AI와 위성 이미지로 완성한 중국 재생에너지 ‘전국 지도’

중국 베이징대학교 연구진과 알리바바의 연구기관인 다모아카데미(DAMO Academy)는 인공지능(AI)과 고해상도 위성 이미지를 결합해 중국 전역의 재생에너지 설비를 정밀하게 파악한 **전국 규모 인벤토리(시설 목록)**를 구축했다. 이 프로젝트는 방대한 위성 데이터를 자동 분석해 태양광 발전소와 풍력 터빈의 실제 위치를 식별한 것으로, 중국 언론에서는 이를 중국의 재생에너지 인프라를 한눈에 볼 수 있는 첫 전국 지도라고 평가했다.

AI와 위성 데이터로 만든 전국 재생에너지 지도

연구팀은 알리바바 다모아카데미가 개발한 자체 AI 모델을 클라우드 환경에서 실행해 0.5미터 해상도의 공개 위성 이미지 7.56TB를 처리했다. 이 데이터는 중국 전 국토를 커버하며, 다양한 지형과 환경 조건에서 시설을 식별하는 것이 기술적으로 큰 과제였다.

AI 기반 이미지 인식 시스템은 위성 사진에서 태양광 패널 배열이나 풍력 터빈 구조 같은 특징을 찾아내며, 그 결과 다음과 같은 전국 규모 데이터가 만들어졌다.

• 태양광 발전 시설 약 31만9천 개
• 풍력 터빈 약 9만1,600개
• 중국 **1,915개 현(縣)**에 걸친 설비 분포

연구 결과는 2026년 5월 20일 국제 학술지 Nature에 발표됐다.

베이징대 지구·우주과학대학의 류위(Liu Yu) 교수는 이 데이터가 중국의 재생에너지 구조를 “**신의 시점(God’s‑eye view)**에서 볼 수 있게 해준다”고 설명했다. 즉, 전국 단위에서 풍력과 태양광이 어디에 얼마나 설치되어 있는지 정밀하게 파악할 수 있다는 의미다.

왜 이런 데이터가 중요한가

지금까지 중국의 재생에너지 설비 통계는 지방정부 보고나 모델 추정에 의존하는 경우가 많아 공간적으로 불완전하거나 파편화된 정보라는 한계가 있었다. AI 기반 위성 분석은 실제 시설 위치를 직접 확인해 이러한 문제를 보완한다.

정확한 지리 데이터는 다음과 같은 분야에서 활용될 수 있다.

• 전력망 계획 및 송전망 최적화
• 발전량 변동을 고려한 전력 수급 조정
• 환경 영향 평가 및 에너지 정책 분석

또한 연구진은 이 데이터를 활용해 **‘풍력·태양광 상호 보완성’**을 분석했다. 일부 지역에서는 태양광이 낮 시간대에 강하고 풍력은 밤에 안정적으로 생산되는 경향이 있어, 지역 간 협력과 송전망 확장을 통해 재생에너지 활용률을 높일 수 있다는 것이다.

데이터센터 전력 수요와의 연결

이 연구가 특히 주목받는 이유는 AI와 데이터센터의 급증하는 전력 수요 때문이다. 중국은 재생에너지 발전과 디지털 인프라를 직접 연결하려는 정책도 추진하고 있다.

예를 들어 중국 닝샤 지역에서는 사막 지역의 태양광과 풍력 발전을 데이터센터에 직접 공급하는 대규모 프로젝트가 시작됐다. 이는 재생에너지로 컴퓨팅 인프라를 운영하려는 시도의 하나로 평가된다.

전국 단위의 재생에너지 지도는 이런 전략에서 중요한 역할을 한다. 어디에 풍력과 태양광 자원이 집중되어 있는지 파악하면 다음과 같은 결정에 도움을 줄 수 있기 때문이다.

• 신규 데이터센터 위치 선정
• 송전망 또는 에너지 저장 시설 투자
• 재생에너지 기반 전력 공급 확대

결국 AI와 위성 데이터를 결합한 이번 프로젝트는 단순한 지도 제작을 넘어 중국의 에너지 전환과 디지털 경제 확장 전략을 동시에 지원하는 데이터 기반 인프라로 평가된다.