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2023년 전 세계 에너지 분야 AI 시장 규모는 54억 달러였으며, 2024년부터 2029년까지 연평균 17.2% 성장하여 2029년에는 140억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
시장 소개 및 정의
인공지능(AI)은 풍력, 태양광, 수력 발전과 같은 재생 가능 에너지의 효율성을 높여 전력 기술에 혁신을 일으키고 있습니다. 풍력 에너지에서는 AI 알고리즘이 날씨 패턴과 풍속을 예측하여 터빈 작동을 최적화합니다. 예를 들어, 컴퓨터 학습 모델은 풍력 터빈 블레이드의 원근을 실시간으로 조정하여 전력 포집을 극대화할 수 있습니다. 태양광 발전에서는 AI 시스템이 태양광 가용성을 예측하고 태양광 패널의 위치를 조작하여 최적의 노출을 보장함으로써 태양광 전지의 효율을 개선합니다. AI는 이상 징후를 식별, 분류, 예측하고 예정된 유지보수 이벤트를 계획함으로써 태양광 발전소의 기능 및 유지보수 절차를 개선합니다. 이를 통해 생산성 수준을 높여 중단을 최소화하면서 효율적인 에너지 공급을 달성할 수 있습니다.
인공 지능 및 머신 러닝 솔루션은 발사체, 우주선 운영, 빅데이터 분석, 우주 로봇 공학 및 우주 교통 관리를 위해 개발되고 있습니다. 에너지 산업에 AI를 통합하면 얻을 수 있는 주요 이점 중 하나는 에너지 생산과 분배의 최적화에 있습니다. 머신러닝 알고리즘과 같은 AI 기술을 통해 에너지 생산, 소비 패턴, 환경적 요인과 관련된 방대한 데이터 세트를 분석할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 에너지 수요를 보다 정확하게 예측하여 발전소를 효율적으로 계획하고 운영할 수 있습니다. AI는 생산 일정과 유통망을 최적화함으로써 에너지 낭비를 최소화하여 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.
예측 유지보수는 에너지 분야 AI가 제공하는 또 다른 중요한 이점입니다. AI 알고리즘은 센서 데이터와 성능 메트릭 분석을 통해 장비 고장이 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 유지보수 접근 방식은 예기치 않은 다운타임을 방지하고 수리 비용을 절감하며 중요 인프라의 수명을 연장하는 데 도움이 됩니다. AI는 실제 장비 상태를 기반으로 유지보수 일정을 최적화함으로써 운영 효율성을 높이고 운영 중단을 최소화합니다.
주요 요점
에너지 분야 AI는 20개 국가를 대상으로 합니다. 이 연구에는 예상 기간(2024-2029년)의 가치(10억 달러) 측면에서 각 국가에 대한 세그먼트 분석이 포함되어 있습니다.
이 연구는 고품질 데이터, 전문가 의견 및 분석, 비판적인 독립적 관점을 통합했습니다. 이 연구 접근 방식은 글로벌 에너지 AI 시장 개요에 대한 균형 잡힌 시각을 제공하고 이해관계자들이 성장 목표를 달성하기 위한 현명한 결정을 내리는 데 도움을 주기 위한 것입니다.
3,700개 이상의 제품 문헌, 연례 보고서, 업계 성명서, 주요 업계 참여자들의 기타 비교 가능한 자료를 검토하여 에너지 분야 AI 시장 규모에 대해 더 잘 이해할 수 있도록 했습니다.
에너지 분야 AI 시장 점유율은 매우 세분화되어 있으며, 아토스 SE, 지멘스 에너지, 슈나이더 일렉트릭, GE 버노바, 테렉스 코퍼레이션, 베스타스, 이베르드롤라, 에스에이, 진코솔라 홀딩 주식회사, 오토그리드 시스템즈, 컨스텔레이션 등 여러 업체가 참여하고 있습니다. 또한 에너지 시장 성장에서 AI를 운영하는 플레이어의 인수, 제품 출시, 합병 및 확장과 같은 주요 전략을 추적했습니다.
시장 세분화
에너지 시장의 인공 지능(AI)은 구성 요소 유형, 배포 유형, 애플리케이션, 최종 용도 및 지역으로 세분화됩니다. 구성 요소 유형에 따라 솔루션과 서비스로 분류됩니다. 배포 유형에 따라 시장은 온 프레미스와 클라우드로 분류됩니다. 애플리케이션을 기준으로 시장은 로봇 공학, 재생 에너지 관리, 수요 예측, 안전 및 보안, 인프라 및 기타로 세분화됩니다. 최종 용도에 따라 에너지 전송, 에너지 생성, 에너지 분배 및 유틸리티로 나뉩니다. 지역별로는 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 LAMEA에서 시장을 연구합니다.
주요 시장 역학
재생 에너지의 통합은 예측 기간 동안 에너지 분야 AI의 성장을 촉진 할 것으로 예상됩니다. AI 알고리즘은 과거 기후 패턴, 에너지 생산 데이터, 실시간 센서 데이터와 함께 대규모 데이터 세트를 처리하여 재생 가능 에너지원의 미래 에너지 생성을 예측할 수 있습니다. 이러한 예측 기능은 그리드 운영자가 에너지 자원을 효율적으로 계획하고 제어하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 태양광이나 풍력 에너지 생산량이 많은 기간을 예측하여 운영자는 여분의 에너지를 보유하거나 더 효과적으로 분배할 수 있도록 준비할 수 있습니다. 반대로 생산량이 적을 것으로 예상되는 기간에는 AI가 백업 전원을 활성화하거나 수요 대응 기술을 배포하여 그리드 안정성을 유지합니다.
배터리와 같은 에너지 저장 시스템은 재생 에너지의 변동성을 관리하는 데 매우 중요합니다. AI는 실시간 데이터와 예측 분석을 기반으로 에너지를 충전하고 방전할 가장 효율적인 시간을 결정하여 이러한 시스템을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 태양광 발전량이 높은 화창한 날에는 AI가 배터리를 충전하여 잉여 에너지를 저장할 수 있습니다. 나중에 야간이나 흐린 날에는 저장된 에너지를 방출하여 수요를 충족할 수 있습니다. 2022년 7월, IBM은 데이터 통합 가시성 소프트웨어 분야의 저명한 기업인 데이터밴드(Databand)를 인수해 화제가 되었습니다. 이러한 움직임은 데이터, AI, 자동화 분야의 소프트웨어 포트폴리오를 강화하려는 IBM의 노력을 강조합니다. IBM은 데이터밴드의 기술을 통합함으로써 기업이 데이터의 무결성을 유지하고 적시에 적절한 사람에게 데이터를 전달할 수 있도록 지원하여 데이터 통합 가시성 역량을 강화하고자 합니다.
분산형 에너지 자원(DER)의 채택이 증가함에 따라 에너지 분야 AI는 수익성 높은 기회를 제공할 것으로 예상됩니다. 옥상 태양광 패널, 소형 풍력 터빈, 가정용 배터리 시스템과 같은 분산형 에너지 자원(DER)의 확산은 그리드 관리에 또 다른 복잡성을 더합니다. AI는 이러한 분산된 자원의 운영을 조정하여 수요와 공급을 일치시킴으로써 그리드에 통합할 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템은 수많은 소규모 태양광 설비의 출력을 집계하여 하나의 가상 발전소처럼 취급할 수 있습니다. 이러한 조정을 통해 통합된 에너지를 안정적이고 예측 가능하게 분배하여 전력망 안정성을 높이고 대규모 중앙 집중식 발전소에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 2024년 1월, 국제에너지기구(IEA)는 전 세계 재생에너지 발전 용량이 급속히 확대되고 있다는 보고서를 발표했습니다. 이러한 성장은 최근 COP28 기후변화 회의에서 각국 정부가 2030년까지 전 세계 발전 용량을 3배로 늘리겠다는 목표를 달성할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. 2023년에 에너지 시스템에 추가되는 재생 에너지 용량은 50% 증가하여 총 510기가와트(GW)에 육박할 것으로 예상됩니다. 태양광 발전(PV) 기술이 전 세계 증가량의 4분의 3을 차지하며 이러한 추가 용량의 대부분을 차지했습니다.
그러나 데이터 프라이버시와 보안은 예측 기간 동안 에너지 분야 AI의 성장을 제한할 것으로 예상됩니다. AI 시스템에서 수집하고 분석하는 방대한 양의 민감한 데이터로 인해 데이터 프라이버시와 보안은 가장 중요한 고려 사항입니다. 에너지 기업들이 운영을 최적화하고 효율성을 개선하며 그리드 관리를 강화하기 위해 AI 기술을 점점 더 많이 채택함에 따라, 소비자 및 운영 데이터의 개인정보와 보안을 보호하기 위한 강력한 안전장치가 마련되어 있는지 확인해야 합니다. 스마트 계량기는 개별 에너지 소비 패턴에 대한 세분화된 인사이트를 제공하며, 이는 수요 반응 프로그램과 맞춤형 에너지 서비스를 최적화하는 데 유용할 수 있습니다. 그러나 이러한 데이터는 적절히 보호되지 않으면 개인정보 보호 위험을 초래할 수도 있습니다. 에너지 기업은 엄격한 개인정보 보호 정책과 암호화 프로토콜을 구현하여 무단 액세스나 오용으로부터 소비자 데이터를 보호해야 합니다. 여기에는 재식별 위험을 최소화하기 위해 가능한 한 데이터를 익명화하고 집계하는 것이 포함됩니다.
에너지 분야 인공지능(AI) 주요 프로젝트
2024년 12월, 그린 파워드 퓨처 미션은 2030년까지 100% 가변 재생 에너지(VRE)의 완전한 통합을 달성하기 위해 접근 가능하고 신뢰할 수 있는 VRE 보장, 시스템 유연성 및 시장 구조 개선, 원활한 시스템 통합을 위한 데이터 및 디지털화 활용이라는 3가지 핵심 요소에 초점을 맞추고 있습니다.
Ebalance-Plus 프로젝트(2020~2024년)는 배전망의 에너지 유연성을 높이고, 가용 유연성을 예측하고, 그리드 복원력을 높이고, 유연성 시장을 촉진하기 위한 새로운 보조 모델을 설계하는 것을 목표로 합니다. 프로슈머와 사업자를 지원하기 위해 배전망의 유연성을 확보합니다.
Heat 4.0 프로젝트(2021~2022년)는 지역 난방 산업을 위한 디지털 플랫폼인 HEATman을 만들었습니다. 지역 난방 시스템의 설계, 운영 및 유지보수를 통합하여 경제적 및 생태적 효과를 극대화하기 위한 기술과 연구를 통합합니다.
유연 에너지 덴마크(FED) 프로젝트(2019~2023)는 디지털화와 에너지 소비의 유연화에 중점을 두고 있습니다. 이 프로젝트는 리빙랩을 위한 AI 도구와 솔루션으로 데이터 레이크에 대한 원칙을 개발하여 유연성을 확보했습니다.
업계 동향
2022년 국제에너지기구(IEA)에 따르면 태양광, 풍력, 수력, 지열, 해양의 재생에너지 공급은 8% 가까이 증가하여 전 세계 에너지 공급에서 이러한 기술이 차지하는 비중이 0.4% 포인트 가까이 증가하여 5.5%에 달했습니다. 2022년 현대 바이오에너지의 점유율은 0.2% 포인트 증가하여 6.8%를 기록했습니다.
AI는 에너지 시스템에서 50개 이상의 다양한 용도로 사용되고 있으며, 이 분야의 기술 시장은 최대 130억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 에너지 업계에서 AI를 가장 많이 활용하는 분야 중 하나는 공급과 수요에 대한 예측을 개선하는 것입니다. 재생 가능한 전력을 사용할 수 있는 시기와 필요한 시기를 모두 파악하는 것은 차세대 전력 시스템에서 매우 중요합니다.
2022년 12월, 오일 앤 가스 홀딩(nogaholding)은 디지털 솔루션과 인공지능의 통합 및 구현을 통해 업스트림 운영을 강화하기 위해 ADNOC의 아부다비 소재 기술 벤처인 AIQ와 파트너십을 맺었습니다. 이 협력을 통해 노가홀딩스는 AIQ의 최신 AI 기술을 활용하여 운영 효율성을 높일 수 있게 되었습니다.
2023년 1월, AI 애플리케이션 전문 소프트웨어 회사인 C3 AI는 엔터프라이즈 검색을 위한 C3 제너레이티브 AI 출시를 시작으로 C3 제너레이티브 AI 제품군을 출시했습니다. 이 제품군은 다양한 가치 사슬 전반에서 고객의 통합을 간소화하도록 설계된 고급 트랜스포머 모델을 특징으로 합니다. C3 제너레이티브 AI의 구현은 석유 및 가스 부문을 포함한 여러 비즈니스 기능 및 산업 전반의 혁신 이니셔티브를 강화할 것으로 기대됩니다.
2022년, 유럽연합은 치솟는 국내 에너지 비용으로 인해 에너지 집약적인 제품의 수입이 급증했습니다. 이러한 유입은 사실상 전기의 간접 수입으로 이어졌고, 유럽 전력 수요의 6%에 해당하는 160TWh 이상이 수입되었습니다. 이러한 제품에는 화학 제품, 1차 알루미늄, 조강, 종이 펄프, 시멘트 등이 포함되어 있어 전 세계 에너지 소비와 산업 제조의 상호 연결성을 강조합니다.
기술 트렌드 분석
열 에너지 저장(TES) 시스템은 나중에 난방 또는 냉방에 사용할 열 에너지를 저장하고 변동하는 에너지 공급과 수요의 균형을 맞추는 데 도움을 줍니다. 이러한 시스템은 열 피크 부하를 이동시키고 열 부하를 평준화하며 에너지 소비, CO2 배출량 및 운영 비용을 줄이는 동시에 전반적인 에너지 시스템 효율을 높이는 데 상당한 이점이 있습니다.
2022년 1월, 중국 정부는 2024년까지 열 에너지 저장을 특징으로 하는 11개의 집중형 태양광 발전(CSP) 프로젝트를 건설할 계획을 발표했습니다. 이 프로젝트는 기가 와트 규모로, 혼합 재생 에너지원을 통합할 예정이며 2년 이내에 완공될 예정입니다. 이 이니셔티브를 주도하는 것은 중국 국영 기업이며, 이 대규모 벤처에서 다른 업계 플레이어와 협력할 것입니다. 인공 지능은 TES 시스템을 모니터링하는 센서의 데이터를 분석하여 잠재적인 고장이나 유지보수 필요성을 예측하는 데 널리 사용되고 있습니다.
또한 고층 건물의 리프트와 빈 아파트를 활용하여 에너지를 저장하는 리프트 에너지 저장 기술(LEST)이라는 새로운 중력 기반 저장 솔루션이 제안되었습니다. 마지막으로 압축 공기 저장과 펌프 저장의 장점을 결합하여 두 시스템의 단점을 최소화하고 높은 효율을 달성하는 시스템이 개발되고 있습니다.
또한 고층 건물의 승강기와 빈 아파트를 활용해 에너지를 저장하는 중력 기반 저장 솔루션인 리프트 에너지 저장 기술(LEST)도 제안되고 있습니다. 압축 공기 저장과 펌프 저장의 장점을 결합해 두 시스템의 단점을 최소화하고 고효율을 달성하는 AI 시스템도 개발되고 있습니다.
에너지 분야 AI 역사적 동향
1970년대에는 전문화된 작업에서 AI의 잠재력을 보여주는 DENDRAL 및 MYCIN과 같은 초기 전문가 시스템이 개발되었습니다. 에너지 분야에서는 복잡한 프로세스를 최적화하기 위해 이러한 기술을 탐색하기 시작했지만, 계산상의 제약으로 인해 실제 적용은 제한적이었습니다.
1986년 미국의 전력연구소(EPRI)는 전력 시스템 운영에 인공지능(AI)을 적용하기 위한 중요한 연구를 시작했습니다. 특히 전력 시스템의 효율성과 신뢰성을 향상시키기 위해 에너지 부문에 AI 기술을 통합하기 시작했습니다.
2000년대 들어 풍력, 태양광과 같은 재생 에너지원(RES)이 전력망에 통합되면서 새로운 도전 과제가 등장했습니다. AI는 재생 에너지 생산의 변동성과 예측 가능성 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
2005년에 유럽연합은 재생 에너지를 통합하는 전력 시스템의 효율성과 신뢰성을 향상시키기 위해 AI를 통합하는 스마트 그리드 기술에 상당한 투자를 시작했습니다.
2021년에는 전기 자동차(EV)의 전력망 통합을 최적화하고 공급과 수요의 균형을 보다 효과적으로 맞추기 위해 AI 기술을 도입할 계획입니다.
참조된 주요 출처
PubGenius Inc.
FDM 그룹
국제 에너지 기구(IEA)
미국 에너지부
아르곤 국립 연구소
1장 : 소개
2장 : 임원 요약
3장 : 시장 풍경
4장 : 구성 요소별 에너지 분야 AI
4.1. 시장 개요
4.1.1 구성 요소별 시장 규모 및 예측
4.2. 솔루션
4.2.1. 주요 시장 동향, 성장 요인 및 기회
4.2.2. 지역별 시장 규모 및 예측
4.2.3. 국가별 시장 점유율 분석
4.3. 서비스
4.3.1. 주요 시장 동향, 성장 요인 및 기회
4.3.2. 지역별 시장 규모 및 예측
4.3.3. 국가 별 시장 점유율 분석
5 장 : 배포 유형별 에너지 분야 AI
6 장 : 에너지 분야 AI, 애플리케이션 별
7 장 : 에너지 분야 AI, 최종 용도별
8 장 : 에너지 분야 AI, 지역 별
9장 : 경쟁 환경
10장 : 기업 프로필
표 목록
그림 목록
