재생 에너지의 AI가 지속 가능성을 지원하는 방법

우리 사회는 꽤 오랫동안 화석 연료에 의존해 왔습니다. 작년에 전 세계 에너지 관련 이산화탄소 배출량은 344억 톤으로 최고치를 기록했습니다. 2015년 파리 협정은 탄소 배출을 줄여 지구 온난화를 섭씨 2도 이하로 유지하는 것을 목표로 하고 있지만, 우리는 여전히 이러한 목표를 달성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 현실을 감안할 때 에너지 업계는 재생 에너지에 주목하고 있습니다.

재생 에너지는 장기적으로 지속적으로 보충되고 지속 가능한 천연 자원에서 생성됩니다. 석탄, 석유, 천연가스 등의 화석 연료는 형성되는 데 수백만 년이 걸리고 한 번 사용하면 고갈되는 것과 달리 재생 에너지원은 지속적으로 보충할 수 있습니다. 예를 들어 햇빛, 바람, 지열은 재생 가능한 에너지원입니다.

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하지만 재생 에너지로 전환하는 것은 쉽지 않습니다. 적절한 장소를 선택하고, 시스템을 통합하고, 모든 것을 효율적으로 운영해야 하는 등의 과제가 있습니다. 에너지 업계는 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)과 컴퓨터 비전으로 눈을 돌리고 있습니다. 전 세계 청정 에너지 분야의 AI 시장은 2030년까지 758억 2,000만 달러를 넘어설 것으로 전망됩니다. 이 글에서는 AI와 컴퓨터 비전이 어떻게 재생 에너지 부문을 변화시키고 지속 가능성을 지원하는지 살펴봅니다.

AI와 재생 에너지: 친환경 에너지의 스마트화

컴퓨터 비전과 같은 AI 기술은 이미지와 동영상에서 가치 있는 정보를 분석하고 추출하여 재생 에너지 분야를 혁신하고 있습니다. 컴퓨터 비전은 알고리즘과 딥러닝 모델을 사용하여 기계가 시각적 데이터를 해석하고 이해하는 데 도움을 줍니다. 이러한 발전은 재생 에너지 운영을 보다 효율적이고 안정적이며 비용 효율적으로 만들어 줍니다.

다음은 재생 에너지에 컴퓨터 비전을 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점입니다:

• 자동화된 장비 검사: 장비의 자동화된 검사로 결함을 조기에 발견하고, 적시에 유지보수를 예약하고, 비용이 많이 드는 고장을 방지하세요.
• 에너지 발전량 예측: 태양과 바람과 같은 에너지원의 발전량을 예측하여 전력망을 더 잘 관리합니다.
• 최적화 및 식별: 건물의 에너지 사용 최적화, 손상된 태양광 패널 식별 등.

하지만 고려해야 할 단점도 있습니다:

• 높은 초기 비용: AI 및 컴퓨터 비전 기술을 구현하려면 하드웨어와 소프트웨어 모두에 상당한 초기 투자가 필요할 수 있습니다.
• 데이터 품질에 대한 의존도: 컴퓨터 비전 시스템의 효율성은 학습되는 데이터의 품질과 양에 따라 크게 달라지며, 이는 때때로 제한적인 요소가 될 수 있습니다.
• 레거시 시스템과의 통합의 어려움: 산업 환경의 기계는 종종 AI와 통합하기 어려울 수 있습니다.

이러한 장점과 단점을 염두에 두고 재생 에너지 분야에서 컴퓨터 비전을 실제로 적용할 수 있는 몇 가지 사례를 살펴봅시다.

컴퓨터 비전의 도움으로 태양광 발전소 관리하기

태양광 발전소는 태양광으로부터 전기를 생산하기 위해 여러 개의 태양광 패널을 설치한 넓은 면적의 토지를 말합니다. 태양광 발전소는 태양광 패널의 25년 수명 주기 동안 컴퓨터 비전을 사용하여 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 건설 단계에서는 드론과 인공위성으로 현장의 고해상도 이미지를 캡처할 수 있습니다. 이러한 이미지를 컴퓨터 비전으로 분석하여 모든 것이 올바르게 설치되었는지 확인할 수 있습니다. 잘못 정렬된 패널이나 잘못된 배선과 같은 오류를 조기에 감지하면 비용이 많이 드는 실수를 방지하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 

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태양광 발전소가 가동되면 컴퓨터 비전은 효율성을 유지하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 고화질 카메라는 태양광 패널의 균열, 먼지 축적, 잡초 성장, 안전 위험과 같은 문제를 모니터링할 수 있습니다. 특정 문제와 그 위치에 대한 자세한 보고서는 AI 시스템을 통해 신속하게 정리할 수 있습니다. 이를 통해 유지보수 작업자가 문제를 신속하고 정확하게 해결할 수 있습니다. 다운타임이 최소화되고 태양광 발전소가 더욱 원활하게 운영됩니다. 

컴퓨터 비전 시스템은 실시간 이미지를 사용하여 태양광 발전소의 구름 덮개 양을 확인할 수도 있습니다. AI는 이 클라우드 데이터를 온도 및 습도와 같은 다른 정보와 결합하여 태양광 발전소가 얼마나 많은 에너지를 생산할지 예측합니다. 이는 태양광 발전소의 효율성과 안정성을 높이기 위해 에너지 공급을 계획하고 관리하는 데 도움이 됩니다.

풍력 터빈 고장 감지

재생 에너지의 또 다른 훌륭한 원천은 바람입니다. 풍력 터빈은 풍력을 활용하여 전기로 변환합니다. 이러한 터빈은 다른 기계와 마찬가지로 마모가 발생하기 쉽습니다. 풍력 터빈 블레이드의 표면 손상을 감지하면 최적의 성능을 보장하고 비용이 많이 드는 가동 중단을 방지할 수 있습니다. 기존의 검사 방법에는 타워에 사람을 보내 수동으로 검사하는 경우가 많은데, 이는 매우 위험하고 시간이 오래 걸리며 비용이 많이 들 수 있습니다. AI는 전체 프로세스를 간소화합니다.

다음과 같은 컴퓨터 비전 모델은 Ultralytics YOLOv8 과 같은 컴퓨터 비전 모델은 드론이나 고화질 지상 카메라를 사용하여 캡처한 터빈 블레이드의 이미지와 동영상을 분석할 수 있습니다. 이러한 AI 모델은 물체 감지, 인스턴스 분할, 이미지 분류와 같은 작업을 통해 최첨단 침식, 균열, 낙뢰 손상, 박리, 표면 얼룩 등 블레이드의 다양한 유형의 손상과 결함을 식별합니다. 이 외에도 AI 시스템은 지역 조류 개체군을 모니터링하고 다른 시스템과 통합하여 새를 퇴치함으로써 블레이드의 추가 손상을 방지하고 새를 보호할 수 있습니다.

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조력 터빈과 해양 생태계

조력 또한 재생 가능한 에너지의 좋은 원천이지만 몇 가지 유의해야 할 점이 있습니다. 조력 터빈은 주변 해양 생태계에 피해를 줍니다. 조력 터빈은 해양 생물의 움직임을 방해하고 블레이드에 갇힐 수도 있습니다. 또한 터빈에서 발생하는 수중 소음은 일부 해양 생물의 통신을 방해할 수 있습니다. 이러한 장애물을 피하기 위해 다양한 AI 기술을 사용할 수 있습니다. 

우리는 이러한 해양 생태계에 대해 거의 알지 못합니다. 따라서 이러한 환경에서 에너지를 추출하기 전에 첨단 기술을 사용하여 이러한 환경을 자세히 조사하고 연구하는 것이 중요합니다. 미국 에너지부의 지원을 받아 Plainsight와 MarineSitu와 같은 회사는 조력 터빈과 파력 에너지 변환기를 위한 AI 기반 환경 모니터링 시스템을 개발하기 위해 협력하고 있습니다. 이러한 시스템은 최첨단 비전 모델과 수중 카메라를 사용합니다.

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AI를 통해 해양 생태계를 이해할 수 있습니다. 또한 터빈을 건설할 부지를 찾을 때 연구자가 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 연구자는 해당 지역의 어류 및 기타 수생 생물의 개체 수나 멸종 위기종이 있는지 알고 싶어 할 수 있습니다. 부지 선정 및 건설 이후에도 이러한 시스템을 사용하여 터빈뿐만 아니라 환경을 모니터링할 수 있습니다.

AI를 활용한 지열 발전소 부지 선정

또 다른 재생 에너지원은 지열 발전소에서 찾을 수 있습니다. 지열 발전소는 지구의 자연 열을 이용해 전기를 생산합니다. 전통적으로 이러한 발전소는 예기치 않은 장비 고장, 수리 비용, 비효율적인 부지 선정과 같은 문제에 직면해 있습니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 분석하고, 패턴을 파악하고, 문제가 발생하기 전에 예측함으로써 지열 발전소 운영을 개선할 수 있습니다. AI의 도움을 받아 사전 예방적으로 대응하면 플랜트를 원활하게 운영할 수 있고 비용이 많이 드는 수리를 피할 수 있습니다.

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지열 발전소와 관련하여 AI가 가장 흥미롭게 활용되는 분야 중 하나는 발전소를 건설할 위치를 파악할 때입니다. AI를 사용하여 지열 발전소 부지를 선정하려면 위성 이미지와 지리 데이터를 사용하여 이상적인 위치를 찾아야 합니다. AI는 지질학적 특징, 열 흐름, 표면 온도 등 다양한 요소를 분석하여 에너지 추출에 가장 유망한 부지를 파악할 수 있습니다. 이상적으로는 지열 에너지를 최대한 활용할 수 있도록 새로운 발전소를 건설해야 합니다. 또한 AI는 환경 영향, 인프라 접근성, 잠재적 위험을 평가하여 부지 선정 과정을 보다 포괄적이고 정확하게 수행할 수 있습니다.

AI를 사용하여 탄소 발자국을 줄이는 스타트업

환경 문제 해결에 있어 AI의 중요성은 점점 더 분명해지고 있습니다. 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)이 실시한 설문조사에 따르면 공공 및 민간 부문의 글로벌 기후 및 AI 리더 중 87%가 기후 변화에 대응하는 데 있어 고급 분석과 AI의 가치를 인식하고 있는 것으로 나타났습니다. 또한 민간 부문 리더의 67%는 정부가 환경 이니셔티브에 AI를 통합하는 것을 지원하기 위해 보다 적극적인 조치를 취해야 한다고 생각합니다.

AI와 컴퓨터 비전을 사용하여 재생 에너지 부문을 혁신하고 지속 가능한 개발을 지원하는 몇 가지 스타트업을 살펴보세요:

• 스마트헬리오: 태양광 발전소 문제를 원격으로 진단하고, 고장을 예측하며, AI를 사용하여 태양광 시스템의 성능과 수명을 향상시키는 실시간 솔루션을 제공하는 스위스 스타트업입니다.

• Enfor: 이 덴마크 스타트업은 AI를 사용하여 날씨, 지형, 공장 데이터를 기반으로 재생 에너지 생산과 소비를 예측하고 최적화하여 에너지 낭비와 탄소 발자국을 줄입니다.

• 노바 이노베이션: 유럽 컨소시엄을 주도하는 Nova Innovation은 AI를 사용하여 조력 터빈 성능을 개선하고 조력 에너지 상용화를 가속화하여 저탄소 대안을 제시합니다.
• 솔라비오: 태양광 패널을 위한 자율 AI 기반 청소 솔루션을 제공하고 청소 일정을 최적화하며 효율성을 개선하여 태양광 에너지 생산의 탄소 발자국을 낮추는 인도 스타트업입니다.

마무리

AI 기술은 유지보수 필요성을 예측하고, 문제를 조기에 발견하고, 환경 조건을 모니터링하고, 새로운 태양광 발전소와 풍력 터빈을 위한 최적의 부지를 찾는 등 재생 에너지 분야를 재정의하고 있습니다. 최첨단 AI 애플리케이션은 재생 에너지를 더욱 효율적이고 안정적이며 지속 가능하게 만듭니다. 산업이 발전함에 따라 AI는 더 많은 청정 에너지를 생산하고 더 건강한 지구를 만드는 데 기여할 것입니다.

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