[스포츠서울 | 이상배 전문기자] 16일 국회미래연구원(원장 김기식)은 ‘국가 전력수요 예측시스템 진단과 고도화 방향 제언’을 주제로 한 국가미래전략 Insight 브리프를 발간하고, 인공지능(AI) 데이터센터 확산과 첨단산업 성장에 따른 전력수요 증가뿐 아니라 기술혁신에 따른 효율 개선 효과까지 반영하는 새로운 전력수요 예측체계 구축이 필요하다고 밝혔다.

연구원은 전력수요 예측이 단순한 통계 분석을 넘어 발전설비 확충과 송·변전망 투자, 전원 구성 설계 등 국가 에너지정책의 근간이 되는 전력수급기본계획 수립의 핵심 기준이라고 설명했다.

브리프에 따르면 전력수요를 과소 추정할 경우 전력공급 부족과 정전 위험으로 이어질 수 있으며, 반대로 과대 추정할 경우 과잉 투자와 좌초자산 발생, 매몰비용 증가 등 장기적인 사회·경제적 부담을 초래할 수 있다.

특히 최근 전력수요 환경은 AI 데이터센터와 반도체 산업 확대, 산업 전기화 등으로 전력 사용이 증가하는 동시에 기술혁신에 따른 에너지 효율 향상이 빠르게 진행되는 양상을 보이고 있다.

국제에너지기구(IEA)는 전 세계 데이터센터 전력수요가 2024년 약 415TWh에서 2030년 945TWh, 2035년 1,200TWh 수준까지 증가할 것으로 전망하고 있다. 그러나 AI 모델 경량화 기술을 통해 에너지 소비를 약 23.9% 절감할 수 있고, AI 기반 예측제어 기술을 활용하면 반도체 시설의 냉각 에너지 사용량을 9.4% 줄일 수 있다는 연구 결과도 제시되고 있다.

국회미래연구원은 현재 국내 전력수요 예측체계가 신규 산업에 따른 수요 증가 요인은 비교적 충실히 반영하고 있으나, 시장 경쟁 과정에서 자연스럽게 축적되는 미시적 효율혁신 효과는 충분히 반영하지 못하고 있다고 분석했다.

또한 전력수급기본계획의 예측 정확도를 분석한 결과 평균절대오차율(MAPE)은 1년 전망 시 4.6%, 5년 전망 시 7.5%, 7년 전망 시 10.8%, 10년 전망 시 14.1%로 나타나 장기 전망일수록 불확실성이 크게 증가하는 것으로 확인됐다.

브리프는 해외 주요 기관들이 이러한 불확실성에 대응하기 위해 단일 전망치가 아닌 복수 시나리오와 범위형 전망 방식을 적극 활용하고 있다고 소개했다.

IEA는 데이터센터 전력수요를 기본 시나리오와 고효율·도약·역풍 시나리오로 구분해 2035년 수요를 700~1,720TWh 범위로 제시하고 있으며, 미국 에너지정보청(EIA)은 기술 및 정책 변수에 따른 11개 시나리오를 활용하고 있다. 영국 국가에너지시스템운영자(NESO) 역시 전기화와 효율화, 소비자 참여, 전력망 투자 등을 종합적으로 고려하는 경로 기반 전망체계를 운영 중이다.

이에 국회미래연구원은 △AI 데이터센터 및 첨단산업 발전과 연계한 전망모형 개발 △데이터센터·첨단산업·전기화 분야에 대한 복수 시나리오 및 민감도 분석 확대 △기술혁신과 수요관리에 따른 효율화 효과의 정량적 반영 △사후평가와 재보정 절차의 제도화 등을 전력수요 예측체계 고도화의 핵심 과제로 제시했다.

브리프를 작성한 문성호 부연구위원은 “전력수요 전망은 장기일수록 불확실성이 확대되는 구조적 특성을 갖고 있다”라며, “복수 시나리오 기반 전망을 통해 핵심 변수와 전제를 명확히 하고, 예측과 평가, 보정이 반복되는 학습형 전망체계로 발전시켜 나가야 한다”라고 강조했다.

국회미래연구원은 AI 시대와 에너지 전환 시대를 맞아 전력수요 예측의 정확성과 유연성을 높이는 것이 국가 에너지 안보와 효율적인 전력 인프라 투자, 지속 가능한 산업 경쟁력 확보를 위한 핵심 과제가 될 것이라고 밝혔다. sangbae0302@sportsseoul.com