박기준 한전 전력연구원 AI연구소장 “AI만으로 전력망 한계 못 넘어…가격 신호 복원해야”[인터뷰②]

[한경ESG] 커버 스토리- 인터뷰 ② 박기준 한국전력 전력연구원 AI연구소장
AI, 재생에너지 시장 게임체인저 되나

“AI가 기존 전력망의 운영 효율을 높여줄 수는 있어도 전기 자체를 만들어 내거나 물리적으로 전달할 수는 없다.”

박기준 한국전력 전력연구원 AI연구소장은 재생에너지 확대에 따른 전력망 운영의 핵심 과제로 수요와 공급의 실시간 균형 유지를 꼽았다. 인공지능(AI)이 발전량과 전력 수요의 예측 정확도를 높일 수 있지만, 재생에너지의 물리적인 변동성까지 해결할 수는 없다는 것이다.

그는 2030년 재생에너지 100GW 시대를 준비하려면 에너지저장장치(ESS)와 송배전망 확충을 병행해야 한다고 강조했다. 아울러 가상발전소(VPP) 등 분산에너지 기술의 상용화를 위해 전력시장 가격 신호를 복원하고 민간 투자를 유도할 제도적 기반을 마련해야 한다고 제언했다.

“AI는 전력망 운영의 두뇌…ESS·VPP와 결합해야”

태양광과 풍력 등 재생에너지 비중이 높아질수록 전력계통의 수급 균형을 유지하기가 어려워진다. 태양광은 낮 시간에만 발전하고 구름이 끼면 출력이 급감하며, 풍력 역시 바람의 세기에 따라 발전량이 달라지기 때문이다. 다시 말해 화력발전처럼 전력 수요에 맞춰 원하는 시점에 출력을 조절하기 어렵다.

박 소장은 재생에너지 비중이 낮을 때는 기존 발전기의 출력 조절로 변동성을 흡수할 수 있지만, 비중이 높아질수록 양수발전과 대용량 ESS, 출력 조절이 빠른 LNG 가스터빈 등 유연성 설비를 대규모로 확보해야 한다고 설명했다.

지역별 전력 수급 불균형도 해결해야 할 과제다. 남부 지방을 중심으로 태양광 설비가 늘어나면서 일부 배전선로가 포화되고 전압 유지에 어려움이 발생하고 있다. 반면 대규모 전력 수요는 수도권에 집중돼 장거리 송전망 건설 부담도 커지고 있다는 설명이다.

박 소장은 이러한 문제에 대응하려면 발전설비 확충과 함께 전력 소비를 유연하게 조절하는 방향으로 전환해야 한다고 강조했다. 수요지 인근 건물 지붕 등에 태양광을 보급하고 낮에 남는 전기를 저장했다가 해가 진 뒤 사용할 수 있는 분산형 저장 인프라를 확대하는 동시에, 가격 신호를 통해 전력 사용 시간을 분산해야 한다는 것이다.

그는 국가 전력망이 연중 전력 소비가 가장 많은 수십 시간의 최대 부하를 감당하도록 설계된다는 점에 주목했다. 시간대별 전력 공급 원가를 반영한 유연한 요금제로 이 시간대의 수요를 다른 시간으로 이전하면 발전소와 전력망의 추가 건설 비용을 줄이거나 투자를 늦출 수 있다는 설명이다.

AI는 이러한 전력 시스템의 운영 효율을 높이는 역할을 한다. 기상 데이터와 소비 패턴을 분석해 발전량과 전력 수요를 예측하면 ESS 충·방전과 출력 조절이 가능한 LNG 발전소 등의 가동을 미리 준비할 수 있기 때문이다. 박 소장은 한전을 비롯한 전력 분야에서 AI 기술을 활용해 태양광 출력 예측 오차를 크게 줄이고 있으며, 이러한 기술이 실제 전력계통 운영에도 기여하고 있다고 설명했다.

박 소장은 “AI가 날씨 자체를 바꿀 수는 없으므로 재생에너지의 물리적인 변동성 자체를 없애지는 못한다”며 “예측 오차를 최소화해 사전에 대비할 수 있게 해준다는 점에서 운영 효율을 극대화하는 강력한 도구”라고 설명했다. 다만 AI의 정밀한 예측만으로는 전력 공급이 수요를 초과하는 상황에 대응하기 어렵다. 봄·가을철 주말 낮 시간대에는 공장 가동이 줄어드는 가운데 태양광과 풍력 등 출력 조절이 어려운 전원의 공급이 전력 수요를 웃돌 수 있기 때문이다.

이때 남는 전기를 저장했다가 저녁 피크 시간대에 공급할 수 있는 ESS와 양수발전 등 물리적 저장설비가 뒷받침돼야 한다. 박 소장은 AI가 이러한 저장설비의 최적 충·방전 시점을 찾아내는 ‘두뇌’ 역할을 한다고 설명했다.

AI와 결합한 VPP도 재생에너지 확대의 핵심 해법으로 꼽았다. VPP는 전국에 분산된 소규모 태양광과 ESS, 전기차, 수요반응(DR) 자원을 통합해 하나의 대형 발전소처럼 운영하는 기술이다. 참여 자원이 수만~수십만 개로 늘어날수록 AI를 활용한 실시간 데이터 분석과 제어가 중요해진다.

국내 VPP 구성·제어 기술력은 제주 실증사업 등을 통해 상당한 수준까지 검증됐다는 평가다. 2024년 6월 분산에너지 활성화 특별법 시행으로 제도적 기반도 마련됐다. 정부의 한국형 녹색대전환(K-GX) 전략에도 제주에서 전기차 양방향 충·방전(V2G), ESS, 히트펌프를 연계한 VPP 실증이 포함됐다.

박 소장은 “이제는 실증을 넘어 상용 시장으로 넘어가야 하는 단계”라고 강조했다. 국내 분산에너지 확대와 VPP 시장 활성화를 가로막는 주요 병목으로는 소규모 자원의 실시간 계측·통신 인프라와 시장·요금 체계를 지목했다. 민간 기업과 소비자가 ESS와 VPP에 투자해 수익을 내고 투자비를 회수할 수 있는 구조가 마련돼야 상용화가 본격화될 수 있다는 설명이다.

“재생에너지 100GW 달성, 전력망 확충·가격 신호 복원이 관건”

박 소장은 2030년 재생에너지 100GW 목표를 달성하려면 발전설비 확대와 송배전망 투자를 동시에 추진해야 한다고 강조했다. 재생에너지 보급이 늘어나는 가운데 AI 데이터센터와 반도체 메가클러스터 등 첨단산업의 전력 수요도 급증할 것으로 예상되기 때문이다. 그는 AI가 전력망 운영 효율을 높이더라도 대규모 전력을 생산하고 수송하는 물리적 설비를 대체할 수는 없다고 지적했다. 대규모 재생에너지 발전단지와 이를 연결하는 기간 송배전망 건설은 필수라는 설명이다.

배전망의 안정성을 높이기 위한 기술 투자도 필요하다고 봤다. 전압과 주파수 안정을 돕는 스마트 인버터를 확대하고, 주택과 건물 지붕에 설치된 자가용 태양광의 발전 출력을 정확히 계측·예측할 수 있도록 서브미터링(Sub-metering) 인프라를 구축해야 한다는 것이다. 주택용 ESS 보급과 전기차를 이동형 저장장치로 활용하는 V2G(Vehicle-to-Grid) 상용화도 주요 과제로 제시했다. 분산된 발전·저장 자원을 전력계통에서 활용할 수 있도록 물리적 설비와 제어 인프라를 함께 갖춰야 한다는 설명이다.

박 소장은 정부의 K-GX 전략과 2030년 재생에너지 100GW 목표를 실현하기 위한 제도적 전제로 ‘가격 신호의 복원’과 ‘과감한 규제 혁신’을 강조했다. 우선 시간대와 계절별 발전 원가, 전력망 혼잡도를 반영한 요금체계를 확대해야 한다고 제언했다. 현재의 주택용 누진요금제와 용도별로 경직된 요금 구조에서는 소비자가 비용을 들여 ESS를 설치하거나 전력 사용 시간을 조정할 유인이 부족하다는 설명이다.

이에 따라 계시별(Time of Use·ToU) 요금제를 주택용까지 확대하고 소비자의 요금 선택권을 넓혀야 한다고 주장했다. 전력 수요가 집중되는 시간대의 사용량을 분산하는 한편, 민간 기업과 소비자가 ESS 설치와 수요반응(DR), VPP 참여를 통해 경제적 보상을 받을 수 있는 시장 환경을 조성해야 한다는 것이다.

박 소장은 “민간 기업과 소비자가 비용을 투자해 ESS를 설치하고 VPP 시장에 참여하려면 이를 통해 수익을 내고 투자비를 회수할 수 있어야 한다”고 강조했다. 그러므로 유연성 자원이 보조서비스와 실시간 전력시장에서 정당한 보상을 받을 수 있도록 가격 신호와 수익 모델을 마련해야 한다고 설명했다.

규제 개선도 강조했다. 가정과 사업장의 ESS 설치에 필요한 화재 안전 기준은 엄격히 유지하되 인허가 절차는 간소화해야 한다는 주장이다. AI 기반 에너지 기술의 실증과 상용화를 촉진하기 위해 원칙적으로 허용하고 예외적으로 금지하는 네거티브 규제 방식으로 전환할 필요성도 제기했다.

전력망 건설을 위한 주민 보상과 원가에 기반한 요금체계도 과제로 꼽았다. 국가기간 전력망이 적기에 건설될 수 있도록 송배전 설비가 지나는 경과지 주민에게 합당하고 실질적인 보상을 제공해야 한다는 것이다. 전력망 건설과 계통 안정화에 필요한 비용을 전기요금에 투명하게 반영해야 한다고도 강조했다.

박 소장은 이러한 비용이 적절히 반영돼야 한전 등 전력 유틸리티가 재무적 지속가능성을 확보하고 필요한 시점에 전력망 투자를 이어갈 수 있다고 강조했다. 결국 AI를 활용한 전력망 혁신이 재생에너지 확대로 이어지려면 설비 확충과 가격제도 개선, 민간 투자 활성화가 함께 추진돼야 한다는 설명이다.

이미경 기자 esit917@hankyung.com