배전·송전 현장 적용 가시화…“사람 중심 운영에서 데이터 기반 전환”
장비·시공·기자재까지 확산…신산업 창출 기대 속 업계 대응 ‘분수령’
한국전력의 인공지능(AI) 전환 전략이 실행 단계에 접어들면서 전력산업 전반의 구조 변화가 본격화될 조짐을 보이고 있다. 특히 전력망 운영의 최일선인 배전·송전 분야를 중심으로 현장 적용 가능성이 제기되면서, 시공·기자재·운영 전반에 걸친 변화가 불가피할 전망이다.
업계에서는 한전의 AI 적용이 본격화될 경우 가장 먼저 영향을 받는 영역으로 배전·송전 현장을 지목하고 있다. 현재까지 해당 분야는 숙련 인력 중심의 경험과 판단에 크게 의존해 운영돼 왔지만, 향후에는 데이터 기반 의사결정 체계로 전환될 가능성이 크다는 분석이다.
한 업계 관계자는 “배전·송전 분야는 여전히 사람 중심으로 운영되고 있지만, AI가 실제 현장에 적용되는 것은 시간문제”라며 “현장별 여건과 인프라 수준에 따라 적용 속도와 효과에는 편차가 나타날 수 있다”고 말했다.
특히 한전 내부적으로 SCADA(원격감시제어시스템) 등 기존 운영 시스템에 AI 기능이 결합될 경우 전력망 운영 방식 자체가 크게 달라질 수 있다는 전망도 나온다. 실시간 데이터 분석과 예측 기능이 강화되면서 설비 운영, 고장 대응, 유지보수 전반이 보다 정밀하고 선제적으로 이뤄질 수 있기 때문이다.
이러한 변화는 시공 및 유지보수 방식에도 영향을 미칠 것으로 보인다. 변압기 교체 시기를 단순 사용연한이 아닌 실제 운영 데이터와 상태 분석을 기반으로 판단할 수 있게 되면, 설비 수명 관리와 교체 주기가 최적화되는 방식으로 전환될 가능성이 있다. 이에 따라 현장 작업 방식 역시 사전 계획 중심에서 데이터 기반 의사결정 중심으로 변화할 것으로 예상된다.
전력 기자재 등 관련 제조 산업에서도 AI 적용 움직임이 감지되고 있다. 에너지저장장치(ESS)의 경우 배터리와 연계된 PCS, PMS 등에 AI 기능을 접목해 운영 효율을 높이는 방안이 거론되며, 배전 설비 예지보전, 변전설비 진단, 재생에너지 출력 예측 등 다양한 분야로 확산될 가능성이 제기된다. 이에 따라 전력 AI 소프트웨어, 데이터 분석, 운영 솔루션 등 파생 산업 형성 기대도 나온다.
다만 이러한 변화가 순조롭게 정착하기 위해서는 넘어야 할 과제도 적지 않다. 현장 시공업체의 경우 새로운 시스템과 장비에 대한 이해와 활용 능력이 요구되는 만큼 교육과 훈련이 필수적이며, 제도적 측면에서도 일정 수준의 진통이 불가피할 것으로 보인다.
업계 관계자는 “AI 도입은 단순 기술 문제가 아니라 현장 인력, 설비, 제도 전반이 함께 바뀌는 구조 변화”라며 “단계적 적용과 지속적인 소통이 중요하다”고 강조했다. 또 다른 관계자는 “앞으로는 시공 능력뿐 아니라 데이터 활용과 시스템 대응 역량이 경쟁력을 좌우할 가능성이 크다”고 말했다.
현재로서는 시공·협력업체에 적용될 구체적인 기준이나 제도는 마련되지 않은 상태다. 한전 측은 AI 대전환이 중장기 방향성을 중심으로 추진되는 단계로, 현장 적용과 관련한 세부 기준이나 가이드라인은 아직 확정되지 않았으며 향후 단계적으로 실행방안과 기준을 마련해 나갈 계획이라는 입장이다. 이에 따라 전력산업의 AI 전환 속도와 방향은 향후 제도 설계와 현장 수용성에 따라 좌우될 것으로 보인다.
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