4차 산업혁명과 에너지 빅데이터

4차 산업혁명과 에너지 빅데이터              

정보통신기술의 급격한 발전은 우리 생활을 과거와는 전혀 다르게 바꾸어 놓았다.  앞으로 발전해 나가는 기술들은 더욱 빠르게, 더욱 광범위하게, 더욱 강력하게 우리의 생활을 변화시킬 것이다. 상상치도 못할 정도로 말이다.  우리는 이른바 4차 산업혁명시대 앞에 서 있다. 4차 산업혁명시대! 현시대를 관통하는 슈퍼 키워드라 할 수 있겠다.

그렇다면 인류의 산업혁명은 어떻게 오늘날에 까지 왔을까?   1차 산업혁명은 약 18세기경에 영국에서 일어났다. 이전 농경사회에서 산업과 도시사회로의 전환이라 보면 되겠다. 증기기관 기반의 산업혁명이다. 2차 산업혁명은 제1차 세계대전 직전 19세기말에서 20세기 초경에 일어났다. 전기에너지 기반의 대량생산 혁명이다. 공장에 전력이 보급되어 벨트 컨베이어를 사용한 대량생산이 가능해졌다. 20세기 들어 최근까지의 3차 산업혁명 기간에는 미국 주도 글로벌 IT기업의 부상으로 개인용 컴퓨터, 인터넷 및 정보통신기술이 급속히 퍼지게 되었다.

제4차 산업혁명은 2016년 스위스에서 열린 세계경제포럼 연례회의(World Economic Forum Annual Meeting)의 주제였다. 만물 초지능 혁명으로 사람, 사물, 공간을 초연결 초지능화하여 산업 구조와 사회 시스템에 혁신을 가져왔다.  이러한 제4차 산업혁명으로 인해 우리는 상상의 시대, 창조의 시대, 초기술의 시대에 살게 될 것이라 한다. 그렇다면 과연 4차 산업혁명이란 구체적으로 무엇을 의미하는가?  학자들마다 주장은 다소 다르지만 4차 산업혁명은 정보통신기술의 융합으로 이루어지는 차세대 혁명이라고 한다.  즉 4차 산업혁명은 한마디로 최첨단 기술의 융합을 의미하며, 기술 혁신으로 인한 사회 및 경제 구조의 변화를 의미한다.

이러한 제4차 산업혁명의 바람이 에너지 분야에도 불고 있다.  인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등과 같은 4차 산업혁명의 핵심기술이 에너지의 생산·유통·저장·소비 등 전 과정과 융합하면서 에너지 신산업을 창출해낸다. 그중에서도 에너지 신산업 창출의 핵심은 에너지 빅데이터라 할 수 있다. 에너지 빅데이터는 에너지 절감은 물론 효율적인 에너지 수요 관리를 가능케 한다. 공장과 건물 등 주요 부문에 센서를 설치해 전기·가스 등의 에너지 사용량 및 설비 효율 등의 데이터를 실시간으로 수집한다. 그리고 이를 분석해 체계적으로 공장·건물 에너지를 관리한다.

독일의 세계적인 전기전자기업 지멘스는 IoT 기술과 센서를 활용해 실시간으로 공장 운영 현황과 생산 공정을 분석하는 스마트공장 플랫폼을 구축했다. 제품의 불량률이 낮아지고 생산성은 8배 상승한 데다 30%의 에너지 절감률을 보였다고 한다.   일본의 자동제어기업 아즈빌 사는 복합업무빌딩에 1,000여 개의 센서를 설치해 연간 관리비용의 63%를 절감하는 효과를 냈다. 이를 바탕으로 600여 개사에 에너지 관리 서비스를 제공하고 있다고 한다.

몇 년전 국내 한 정보기술(IT) 기업의 사례도 있다. 정보통신기술(ICT)을 활용한 에너지통합관제센터를 구축하고 건물과 산업체 에너지 사용 패턴을 분석해 에너지 비용을 기존 대비 61%까지 절감했다고 한다. 이 기술을 국내 건물의 10%에만 적용해도 원전 7기 규모의 에너지 절감이 가능하다고 한다.  이같이 모니터링과 검증을 중시하는 에너지 분야에 있어 데이터는 다른 어떤 분야보다도 중요하다. 에너지 효율화를 위해 에너지 사용 이력을 수집하고, 패턴을 분석한다. 그리고 이를 기반으로 수요를 예측하고 이를 통해 다양한 에너지 관리기법을 통해 에너지 절감을 이뤄내는 것이다.

건물 분야도 마찬가지다. 건물의 에너지를 관리하는 BEMS(Building Energy Management System)는 단일 건물의 에너지를 어떻게 효율적으로 운영하는가에 집중했다.  그러나 최근에는 BEMS를 활용해서 수요반응시장에 참여해 부가적인 수익을 창출할 수도 있다. 또한 운영정보를 집중 수집하여 전반적인 운영성과의 분석을 가능케하고, 보다 집체적인 개선방향을 제시토록 진화하고 있다. 즉, 단일 목적으로 운영되던 고전적인 정보 운영체계는 집중된 형태로 정보를 취합하고 관리하게 된다. 이를 다양한 용도에 효율적으로 활용할 수 있도록 플랫폼 화하며 진화하고 있는 것이다.

한편 신재생에너지와 에너지저장장치(ESS : Energy Storage System), 분산전원의 운영을 최적화하는 데에도 빅데이터 활용이 가능하다. 신재생에너지 설비를 설치 시 입지 선정이나 설치용량 산정 등에 활용하는 것이다. 

혹시 구글의 선루프 프로젝트라고 들어보셨는지.  선루프 프로젝트는 구글 맵의 위치 정보를 기반으로 기상 데이터, 주변 환경 등을 고려해 태양광 설비의 설치 조건을 분석해주는 서비스다. 주택에 태양광 패널을 설치하고 싶은 소비자가 건물의 주소만 입력하면 적정 용량, 예상 발전량 및 절감액 등을 미리 산출해주는 매우 편리한 서비스다. 

미국의 스템사에서는 빅데이터를 결합한 ESS를 공급한다. 건물주의 에너지 사용 패턴에 따라 전력 사용량을 미리 예측해 전력을 공급하거나 저장할 수 있다. 이를 통해 에너지비용을 5~15%가량 절감할 수 있다.

또 가상발전소(VPP : Virtual Power Plant)도 스마트한 비즈니스 모델로 주목받고 있다. 빅데이터 분석으로 흩어져 있는 여러 개의 다양한 분산전원을 하나의 발전소처럼 관리하는 것이다. 발전소의 설비 고장이나 오류를 예견하고 효율적으로 운영할 수 있는 미래형 디지털 발전소에도 빅데이터는 필수적이다.

여기에서 우리는 빅데이터와 사물인터넷을 연계할 수도 있다. 에너지분야의 융합과 통섭이다. 빅데이터와 사물인터넷은 공급과 수요를 일치시킬 수 있도록 자동으로 관리, 운영함으로써 전력 대란과 같은 문제 해결에도 도움을 줄 수 있다.  사물인터넷은 발전소 모든 부품들의 데이터들을 축적해 이를 분석해 정기적인 예방 정비를 시행함으로써 사전에 고장을 미연에 방지한다. 고장 시 고장 지점을 쉽게 찾아낼 수도 있다. 또한 원전 운영 시에도 위험요소 발생을 사전 인지하고 자동 차단해 사회안전망 확보에도 기여할 수 있다. 한계비용이 거의 무료인 신재생에너지 공급·수요를 컨트롤해 지역 분산형 에너지 공급망 구축을 훨씬 수월하게 할 수도 있다.

한편 이러한 빅데이터를 가공하여 기업에서 유용하게 활용할 수 있는 맞춤형 에너지기술정보 또한 매우 중요하다.  대부분 기업이 에너지 설비투자의 필요성은 공감하지만, 막상 기업에 필요한 국내외 기술 데이터를 통합·분석 · 정보화한 공공데이터 서비스는 찾기 어려운 실정이다. 

그런데 한국에너지공단에서 제공하는 EG-TIPS이라는 매우 유용한 서비스 플랫폼이 있어 소개한다. EG-TIPS는 기업에 필요한 에너지 절감 투자 기술 데이터를 제공하는 원스톱 서비스 플랫폼(Energy GHG Technology Information Platform Service의 약어)으로 에너지 진단 절감사례, 에너지 다소비 업종과 설비시스템 절감 기술정보, 고효율 인증제품 사업화 지원 등의 내용으로 가득 차 있다. 최근 국제적 이슈인 에너지 절감량 산출 측정 검증 가이드라인도 제시하는 등 우수기술 보유기업이 에너지 절감 효과를 객관적으로 검토해볼 수 있는 콘텐츠를 제공한다. 또한 기술 보유 기업이 기술정보를 EG-TIPS에 등록하면 기술평가를 통해 판매자와 구매자를 연결해주기도 한다. 고객과 정보를 쌍방향으로 소통하는 지식서비스라 할 수 있다. 이러한 공공 기술 데이터를 통해 에너지 서비스산업 육성, 민간 에너지 절약 투자 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

오늘날 우리는 삶과 일, 인간관계의 방식을 근본적으로 변화시키는 혁명의 문 앞에 서 있다. 이러한 변혁의 시대, 에너지분야에 있어 우리가 자랑하는 ICT의 뛰어난 능력을 기반으로 에너지 빅데이터를 충분히 수집 분석하여 활용해 나가야 할 것이다.  그리고 세계의 빅데이터 시장까지 선점하고 이를 통해 더욱 다양한 에너지 신산업 모델을 발굴하여 4차 산업 혁명시대를 선도해 나갈 것을 기대해 본다.