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세계의 에너지 분야 인공지능 시장
Artificial Intelligence in Energy
상품코드 : 1646766
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 589 Pages
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한글목차

에너지 분야 인공지능 세계 시장, 2030년까지 409억 달러에 달할 전망

2023년에 78억 달러로 추정되는 에너지 분야 인공지능 세계 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 26.7%로 성장하여 2030년에는 409억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 재생에너지 관리 애플리케이션은 CAGR 31.3%을 기록하여 분석 기간 종료 시점에 152억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 수요 예측 애플리케이션 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 23.7%로 예측됩니다.

미국 시장 23억 달러로 추정, 중국은 CAGR 29.7%로 성장 전망

미국의 에너지 분야 인공지능 시장은 2023년 23억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2023-2030년 동안 연평균 29.7%의 성장률을 기록하며 2030년까지 66억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 분석 기간 동안 각각 23.0%와 28.0%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 25.7%로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 에너지 분야 인공지능 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

AI가 에너지 관리를 어떻게 변화시킬 것인가?

인공지능(AI)은 에너지 관리에 전례 없는 효율성, 정확성 및 적응성을 도입하여 에너지 분야를 재구성하고 있으며, AI 기반 시스템은 산업 시설에서 주택에 이르기까지 다양한 부문의 에너지 소비를 실시간으로 모니터링하고 최적화할 수 있도록 지원합니다. AI의 기반이 되는 예측 분석을 통해 유틸리티는 에너지 수요를 정확하게 예측하여 낭비를 줄이고 안정적인 공급을 보장할 수 있습니다. 재생에너지에서 AI는 날씨 패턴을 예측하고 태양광 및 풍력에너지의 그리드 통합을 최적화하여 간헐성 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 AI 자동화를 통해 시장에서의 에너지 거래를 간소화하여 기업이 데이터에 기반한 에너지 구매 및 판매 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 전 세계 에너지 수요가 증가하고 지속가능성이 우선시되는 상황에서 AI는 에너지 효율을 달성하고 탄소 배출량을 줄이는 데 필수적인 도구가 되고 있습니다.

재생에너지 최적화에 있어 AI의 역할은 무엇일까?

태양광, 풍력 등 재생에너지의 도입이 급증하고 있지만, 그 변동성은 전력망의 안정성에 문제를 야기하고 있으며, AI는 이러한 문제에 대한 고급 솔루션을 제공함으로써 재생에너지 최적화에 혁명을 일으키고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 기상 예보, 에너지 출력, 소비 패턴에서 얻은 방대한 데이터를 처리하여 에너지 수요와 공급을 예측하고 균형을 맞출 수 있습니다. 예를 들어, AI는 풍속과 풍향을 분석하여 풍력 터빈의 배치와 작동을 최적화합니다. 태양 에너지의 경우, AI는 성능 문제를 파악하고 출력을 최대화하기 위해 매개 변수를 조정하여 태양광발전 시스템의 효율을 높입니다. 또한 AI는 분산형 에너지 자원을 통합하고 계통 안정성을 유지하기 위해 사용을 최적화하는 가상발전소(VPP)를 가능하게 합니다. AI는 재생에너지 시스템이 최고 효율로 작동하도록함으로써 지속가능하고 강력한 에너지 미래로의 전환을 가속화하고 있습니다.

AI의 고도화된 응용은 에너지 분야를 어떻게 재정의하고 있는가?

AI의 적용은 전통적인 에너지 관리와 재생에너지 최적화에 그치지 않고, AI를 활용한 스마트 그리드는 자가 복구가 가능하고, 고장을 식별하고 정전을 방지하기 위해 자동으로 전력을 우회할 수 있는 등 이 분야 전반에 걸쳐 혁신적인 영향을 미치고 있습니다. 석유 및 가스 분야에서는 AI가 지질 데이터를 분석하여 탐사를 지원하고, 더 높은 정확도로 자원의 위치를 파악하여 운영 비용과 환경 리스크를 줄일 수 있습니다. 재생에너지 관리에 필수적인 에너지 저장 시스템은 배터리 성능 예측과 에너지 저장 효율 향상에 AI의 도움을 받을 수 있습니다. 또한 AI를 활용한 수요 반응 시스템은 피크 시간대 에너지 사용량을 조정하여 소비자의 비용을 낮추고 전력망에 대한 스트레스를 줄일 수 있습니다. 도시가 스마트 인프라를 채택함에 따라 AI는 에너지 생산, 분배 및 소비를 원활하게 통합하는 시스템 설계에 필수적입니다. 이러한 애플리케이션은 복잡한 문제를 해결하고 에너지 생태계 전반의 혁신을 촉진하는 AI의 능력을 입증하고 있습니다.

에너지 분야 AI 시장의 성장을 촉진하는 요인은 무엇일까?

에너지 분야 AI 시장의 성장은 AI 알고리즘의 발전, 재생에너지 도입 확대, 효율적인 에너지 시스템에 대한 수요 증가 등 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 에너지 인프라에 IoT 기기의 통합이 진행되면서 실시간 데이터에 대한 접근이 가능해졌습니다. 정부가 온실가스 배출량 감축을 위해 엄격한 규제를 시행하고 있는 가운데, 유틸리티 기업들은 AI를 활용하여 운영 효율성을 유지하면서 컴플라이언스 요건을 충족하기 위해 노력하고 있습니다. 재생에너지 분야에서는 송전망의 탈탄소화 추진과 분산형 에너지 자원의 보급으로 AI 기반 최적화 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 스마트 시티와 지속가능한 도시 개발에 대한 관심이 높아지면서 AI를 활용한 에너지 시스템에 대한 투자에 박차를 가하고 있습니다. 또한, AI 기술과 클라우드 컴퓨팅의 비용 감소로 인해 이러한 솔루션의 접근성이 향상되어 업계 전반에 걸쳐 폭넓게 채택되고 있습니다. 이러한 요인들을 종합하면, AI가 세계 에너지 시스템의 미래를 형성하는 데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다는 것을 알 수 있습니다.

부문

컴포넌트(솔루션 컴포넌트, 서비스 컴포넌트), 용도(재생에너지 발전 애플리케이션, 수요 예측 애플리케이션, 안전 및 보안 애플리케이션, 로보틱스 애플리케이션, 기타 애플리케이션), 최종 용도(유틸리티 최종 용도, 에너지 발전 최종 용도, 에너지 송전 최종 용도, 에너지 배전 최종 용도)

조사 대상 기업 사례(주목 92개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence in Energy Market to Reach US$40.9 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence in Energy estimated at US$7.8 Billion in the year 2023, is expected to reach US$40.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 26.7% over the analysis period 2023-2030. Renewables Management Application, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 31.3% CAGR and reach US$15.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Demand Forecasting Application segment is estimated at 23.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.3 Billion While China is Forecast to Grow at 29.7% CAGR

The Artificial Intelligence in Energy market in the U.S. is estimated at US$2.3 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$6.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 29.7% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 23.0% and 28.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 25.7% CAGR.

Global Artificial Intelligence in Energy Market - Key Trends and Drivers Summarized

How Is AI Transforming Energy Management?

Artificial intelligence (AI) is reshaping the energy sector by introducing unprecedented efficiency, precision, and adaptability to energy management. AI-powered systems enable real-time monitoring and optimization of energy consumption across various sectors, from industrial facilities to residential homes. Predictive analytics, a cornerstone of AI, allows utilities to forecast energy demand with high accuracy, reducing waste and ensuring a reliable supply. For renewable energy, AI plays a critical role in addressing intermittency issues by predicting weather patterns and optimizing the integration of solar and wind energy into the grid. Additionally, AI-driven automation has streamlined energy trading in markets, enabling companies to make data-informed decisions for purchasing and selling energy. As the global energy demand grows and sustainability becomes a priority, AI has become a vital tool for achieving energy efficiency and reducing carbon emissions.

What Role Does AI Play in Renewable Energy Optimization?

The adoption of renewable energy sources like solar and wind has surged, but their variability poses challenges for grid stability. AI is revolutionizing renewable energy optimization by offering advanced solutions to these issues. Machine learning algorithms process vast amounts of data from weather forecasts, energy output, and consumption patterns to predict and balance energy supply and demand. For instance, AI optimizes the placement and operation of wind turbines by analyzing wind speeds and directions. In solar energy, AI enhances the efficiency of photovoltaic systems by identifying performance issues and adjusting parameters to maximize output. Moreover, AI enables virtual power plants (VPPs), which aggregate distributed energy resources and optimize their use to maintain grid stability. By ensuring that renewable energy systems operate at peak efficiency, AI is accelerating the transition toward a sustainable and resilient energy future.

How Are Advanced Applications of AI Redefining the Energy Sector?

AI applications are extending beyond traditional energy management and renewable energy optimization, creating transformative impacts across the sector. Smart grids powered by AI can self-heal, identifying faults and rerouting power automatically to prevent outages. In oil and gas, AI assists in exploration by analyzing geological data to locate resources with higher precision, reducing operational costs and environmental risks. Energy storage systems, critical for managing renewable energy, benefit from AI in predicting battery performance and enhancing energy storage efficiency. Additionally, AI-enabled demand response systems adjust energy usage during peak times, lowering costs for consumers and reducing stress on the grid. As cities embrace smart infrastructure, AI is integral to designing systems that integrate energy generation, distribution, and consumption seamlessly. These applications underscore AI's ability to tackle complex challenges and drive innovation across the energy ecosystem.

What Drives the Growth in the AI in Energy Market?

The growth in the AI in energy market is driven by several factors, including advancements in AI algorithms, increasing adoption of renewable energy, and the growing need for efficient energy systems. The rising integration of IoT devices in energy infrastructure has provided access to real-time data, which AI systems use to optimize operations. As governments enforce stringent regulations to reduce greenhouse gas emissions, utilities are leveraging AI to meet compliance requirements while maintaining operational efficiency. In renewable energy, the push for grid decarbonization and the proliferation of distributed energy resources have heightened the demand for AI-based optimization solutions. The increasing focus on smart cities and sustainable urban development has also spurred investment in AI-driven energy systems. Furthermore, the decline in the cost of AI technologies and cloud computing has made these solutions more accessible, encouraging widespread adoption across industries. These factors collectively highlight the pivotal role of AI in shaping the future of energy systems worldwide.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence in Energy market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions Component, Services Component); Application (Renewables Management Application, Demand Forecasting Application, Safety & Security Application, Robotics Application, Other Applications); End-Use (Utilities End-Use, Energy Generation End-Use, Energy Transmission End-Use, Energy Distribution End-Use)

Geographic Regions/Countries:

World; USA; Canada; Japan; China; Europe; France; Germany; Italy; UK; Rest of Europe; Asia-Pacific; Rest of World.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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