디지털 트윈이 재생 에너지의 미래를 주도한다

수세기 동안 우리는 석유와 가스 자원을 활용해 전기를 생산하고, 차량 및 항공기를 동력으로 사용했으며, 고무, 플라스틱, 비료 및 의약품을 포함한 다양한 제품의 기반이 되어 왔습니다.

이러한 비재생 천연 자원은 탄소와 수소로 구성되어 있으며 전 세계 전력 생산의 약 84%를 차지합니다. 그러나 이러한 한정된 기존 자원의 광범위한 사용은 오염과 환경 파괴를 초래했습니다.

석유와 가스를 추출하고 연소함으로써 유독성 온실 가스와 유해 오염 물질을 배출하고, 이는 기후 변화와 지구 온난화를 촉진하며 인간 건강과 생태계에 영향을 미칩니다.

석유와 가스 자원으로 인한 지구에 대한 심각한 부정적 영향을 해결하기 위한 핵심 방안은 화석 연료에서 재생 에너지로 전환하는 것입니다.

재생 에너지는 날씨와 지리적 위치와 같은 환경적 자원에서 추출됩니다. 이는 무배출 친환경 에너지입니다.

태양광, 풍력, 수력, 지열, 바이오매스 에너지는 지속 가능한 재생 에너지의 가장 대표적인 예시입니다.

지난 10년 동안 전 세계는 이러한 재생 에너지로 전환하여 녹색 에너지 전환을 추진해 왔으며, 그 결과 다양한 분야에서 사용이 꾸준히 증가하고 있습니다.

국제 에너지 기구(IEA)에 따르면, 전력·열·운송 부문에서의 재생 에너지 소비는 2024년부터 2030년 사이에 약 60% 증가할 것으로 전망되며, 이는 최종 에너지 소비에서 재생 에너지 비중을 2023년 13%에서 2030년 거의 20%로 끌어올릴 것입니다.

환경에 이롭지만, 이러한 자연 자원을 전력 생산, 에너지 저장 및 운송에 통합하려면 계절과 위치와 같은 외부 요인에 크게 의존하고 간헐적인 특성 때문에 자체적인 도전 과제가 따릅니다. 이러한 의존성은 에너지 저장 시스템을 필요로 합니다.

재생 에너지에는 초기 인프라 비용이 높으며, 전력 생산 속도도 느리다는 단점이 있습니다.

그 결과, 기존 에너지원이 여전히 대부분의 전력 생산에 사용되고 있습니다. 이는 이러한 과제들을 보다 효과적으로 해결하기 위해 새로운 전략과 기술이 필요함을 의미합니다. 즉, 재생 에너지 시스템의 설계, 생산 및 서비스 단계에서 각 시스템 파라미터의 동작을 이해하고 연구하며 분석해야 합니다. 여기서 디지털 트윈(DT) 기술이 등장합니다.

이 기술은 적응형 모델을 활용해 물리 시스템의 실시간 성능을 디지털 환경에서 시뮬레이션함으로써 잠재적인 시스템 고장을 예측하고 방지하는 데 도움을 줍니다. 

물리에서 디지털로: 가상 복제의 등장

디지털 트윈은 물리적 실제 객체, 사람, 시스템 또는 프로세스의 가상 표현 또는 복제본에 불과합니다. 물리적 대응물을 반영하기 위해 디지털 복제본은 센서, 시뮬레이션 및 머신러닝을 통해 수집된 실시간 데이터를 사용합니다.

이는 다양한 시나리오에서 물리 자산의 행동을 모니터링, 분석 및 예측할 수 있게 하여 더 나은 결정을 내릴 수 있게 합니다.

이러한 디지털 트윈이 복잡한 시스템을 복제하고 상호작용할 수 있는 능력은 산업 전반에서 큰 가치를 창출했으며, 효율성 향상, 비용 절감 및 혁신적인 솔루션 개발을 주도하고 있습니다.

맥킨지 추정에 따르면, 디지털 트윈 기술의 글로벌 시장 규모는 2027년까지 735억 달러에 이를 것이며, 향후 5년간 연간 60% 성장할 것으로 예상됩니다.

‘디지털 트윈’이라는 용어는 2010년 NASA의 John Vickers가 채택했지만, 그 핵심 아이디어는 훨씬 이전에 존재했습니다. 이 우주 기관은 1960년대에 우주 탐사 임무에 사용하기 위해 해당 기술을 개발했습니다.

하지만 2002년에 Michael Grieves 박사가 이 개념을 공식적으로 발표하고 제조업에 적용했습니다. 이 개념은 세 가지 핵심 부분으로 나뉘었습니다: 실제 물리적 공간, 해당 물리적 부분의 가상 공간, 그리고 두 공간을 연결하는 링크.

수년 후인 2011년에 미국 공군은 항공기 설계와 피로 및 유지보수를 예측하기 위해 디지털 트윈을 개발했습니다. 이후 이 기술은 항공우주, 운송, 해운, 제조, 의료 및 석유·가스 분야 등 다양한 분야로 확산되었습니다.

재생 에너지 분야에서 디지털 트윈의 주요 기능은 현장 센서에서 데이터를 수집하여 물리 시스템의 작동을 가상 환경에서 재현하는 것입니다.

각 재생 에너지 시스템 유형마다 수명 주기 단계별로 디지털 트윈을 생성하여 특정 작업을 수행하도록 할 수 있습니다. 이는 각 구성 요소의 형상, 기상 데이터, 과거 문제, 과거 예측, 실험 및 실무 데이터, 실시간 데이터를 포함한 방대한 데이터가 필요함을 의미하며, 이로 인해 해당 분야에서 디지털 트윈의 적용은 복잡하고 도전적입니다.

사실, 재생 에너지 시스템에서 디지털 트윈의 적용은 아직 충분히 탐구되지 않았습니다.

따라서 이번 새로운 연구는 이 분야에서 개념을 심층적으로 탐구합니다. 샤르자 대학 연구원들은 AI 기반 디지털 트윈을 청정 에너지 전환을 가속화하는 도구로서 심도 있게 조사했습니다.

그들의 논문에서 연구원들은 재생 에너지 시스템에서 디지털 트윈 기술의 아키텍처, 기능, 수명 주기 및 적용 사례를 철저히 검토했습니다.

이를 위해 그들은 AI, 머신러닝(ML) 및 자연어 처리(NLP)를 활용해 방대한 원시 데이터를 평가하고 구조화된 패턴 및 새로운 트렌드에 대한 의미 있는 통찰을 도출했습니다.

이 연구를 통해 기술의 잠재력을 활용해 효율성과 지속 가능성을 향상시키면서 데이터 부족, 복잡한 생물학적 프로세스, 노후 장비 모델링 및 환경 변동성이라는 과제를 해결하고자 합니다.

녹색 전환 최적화: AI 기반 디지털 트윈의 약속 & 과제

전 세계가 탄소 배출량 감소와 기후 변화 대응에 어려움을 겪으면서, 연구자들은 AI 기반 디지털 트윈을 활용해 에너지의 미래를 재구성하고 있습니다.

연구자들에 따르면, 물리 세계의 이러한 디지털 표현은 재생 에너지의 생산, 관리 및 최적화를 혁신하여 화석 연료에서의 전환을 가속화할 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 눈에 띄는 제한점을 극복해야 합니다.

연구자들은 “디지털 트윈은 재생 에너지 시스템 최적화에 매우 효과적”이라고 언급했지만, 각 재생 에너지 원은 고유한 과제를 제시하여 “에너지 생산 및 관리 개선에 대한 큰 약속에도 불구하고 디지털 트윈 기술의 성능을 제한할 수 있다”고 지적했습니다.

따라서 해당 주제에 대한 기존 문헌을 광범위하게 검토한 후, 디지털 트윈이 이 분야에서 어떻게 활용되고 있는지를 조사하면서 연구 격차를 인식하고 가이드라인을 제시했으며, 재생 에너지 분야에서 디지털 트윈 기술을 최대한 활용하기 위해 해결해야 할 문제들을 다루었습니다.

또한 연구 로드맵을 제공하여 과학자들이 기술의 신뢰성과 정밀성을 향상시킬 수 있도록 돕습니다.

그들의 연구에서는 디지털 트윈의 중요한 장점¹과 다양한 재생 에너지 시스템 전반에 걸친 제한점을 정의했습니다. 연구원들이 제시한 권고사항은 계산 능력 확대, 모델링 기법 향상, 데이터 수집 방법 개선에 초점을 맞추어 디지털 트윈이 의사결정 및 시스템 최적화를 위한 정확하고 신뢰할 수 있는 통찰을 제공하도록 하는 것입니다.

풍력 에너지

풍력 에너지는 바람의 힘을 이용해 전기를 생산합니다. 2024년에는 전 세계 전력 생산에 대한 기여도가 8.1%까지 증가했습니다. 이는 이십 년 말까지 두 번째로 큰 태양광 PV에 이어 전 세계 재생 전력 생산의 주요 원천이 될 예정입니다.

풍력의 운동 에너지를 전기로 변환하기 위해 풍력 터빈은 육상 및 해상(고정식 또는 부유식) 모두에 설치됩니다.

주로 두 종류의 풍력 터빈이 사용됩니다. 수직축 풍력 터빈(VAWT)은 축 회전이 바람 흐름에 수직인 형태이며, 다른 하나는 수평축 풍력 터빈(HAWT)으로 바람 흐름과 평행하게 회전합니다.

HAWT는 최대량의 풍력을 포착하지만, 큰 변동이 없는 안정된 기류가 필요합니다. 반면 VAWT는 어느 방향의 바람도 포착하며, 난류가 있는 풍속이 낮은 지역에서도 작동하지만 발전 효율은 낮습니다.

여기서 디지털 트윈을 활용하면 알 수 없는 파라미터를 예측하고 부정확한 측정을 수정할 수 있습니다.

하지만 환경 요인과 조건을 정확히 모델링하고 모니터링하는 데 어려움을 겪습니다. 원격 또는 해양 지역에서 수집된 데이터가 신뢰성이 낮고 데이터 격차가 존재해 디지털 트윈에 문제를 일으킵니다. 또한 노후 풍력 터빈의 핵심 요소인 기어박스 열화, 블레이드 침식, 전기 시스템 성능을 시뮬레이션하는 데 어려움을 겪습니다.

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태양광 에너지

재생 에너지 성장의 주요 동력은 태양광 에너지이며, 수년간 청정 에너지 생산에 가장 큰 기여를 해왔습니다. 2024년에는 전력량이 2,000 TWh를 초과했으며, 474 TWh를 추가해 6.9%의 비중을 차지했으며, 이는 20년 연속 가장 빠르게 성장하는 전력 원천이 되었습니다.

신규 전기의 가장 빠르게 성장하고 가장 큰 공급원은 태양광 에너지입니다. 햇빛은 광전지(PV)를 이용해 직접 전기로 변환됩니다. PV 패널, 즉 태양광 패널은 에너지를 전달하는 반도체로 만든 PV 셀을 포함하고 있습니다. 이 셀은 햇빛을 흡수해 태양 에너지를 전기로 변환합니다.

한편, 집광형 태양광(CSP)은 렌즈나 거울을 사용해 햇빛을 한 점에 집중시켜 전기를 간접적으로 생산하는 방식입니다.

태양광 에너지와 관련하여 디지털 트윈은 센서의 실시간 데이터를 활용해 효율과 출력 전력에 영향을 주는 핵심 요인을 찾습니다. 잠재력에도 불구하고, 대기 조건 변동으로 인해 성능을 정확히 예측하지 못합니다. 또한, 시간이 지남에 따라 패널 열화와 환경 영향 모니터링에 어려움을 겪어 정확도와 유용성이 저하됩니다.

풍력 에너지와 마찬가지로, 원격 또는 해양 지역에서의 데이터 수집이 희박하거나 신뢰성이 낮을 수 있습니다.

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지열 에너지

이 재생 에너지는 지구 중심부의 내부 열에서 추출되며, 전력 생산 외에도 난방 및 냉방에 사용됩니다. 재생 에너지 중 비중은 3% 미만입니다.

디지털 트윈은 특히 시추 과정을 포함한 지열 에너지 활용 전체 운영 과정을 시뮬레이션하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 비용 분석과 피로 예측을 용이하게 함으로써 운영에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

여기서 가장 큰 과제는 고품질 데이터의 제한된 가용성으로, 이는 지구 표면 아래의 지질 불확실성과 조건을 시뮬레이션하는 기술의 능력을 저해합니다. 또한, 열 전달 및 유체 흐름과 같은 지열 시스템의 복잡한 장기 거동을 디지털 트윈이 모델링하기 어렵습니다.

수력 에너지

수력 에너지는 물의 흐름을 이용해 전력을 생산합니다. 중력과 고도의 효과를 활용합니다.

2024년, 수력은 재생 에너지 기술 중 전 세계 전력 생산의 대부분을 차지했습니다. 그러나 이 단일 가장 큰 재생 원천의 14% 비중은 IEA에 의해 예상됨으로, 태양광 PV와 풍력 사용 증가로 수력이 덜 두드러지면서 2030년까지 1% 감소할 것으로 보입니다. 여전히 새로운 프로젝트가 활성화됨에 따라 성장할 것으로 기대됩니다.

수력 에너지는 높은 건설 비용과 물 품질 악화, 동물 서식지에 부정적인 영향을 미칩니다.

디지털 트윈은 수력 에너지 시스템을 시뮬레이션해 영향을 미치는 요인을 파악하는 데 적용될 수 있습니다. 오래된 발전소에서는 작업자 피로가 생산성에 미치는 영향을 완화하는 데 도움이 됩니다. 3D 레이저 스캔은 비용 효율적인 피로 구조물을 감지하는 데 사용됩니다.

하지만 과제는 데이터 부족, 노후 인프라 성능, 복잡한 수류 변동성을 정확히 모델링하는 것과 환경 및 생태적 제약을 모니터링하는 것입니다.

바이오매스 에너지

이 유형의 에너지는 동물 및 식물의 분해된 유기 물질에서 추출됩니다. 메탄, 농업 작물, 식물성 기름, 동물 분뇨 및 도시 고형 폐기물과 같은 다양한 고체, 액체 및 기체 원료에서 추출될 수 있습니다.

AI 기반 모델은 연소기와 같은 전체 공정 및 플랜트 설비에 대한 깊은 이해를 제공함으로써 바이오매스 에너지의 기능과 운영을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

하지만 이 재생 에너지 시스템에 적용될 경우, 디지털 트윈은 바이오매스 전환 및 생물학적, 생화학적, 열화학적 과정을 정확히 모델링하는 데 어려움을 겪습니다. 또한 바이오매스 에너지 생산 체인의 전체 공급을 시뮬레이션하는 데도 과제가 있습니다.

디지털 트윈 기술에 투자하기

이 분야의 투자 기회를 살펴보면, PTC Inc. (PTC )는 디지털 트윈 핵심에 집중하고 강력한 시장 실적을 보이며 눈에 띕니다. 이 글로벌 소프트웨어 기업은 제조 및 제품 기업이 물리적 제품을 설계, 제조 및 서비스하는 방식을 디지털 방식으로 전환하도록 지원합니다.

PTC Inc. (PTC )

PTC의 제품군에는 엔터프라이즈 제품 수명 주기 관리 소프트웨어인 Windchill, CAD/CAM/CAE로 제품을 구축하는 Creo, 최신 개발을 위한 ALM 소프트웨어 Codebeamer, 서비스 관리를 위한 자산 중심 ServiceMax, 클라우드 네이티브 PLM 플랫폼 Arena, 클라우드 네이티브 CAD 플랫폼 Onshape, 산업 데이터를 접근·제어하는 Kepware, 산업용 사물인터넷(IIoT) 애플리케이션을 구축·배포하는 ThingWorx, 확장 가능한 엔터프라이즈 AR 플랫폼 Vuforia, 서비스 부품 관리를 위한 Servigistics, 그리고 효율적으로 콘텐츠를 생성·관리·전달하는 Arbortext가 포함됩니다.

PTC의 디지털 트윈은 재생 에너지 분야에서도 활용되었습니다.

몇 년 전, 프랑스 기반 에너지 그룹 ENGIE는 산업 자산 전환을 지원하기 위해 가상 용광로를 개발하기 위해 PTC와 협력했습니다. 한편 EDF는 ThingWorx와 Vuforia를 사용해 운영을 모니터링하고, 직원 교육을 개선하며, 원자력 발전소 시스템의 핵심 유지보수 작업을 시뮬레이션했습니다. Howden은 석유·가스 및 전력 생산에 사용되는 압축기와 팬을 향상시키기 위해 이 기술을 적용했습니다.

시장 실적 측면에서 PTC의 주가는 사상 최고치(ATH)인 $219를 넘어섰으며, 연초 대비 16.83% 상승하고 4월 이후 57.5% 상승했습니다. 이에 따라 EPS(TTM)는 4.24, P/E(TTM)는 50.64입니다.

2025 회계연도 3분기에, 보고했으며 영업 및 자유 현금 흐름이 14% 성장해 8억 5천만 달러에 달했습니다.

PTC의 사장 겸 CEO인 Neil Barua는 “3분기는 PTC에게 또 다른 견고한 실행 분기였으며”, CAD, PLM, ALM, SLM 및 SaaS 분야에서 새로운 제품 제공 및 향상을 통해 진전을 이루었다고 밝혔습니다.

이 분기 동안 회사는 20억 달러 승인 중 7,500만 달러 규모의 주식 재매입을 진행했습니다.

이번 주에 PTC는 NVIDIA와의 협업을 확대하여 NVIDIA (NVDA ) Omniverse 기술을 Creo와 Windchill에 통합한다고 발표했으며, 이를 통해 기업이 제품 품질을 향상하고 개발을 가속화하며 전체 수명 주기에 걸쳐 복잡한 제품에 대해 보다 효율적으로 협업할 수 있도록 지원합니다.

Barua는 “오늘날 가장 첨단 제품—AI 하드웨어에서 산업 기계에 이르기까지—은 그 어느 때보다 복잡하고 통합적이며 엔지니어링 집약적입니다.”라며, 이번 협업을 통해 “고객이 실시간 몰입형 시뮬레이션 환경에서 설계 및 구성 데이터를 통합할 수 있는 능력을 제공한다”고 말했습니다.

올해 초, PTC는 ServiceMax AI를 출시했으며, 이는 장비 데이터, 서비스 이력 등 전체 기록을 활용해 조직이 워크플로를 현대화하고 현장 서비스 기술자가 더 적은 시간에 더 많은 작업을 수행하도록 돕습니다.

최신 PTC Inc. (PTC) 주식 뉴스 및 개발

디지털 트윈 및 청정 에너지에 대한 최종 생각

디지털 트윈 기술은 재생 에너지 시스템을 최적화하는 효과적인 도구로 부상했습니다. 효율성 극대화, 예측 및 시스템 통합에 대한 잠재력은 부인할 수 없지만, 동시에 단점도 존재합니다.

데이터 가용성 문제를 극복하고 복잡한 모델링 환경을 관리하며 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 구축함으로써만 진정한 채택이 이루어질 수 있습니다.

따라서 세계가 탄소 배출을 줄이고 기후 변화를 방지하기 위해 재생 에너지로 전환함에 따라, 디지털 트윈은 차세대 녹색 에너지 시대를 정의할 것입니다.

참고 문헌:

1. Semeraro, C., Aljaghoub, H., Al-Ali, H.K.M.H., Abdelkareem, M.A., & Olabi, A.G. “미래 활용: 재생 에너지에서 디지털 트윈 응용 및 함의 탐구.” Energy Nexus, vol. 18, 1 2025년 6월, p. 100415. ScienceDirect. https://doi.org/10.1016/j.nexus.2025.100415