[한국서부발전] AI기반 발전량 예측시스템 구축 및
재생e 입찰사업 설비용량 442MW 확보

한국서부발전 AI VPP – 날씨에 따라 달라지는 재생에너지, AI가 예측하고 직접 입찰하다

“내일 태양광 발전소에서 전기가 얼마나 만들어질지 정확하게 알 수 있을까요?”

화력이나 원자력 발전과 달리 태양광과 풍력은 날씨에 따라 발전량이 계속 달라집니다.

구름이 갑자기 많아지거나 바람의 세기가 변하면 예상했던 발전량과 실제 발전량 사이에 차이가 생깁니다. 재생에너지가 많아질수록 이러한 변동성은 전력망 전체의 안정성과도 연결돼요.

발전량이 부족하거나 예상보다 많이 생산되면 전력계통에서는 이를 다시 조정해야 하고, 그만큼 추가 비용도 발생합니다.

한국서부발전은 이 문제를 AI 발전량 예측과 VPP(Virtual Power Plant, 가상발전소)로 해결하고 있습니다.

전국에 흩어진 태양광·풍력 발전소를 하나의 발전소처럼 묶고, AI가 앞으로 생산될 전력량을 예측합니다. 여기에서 끝나지 않고 예측 결과를 바탕으로 시장 입찰서를 만들고, 필요하면 설비 출력을 제어하고, 거래가 끝난 뒤 정산까지 자동으로 연결합니다.

즉 AI가 “얼마나 발전할 것인가”를 예측하는 도구에서 “어떻게 판매하고 운영할 것인가”를 결정하는 시스템으로 확장된 것입니다.

Challenge – 재생에너지가 늘수록 전력망의 변동성도 커졌어요

재생에너지 보급은 빠르게 늘고 있지만 전력망이 이를 받아들이는 속도는 그만큼 빠르지 않습니다.

태양광과 풍력은 원하는 시간에 일정한 양을 생산할 수 있는 전원이 아닙니다. 기상상황에 따라 발전량이 실시간으로 달라지기 때문에 예측이 빗나가면 전력계통의 수급 균형을 맞추는 일이 어려워집니다.

실제로 태양광 출력제어 용량은 2024년 7,899MW에서 2025년 상반기 64,057MW로 크게 증가했고, 출력제어 횟수도 같은 기간 26회에서 44회로 늘었습니다.

재생에너지 설비를 많이 설치하는 것만으로는 충분하지 않은 이유입니다.

언제, 얼마나 발전할지를 정확하게 예측하고 전력시장과 실시간으로 연결하는 운영기술이 함께 필요합니다.

기존 한국서부발전의 VPP 시스템에도 한계가 있었습니다.

발전량 예측과 입찰, 정산 등 기능이 서로 다른 시스템에 나뉘어 있었고, 기상정보의 해상도도 충분하지 않았습니다. 기상이 급변하면 예측 오차가 커졌고 제도가 변경될 때마다 시스템을 수정해야 했어요.

입찰과 정산 과정에는 수작업도 많았습니다. 담당자가 여러 시스템을 확인하고 데이터를 옮겨 입력하면서 연간 1,200시간 이상 반복적인 행정업무가 발생했습니다.

단순히 예측 모델의 정확도만 높이는 것이 아니라 예측부터 실제 시장거래까지 하나로 연결할 필요가 있었습니다.

Solution – 예측·입찰·제어·정산을 하나의 AI 시스템으로 연결했어요

한국서부발전은 기존에 흩어져 있던 VPP 업무를 AI 기반 One-System 통합플랫폼으로 재구성했습니다.

핵심 기능은 네 가지입니다.

통합관제 → AI 정밀예측 → 자율 시장입찰 → 통합 수익정산

한 번 수집한 데이터가 각 단계에서 반복적으로 활용되도록 해 사람이 중간에서 데이터를 다시 입력해야 하는 과정을 줄였습니다.

① 10km 기상예보를 1km 단위까지 세분화해요

발전량 예측의 출발점은 날씨입니다.

기존에는 약 10km 단위의 광역 기상예보를 활용했지만, 태양광이나 풍력 발전소 주변의 국지적인 기상변화까지 반영하기에는 한계가 있었습니다.

한국서부발전은 이를 1km 단위 수치예보로 세분화했습니다.

기상정보의 갱신주기도 기존 6시간 단위에서 1시간 단위로 촘촘하게 만들고, 국내 기상정보뿐 아니라 미국·유럽 등 여러 기상데이터를 함께 분석합니다.

여기에 발전소의 실제 발전량과 설비상태 데이터를 결합합니다.

단순히 “내일 날씨가 맑다”는 예보만 보는 것이 아니라, 해당 발전소가 과거 비슷한 날씨에서 실제로 얼마나 발전했는지까지 AI가 함께 학습하는 방식입니다.

② 발전소마다 다른 특성을 AI가 스스로 보정해요

같은 일사량에서도 모든 태양광 발전소가 똑같은 전력을 생산하지는 않습니다.

설비의 위치와 방향, 노후화 정도, 주변환경에 따라 발전특성이 달라지기 때문입니다.

한국서부발전은 RNN·LSTM 계열의 딥러닝 모델을 활용해 각 발전자원의 특성을 학습하고, 실제 발전결과가 들어올 때마다 예측값을 자동 보정하는 자가학습 구조를 적용했습니다.

기상정보와 실시간 설비데이터가 계속 들어오면 AI가 예측결과와 실제 발전량의 차이를 확인하고 다음 예측에 반영합니다.

하나의 고정된 예측식을 모든 발전소에 적용하는 것이 아니라 발전소별 특성에 맞춰 계속 학습하는 예측모델입니다.

③ AI의 발전량 예측값이 바로 시장 입찰로 이어져요

예측을 잘하더라도 담당자가 그 결과를 보고 다시 입찰서를 작성해야 한다면 자동화 효과는 제한적입니다.

One-System에서는 AI가 계산한 발전량 예측값을 바탕으로 전력시장 입찰서가 자동 생성됩니다.

담당자가 예측결과를 다시 옮겨 입력하는 과정을 없앤 것입니다. 입찰 이후 급전지시가 내려오면 알고리즘이 발전설비와 연결돼 원격 출력제어까지 지원합니다.

즉, 발전량 예측 → 입찰가격 판단 → 입찰서 생성 → 출력제어 가 하나의 흐름으로 이어집니다.

이것이 단순 발전량 예측 시스템과 VPP 운영시스템의 가장 큰 차이입니다.

④ 거래가 끝난 뒤 정산도 자동으로 처리해요

전력을 판매한 뒤에는 실제 발전량과 거래결과를 바탕으로 정산해야 합니다.

기존에는 여러 시스템의 데이터를 확인한 뒤 엑셀 등을 이용해 수작업으로 정산하는 과정이 필요했습니다.

통합플랫폼에서는 발전·입찰·거래 데이터를 동기화해 정산과 청구까지 자동으로 연결합니다.

한 번 수집된 데이터를 예측과 입찰, 정산에 반복 활용하는 한 번의 데이터 취득으로 행정을 종결하는 구조입니다.

Benefit – 발전량 예측 오차율을 6.5%에서 5.4%로 줄였어요

AI 예측모델 고도화 이후 발전량 예측 오차율은 6.5%에서 5.4%로 1.1%p 개선됐습니다.

육지 태양광 집합자원의 장기적인 예측 오차율도 2021년 평균 8.3%에서 2025년 5.7% 수준까지 낮아졌습니다.

예측한 발전량과 실제 발전량의 차이가 작을수록 시장에서 받을 수 있는 정산금이 높아지고, 전력계통에서도 부족하거나 남는 전기를 조정하기 위한 부담을 줄일 수 있습니다.

한국서부발전은 예측 정확도 개선을 통해 발전량 예측 정산금의 최대 구간인 4원/kWh 수준을 확보할 수 있는 기반도 마련했습니다.

입찰·정산 업무는 90% 이상 줄였어요

행정 효율도 크게 개선됐습니다. 예측값 입력부터 입찰과 정산까지 자동으로 연결하면서 기존에 연간 1,200시간 이상 투입되던 반복 업무를 90% 이상 줄였습니다.

사람이 데이터를 여러 시스템에 반복 입력하는 단계도 제거해 오기입 가능성을 낮췄습니다.

담당자는 반복적인 입력과 정산업무 대신

• 시장전략 수립

• 신규 자원 확보

• 예측 정확도 관리

• 발전자원 운영전략

과 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 됐습니다.

목표 442MW를 넘어 447.1MW의 재생에너지 자원을 확보했어요

AI VPP 사업의 또 다른 성과는 실제 운영자원의 확대입니다.

한국서부발전은 2025년 391MW 수준의 VPP 자원을 운영한 데 이어 입찰제도 시범사업과 신규 발전자원을 지속적으로 확보했습니다.

2026년 5월 보유자원은 447.1MW까지 확대됐습니다. 당초 목표였던 442MW의 101%를 초과 달성한 수준입니다. 예측제도와 입찰제도에 동시에 대응할 수 있는 시스템을 확보하면서 신규 발전설비가 상업운전을 시작하는 즉시 VPP에 연결할 수 있는 기반도 갖췄습니다.

VPP가 중요한 이유 – 발전소를 더 짓는 것만큼 ‘잘 묶어 운영하는 기술’이 필요해요

태양광과 풍력 발전소는 대부분 여러 지역에 분산돼 있습니다.

개별 발전소의 규모는 작더라도 수백 개를 하나의 시스템으로 연결하면 하나의 큰 발전소처럼 운영할 수 있습니다.

VPP가 바로 이 역할을 합니다. 과거 VPP가 발전량을 모니터링하는 수준이었다면 현재는 AI를 활용해 발전량을 예측하고 시장수익을 최적화하는 단계로 발전했습니다.

앞으로는 실시간 주파수 조정이나 전기차의 전력을 다시 전력망으로 보내는 V2G, P2P 전력거래까지 연결될 수 있습니다.

분산된 발전설비를 데이터로 묶고, AI로 하나의 발전소처럼 움직이는 것.

재생에너지 비중이 높아질수록 이런 운영기술의 중요성도 커집니다.

확장 가능성 – 발전량 예측에서 에너지 신사업 플랫폼으로

한국서부발전은 현재의 VPP 시스템을 예측과 입찰에 머물지 않고 새로운 에너지시장으로 확대하고 있습니다.

첫 번째는 AI 고장진단과 O&M 고도화입니다.

현재 발전량 예측은 기상정보의 영향을 크게 받습니다. 앞으로는 설비의 이상이나 노후화, 오염처럼 발전량을 낮추는 현장 요인까지 AI가 분석하도록 모델을 고도화합니다.

두 번째는 수상태양광 특화 예측모델입니다.

충남 태안 이원호의 43MW 수상태양광을 테스트베드로 활용해 기상청 수치예보와 실제 발전데이터를 결합하고, 수상태양광 특유의 변동성을 학습하는 모델을 개발합니다.

세 번째는 산업단지 AI 통합에너지 플랫폼입니다.

중소 제조기업의 전력사용량을 예측하고 생산계획과 연결해 에너지 사용을 최적화하며, 장기적으로는 온실가스 감축량과 탄소배출권 거래까지 연계하는 구상입니다.

네 번째는 PPA 거래 플랫폼입니다.

RE100을 추진하는 기업과 재생에너지 발전자원을 연결하고 복잡한 전력구매계약과 정산까지 지원하는 에너지 거래 플랫폼으로 확장하는 방향입니다.

즉 지금의 AI VPP는 하나의 발전량 예측서비스가 아니라 발전·소비·거래 데이터를 연결하는 에너지 플랫폼의 기반이 되고 있습니다.

마무리 – AI가 맞히는 것은 날씨가 아니라 ‘얼마나 전기를 만들 것인가’예요

재생에너지의 가장 큰 특징은 변동성입니다. 햇빛과 바람을 통제할 수는 없지만, 데이터를 활용하면 그 변화가 발전량에 어떤 영향을 주는지는 더 정확하게 예측할 수 있습니다.

한국서부발전은 여기서 한 단계 더 나아갔습니다. AI가 발전량을 예측하고, 예측값으로 시장 입찰서를 만들고, 필요하면 설비의 출력을 조정하고, 거래가 끝나면 정산까지 자동으로 연결합니다.

AI가 단순히 숫자를 예측하는 분석도구가 아니라 실제 전력시장에서 발전자원을 운영하는 의사결정 엔진으로 들어간 것입니다.

재생에너지가 늘어나는 시대에는 발전설비의 수만큼이나 이를 얼마나 정확하게 예측하고 유연하게 운영할 수 있는지가 중요합니다.

한국서부발전의 AI VPP는 그 변화를 보여주는 사례입니다.