'K-GRID 인재·창업 밸리' 조성 사업 추진단장인 김희태 한국에너지공과대학교 교수는 복잡계 과학 기반의 전력망 연구를 하고 있다. 사진 C영상미디어
점점 복잡해지는 전력 환경은 잦은 정전과 불안정한 에너지 공급으로 이어질 수 있다. 그러나 ‘한국형 차세대 전력망(K-GRID)’은 재생에너지와 인공지능(AI) 기술을 결합하여 이 문제를 구조적으로 해결하고, 시민들에게 안정적이고 효율적인 에너지 미래를 약속한다.
기존 전력망은 대형 발전소 중심의 중앙집중형 구조로 구축되어 왔다. 과거에는 효율적이었지만, 재생에너지 비중 확대와 데이터센터, 전기차 등 전력 소비 증가로 인해 한계에 직면했다. 태양광과 풍력처럼 발전량이 불규칙한 재생에너지의 ‘간헐성’은 전력망 운영에 큰 부담으로 작용한다. 이러한 변화에 대응하기 위해 새로운 시스템이 필요하다.
정부가 추진하는 차세대 전력망은 단순히 송배전 설비를 늘리는 것을 넘어, 전력 생산, 저장, 소비 방식 자체를 바꾸려는 구상이다. 재생에너지, 에너지저장장치(ESS), 수요관리 자원 등을 하나의 체계로 묶고 AI 등 디지털 기술로 최적화하여 전력망의 안정성과 효율성을 높이는 것이 목표다.
차세대 전력망은 전력이 한 방향으로만 흐르던 구조에서 벗어나, 필요에 따라 저장되고 다시 공급되는 양방향 구조로 진화한다. 이는 마이크로그리드, 가상발전소(VPP), ESS 같은 기술을 유기적으로 접목한 체계다. ESS는 전력망의 ‘보조배터리’ 역할을 수행한다. 남는 전기를 저장했다가 필요할 때 사용해 재생에너지의 변동성을 보완한다. VPP는 분산된 에너지 자원들을 통합하고 언제, 얼마만큼의 전력을 공급할지 조율하는 ‘지휘자’ 역할을 한다.
AI는 판단과 예측의 핵심 기술이다. 방대한 데이터를 학습하여 재생에너지 발전량과 전력 소비를 정확하게 예측한다. 설비 고장을 미리 감지하고 유지보수 시점을 예측하여 전력망 운영 전반의 효율을 높이는 데 기여한다. 김희태 한국에너지공과대학교 교수는 이러한 전력망을 전기공학의 단면이 아닌 네트워크 과학, 복잡계 과학 등 통계물리 기반의 이론적 틀로 접근하며, 시스템 전체를 건강하고 안정적으로 운영하는 방법을 찾는 데 집중한다.
정부가 전라남도를 차세대 전력망 실증 지역으로 우선 추진하는 이유는 전남이 풍부한 일사량과 해상풍력 여건을 갖춘 재생에너지 잠재력이 높은 지역이기 때문이다. 기술 외에도 데이터 확보, 그리고 전기요금 체계 개편이나 개인의 전력 거래 허용 범위 등 정책적 논의가 함께 진전되어야 한다. 기술, 제도, 시장, 데이터 활용 환경이 유기적으로 맞물릴 때 차세대 전력망이 안정적으로 구현될 수 있다.
차세대 전력망이 도입되면 국민은 현재와 같이 불편함 없이 전기를 계속 사용할 수 있다. 전력 소비가 크게 늘어나는 미래 환경에서도 대규모 정전이나 공급 불안을 최소화하여 안정적인 전력 공급을 보장한다. 청정에너지를 사용하면서도 사용 환경을 유지하는 것이 중요한 성과다. 또한, 재생에너지를 통해 부수적인 수익을 얻는 ‘햇빛 연금’이나 ‘V2G(Vehicle To Grid)’를 활용하여 전기요금 부담을 줄일 수 있다. V2G는 전기차를 ‘움직이는 보조배터리’로 활용하여 전력 수요가 높을 때 전기를 공급하고, 발전량이 많을 때 충전하는 방식으로 운영되며, 이에 대한 요금 할인이나 보상이 제공된다.
새로운 산업 생태계도 기대된다. 신재생에너지가 풍부한 지역으로 데이터센터가 이전하거나 조성되면 AI 기반 산업이 형성되고, 일자리 창출과 청년 인구 유입으로 지역경제가 활성화되는 선순환 구조를 만들 수 있다. 차세대 전력망은 단순히 전력 효율을 넘어 산업 성장과 지역 활성화를 함께 이끄는 종합적인 구상이다.
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