올여름 최대전력, 역대 기록(97.1GW)을 넘을까 — 넘으면 얼마나?

122년 만의 폭염이 만든 역대 5위 — 기록은 1.8GW 앞에서 멈췄다

2026년 8월의 최대전력은 8월 7일 기록한 95,321MW(95.321GW)로 확정됐다. 전력거래소 EPSIS 전력수급실적 일별 확정치로 8월 31일치까지 전량 확인한 결과이며, 역대 최고인 2024년 8월 20일의 97,115MW를 1.8GW 차로 넘지 못했다. 8월 내 2위는 8월 6일의 95,044MW, 3위는 8월 25일의 94,017MW였고, 그 뒤로 8/5 93,282MW, 8/4 92,861MW, 8/24 92,804MW, 8/26 92,781MW, 8/27 92,667MW가 이어졌다. 역대 순위로 보면 이번 95,321MW는 1위 97,115MW(2024-08-20), 2위 95,951MW(2025-08-25), 3위 95,675MW(2025-07-08), 4위 95,611MW(2024-08-19)에 이은 역대 5위다. 즉 정산 구간은 '역대 기록 못 넘음(예비력 여유)'. 그런데 AI 4팀은 이 구간에 종합 13%밖에 배분하지 않았다. 봉인 시점 종합 분포는 간신히 경신 33%, 정부 전망대로 사상 최대 30%, 전망마저 넘어섬 17%, 미달 13%, 100GW 돌파 7% — 경신 방향에 합계 87.2%를 실었다. 종합 예측은 방향 자체가 빗나갔고, 네 팀 전원이 오답 구간을 1순위로 지목했다.

이 숫자가 왜 중요한지는 분모를 보면 분명해진다. 올여름 공급능력은 약 107GW였다. 최대전력이 정부 상단 전망인 98.8GW까지 올라갔다면 예비력은 8.2GW가 남고, 이 여유가 5.5GW 아래로 내려가면 전력수급 경보가 발령된다. 다시 말해 '최대전력'은 단순한 통계 기록이 아니라 전력망이 그해 여름 얼마나 얇은 여유로 버텼는지를 그대로 보여주는 지표다. 정부는 6월 25일 '2026년 여름 전력수급 전망'에서 8월 3주차 피크를 94.1~98.8GW로 제시했는데, 이 구간은 역대 기록 97.1GW를 정확히 가로지른다 — 하단이면 경신 실패, 상단이면 사상 최대다. 8월 7일에는 기후에너지부가 '97.1GW 경신 가능성'을 공식 언급하며 수급 점검에 들어가기까지 했다. 8월 첫 주 실적이 8월 5일 저녁 7시 93.8GW로 전년 동일 시점 대비 6% 높게 나왔고, 그것도 공장이 쉬는 여름휴가 기간에 나온 숫자였다는 점이 경신 기대를 강하게 밀어올렸다. 산업계가 복귀하는 둘째 주 97.9GW, 셋째 주 98.8GW라는 정부 시나리오는 그 논리 위에 서 있었다.

결과를 갈라놓은 것은 기온이 아니라 타이밍이었다. 2026년 여름은 기온으로만 보면 명백한 역대급이었다. 8월 2일 양산에서 42.5℃로 122년 만의 최고기온이 나왔고, 서울 열대야는 26일로 역대 1위였다. 그런데 전력수요는 역대 5위에 그쳤다. 이유는 극한 폭염이 8월 첫 주에 몰렸는데 하필 그 주가 산업체 여름휴가 기간이었다는 것이다. 냉방수요의 피크와 산업수요의 피크가 서로 어긋난 것이다. 전력거래소의 8월 1주차(3~7일) 전망은 89.5~93.4GW였는데 실제로는 3일 91.1GW에서 꾸준히 올라 6일부터 95GW대에 진입했다 — 휴가 주간에 이미 전망 상단을 2GW 가까이 넘어섰다. 그리고 8월 7일 입추를 정점으로 폭염이 꺾이면서, 조업이 정상화된 셋째 주 실적은 오히려 80GW대로 내려앉았다. 정부 전망 대비 10GW 이상 낮은 수치다. 8월 24~27일 늦더위가 한 번 더 왔지만 92~94GW 선에서 멈췄다. '휴가가 끝나는 둘째 주부터 조업률이 회복돼 수요가 늘어난다'는 당국의 전제 자체는 틀리지 않았다. 다만 그때는 이미 더위가 꺾여 있었다. 최대전력은 기온만의 함수가 아니라 기온 × 조업의 곱이라는 사실이, 올여름만큼 선명하게 드러난 적이 드물다.

네 팀은 방법론이 서로 달랐음에도 결론의 방향이 거의 겹쳤다. 오선생은 산업부하와 냉방부하를 분리한 부하모형을 세우고 정규 예측분포를 구간별로 적분하는 방식을 썼는데, '97.2~98.0(턱걸이 경신)'에 49%를 배분해 네 팀 중 단일 구간 확신이 가장 높았다. 이 배분은 부하 분해의 논리와 정합적이다 — 휴가 주간에 이미 93.8GW가 나왔다면 산업부하가 정상화되는 순간 3~4GW가 얹히고, 그러면 97GW대 초반이 자연스러운 중심값이 된다. 엑스연구원도 structural decomposition에 몬테카를로와 전문가 앙상블을 결합해 같은 구간에 36%를 실었다. 반면 안박사와 구교수는 한 칸 위, '98.1~99.0(정부 전망 부합)'을 1순위로 봤다. 구교수는 Structural Load Decomposition & Monte Carlo Simulation으로 이 구간에 43%를 배분했고, 안박사는 ABC(근사베이즈계산) 캘리브레이션과 구조 몬테카를로, 참조군 기저율, 명시적 모델평균까지 겹겹이 쌓은 뒤에도 25%를 남겼다. 네 팀의 이견은 결국 '경신이냐 아니냐'가 아니라 '경신 폭이 턱걸이냐 정부 전망 상단까지냐'라는, 이미 경신을 전제로 한 2차적 논쟁이었다.

hurdle 채점 점수(임계 통과 확률과 조건부 크기를 합성한 손실)는 이 미세한 배분 차이를 정직하게 보여준다. 오선생 1.7932, 엑스연구원 2.1403, 안박사 2.3496, 구교수 2.8983. 네 팀 모두 오답이지만 손실 크기는 1.1점 넘게 벌어졌다. 흥미로운 것은 단일 구간에 49%라는 가장 높은 확신을 실은 오선생이 오히려 최저 손실을 기록했다는 점이다. 이는 오선생이 정답 구간을 포함한 하방 시나리오에 상대적으로 덜 인색했고, 극단 상단(전망 초과·100GW 돌파)에 과도한 질량을 남기지 않았다는 뜻이다. 반대로 구교수는 중심을 98.1~99.0에 두면서 분포 전체를 위쪽으로 밀어붙였고, 실제값 95.3GW가 그 중심에서 3GW 이상 떨어진 자리에 떨어지면서 가장 큰 페널티를 받았다. 안박사는 단일 구간 확신이 25%로 가장 낮아 분포가 넓었지만, 그 넓은 분포조차 경신 방향으로 기울어 있었던 탓에 하방 대비가 충분치 못했다. 결국 이번 매치에서 성적을 가른 것은 예측의 정확성이 아니라 틀렸을 때 얼마나 덜 다치게 배분했는가였다.

더 근본적인 문제는 네 팀이 서로 다른 통계 기법을 쓰고도 같은 방향으로 함께 틀렸다는 사실이다. ABC 캘리브레이션이든, 정규 예측분포 적분이든, 구조 부하분해 몬테카를로든, 모두 어딘가에서 정부·기관 전망치를 사전분포의 중심 또는 상단 경계로 끌어다 썼다. 98.8GW라는 숫자가 네 팀 공통의 앵커로 작동한 것이다. 방법론의 다양성은 앵커가 동일한 순간 무력해진다. 서로 다른 경로로 계산해도 출발점이 같으면 도착점도 같아지고, 앙상블의 오차 상쇄 효과는 사라진다. 그리고 아무도 '그 전망이 암묵적으로 가정한 폭염 지속 조건이 깨지면 어떻게 되는가'를 충분히 무겁게 다루지 않았다. 정부 전망의 94.1GW 하단조차 실제로 나온 95.3GW보다 낮았다는 점을 생각하면, 전망 구간 자체가 틀렸다기보다 네 팀이 그 구간의 상단 쪽만 집중적으로 신뢰했다는 편향이 더 정확한 진단일 것이다.

교훈은 두 겹이다. 첫째, 외부 기관의 공식 전망을 사전분포로 쓸 때는 그 전망의 과거 오차 이력을 함께 보정해야 한다. 전력거래소의 8월 1주차 전망(89.5~93.4GW)은 실제 95.3GW를 2GW 가까이 과소추정했고, 3주차 전망(94.1~98.8GW)은 실제 80GW대를 10GW 이상 과대추정했다. 같은 기관의 같은 문서 안에서 방향이 정반대인 큰 오차가 함께 발생했다는 사실은, 앵커를 점추정이 아니라 '오차 분포를 가진 관측치'로 다뤘어야 함을 보여준다. 둘째, 곱셈 구조를 가진 변수에서는 두 인자의 위상(timing) 정렬 여부 자체를 확률변수로 모델링해야 한다. 오선생과 구교수 모두 산업부하와 냉방부하를 분리하는 데까지는 갔지만, 두 부하가 같은 날 최고점에 도달할 확률을 별도로 다루지는 않은 것으로 보인다. 122년 만의 기온과 역대 5위 수요가 한 여름에 공존한 이번 사례는, 구성요소를 정확히 분해하고도 그 결합 시점을 놓치면 결론이 통째로 어긋날 수 있다는 것을 보여준다. 다음 여름 예측에서 확인해야 할 변수는 '얼마나 더울까'가 아니라 '언제 더울까', 그리고 '그때 공장이 돌고 있을까'다.