日, AI가 날씨 분석해 전력 거래 가격 예측한다

인공지능(AI)을 활용해 전력거래 가격을 예측하는 시스템이 일본에서 도입된다. 전력 가격을 사전에 예측할 수 있게 되면, 전력회사가 효율적인 전력 조달과 판매를 할 수 있게 돼 정확한 수지계획을 세울 수 있다.

닛케이산교신문은 일본기상협회가 전력거래 가격을 기상정보를 활용해 AI가 예측하는 서비스를 시작한다고 3일 보도했다.

일본도매전력거래소(JEPX)에서 거래되는 전력 가격은 기상조건의 영향을 받기 때문에 일본기상협회는 AI와 일기예보를 접목한 독자적인 기술을 개발했다.

 

[일본도매전력거래소] 

이 시스템은 이르면 이달부터 도입되며, JEPX에서 수시로 이뤄지는 스팟거래 가격의 예측 데이터를 제공한다. 서비스는 유료이며 월정액을 지불해야 이용할 수 있고, 전용 홈페이지를 방문하면 전력 가격 데이터를 다운로드 받을 수 있다.

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일본기상협회는 이 시스템을 발전사업자와 전력소매업자, 신전력사업자에게 제공한다. 필요에 따라 고객이 원하는 시스템으로 가공도 가능하다.

전력 스팟거래의 가격 예상 추이는 6시간 마다 하루에 4번 공개한다. 스팟거래 입찰은 전일 오전 10시 마감이지만, 서비스 이용자는 최신 기상정보를 토대로 분석한 예상 가격을 두 시간 전인 오전 8시에 파악할 수 있게 된다.

JEPX의 전력 가격은 전력의 수요량과 공급량으로 결정되기 때문에 기상정보와 밀접한 관계가 있다. 기온이 오르면 냉방기기의 이용이 늘어 전력 수요량이 늘어나는 식이다. 기상협회는 올해부터 예상 기온 정보를 토대로 전력 수요를 예측하는 서비스를 제공하고 있으며, 전력 수요량을 90%의 정확도로 예측한다.

또 날씨가 맑은 날에는 태양 일사량이 증가해 태양광 발전 전력의 공급량이 늘어난다. 기상협회는 태양의 일사량을 예측하는 서비스도 제공하고 있어 공급량의 증감을 예측할 수 있는 노하우를 갖췄다.

 

[일본기상협회] 

기상협회는 기상정보를 토대로 산출한 공급 예측 정보와 함께 과거 스팟거래 실적을 요일별로 정리한 데이터를 AI를 활용해 분석한 뒤 예상 가격을 산출한다. 거래 가격의 정확도는 실증에서 차이가 1엔(약 10원) 이하로 나타났다. AI를 활용한 알고리즘이기 때문에 향후 데이터가 쌓이면 더욱 정밀도가 높아진다.

업계에선 스팟거래 가격이 날씨에 따라 변동이 크게 발생하기 때문에 의사결정을 위한 판단 재료로 삼을 수 있는 예상 가격을 요구하는 목소리가 높았다.

또 신전력사업자는 지난해 전력 자유화 정책 시행 이후 새롭게 진출한 업체들이 대부분이다. 제대로 된 발전설비를 갖추지 못한 곳이 많아 JEPX로부터 전력을 조달해야하는 상황이기 때문에 전력을 조금이라도 저렴하게 조달하는 것이 중요하다.

발전 설비를 갖춘 신전력사업자들도 예상 거래 가격이 높을 때는 시장에 전력을 판매하고, 저렴할 때 거래소에서 구입하는 등 수익을 최대화할 수 있게 된다.

이르면 올 가을부터 각 지역의 예상 거래 가격도 제공한다는 계획이다. 전력 시장 거래는 급격히 늘고 있으며, 2017년 상반기(1~6월) 거래량은 전년 동기 대비 76% 늘어 사상 최고치를 기록했다.

기상협회는 전력 거래 시장의 활성화로 전력 거래 예측 서비스를 이용할 사업자가 늘어날 것으로 보고 있다.

 

[일본기상협회 제공] 

 

한편, JEPX는 전력회사와 발전소를 소유한 기업이 전력을 거래하는 곳이다. 지난 2003년 설립됐으며, 신전력사업자를 포함해 회원사가 125개에 이른다. 

일본의 전력 거래는 시장을 경유하지 않는 직접 거래가 대부분이지만, 신전력의 시장 점유율 증가와 전력회사의 월경형 전력 거래가 늘어나면서 JEPX의 전력 거래량을 꾸준이 증가하고 있다. 지난해 JEPX 전력 거래량은 전체 전력 수요의 2%에 불과했지만, 4%까지 증가했다.  

지난해 4월 전력 소매 자유화가 시행되면서 각 지역에서 전력 판매 서비스가 일제히 시작됐다. 전력 소매 사업자로 350개 이상이 등록되는 등 전력 거래 시장은 점차 활성화되는 분위기다.

전력 소매 자유화는 전기를 저렴하게 구입해 편리하게 이용하기 위한 조치다. 전력 소매 자유화의 혜택을 누리기 위해서는 전력 수급의 핵심인 수급관리 시스템의 진화가 필수이기 때문에 향후  AI와 빅데이터 분석을 활용한 기술 융합이 확대될 것으로 전망된다.