"태양광 지붕 탐색부터 설계까지 몇 분이면 끝"

함일한 에이치에너지 대표
모햇·솔라온케어·솔라쉐어·솔라쉐어바로 운영
AI 에이전트 '헬리오스'로 지붕 탐색
최적의 발전량 위한 배치까지 자동으로

"AI 에이전트 헬리오스를 활용하면 국내 재생에너지 공급 부족 문제를 풀 수 있습니다."

함일한 에이치에너지 대표가 지난 16일 서울 강남구 사무실에서 진행된 ‘PR 데이’에서 기업 소개를 하고 있다. 에이치에너지

함일한 에이치에너지 대표는 지난 16일 서울 강남구 사무소에서 열린 벤처기업협회 'PR 데이'에서 이같이 말했다. 에이치에너지는 재생에너지의 투자·생산·소비·거래 전 과정을 아우르는 플랫폼 기업이다. 핵심 플랫폼인 ▲모햇 ▲솔라온케어 ▲솔라쉐어 ▲솔라쉐어바로를 통해 전국 지붕 기반 태양광 자산의 확보부터 운영까지 연결하고 있다.

에이치에너지에 따르면 현재 국내에서 모집 가능한 지붕형 태양광 잠재량은 52GW 수준이다. 회사는 이를 2030~2040년까지 활용 가능한 규모로 보고 있다. 에이치에너지는 최근 중동전쟁으로 에너지 안보의 중요성이 커진 가운데, 전국 유휴 지붕을 발굴하고 발전 가능량을 산정한 뒤 운영·관리하는 전 과정을 고도화하는 데 역량을 집중하고 있다.

이 가운데 최근 개발한 AI 에이전트 '헬리오스'는 이같은 작업을 한층 수월하게 만들었다. 헬리오스의 AI 엔진 '패스파인더'에 건물 주소를 입력하면, AI가 위성사진을 바탕으로 건물의 방향과 음영, 지붕 구조 등을 분석해 최적의 발전량을 낼 수 있는 배치를 추천한다.

함 대표는 "기존에는 유휴 지붕을 찾기 위해 전기설비 업체들이 직접 현장을 찾아 설계해야 했고, 이 과정에 상당한 인력과 비용이 들었다"며 "헬리오스를 활용하면 통상 2~3시간 걸리던 설계 작업을 수분 이내로 줄일 수 있다"고 말했다.

충북 진천군의 에이치에너지 '모햇' 발전소 전경. 에이치에너지

설계 이후 인허가 절차도 크게 간소화됐다. 문서 생성 엔진 '시냅스(Synapse)'에 탑재된 대규모언어모델(LLM)은 지자체마다 다른 서류 양식에 맞춰 기관별 맞춤 문서를 자동 생성한다. 기존에는 전문 컨설턴트를 통해 수작업으로 진행하던 업무였지만, 이제는 당일 처리도 가능한 수준이라는 게 회사 측 설명이다.

에이치에너지는 현재 전국 5500개소, 700MW 규모의 태양광 발전소를 AI 기반 자산관리 플랫폼 '솔라온케어'로 운영하고 있다. 인버터의 전압·전류 데이터를 실시간 분석해 정상, 전압 감소, 전류 감소, 모듈 노화, 부분 음영 등 5가지 고장 패턴을 90.9% 정확도로 분류한다. 설계 도면이 없는 발전소 역시 실제 발전 데이터만으로 패널의 설치 방향과 각도를 역추정해 이상 여부를 진단할 수 있다.

에이치에너지는 올해 매출 1627억원, 영업이익 146억원을 기록할 것으로 전망하고 있다. 2028년까지 매출 4000억원 달성이 목표다. 이를 위해 기업간거래(B2B) 비중을 70%까지 확대하고, 솔라온케어 신규 구축 물량도 매년 8000개소 수준으로 늘릴 계획이다.

함 대표는 "태양광 발전소의 설계·진단·자산평가 영역에 AI 기술이 접목되면 그동안 풀리지 않던 재생에너지 시장의 구조적 문제가 해소될 것"이라며 "누구나 에너지 자산을 소유하고 거래하며 수익을 나눌 수 있는 새로운 플랫폼 경제를 통해 에너지 자본의 소유와 분배 구조를 혁신하겠다"고 말했다.

이서희 기자 dawn@asiae.co.kr