선박 도착 예측 오차 최대 48시간→6~12시간…외부 용역비 9억원 절감
한국서부발전이 인공지능(AI)을 활용해 발전용 유연탄 수입·재고 관리에 드는 업무시간을 95% 줄이고 체선료를 15.4% 절감했다. 선박 도착시간 예측 오차도 최대 48시간에서 6~12시간으로 단축하는 등 발전공기업의 인공지능 전환(AX)이 실질적인 비용 절감 성과로 이어지고 있다.
서부발전은 5일 광주 김대중컨벤션센터에서 열린 '빛가람 국제전력기술엑스포(BIXPO 2026)'에서 자체 개발한 'AI 기반 유연탄 수입 전 과정 통합 예측·관제시스템(EYE-Pro)'의 운영 성과를 공개했다.
김보미 서부발전 연료조달부 차장은 시스템 도입으로 유연탄 수입 관련 연간 수작업 모니터링 시간이 기존 7639시간에서 362시간으로 95% 감소했다고 설명했다. 선박 도착 예측 정확도가 높아지면서 연간 체선료도 15.4% 줄었다. 외부 용역 없이 자체 개발해 약 9억원의 비용까지 절감했다.
이번 시스템은 선박 출항부터 외항 대기, 접안, 하역, 발전소 저탄장 재고 관리까지 분리돼 있던 업무를 AI로 통합한 것이 특징이다. 기존에는 담당자가 선박 위치와 하역 현황을 개별 확인하고 재고를 엑셀로 집계했지만, 이제는 운항 일정 변경에 따른 연료 수급 위험까지 자동으로 예측할 수 있다.
이정복 서부발전 사장은 “유연탄 수입·재고 통합관제시스템은 선박 운항부터 저탄장 재고까지 연료 수급 전 과정을 정보화한 지능형 연료 운영체계”라며 “데이터와 인공지능을 활용해 안정적인 연료 수급과 국가 에너지 공급망 안정에 기여하겠다”고 말했다.
◇선박 운항부터 재고까지 AI 연쇄 예측…90일 후 수급 전망
시스템의 핵심은 각 단계의 예측 결과를 다음 단계에 자동 반영하는 '연쇄 예측' 기술이다.
선박자동식별장치(AIS)와 기상정보를 30분마다 수집해 선박 도착시간을 예측하고 조석과 부두 운영 상황을 반영해 접안 및 하역 완료 시점을 산출한다. 이를 토대로 발전소 유연탄 재고 변화를 최대 90일까지 전망한다.
기상 악화로 선박 도착이 지연되면 AI가 접안·하역 일정을 다시 계산하고 변경된 결과를 저탄장 재고 전망에 자동 반영한다. 예상 재고량은 위험 수준에 따라 5단계로 구분하고 위험 발생 시 관련 부서의 대응 방안도 제시한다.
예측값과 실제 운영 결과를 자동 비교해 정확도를 점검하는 기능도 갖췄다. 담당자는 종합관제 화면에서 선박별 운항 상황과 하역 일정, 재고 전망을 한눈에 확인할 수 있다.
◇직원들이 직접 개발…내년부터 발전사 간 기술 공유
서부발전은 지난해 11월 연료조달부와 인공지능 전환 담당 부서가 공동으로 시스템 개발에 착수했다. 지난 6월 선박 도착시간 자동 예측 기능을 먼저 구축한 뒤 외항 대기·접안·하역·재고 관리 등으로 기능을 확대해 9월 전체 6단계 시스템을 완성했다.
특히 외부 전문업체에 의존하지 않고 직원들이 직접 기획·개발했다. 연료조달부가 실제 업무에서 발생하는 문제를 분석하고 인공지능 전환 담당 부서가 이를 시스템으로 구현했다.
김보미 차장은 “시스템 도입으로 반복적인 자료 취합과 보고 업무를 줄이는 동시에 기상 변화 등에 따른 연료 공급 차질에 보다 신속하게 대응할 수 있게 됐다”고 설명했다.
서부발전은 내년부터 자체 개발한 시스템을 다른 발전사와 공유하는 방안을 추진한다. 이를 통해 발전업계 전반의 연료 수급관리 효율을 높이고 AI 기반 업무혁신 성과를 확산할 계획이다.
이정복 사장은 “자체 개발 과정에서 축적한 기술과 경험을 발전업계와 공유해 공공부문의 인공지능 전환 확산에도 힘을 보태겠다”고 강조했다.
광주=
이준희 기자 jhlee@etnews.com
