[지디넷코리아]
“에너지 산업이 제품 판매 중심에서 운영·서비스 최적화 중심으로 이동하고 있습니다. 우리는 인공지능(AI)으로 수작업 중심 운영 한계를 극복하고 실시간 예측 기반의 자율 최적화 체계로 변화에 대응하고 있습니다. 이를 통해 전력망 안정성과 에너지 서비스 품질을 올렸습니다. 향후 여러 에이전트를 통합해 운영 전략까지 자동화하는 것이 목표입니다.”
한화큐셀 박희라 상무는 26일 지디넷코리아를 만나 시스템에 AI 기술을 접목한 성과와 향후 전략을 이같이 밝혔다.
한화큐셀은 태양광 패널 제조 기업으로 출발했지만, 최근 에너지 생산·저장·소비·거래 전반을 아우르는 에너지 솔루션 서비스까지 사업 영역을 넓혔다. 박 상무는 소프트웨어(SW)와 데이터, AI 전략 부문을 총괄하며 에너지 서비스 플랫폼 구축을 담당하고 있다.
박 상무는 “에너지 산업이 제품 판매 중심에서 운영과 서비스 최적화 중심으로 이동하고 있다”고 말했다. 그는 “데이터센터와 상업용 시설, 대규모 발전 자산 중심으로 안정적인 전력 공급과 운영 효율을 동시에 요구하는 수요가 빠르게 늘고 있다”고 설명했다.
박 상무는 이 상황에서 에너지 비즈니스 운영에 변화가 필요해 보였다고 밝혔다. 그는 “당시 발전량과 에너지 사용량, 전력 시장 가격을 사람이 수작업으로 판단하는 구조에서는 속도와 정확성을 동시에 확보하기 어렵다”며 “분산된 데이터와 예측 불가능성이 산업 전반의 구조적 제약으로 작용했다”고 이유를 설명했다.
한화큐셀은 이를 해결하기 위해 AI를 도입했다. 기술적으로는 태양광과 에너지저장장치(ESS), 운영 데이터, 고객 데이터를 한 플랫폼에 연결하는 것이 핵심 목표였다.
박 상무는 “AI 전환에 가장 중요하게 둔 기준은 기술 개선보다 고객 가치였다”며 “고객이 체감할 수 있는 에너지 효율 개선과 경제 가치 창출을 최우선으로 뒀다”고 강조했다. 그러면서 “우리는 AI를 내부 운영 최적화 도구이자, 새로운 비즈니스 창출 수단으로 동시에 활용하는 전략을 택했다”고 덧붙였다.
한화큐셀은 에너지 예측 모델 개발과 문서 자동화, 업무 시스템 전반에 AI 기술을 적용했다.
에너지 예측 모델은 태양광 발전량과 고객 에너지 사용량, 전력 시장 가격을 동시에 예측할 수 있다. 모델 개발에 마이크로소프트의 ‘애저 IoT’와 ‘마이크로소프트 패브릭’이 활용됐다.
애저 IoT는 태양광 설비와 배터리 등 현장에 설치된 장비에서 발생하는 데이터를 실시간 수집·연결하는 클라우드 플랫폼이다. 패브릭은 수집된 데이터를 저장·정제·분석하는 통합 데이터 플랫폼이다. 서로 다른 형태의 정보를 하나의 데이터 흐름으로 묶어 AI 학습·분석에 바로 활용할 수 있는 구조를 제공한다.
박 상무는 AI 기반 예측 모델을 통해 기존 수작업 업무 방식에서 벗어났다고 강조했다. 그는 “이제 엔지니어는 각 설비를 개별적으로 운영할 필요가 없다”며 “수천 개 장비 상태와 데이터를 한 시스템에서 통합 관리할 수 있게 됐다”고 설명했다.
그는 발전 데이터와 운영 데이터, 외부 시장 데이터 등 여러 형태 정보를 한 흐름으로 연결해 운영 효율성도 높아졌다고 설명했다. 특히 태양광 설비와 ESS에서 수집되는 실시간 데이터에 날씨·전력 가격 데이터까지 통합할 수 있었다.
박 상무는 “이제 AI 모델은 전기 요금이 낮을 때 ESS를 충전하고, 피크 시간대에 방전하도록 스스로 판단한다”며 “에너지 비용 절감과 전력망 안정성을 동시에 고려하는 구조를 이룬 셈”이라고 강조했다.
이어 “그동안 경험과 직관에 의존하던 판단이 데이터와 AI 예측 결과를 중심으로 이뤄지고 있다”며 “며칠 걸리던 작업이 실시간 처리되고, 운영 인력 역할도 전략 중심으로 바뀌었다”고 말했다.
박 상무는 AI 활용 범위가 에너지 예측·운영을 넘어 반복 업무 자동화로 확장됐다고 설명했다.
AI 기반 단순 업무 자동화는 한화큐셀 주력 시장인 미국에서 먼저 이뤄졌다. 미국은 한국과 달리 주별로 전력망 규정과 인허가 문서 형식이 다르다. 그동안 내부 인력이 프로젝트 초기 단계부터 방대한 문서 검토와 비교를 수작업으로 처리해야 했다.
한화큐셀은 마이크로소프트 ‘애저 AI’ 플랫폼으로 인허가 문서를 자동 분석하고, 핵심 요구 사항과 차이점을 추출하는 시스템을 구축했다. 박 상무는 “애저 AI 도입 전 미국 주별 인허가 요건을 검토하기 위한 내부 시스템을 새로 만들고 정비하는 데만 약 1년 반이 걸렸다”며 “AI 적용 후 해당 시스템을 반년 만에 구축할 수 있다”고 강조했다.
박 상무는 AI 전환에 마이크로소프트 플랫폼을 선택한 이유를 밝혔다. 그는 데이터 수집부터 AI 적용, 서비스 운영까지 엔드 투 엔드를 지원할 수 있다는 점을 플랫폼 특장점으로 꼽았다.
박 상무는 “우리는 여러 국가에서 사업하는 만큼 데이터 규제와 보안을 충족하면서도 확장 가능한 플랫폼이 필요했다”며 “이런 점에서 마이크로소프트 플랫폼이 가장 적합하다고 판단했다”고 설명했다.
향후 한화큐셀은 에이전틱 AI 시대에 대응하기 위해 AI 운영 구조를 한층 더 고도화할 방침이다. 에이전트가 단순 예측을 넘어 판단·실행까지 맡는 에너지 운영 핵심으로 업그레이드하는 것이 목표다.
박 상무는 개별 구축된 AI 에이전트를 한 구조로 통합하는 것이 급선무라고 주장했다. 그는 “현재 우리는 단계별로 AI를 적용한 뒤, 다음 단계로 넘어갈 때 사람을 다시 투입해야 한다”며 “통합된 AI 에이전트는 발전량과 수요, 가격 예측 결과를 종합해 스스로 운영 전략까지 결정할 수 있을 것”이라고 내다봤다.
한화큐셀은 AI 기능 고도화를 위해 마이크로소프트의 ‘애저 AI 파운드리’를 활용할 계획이다. 애저 AI 파운드리는 AI 애플리케이션과 에이전트 설계부터 개발, 운영, 관리를 통합 지원하는 플랫폼이다. 기업은 AI 모델이나 에이전트,·애플리케이션을 엔드 투 엔드로 개발해 안정적으로 배포·운영할 수 있다.
박 상무는 “앞으로 에이전틱 AI가 수요 예측과 설비 유지보수, 전력 거래, 가격 결정 등 에너지 가치사슬 전반에서 주도적으로 의사결정 하는 생태계가 확산할 것”이라며 “우리는 AI 에이전틱 기술로 에너지를 단순 제품이 아닌 지속 가능한 서비스로 제공하는 기업으로 나아갈 것”이라고 강조했다.