재생 에너지 분야의 AI가 지속 가능성을 지원하는 방식

오늘날 사회는 꽤 오랫동안 화석 연료에 의존해 왔습니다. 지난해 전 세계 에너지 관련 이산화탄소 배출량은 344억 미터톤으로 사상 최고치를 기록했습니다. 2015년 파리 협정은 탄소 배출량을 줄여 지구 온난화를 섭씨 2도보다 훨씬 낮은 수준으로 유지하는 것을 목표로 하고 있지만, 이러한 목표를 달성하는 데 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 상황에서 에너지 산업은 재생 에너지에 주목하고 있습니다.

재생 에너지는 지속적으로 보충되며 장기적으로 지속 가능한 천연 자원에서 생성됩니다. 형성되는 데 수백만 년이 걸리고 한 번 사용하면 고갈될 수 있는 석탄, 석유 및 천연가스와 같은 화석 연료와 달리, 재생 에너지원은 계속해서 보충될 수 있습니다. 예를 들어 햇빛, 바람, 지열은 재생 에너지원입니다.

그림 1. 재생 에너지원.

하지만 재생 에너지로 전환하는 일은 쉽지 않습니다. 적절한 입지를 선정하고, 시스템을 통합하며, 모든 설비를 효율적으로 운영해야 하는 등의 과제가 있습니다. 에너지 산업은 이러한 과제를 해결하기 위해 인공지능 (AI)과 컴퓨터 비전을 도입하고 있습니다. 전 세계 청정에너지 AI 시장은 2030년까지 758억 2천만 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이 글에서는 AI와 컴퓨터 비전이 재생 에너지 부문을 어떻게 변화시키고 지속 가능성을 지원하는지 살펴보겠습니다.

AI와 재생 에너지: 더 스마트한 친환경 에너지 구현#

컴퓨터 비전과 같은 AI 기술은 이미지와 동영상에서 유용한 정보를 분석하고 추출하여 재생 에너지 부문을 변화시키고 있습니다. 컴퓨터 비전은 알고리즘과 딥러닝 모델을 사용하여 기계가 시각 데이터를 해석하고 이해하도록 지원합니다. 이러한 발전은 재생 에너지 운영을 더욱 효율적이고 안정적이며 비용 효율적으로 만듭니다.

재생 에너지에 컴퓨터 비전을 사용할 때의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 장비 검사 자동화: 장비를 자동으로 검사하여 결함을 조기에 감지하고, 적시에 유지보수를 예약하며, 비용이 많이 드는 고장을 방지합니다.
• 에너지 발전량 예측: 태양과 바람 같은 에너지원의 발전량을 예측하여 전력망을 더욱 효과적으로 관리합니다.
• 최적화 및 식별: 건물의 에너지 사용을 최적화하고, 손상된 태양광 패널을 식별하는 등 다양한 작업을 수행합니다.

그러나 고려해야 할 단점도 있습니다.

• 높은 초기 비용: AI 및 컴퓨터 비전 기술을 구현하려면 하드웨어와 소프트웨어에 상당한 초기 투자가 필요할 수 있습니다.
• 데이터 품질에 대한 의존성: 컴퓨터 비전 시스템의 효과는 학습에 사용되는 데이터의 품질과 양에 크게 좌우되며, 이는 때때로 제한 요인이 될 수 있습니다.
• 레거시 시스템과의 통합 어려움: 산업 환경의 장비를 AI와 통합하는 일은 종종 쉽지 않습니다.

이점과 단점을 염두에 두고 재생 에너지 부문에서 컴퓨터 비전이 활용되는 몇 가지 실용적인 사례를 살펴보겠습니다.

컴퓨터 비전으로 태양광 발전소 관리하기#

태양광 발전소는 햇빛으로 전기를 생산하기 위해 여러 태양광 패널을 설치한 넓은 부지입니다. 컴퓨터 비전을 사용하면 태양광 패널의 전체 25년 수명 주기 동안 태양광 발전소를 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 예를 들어 건설 단계에서는 드론과 위성이 현장의 고해상도 이미지를 촬영할 수 있습니다. 컴퓨터 비전을 사용해 이러한 이미지를 분석하면 모든 설비가 올바르게 설치되었는지 확인할 수 있습니다. 패널 정렬 불량이나 잘못된 배선과 같은 오류를 조기에 감지하면 비용이 많이 드는 실수를 방지하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

그림 2. 컴퓨터 비전을 사용한 태양광 패널 설치 모니터링 및 설계 계획과의 비교.

태양광 발전소가 운영을 시작하면 컴퓨터 비전은 발전소의 효율을 유지하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 고화질 카메라는 태양광 패널의 균열, 먼지 축적, 잡초 성장, 안전 위험과 같은 문제를 모니터링할 수 있습니다. AI 시스템은 특정 문제와 그 위치에 관한 상세한 보고서를 신속하게 작성할 수 있습니다. 이를 통해 유지보수 작업자가 문제를 신속하고 정확하게 해결할 수 있습니다. 가동 중단 시간이 최소화되고 태양광 발전소가 더욱 원활하게 운영됩니다.

컴퓨터 비전 시스템은 실시간 이미지를 사용하여 태양광 발전소 상공의 구름량을 확인할 수도 있습니다. AI는 이 구름 데이터를 온도와 습도 같은 다른 정보와 결합하여 태양광 발전소의 발전량을 예측합니다. 이를 통해 에너지 공급을 계획하고 관리하여 태양광 발전소를 더욱 효율적이고 안정적으로 운영할 수 있습니다.

풍력 터빈 결함 감지#

풍력은 또 다른 훌륭한 재생 에너지원입니다. 풍력 터빈은 풍력을 활용하여 전기로 변환합니다. 다른 기계와 마찬가지로 이러한 터빈도 마모와 손상이 발생하기 쉽습니다. 풍력 터빈 블레이드의 표면 손상을 감지하면 최적의 성능을 보장하고 비용이 많이 드는 가동 중단을 방지할 수 있습니다. 기존 검사 방식은 사람이 타워 위로 올라가 수동 검사를 수행하는 경우가 많아 매우 위험하고 시간과 비용이 많이 들 수 있습니다. AI는 이 전체 과정을 간소화합니다.

Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 드론이나 지상에서 사용하는 고화질 카메라로 촬영한 터빈 블레이드의 이미지와 동영상을 분석할 수 있습니다. 이러한 AI 모델은 객체 감지, 인스턴스 세그멘테이션, 이미지 분류와 같은 task를 사용하여 블레이드의 전연 침식, 균열, 낙뢰 손상, 박리, 표면 얼룩 등 다양한 유형의 손상과 결함을 식별합니다. 이뿐만 아니라 AI 시스템은 현지 조류 개체군을 모니터링하고 다른 시스템과 연동하여 조류를 퇴치할 수 있으므로, 블레이드의 추가 손상을 방지하고 조류를 보호할 수 있습니다.

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

조력 터빈과 해양 생태계#

조력도 좋은 재생 에너지원이지만, 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 조력 터빈은 주변 해양 생태계에 부담을 줍니다. 해양 생물의 이동을 방해하고 블레이드 사이에 생물을 가둘 수도 있습니다. 또한 이러한 터빈에서 발생하는 수중 소음은 일부 해양 생물의 의사소통을 방해할 수 있습니다. 이러한 문제를 피하기 위해 다양한 AI 기술을 사용할 수 있습니다.

우리는 이러한 해양 생태계에 대해 아는 것이 매우 적습니다. 따라서 해양 생태계에서 에너지를 추출하기 전에 첨단 기술을 사용하여 이러한 환경을 자세히 조사하고 연구하는 것이 중요합니다. 미국 에너지부의 자금 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. 물고기 감지에 Ultralytics YOLOv8 컴퓨터 비전 모델을 사용하는 예시.

AI를 사용하면 해양 생태계를 이해할 수 있습니다. 또한 연구자가 터빈 건설 부지를 찾을 때 필요한 질문에 답하는 데도 도움이 됩니다. 예를 들어 연구자는 해당 지역의 물고기 개체군과 기타 수중 생물에 대해 알아보거나 멸종 위기종이 있는지 확인하고자 할 수 있습니다. 부지 선정과 건설이 완료된 후에도 이러한 시스템을 사용하여 터빈뿐만 아니라 환경을 모니터링할 수 있습니다.

AI를 사용한 지열 발전소 부지 선정#

지열 발전소에서도 또 다른 재생 에너지원을 얻을 수 있습니다. 지열 발전소는 지구의 자연 열을 사용하여 전기를 생산합니다. 기존에는 이러한 발전소에서 예상치 못한 장비 고장, 비용이 많이 드는 수리, 비효율적인 부지 선정과 같은 문제에 직면했습니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 분석하고, 패턴을 파악하며, 문제가 발생하기 전에 예측하여 지열 발전소 운영을 개선할 수 있습니다. AI의 지원을 받아 사전에 대응하면 발전소를 원활하게 운영하고 비용이 많이 드는 수리를 방지할 수 있습니다.

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

지열 발전소와 관련하여 AI의 가장 흥미로운 활용 사례 중 하나는 발전소를 어디에 건설할지 파악할 때 등장합니다. AI를 사용한 지열 발전소 부지 선정에는 위성 이미지와 지리 데이터를 활용하여 이상적인 위치를 찾는 과정이 포함됩니다. AI는 지질학적 특징, 열 흐름, 지표면 온도와 같은 다양한 요인을 분석하여 에너지 추출에 가장 유망한 부지를 식별할 수 있습니다. 이상적으로는 최대한의 지열 에너지를 활용할 수 있도록 새 발전소를 건설해야 합니다. 또한 AI는 환경 영향, 인프라 접근성, 잠재적 위험을 평가하는 데 도움을 주어 부지 선정 과정을 더욱 종합적이고 정확하게 만들 수 있습니다.

탄소 발자국 감축에 AI를 활용하는 스타트업#

환경 문제 해결에서 AI의 중요성이 점점 더 분명해지고 있습니다. Boston Consulting Group (BCG)이 실시한 설문조사에 따르면 공공 및 민간 부문에 속한 전 세계 기후 및 AI 리더 중 87%가 기후 변화 대응에서 고급 분석과 AI의 가치를 인정하는 것으로 나타났습니다. 또한 민간 부문 리더의 67%는 정부가 환경 이니셔티브에 AI를 통합할 수 있도록 더욱 적극적인 조치를 취해야 한다고 생각합니다.

AI와 컴퓨터 비전을 사용하여 재생 에너지 부문을 변화시키고 지속 가능한 발전을 지원하는 몇몇 스타트업을 살펴보겠습니다.

• SmartHelio: AI를 사용하여 태양광 발전소의 문제를 원격으로 진단하고 결함을 예측하며 실시간 솔루션을 제공함으로써 태양광 시스템의 성능과 수명을 향상시키는 스위스 스타트업입니다.

• Enfor: 날씨, 지형, 발전소 데이터를 기반으로 AI를 사용하여 재생 에너지 생산과 소비를 예측하고 최적화하며, 에너지 낭비와 탄소 발자국을 줄이는 덴마크 스타트업입니다.

• Nova Innovation: 유럽 컨소시엄을 이끌며 AI를 사용하여 조력 터빈 성능을 개선하고 조력 에너지의 상용화를 가속화하여 저탄소 대안을 제공하는 기업입니다.

• Solavio: 태양광 패널을 위한 자율 AI 기반 세척 솔루션을 제공하고, 세척 일정을 최적화하며, 효율을 개선하여 태양광 에너지 생산의 탄소 발자국을 줄이는 인도 스타트업입니다.

마무리#

AI 기술은 유지보수 필요성을 예측하고, 문제를 조기에 파악하며, 환경 조건을 모니터링하고, 새로운 태양광 발전소와 풍력 터빈을 위한 최적의 부지를 찾는 방식으로 재생 에너지 부문을 재정의하고 있습니다. 최첨단 AI 애플리케이션은 재생 에너지를 더욱 효율적이고 안정적이며 지속 가능하게 만듭니다. 산업이 발전함에 따라 AI는 더 많은 청정에너지를 이끌고 더욱 건강한 지구에 기여할 가능성이 높습니다.

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