국회미래연구원

전력수요 예측, 수요 증가만 바라보고 ‘효율 혁신’은 놓쳐

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

- 국회미래연구원, 「국가 전력수요 예측시스템 진단과 고도화 방향 제언」 브리프 발표 -

  국회미래연구원(원장 김기식)은 6월 16일(화) 국가미래전략 Insight 「국가 전력수요 예측시스템 진단과 고도화 방향 제언」을 발간했다. 브리프는 인공지능(AI) 데이터센터 확장, 반도체 등 첨단산업 투자 확대, 전기화 확산 등 대내외적 환경 변화 속에서 산업 부문별로 과소·과다 추계가 혼재하는 국가 전력수요 전망 현황을 진단하고, 수요 증가와 효율 개선이 동시에 작동하는 기술혁신의 양방향 효과를 균형 있게 반영하고 복수 시나리오 하 범위형 전망치를 제시하는 등 전망체계 고도화 방향을 제시했다.

  브리프는 전력수요 예측이 단순한 통계작업이 아니라 발전설비 확충, 송·변전망 투자, 전원구성 설계 등 15년 장기계획인 전력수급기본계획(전기본)의 핵심 기준이 되는 국가 전략 수립의 출발점이라고 밝혔다. 예측이 실제와 괴리될 경우 과소추정은 발전설비 부족에 따른 전력수급 불안과 정전 위험으로 이어지는 반면, 과대추정은 즉각적인 위기 신호가 나타나지 않아 간과되기 쉽지만 회수가 곤란한 투자와 좌초자산, 매몰비용과 사회적 갈등 비용 문제를 낳는 등 중장기적으로 더 복합적인 부담을 초래할 수 있다고 지적했다.

   브리프는 최근 전력수요 환경이 산업의 구조적 변화에 따른 ‘수요 증가’ 요인과 효율 개선에 따른 ‘수요 절감’ 요인이 동시에 작동하는 구조로 변화하고 있다고 진단했다. 국제에너지기구(IEA)는 전 세계 데이터센터 전력수요가 2024년 약 415TWh에서 2030년 약 945TWh, 2035년 약 1,200TWh에 달할 것으로 전망하는 한편, 산업 내부에서는 AI 모델 경량화로 에너지소비가 23.86% 감소하고 AI 기반 예측제어로 반도체 시설의 냉각 에너지 사용을 9.4% 줄일 수 있다는 연구가 보고되는 등 효율혁신도 동시에 빠르게 진행되고 있다. 한편 전기본의 예측기간별 평균절대오차율(MAPE)은 +1년 4.6%, +5년 7.5%, +7년 10.8%, +10년 14.1%로 계산돼, 장기 전망일수록 불확실성이 확대될 수밖에 없는 경향이 확인됐다. 현행 예측체계는 신기술 기반 추가수요를 반영하고 효율화 요인을 고려하고 있으나, 기술경쟁과 비용효율화 유인에 의해 시장에서 자율적으로 축적되는 시장 주도의 미시적 효율혁신은 공개자료상 비교적 제한적으로 드러난다고 브리프는 분석했다.

  브리프에 따르면 해외 주요 기관들은 기술혁신이 빠른 분야에 대해 단일 전망치 대신 복수 시나리오와 범위형 전망을 활용하고 있다. IEA는 데이터센터 전력수요를 기본 시나리오와 도약·고효율·역풍의 3개 민감도 사례로 구분해 2030년 약 670~1,260TWh, 2035년 약 700~1,720TWh 범위로 제시했으며, 고효율 시나리오에서는 2035년 수요가 기본 시나리오보다 약 20% 낮아질 수 있다고 전망했다. 미국 에너지정보청(EIA)은 기술·정책 가정의 조합에 따른 총 11개의 복수 시나리오를 병행해 미국 전력소비가 2050년까지 연평균 0.9~1.6% 증가할 것으로 보면서, 고전기수요 시나리오에서는 데이터센터 서버 전력사용만으로도 2050년 8,180억kWh에 이를 수 있다고 내다봤다. 미국 로렌스 버클리 국립연구소(LBNL)는 데이터센터 전력소비가 2023년 176TWh에서 2028년 325~580TWh로 증가할 것이라는 범위형 전망을 제시했고, 영국 국가에너지시스템운영자(NESO)는 수요전망을 전기화·효율화·소비자 참여·망 투자와 연계하는 경로 기반 접근으로 전환했다.

  이에 브리프는 불확실성 대응형 전력수요 예측체계로의 전환 필요성을 강조하면서, ▲AI 데이터센터·첨단산업단지 등 국가 핵심 전략 기술발전과 연계한 전망모형 개발 추진, ▲데이터센터·첨단산업·전기화에 대한 복수 시나리오 및 민감도 분석 병행, ▲수요관리 및 기술혁신 등에 따른 효율화 효과의 정량적 반영과 사후평가·재보정 절차의 제도화 등을 제안했다.

  브리프를 작성한 문성호 부연구위원은 “전력수요 전망은 장기일수록 불확실성이 커질 수밖에 없는 구조적 한계가 있다”며, “복수 시나리오 기반 전망을 통해 수요 변화에 영향을 미치는 핵심 변수와 전제를 식별하여 정책적 우선순위를 판단할 수 있는 토대를 마련하고 학습과 보정이 반복되는 선순환형 예측체계로 고도화해 나가야 할 시점”이라고 강조했다. 끝.