하지만 디지털 기술을 활용한 효율 개선을 통해 일정 부분 개선할 수 있다. 특히 전력 산업은 이미 디지털 전환이 상당 부분 진행됐고, 이를 기반으로 한 혁신 사례들도 다수 등장하고 있다. 한국전력공사는 지난 수년간 지능형 디지털 발전소(IDPP), 변전 예방진단 시스템(SEDA), 계량 데이터관리 시스템(MDMS) 등 다양한 디지털 기반 운영 시스템을 구축해 전력 분야의 빅데이터를 축적해 왔고, 이를 바탕으로 전력설비 자산관리 최적화 시스템인 AMS(Asset Management System)를 도입했다.
AMS는 전체 260만 대, 8만C-㎞(서킷킬로미터·송전선을 킬로미터 단위로 환산한 길이)에 달하는 전력 설비에 대해 분산돼 있는 데이터를 수집, 설비의 상태와 리스크를 정량적으로 진단하는 시스템이다. 남은 수명을 예측해 정비 시점과 교체 우선순위를 제시하기도 한다. AMS 도입 후 고장률 감소와 설비 교체 주기 연장에 따른 투자비 절감 효과가 확인됐다. 과거 개인의 경험에 의존하던 전통적 방식에서 빅데이터 기반의 과학적 자산관리로 전환이 실제 효과를 거둔 대표적인 사례라 할 수 있다.
하지만 지금은 ‘디지털 시대’를 넘어 ‘인공지능(AI) 시대’로 접어들고 있다. 전력망이 점점 더 복잡해지고, 재생에너지 확대 등으로 전력 설비 운영환경의 불확실성과 변동성이 증가하면서, 자산관리 또한 더욱 정교한 의사결정 체계를 요구받고 있다.
전 세계적으로, 모든 산업에 걸쳐 AI 기술의 활용이 활발하다. AI 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 크게 좌우되는데 전력 분야는 이미 고품질의 방대한 데이터를 확보한 만큼, AI 기반 자산관리 체계로 전환할 수 있는 토대를 갖추고 있다. 디지털로 시작된 혁신이 AI로 이어질 때, 자산관리는 단순한 비용 절감이 아닌 산업의 지속가능성과 경쟁력 확보를 이끄는 핵심 수단으로 자리매김할 것이다.
강형구 한국교통대 전기공학과 교수