예측이 정확하다고 해서 녹색전력이 반드시 충분한 것은 아니다

이번 주에 한 가지를 다시 확인했습니다.

예측이 정확하다고 해서 녹색전력이 반드시 충분한 것은 아닙니다.

이번 주 여러 거점을 운영하는 한 소매 고객이 물었습니다.

AI가 이미 전력 사용량을 매우 정확하게 예측할 수 있는데, 왜 여름철 재생에너지 사용 비율은 여전히 떨어지나요?

아주 좋은 질문입니다.

우리는 올해 1–8월 실제 전기요금, Taipower의 전력 탁송 자료, 지난해 같은 기간의 전력 사용량, 공식 기상 자료를 다시 교차 확인했습니다.

마침내 확인한 답은 사실 매우 명확했습니다.

AI 예측은 “얼마나 많은 전력이 필요할까”를 다룹니다.

RE 달성률은 “그 시간에 공급할 녹색전력이 충분히 있는가”를 다룹니다.

이는 완전히 다른 두 가지 문제입니다.

여름철 영업 전력 사용이 늘고 냉방 부하가 올라가면 수요가 커집니다.

동시에 남부 태양광 발전이 장기간 강우나 일조량 감소를 겪으면 실제로 탁송할 수 있는 녹색전력은 줄어듭니다.

수요는 증가하고 공급은 감소하니 RE는 자연스럽게 떨어집니다.

그리고 이번에는 매우 중요한 사실도 확인했습니다.

모든 문제를 날씨 탓으로 돌릴 수는 없습니다.

일조량이 회복되더라도 공급 규모, 발전소 구성, 각 매장의 시간대별 배분이 함께 조정되지 않으면 RE는 반드시 회복되는 것이 아닙니다.

그래서 지금 기업의 녹색전력을 볼 때 저는 이렇게만 묻지 않습니다.

“1년에 몇 kWh를 구매하나요?”

제가 더 중요하게 보는 것은 다음입니다.

언제 필요한가? 언제 공급이 있는가? 부족분은 어디에서 발생하는가? 어떤 것은 서로 다른 발전소로 보완할 수 있는가? 어떤 것은 저장장치를 이용한 시간 이동이 필요한가?

바로 여기에 15분 데이터의 진정한 가치가 있습니다.

Dashboard를 더 정교하게 보이게 하는 것이 아닙니다.

“예측, 공급, 매칭, 정산”을 하나의 운영 문제로 만드는 것입니다.

KiWi에게 AI-EDC의 다음 단계 역시 예측 정확도 수치를 더 보기 좋게 만드는 것이 아닙니다.

PPA, 서로 다른 재생에너지원, 에너지 저장, 15분 부하를 하나의 Energy OS 안에 넣는 것입니다.

AI는 수요를 봅니다.

PPA는 공급을 다룹니다.

15분 매칭은 시간을 다룹니다.

에너지 저장은 불일치를 다룹니다.

마지막으로 실제 청구서와 탁송 결과로 돌아가 검증합니다.

이번 주 가장 큰 깨달음은 간단합니다.

정확한 예측은 우리가 명확하게 볼 수 있다는 뜻일 뿐입니다. 진정한 에너지 관리는 충분히 공급하고 올바르게 매칭하는 것까지 포함합니다.

모든 kWh를 더 스마트하게.

Steve

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