"풍력발전도 AI 시대"…GS E&R, 발전량 예측 인재 발굴 시동

[서울=뉴시스]유희석 기자 = GS그룹 발전 계열사 GS E&R이 풍력발전량 예측 인공지능(AI) 기술을 활용한 미래 에너지 인재 발굴에 나섰다.

재생에너지 발전량 예측의 중요성이 커지는 가운데 산업 현장에서 활용 가능한 AI 기술 경쟁력을 확보하기 위한 행보다.

GS E&R은 '제3회 풍력발전량 예측 AI 경진대회(BARAM 2026)' 참가 예정자를 대상으로 사전 워크숍을 개최했다고 29일 밝혔다.

지난 26일 서울 강남구 GS타워에서 열린 워크숍에는 대학(원) 재학생과 휴학생, 졸업생 등 200여 명이 참석했다.

참가자들은 재생에너지 산업과 발전량 예측 기술에 대한 이해를 높이고 본 대회 운영 방식과 평가 기준 등을 미리 살펴봤다.

이번 행사는 GS E&R과 한국동서발전, 태백가덕산풍력이 공동 주관했다.

재생에너지 확대와 전력시장 제도 변화에 대응하기 위한 발전량 예측 기술과 AI 기반 데이터 활용 사례를 중심으로 프로그램을 구성했다.

재생에너지 발전량을 정확하게 예측하는 기술은 재생에너지 입찰제도 확대를 앞두고 중요성이 커지고 있다.

기상 조건과 시간대에 따라 발전량 변동성이 큰 만큼 예측 오차를 줄이는 것이 발전사업자의 수익성과 전력계통 운영 효율을 높이는 핵심 요소로 꼽힌다.

특히 풍력발전은 태양광보다 발전량 예측 난도가 높다.

산악 지형에 조성되는 경우가 많아 같은 발전단지 내에서도 발전기별 위치와 고도, 바람 특성이 달라지기 때문이다.

GS E&R은 경북 영양·영덕 일대 126MW 규모 육상풍력발전단지와 풍력 연계 에너지저장장치(ESS)를 운영하며 자체 AI 발전량 예측 시스템을 개발했다.

이를 기반으로 현재 900MW 규모 재생에너지 발전량 예측사업과 제주 지역 가상발전소(VPP) 시범사업에도 참여하고 있다.

워크숍은 ▲전력시장 제도 개편과 경진대회의 여정 ▲기후 리스크 시대의 에너지 전환과 기상정보의 역할 ▲AI가 바꾸는 에너지 산업의 데이터 활용 ▲Lab에서 프로덕션까지 ▲GS그룹 AI 활용 사례 ▲풍력발전량 예측 기초 교육 ▲경진대회 사전 설명회 등 7개 세션으로 진행됐다.

참가자들은 실제 풍력발전 운영 데이터와 기상 데이터를 활용한 모델링 기법을 익히고, 대회 데이터 구성과 평가 방식 등을 안내받았다.

황병소 GS E&R 대표이사는 "정확한 재생에너지 발전량 예측은 단순한 데이터 분석을 넘어 미래 전력산업의 지속 가능한 성장을 이끌 핵심 경쟁력"이라며 "이번 대회가 미래 에너지 산업을 이끌 청년 인재들이 역량을 펼칠 수 있는 기회의 장이 되기를 기대한다"고 말했다.

한편 올해로 3회째를 맞는 '풍력발전량 예측 AI 경진대회(BARAM 2026)'는 실제 풍력발전 운영 데이터와 기상예보 데이터를 활용해 발전량 예측 모델을 개발하는 실전형 대회다.

다음달 6일부터 8월14일까지 진행되며, 재생에너지 발전량 예측 기술 고도화와 산업 현장 적용이 가능한 AI 아이디어 발굴을 목표로 한다.


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