석탄과 석유, 천연가스 같은 화석 연료는 전 세계 에너지 자원으로 쓰이고 있다. 하지만 매장량이 한계에 도달, 수십 년 뒤에는 고갈될 것으로 전망되고 있다. 따라서 바이오 연료를 사용하는 등 대체 에너지 개발을 적극적으로 진행하고 있다. 이 중에서도 독일이 실시 중인 신재생 에너지를 보다 효율적으로 사용하기 위한 노력이 주목받고 있다고 한다.

독일에 가보면 풍력 발전용 풍력 터빈과 태양광 발전용 태양전지 패널이 줄을 잇고 있는 광경을 자주 접할 수 있다. 원자력 발전과 화석 연료를 활용한 화력 발전에서 신재생에너지로 전환하려는 독일의 모습을 보여주는 장면이다.

독일은 전 세계에서 가장 신재생 에너지 활용에 적극적인 국가지만 여전히 풍력과 태양광 등 자연에서 유래된 전력으로 국내 모든 전력 수요를 충당할 수 있는 수준은 아니다.

이를 해결하기 위해 기상학자와 엔지니어, 공익 기업 등이 모여 신재생 에너지를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 하기 위해 빅데이터와 머신러닝 활용을 시작하고 있다. 이 프로젝트(EWeLiNE)는 송전망을 운영해 신재생에너지를 더 효율적으로 활용하는 한편 화석 연료 사용을 최소화한다.

독일의 풍력 발전 용량은 4만 5,000mW다. 중국과 미국에 이어 세계에서 3번째 수준인 것. 하지만 독일은 현재 발전량이 많을 뿐 아니라 다른 국가와 비교가 안 될 만큼 신재생 에너지로의 전환을 추진하고 있다. 독일에선 국내 전력 수요 중 3분의 1을 신재생에너지로 조달한다.





또 독일 정부는 2050년까지 적어도 국내 전력 수요 중 80%를 신재생 에너지로 공급할 계획을 세우고 있다. 문제가 되는 건 무풍이나 흐린 날이다. 이렇게 풍력 발전과 태양광 발전에 의한 발전량이 요구되는 전력량을 밑도는 경우 송전 운영자가 다른 발전 시설에 전력 부족분을 요구할 수 있다. 반대로 비정상적으로 바람이 불러가 햇볕이 강한 날, 풍력 발전과 태양광 발전에 의한 발전량이 예상 전력을 초과하면 다른 발전 시설에 공급받는 전력량을 바로 줄이고 불필요한 지출을 막으면서 신재생 에너지를 활용하는 게 필요하다.

송전 운영자는 신재생 에너지 발전량이 부족하면 화석 연료를 사용하는 화석 발전 시설 등 부족한 전력을 공급받을 필요가 있다. 독일은 이를 위해 연간 5억 유로를 지불하고 있다.

기상학자들은 신재생 에너지는 급속하게 확대되고 있지만 적절한 데이터베이스를 이용한 전력 예측 시스템은 현재 존재하지 않는다고 말한다. 이미 전 세계에는 다양한 날씨 시스템이 존재하지만 풍력 터빈에 어느 정도 강도 바람이 불 것인지 세세한 부분까지 예측할 수 있는 시스템은 존재하지 않는다. 하지만 이런 정보를 예측하게 되면 풍력 발전에 의해 전력을 얼마나 발전할 수 있을지 알게 된다.

700만 유로가 투입된 이 프로젝트는 50허츠(50Hertz), 암프리온(Amprion), 테네트(TenneT)라는 독일 송전 운영 기업 3곳 등이 협력해 2012년부터 발전량을 예측하는 시스템을 개발하고 있다. 풍력 터빈에 터빈 중심 풍속을 측정하기 위한 장치를 장착하고 태양광 패널에는 햇볕 강도 측정 장치를 설치해 데이터를 축적하는 것이다.

이 프로젝트는 이렇게 모은 풍력과 태양광 강도 데이터를 다양한 대기 관측 데이터와 비교해 48시간 이후까지 발전량을 예측하고 있다. 연구팀은 예 데이터를 실제 발전량과 비교해 머신러닝을 통해 예측 정확도를 높이려는 시도를 하고 있다. 연구팀은 독일 풍력과 태양광 발전 시설에서 테스트한다. 하지만 지금은 관측 데이터를 실시간으로 전송, 운영에 반영할 수 없다고 한다. 앞으로 2년 안에 관측 데이터를 실시간 분석해 자동으로 송전 용량을 조절하는 시스템을 개발할 예정이라고 한다.

이 방식이 성공할 것이라는 징후도 있다. 미국 대기연구센터 NCRA도 유사한 시스템을 2009년부터 개발 중이다. 이 시스템은 현재 미국 8개주에서 사용하고 있다고 한다. 미국에서 가장 많은 풍력 발전량을 자랑하는 전력 기업인 엑셀에너지(Xcel Energy)에 따르면 발전량 예측 시스템 오차는 2009년 이후 감소해 다른 발전 업체로부터 구입하는 불필요한 전력을 줄일 수 있었다고 한다. 이에 따라 연간 6,000만 달러 절감에 성공했다는 것이다. 다만 독일에서 실시 중인 프로젝트에는 NCRA의 시스템을 그대로 사용할 수 없다고 한다. 날씨 모델과 날씨 알고리즘 자체가 미국이나 독일이 서로 다르기 때문이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이석원 기자  lswcap@techholic.co.kr

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