2.1 연간발전량 산정 방법

태양광 발전설비의 연간발전량을 간단하게 산정하기 위하여 일조시간을 이용하거나 이용률을 이용하며 본 연구에서는 이용률을 이용한 식 (1)를 이용하였다. 여기서 $G_{A}$는 연간발전량, $C$는 설비용량, $CP_{F}$는 수상태양광 일사량 이용률을 의미한다.

식 (1)에서 사용된 수상태양광의 일사량 이용률은 식 (2)를 이용하여 산정하였으며, 우리나라의 평균 최대 일사량인 1000$k W/m^{2}$을 기준으로 일일 일사량과 종합설계지수(DC : Design Coefficient), 경사면일사량계수($C_{RS}$), 발전효율계수(EC : Efficiency Coefficient)를 곱하여 계산한다. 태양광 시스템 종합설계계수^[14]는 환경변화에 따른 태양광발전시스템의 성능을 평가하기 위하여 곡면형 평지붕방식으로 설치된 50kW 설비를 분석하여 입사각 변동 손실, 미스매치 손실, 온도상승 손실, 직류회로 손실, 기타 손실, PCS 손실 등이 고려되어 종합설계계수가 분석되었고 75.2%라는 값을 얻었다. 태양광발전소 설치시 모듈을 30° 정도의 경사로 설치하는데, 이는 경사면 일사량이 수평면 전일사량과 비교할 때 121% 더 높게 분석된 연구결과^[15]에 의한 것이며 이에 따라 경사면 일사량 계수는 121%로 정해진다. 육상 대비 수상태양광 효율 상승분은 K-water 주암댐 2.4kW 파일럿플랜트의 수상태양광과 육상태양광의 발전량을 총 13개월 간(2010년 11월 ~ 2011년 11월) 분석으로 수상태양광의 발전량이 육상태양광 대비 110% 높게 분석되었으나 설비이상 등 측정되지 않은 구간에 보정을 실시한 결과 값이다.

2.2 분석대상지를 이용한 발전효율 검증

운영 중인 육상태양광 및 수상태양광 발전설비를 이용하여 수상태양광의 발전효율을 검증하고자 하였다. 표 1과 같은 순서로 분석대상지를 선정하고 데이터를 수집하여 분석을 실시하였다. 동일지역, 설치시기가 비슷한 육상태양광과 수상태양광을 분석대상지로 선정하고 분석대상지의 이용률, 성능계수, 발전량을 비교방안으로 선정하고 발전량 자료를 취득 후, 기상청과 인공위성 일사량 데이터를 이용하여 비교 분석을 실시하였다.

2.3 분석대상지 선정

수상태양광은 2.4kW 파일럿 플랜트를 주암댐에 설치되면서 시작되었고 이후 2012년 합천댐 상업용 500kW 설치･운영되면서 본격적인 상업화가 시작되었다. 수상태양광과 육상태양광의 발전량 분석을 위해 수년간의 발전 운영자가 있는 합천댐의 수상태양광과 인근의 육상태양광을 대상으로 발전량 분석 대상지를 선정하였다.

합천댐에 설치되어 운영 중인 수상태양광은 총 3개소이다. 그 중 2013년에 설치된 100kW 수상태양광은 추적식 수상태양광 연구개발을 목적으로 설치되어 분석대상지 선정에서 제외하였다. 따라서 수상태양광 분석대상지는 2011년 11월에 설치된 100kW, 2012년 10월에 설치된 500kW 2개소로 선정하였다. 육상태양광 분석대상지는 수상태양광 분석대상지와 동일한 합천지역 내에 유사한 시기에 설치된 태양광 설비 3개소로 선정하였다. 최종 선정한 분석대상지는 표 2 및 그림. 1, 그림. 2와 같다.

2.4 분석방법 선정

총 5개의 분석대상지를 어떠한 방법으로 비교분석할 것인지 결정해야 필요한 데이터를 선정하고 수집할 수 있다. 설치 지역은 합천으로 동일하나 설치 위치와 시기, 태양광 모듈･인버터 등 설비 현황은 모두 다르기 때문에 이용률, 성능계수, kW당 발전량으로 다면분석을 실시하여 비교 및 분석하고자 하였다. 태양광 모듈의 직·병렬 수, 인버터 용량, 설치조건 등 다양한 변수에 대한 보정계수를 적용하여 분석하면 높은 신뢰성을 가질 수 있으나 수상태양광은 육상태양광에 비해 상용화된 곳이 많지 않아 관련 데이터의 신뢰성을 확보하기 어려운 측면이 있다. 따라서, 이번 연구는 수상태양광 발전의 장기적 관점에 의한 기초연구로써 동일한 일사량에 의한 발전량에 대한 수상태양광과 육상태양광의 발전량을 비교분석하였다.

설비 이용률은 태양광 발전설비가 24시간 동안 정격출력으로 발전되었을 때의 이상적인 발전량과 실제 발전량의 비율이라고 할 수 있다. 태양광 발전설비의 1일 가동비율로 볼 수 있으며, 식 (3)와 같다. 여기서 $CP$는 설비이용률, $G_{R}$은 실제발전량, $C$는 설비용량이다.

성능계수는 태양광 발전설비의 이론적 발전량과 실제 발전량의 비율이라고 할 수 있으며, 식 (4)와 같으며 $PR$은 성능계수, $G_{R}$은 실제발전량, $R$은 일사량, $A$은 모듈면적, $E_{m}$은 모듈효율을 의미한다. 일사량과 태양광 발전설비의 설치면적, 설치된 태양광 모듈의 효율이 고려되기 때문에, 서로 다른 태양광 발전설비를 비교하더라도 설치위치와 일사량 값의 차이와 관계없이 태양광 발전설비의 성능평가 값으로 이용할 수 있다.

kW당 발전량은 발전소별 설비용량이 상이하여 실제발전량을 한눈에 비교하기 어렵기 때문에 설비용량을 동일한 수준으로 두고 발전량을 비교할 수 있으며, 단위법(P.U법)과 유사하게 식 (5)와 같이 표현하였다. 여기서 $G_{100}$은 100kW당 발전량이며, $G_{R}$은 실제발전량, $C$는 설비용량을 의미한다.

2.5 현장조사 및 데이터 수집

분석대상지와 분석방법 선정 후 태양광 모듈, 인버터 등 설비현황과 발전량, 일사량 등 운영데이터를 합천댐에서 수상태양광 자료를 수집하였고 인근 육상태양광 자료는 운영자가 자료 공유를 원하지 않아 한국전력공사와 전기안전공사 협조를 얻어 운영데이터를 수집하였으나 일사량 자료, 인버터 등의 세부 데이터는 얻을 수 없었다. 2차례의 현장조사를 통해 설치된 태양광 모듈, 인버터 등 설비현황과 현재 운영상의 문제점은 없는지 조사하였다. 수상태양광 분석대상지에 설치된 일사량계의 측정 데이터가 존재하지만 일사량계의 정확도가 낮고 정기적인 교정을 받지 않아 신뢰도가 낮아 일사량은 기상청과 인공위성 데이터를 수집하였다. 기상청의 관측소는 유인관서와 무인관서로 나뉘는데 무인관서에서는 기온, 강수량, 바람, 습도, 일조시간을 관측하며 유인관서에서는 무인관측요소에서 날씨, 구름, 적설을 추가로 관측한다. 합천은 무인관서로 운영되어 일사량을 측정하고 있지 않아 그림. 3과 같이 주변지역 유인관서 3개소로 함양, 진주, 의령의 데이터의 평균값을 사용하였다.

합천 인근의 함양, 진주, 의령 3개소의 유인관서를 선정한 후 발전량 데이터 수집 기간과 동일하게 2013년 10월부터 2018년 6월까지 일사량 데이터를 수집하였다. 과거 날씨자료는 기상청에서 운영하는 기상자료개방포털에서 조회 및 이용이 가능하다. 기상청 자료 외에 KIER(한국에너지기술연구원)에서 운영 중인 신재생에너지 데이터센터를 통해 일사량 자료를 확보할 수 있다. KIER이 1982년부터 2012년까지 16개 지점에서 관측한 일사량 자료를 근거로 보간법이 적용된 자원지도를 제공하고 있다. 신재생에너지 데이터센터에서 제공하는 데이터는 신규 사업 타당성 검토단계에서 연간발전량 산정을 위한 일사량 평균값으로 사용할 수 있으나, 현재 분석대상지의 발전효율을 분석하기 위하여 분석기간 내의 월별 일사량 데이터가 필요하다. 기상청 수집 데이터는 정확한 합천지역의 데이터가 아니기 때문에 데이터 신뢰성 확보 및 비교검증을 위하여 KIER의 태양광 자원지도 데이터 활용 협조를 구하였다. 2013년 10월부터 2018년 6월까지 전체 분석기간 중 분석대상지 5개 지점의 일사량 자료를 얻는 것이 가장 좋지만 전체 데이터를 얻을 수 없어서 5개의 지점 중 데이터 획득이 가능한 분석대상지 수상B 지점, 육상C 지점(이하 수상B , 육상C) 2개 지점의 2014년부터 2015년까지 월별 수평면 전일사량 데이터를 요청하였다.

일사량 데이터를 KIER에 요청한 것과 같이 K-water 물순환연구소(이하 K-water)에 요청하여 위성영상을 활용한 분석대상지 수상B, 육상C 2개 지점으로 한정하였으며, 분석기간은 2013년 10월부터 2018년 6월까지 전체 분석기간을 요청하였다. 발전량은 전력거래량을 기준으로 2013년 10월부터 2018년 6월까지 수집하였다. 수상태양광 분석대상지의 월별발전량은 모니터링 시스템의 값을 이용할 경우 전력거래량과 오차가 있기 실제 전력 거래되는 발전량 데이터를 이용하여 분석을 실시하였다. 1차, 2차 현장조사 결과를 바탕으로 수집한 태양광 모듈의 사양은 아래 표 3과 같으며, 이를 이용하여 분석에 활용하였다.

2.6 일사량 데이터 분석

합천 육상 및 수상태양광 발전효율 검증을 위하여 수집한 일사량 데이터는 총 3가지 종류로 합천 인근 지역에서 관측한 기상청 일사량, KIER의 협조로 얻은 인공위성 일사량, K-water에서 제공한 인공위성 일사량이다.

3.1 분석대상지 이용률 분석

연간 발전효율 하락을 적용하여 분석대상지의 이용률을 분석하였으며, 결과는 표 8, 그림. 4, 그림. 5, 그림. 6과 같다. 2014년부터 2017년까지의 연간 평균 이용률을 분석한 결과, 수상태양광 분석대상지의 이용률이 육상태양광 분석대상지의 이용률보다 0.75% 높았으며, 육상태양광 분석대상지의 이용률 대비 수상태양광 분석대상지의 이용률이 5.26% 높다.

3.2 분석대상지 성능계수 분석

선정한 일사량 데이터 중 K-water의 일사량을 적용한 결과는 아래 표 9, 그림. 7, 그림. 8, 그림. 9과 같다. 2014년부터 2017년까지의 연간 평균 성능계수를 분석한 결과, 수상태양광 분석대상지의 성능계수가 육상태양광 분석대상지의 성능계수보다 5.52% 높았으며, 육상태양광 분석대상지의 성능계수 대비 수상태양광 분석대상지의 성능계수가 5.99% 높다.

3.3 분석대상지 kW당 발전량 분석

분석대상지의 100kW당 발전량을 분석하였으며, 결과는 표 10, 그림. 10와 같다. 2014년부터 2017년까지의 연간 평균 100kW당 발전량을 분석한 결과, 육상태양광 분석 대상지의 발전량 대비 수상태양광 분석대상지의 발전량이 5.26% 높다.

3.4 분석대상지 분석 결과

합천 지역에 설치된 수상태양광과 육상태양광 발전설비를 이용하여 수상태양광의 발전효율을 검증하고자 하였다. 수상태양광 분석대상지 2개소, 육상태양광 분석대상지 3개소를 선정 후 발전효율 검증을 위하여 비교방안으로 이용률, 성능계수, kW당 발전량을 선정하였다. 현장조사, 관계기관 자료 요청, 부서 간 협업으로 분석에 필요한 발전량, 일사량, 설비 현황 등의 데이터를 수집하였다.

수상태양광 및 육상태양광 분석대상지의 다면분석 결과, 이용률은 수상태양광 분석대상지가 육상태양광 분석대상지 대비 105.26%, 성능계수는 수상태양광 분석대상지가 육상태양광 분석대상지 대비 105.71% ~ 105.99%, kW당 발전량은 수상태양광 분석대상지가 육상태양광 분석대상지 대비 105.26% 정도였다. 이용률, 성능계수, kW당 발전량 모두 수상태양광 분석대상지가 육상태양광 분석대상지 대비 5% 정도 높음을 확인하였다.