친환경 에너지 시대, 빅데이터 분석과 만나다

사진출처=게티이미지뱅크
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세계적으로 '깨끗하고 안전한' 신재생에너지 비중이 크게 늘어납니다. 지난해 유럽에서는 사상 처음으로 태양열, 풍력 등 신재생에너지 비율(26.5%)이 석탄에너지(26.4%)를 추월했습니다. 청정 신재생 에너지 비중 확대는 세계적인 추세입니다.

이러한 흐름에 맞춰 우리나라도 2030년까지 재생 에너지 발전량 비중을 20%까지 끌어올리는 '재생에너지 3020 이행계획'을 수립·시행중입니다. 지방자치단체도 이러한 정부 방침에 부응하고 주민에게 깨끗한 청정에너지를 공급하기 위해 노력하고 있습니다.

대구시는 2000년부터 전국 최초로 솔라(태양광)시티 지원 조례를 제정하고 '솔라시티 대구 50년 계획'을 수립(2005년)했습니다. 청청에너지 자족도시 조성을 위해 태양광 에너지 관련 정책을 적극 추진합니다.

그러나 태양광 에너지는 환경적 요인에 매우 민감합니다. 일사량, 설치각도 등 외부요인에 의해 발전량이 크게 좌우됩니다. 그럼에도 개인의 제한적 경험에 의존해 설치·운영되는 경우가 대부분입니다. 에너지 효율이 저하되는 문제가 있었습니다.

이에 정보기술(IT) 전문기관 국가정보자원관리원이 대구광역시와 힘을 합쳤습니다. 빅데이터와 인공지능 기술을 활용해 데이터 기반으로 태양광 발전 최적입지와 발전조건을 알아내기로 했습니다.

ⓒ게티이미지
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어떻게 빅데이터로 최적의 입지를 알아낼 수 있을까요.

분석에는 대구시 3차원 지도와 태양광 설치·운영 정보(1만5000건)와 일사량 등 기상청 데이터가 활용됐습니다.

분석내용은 △일사량 예측 기반의 최적 입지 선정 △발전량 데이터 기반의 최적 패널 각도 산출 △발전량 예측입니다.

먼저 일사량 예측모델을 이용해 대구시 전역 일사량을 예측합니다. 환경·경제적 조건과 결합해 최적 입지를 선정했습니다. 일사량 정확도를 높이기 위해 3차원 지도와 대기혼탁도에 기반한 일사량 예측모델을 개발했습니다.

예측 일사량을 환경·경제적 조건과 결합하고 이를 공공·산업 등 사업주체별 특성과 연계해 최적입지를 선정했습니다. 선정된 최적입지에 태양광 발전소를 설치할 경우 연간 약 35억원 규모 추가 발전이 가능한 것으로 나타났습니다.

또 정확한 발전량 예측을 위해 딥러닝(컴퓨터가 데이터를 이용해 스스로 학습하는 기술) 기반의 예측모델을 개발했습니다. 이를 이용하면 오전 8∼9시 발전량과 기상예보를 기반으로 시간대별 발전량이 예측 가능합니다.

대구시는 이번 분석 결과인 태양광 최적입지 선정결과와 예측모델을 신재생 에너지 정책수립에 적극 활용할 계획입니다. 시(市) 전역 일사량 정보를 시민에게 공개해 개인이나 사업자가 활용토록 할 예정입니다. 공공·산업 등 사업주체별 맞춤형 에너지 정책을 마련합니다. 낙동강변 국유지를 활용한 발전소 설치를 적극 검토합니다.

김명희 국가정보자원관리원장은 “이번 분석은 인공지능과 빅데이터 기술을 현장에 접목해 청정 신재생 에너지 확대에 기여한 의미있는 사례”라면서 “기후변화에 대응한 지속가능한 에너지 확보 등 사회적 가치 창출을 위한 다양한 분석과제를 지속 발굴·추진하겠다”고 말했습니다.

김지선 SW 전문기자 river@etnews.com

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