손경종 한국지능형사물인터넷협회(AIoT협회) 상근부회장은 전날 진행한 강원 정선 하이원 그랜드호텔에서 열린 '전기설비기술기준 워크숍(SETIC 2025)' 기조연설을 진행했다.
인공지능(AI)을 잘 활용한다면 전력 소비를 오히려 줄일 수 있다는 분석이 나왔다. AI와 사물인터넷(IoT) 기술을 융합한 분산에너지 운영 체계를 통해 전력 예측과 설비 운영을 고도화하고, 탄소중립과 에너지 효율을 동시에 달성할 수 있다는 주장이다.
19일 업계에 따르면 데이터센터의 전력 소비는 2023년 기준 미국 전체 소비량의 4.4%를 차지하고, 2028년까지 12%로 증가할 전망이다. AI 가속기 H100 단일 칩 전력 소비는 700W 수준에 달하고, AI 모델 학습으로 인한 전력소비는 기존 대비 30% 이상 증가하고 있다.
이러한 문제 해결을 위해 분산형 에너지 체계를 구축해야 한다는 주장이 나왔다. 기존 중앙집중식 전력망으로는 데이터센터·전기차·재생에너지 등 급변하는 수요와 공급 환경에 대응하기 어렵다는 이유에서다. 실제 수도권 송전망의 포화, 재생에너지의 출력 변동성, 전기차 충전 인프라 부담, 하이퍼스케일 데이터센터 확산 등은 전력계통의 복합적 위기를 가속화하고 있다는 평을 받고 있다.
손경종 한국지능형사물인터넷협회(AIoT협회) 상근부회장은 최근 열린 '전기설비기술기준 워크숍(SETIC 2025)' 기조연설에서 “중앙집중식 전력망으로는 급증하는 전력 수요를 감당할 수 없고 탄소중립 목표 달성도 어려운 실정”이라며 “분산에너지 공급망으로 전환되도록 기술, 제도, 재정 투입이 집중돼야 할 시점”이라고 강조했다.
손 부회장은 AI와 전력망의 융합을 통해 데이터센터 전력 문제를 해결할 수 있다고 내다봤다. AI가 실시간 전력 수요 예측, 설비 고장 감지, 전력 품질 모니터링 등 다양한 영역에서 에너지 운영의 효율성과 유연성을 높일 수 있다는 설명이다.
그는 “저전력 광대역망 네트워크 구축으로 재생에너지 생산 단계에서부터 전력망 연계까지 IoT 네트워크망을 통해 양질 데이터를 확보, AI 기반 운영체계 구축이 필요하다”면서 전력 수요 예측 고도화, 설비 예지보전 기술, 전력 품질 모니터링 등의 AI 기반 전력 운영 최적화 시스템 구축이 필요하다고 설명했다.
전력-수송-열 부문 간 섹터커플링을 통한 통합 최적화 방안도 제시했다. 전력-수송 연계에서는 전기차 30% 보급 시 계통 붕괴 위험에 대비한 V2G기술 고도화와 양방향 충전 시스템 구축이 필요하다고 설명했다. 전력-열 연계에서는 대용량 열펌프 시스템 개발과 데이터센터·발전소 폐열 활용을 통한 에너지 효율성 극대화 방안을 제안했다. 손 부회장은 이를 위한 정책적 뒷받침으로 '전력-가스-열-수송 통합 에너지 정책', '규제 샌드박스 확대', '시민 참여형 프로그램 확산', '지역 에너지 공동체 활성화'를 꼽았다.
손 부회장은 “한국이 AI 3대 강국 목표 달성과 함께 분산에너지 기술 선도국으로 도약할 수 있을 것”이라며 “기술 표준화 참여와 국제 공동 연구를 통해 한국형 통합 에너지 솔루션을 글로벌 시장에 수출하는 기회를 만들어야 한다”고 말했다.
남궁경 기자 nkk@etnews.com
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