AI는 기계, 특히 컴퓨터 시스템을 통해 인간의 지능 프로세스를 시뮬레이션하는 것이다. AI의 특정 애플리케이션에는 전문가 시스템, 자연어 처리, 음성 인식과 머신 비전이 포함된다. 모든 산업 환경은 AI를 필요로 한다.

AI는 목표를 달성하기 위해 문제를 해결하거나, 결과를 개선하기 위해 학습하고 선택하는 기능을 기계에 부여한다. AI는 중요한 판단을 가능한 가장 효과적인 방법으로 수행할 수 있으며, 이를 위해서는 엄청난 양의 데이터를 즉시 수집하고 분석해야 한다.

AI의 채택은 특히 에너지 시장에서 잠재력을 발휘하고 있다.

에너지 분야에서의 AI 시장 규모는 2021년 40억 달러에서 2031년에는 198억 달러에 이를 것으로 전망된다. 이는 2022년부터 2031년까지 연평균 17.4%씩 성장한 결과다.

얼라이드 애널리틱스(Allied Analytics)의 풀 서비스 시장 조사 및 비즈니스 컨설팅 부서인 얼라이드 마켓 리서치(Allied Market Research)는 이 같은 내용이 담긴 ‘에너지 분야의 AI 시장 기회와 전망, 2021~2031년’ 보고서를 발표했다.

AI는 에너지가 생산, 분배, 소비되는 방식을 혁신하여 에너지를 더욱 지속 가능하고 안정적이며 효율적으로 만들 수 있는 잠재력을 제공한다. 그러나 데이터 개인정보 보호, 규제 준수, 숙련된 AI 전문가의 필요성과 같은 문제는 에너지 부문에서 AI를 널리 채택하는 데 장벽으로 작용할 것으로 보인다.

아시아 태평양 지역이 2021년 40%의 높은 시장 점유율을 기록했으며 연평균 성장률17.7%를 보이고 있다.

전 세계 에너지 산업의 AI 시장을 이끌고 있는 주요 업체로는 ABB, 액센츄어, 아마존 웹 서비스, 오토그리드 시스템즈, C3.ai, 센트리카, 시스코 시스템즈, 제너럴 일렉트릭, HCL 테크놀로지스, 화웨이 테크놀로지스, IBM, 인텔, 미쓰비시전기, 슈나이더 일렉트릭과 센스아이 등이 있다.

에너지 산업에서 AI의 활용

① 그리드 최적화 : AI는 수요 패턴을 예측하고, 잠재적인 결함을 파악하고, 자동으로 전력 경로를 재설정하여 다운타임을 최소화하고 효율성을 향상함으로써 전력 분배를 최적화하는 데 활용된다. 이는 간헐적으로 발생할 수 있는 재생 에너지원에서 특히 중요하다.

② 에너지 예측 : AI 모델은 방대한 양의 데이터를 분석하여 정확한 에너지 소비 예측을 제공할 수 있다. 이는 특히 재생 에너지원을 통합할 때 전력 회사와 전력망 운영자가 수요와 공급을 효율적으로 관리하는 데 매우 중요하다.

③ 에너지 거래와 시장 최적화 : AI 알고리듬은 에너지 거래에서 구매와 판매 결정을 최적화하는 데 사용된다. 이 알고리듬은 시장 상황, 과거 데이터, 일기 예보를 분석하여 에너지를 사고 팔기에 가장 좋은 시기를 결정할 수 있다.

④ 재생 가능 에너지 통합 : AI는 재생 가능 에너지원을 그리드에 통합하는 데 중요한 역할을 한다. 이는 발전 수준을 예측하고 그에 따라 공급을 조정하여 풍력, 태양열과 같은 자원의 변동성을 관리하는 데 도움이 된다.

⑤ 에너지 효율성 : AI 기반 시스템은 건물, 산업 공정, 운송 시스템의 에너지 사용량을 모니터링하고 제어하여 폐기물을 줄이고 효율성을 높일 수 있다. 스마트 온도 조절기, 조명 시스템, HVAC 시스템 등이 그 예다.

⑥ 에너지 저장 : AI는 배터리와 같은 에너지 저장 시스템을 최적화하는 데 사용된다. 이 시스템을 통해 수요가 적은 시기에 에너지를 저장했다가 수요가 가장 많은 시기에 이를 방출할 수 있다.

⑦ 그리드 보안 : AI는 에너지 그리드에 대한 사이버 보안 위협을 파악하고 완화하는 데 도움이 된다. 네트워크 트래픽의 이상 징후를 감지하고 중요 인프라에 대한 무단 액세스를 방지할 수 있다.

⑧ 탄소 배출 저감 : AI 모델은 산업 공정, 발전소, 운송 시설의 배출량을 모니터링하고 제어하는 데 사용되어 온실가스 배출 감소에 기여한다.

⑨ 탐사와 생산 : 석유/가스 부문에서 AI는 저수지 모델링, 시추 최적화, 장비의 예측 유지 관리에 사용되어 비용을 절감하고 운영 효율성을 개선한다.

⑩ 전기 자동차(EV) 충전 인프라 : AI는 EV 충전 인프라에 통합되어 충전소를 효율적으로 관리하고, 사용량이 적은 시간에 충전을 예약하며, 에너지 가용성과 그리드 수요에 따라 충전 패턴을 최적화한다.

클라우드와 로보틱스 증가에 따라 시장 성장

클라우드 기반 솔루션의 증가와 반복적이고 위험한 작업에서 로봇 공학의 활용 증가는 향후 시장 성장을 촉진하는 요인으로 꼽히고 있다.

구성 요소 유형별로는 솔루션 부문이 2022년부터 2031년까지 연평균 성장률 17.2%를 기록하며 가장 높은 매출 성장률을 보일 것으로 예상된다. 구축 유형은 클라우드 방식이 2022년부터 2031년까지 연평균 성장률 17.6%를 나타낼 것으로 전망된다. 애플리케이션별로는 안전과 보안 부문이 예측 기간 동안 18.0%의 가장 높은 연평균 성장률을 보일 것으로 예측된다.

최종 사용자 중에서는, 유틸리티 부문이 예측 기간 동안 17.9%의 가장 높은 연평균 성장률 나타낼 것으로 예상된다.

전기 자동차가 점점 증가하고 있지만 새로운 어려움도 증가하고 있다. AI는 전기차를 관리하고 이러한 과제를 해결하는 데 필요한 정보를 전송하기 위해 자동차 내부에 설치될 뿐 아니라, 자동차 외부에서도 보고서, 지능형 모빌리티 솔루션 등의 효과적인 관리를 용이하게 하기 위해 활용되고 있다.

AI는 에너지 인프라 제어, 발전 최적화, 소비 감소와 기후 변화 대응과 관련하여 새로운 정보 서비스를 제공해 에너지 분야에서 이미 필수적인 기술로 자리잡고 있다. 에너지 기업들은 정보에 입각한 의사 결정을 하기 위해 판매  데이터 같은 다양한 유형의 데이터를 탐색하고 분석하기 위해 AI 기반 비디오 분석 시스템과 데이터를 통합하고 있다.

이러한 흐름에 따라 앞으로 에너지 시장에서 AI의 입지는 더욱 굳건해질 것으로 전망된다.