흐린 영국 날씨는 많은 농담의 대상이지만, 영국의 국가 전력망은 햇빛을 최대한 활용하고 있습니다.

비영리 제품 연구소인 Open Climate Fix의 도움으로 국가 전력망 전기 시스템 운영자(ESO)의 제어실에서는 태양광 패널의 맑은 날과 흐린 날을 세분화하여 단기적으로 예측하는 AI 모델을 테스트하고 있습니다.

이러한 인사이트는 영국의 전력망 운영사인 ESO가 재생 에너지의 주요 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다: 갑작스러운 구름이 끼면 태양광 발전량이 크게 감소할 수 있으므로 전력망 운영자는 화석 연료 발전소에 백업용으로 에너지를 과잉 생산하도록 요청합니다.

ESO는 더 나은 예측을 통해 예비로 보유하는 여분의 화석 연료 에너지를 줄여 효율성을 개선하는 동시에 탄소 발자국을 줄일 수 있습니다.

“기존의 기상 모델은 구름을 예측하는 데 그다지 능숙하지 않지만, AI와 위성 이미지를 사용하면 태양 예보의 정확도를 훨씬 더 높일 수 있습니다.”라고 영국에 기반을 둔 스타트업인 Open Climate Fix의 공동 설립자 댄 트래버스(Dan Travers)는 말합니다. “태양광 에너지는 석탄을 대체하는 데 매우 효과적이지만, 전력망 운영자가 대량의 태양광 발전을 통합하려면 정확한 예측이 필요하므로 이 솔루션을 전 세계 석탄 사용 전력망에 도입하면 많은 기회가 있을 것으로 예상됩니다.”

Open Climate Fix는 최첨단 스타트업 전문성, 기술 및 시장 진출 지원을 제공하는 글로벌 프로그램인 NVIDIA 인셉션의 멤버입니다. 이 팀은 데이터 세트, 수십 개의 모델, 오픈 소스 코드를 허깅페이스(HuggingFace)와 깃허브(GitHub)에 공개하고 있습니다.

클라우드를 포착하고 고정하는 AI

재생 에너지가 등장하기 전에는 전력망을 매일 관리하는 전문가들은 폭염 시 에어컨이나 평일 저녁의 전기 스토브 및 가전제품을 가동할 수 있는 충분한 전력이 생산되는지 확인하는 등 네트워크 전반의 수요 변동성만 걱정해야 했습니다.

풍력 및 태양 에너지와 같은 재생 에너지를 추가함으로써 에너지 그리드는 날씨와 관련된 공급 수준의 변동도 고려해야 합니다. 위성 이미지는 태양광 패널과 태양 사이에 구름이 언제 끼는지 판단할 수 있는 가장 최신의 시각을 제공합니다.

오픈 클라이미트 픽스의 AI 모델은 유럽, 중동, 북아프리카 지역에서 5분 간격으로 캡처한 테라바이트 규모의 위성 데이터를 기반으로 학습합니다. 추가 데이터 소스에는 수년간의 10km 해상도 시간별 일기 예보, 지형도, 시간대 및 태양의 하늘 위치 정보, 영국 전역의 태양 전지판 주변에서 실시간으로 측정한 수치가 포함됩니다.

연구팀은 MetNet, GraphCast, 레이더 심층 생성 모델 등 최신 딥 러닝 모델을 기상 모델링에 사용하고 있습니다. 연구팀은 변압기 기반 AI 모델이 ESO의 기존 방식으로 생성된 예측보다 태양 에너지 발전량을 3배 더 잘 예측한다는 것을 보여주었습니다. 향상된 정밀도는 2025년까지 탄소 배출 제로 전력망을 운영한다는 ESO의 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

“Travers는 “물리 기반 예측 모델은 며칠 또는 몇 주 단위의 날씨를 예측하는 데는 강력하지만, 생성하는 데 몇 시간이 걸리기 때문에 시간 또는 분 단위의 예측에는 적합하지 않습니다.”라고 말합니다. “하지만 몇 분 간격으로 캡처한 위성 이미지를 사용하면 구름 덮개에 대한 실시간 보기에 더 가까이 다가갈 수 있습니다.”

인공 지능의 햇빛 연구

런던, 버밍엄, 글래스고 등의 도시는 연간 평균 일조량이 1,400시간 이하로 로스앤젤레스의 절반에도 미치지 못하는 영국에서 구름 덮임은 특히 우려되는 문제입니다. 그러나 흐린 날이 드문 사막 기후에서도 오픈 클라이미트 픽스의 AI 모델은 태양광 패널이 모래폭풍으로 인한 먼지로 덮이는 시기를 감지하는 데 활용할 수 있습니다.

이 비영리 단체는 영국 전역에 대한 예측 외에도 개별 태양광 패널이 얼마나 많은 에너지를 생산할 수 있는지 예측할 수 있는 모델도 개발하고 있습니다. 이 데이터는 대규모 태양광 발전소 운영자가 에너지 생산량을 이해하고 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 스마트 홈 회사도 이 정보를 사용하여 고객의 지붕에 설치된 태양광 패널의 에너지 사용을 최적화함으로써 주택 소유자에게 전력 소모가 많은 기기를 언제 가동하거나 전기 자동차 충전 일정을 잡아야 하는지에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

오픈 클라이미트 픽스는 엔비디아 하드웨어 그랜트를 통해 부여된 엔비디아 RTX A6000 GPU 클러스터를 사용하여 작업을 수행합니다. 동시에 여러 모델을 트레이닝할 때는 클라우드 서비스 제공업체를 통해 제공되는 엔비디아 A100 텐서 코어 GPU로 오버플로 워크로드를 전환합니다.

“하드웨어 보조금 덕분에 모델을 더 쉽게 개발하고 반복할 수 있었습니다.”라고 Open Climate Fix의 머신 러닝 연구원 제이콥 비커는 말합니다. “우리 팀이 처음 모델을 디버깅하고 훈련할 때 로컬에서 하는 것이 두세 배 더 빠릅니다.”

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내셔널 그리드 ESO 전기 국가 제어 센터의 메인 이미지, ESO 미디어 센터 제공