AI로 에너지 아끼고 탄소도 감축…"전 산업에 AI 확산 전망"

에경연, IEA의 에너지산업 AI 활용 전망 등 분석
전력화·디지털화 속 AI가 에너지 전환 핵심 수단으로 부상

(챗GPT 이미지)

인공지능(AI)이 에너지 소비와 탄소배출을 동시에 줄이는 수단으로 부상했다. 산업, 운송, 건물 등 다양한 분야에 걸쳐 AI 기술의 활용이 확산하면서 에너지 효율성과 기후 대응 효과가 동시에 기대된다.

25일 에너지경제연구원에 따르면 AI의 도입이 발전과 운송, 건물관리 등 다수의 분야에서 생산성과 비용 절감뿐 아니라 온실가스 감축에도 상당한 효과가 있었다. 이는 국제에너지기구(IEA)의 에너지 전반에서 AI 활용 전망과 비용절감, 생산성 향상, 에너지 소비 및 탄소배출 감축 등 AI 활용 효과를 분석한 결과다.

최근 전력화와 디지털화, 재생에너지 확산, 에너지 가격 상승 등의 변화 속에서 에너지 공급·소비 주체들은 비용을 줄이고 효율을 높이며 탄소배출을 감축하기 위해 AI 기술을 도입하고 있다.

에너지 공급 측면에서 AI 활용을 보면 먼저 AI는 석유·가스 탐사의 성공률을 높이고 개발 기간을 단축하며, 생산량 예측 오차를 줄이는 데 기여하고 있다. 글로벌 메이저 석유기업들은 수천 건에 달하는 탐사자료와 AI 분석을 결합해 예측 정밀도를 크게 높이고 있다.

▲전력부문에서 인공지능(AI) 활용 (자료제공=에너지경제연구원)

전력 분야에서는 AI가 발전소의 운영과 유지보수를 최적화하고, 전력 수급 예측 정확도를 향상시킨다. 특히 AI는 재생에너지의 출력 변동성을 완화하고, 에너지저장장치(ESS)의 효율적인 운영을 가능하게 해 전력 시스템의 안정성을 높일 수 있다. IEA는 AI를 활용할 경우 발전소의 유지보수 비용을 최대 10% 절감하고 발전 효율을 6~8% 향상시킬 수 있으며, 설비 수명도 4년 연장될 수 있다고 전망했다.

에너지 수요 측면에서도 AI 기술의 효과는 뚜렷하다. 산업 분야에서는 AI를 활용한 생산공정 최적화 및 자동화를 통해 에너지 집약 산업에서 2~6% 수준의 에너지 소비 절감이 가능하다. 룩셈부르크의 아르셀로미탈(ArcelorMittal)과 독일의 하이델베르크 머티리얼즈(Heidelberg Materials)는 실시간 에너지 소비 분석 시스템을 도입해 약 3%의 에너지 절감을 달성했다.

운송 부문에서는 AI가 경로 최적화, 수요 예측, 화물 적재 효율 향상 등에 활용돼 연료 소비와 온실가스 배출을 줄이는 데 기여하고 있다. IEA는 화물차 공차율을 최대 50% 줄임으로써 도로 운송 부문 탄소배출을 약 5% 감축할 수 있다고 밝혔다. 승용차의 경우 AI 기반 에코드라이빙 기술을 활용하면 연료 소비를 최대 20%까지 줄일 수 있으며, 항공기와 선박, 철도 등 비도로 운송 수단에서도 각각 5~20% 수준의 연료 절감이 가능하다고 분석됐다.

건물 분야에서도 AI 기술 도입이 확산 중이다. 특히 전력 기반 난방·취사설비의 증가와 함께 디지털 에너지관리 시스템이 신축 건물을 중심으로 도입되고 있으며, 스웨덴의 한 건물관리기업은 600개 학교에 AI 기반 시스템을 적용해 전체 전력 소비를 약 10% 줄였다.

에너지경제연구원은 "AI 활용에 따른 이와 같은 커다란 경제적 및 기후환경적 효과는 경제주체들의 AI 도입을 촉진하고, 관련 기업들의 기술 개발 및 혁신 투자를 확대하는 계기가 될 것"이라고 전망했다.