2.1 경제성 분석을 위한 가정

본 연구는 전력사가 스마트가전에 기반한 수요반응 서비스를 운영하는 것을 전제로 경제성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 경제성 분석은 서비스를 공급하고 운영하는 전력사 관점을 중심으로 수행하였다. 스마트가전을 보유한 참여자의 관점에서는 추가적인 투자비용이 발생하지 않는 것으로 가정하였다.

스마트가전의 보급을 통한 국민 DR과 같은 수요반응의 확산을 위해서는 가전의 스마트화가 필수적이다. 많은 가전제품은 외부의 수요반응 신호에 반응하여 출력을 제어할 수 있는 충분한 성능을 보유하고 있으나, 외부 신호를 받을 수 있는 네트워크 기능을 갖추어야만 스마트가전화가 될 수 있다. 수요반응과 무관하게 네트워크화된 가전의 편익이 충분히 크다면 제조사는 네트워크 기능을 가전제품에 내장하여 생산하고 판매할 것이나, 아직 서비스가 제한적인 관계로 네크워크 기능을 기본으로 탑재하지 않는 것이 일반적이다. 이에 따라 스마트가전 기반 수요반응 서비스의 확산을 위하여 전력사가 네트워크 기능을 추가하기 위한 비용을 부담하는 경우를 기본으로 고려하였다.

2.2 경제성 분석 모델

전력사 주도형 스마트가전 기반 수요반응 도입을 위해서는 한전과 참여자의 편익이 극대화되도록 설계되어야 한다. 한전과 소비자의 편익을 극대화 하는 과정에 있어서 어느 쪽의 편익을 중시할 것인가는 정책적인 관점의 결정이 크게 작용되므로 식 (1)과 같이 정형화할 수 있다.

s.t.

목적함수는 한전의 편익 $B^{util}$에서 비용 $C^{util}$을 감한 수익과 참여자의 편익 $B^{cust}$에서 비용 $C^{cust}$를 감한 수익에 대하여 정책적 결정요소인 α를 고려하여 극대화하는 방향으로 정의될 수 있다. 여기서 식 (2), (3)과 같이 한전과 참여자의 편익은 수익보다 높아야 하며, 참여자의 편익은 한전이 제공하는 인센티브에 기반한다고 가정할 때, 식 (4)와 같이 한전의 비용은 참여자의 경제적 편익보다 커야 한다.

본 연구에서는 스마트가전을 이용한 수요반응 사업의 경제성분석을 위하여 표 1과 같이 편익으로 발전설비회피액과 송배전설비회피액의 2개 항목과 비용 10개 항목을 고려하였다. 수요반응에 따른 한전의 전력구입비용 절감편익 등은 동시에 판매 손실이 발생하는 측면이 있으므로 보수적으로 접근하여 편익으로 산정하지 않았다.

2.3 경제성 평가 방법

일반적인 경제성 분석 시에는 현 시점을 기준으로 프로젝트의 비용과 편익의 현재가치, 즉 비용현가 및 편익현가를 측정하고 이에 따라 순현재가치, 편익-비용 비율(B/C Ratio) 등을 계산하여 그 타당성 여부를 결정하게 된다⁽¹¹⁾.

순현재가치(NPV: Net Present Value)는 어떤 프로젝트의 가치를 나타내는 척도 중 하나로서 최초 투자 시기부터 사업이 종료되는 시기까지의 연도별 순 편익의 흐름을 현재가치로 환산한 합으로, 통상적으로 0보다 크면 투자가치가 있는 것으로, 0보다 작으면 투자가치가 없는 것으로 평가한다.

여기서, $n_{0}$은 사업의 개시시점, $N$은 사업의 전체 기간, $r$은 할인율, $B_{k}$, $C_{k}$는 각각 $k$년도의 편익과 비용을 의미한다.

순현재가치법은 순편익의 절대값을 확인할 수 있다는 데 장점이 있지만 비용에 대한 상대적 비교는 어려운 단점이 있다. 이러한 비용과 편익 사이의 상대적 경제성을 확인하는 방법으로 주로 편익/비용 비율법(Benefit-Cost Ratio : BCR)을 활용한다. 편익/비용 비율법은 비용의 현재가치에 대한 편익의 현재가치의 비율을 의미하며 가장 일반적으로 이용되고 있는 경제성 분석의 척도 가운데 하나이다. 대안의 분석에서 적절한 할인율이 적용되었을 경우, 편익과 비용의 비가 1보다 큰 투자사업은 타당성이 있는 것으로 판단한다.

3.1 DR 반응량 추정 방법

각 가전에 대한 과거 데이터가 존재하지 않아 Customer Baseline Load (CBL)을 추정하는 방법을 사용하였다. DR신호 발령 직전 15/30/45/60분 전력 평균을 사용하는 방안과 DR신호 발령 전,후 15/30/45/60분 전력의 평균을 사용하는 방안을 검토한 결과, DR신호 발령 전,후 30분간의 전력량을 평균하는 것이 CBL에 가깝다는 결론을 얻었다⁽¹²⁾.

그림 1은 CBL 추정에 있어 대표적인 예를 보여 주는 것으로, 케이스 1은 DR 동작신호에 맞춰 소비전력이 저감되고 DR 종료 후 소비전력이 DR 시작 신호 시점과 비슷한 레벨로 증가하는 케이스이다. 한편, 케이스 2는 DR 시작 신호에 맞춰 소비전력이 저감되고 DR 종료 후 소비전력이 DR 시작 신호 시점보다 낮은 레벨로 증가하는 케이스이다. 반대로 DR 종료 후 소비전력이 DR 시작 신호 시점보다 높은 레벨로 증가하는 경우도 같은 케이스로 분류된다. 케이스 1과 2는 이상적인 케이스로, DR 명령에 따른 소비전력 저감 효과가 명확하게 나타난다. 그러나 실제에 있어서는 위와 같이 나타나는 경우는 드물다.

3.2 평균 참여율과 피크저감 유효성

표 4는 전체 DR신호 발령시 DR에 참여한 가전의 데이터가 수집된 대수와 평균 반응율을 나타낸다. 전체 DR 신호에서 냉장고는 평균 88.3%, 에어컨은 평균 19.5%의 반응율을 보였다. 냉장고는 24시간 가동 가전으로 높은 반응율을 가지는 반면, 에어컨은 소비자의 선호도에 따라 ON/OFF가 결정되어 반응율의 변동이 크게 발생하였다. 에어컨의 DR#1, DR#2의 DR기간이 DR#3보다 비교적 길기 때문에 반응율이 높게 나타났다. 수집된 데이터에는 양호, 불량, 대기 신호가 모두 포함되어 있다.

냉장고의 DR#1과 DR#2는 각각 대당 평균 1.7W, 5.9W 저감하여 DR 반응 효과가 기대보다 낮게 산출되었다. DR#3은 평균 18.3W 저감하여 반응 효과가 DR#1과 Dr#2에 비해 큰 편이나, DR#3의 DR 기간 지속시간이 평균 10~15분 정도인 점을 감안하면 시간당 DR 효과로 환산 시 3.1W로 낮게 나타난다. 에어컨도 냉장고와 동일하게 DR#1과 DR#2는 각각 대당 평균 12.5W, 13.4W 저감하여 DR 반응 효과가 기대보다 낮게 산출되었다. DR#3은 평균 115.5W 저감하였지만, DR#3의 DR 기간 지속시간이 평균 10~15분 정도인 점을 감안하면 시간당 효과로 환산 시 19.2W로 낮게 나타났다.

그림 2는 DR 발령에 따라 냉장고와 에어컨으로 부터 수집한 데이터를 바탕으로 피크저감 유효성을 양호, 판별불가, 이상으로 분류한 그래프이다.

냉장고의 경우 DR#1, DR#2에서 판별불가의 비율이 월등하게 높은데, 이는 DR 신호를 수신하더라도 냉장고의 동작특성상 가시적인 소비전력 저감을 보이기 어렵기 때문에 나타난 결과이다. DR#3의 경우 DR 기간이 평균 10~15분 정도로 짧지만 컴프레서를 OFF시키기 때문에 소비전력의 저감이 많아 유효성이 높게 나타난다.

에어컨의 경우 DR#1과 DR#2에서 이상치의 비율이 높은데, 이는 DR 신호를 수신한 후 소비전력이 급격하게 증가하는 경우와 DR 기간 동안 ON/OFF를 반복하는 경우, 혹은 DR 기간 중간에 Device가 동작하였다가 DR 신호 종료 전에 Device가 작동이 멈춘 경우이다.

3.3 DR 레벨에 따른 피크감축 효과

데이터를 분석한 결과 참여 가전의 70~80%가 DR신호에 따라 적절히 동작하지 않아 DR의 효과를 판별할 수 없었다. 그림 3은 전체 DR 발령에 대하여 수요반응이 양호다고 판단되는 냉장고와 에어컨의 소비전력 저감 분포를 보여준다. DR 레벨 1,2,3에 대해 평균적으로 냉장고는 33.5W, 36W, 49.7W, 에어컨에 대해서는 204.7W, 235.8W, 223.3W가 저감되었다.

3.4 시범사업 결과에 대한 평가

본 시범사업의 시사점을 정리하면 다음과 같다.

- 소용량 자원 대상으로는 DR 효과가 제한적이며 측정이 곤란하므로 대용량 가전 위주로 본 사업 추진이 바람직함

- 가전별 소비전력 패턴과 용량이 다양하여 피크감축 산정에 어려움이 많았으며, 더욱이 이전에는 각 가전별 전력사용량 측정장치가 없었으므로 CBL 산정에 어려움이 있었음

- 데이터 샘플링 시간에 편차로 인한 피크감축 효과 측정의 정확성 저하 발생함

- 에어컨의 경우 동작 특성이 다양하고, 소비전력이 큰 폭으로 변동하였으며, 특히 고객의 편의를 고려하여 적정 온도 재설정이 필요함

- 스미트가전 미터가 DR 반응으로 인해 Off 되었는지 시스템 오류인지 확인이 불가한 경우가 생겨 미터의 국가공인 신뢰도 확보가 필요함

이러한 제한에도 불구하고 시범사업을 통하여 유의미한 데이터를 취득하였을 뿐만 아니라, 알고리즘 수정 등 본 사업에 대한 방향성을 재정립할 수 있는 계기가 되었다.

4.1 사례 연구를 위한 설정

본 연구에서 참여자는 추가적인 비용을 지불하지 않고 수요반응 참여를 통한 인센티브만을 받게 되므로 비용대비 편익이 무한대로 나타나는 것으로 보일 수 있지만, 실제로 참여자는 수요반응 참여를 통한 불편을 감소하게 되므로 비정량화된 비용요인이 내재되어 있다. 본 연구에서는 스마트가전 실증을 통하여 취득된 자동화된 수요반응 반응 데이터를 적용하며, 이는 참여자가 수용 가능한 범위 내에 있는 것으로 간주할 수 있으므로 제약조건을 만족하는 범위에서 민감도 분석을 위주로 경제성 분석을 진행하였다.

표 5는 분석에 사용한 기본 데이터로서, 발전설비회피 편익 및 송·배전설비회피 편익은 각각 스마트그리드 확산사업의 경제성 평가에서 사용되었던 발전설비회피단가 132,954[원/kW-y]과 송배전설비회피단가 98,384[원/kW-y]를 사용하였다⁽¹³⁾. 또한, 가전의 수명기간인 7년간에 대한 비용과 편익을 산정하였으며, 감축시간은 전력시장 운용규칙을 준용하여 연 최대 60시간으로 정하였다.

한전이 DR 인프라 구축시 그림 4와 같이 세가지 방법이 있으나, 둘째 방법을 적용하여 경제성을 분석하였다.

첫째, 가전사가 WiFi 기본 구축, 수용가 보유 WiFi 공유기 활용하여 WAN에 연결

둘째, 한전이 WiFi 동글 설치, 한전이 IoT Hub 개발, 설치하여 모바일 네트웍을 활용하여 WAN에 연결

셋째, NB-LTE 모듈을 고객에 설치하여 모바일 네트웍을 활용하여 WAN에 연결

4.2 경제성 분석 사례 연구