아세안, 전력 시스템에 AI 도입 시 2035년까지 67조원 절감…탄소 3억8천만톤 감축 전망 > 신기술/기타

아세안(ASEAN) 전력 시스템에 인공지능(AI)을 도입할 경우 2026년부터 2035년까지 최대 670억 달러의 누적 비용을 절감하고, 최대 3억8천6백만 톤의 이산화탄소를 감축할 수 있다는 분석이 나왔다. 재생에너지 비중 확대에 따른 계통 복잡성이 커지는 가운데, AI가 운영 효율성과 탄소 감축을 동시에 달성할 수 있는 상용 도구로 주목받고 있다.

에너지 싱크탱크 엠버(Ember)가 3월 3일 발표한 보고서에 따르면, 아세안의 태양광·풍력 발전 비중은 2020년 2.3%에서 2025년 약 5% 수준으로 확대됐다. 장기 전망에서는 2045년까지 변동성 재생에너지 비중이 42~47%에 이를 것으로 예상된다. 일부 시나리오에서는 60%를 상회할 가능성도 제시된다. 재생에너지 확대는 출력 변동성, 송전 혼잡, 계통 균형 관리 등 새로운 운영 과제를 동반한다.

보고서는 AI 기반 발전량 예측, 설비 예지정비, 발전기 출력 최적화, 실시간 계통 제어, 동적 선로용량 평가 등의 기술이 이미 글로벌 시장에서 상용화 단계에 진입했다고 분석했다. 광범위한 도입 시나리오에서는 2035년까지 450억~670억 달러의 비용 절감이 가능하며, 같은 기간 2억9천만~3억8천6백만 톤의 탄소 배출을 줄일 수 있는 것으로 추정됐다. 재생에너지 비중이 높을수록 예측 정확도와 운영 최적화에 따른 경제적 효과가 크게 나타나는 구조다.

아세안은 디지털 경제 규모가 약 3천억 달러 수준이며, 2030년까지 1조 달러에 근접할 것으로 전망된다. 인도네시아, 베트남, 태국, 말레이시아, 필리핀 등 주요 전력 시장은 AI 준비도 지표에서 글로벌 평균을 상회한다는 평가를 받는다. 일부 유틸리티는 이미 예측·정비·운영 최적화 분야에서 AI 기반 프로젝트를 추진 중이다. 다만, 적용 범위가 개별 설비 단위에 머무르고 있어 계통 전반의 통합 운영 체계로 확장하는 것이 과제로 지적된다.

보고서는 기술적·제도적 리스크 관리 필요성도 함께 강조했다. 전력망은 고도의 신뢰성을 요구하는 결정론적 시스템인 반면, AI 모델은 확률 기반으로 작동한다. 설명 가능성과 책임 소재, 사이버 보안, 데이터 표준화 미비 등은 제도적 보완이 필요한 영역으로 제시됐다. 엠버는 단계적 도입과 인간 감독 체계를 병행하는 방식이 현실적인 접근이라고 밝혔다.

AI는 재생에너지 확대를 뒷받침할 수 있는 상용 기술 집합이다. 비용 절감과 감축 효과의 실현 여부는 재생에너지 확대 속도와 함께, AI를 시범사업 수준을 넘어 계통 전반에 체계적으로 내재화할 수 있는 정책·거버넌스 역량에 달려 있다는 평가다.