재생에너지 설비 규모가 커지면서 운영·유지관리(O&M) 방식에도 변화가 요구되고 있다. 인력 점검과 사후 대응 중심 구조로는 대규모 설비를 안정적으로 관리하기 어렵기 때문이다. 이런 흐름 속에서 발전 설비 데이터를 AI 학습 자산으로 활용하는 시도가 본격화되고 있다.
재생에너지 설비 데이터의 AI 자산화
한국남부발전은 풍력·태양광 설비의 정상 및 이상 상태를 포함한 대규모 이미지 데이터를 구축했다. 풍력 블레이드 균열, 태양광 모듈 파손 등 실제 현장에서 발생하는 다양한 고장 사례를 데이터로 정리해 AI가 설비 이상 패턴을 학습할 수 있는 기반을 마련한 것이다.
이는 단순 자동 점검이 아니라, 설비 열화·손상 징후를 사전에 인지하고 대응하는 예측형 O&M 체계로 전환하기 위한 준비 단계로 볼 수 있다.
민관 협력 기반 AI 모델 구축
이번 데이터 구축은 발전사가 실증 환경을 제공하고, 민간 기업이 데이터 수집과 AI 모델링을 담당하는 협력 방식으로 진행됐다. 이 과정에서 약 10만 건 규모의 학습 데이터가 확보됐고, 이를 기반으로 설비 이상 여부를 판별하는 AI 모델이 완성됐다.
이 구조의 핵심은 발전 공기업이 보유한 실제 운영 데이터를 민간의 기술력과 결합했다는 점이다. 단기간 실증에 그치지 않고, 현장 적용 가능성을 고려한 데이터와 모델이라는 점에서 의미가 있다.
데이터 개방과 O&M 확산 효과
구축된 AI 학습 데이터는 공공 플랫폼을 통해 개방될 예정이다. 특정 기관이나 기업에 한정되지 않고, 누구나 활용할 수 있는 형태로 제공된다는 점이 특징이다.
이를 통해 재생에너지 O&M 분야에서 다음과 같은 효과가 기대된다.
- 설비 이상 탐지 자동화로 점검 효율 향상
- 고장 발생 전 사전 대응 가능성 확대
- 중소 O&M 기업 및 스타트업의 AI 활용 진입 장벽 완화
- 재생에너지 운영 데이터 기반 국가 AI 생태계 확장
의미와 시사점
이번 사례는 재생에너지 운영의 중심이 인력 중심 점검에서 데이터·AI 기반 예측 관리로 이동하고 있음을 보여준다. 설비 확대 단계 이후에는 운영 효율과 안정성이 핵심 경쟁력이 되며, AI는 이를 가능하게 하는 수단으로 자리 잡고 있다.
재생에너지 100GW 시대를 대비하기 위해서는 설비 증설뿐 아니라, 운영 방식의 전환이 병행돼야 한다는 점이 점점 명확해지고 있다.