생성형 AI와 재생 에너지의 만남

기후변화 위기에 대처하기 위한 방안으로 태양 및 풍력과 같은 신재생에너지 도입은 점점 더 중요해지고 있다. 미국의 시장조사기관 Precedence Research에 따르면 2022년 기준 전 세계 신재생에너지 시장의 인공지능 도입 규모는 약 100억 달러(약 12조원)인 것으로 드러났지만, CAGR 기준 매년 27.7%씩 성장하여 2032년에는 그 10배에 달하는 약 1,140억 달러(약 133조 원)까지 급격히 성장할 것으로 전망되고 있다.

이처럼 여러 신재생 에너지원을 통합하고 관리하는 것은 깨끗하고 지속 가능한 에너지에 대한 성장하는 세계적 수요를 충족시키는 데에 있어 매우 중요하다. 하지만 여전히 재생에너지의 투자 대비 효과 및 실용성에 대한 의문을 가지고 있는 사람들이 역시 많으며 활용 방안에 대해 고심하는 회사들도 많은 것도 사실이다.

그렇다면 어떻게 재생 에너지 도입을 활성화할 수 있을까? 놀랍게도 최근 각광받고 있는 생성형 AI가 그 해답이 될 수 있다. 이번 시간에는 생성형 AI와 재생에너지의 만남이 어떻게 세상을 바꿀 수 있는지 살펴보도록 하자.

1. 전력망 관리(Energy Grid Management)

신재생에너지 회사를 비롯한 전력회사에 있어서 고객(개인 및 법인)의 에너지 수요 예측은 매우 중요하다. 공급 최적화를 통해 에너지의 낭비를 줄이고 수익을 극대화할 수 있기 때문이다.

생성형 AI의 일종인 초거대언어모델(LLM)은 에너지원의 가용성, 생산 용량 및 수요 패턴에 대한 가치 있는 통찰력을 제공하여 재생 에너지 통합 및 관리의 효율성을 향상시키는데 중요한 역할을 하는데, 기존의 머신러닝 기반 모델과는 다르게, 초거대언어모델은 다양한 데이터 소스로부터 공급받은 데이터를 바탕으로 패턴을 정확히 유추할 수 있기 때문이다.

예를 들어 날씨 예측이나 과거 생산 데이터뿐만 아니라 재생 가능 에너지 시설의 센서 데이터 및 개인의 에너지 소비습관을 유추할 수 있는 텍스트 데이터 등 비정형 데이터를 분석하여 재생 에너지의 출력을 정확하게 예측해낼 수 있다.

2. 에너지 공급 개인화(Personalization)

이제 에너지 공급도 개인의 선호도에 따라 커스터마이즈 할 수 있는 시대가 왔다. 가정 및 상업용 에너지 사용자들은 점점 더 많은 데이터를 생산하고 있으며, 이를 통해 그들의 사용 패턴과 선호도를 이해하기 점점 더 용이해지고 있기 때문이다.

생성형 AI를 활용하면 고객 데이터 및 선호도를 분석함으로써 개인 사용자에게 맞는 맞춤형 제안과 프로모션을 제공할 수 있으며, 이를 통해 고객의 구매 전환율과 충성도 향상을 도모할 수 있다. 

한 발 나아가 생성형 AI 기반 분석은 에너지 및 유틸리티 기업이 탐지되지 않은 시장 세그먼트를 식별해 내고 제품 및 서비스 제공을 개선하며 가격 및 번들링 전략에 대한 보다 정보화된 의사결정을 보조하는 도구로써도 활용될 수 있다.

3. 유지보수 자동화

에너지 및 유틸리티 기업들은 네트워크 모니터링, 고장 탐지 및 원인 분석과 같은 루틴 작업을 AI 기반 알고리즘을 통해 자동화함으로써 에너지 전문 인력들이 보다 전략적이고 고부가가치 활동에 집중할 수 있게 된다.

특히 방대한 양의 데이터 처리 및 패턴화에 최적화된 초거대언어모델을 활용하면 잠재적인 장비 고장을 예측하고 예방할 수 있어 다운타임을 최소화하고 네트워크 성능을 최적화할 수도 있다.

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