AI와 로봇공학이 재생 에너지 전환을 주도하다

원문 : https://www.theearthandi.org/post/ai-and-robotics-power-the-renewable-energy-transition

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로봇과 머신 러닝의 첫 번째 반복이 등장한 이래로, 그 가능성은 우리의 상상력과 가장 어두운 두려움을 사로잡았습니다. 인간을 대체할 로봇과 기계의 위협적인 잠재력은 항상 전적으로 허구가 아닌 공상과학 시나리오처럼 보였습니다.

아이러니하게도, 이 기술은 기후 변화라는 매우 현실적이고 실존적인 위협을 극복하도록 인류를 돕음으로써 정반대의 일을 할 수 있습니다. 사실, 인공지능(AI)과 로봇공학은 사회가 깨끗하고 재생 가능한 에너지 생산원으로 전환하려고 시도함에 따라 훌륭한 팀이 됩니다.

국가의 에너지 인프라를 변환하려면 연료원뿐만 아니라 이 변환을 달성하는 데 필요한 수많은 지원 시스템과 장비에 대한 수많은 변화가 필요합니다. 첨단 디지털 및 기계적 혁신은 여러 가지 방법으로 이러한 보조적 요구를 충족할 수 있습니다.

전력 생산 

재생 에너지 생산의 첫 번째 단계는 개발입니다. AI와 로봇공학은 여러 면에서 재생 에너지 개발자를 돕고 있습니다. 부지를 식별하고 평가해야 하며, 전력을 생산하기 전에 필요한 장비를 제조하고 설치해야 합니다.

로봇이 다른 산업에서 하는 것처럼, 태양광 패널, 풍력 터빈 및 기타 재생 에너지 발전 장비의 제조 공정을 개선하고 있습니다. 로봇이 인간보다 더 빠르고, 효율적이며, 안전하게 작업을 수행함에 따라 제조에서 로봇의 역할이 확대되고 있습니다. 더 많은 회사가 제조에서 자격을 갖춘 노동력 부족을 해결해야 할 때 로봇을 활용하고 있습니다.

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캘리포니아에 본사를 둔 제조업체인 Orbital Composites는 "운송 비용을 절감하여 블레이드 비용과 발자국을 줄이는" 데 특화되어 있습니다. 미국 에너지부(DOE)의 보조금을 사용하여 이 회사는 Oak Ridge National Laboratory와 Maine 대학과 협력하여 3D 프린팅과 로봇 기술을 사용하여 설치 현장에서 풍력 터빈 블레이드를 제조하는 프로세스를 개발하고 있습니다. 이 프로세스는 터빈 제조를 간소화하고 장비를 멀리 떨어진 접근 불가능한 위치로 배달하는 데 따른 물류적 어려움을 없앨 것입니다 .

발전 장비가 제조된 후 개발자는 데이터 분석, 알고리즘 및 모델링(모두 AI의 기능)을 사용하여 풍력, 태양광 및 지열과 같은 재생 에너지원 개발을 위한 부지를 보다 효과적으로 평가합니다.

DroneDeploy 는 소위 "디지털 트윈" 또는 컴퓨터 렌더링을 사용하여 회사가 사이트를 평가하는 데 도움을 주는 소프트웨어 회사입니다. 드론, 카메라, 로봇 및 소프트웨어를 사용하여 이 회사는 데이터를 수집하고 지도와 모듈을 생성합니다. 태양광 개발자는 이 정보를 사용하여 사이트에 대한 정보에 입각한 평가를 내리고 전기 생성을 극대화하는 패널 레이아웃을 구현합니다.

지열 발전은 또한 AI와 로봇으로 해결할 수 있는 현장 평가에 어려움을 겪습니다. 선정 과정은 일반적으로 매우 노동 집약적입니다. 개발자는 전통적인 방법에 의존하여 인간이 수행하는 지질 조사를 분석합니다.

AI는 방대한 양의 지질 데이터를 분석하고 지열 자원의 적합한 저수지를 식별함으로써 이 프로세스의 속도, 신뢰성 및 정확성을 획기적으로 개선할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 비용과 시간을 절약하고 개발 잠재력이 가장 큰 사이트를 효과적으로 선택할 수 있습니다.

검사 및 유지 관리

재생 에너지 사이트가 개발되고 활용되면 검사하고 유지 관리해야 합니다. AI와 로봇 기술은 유틸리티가 이러한 프로세스의 안전성과 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

풍력 터빈과 태양광 패널은 일반적으로 인구 밀도가 높은 지역에서 멀리 떨어진 곳에 설치되고 종종 접근하기 어렵습니다. 더 접근하기 쉬운 곳에 위치하더라도 풍력 터빈은 여전히 ​​인간 팀이 로프와 기타 매달린 장비를 사용하여 위험한 높이를 오르고 시각적으로 검사해야 합니다. 마찬가지로 지열 및 파동 생성 자원은 위치의 독특성으로 인해 인간에게 접근성 문제를 일으킵니다.

이제 공익사업체는 스마트 기술을 활용해 검사와 유지관리를 수행함으로써 시간, 비용, 안전 위험을 줄일 수 있습니다.

팀 리치티는 캐나다 온타리오에 있는 Swap Robotics 의 공동 창립자 겸 CEO로, 태양광 농장에서 마당 유지 관리를 제공하도록 설계된 로봇을 제작합니다. 이 회사의 "태양광 식물 로봇"은 패널 주변에 절실히 필요한 서비스를 제공합니다. 모바일 유닛은 패널 배열의 행을 주행하여 태양광 발전을 방해하기 전에 풀과 잡초를 잘라냅니다.

리히티에 따르면, "야외 세계는 유지되어야 합니다." 그는 "태양광 농장이 건설된 후 가장 큰 비용은 잔디와 초목을 베는 것"이라고 설명합니다.

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드론은 또한 원격지로 날아가 터빈이나 지열 우물을 검사할 수 있습니다. 인간 검사관 팀이 동일한 작업을 수행하는 데 걸리는 시간의 일부만으로 스캔하고, 고해상도 이미지를 촬영하고, 데이터를 캡처할 수 있습니다. 수집한 정보는 인간의 눈으로는 알아차리지 못할 수 있는 문제를 감지하는 데 도움이 됩니다. 드론은 폭풍, 산불 또는 기타 자연 재해가 발생한 후 인간의 접근이 방해를 받을 때 터빈, 패널 및 기타 장비의 손상을 검사할 수도 있습니다.

로봇 기술은 대규모 태양광 농장의 검사에 도움이 됩니다. 유아가 운전하고 싶어하는 장난감 자동차와 비슷한 모바일 로봇은 태양광 농장 전체를 여행하고, 재료를 검사하고, 이미지를 촬영하고, 패널과 어레이의 데이터를 인간보다 더 빠르고 효율적으로 캡처할 수 있습니다. 일부 로봇은 비정상적인 온도 변동을 감지하기 위해 매우 정교한 열 카메라를 장착합니다. 이는 해결해야 할 패널의 문제나 결함을 알려줍니다.

로봇은 태양광 농장의 보안을 제공하기 위해 배치되기도 합니다. 로봇은 농장 주변을 돌아다니며 실시간 이미지를 제어 센터의 모니터로 다시 보내면, 사람들이 보안 문제에 대응할 수 있습니다. 이러한 로봇은 이동성이 있기 때문에 고정 모니터보다 훨씬 더 넓은 범위와 각도를 커버하며, 유틸리티가 값비싼 장비의 도난을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

잠재적인 도둑은 유틸리티가 재생 에너지 발전 시설에서 멀리해야 하는 유일한 침입자가 아닙니다. 새는 주요 귀찮은 존재이자 안전 위험이 될 수 있습니다. 많은 경우, 새 자체가 위협받거나 멸종 위기에 처한 종이며, 유틸리티는 범인을 해치거나 죽이지 않고 장비를 보호해야 하는 추가적인 과제를 안고 있습니다.

여기에서도 로봇 기술과 AI는 유틸리티가 솔루션을 내놓는 데 도움이 됩니다. The Edge Company 는 인공 지능을 사용하여 풍력 발전소 운영자가 새 떼의 존재를 감지하여 충돌과 운영 중단을 피할 수 있도록 돕는 이탈리아 기반 회사입니다. 캘리포니아에 있는 SMP Robotics 의 S9 Bird Control Robot은 태양광 패널에서 새 떼를 겁주어 패널을 깨끗하게 유지하고 전력 생산을 중단하지 않도록 돕습니다.

로봇공학은 또한 극한 기후에서 도움을 줄 수 있는데, 극한 기후에서는 동결 온도가 풍력 터빈을 방해하고 손상시킬 수 있습니다. 라트비아 회사인 Areones는 특별히 설계된 드론을 사용하여 무거운 재료를 들어올려 얼어붙은 터빈 블레이드를 효율적으로 세척, 분무 및 제빙합니다 .

마지막으로, 인공 지능과 머신 러닝은 데이터 분석과 알고리즘을 사용하여 문제를 식별, 예측 및 격리하고, 적절한 유지 관리를 예약하고, 정확한 발전 시간을 정함으로써 유지 관리를 지원합니다. 예를 들어, 날씨와 조수 정보를 분석하여 풍력 또는 조력 발전 일정을 정하고, 출력을 극대화하고, 시스템에 불필요한 부담을 최소화할 수 있습니다.

그리드 관리

재생 에너지 성장에 있어 가장 큰 과제 중 하나는 기존 배전망과의 균형 잡힌 통합을 달성하고 유지하는 것입니다.

바람과 태양열과 같은 일부 재생 에너지원은 매우 간헐적입니다. 자원이 풍부할 때만 전력을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 바람이 불고 태양이 빛날 때입니다. 이러한 시간은 반드시 최대 수요 시간과 일치하지 않습니다.

게다가 재생 에너지는 석탄 화력 발전소와 같이 대규모 부지에 있거나 근처에 있는 것이 아니라 소비자에게 더 가까이 위치한 소규모 시설에서 생성되는 경우가 많습니다. 이러한 분산형 발전 시설은 그리드 운영자에게 고유한 과제를 안겨줍니다.

예를 들어 석탄 화력 발전소의 전통적인 발전은 피크 발전 또는 "램프 업"에 도달하는 데 시간이 걸립니다. 재생 에너지는 이러한 지연을 보상하는 데 사용할 수 있지만, 풍부하고 공급이 용이한 경우에만 가능합니다.

이러한 고유한 특성과 기타 특성은 그리드에서 발전, 수요 및 분배를 관리하는 데 영향을 미칩니다. 운영자는 균형 잡힌 또는 수준 높은 에너지 흐름을 유지하기 위한 조치를 취해야 하며, 적절한 공급을 보장하고, 중단을 피하고, 급증을 방지해야 합니다.

AI와 로봇공학은 업계가 이 목표를 달성하도록 돕고 있습니다. 솔루션은 주로 데이터 수집, 분석 및 적용을 중심으로 돌아갑니다. 이러한 디지털 정보의 합성은 또한 새로운 용어의 고유한 확산되는 속어를 만들어냈습니다.

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예를 들어, 데이터 처리의 결합된 효과는 이제 일반적으로 " 스마트 그리드 "라고 불립니다. 스마트 그리드는 인간보다 훨씬 빠르고 효율적으로 수요, 발전 및 분배에 대한 정보를 처리하여 그리드를 중단 없이 더 원활하고 안정적으로 운영합니다.

스마트 그리드의 한 가지 특징은 예측 분석입니다. 재생 가능 자원과 기상 패턴에 대한 정보를 컴퓨터로 분석하여 유틸리티는 전력이 가장 많이 생성될 가능성이 높은 시기, 얼마나 생성될지, 어떤 자산이 전력을 생성할지, 생산량이 예상 수요와 어떻게 교차할지에 대한 사전 결정을 내릴 수 있습니다. 이 분석을 통해 그리드 운영자는 재생 가능 자원의 사용을 극대화하여 그리드에서 원활한 운영을 보장할 수 있습니다.

AI가 만든 스마트 그리드의 한 가지 특징은 소위 " 자체 치유 그리드 "입니다. 중앙 집중식 컴퓨터 시스템은 인터넷을 통해 서로 통신하는 원격 센서 및 장비에서 정보를 수집합니다. 이를 "사물 인터넷"(IoT)이라고도 합니다. 여러 원격 사이트에서 정보를 처리하면 유틸리티가 지속적인 "자체 평가"를 수행하여 문제를 신속하게 감지하고 서비스 중단을 방지할 수 있습니다.

전통적으로, 유틸리티는 문제를 파악하기 위해 고객 불만에 의존해야 했고, 그런 다음 수리를 위해 팀을 파견해야 했습니다. 대신, 자가 치유 스마트 그리드를 통해 실시간으로 문제를 감지하고, 때로는 예측하고, 정전과 서비스 수리 인력 팀을 배치할 필요성을 피하기 위해 전력을 다른 경로로 돌릴 수 있습니다.

스마트 그리드는 또한 새로운 하이브리드 유형의 소비자를 만들어냈습니다. "프로슈머"는 전력을 소비하고 생산하는 유틸리티 고객입니다. 태양광 패널과 전기 자동차(EV) 소유자는 프로슈머가 되고 있습니다.

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옥상 태양광 패널이 있는 집주인은 필요할 때 그리드에서 끌어온 전기를 소비합니다. 다른 시간에는 집주인이 그리드를 통해 유틸리티로 초과 전력을 다시 보낼 수 있습니다. 이는 태양이 정점에 있고 패널이 전기를 생성하는 데 바쁘지만 집주인이 외출 중이기 때문에 집에서 많은 전력을 소모하지 않는 낮에 발생합니다.

EV 소유자는 또한 프로슈머일 수 있습니다. 때때로 그들은 차량을 충전하기 위해 그리드에서 전력을 끌어올 것입니다. 다른 때에는 유틸리티가 충전된 차량에서 전력을 끌어와 필요한 다른 사이트로 보낼 수도 있습니다. 이런 식으로 유틸리티는 백업 전력으로 그리드를 지원하는 저장 장치처럼 차량을 사용하고 있습니다.

스마트 그리드 기술은 프로슈머를 가능하게 하고, 유틸리티와 그리드 운영자에게 효과적으로 관리할 수 있는 능력을 제공합니다. 이를 통해 그리드에서 원활한 분배를 보장하기 위해 재생 에너지에서 전력을 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.

AI와 로봇공학은 소위 마이크로그리드에도 힘을 실어주고 있습니다. 이들은 한정되고 정의된 지역, 종종 멀리 떨어져 있고 접근이 불가능한 지역에서 고객에게 서비스를 제공하는 그리드의 작은 하위 집합입니다. 마이크로그리드는 일반적으로 하나 이상의 재생 에너지원을 통해 자체 발전을 제공합니다. 이들은 대규모 그리드의 원활한 운영을 지원하고 종종 해당 지역의 서비스를 중단시킬 수 있는 다양한 형태의 자연 재해로부터 보안과 보호를 제공합니다. 그리드 운영자가 이 기술을 사용하는 것과 같은 방식으로 마이크로그리드는 또한 AI를 사용하여 제한된 자원의 발전과 분배를 관리합니다. 마이크로그리드는 그리드 운영자에게 유용한 도구이며 AI는 다양한 위치에서 마이크로그리드를 더욱 실현 가능하게 만들고 있습니다. (태양광 마이크로그리드에 대한 자세한 내용은 "Power for the People"—How Solar Mini-Grids Help the Disadvantaged, 2022년 4월, theearthandi.org 도 참조하세요 .)

결론

스티븐 호킹은 "AI는 인류에게 일어난 최고의 일이거나 최악의 일"이라고 말한 것으로 전해집니다.

창조자를 파괴하려는 금속 악당의 무서운 이미지는 좋은 영화와 만화책을 만들어냅니다. 현실은 훨씬 더 미묘하고 건설적입니다.

AI와 로봇 기술의 개발과 사용은 실존적 본질의 질문을 제기합니다. 기술은 인류의 종말을 알리는 전조가 아니라 인류를 구하는 데 활용될 수 있고 활용되고 있습니다.

기후 변화는 아마도 인류가 지구상에서 계속 존재하도록 하는 데 가장 큰 위협일 것입니다. AI와 로봇공학은 인류가 이 위협에 맞서도록 돕기 위해 여러 가지 방법으로 사용되고 있습니다.

*Rick Laezman is a freelance writer in Los Angeles, California, US. He has a passion for energy efficiency and innovation. He has covered renewable power and other related subjects for over ten years.