도심항공교통(UAM) 전력 수요 예측과 도심 전력망 대응

 

1. UAM 상용화에 따른 전력 수요 구조의 변화

도심항공교통(UAM: Urban Air Mobility)의 상용화는 전기 기반 교통수단의 확장을 의미하며, 그에 따라 도시 내 에너지 인프라, 특히 전력 공급 체계에 새로운 형태의 수요 곡선을 만들어낸다. eVTOL 기체는 리튬이온 혹은 전고체 배터리를 기반으로 하며, 기체 1대당 완전 충전 시 평균 200 kWh의 전력이 소모될 것으로 추정된다.

따라서 도심 버티포트당 1일 200회 이상의 충전이 이뤄질 경우, 하나의 버티포트가 하루에 최소 2~4MWh 이상의 전력을 소비하게 된다. 이러한 수치는 기존 도심 상권이나 일반 교통시설의 전력 수요와는 비교 불가한 수준이며, 특히 오전 출근시간(7시), 오후 퇴근시간(19시)에 수요가 집중될 가능성이 크기 때문에 기존 도심 전력망에 심각한 피크로드 압력을 줄 수 있다. 또한 이 같은 수요는 도시 중심지가 아닌 항공 네트워크 중심으로 재배치된 분산 전력 수요이기 때문에, 기존 전력계획상 고려되지 않았던 새로운 부담 요소로 작용할 수 있다.

예를 들어, 서울 시내에 20개의 버티포트가 구축되고, 각 버티포트가 일 평균 150회의 UAM 운항을 지원하게 될 경우, 서울 내 일일 전력 수요는 약 12,000회 충전 × 300 kWh = 3.6 GWh 이상으로 증가할 수 있으며, 이는 하루에 중형 원자력발전소의 출력 중 5~7% 수준에 달하는 부담으로 작용하게 된다.

 

2. 수요 예측을 위한 데이터 기반 모델링 방안

정확한 전력 수요 관리는 예측 기반 의사결정 시스템이 전제 되어야 하며, 이를 위해서는 AI 및 시뮬레이션 모델 기반의 수요 예측 플랫폼을 구축해야 한다. UAM 운항 스케줄, 날씨, 이벤트, 요일, 시간대별 탑승률 등 복합 데이터를 반영한 다중 변수 기반의 수요 예측 알고리즘(Multivariate Forecasting)을 적용해야 하며, 도시별 교통패턴과 통신데이터, 항공관제 정보와 연동된 통합 시뮬레이터가 필요하다.

예측 모델은 일반적으로 시계열 예측 모델(ARIMA, LSTM, Prophet)을 기반으로 하되, Agent-Based Simulation(에이전트 기반 시뮬레이션)을 병행함으로써, 버티포트 운영자, 항공사, 이용자 행태 데이터를 반영한 시나리오 기반 부하 시뮬레이션이 가능해진다. 또한 AI 모델에 실시간 운항 정보를 피드백 루프 형태로 제공함으로써, 초단기(분 단위), 단기(시간 단위), 중기(일 단위) 전력 수요를 예측해 운영 최적화에 반영하는 것도 가능하다. 

실제로 미국 NASA와 GE Aviation이 협력하여 개발 중인 Urban Air Power Demand Estimation Tool은 시카고, 뉴욕, 로스앤젤레스 등 도심 밀집 지역을 대상으로 시간대별 충전 피크 시뮬레이션, 충전소 간 로드 밸런싱, 버티포트 에너지 자립률 예측까지 정교한 결과를 산출하고 있으며, 이러한 기술은 한국형 UAM 인프라 설계에도 큰 참고가 될 수 있다.

 

3. 도심 전력망 대응 전략: 분산형, 재생에너지, ESS 연계

도심항공교통 전력 수요에 대응하기 위해서는 기존 도심 송배전망에 대한 확장뿐 아니라, 새로운 형태의 분산형 전력 공급 인프라가 필요하다. 버티포트 인근에 신재생에너지 기반의 소규모 발전설비를 구축하거나, 전기차 충전소와 통합된 하이브리드 충전 허브를 조성함으로써 전력망의 외부 의존도를 낮추는 것이 현실적이다. 

또한 에너지저장장치(ESS)의 도입은 도심 전력망 피크를 완화하는 데 중요한 열쇠가 된다. 예측 모델에 따라 정해진 피크 시간 전에 미리 ESS에 충전해두고, 실제 수요가 집중될 때 이를 활용함으로써 실시간 급전 부담을 줄이는 구조다. 특히 태양광이나 풍력과 연계된 ESS는 UAM의 친환경 운항 요구와도 부합한다. 도심 전력망 자체도 버티포트와 연계한 마이크로그리드(Microgrid) 설계를 통해 부분적 자립을 이루는 구조가 요구된다.

이를 통해 예기치 못한 정전이나 수요 초과 상황에서도 운항에 차질이 없이 기체 충전이 가능한 인프라가 마련될 수 있다. 정부 차원에서는 전력공기업과 UAM 민간사업자 간 전력사용 요금 분류 신설, 충전 전력 사용 실적 기반 탄소저감 크레디트 부여 등 제도적 인센티브도 필요하다. 궁극적으로 UAM을 대중화하기 위해서는 '모빌리티 혁신 + 에너지 전략의 동시 업그레이드' 과제를 해결해야 하며, '수요 예측 → 전력망 설계 → 정책 제도화'를 연계한 종합 시나리오 수립이 절실하다.

 

<본문 요약>

• eVTOL의 대량 운항은 도시 전력 수요에 중대한 영향을 미치며, 시간대별 충전 집중으로 피크로드 부담이 증가할 수 있다.
• AI 기반 예측모델과 시뮬레이션 시스템은 수요 관리에 필수적이며, 실시간 피드백을 활용한 초단기 예측이 중요하다.
• 분산형 전원, ESS, 마이크로그리드 연계와 정책적 인센티브를 통해 안정적인 전력망 대응 전략이 가능하다.