수직농장 에너지 소비 절감을 위한 AI 기반 환경제어 시스템 및 신재생에너지 연동

미래 농업의 대안, 수직농장의 에너지 효율 과제

기후변화, 도시화, 농경지 감소, 식량 안보 위협 등 현대 사회가 직면한 복합적인 문제에 대응하기 위한 미래 농업의 대안으로 수직농장(vertical farm)이 급부상하고 있습니다. 수직농장은 도심의 건물 내부나 유휴 공간을 활용하여 다단으로 작물을 재배하는 시스템으로, 연중 안정적인 작물 생산, 물 사용량 절감, 농약 사용 최소화, 운송 거리 단축 등 다양한 장점을 지닌다. 그러나 인공광원(주로 LED), 냉난방, 환기 등 작물 생육에 필요한 최적 환경을 인위적으로 조성하고 유지해야 하므로 에너지 소비량이 매우 높습니다는 치명적인 단점을 안고 있습니다. 이는 수직농장의 경제성을 저해하고 환경적 지속 가능성에 대한 의문을 제기하는 주요 요인으로 작용합니다. Energy and Buildings와 같은 에너지 및 건축 환경 분야의 저명 학술지들은 이러한 문제 해결을 위해 건물 에너지 효율화 및 지능형 제어 시스템 개발에 많은 연구를 집중하고 있습니다.

본 연구는 수직농장의 핵심 과제인 과도한 에너지 소비 문제를 해결하기 위해, 인공지능(AI)을 기반으로 하는 지능형 환경제어 시스템을 개발하고 이를 신재생에너지 시스템과 효과적으로 연동하는 방안을 모색하고자 합니다. 구체적으로는 수직농장 내부의 다양한 센서 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하여 냉난방, 인공광, 환기 시스템을 작물 생육에 최적화된 수준으로 정밀하게 제어함으로써 불필요한 에너지 낭비를 최소화합니다. 동시에, 태양광 발전과 같은 신재생에너지원을 수직농장 에너지 공급 시스템에 통합하고, AI 기반 에너지 관리 시스템(EMS)을 통해 생산-소비-저장 간의 효율적인 연계를 구축하여 운영비 절감 및 탄소 배출량 감축에 기여하는 것을 목표로 합니다.

수직농장 에너지 소비의 주요 요인 및 기존 제어 방식의 한계

수직농장의 에너지 소비는 주로 다음 세 가지 시스템에서 발생합니다.

인공광 시스템 (LED 조명): 식물의 광합성에 필요한 빛을 공급하는 LED 조명은 수직농장 전체 에너지 소비의 상당 부분(일반적으로 40~60%)을 차지합니다. 작물의 종류, 생육 단계, 재배 밀도에 따라 필요한 광량, 광질, 광주기가 다르지만, 기존 시스템은 이를 정밀하게 반영하지 못하고 과도한 조명을 공급하는 경우가 많다.

냉난방 시스템 (HVAC): LED 조명에서 발생하는 열, 외부 기온 변화, 작물의 증산 작용 등으로 인해 수직농장 내부 온습도는 끊임없이 변동합니다. 이를 작물 생육에 적합한 범위로 유지하기 위해 냉방 및 난방 시스템이 가동되며, 특히 밀폐된 다단 구조로 인해 열 축적이 쉬워 냉방 부하가 크게 발생합니다.

환기 및 공기 순환 시스템: 작물의 호흡에 필요한 이산화탄소(CO₂) 공급, 과도한 습도 제거, 공기 정체 방지 및 온도 균일성 유지를 위해 환기 및 공기 순환 팬이 지속적으로 가동됩니다.

기존 수직농장의 환경제어 방식은 주로 설정값 기반의 온-오프(On-Off) 제어나 비례-적분-미분(PID) 제어와 같이 비교적 단순한 알고리즘에 의존하는 경우가 많다. 이러한 방식은 다음과 같은 한계점을 지닌다.

실시간 변동성 대응 미흡: 외부 기상 조건, 작물 생육 상태 변화, 내부 장비 발열량 변화 등 실시간으로 변하는 다양한 요인들을 능동적으로 반영하여 제어하기 어렵다.

시스템 간 상호작용 고려 부족: 조명, 냉난방, 환기 시스템은 서로 에너지 소비 및 환경 조건에 영향을 미치지만, 개별 시스템의 독립적인 제어로 인해 전체 에너지 효율 최적화에 한계가 있습니다.

과도한 안전 마진 설정: 예측 불확실성으로 인해 필요 이상의 에너지 소비를 유발하는 과도한 설정값을 유지하는 경향이 있습니다.

에너지 비용 및 부하 패턴 미반영: 전력 요금이 저렴한 시간대나 신재생에너지 발전량이 많은 시간대를 고려한 능동적인 부하 조절 기능이 부족합니다.

 

 AI 기반 지능형 환경제어 시스템 개발

이러한 기존 제어 방식의 한계를 극복하고 에너지 효율을 극대화하기 위해 AI 기술을 활용한 지능형 환경제어 시스템 개발이 필수적입니다.

데이터 수집 및 전처리:

수직농장 내외부에 설치된 다양한 센서(온도, 습도, CO₂, 조도, 작물 생육 이미지 센서, 전력량계 등)로부터 실시간 환경 데이터 및 에너지 소비 데이터를 수집합니다.

수집된 빅데이터는 노이즈 제거, 결측치 처리, 정규화 등의 전처리 과정을 거쳐 AI 모델 학습에 적합한 형태로 가공됩니다.

AI 모델 개발 및 학습:

예측 모델: 과거 데이터를 기반으로 미래의 내부 환경 변화(온도, 습도 예측), 작물 생육 상태 예측, 에너지 소비량 예측 등을 수행하는 모델을 개발합니다. 주로 시계열 분석(ARIMA, LSTM 등), 머신러닝(SVR, Random Forest 등) 알고리즘이 활용됩니다.

최적 제어 모델: 예측된 정보를 바탕으로 에너지 소비를 최소화하면서 작물 생육에 최적의 환경을 유지할 수 있는 각 설비(조명, HVAC, 환기)의 최적 운영 파라미터(설정값, 가동 시간 등)를 도출하는 모델을 개발합니다. 강화학습(Reinforcement Learning, 예: Q-learning, DDPG), 유전 알고리즘(Genetic Algorithm), 모델 예측 제어(Model Predictive Control, MPC) 등이 효과적으로 적용될 수 있습니다.

AI 모델은 지속적인 데이터 유입과 실제 운영 결과를 통해 학습하고 성능을 개선하는 자가 학습(self-learning) 기능을 갖추도록 설계합니다.

통합 제어 시스템 구축:

개발된 AI 모델을 기반으로 조명, 냉난방, 환기 시스템을 통합적으로 제어하는 플랫폼을 구축합니다.

각 시스템 간의 상호 영향을 고려하여 실시간으로 최적의 운영 전략을 수립하고 명령을 전달합니다. 예를 들어, 조명 시스템의 발열량을 예측하여 냉방 부하를 사전에 조절하거나, 환기 시스템 가동 시 외부 공기 상태를 고려하여 냉난방 에너지 손실을 최소화하는 방식입니다.

 

신재생에너지 시스템 연동 및 지능형 에너지 관리

AI 기반 환경제어 시스템의 에너지 절감 효과를 극대화하고 수직농장의 지속 가능성을 높이기 위해서는 신재생에너지 시스템과의 효과적인 연동이 필수적입니다.

신재생에너지원 도입:

태양광 발전(PV): 수직농장 건물 지붕이나 외벽, 또는 인근 부지에 태양광 패널을 설치하여 전력을 생산합니다. 특히, 낮 시간대 조명 및 냉방 부하와 발전 패턴이 유사하여 효과적인 연계가 가능합니다.

지열 에너지: 지하의 일정한 온도를 활용하여 냉난방 시스템의 효율을 높일 수 있습니다.

기타: 소형 풍력, 바이오가스 발전 등 지역적 특성에 맞는 신재생에너지원 도입을 고려할 수 있습니다.

에너지 저장 시스템(ESS) 활용:

신재생에너지의 간헐성을 보완하고, 전력 요금이 저렴한 심야 시간대에 전력을 저장했다가 피크 시간대에 활용하거나, 발전량이 소비량을 초과할 때 잉여 전력을 저장하기 위해 배터리 기반의 ESS를 도입합니다.

AI 기반 지능형 에너지 관리 시스템(EMS) 구축:

AI EMS는 신재생에너지 발전량 예측, 수직농장 부하 예측, 전력 시장 가격 예측, ESS 충방전 상태 등을 종합적으로 고려하여 에너지 흐름을 최적으로 관리합니다.

주요 기능:

수요 반응(Demand Response, DR): 전력망의 피크 부하 시점에 수직농장의 에너지 소비를 능동적으로 감축하거나 부하를 이전하여 인센티브를 얻고 전력망 안정화에 기여합니다. AI는 DR 발령 시 작물 생육에 미치는 영향을 최소화하면서 참여할 수 있는 최적의 부하 조절 전략을 수립합니다.

신재생에너지 발전량 최대 활용: 발전량이 많을 때는 ESS 충전 또는 비필수 부하 가동을 늘리고, 발전량이 적을 때는 ESS 방전 또는 계통 전력 사용을 최적화합니다.

실시간 가격 연동 운영: 변동하는 전력 요금제에 맞춰 에너지 소비 패턴을 조절하여 운영 비용을 최소화합니다.

 

기대 효과 및 산업적 파급력

AI 기반 환경제어 시스템과 신재생에너지 연동을 통해 다음과 같은 혁신적인 효과를 기대할 수 있습니다.

획기적인 에너지 소비 절감 및 운영비 감축:

정밀한 환경제어를 통해 불필요한 에너지 낭비를 최소화하고, 신재생에너지 활용 및 지능형 에너지 관리를 통해 외부 전력 구매 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이는 수직농장의 경제성을 획기적으로 개선하는 핵심 요소입니다.

탄소 배출량 감축 및 환경 친화성 증대:

화석 연료 기반 전력 사용량을 줄이고 신재생에너지 활용도를 높임으로써 수직농장의 탄소 발자국을 크게 줄여 기후변화 대응에 기여합니다.

작물 생산성 및 품질 향상:

AI 기반 제어 시스템은 작물 생육 단계별 최적 환경을 정밀하게 제공하여 생육 속도를 높이고, 균일한 품질의 작물을 안정적으로 생산하는 데 기여합니다.

에너지 자립도 향상 및 전력망 안정화 기여:

자체적인 에너지 생산 및 저장 능력을 갖춤으로써 외부 전력망에 대한 의존도를 낮추고, 수요 반응 참여를 통해 전력망 안정화에도 기여할 수 있습니다.

관련 산업 발전 촉진:

AI, 빅데이터, IoT, 신재생에너지, 스마트팜 등 첨단 기술의 융복합을 통해 새로운 시장을 창출하고 관련 산업의 기술 발전을 견인할 수 있습니다. Energy and Buildings와 같은 학술지의 연구는 이러한 기술 융합의 최전선을 보여줍니다.

 

지속 가능한 스마트 수직농장의 미래를 열다

수직농장의 높은 에너지 소비는 상용화와 확산의 가장 큰 걸림돌이었으나, AI 기반 지능형 환경제어 시스템과 신재생에너지 시스템의 효과적인 연동은 이러한 문제를 해결할 수 있는 강력한 해법을 제시합니다. 데이터 기반의 정밀한 환경 관리로 에너지 낭비를 최소화하고, 청정에너지 활용을 극대화함으로써 수직농장은 경제성과 환경적 지속 가능성을 동시에 확보할 수 있습니다.

본 연구에서 제안하는 시스템은 단순히 개별 기술의 조합을 넘어, 수직농장을 하나의 지능적인 에너지 생태계로 전환시키는 것을 목표로 합니다. 이를 위해서는 센서 데이터의 표준화, AI 모델의 신뢰성 및 강인성 확보, 다양한 신재생에너지원과의 유연한 통합 기술 개발, 그리고 경제성 분석을 통한 실증 연구가 지속적으로 이루어져야 합니다. 정부의 정책적 지원과 산업계의 적극적인 투자 또한 필수적입니다.

궁극적으로 AI와 신재생에너지가 결합된 스마트 수직농장은 안정적인 식량 공급, 자원 효율성 증대, 도시 환경 개선에 기여하며 미래 농업의 지속 가능한 발전을 이끄는 핵심 동력이 될 것입니다. 이는 단순한 농업 기술의 혁신을 넘어, 에너지, 환경, 도시 문제를 통합적으로 해결하는 미래 지향적인 솔루션으로 자리매김할 것으로 기대됩니다.