국가미래전략 Insight 「국가 전력수요 예측시스템 진단과 고도화 방향 제언」

전력수요 예측, 수요 증가만 바라보고 '효율 혁신'은 놓쳐 

AI 데이터센터·전기화 시대, 수요 증가요인의 미시적 효율혁신을 반영하는 전력수요 예측체계로 전환해야...

국회미래연구원(원장 김기식)이 6월 16일 발표한 국가미래전략 Insight 「국가 전력수요 예측시스템 진단과 고도화 방향 제언」

이번 보고서는 인공지능 데이터센터 확장, 반도체 등 첨단산업 투자 확대, 전기화 확산 등 변화하는 환경 속에서 현행 국가 전력수요 전망의 과소·과다 추계 문제를 진단하고, 기술혁신의 양방향 효과를 균형 있게 반영하는 복수 시나리오 기반의 전망체계 고도화를 제안합니다.

전력수요 예측은 발전설비 확충과 전력망 투자 등의 장기 국가 전략 수립의 핵심 출발점으로, 오차 발생 시 과소추정은 정전 위험, 과대추정은 투자 낭비와 사회적 갈등을 초래할 수 있습니다.

보고서는 현재 전력수요가 산업 구조 변화에 따른 수요 증가와 효율 개선에 따른 수요 절감 요인이 동시에 작용하는 구조임을 분석했습니다. 국제에너지기구(IEA)는 데이터센터 전력수요가 2030년 약 945TWh까지 급증할 것으로 보면서도 AI 기술로 20% 이상 에너지 효율이 개선될 수 있다고 밝혔습니다. 그러나 장기 예측 오차도 커지는 현실을 지적하며, 시장 주도의 미시적 효율혁신은 아직 충분히 반영되지 않았다고 평가했습니다.

해외 주요 기관들은 단일 전망 대신 복수 시나리오와 민감도 분석을 통해 불확실성에 대응하고 있습니다. 예를 들어, IEA는 2030년 데이터센터 전력수요를 약 670~1,260TWh 범위로 제시하며, 미국 에너지정보청(EIA)과 로렌스 버클리 국립연구소(LBNL) 역시 다양한 시나리오 기반 전망을 내놓았습니다.

이에 대비해 보고서는 ▲국가 핵심 전략 기술과 연계한 전망모형 개발 ▲복수 시나리오 및 민감도 분석 병행 ▲효율화 효과의 정량적 반영과 사후평가·재보정 제도화 등 불확실성 대응형 예측체계 전환을 권고했습니다.

문성호 부연구위원은 “복수 시나리오 기반 전망체계를 통해 정책 우선순위를 도출하고, 학습과 보정을 반복하는 선순환형 예측체계로 고도화할 필요가 있다”는 점을 강조했습니다. 

-출처 국회미래연구원