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독일, 기계학습 활용한 재생 에너지 발전 개선 노력 원문보기 1

○ 독일은 최근 몇 년간 탈원전, 저탄소 에너지로 전환하려 노력했으나, 기존 전력망이 풍력 및 태양에너지 발전의 불안정성을

수용하지 못하는 문제가 있었음.

- 지난 6월, 기상학자, 엔지니어, 전력업체 공동으로 빅데이터와 기계학습으로 이용해 풍력, 태양에너지를 전력망에 맞추는 EWeLiNe

프로젝트를 시작함.

- 현재 독일의 풍력 발전 역량은 중국, 미국에 이어 세계 3위, 태양에너지 역량은 중국에 이어 2위이고 국내 전력의 3분의 1이

재생에너지로 생산되는데, 2050년까지 80%로 높인다는 계획임.

- 그러나 기상변화에 따라 전력 생산량이 급변하고, 이에 맞춰 화석연료 전력 생산량을 조절해야 하는 어려움이 있음.

○ 이런 문제를 해결하고 에너지 낭비를 줄이기 위해, 3개 선두 전력망 운영업체가 공동으로 진행하고 연방 경제에너지부가 700만

유로를 투자한 EWeLiNE가 2012년부터 전력망 운영에 특화된 기상예보를 시작함.

○ 풍력 터바인과 태양 전지판에 장착된 센서의 데이터와 기타 기상 관측 정보를 종합하여 전력 생산량을 예측하고, 기계학습을 통해

예측 모델을 개선함.

- 6월부터 이런 시스템을 시험 운행했고, 향후 2년 내에 독일 내 풍력 및 태양에너지 시설 대부분에 실시간 전송 기능을 추가한다는

계획임.