‘에너지전환’과 에너지효율 개선
에너지전환이라는 말은 많이 들어봤을 것이다. 하지만 우리가 피부로 느끼기 시작한 지는 오래되지 않았다. 2015년 유엔기후협약 당사국 총회(COP21)에서 파리협정을 채택한 이후, 7년이라는 시간이 흘렀지만 2019년 스웨덴 환경운동가 ‘그레타 툰베리’의 간절한 외침에서 알 수 있듯이 우리의 대응은 충분하지 않은 것 같다.
이제는 각국에서도 위기감을 느껴 ‘2030 국가 온실가스 감축목표(NDC)’를 상향하고 있으며, 금융기관에서도 탄소를 많이 배출하는 기업들을 리스트로 관리하여 투자 부분에서 제외하고 있다. 또한 미국이나 EU는 탄소국경조정 등을 통해 탄소 배출이 많은 기업에 추가적인 비용을 부담시킬 예정이다.
이러한 상황에서 기업들이 생존하기 위해서 재생에너지 100%를 사용하는 RE100이나 에너지효율 개선 등을 통해 적극적으로 대응하고 있다. 특히나 우리나라는 제한된 지리적 요건을 가지고 있어 에너지효율 부분 투자가 무엇보다 중요하다. 산업 부분은 아직 세계적으로도 투자량이 많지 않아, 제조업이 대부분인 우리나라는 보다 적극적으로 이에 대한 대비가 필요하다.
에너지전환을 위한 디지털화와 에너지효율에의 기여
기업이 원하는 만큼 에너지효율 개선을 하기 위해서는 에너지 데이터와 에너지 시스템 디지털화가 무엇보다 중요하다. 데이터센터에서 굉장한 에너지효율 개선을 이루어 낸 구글의 사례에서 알 수 있듯이 정확한 데이터와 시스템이 구축되어야만 머신러닝, AI와 같은 기술을 도입하여 효과적인 에너지관리 및 효율 개선을 해낼 수 있다.
에너지 데이터와 시스템 구축을 위해서는 극복해야 할 두 가지 장애물이 있다. 첫 번째는 에너지 데이터수집과 통합이 어렵다는 점이며, 두 번째는 데이터를 통합하는 기술이 매우 어렵다는 것이다. 이러한 장애물을 극복하기 위해서는 단계적인 접근 방식이 필요하다. ①데이터 가시성 ②인프라·자산 가시성 ③운영 최적화 단계를 통하여 체계적인 에너지 데이터 시스템의 디지털화를 이루어 내야 한다.
또한, 현재 우리 회사에서 에너지 시스템 디지털화가 정말 필요한지에 대해 고민해보고 원가절감 수준은 얼마나 될지에 대한 고민도 함께해보아야 할 것이다. 만약 이러한 대규모 프로젝트가 비용과 시간 문제로 어렵다면 에너지효율 개선을 도와주는 EEaaS(Energy Efficiency as a Service)와 같은 서비스를 활용하는 것도 하나의 방법이 될 수 있을 것이다.
