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세계의 재생에너지용 인공지능 시장
Artificial Intelligence in Renewable Energy
상품코드 : 1737527
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 05월
페이지 정보 : 영문 214 Pages
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한글목차

세계의 재생에너지용 인공지능 시장은 2030년까지 30억 달러에 달할 전망

2024년에 9억 3,580만 달러로 추정되는 세계의 재생에너지용 인공지능 시장은 2024-2030년에 CAGR 21.2%로 성장하며, 2030년에는 30억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 AI 솔루션은 CAGR 19.0%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 17억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. AI 서비스 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 24.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 2억 4,600만 달러로 추정, 중국은 CAGR 20.2%로 성장 예측

미국의 재생에너지용 인공지능 시장은 2024년에 2억 4,600만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR을 20.2%로 2030년까지 4억 5,680만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 19.0%와 18.5%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 14.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 재생에너지 인공지능 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

인공지능이 재생에너지 발전과 그리드 효율을 재구성하는 이유는 무엇인가?

인공지능(AI)은 시스템 효율을 높이고, 에너지 생산을 최적화하며, 지능형 그리드 운영을 가능하게 함으로써 재생에너지 부문을 혁신하는 데 있으며, 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 세계 에너지 믹스가 태양광, 풍력, 수력 및 기타 변동성이 큰 재생에너지로 전환됨에 따라 이러한 자원에 내재된 간헐성과 예측 불가능성은 운영상의 큰 도전이 되고 있으며, AI는 실시간 데이터 분석, 머신러닝 모델 및 예측 알고리즘을 활용하여 발전량 예측, 장비 상태 모니터링, 계통 전체의 부하 배분을 동적으로 관리함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이러한 인텔리전스 기반 접근 방식을 통해 재생에너지 자산을 보다 효율적으로 운영하고, 다운타임을 줄이며, 에너지 낭비를 최소화할 수 있습니다.

또한 AI는 옥상 태양전지판, 축전지 시스템, 전기자동차 등 분산형 에너지 자원(DER)을 스마트 그리드에 통합할 수 있도록 지원합니다. AI는 분산형 에너지 흐름을 조정하고, 수요 패턴을 예측하고, 에너지 저장 및 송전을 최적화함으로써 화석연료 기반의 피크 발전소에 대한 의존도를 낮추면서 송전망의 안정성을 높일 수 있습니다. 전 세계에서 재생에너지 용량이 확대되는 가운데, AI는 신뢰성을 유지하고 운영 비용을 절감하며 탈탄소 에너지로의 전환을 목표로 하는 전력회사, 계통 운영자, 독립 발전 사업자에게 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

AI 기술은 예측, 자산관리, 에너지 거래를 어떻게 강화하는가?

AI 기반 예측 툴은 태양 복사 조도, 풍속 및 날씨에 기반한 발전 모델의 정확도를 크게 향상시켜 재생에너지의 더 나은 스케줄링 및 디스패치를 가능하게 합니다. 머신러닝 알고리즘은 과거 기상 데이터, 위성 이미지, 실시간 기상 입력을 분석하여 단기 및 장기 발전 예측을 제공합니다. 이러한 인사이트는 수요 및 공급의 균형을 맞추고, 억제를 줄이고, 보다 안정적으로 에너지 시장에 진입하는 데 필수적입니다. 예를 들어 풍력발전의 경우, 터빈 센서 데이터로 학습된 AI 모델이 성능 이상을 예측하고 블레이드 각도를 조정하여 최적이 아닌 풍황에서도 출력을 최적화할 수 있습니다.

자산관리 분야에서 AI는 태양전지판, 풍력 터빈, 수력 발전 설비의 예지보전을 위해 도입되고 있습니다. 컴퓨터 비전과 딥러닝 알고리즘은 이미지와 센서 데이터에서 기계적 스트레스, 부식 및 열화의 초기 징후를 식별하여 운영자가 비용이 많이 드는 고장이 발생하기 전에 수리 일정을 잡을 수 있도록 도와줍니다. 대규모 설비의 자동 검사에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 에너지 거래에서 AI 알고리즘은 시장 신호, 기상 예측, 수요 변동과 같은 복잡한 데이터세트를 기반으로 실시간 가격 결정, 차익거래 전략, 헤징을 용이하게 하여 재생에너지 트레이더와 전력회사의 수익성과 리스크 관리를 개선하고 있습니다.

재생에너지 분야에서 인공지능에 대한 수요는 어디에서 증가하고 있으며, 어떤 용도이 주도하고 있는가?

재생에너지 분야에서 인공지능의 도입은 재생에너지 보급률이 가장 높고 디지털 인프라가 발달한 북미, 유럽, 아시아태평양에서 빠르게 확산되고 있습니다. 미국과 캐나다는 AI 지원 스마트 그리드, 태양광발전 분석 플랫폼, 풍력발전소 최적화 소프트웨어에 많은 투자를 하고 있습니다. 유럽은 강력한 기후 변화 목표와 규제 프레임워크를 배경으로 해상 풍력발전 사업, 국경을 초월한 에너지 거래, 지역 에너지 균형에 AI를 도입하고 있습니다. 독일, 영국, 북유럽 국가들은 송배전 네트워크 전체에 AI를 통합하는 데 특히 적극적입니다.

아시아태평양에서는 중국이 세계 최대 규모의 태양광 및 풍력발전 용량을 확대하는 가운데 송전망 현대화 및 재생에너지 송전 관리를 지원하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 인도, 일본, 한국은 전력망 신뢰성을 높이고 에너지 손실을 줄이기 위해 유틸리티 규모의 태양광 및 풍력발전 프로젝트에 AI를 도입하고 있습니다. 도입을 주도하는 주요 용도로는 태양광발전 출력 예측, 터빈 성능 분석, 축전지 최적화, 스마트 수요반응 프로그램 등이 있습니다. 도시 지역에서는 AI가 상업 및 산업 사용자를 위한 스마트 마이크로그리드 및 에너지 관리 시스템(EMS)을 강화하여 지역의 회복탄력성과 탈탄소화를 촉진하고 있습니다.

재생에너지 분야 인공지능의 세계 성장 원동력은?

재생에너지 분야에서 인공지능의 성장은 재생에너지의 급속한 확대, 전력망의 분산화, 예측 가능한 실시간 의사결정의 필요성 등 여러 가지 복합적인 힘에 의해 주도되고 있습니다. AI는 대량의 데이터 스트림을 에너지 효율, 자산 수명, 시장 대응력을 향상시킬 수 있는 실용적인 인사이트으로 전환하여 에너지 효율, 자산 수명, 시장 대응력을 향상시킬 수 있습니다. 에너지 효율, 자산 수명, 시장 대응력을 향상시키는 실용적인 인사이트으로 전환함으로써 유틸리티 및 에너지 공급업체가 이러한 복잡성을 관리할 수 있도록 지원합니다.

AI 기술, 엣지 컴퓨팅, IoT 센서의 비용 감소로 지능형 에너지 시스템은 유틸리티, 독립 발전 사업자, 상업용 사용자에게 더욱 친숙해지고 있습니다. 특히 유럽과 아시아에서는 규제 정책, 탄소중립 목표, 정부 자금 지원 구상에 힘입어 국가 에너지 전략에 AI를 통합하는 것이 더욱 가속화되고 있습니다. 또한 클라우드 기반 플랫폼, 디지털 트윈, 협업 학습 모델의 발전으로 이해관계자간의 협업과 확장성이 강화되고 있으며, AI가 세계 에너지 전환의 기반이 되면서 중요한 질문이 제기되고 있습니다. 인공지능이 재생에너지 최적화를 위한 다음 단계의 도약을 촉진하고, 에너지 밸류체인 전반의 지속가능성을 극대화하여 완전히 자율적인 자가 균형 송전망의 실현을 가능하게 할 수 있는가?

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스), 배포(온프레미스, 클라우드), 최종 사용(에너지 발전, 에너지 송전, 에너지 배급, 유틸리티)

조사 대상 기업의 예(총 34사)

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본국, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 인위적인 수입원가 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

Global Industry Analysts는 세계 주요 수석 이코노미스트(1,4,949명), 싱크탱크(62개 기관), 무역 및 산업 단체(171개 기관)의 전문가들의 의견을 면밀히 검토하여 생태계에 미치는 영향을 평가하고 새로운 시장 현실에 대응하고 있습니다. 모든 주요 국가의 전문가와 경제학자들이 관세와 그것이 자국에 미치는 영향에 대한 의견을 추적 조사했습니다.

Global Industry Analysts는 이러한 혼란이 향후 2-3개월 내에 마무리되고 새로운 세계 질서가 보다 명확하게 확립될 것으로 예상하고 있으며, Global Industry Analysts는 이러한 상황을 실시간으로 추적하고 있습니다.

2025년 4월: 협상 단계

이번 4월 보고서에서는 관세가 세계 시장 전체에 미치는 영향과 지역별 시장 조정에 대해 소개합니다. 당사의 예측은 과거 데이터와 진화하는 시장 영향요인을 기반으로 합니다.

2025년 7월: 최종 관세 재설정

고객님들께는 각 국가별 최종 리셋이 발표된 후 7월에 무료 업데이트 버전을 제공해 드립니다. 최종 업데이트 버전에는 명확하게 정의된 관세 영향 분석이 포함되어 있습니다.

상호 및 양자 간 무역과 관세의 영향 분석 :

미국 <>중국 <>멕시코 <>캐나다 <>EU <>일본 <>인도 <>기타 176개국

업계 최고의 이코노미스트: Global Industry Analysts의 지식 기반은 국가, 싱크탱크, 무역 및 산업 단체, 대기업, 그리고 세계 계량 경제 상황의 전례 없는 패러다임 전환의 영향을 공유하는 분야별 전문가 등 가장 영향력 있는 수석 이코노미스트 그룹을 포함한 14,949명의 이코노미스트를 추적하고 있습니다. 16,491개 이상의 보고서 대부분에 마일스톤에 기반한 2단계 출시 일정이 적용되어 있습니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market to Reach US$3.0 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence in Renewable Energy estimated at US$935.8 Million in the year 2024, is expected to reach US$3.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 21.2% over the analysis period 2024-2030. AI Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 19.0% CAGR and reach US$1.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the AI Services segment is estimated at 24.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$246.0 Million While China is Forecast to Grow at 20.2% CAGR

The Artificial Intelligence in Renewable Energy market in the U.S. is estimated at US$246.0 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$456.8 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 20.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 19.0% and 18.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.8% CAGR.

Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Artificial Intelligence Reshaping Renewable Energy Generation and Grid Efficiency?

Artificial Intelligence (AI) is increasingly pivotal in transforming the renewable energy sector by enhancing system efficiency, optimizing energy generation, and enabling intelligent grid operations. As the global energy mix shifts toward solar, wind, hydro, and other variable renewable sources, the inherent intermittency and unpredictability of these resources present significant operational challenges. AI addresses these challenges by leveraging real-time data analytics, machine learning models, and predictive algorithms to forecast energy generation, monitor equipment health, and manage load distribution dynamically across grids. This intelligence-driven approach allows renewable assets to operate more efficiently, reduces downtime, and minimizes energy wastage.

Moreover, AI supports the integration of distributed energy resources (DERs) such as rooftop solar panels, battery storage systems, and electric vehicles into smart grids. By orchestrating decentralized energy flows, predicting demand patterns, and optimizing energy storage and dispatch, AI enables grid stability while reducing reliance on fossil fuel-based peaking plants. As renewable capacity scales globally, AI is becoming essential for utilities, grid operators, and independent power producers seeking to maintain reliability, reduce operational costs, and support the transition to a decarbonized energy future.

How Are AI Technologies Enhancing Forecasting, Asset Management, and Energy Trading?

AI-powered forecasting tools are significantly improving the accuracy of solar irradiance, wind speed, and weather-based generation models, enabling better scheduling and dispatch of renewable energy. Machine learning algorithms analyze historical weather data, satellite imagery, and real-time meteorological inputs to deliver short- and long-term generation forecasts. These insights are vital for balancing supply and demand, reducing curtailment, and participating in energy markets with greater confidence. In wind energy, for example, AI models trained on turbine sensor data can predict performance anomalies and adjust blade angles to optimize output even in suboptimal wind conditions.

In asset management, AI is being deployed for predictive maintenance of solar panels, wind turbines, and hydroelectric equipment. Computer vision and deep learning algorithms identify early signs of mechanical stress, corrosion, or degradation from image and sensor data, allowing operators to schedule repairs before costly failures occur. Drones equipped with AI-based image recognition are increasingly used for automated inspection of large-scale installations. In energy trading, AI algorithms are facilitating real-time pricing decisions, arbitrage strategies, and hedging based on complex datasets-such as market signals, weather forecasts, and demand fluctuations-improving profitability and risk management for renewable energy traders and utilities.

Where Is Demand for AI in Renewable Energy Growing and Which Applications Are Leading?

Adoption of AI in renewable energy is gaining momentum in North America, Europe, and Asia-Pacific, where renewable penetration is highest and digital infrastructure is more advanced. The U.S. and Canada are investing heavily in AI-enabled smart grids, solar analytics platforms, and wind farm optimization software. Europe, driven by strong climate goals and regulatory frameworks, is deploying AI in offshore wind operations, cross-border energy trading, and regional energy balancing. Germany, the U.K., and the Nordic countries are particularly active in integrating AI across transmission and distribution networks.

In Asia-Pacific, China is using AI to support grid modernization and renewable dispatch management as it scales the world’s largest solar and wind capacity. India, Japan, and South Korea are deploying AI in utility-scale solar and wind projects to enhance grid reliability and reduce energy losses. Key application areas leading adoption include solar PV output forecasting, turbine performance analytics, battery energy storage optimization, and smart demand response programs. In urban areas, AI is also powering smart microgrids and energy management systems (EMS) for commercial and industrial users, reinforcing local resilience and decarbonization.

What Is Driving the Global Growth of AI in the Renewable Energy Sector?

The growth in artificial intelligence in the renewable energy market is driven by several converging forces, including the rapid expansion of renewables, grid decentralization, and the imperative for predictive, real-time decision-making. A major driver is the global shift toward clean energy, which requires intelligent orchestration of variable resources and flexible grid operations. AI enables utilities and energy providers to manage this complexity by turning massive streams of data into actionable insights that improve energy efficiency, asset longevity, and market responsiveness.

Falling costs of AI technologies, edge computing, and IoT sensors are making intelligent energy systems more accessible to utilities, independent power producers, and commercial users. Supportive regulatory policies, carbon neutrality targets, and government funding initiatives-especially in Europe and Asia-are further accelerating the integration of AI into national energy strategies. Additionally, advancements in cloud-based platforms, digital twins, and federated learning models are enhancing collaboration and scalability across stakeholders. As AI becomes foundational to the global energy transition, a critical question emerges: Can artificial intelligence drive the next leap in renewable energy optimization by enabling fully autonomous, self-balancing grids and maximizing sustainability across the energy value chain?

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component (Solutions, Services); Deployment (On-Premise, Cloud); End-Use (Energy Generation, Energy Transmission, Energy Distribution, Utilities)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 34 Featured) -

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by artificially increasing the COGS, reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

We are diligently following expert opinions of leading Chief Economists (14,949), Think Tanks (62), Trade & Industry bodies (171) worldwide, as they assess impact and address new market realities for their ecosystems. Experts and economists from every major country are tracked for their opinions on tariffs and how they will impact their countries.

We expect this chaos to play out over the next 2-3 months and a new world order is established with more clarity. We are tracking these developments on a real time basis.

As we release this report, U.S. Trade Representatives are pushing their counterparts in 183 countries for an early closure to bilateral tariff negotiations. Most of the major trading partners also have initiated trade agreements with other key trading nations, outside of those in the works with the United States. We are tracking such secondary fallouts as supply chains shift.

To our valued clients, we say, we have your back. We will present a simplified market reassessment by incorporating these changes!

APRIL 2025: NEGOTIATION PHASE

Our April release addresses the impact of tariffs on the overall global market and presents market adjustments by geography. Our trajectories are based on historic data and evolving market impacting factors.

JULY 2025 FINAL TARIFF RESET

Complimentary Update: Our clients will also receive a complimentary update in July after a final reset is announced between nations. The final updated version incorporates clearly defined Tariff Impact Analyses.

Reciprocal and Bilateral Trade & Tariff Impact Analyses:

USA <> CHINA <> MEXICO <> CANADA <> EU <> JAPAN <> INDIA <> 176 OTHER COUNTRIES.

Leading Economists - Our knowledge base tracks 14,949 economists including a select group of most influential Chief Economists of nations, think tanks, trade and industry bodies, big enterprises, and domain experts who are sharing views on the fallout of this unprecedented paradigm shift in the global econometric landscape. Most of our 16,491+ reports have incorporated this two-stage release schedule based on milestones.

COMPLIMENTARY PREVIEW

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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