인공지능 (AI) 기반 예지보전 (predictive maintenance) 시장의 성장과 함께 태양광 발전량 예측에도 인공지능 솔루션이 활용되어 주목을 받고 있다. 제주에 소재하는 빅데이터 플랫폼 전문기업 인포마인드는 태양광 발전량 예측과 고장 진단을 순환적 방식으로 처리하는 ‘설비 고장진단 솔루션’을 개발 중이다. 예측 발전량의 정확도를 높이고 실제 발전량과의 차이를 통해 고장과 장애를 예지 분석하는 솔루션이다.
태양광 발전량 예측은 합리적인 전력 가격 결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 필수적인 이슈다. 다만 그린 에너지의 특성상 태양광 발전은 매일의 기상 상황과 계절에 따른 일사량의 영향을 받는 탓에 발전량 예측이 쉽지 않다. 또한 태양의 위치에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 고도의 기술이 필요하다.
딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절 정보를 인공지능에게 학습시키고 태양광 발전량 예측 성능의 향상을 통해 고장 진단을 정밀하게 예지 관리하는 인포마인드의 솔루션은 사업의 지원을 받는다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 2020년부터 2023년까지 총 4년간 341억원을 투입해 추진하고 있는 이 지원사업은 인공지능을 활용한 지역특화산업 성장 동력 확보에 주력한다. 제주의 그린 에너지 산업이 지역특화산업에 선정됨으로써 제주 토종 IT 기업인 인포마인드는 인공지능 개발 전문 공급 기업이 되었다.
인포마인드의 개발 솔루션은 태양광 발전소 토탈 솔루션 기업인 제주 탑솔라가 현장에서 활용한다. 제주 탑솔라는 처음으로 운영 관리 부분에 AI를 도입하게 되는 셈이다. 현재는 발전소 관리 업무를 개별 인버터의 송신 데이터에만 의존하여 담당자가 육안 감시하고, 발전소 현장을 방문하는 작업 프로세스를 갖고 있어 발전량 예측은 고사하고 발전소의 문제 발생 원인 및 솔루션 도출에 한계가 있었다.
그 한계가 이제 해결될 전망이다. 태양광 발전소 인버터 데이터와 기상 데이터를 활용하여 실시간 발전량을 예측하고, 예측값과 실제값의 차이를 통한 설비 고장진단 AI 모델에 의한 ‘설비 고장진단 솔루션’ 이 개발되면 고장출동횟수는 AI 도입 전 월 60건에서 AI 도입 후 월 54건으로 줄었들 것으로 보인다. 고장진단을 위한 발전량 예측 정확도는 94%를 달성하였고, 이를 통한 생산성은 6.7%이상 향상될 것으로 예상된다. 작업자가 모니터링 시스템을 육안 감시하고 태양광 패널 육안검사를 위해 정기적으로 방문해야만 했던 것을 AI가 대체하게 되면서 모니터링 시스템 자동 감시 및 CCTV 데이터 분석을 통한 스마트 원격 감시 체계가 가능해지고 사람의 출동횟수는 현격히 감소한다.
지난 2000년 설립된 인포마인드는 ‘인포메이션(Information)’과 ‘마인드(Mind)’의 합성어다. 공학을 다루느라 자칫 딱딱해질 수 있는 사고방식을 인간 중심에 두자는 뜻이다. IT 불모지에 가까운 제주에서 불굴의 성장세를 이어가고 있다. 인포마인드는 RFID(Radio-Frequency IDentifiction·전파를 이용해 먼 거리에서 정보를 인식하는 기술), USN(유비쿼터스 센서 네트워크)에 기반한 양돈 HACCP(식품위해요소중점관리기준)시스템, 제주 양돈 FCG(청정 축산물 품질인증) 관리시스템, 제주마 등록 관리 정보화 시스템, 쇠고기 이력시스템 고도화 구축 등 1차 산업과 연계한 다양한 시스템을 개발했고, 관광과 IT 융합에도 공을 들였다. 마침내, 그린에너지로 향한 인포마인드의 행보가 기대된다.