AI 자동 부하관리로 EV 플릿 충전, 증설 없이 늘리는 법

연말이 되면 플릿 운영팀의 일정이 더 빡빡해집니다. 물량은 늘고, 차량 가동률은 떨어지면 안 되고, 에너지비용 정산은 깐깐해지죠. 그런데 2025년 겨울의 더 큰 변수는 따로 있어요. EV 전환 속도는 빨라지는데, 충전 인프라 증설은 여전히 느리다는 겁니다.

많은 현장이 똑같은 벽을 만납니다. “충전기를 더 깔고 싶다 → 전기실/수전 용량이 부족하다 → 한전(또는 유틸리티) 증설을 기다려야 한다 → 예산과 일정이 깨진다.” 여기서 빠져나오는 현실적인 해법이 **AI 기반 자동 부하관리(Automated Load Management, ALM)**입니다. 핵심은 단순합니다. 있는 전력 안에서 더 많은 차량을 충전하는 방식이죠.

이 글은 EV 플릿 충전 이야기를 하면서도, 우리 시리즈인 **“한국 반도체 산업의 AI 혁신 전략”**과 같은 결을 유지합니다. 이유는 명확합니다. 반도체 공장도, EV 차고지도 결국 제약 조건(용량·피크·품질) 아래에서 AI로 최적화해 성과를 내는 곳이니까요. 수율 최적화나 공정 제어를 해본 팀이라면 ALM의 구조가 낯설지 않을 겁니다.

자동 부하관리(ALM)가 해결하는 ‘진짜’ 문제

**ALM이 해결하는 건 “충전기 개수”가 아니라 “동시 전력 피크”**입니다. 플릿 충전에서 병목은 대부분 에너지 총량(kWh)이 아니라, 특정 시간대에 몰리는 **최대수요전력(kW, 피크)**이에요. 심야에 한꺼번에 꽂고, 출근 전까지 다 채우려고 하면 피크가 터집니다.

전통적인 접근은 이렇습니다.

• 수전/변압기/배전반 용량을 올린다
• 증설 공사를 한다
• 유틸리티 인입을 증설한다

문제는 시간과 비용이죠. 특히 인허가, 공사, 유틸리티 일정은 플릿 전환 로드맵보다 느린 경우가 많습니다. 반면 ALM은 기존 인프라의 한계치를 넘지 않도록 충전 전력을 실시간으로 분배합니다. 쉽게 말해, “모두에게 조금씩, 필요할 때 더 많이”를 자동으로 해주는 시스템입니다.

“그럼 충전이 느려지는 거 아닌가?”

느려질 수도 있습니다. 하지만 플릿은 개인차량과 다르게 **출발 시간(데드라인)**과 **필요 주행거리(필요 에너지)**가 비교적 명확합니다. ALM은 바로 그 특성을 활용해 *전체 성공률(정시 출발)*을 끌어올립니다.

ALM의 목표함수는 보통 이런 형태입니다.

• 데드라인까지 목표 SoC 달성
• 사이트 피크 제한(예: 1.1MW)을 절대 초과하지 않기
• 전기요금(수요요금/시간대 요금) 최소화
• 충전기/케이블 발열 등 장비 보호

이건 반도체에서 **공정 제어(Advanced Process Control)**가 하는 일과 닮았습니다. 공정 장비마다 제약이 있고, 레시피 목표가 있고, 공정창(window) 밖으로 나가면 품질이 깨지죠. ALM도 동일하게 “전력이라는 자원”을 품질(운행 가능 상태)로 바꿉니다.

AI 기반 ALM이 실제로 하는 일: 최적화 + 예측 + 제어

**AI 기반 ALM은 ‘스케줄러’이자 ‘피크 방지 컨트롤러’**입니다. 단순한 라운드로빈 분배가 아니라, 현장 데이터를 먹고 더 영리하게 움직입니다.

1) 예측: 오늘 밤에 전력이 얼마나 필요할까?

플릿 차고지에서 유용한 예측 입력은 생각보다 단순합니다.

• 차량별 도착 시간, 다음 출발 시간
• 현재 SoC, 배터리 용량(kWh)
• 내일 예상 주행거리(노선/배차)
• 외기 온도(겨울철 난방으로 에너지 증가)

연말·한파 시즌에는 난방과 배터리 컨디셔닝 때문에 필요 에너지가 체감상 10–30%까지 늘었다고 말하는 운영팀이 많습니다(현장 경험치). AI 예측이 의미를 가지는 구간이 바로 이런 계절성입니다.

2) 최적화: 누구를 먼저, 얼마나 세게 충전할까?

ALM은 제약 조건 최적화로 이해하면 가장 빠릅니다.

• 제약: 사이트 최대 전력, 충전기 정격, 패널 용량, 상(phase) 불균형, 수요요금 기준
• 목적: 정시 출발률 극대화 + 비용 최소화

이때 AI는 흔히 다음 중 하나로 구현됩니다.

• 규칙 기반 + 선형/정수 최적화(운영 안정성이 좋음)
• 강화학습/휴리스틱(복잡한 경우에 유리하지만 검증이 중요)
• 예측 모델 + 모델 예측 제어(MPC)

반도체 제조에서 설비 예지보전이 “고장 나기 전에 멈추자”라면, ALM은 “피크가 나기 전에 분배하자”입니다. 둘 다 사고가 나기 전에 제어하는 게 본질입니다.

3) 제어: 실시간으로 흔들리는 현장을 따라간다

플릿 운영은 계획대로만 흘러가지 않습니다.

• 차량이 늦게 들어온다
• 어떤 차량은 충전 속도가 떨어진다(온도, BMS 제한)
• 급행 투입으로 출발 시간이 당겨진다

ALM은 이런 변동을 반영해 분 단위로 재계산하고, 충전 전력을 재할당합니다. “한 번 짜고 끝”인 스케줄링이 아니라 계속 업데이트하는 운영형 AI에 가깝습니다.

그리드 증설 없이 충전기 설치를 늘리는 이유(그리고 한계)

현장 관점에서 가장 강력한 메시지는 이거예요.

ALM은 ‘연결 용량’보다 ‘설치 용량’을 크게 가져갈 수 있게 만든다.

공식적으로는 안전·법규를 지키면서 가능한 범위에서입니다. 원문에 나온 사례처럼 1.1MW 연결에 1.8MW의 충전기 설치가 가능했던 건, 동시에 1.8MW를 쓰지 않도록 제어했기 때문입니다.

비용 관점: CAPEX를 “필요할 때만” 쓴다

그리드 증설은 한 번에 큰돈이 나가는 경향이 있습니다. 반면 ALM은 소프트웨어/컨트롤러 중심이라 초기 CAPEX가 상대적으로 낮고, 확장도 단계적으로 하기 쉬워요.

• 증설 전 대기 기간을 줄여 EV 전환 일정을 지키는 효과
• 수요요금 피크를 누르는 방식으로 OPEX 절감 여지
• 충전기 설치를 “미래 수요까지 한 번에”가 아니라 “필요에 맞게”로 전환

다만 한계도 분명합니다.

• 데드라인이 촉박한 운영(예: 야간 주차 시간이 짧은 택시형 운영)
• 초고속 충전이 필수인 운영(짧은 턴어라운드)
• 애초에 연결 용량이 너무 낮은 사이트

이 경우에는 부분 증설 + ALM이 정답인 경우가 많습니다. 반도체 공장에서 공정 조건이 빡빡하면 “알고리즘만”으로 수율이 안 오르듯, 전력도 물리적 한계를 완전히 무시할 수는 없습니다.

NEC/인허가 관점: ‘AI 제어’는 증빙이 핵심이다

플릿 충전은 기술만으로 끝나지 않습니다. 전기 안전 규정과 인허가가 일정의 절반을 좌우하죠. 원문이 강조하는 포인트도 여기입니다. ALM을 쓰면 더 많은 충전기를 설치할 수 있지만, 그 전제는 합법·안전·검사 통과입니다.

제가 현장에서 자주 보는 실패 패턴은 이렇습니다.

• “소프트웨어가 알아서 막아줄 거예요”로 끝낸다
• 보호장치, 장애 시 페일세이프, 로깅 체계를 문서로 못 보여준다
• 권한·변경관리(누가 설정을 바꾸는지) 통제가 없다

ALM이 인허가 친화적으로 보이려면, 최소한 아래를 갖춰야 합니다.

• 하드 리밋(물리/전기적 제한) + 소프트 리밋(알고리즘 제한) 이중 안전
• 통신 장애/서버 장애 시 동작 정책(예: 보수적 디폴트로 다운시프트)
• 이벤트/전력/충전 세션 로그 보관(감사 대응)
• 설정 변경 이력과 승인 프로세스

이건 반도체의 **공정 변경관리(PCN, change control)**와 똑같아요. AI가 똑똑해도, 변경이 통제되지 않으면 품질과 안전이 무너집니다.

플릿 충전 데이터가 ‘자율주행 운영’으로 이어지는 지점

EV 충전은 자율주행과 거리가 있어 보이지만, 저는 오히려 운영 AI의 공통 기반이라고 봅니다. 자율주행 시대의 플릿은 차량이 스스로 달리는 것만큼이나, 언제 어디서 얼마나 충전할지가 경쟁력이 됩니다.

ALM을 도입하면 쌓이는 데이터는 꽤 강력합니다.

• 차량별 에너지 소비 패턴(노선/온도/운전 습관)
• 충전 인프라 병목 구간(몇 시에, 어떤 구역에서)
• 배터리 컨디션 변화 신호(충전 수용률 저하 등)

이 데이터는 향후 다음으로 자연스럽게 확장됩니다.

• 동적 배차(에너지 잔량 기반 차량 배정)
• 충전소 혼잡 예측 및 예약
• 배터리 열화 기반 유지보수(설비 예지보전과 동일한 철학)

그리고 한국 반도체 관점에서 보면, 여기서 요구되는 건 데이터 파이프라인, 실시간 최적화, 엣지 제어입니다. 제조 AI에서 이미 성숙해진 패턴이 모빌리티 인프라로 이동하는 거죠.

현장 적용 체크리스트: “ALM을 도입하면 뭐부터 해야 하나?”

정답부터 말하면: ‘전력 한도’와 ‘출발 데드라인’부터 고정하세요. 나머지는 데이터로 해결됩니다.

1. 사이트 전력 한도 정의: 계약전력, 패널/변압기 제한, 피크 목표(kW)
2. 운영 시나리오 분류: 야간 완속 중심 vs 주간 기회충전 중심
3. 차량 우선순위 규칙 수립: 노선 중요도, 예비차량, 긴급차량
4. 계측/데이터 확보: 미터링(패널/충전기/구역), SoC 수집, 시간 동기화
5. 페일세이프 설계: 통신 장애 시 정책, 수동 운영 모드
6. 성과지표(KPI) 합의:
   • 정시 출발률(%)
   • 충전 성공률(%)
   • 피크 초과 0회 달성
   • kWh당 비용, 피크 요금 절감액

ALM이 실패하는 이유는 대개 알고리즘이 아니라 KPI가 충돌해서입니다. 운영팀은 “무조건 다 채워라”, 재무팀은 “피크를 낮춰라”, 시설팀은 “안전하게만 해라”를 동시에 요구하죠. 시작 단계에서 KPI 우선순위를 합의하면 프로젝트 속도가 달라집니다.

다음 단계: 반도체식으로 ‘작게 검증하고 크게 확장’하기

AI 자동 부하관리는 EV 플릿 전환에서 가장 실용적인 카드 중 하나입니다. 특히 그리드 증설을 기다리며 전환 일정을 놓치고 있는 조직이라면, ALM은 비용보다 시간이 더 큰 가치를 만들어줍니다.

우리 시리즈가 계속 강조하는 것도 같은 메시지예요. 반도체든 모빌리티든, AI는 “큰 프로젝트”가 아니라 제약이 뚜렷한 병목에 먼저 꽂을 때 성과가 납니다. ALM은 그 병목이 아주 명확합니다. 피크 전력과 충전 데드라인.

당신의 플릿은 어떤 쪽에 더 가깝나요? 전력 용량이 병목인가요, 아니면 운영 변동성이 병목인가요? 둘 중 하나만 제대로 정의해도, ALM 도입 설계는 훨씬 쉬워집니다.