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한전 AI 거버넌스 구축 방안: 전력 관리와 데이터 센터 최적화

일일 보고서 2024년 09월 09일
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목차

  1. 요약
  2. AI 산업의 전력 수요 및 문제점
  3. 데이터센터 운영과 전력 관리
  4. 이해관계자 간의 협력 및 커뮤니케이션
  5. EERS와 AI 기반 기술 활용
  6. AI 거버넌스 체계 마련
  7. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 한국전력공사(한전)가 AI 거버넌스 체계를 구축하면서 직면한 전력 관리와 AI 데이터센터 운영 문제를 중심으로 분석합니다. 주요 주제는 AI와 데이터센터의 전력 수요 증가, 수도권 중심의 전력 갈등, 전력 공급의 안정성 문제 등입니다. 이를 해결하기 위해 한전은 효율적인 에너지 관리 시스템 구축, 지방 데이터센터 분산 배치, 송배전망 확충 등을 제안하고 있습니다. 또한 이해관계자 간의 협력을 통해 전력 공급의 안정성 및 사회적 갈등 해소에 기여하며, EERS (에너지 효율 향상 의무화 제도)를 활용한 전력 수요 관리, AI 기반 예방 진단 시스템, 디지털 트윈 기술 등 다양한 AI 기술 활용 방안을 소개합니다.

2. AI 산업의 전력 수요 및 문제점

  • 2-1. AI와 데이터센터 전력 수요

  • AI 서비스에 필요한 전력량은 상당히 많으며, 예를 들어 챗GPT에서의 검색 전력 소비는 구글 검색보다 약 10배 많습니다. 데이터센터는 AI 서비스를 구동하기 위한 필수적인 인프라로, 수도권에 집중된 상황입니다. 골드만삭스에 따르면, 데이터센터 전력 수요 가운데 AI가 차지하는 비중은 2028년에는 19%에 이를 것으로 전망됩니다. AI와 반도체 산업의 급증하는 전력 수요에 따라, 전력거래소는 최대전력이 2023년 100기가와트(GW)에서 2051년에는 202GW까지 증가할 것이라고 예측하고 있습니다.

  • 2-2. 수도권 집중과 지방의 전력 갈등

  • 수도권에 데이터센터가 집중되어 있는 이유는 IT 인력의 부족과 함께, 지방 데이터센터에서 근무할 인력이 구하기 힘들기 때문입니다. 이에 따라 주민들의 갈등이 심화되고 있으며, 전력을 사용해야 하는 수도권과 전력을 생산하는 발전소 사이의 갈등이 더욱 뚜렷해지고 있습니다. 예를 들어, 밀양 송전탑 논란은 19년째 계속되고 있으며, 경기도 하남시는 한전의 변전소 증설사업을 주민 반대 등을 이유로 불허한 사례가 있습니다. 이러한 갈등을 해결하기 위해서는 합리적인 의사소통과 적절한 보상이 필요합니다.

  • 2-3. 전력 공급의 안정성 문제

  • 전국의 전력 수요의 약 70%가 수도권에서 발생하고 있으나, 현재의 발전소들은 대도시와 멀리 떨어진 바닷가 지역에 위치해 있습니다. 원자력발전소와 화력발전소를 수도권에서 건설하기는 현실적으로 어렵습니다. 이로 인해 AI 서비스 확대에 따른 전력 수요 증가에 따라 에너지 발전원과 배전망 확충이 필요하나, 현재로서는 이를 충족하기 어렵습니다. 여름철에는 전력수요 급증으로 인해 전기요금 인상 논의가 나오며, 한전은 전기를 생산할수록 적자가 늘어나는 구조에 직면해 있습니다.

3. 데이터센터 운영과 전력 관리

  • 3-1. 효율적인 에너지 관리 시스템 구축

  • 한국전력공사(한전)는 최근 인공지능(AI) 산업의 성장으로 인해 전력 소비가 증가하는 문제에 직면하고 있습니다. 대규모 데이터센터의 운영이 필수적이며, 이에 따른 전력 소비의 효율적인 관리는 한전의 주요 과제가 되고 있습니다. 현대일보의 기사에 따르면, AI 산업의 발전을 위해서는 전력 공급의 효율화가 무엇보다 중요하다고 전하고 있습니다.

  • 3-2. 지방 데이터센터 분산 배치 전략

  • AI 서비스의 운영을 위한 데이터센터가 수도권에 집중되고 있는 현상이 나타나고 있습니다. 이는 지방 데이터센터에서 IT 인력을 구하기 어려운 현실 때문으로, 향후 부동산 투자 등 다양한 변수들이 작용할 것으로 예상되고 있습니다. 블랙아웃 사건을 언급하며, 지방에서 전력을 주로 사용하는 수도권에 발전소 건설을 필요로 한다는 목소리가 커지고 있음을 보여줍니다.

  • 3-3. 송배전망 확충 및 효율화

  • 국내 전력 수요의 약 70%가 수도권에서 발생하고 있으며, 이 전력 수요를 충족하기 위해 송배전망의 효율화가 필요하다는 점이 강조되고 있습니다. 관련된 갈등으로는 밀양 송전탑 논란과 하남시의 변전소 증설 불허가 있습니다. 전력 공급망과 안정성을 확보하기 위해 송배전망의 확충 및 효율적인 운용이 시급하게 요청되고 있습니다.

4. 이해관계자 간의 협력 및 커뮤니케이션

  • 4-1. 주민과의 소통 및 갈등 관리

  • 한국전력은 전력 관리에서 주민과의 원활한 소통을 위해 다양한 노력을 기울이고 있으며, 주민의 의견을 적극적으로 반영하는 방안을 모색하고 있습니다. 전력 공급의 안정성이 주민의 생활에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 주민들과의 갈등을 최소화하고 효과적인 커뮤니케이션 방식이 중요합니다.

  • 4-2. 정부와의 정책 협력

  • 한국전력은 정부와의 정책 협력을 통해 전력 인프라의 효율성을 높이고, AI 기술을 통합한 정책 마련에 기여하고 있습니다. 이러한 협력은 전력 공급 안정화와 사회적 갈등 해소에 중요한 역할을 하며, 지속 가능한 전력 관리 체계를 확립하는 데 기여하고 있습니다.

  • 4-3. 기업과 지역 사회 간의 협력 체계 구축

  • 한국전력은 기업과 지역 사회 간의 협력 체계를 구축하기 위해 다양한 고객 서비스와 지역 경제 활성화를 위한 프로그램을 운영하고 있습니다. 기업과의 협력을 통해 혁신적인 기술 도입과 지역 사회의 지속 가능한 발전을 동시에 도모하는 것을 목표로 하고 있습니다.

5. EERS와 AI 기반 기술 활용

  • 5-1. 에너지 효율 향상 의무화 제도(EERS)의 활용

  • 에너지 효율 향상 의무화 제도(EERS)는 전력 수요 관리를 위한 중요한 수단으로, 한전은 2018년부터 국내 최초로 EERS 시범사업을 시행하여 에너지 효율을 높임으로써 전력 수요를 줄이려 하고 있습니다. 이 제도는 정부가 에너지 공급자에게 판매량의 일정 비율 절감 목표를 부여하고 소비자의 효율 개선을 지원하는 방식으로 운영됩니다. EERS의 효율성은 매우 높은데, 전력 1kWh를 절감하는 데 드는 비용이 약 28원인 반면, 발전소에서 1kWh를 생산하기 위해 드는 비용은 원자력 66원, 석탄화력 90원, 가스복합화력 101원, 태양광 132원으로 나타납니다. 이를 통해 EERS는 매우 효율적인 수요 관리 수단으로 평가됩니다.

  • 5-2. AI 기반 예방 진단 시스템

  • AI 기반 예방 진단 시스템은 한국전력이 변전설비 온라인 센서와 오프라인 점검 데이터를 결합하여 설비의 이상 여부를 판단하고 선제적으로 고장을 예방하는 솔루션입니다. 이 시스템은 변전소 설비를 3D로 구현하여 빠른 설비 파악과 주변 환경 인식을 도움으로써 설비 운영의 효율성을 높이는 목적을 가지고 있으며, 한국서부발전과 한국남동발전 등 다른 발전사들도 AI 기술을 접목하여 발전소 운영 효율을 극대화하고 이를 통한 가동률 향상을 도모하고 있는 상황입니다.

  • 5-3. 디지털 트윈 및 AI 기술 활용

  • 디지털 트윈 기술은 AI 자율운영 플랜트 구현을 위해 복합발전소를 대상으로 3D 모델을 구현하고, 이를 통해 잔여 수명 예측, 정비 시기 및 범위를 결정하는 데 사용됩니다. 한전KDN은 2017년부터 AI 관련 조직을 구성하여 발전연료단가 예측, 빅데이터 기반 장애 분석, AI 배전설계 자동화 시스템 등 30여 건의 AI 연구를 추진하였으며, AI 배전설계 자동화 시스템은 기존의 배전설계 과정을 간소화하여 업무 효율성을 대폭 개선한 사례입니다.

6. AI 거버넌스 체계 마련

  • 6-1. 데이터 거버넌스 체계 확립

  • 한국전력공사는 변전설비 온라인 센서와 오프라인 순시 및 점검, 진단 데이터를 결합하여 AI 기반의 예방진단시스템(SEDA)으로 전송하고 있습니다. 이를 통해 설비의 이상 유무를 판별하며, 조기에 고장을 예방하는 시스템을 운영하고 있습니다. 특히 이 시스템은 3D로 변전소 설비를 구현하여 신속한 설비 파악과 주변 환경 인지를 도와주는 장점을 가지고 있습니다.

  • 6-2. 윤리적 AI 운영

  • AI 기술을 도입하는 과정에서 윤리적 문제는 매우 중요하게 다뤄져야 합니다. 예를 들어, 한국남동발전은 'KOEN 지속성장을 위한 디지털 전환' 계획을 마련하며 거버넌스, AI 기술, 디지털 인재 육성을 통해 지속 가능한 AI 생태계 조성에 집중하고 있습니다. 또한, AI 기술은 협업로봇 개발 등 다양한 분야에 활용되어 위험한 업무를 포함한 업무 효율성을 높이는 방안도 추진하고 있습니다.

  • 6-3. 전문 인재 양성 및 교육

  • 한전KDN은 2017년부터 AI 관련 조직을 구성하고, 발전연료 단가 예측, 빅데이터 기반 AMI 장애분석, AI 배전설계 자동화 시스템 등 30여 건의 AI 연구를 수행해왔습니다. 이러한 과정을 통해 AI 기술에 대한 전문 인재 양성과 교육을 지속적으로 진행하고 있으며, AI 배전설계 자동화 시스템의 경우 기존의 7단계 배전설계 과정을 4단계로 간소화하여 설계 효율성을 대폭 개선하고 있습니다.

7. 결론

  • 본 리포트는 한전이 직면한 전력 관리 및 AI 데이터센터 운영 문제를 더 효율적으로 해결하고자 하는 방안을 제시합니다. 주요 발견 사항으로는 전력 수요의 효율적 관리와 이해관계자 간의 협력 체계 강화, AI 기반 기술의 적극적 활용 등이 중요하다는 점을 확인했습니다. 한국전력공사(한전)는 지속 가능한 전력 공급을 목표로 하고 있으며, EERS와 디지털 트윈 기술을 포함한 다양한 AI 기술 도입으로 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다. 다만, 법적 및 윤리적 과제와 인재 양성 등 여전히 많은 도전과제가 남아 있으며, 이를 해결하려면 지속적인 노력이 필요합니다. 향후 AI 거버넌스 체계 구축이 성공적으로 이루어질 경우, 한전은 AI 시대에 맞는 신뢰할 수 있는 전력 관리 인프라를 구축할 수 있을 것입니다.

8. 용어집

  • 8-1. 한국전력공사(한전) [회사]

  • 한국전력공사는 대한민국의 주요 전력 공급업체로서, 다가오는 AI 시대에 효율적이고 지속 가능한 전력 공급을 책임지고 있습니다. 다양한 전력 인프라와 기술을 관리 및 최적화하는 중요한 역할을 수행하며, AI 거버넌스 체계 구축을 통해 안정적이고 효율적인 전력 공급을 목표로 하고 있습니다.

  • 8-2. AI 데이터센터 [기술]

  • AI 서비스를 구동하기 위한 핵심 인프라로, 막대한 전력 소비가 특징입니다. 데이터센터의 운영 효율성과 안정적인 전력 공급 방안이 AI 거버넌스의 중요한 요소로 작용합니다.

  • 8-3. EERS (에너지 효율 향상 의무화 제도) [제도]

  • 에너지 공급자에게 판매량의 일정 비율 절감 목표를 부여하고, 소비자의 효율 개선을 지원함으로써 에너지 효율 목표를 달성하게 하는 제도. 한전은 이 제도를 통해 전력 수요를 줄이고자 다양한 노력을 기울이고 있습니다.

  • 8-4. 디지털 트윈 [기술]

  • 물리적 설비의 디지털 복제본을 만들어 실시간으로 모니터링하고 관리하는 기술. AI 시스템과 결합하여 전력 설비의 예방 진단 및 효율적인 운영에 기여합니다.

9. 출처 문서