이효섭 인코어드테크놀로지스 부사장 “AI 기반 재생에너지 산업 성장 위해 전력시장 제도 개선해야”[인터뷰③]

[한경ESG] 커버 스토리- 인터뷰 ③ 이효섭 인코어드테크놀로지스 부사장
AI, 재생에너지 시장 게임체인저 되나

“VPP와 ESS 사업의 본질은 가격 신호를 통해 전력 공급을 효율적으로 관리하는 것이며, 제도가 이를 뒷받침해야 한다.”

이효섭 인코어드테크놀로지스 부사장은 인공지능(AI) 기반 재생에너지 산업의 성장을 위해 전력시장 제도 개선이 선행돼야 한다고 강조했다. AI가 발전량 예측부터 전력거래, 에너지저장장치(ESS) 운영까지 활용 범위를 넓히고 있지만, 기술 발전만으로 사업자의 수익성을 확보하기는 어렵다는 설명이다.

이 부사장은 재생에너지 발전량이 날씨에 따라 달라지는 특성을 전력시장에 반영해야 한다고 지적했다. 특히 제주에서 먼저 시행된 재생에너지 입찰제도의 육지 확대가 지연되고 있다며, 재생에너지 보급 확대에 맞춰 전력거래 제도도 개선해야 한다고 강조했다.

“발전량 예측 정확도 높여 출력제어 개선…VPP 거래 자동화”

AI가 재생에너지 시장에서 효과를 발휘하는 대표적인 분야는 발전량 예측이다. 태양광과 풍력의 발전량을 정확히 예측하면 전력이 지나치게 많이 생산되는 시간대를 미리 파악해 불필요한 출력제어를 줄일 수 있다.

이 부사장은 “출력제어는 예측에서 출발한다”며 전력거래소와 한국전력이 하루 전 발전량 예측을 바탕으로 전력 공급 과잉이 예상되면 발전량을 줄이는 계획을 세운다고 설명했다. 이렇게 수립한 출력제어 계획은 사전에 공지한 뒤 이행한다. 예측 정확도가 높아질수록 전력망 운영에 문제가 생길 수 있는 시간대에만 출력 제어에 집중할 수 있어서다.

전력거래소는 재생에너지 발전량 예측제도에 참여하는 사업자들의 예측 정확도를 분기마다 공개하고 있다. 이 부사장은 예측 정확도가 꾸준히 개선되고 있으며, 이를 AI 확산과 함께 예측 성능이 높아진 결과로 볼 수 있다고 평가했다. 사업자들이 제출한 예측값은 전력거래소의 발전계획 수립에도 활용된다.

AI의 활용은 발전량 예측을 넘어 여러 발전·저장 자원을 통합 운영하는 가상발전소(VPP)로 확대되고 있다. VPP는 지역별로 흩어진 태양광과 풍력, ESS, 전력 소비 자원을 하나의 발전소처럼 묶어 관리하는 방식이다.

이 부사장은 전력거래 시간이 짧아지는 점에 주목했다. 국내 전력거래는 하루 전 1시간 단위 거래에서 출발해 제주 실시간 시장에서는 15분 단위까지 단축됐다. 미국과 호주는 이미 5분 단위로 운영하고 있다. 이보다 더 짧은 거래 단위도 검토되고 있다.

거래 간격이 짧아질수록 발전량을 예측하고 시장 상황에 맞춰 전력 판매량을 조정하는 작업도 복잡해진다. 수백~수천 개의 자원을 관리하는 VPP 사업자가 이를 24시간 직접 처리하기는 어렵다.

이 부사장은 전력거래 주기가 짧아질수록 발전량 예측과 입찰, 출력 조정을 실시간으로 반복해야 하는 만큼 AI를 활용한 자동화 의 중요성이 커진다고 설명했다. AI는 데이터를 수집·분석해 전력 판매를 위한 입찰과 발전량 조정을 자동화함으로써 전력거래의 효율성과 안정성을 높일 수 있다는 것이다. 다만 이러한 성과가 실제 수익으로 이어지려면 약속한 공급량을 지키고 가격 변화에 맞춰 전력 공급을 조절한 사업자가 적절한 보상을 받을 수 있어야 한다고 강조했다. 특히 정교한 발전량 예측을 바탕으로 공급 의무를 이행하고, 짧은 시간 단위의 가격 변동에 대응해 전력 공급을 유연하게 조절하는 노력이 시장에서 보상받아야 한다는 설명이다.

ESS는 AI를 활용한 전력거래가 실제 수익과 연결되는 대표적인 분야다. 재생에너지 발전량이 많아 전력이 남아도는 시간대에는 가격이 마이너스로 떨어지기도 하지만, 갑작스러운 기상 변화로 공급이 부족해지면 가격이 급등할 수 있다. 이러한 가격 차이를 활용하는 것이 ESS 사업의 주요 수익 모델이다.

이 부사장에 따르면 캘리포니아를 포함한 미국 서부에는 전력거래 수익을 목적으로 약 20GW 규모의 배터리가 설치돼 있다. 그는 테슬라의 AI 기반 배터리 운영 솔루션인 ‘오토비더(Autobidder)’를 대표적인 사례로 꼽았다. 전력 가격을 예측해 거래를 자동화하고 배터리의 수명과 운영 비용까지 고려하는 기술이다.

다만 전력 가격의 차이가 크다고 해서 무조건 배터리를 가동하는 것이 유리한 것은 아니다. 배터리는 사용할수록 성능이 떨어지기 때문에 충·방전에 따른 비용이 전력 판매 수익보다 커질 수 있다. AI는 이러한 배터리 열화 비용을 고려해 충·방전뿐 아니라 가동을 멈춰야 할 시점까지 판단하는 역할을 한다.

이 부사장은 전력 가격이 급등하거나 급락하는 시점을 정확히 예측하기 어렵다는 점도 ESS 사업의 한계로 꼽았다. 특히 큰 수익을 기대할 수 있는 급격한 가격 변동일수록 예측이 어려워 수익의 불확실성이 커질 수 있다는 설명이다.

“재생에너지 입찰제도 확대 시급…시장 변화 뒷받침해야”

이 부사장은 AI 기술이 발전하더라도 국내 전력시장 제도가 바뀌지 않으면 VPP와 ESS 사업의 성장에 한계가 있다고 지적했다. 해외에서는 시간대별 전력 가격의 차이를 활용해 ESS 사업자가 수익을 낼 수 있지만, 국내는 가격 신호가 충분히 반영되지 않아 이러한 수익 모델을 확보하기 어려운 구조라는 것이다.

그는 재생에너지 중심의 전력 시스템으로 전환하려면 날씨에 따라 발전량이 달라지는 특성뿐 아니라 그에 따른 전력 공급과 가격의 변화도 받아들여야 한다고 강조했다. 이어 “무조건적으로 가격과 공급을 통제하는 방식은 맞지 않다”며 “통제에는 보상을, 공급에는 의무를 부여하는 구조가 필요하다”고 말했다.

이 부사장은 이러한 원칙을 제도화한 사례로 재생에너지 입찰제도를 제시했다. 재생에너지의 변동성을 인정하되, 사업자에게는 약속한 전력 공급량을 지킬 의무를 부여하고 출력제어 지시에는 적절한 보상이 이뤄지도록 하는 방식이다. 재생에너지 입찰제도는 제주에서 먼저 시행됐지만 육지 확대는 지연되고 있다. 이 부사장은 “제주에서 먼저 시행했고 육지로 확대할 계획이었지만, 이미 2년 넘게 미뤄지고 있다”며 재생에너지 보급 확대와 전력시장 개편이 함께 이뤄져야 한다고 강조했다.

그는 이러한 제도 개선이 금전적 지원책보다 앞서야 할 VPP와 ESS 산업 육성의 기본 조건이라고 봤다. 반도체 공장과 AI 데이터센터 등 전력 소비가 많은 시설에서도 VPP와 ESS가 대안이 될 수 있다고 전망했다. 대형 송전선로와 발전소를 새로 건설하기 어려운 만큼 전력 수요가 집중된 지역 인근의 재생에너지 발전설비를 활용할 필요가 있다는 것이다.

이 부사장은 “AI로 재생에너지 발전량과 전력 수요를 예측하고 ESS의 충·방전을 조절하면 기존 송전선로를 보다 효율적으로 활용할 수 있다”며 “이를 통해 새로운 전력 수요가 늘어나더라도 현재의 전력망으로 더 많은 수요를 감당할 수 있다”고 말했다.

이미경 기자 esit917@hankyung.com