타트업

환경 문제 해결에 있어 AI의 중요성이 점점 더 분명해지고 있습니다. Boston Consulting Group(BCG)에서 실시한 설문 조사에 따르면 공공 및 민간 부문의 글로벌 기후 및 AI 리더의 87%가 기후 변화에 대처하는 데 있어 고급 분석 및 AI의 가치를 인정하고 있습니다. 또한 민간 부문 리더의 67%는 정부가 환경 이니셔티브에 AI 통합을 지원하기 위해 보다 적극적인 조치를 취해야 한다고 생각합니다.

AI와 컴퓨터 비전을 사용하여 재생 에너지 부문을 혁신하고 지속 가능한 개발을 지원하는 몇몇 스타트업을 살펴보겠습니다.

• SmartHelio: 태양광 발전소 문제를 원격으로 진단하고, 결함을 예측하고, AI를 사용하여 실시간 솔루션을 제공하여 태양광 시스템 성능과 수명을 향상시키는 스위스 스타트업입니다.

• Enfor: 이 덴마크 스타트업은 날씨, 지형 및 플랜트 데이터를 기반으로 재생 에너지 생산 및 소비를 예측하고 최적화하여 에너지 낭비와 탄소 발자국을 줄이기 위해 AI를 사용합니다.

• Nova Innovation: 유럽 컨소시엄을 이끌고 있는 Nova Innovation은 AI를 사용하여 조력 터빈 성능을 개선하고 조력 에너지 상용화를 가속화하여 저탄소 대안을 제공합니다.
• Solavio: 태양광 패널을 위한 자율적인 AI 기반 청소 솔루션을 제공하는 인도 스타트업으로, 청소 일정 최적화 및 효율성 향상을 통해 태양 에너지 생산의 탄소 발자국을 줄입니다.

마무리

AI 기술은 유지 보수 필요성 예측, 문제 조기 발견, 환경 조건 모니터링, 새로운 태양광 발전소 및 풍력 터빈에 가장 적합한 부지 찾기 등을 통해 재생 에너지 부문을 재정의하고 있습니다. 최첨단 AI 애플리케이션은 재생 에너지를 더욱 효율적이고 안정적이며 지속 가능하게 만듭니다. 업계가 발전함에 따라 AI는 더 많은 청정 에너지를 추진하고 더 건강한 지구에 기여할 가능성이 높습니다.

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