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  1. (Dept. of Electrical and Computer Eng., Pusan National University, Korea.)
  2. (The Lantau Group, Korea.)



Renewable Energy Certificate, Renewable Portfolio Standard, Renewable Energy Source, Marginal Cost Pricing, Bi-level Programming

1. 서 론

우리나라는 기후변화협약에 대응하는 전 세계적인 저탄소화 정책 기조에 따라, 신재생에너지 보급 확대 및 지원정책의 일환으로 일정 규모 이상의 발전사업자(공급의무자)에게 총 발전량의 일정 비율을 신재생에너지로 공급하도록 의무화하는 신재생에너지 공급의무화제도(Renewable Portfolio Standard, RPS)를 시행하고 있다(1). RPS 제도에서 신재생에너지 사업자는 보유한 신재생에너지 발전설비로부터 전기를 생산·공급하였음을 증명하는 신재생에너지 공급인증서를 발급받을 수 있고, 신재생에너지 의무공급량을 할당받은 공급의무자는 자체 건설한 발전설비로부터 발급받은 공급인증서 또는 외부로부터 구매한 공급인증서를 활용하여 의무를 이행할 수 있다(2).

이러한 RPS 제도에서 신재생에너지 공급인증서의 가격은 신재생에너지 사업자, 공급의무자, 한국전력공사를 비롯한 다양한 시장참여자들의 수익과 비용에 영향을 미치고 있지만, 최근 현물시장에서의 공급인증서 가격 폭락 현상과 RPS 의무공급비율 상향 등 신재생에너지 공급인증서의 가격 추이에 대한 불확실성은 점차 증대되고 있다. 하지만 현재까지 신재생에너지 공급인증서의 적정가격 추정 방법론에 대한 연구는 그 중요성에 비해 활발히 수행되지 않았으며, 특히 국내 RPS 제도에서 적정가격의 지표로써 활용될 수 있는 한계비용 추정에 대한 연구는 전무한 실정이다.

국내에서 선행된 신재생에너지 공급인증서 적정가격 추정 방법론에 대한 연구는 주로 균등화발전원가(Levelized Cost of Energy, LCOE)를 기반으로 수행되었다(3-5). 해당 방법론은 $LCOE_{t}=SMP_{t}+REC_{t}$ 계산식을 통해 신재생에너지 공급인증서의 적정가격 $REC_{t}$를 전망한다. 이는 신재생에너지 발전설비에서 한 단위(kWh)의 전력을 생산하기 위해 소요되는 비용을 의미하는 균등화발전원가에 비해, 전력시장가격(System Marginal Price, SMP)에 따른 전력 판매 수익과 신재생에너지 공급인증서(Renewable Energy Certificate, REC) 판매 수익의 합이 적어도 같아야 신재생에너지 사업자의 재무적 손실이 발생하지 않다는 논리에 근거한다. 이러한 방법론을 기반으로 한 선행 연구들은 비교적 추정이 용이한 균등화발전원가와 전력시장가격을 활용하여 두 가격의 차감만으로 신재생에너지 공급인증서의 가격을 추정할 수 있었지만, 해당 방법론은 시장 수급상황을 반영할 수 없는 이론적인 한계점을 내포하고 있을 뿐만 아니라, 수리적 모델을 활용하지 않기 때문에 RPS 제도 메커니즘을 반영할 수 없어 RPS 제도에 대한 정량적인 분석 또한 불가능하다.

상기 방법론의 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 RPS 제도 메커니즘 등 신재생에너지 공급인증서의 가격에 영향을 주는 다양한 요인들을 바탕으로 수리적 모델을 구성하고, 신재생에너지 공급인증서의 한계비용을 도출하여 이를 적정가격으로 간주하는 방법론을 활용한다(6-7). 그러나 국내 전력시장 구조상 RPS 제도 이행을 위해 대규모의 신재생에너지 발전설비가 투입되는 경우, 가격결정발전계획에 따라 전력시장가격에 변화를 줄 수 있으며, 동시에 전력시장가격의 변화는 신재생에너지 공급인증서 한계비용에도 영향을 미치기 때문에 이러한 관계를 내재적으로 반영할 수 있는 수리적 모델링이 선행되어야 한다.

따라서 본 연구에서는 이월·차입 및 불이행과 같은 국내 RPS 제도 메커니즘을 반영하고, RPS 제도 이행을 위해 대규모 신재생에너지 발전설비가 투입됨에 따른 전력시장가격 변화를 내재적으로 고려할 수 있는 ‘RPS 의무이행 문제’와 ‘ISO 경제급전 문제’로 이루어진 이중구조모형(Bi-level Programming) 형태의 수리적 모델을 수립하였다. 또한 해당 수리적 모델을 기반으로, 사례 연구를 통해 RPS 제도 전체 시스템에 대한 비용효율적인 신재생에너지 설비 구성·규모와 신재생에너지 공급인증서의 한계비용을 도출하였다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 문제에 대한 수리적 모델을 정식화한다. 3장에서는 시뮬레이션에 사용된 전제 및 입력 자료를 소개한다. 이후, 사례연구를 통해 연도별 신재생에너지 공급인증서의 한계비용을 포함한 시뮬레이션 결과를 도출하고, 기존 방법론의 한계점에 대해 분석하였다. 마지막으로 4장에서 결론을 정리하였다.

2. 문제의 수학적 정식화

2.1 기호 및 약어의 정의

집 합

$i \in I$ 신재생에너지원 인덱스

$t \in T$ 연도 인덱스

$s \in S$ 계절 인덱스 (s1-s4)

$h \in H$ 시간 인덱스 (h1-h6)

$y \in Y$ 최적화 기간 이전의 과거년도 인덱스 (2012년-2019년)

$o \in O$ 발전기 인덱스

파라미터

$r$ 할인율 (%)

$n_{i}$ $i$설비 수명 (년)

$CAPEX_{i,\:t}$ $t$년도, $i$설비 초기설치비용 (원/MW)

$CRF_{i}$ $i$설비 자본회수계수 (%)

$OPEX_{i}$ $i$설비 유지보수비 (%)

$CF_{i,\:s,\:h}$ $i$설비, $s$계절, $h$시간 설비이용률 (%)

$SD_{s}$ $s$계절 일 수

$DR_{i}$ $i$설비 효율저하율 (%)

$TR\cos t$ 계통보강비용 (원/MWh)

$t\arg et_{t}$ $t$년도 전체 의무공급량 (REC)

$M$ 임의의 큰 수

$WT_{i}$ $i$설비의 신재생에너지 공급인증서 가중치

$I N I_{y,\:i}$ $y$년도, $i$설비 기존 설비용량 (MW)

$VC_{o}$ $o$발전기 변동비 (원/MWh)

$RT_{y,\:t,\:i}$ $t$년도 시점에서 $y$년도에 건설된 $i$설비의 운전 여부 (1:운전, 0:폐지)

$P_{o,\:t}^{\max}$ $t$년도, $o$발전기 최대출력 (MW)

$load_{t,\:s,\:h}$ $t$년도, $s$계절, $h$시간 전력수요 (MW)

변 수

$T\cos t$ 계획기간에 대한 RPS 제도 전체 시스템의 RPS 의무이행 비용 (원)

$R\cos t_{i,\:t}$ $t$년도, $i$설비 신재생에너지원 투자비용 (원)

$P\cos t_{t}$ $t$년도 불이행 과징금 (원)

$Rcap_{i,\:t}$ $t$년도, $i$설비 신규 설비용량 (MW)

$SMP_{t,\:s,\:h}$ $t$년도, $s$계절, $h$시간 전력시장가격 (원/MWh)

$NON_{t}$ $t$년도 신재생에너지 공급인증서 불이행 수량 (REC)

$BNK_{t,\:\tau}$ $t$년도에서 $\tau$년도로 이월하는 공급인증서 수량 (REC)

$BRW_{t,\:\tau}$ $t$년도에서 $\tau$년도로부터 차입하는 공급인증서 수량 (REC)

$j_{t}$ 이월 및 차입·불이행 행위에 대한 이진 변수

$F\cos t$ 전력수급 균형을 위한 총 발전비용 (원)

$P_{t,\:s,\:h,\:o}$ $t$년도, $s$계절, $h$시간대, $o$발전기 출력 (MW)

2.2 RPS 의무이행 문제

대규모 신재생에너지 발전설비의 투입은 전력시장가격에 영향을 미칠 수 있으며, 전력시장가격의 변화는 RPS 의무이행비용에도 영향을 준다. 즉, RPS 의무이행비용을 최소화하는 신재생에너지 설비 구성·규모 및 신재생에너지 공급인증서의 한계비용을 파악하기 위해서는 별도의 외부 시뮬레이션으로 구해진 전력시장가격을 활용하는 것이 아닌, <그림 1>과 같은 이중구조모형(Bi-level Modeling)을 통해 신재생에너지 설비 구성·규모에 대응하는 전력시장가격의 내생변수화가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 관계를 내재적으로 반영하기 위해, RPS 의무이행비용 최소화를 위한 상위문제와 계통운영기관의 전력수급비용 최소화를 위한 하위문제로 수학적 정식화를 구성하였다.

그림. 1. 이중구조모형 형태의 모델 구성도

Fig. 1. The diagram of the model in bi-level form

../../Resources/kiee/KIEE.2020.69.8.1183/fig1.png

2.2.1 RPS 의무이행 문제에 대한 목적함수

본 연구에서는 <그림 2>와 같이 계획기간 동안 RPS 제도 전체 시스템 측면에서 RPS 의무이행을 만족하기 위해 발생하는 비용, 즉 신재생에너지원 투자비용 및 불이행 과징금의 합이 최소화되도록 하는 목적함수를 정의하였다. 이는 식 (1)과 같다.

(1)
MINIMIZE $T\cos t=\sum_{I}\sum_{T}\dfrac{R\cos t_{i,\:t}+P\cos t_{t}}{(1+r)^{t}}$

그림. 2. 신재생에너지 공급인증서 흐름도

Fig. 2. The flow of Renewable Energy Certificate(REC)

../../Resources/kiee/KIEE.2020.69.8.1183/fig2.png

신재생에너지원 투자비용

(2)
$$ \begin{aligned} R \cos t_{i, t}=& \sum_{\tau=1}^{t} \operatorname{CAPEX}_{i, \tau} \times \operatorname{Rcap}_{i, \tau} \times\left(C R F_{i}+O P E X_{i}\right) \\ &+\sum_{\tau=1}^{t}\left[\sum_{S, H} \operatorname{Rcap}_{i, \tau} \times C F_{i, s, h} \times 4 \times S D_{s} \times\left(1-D R_{i}\right)^{t-\tau}\right.\\ &\times T R \operatorname{cost}] \\ &-\sum_{\tau=1}^{t} \sum_{S, H} R \operatorname{cap}_{i, \tau} \times C F_{i, s, h} \times 4 \times S D_{s} \times\left(1-D R_{i}\right)^{t-\tau} \\ & \times S M P_{t, s, h} \forall i, t \end{aligned} $$

식 (2)는 RPS 의무이행을 위해 건설되는 신재생에너지원의 투자비용을 의미하며, 자본회수계수에 의한 연간 설치비용 및 유지보수비용 그리고 계통보강비용의 합에서 전력판매수익을 차감함으로써 정의된다. 위 식 (2)에서 전력판매수익을 차감해준 이유는 <그림 3>과 같이 RPS 대상설비가 운영되는 경우, 설비수명동안 전력과 신재생에너지 공급인증서라는 두 가지 상품이 생산되기 때문이다. 본 연구에서는 신재생에너지 공급인증서의 한계비용을 추정하는데 목적이 있으므로, 신재생에너지원 설치 및 운영비용에서 계통에 판매하는 전력수익을 차감한 비용을 RPS 의무이행을 위한 신재생에너지 투자비용으로 정의한다.

그림. 3. RPS 대상설비의 비용과 수익

Fig. 3. The costs and revenues of RPS facilities

../../Resources/kiee/KIEE.2020.69.8.1183/fig3.png

1MW 이하의 설비는 한국전력공사 PPA 계약을 통해 월별 가중평균 전력시장가격으로 정산 받을 수 있지만, 본 논문에서는 문제의 간략화를 위해 모든 RPS 대상설비는 시간대별 전력시장가격으로 정산 받는 것을 가정하였으며, 이때 시간대별 전력시장가격 $SMP_{t,\:s,\:h}$는 하위 문제의 식 (12) 제약조건에 대한 라그랑주 승수로 정의된다. 또한 본 문제는 다 기간에 걸친 시점 간 최적화 문제(Multi-period Intertemporal Problem)로 차원의 저주로 인해 계산부하가 기하급수적으로 증가하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 24시간을 4시간씩 6개의 시간 구간으로 나누고, 365일을 계절별 4개의 구간으로 나누어 인덱스를 정의함으로써 문제를 간략화하였다.

불이행 과징금

(3)
$P\cos t_{t}=1.5\times\left\{\mu_{t}^{(k)}\times(1+r)^{t}\right\}\times NON_{t}\forall t$

「신재생에너지법 제12조의6」에 따라 불이행분에 대하여 신재생에너지 공급인증서의 해당 연도 평균 거래가격의 150% 범위에서 과징금을 부과하며, 과징금을 납부한 경우 의무공급량을 공급한 것으로 보고 있다. 본 연구에서는 신재생에너지 공급인증서의 한계비용을 해당 연도 평균 거래가격으로 가정함으로써, 불이행 과징금은 식 (3)과 같이 표현될 수 있다. $k$번째 iteration에서 도출된 t년도 신재생에너지 공급인증서의 한계비용을 의미하는 $\mu_{t}^{(k)}$에 대해서는 2.4절에서 추가적으로 설명한다.

2.2.2 RPS 의무이행 문제에 대한 제약조건

신재생에너지 공급인증서 이월 및 차입·불이행 제약

(4)
$BNK_{t,\:\tau}=0$ ${if}t\ge\tau or t+3<\tau$

(5)
$BRW_{t,\:\tau}=0$ ${if}t\ge\tau or t+3<\tau$

(6)
$BRW_{t,\:t+1}+BRW_{t,\:t+2}+BRW_{t,\:t+3}\le t\arg et_{t}\times 20\%\forall t$

「신재생에너지법 제12조의5」와 「동법 시행령 제18조의4」에 따라 연도별 의무공급량의 20% 이하에 대해 3년의 범위에서 공급의무의 이행을 연기할 수 있다. 또 한, 「동법 제12조의7」에서 신재생에너지 공급인증서의 유효기간을 3년으로 지정함으로써 공급인증서의 이월도 가능하다. 식 (4), (5)는 이러한 이월 및 차입의 시점 간 이동에 대한 제약을 의미하며, 식 (6)을 통해 연도별 차입 허용량을 정의하였다.

(7)
$BNK_{t,\:t+1}+BNK_{t,\:t+2}+BNK_{t,\:t+3}\le M\times j_{t}\forall t$

(8)
$BRW_{t,\:t+1}+BRW_{t,\:t+2}+BRW_{t,\:t+3}+NON_{t}$ $\le M\times(1-j_{t})\forall t$

하지만 위 식 (4), (5), (6)만을 고려하는 경우, t년도에서 신재생에너지 공급인증서의 이월과 차입·불이행이 동시에 일어날 수 있으며 이로 인해 t년도 신재생에너지 공급인증서의 발급량이 의무공급량에 미달됨에도 불구하고 차입과 불이행을 통해 전략적으로 다음 해로 공급인증서를 이월하는 결과가 도출될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 RPS 제도 전체 시스템이라는 대상에 대해, t년도 시점에서는 대조적인 행위로 볼 수 있는 이월과 차입·불이행이 동시에 일어날 수 없음을 가정하였다. 이는 식 (7), (8)로 표현된다.

신재생에너지 공급인증서 수급조건

(9)
$$ \begin{array}{l}\sum_{\tau=1}^{t} \sum_{I, S, H} R c a p_{i, \tau} \times C F_{i, s, h} \times 4 \times S D_{s} \times W T_{i} \times\left(1-D R_{i}\right)^{t-\tau} \\ \quad+\sum_{Y, I, S, H} I N I_{y, i} \times R T_{y, t, i} \times C F_{i, s, h} \times 4 \times S D_{s} \times W T_{i} \times\left(1-D R_{i}\right)^{t-y} \\ \quad+B N K_{t-3, t}+B N K_{t-2, t}+B N K_{t-1, t} \\ \quad-B N K_{t, t+1}-B N K_{t, t+2}-B N K_{t, t+3} \\ \quad-B R W_{t-3, t}-B R W_{t-2, t}-B R W_{t-1, t} \\ +B R W_{t, t+1}+B R W_{t, t+2}+B R W_{t, t+3} \\ +N O N_{t} \geq \operatorname{target}_{t} \quad \forall t\end{array} $$

식 (9)는 신재생에너지 공급인증서 수급조건에 대한 식으로써, <그림 2>와 같이 최적화 시점 이후에 설치되는 신규 설비와 최적화 시점 이전에 설치된 기존 설비에서 발급되는 신재생에너지 공급인증서, 시점 간 이월 및 차입, 그리고 불이행분의 합이 매년 의무공급량보다 크거나 같아야 함을 의미한다. 이때, RPS 제도 메커니즘에서 중요한 역할을 하는 신재생에너지원별 공급인증서 가중치 $WT_{i}$가 고려되었으며, 수명을 초과한 신재생에너지 발전설비의 폐지를 반영하기 위해 $RT_{y,\:t,\:i}$ 파라미터를 도입하였다(8). 또한, 2012년부터 2019년까지 설치된 기존 설비 $I N I_{y,\:i}$는 RPS 대상설비 현황을 참고하여 반영하였다(9).

2.3 ISO 경제급전 문제

2.3.1 ISO 경제급전 문제에 대한 목적함수

하위문제로써 계통운영기관(Independent System Operator, ISO)의 전력수급 충족을 위한 발전비용 최소화 문제를 구성하였으며, 목적함수는 다음 식 (10)과 같다.

(10)
MINIMIZE $F\cos t=\sum_{T}\sum_{S}\sum_{H}\sum_{O}VC_{o}\times P_{t,\:s,\:h,\:o}\times 4\times SD_{s}$

2.3.2 ISO 경제급전 문제에 대한 제약조건

발전기의 물리적 제약

(11)
$0\le P_{t,\:s,\:h,\:o}\le P_{o,\:t}^{\max}\forall t,\:s,\:h,\:o$

식 (11)은 발전기의 시간대별 출력은 발전기 최대출력을 넘을 수 없음을 의미한다. 이때, 발전기 예방정비율(Maintenance Outage Rate, MOR)을 고려하여 $P_{o,\:t}^{"\max "}$=정격용량$\times$(1-MOR)로 정의되었으며, 제8차 전력수급기본계획에 따라 발전기의 시장 진입·폐지에 대해서도 연도별로 반영하였다(10).

전력 수급조건

(12)
$\sum_{O}P_{t,\:s,\:h,\:o}\ge$$load_{t,\:s,\:h}$ $-\sum_{\tau =1}^{t}\sum_{I}R\cap_{i,\:\tau}\times CF_{i,\:s,\:h}\times(1-DR_{i})^{t-\tau}\forall t,\:s,\:h$

전력 수급 균형을 위하여 매시간대별 발전기 출력의 합은 순수요보다 크거나 같아야 하며, 순수요는 시간대별 전력수요 $load_{t,\:s,\:h}$에서 상위문제의 결정변수 $R\cap_{i,\:t}$에 대한 시간대별 신재생에너지 발전량을 차감함으로써 정의된다. 이때 시간대별 전력수요 $load_{t,\:s,\:h}$는 기존 RPS 설비 $I N I_{y,\:i}$을 비롯하여 최적화 기간 이전에 설치된 신재생에너지 설비에서 발생하는 발전량을 미리 차감한 수치를 적용하였다.

2.4 신재생에너지 공급인증서 한계비용의 도출

표 1. 신재생에너지 설비원 관련 입력자료

Table 1. Input data of renewable energy sources

설비원

초기설치비용(만원/kW)

유지보수비(%)

효율저하율(%)

설비이용률(%)

설비 수명(년)

가중치

태양광

175

1.5

0.80

12.97

20

1.28

육상풍력

250

2.5

0.30

20.10

20

1.0

해상풍력

500

3.0

0.30

30.00

20

2.0

대수력

-

-

0.55

21.17

30

1.0

소수력

500

3.5

0.55

40.00

30

1.0

연료전지

500

9.0

0.55

65.89

20

2.0

바이오전소

350

8.0

0.55

43.16

30

1.06

바이오혼소

-

-

0.55

35.03

30

1.06

폐기물

325

7.0

0.55

18.56

20

0.39

IGCC

-

-

0.55

29.83

30

0.25

한계비용은 생산량을 한 단위 증가시키는데 필요한 생산비의 증가분을 일컫는다. 따라서 본 연구에서 도출하고자 하는 신재생에너지 공급인증서의 한계비용은 의무공급량의 한 단위 변화가 라그랑주 함수에 미치는 영향을 의미하며, 다시 말해 정식화된 수리적 모델의 라그랑주 함수 $L$을 의무공급량 $t\arg et_{t}$에 대해 편미분한 식 (13)으로 표현할 수 있다. 여기서 $\omega_{t}$, $\pi_{t}$는 각각 제약조건 식 (6), (9)에 대한 라그랑주 승수이다.

(13)
$REC_{t}^{MAR}=\dfrac{\partial L}{\partial(t\arg et_{t})}=\pi_{t}+0.2\times\omega_{t}$

이때, 불이행 과징금에 대한 식 (3)에서 $\mu_{t}^{(k)}$는 $k$번째 iteration에서 도출된 t년도 신재생에너지 공급인증서의 한계비용을 의미하지만, 최적화 최초 수행시 이에 대한 값이 없기 때문에 1 이상의 임의의 값을 $\mu_{t}^{(k)}$의 초기 값으로 설정한다. 이후, $k$번째 iteration을 통해 도출된 $\pi_{t}^{(k)}+0.2\times\omega_{t}^{(k)}$의 값이 $k+1$번째 iteration의 식 (3)의 $\mu_{t}^{(k+1)}$로 대입되어 다시 $k+1$번째 iteration을 수행한다. 이를 충분히 반복하여 $\pi_{t}^{(k)}+0.2\times\omega_{t}^{(k)}$의 값이 더 이상 변하지 않고 특정 값에 수렴할 때, 해당 값을 신재생에너지 공급인증서의 한계비용으로 본다.

3. 사례 연구

3.1 전제 및 입력자료

3.1.1 기본 전제

본 연구에서는 계획기간 동안 RPS 제도 전체 시스템 측면에서 RPS 의무이행을 만족하기 위해 발생하는 비용을 최소화하는 최적의 시스템 구성을 목표로 하며, 이러한 시스템을 전제로 신재생에너지 공급인증서의 한계비용을 도출한다. 최적화 기간은 2020년부터 2030년까지이며, 2020년 이전의 RPS 설비에 대해서는 실적 값을 반영하여 이미 설치된 것으로 가정하였다. RPS 대상 신재생에너지 설비원으로써 태양광, 육상·해상풍력, 대·소수력, 연료전지, 전소·혼소바이오, 폐기물, IGCC를 고려하였다. 단, 이때 전력수급기본계획에 따라 설비의 건설 및 폐지가 계획되는 대수력, 설비 특성상 초기투자비를 설정할 수 없는 혼소바이오, RPS 대상설비 현황이 1기(346MW)에 불과한 IGCC에 대해서는 향후 신규 진입 없이 19년 말의 설비용량이 유지됨을 가정하였다. 또한, 계획기간 동안 진입 가능한 원별 RPS 설비용량의 상한선은 2018년 신재생에너지 백서에서 산정한 신재생에너지원별 시장잠재량을 기준으로 설정하였으며, 할인율은 5.5%로 가정하였다(11).

3.1.2 신재생에너지 설비원 관련 입력자료

본 연구에 적용한 초기설치비용과 유지보수비, 설비 수명은 해양수산부(2018)를 참고하였으며, 초기설치비용은 2017년에 산정되었음을 가정하였다. 또한, 태양광·풍력 설비의 효율저하율은 2018년 신재생에너지 백서를 참고하였으며 그 외 설비원에 대해서는 별도로 조사된 바가 없어 태양광·풍력 효율저하율 평균값인 0.55%를 가정하였다. 신재생에너지원별 설비이용률과 공급인증서 가중치의 경우, 한국에너지공단에서 발표하는 실적자료를 활용하였다. 이를 종합하여, 본 연구에서 적용한 신재생에너지 설비원 관련 입력자료는 <표 1>과 같이 정리할 수 있다. 이때 신재생에너지 보급 확대에 따라 유발되는 계통보강비용 단가는 한국전력공사(2018)를 참고하여 계통에 공급되는 전력 1kWh당 2.27원으로 가정하였다(12).

또한, 본 연구에서는 RPS 대상설비의 다수를 차지하고 있는 태양광과 육상풍력 설비원의 초기설치비용 및 설비이용률에 대해 추가적인 분석을 시행하였다. 초기설치비용의 경우, 기술의 총 누적 생산량이 증가함에 따라 단위당 비용이 감소하는 경험곡선을 사용하여 미래 초기설치비용을 예측하였다. 즉, 과거 태양광·풍력 누적 보급용량과 초기설치비용에 대한 회귀분석을 통해 관계식을 도출하고, 향후 제8차 전력수급기본계획에 따라 진입 예정인 신재생에너지원별 누적 보급용량을 활용하여 2030년까지의 초기설치비용을 추정한다(13). 이러한 과정을 통해 추정된 태양광 및 육상풍력 설비원의 연도별 초기투자비용은 <표 2>와 같으며, 그 외 설비원에 대해서는 <표 1>의 기준연도에 대해 연 2%의 감소율을 적용하였다. 마지막으로 태양광과 육상풍력 설비원의 설비이용률은 2018년 월별·시간대별 실적 이용률을 토대로 <표 3>과 같이 반영하였다.

표 2. 태양광 및 육상풍력의 추정 초기설치비용

Table 2. Estimated CAPEX of solar and onshore wind power

CAPEX

(천원/kW)

2020년

2021년

2022년

2023년

2024년

2025년

태양광

1,516

1,436

1,370

1,316

1,256

1,206

육상풍력

2,031

1,963

1,898

1,837

1,782

1,733

CAPEX

(천원/kW)

2026년

2027년

2028년

2029년

2030년

태양광

1,164

1,122

1,085

1,053

1,021

육상풍력

1,692

1,658

1,621

1,590

1,563

표 3. 태양광 및 육상풍력의 계절·시간대별 설비이용률

Table 3. Capacity factor of solar and onshore wind power

태양광(%)

h1

h2

h3

h4

h5

h6

s1

0.07

2.53

33.10

40.41

10.57

1.61

s2

0.06

3.45

31.61

37.23

13.85

3.02

s3

0.09

1.16

28.02

31.43

8.20

3.28

s4

0.06

0.08

22.12

32.62

5.25

1.47

육상풍력(%)

h1

h2

h3

h4

h5

h6

s1

24.52

23.84

23.54

20.86

22.72

24.33

s2

13.50

13.25

11.21

13.50

11.37

12.39

s3

15.89

15.41

13.97

15.76

17.40

17.05

s4

29.79

28.47

28.02

26.51

28.87

30.23

3.1.3 의무공급량 입력자료

의무공급량은 공급의무자의 신재생에너지 발전량을 제외한 전년도 총 발전량에 대해 의무비율을 곱하여 산출된다. 2030년까지의 의무공급량을 추정하기 위해 먼저 공표된 의무공급량과 의무비율을 활용하여, 2020년에 대한 공급의무자의 총 발전량을 계산하였다. 이후, 제8차 전력수급기본계획 및 제3차 에너지기본계획과 같은 에너지 정책을 기반으로 향후 예상되는 전력소비량 증가율을 산출한다(14). 산출된 전년 대비 수요 증가율(%)을 2020년 기준 공급의무자 총 발전량에 적용함으로써 2030년까지의 공급의무자 총 발전량을 추정하였다. 마지막으로 연도별 공급의무자 총 발전량 추정치에 대해 국정운영 5개년 계획의 2030년 의무비율 28% 상향안을 준수하기 위한 <표 4>의 의무비율을 적용하여, 2030년까지의 연도별 전체 의무공급량을 산출하였다(15).

3.1.4 경제급전 관련 입력자료

경제급전 문제에 적용된 2030년까지의 전력수요는 제8차 전력수급기본계획과 제3차 에너지기본계획을 반영하여 산정하였으며, 발전기의 경우 변동비가 유사한 원별 및 발전기별로 묶어 아래와 같이 총 11대의 발전기 그룹으로 간소화하였다. 이때 변동비는 <표 5>와 같이 각 그룹별 발전기의 용량에 대한

표 4. 의무공급량 추정치

Table 4. Estimate of mandatory supply of REC

연도

2021년

2022년

2023년

2024년

2025년

의무비율

8.0%

9.0%

10.0%

12.6%

15.2%

의무공급량

(GWh)

36,230

41,007

45,742

57,779

69,813

연도

2026년

2027년

2028년

2029년

2030년

의무비율

17.8%

20.4%

23.0%

25.6%

28.0%

의무공급량

(GWh)

81,839

93,855

105,861

117,860

128,932

표 5. 발전기 그룹별 변동비

Table 5. Variable costs by generator group

발전기

그룹

변동비

(원/kWh)

발전기

그룹

변동비

(원/kWh)

발전기

그룹

변동비

(원/kWh)

1

5.24

5

67.95

9

88.27

2

44.50

6

75.85

10

98.01

3

49.85

7

79.69

11

125.45

4

59.54

8

84.22

가중평균으로 산출되었다. 또한, 발전기에 대한 예방정비계획을 적용하는 대신 발전원별 예상 예방정비율(원자력 : 70일, 석탄 : 39일, 복합 : 27일)을 정격용량에서 차감함으로써 이를 반영하였다.

3.2 시뮬레이션 결과

3.2.1 최적의 신재생에너지 설비 구성 및 규모

본 연구에서는 상용 최적화 프로그램인 GAMS(General Algebraic Modeling System)의 CPLEX Solver를 사용하여 문제를 해결하였다(16). 2장에서 정식화된 수리적 모델에 대해 3.1절에서 기술한 전제 및 입력자료를 토대로 최적화를 수행할 경우, RPS 의무이행 비용최소화에 대한 다양한 결정변수, 즉 신재생에너지 설비 구성 및 규모, 이월·차입 및 불이행 수량 등을 도출할 수 있다. 먼저 RPS 제도 전체 시스템에서 비용효율적인 신재생에너지 설비 구성을 살펴보면, 아래 <표 6>과

표 6. 연도별 RPS 대상설비 신규 건설용량

Table 6. New construction capacity of RPS facilities per year

설비원

(MW)

2020년

2021년

2022년

2023년

2024년

2025년

태양광

-

-

-

-

5,352

13,069

육상풍력

-

-

-

-

-

312

연료전지

356

-

-

-

-

-

설비원

(MW)

2026년

2027년

2028년

2029년

2030년

태양광

7,110

5,611

2,041

12,781

9,113

육상풍력

2,231

3,515

192

-

-

연료전지

-

-

-

-

-

같이 계획기간 동안 대부분의 신재생에너지 설비 건설은 태양광 발전원에 집중되며 2025년 이후 일부 육상풍력 발전원이 건설됨을 알 수 있다.

아래 <그림 4>는 과거 연도별 신재생에너지 공급인증서의 발급량(공급량)과 의무공급량(수요량)의 추이를 나타내며, 2017년을 기점으로 신재생에너지 공급인증서 시장은 공급과잉 상태에 놓여있음을 알 수 있다. 본 연구의 시뮬레이션 또한 이러한 시장 수급상황이 반영되어, <표 6>과 같이 2020년 연료전지 356MW 신규 건설만으로 2023년까지의 의무이행이 달성 가능하다는 결과가 도출되었다. 수리적 모델을 통해 연료전지 356MW 신규 건설만으로 향후 4년간 의무이행이 달성될 수 있음을 알 수 있지만, 이러한 결과와 달리 현재 2020년 1/4분기에만 태양광 약 1.2GW, 풍력 약 0.2GW가 신규로 건설·진입한 상황이다. 따라서 한번 건설이 완료되면 폐지 이전까지 공급인증서가 발급되는 RPS 설비 특성과 RPS 제도에서의 차입(Borrowing) 메커니즘 등을 고려하였을 때, 별도의 시장개입이 없는 한 공급과잉 또는 이에 준하는 현상은 향후 4년 간 유지될 수 있음을 본 시뮬레이션 결과를 통해 알 수 있다.

그림. 4. 과거 연도별 신재생에너지 공급인증서 추이

Fig. 4. The supply and demand of REC by past year

../../Resources/kiee/KIEE.2020.69.8.1183/fig4.png

또한, 수리적 모델을 통해 계획기간 동안 RPS 의무이행을 달성하기 위한 RPS 제도 전체 시스템 측면에서 최적의 이행전략과 RPS 제도 메커니즘에 대한 영향을 확인할 수 있다. 이월·차입 및 불이행과 같은 RPS 제도 메커니즘에 대한 결정변수를 살펴보면, 불이행분은 계획기간동안 발생하지 않으며, 이월은 공급과잉 상태인 2020년-2021년에 수행되고, 반대로 차입의 경우 2020년-2021년을 제외한 모든 연도에 대해 수행하는 것이 비용최소화 측면에서 최적의 이행전략임을 알 수 있다. 아래 <그림 5>는 2020년 이전 이미 설치된 RPS 대상설비로부터 생산되는 신재생에너지 공급인증서, 2020년 이후 최적화를 통해 도출된 신재생에너지 신규설비로부터 생산되는 신재생에너지 공급인증서, 그리고 이월과 차입을 활용하여 연도별 의무공급량을 이행하는 결과를 보여준다. 이때, 이월량은 미래년도로 이월한 공급인증서 수량이며, 이월 청산량은 과거년도로부터 이월받은 공급인증서 수량을 나타낸다. 마찬가지로 차입량은 미래년도로부터 차입한 공급인증서 수량이며, 차입 청산량은 과거년도로부터 차입된 공급인증서 수량을 나타낸다.

그림. 5. 연도별 RPS 의무이행 결과

Fig. 5. Annual RPS implementation results

../../Resources/kiee/KIEE.2020.69.8.1183/fig5.png

마지막으로 시뮬레이션을 통해 계산된 신재생에너지 발전 비중은 2030년을 기준으로 약 19.5%에 도달함을 알 수 있다. 산출된 신재생에너지 발전 비중은 RPS 비대상설비를 별도로 고려하지 않은 수치임을 미루어볼 때, 본 연구에서 적용한 국정운영 5개년 계획의 2030년 의무비율 28% 상향조정안은 2030년 신재생에너지 발전 비중 20%를 목표로 하는 재생에너지 3020 이행계획과 정책적 정합성을 가지고 있음을 확인할 수 있다.

표 7. 신재생에너지 발전 비중

Table 7. Percentage of renewable energy generation

연도

신재생

발전 비중

연도

신재생

발전 비중

연도

신재생

발전 비중

2020년

6.0%

2024년

6.9%

2028년

15.0%

2021년

5.9%

2025년

9.9%

2029년

17.6%

2022년

5.8%

2026년

12.1%

2030년

19.5%

2023년

5.7%

2027년

14.5%

3.2.2 신재생에너지 공급인증서의 한계비용

신재생에너지 공급인증서의 한계비용은 시뮬레이션을 통해 도출된 최적의 시스템 구성에서 의무공급량을 한 단위 증가시키는데 필요한 비용의 증가분을 의미하며, 이는 식 (13)으로 정의된다. 식 (13)을 통해 계산된 연도별 신재생에너지 공급인증서의 한계비용은 <표 8>과 같으며, 해당 값은 2019년 불변가를 기준으로 산정되었다.

3.2.3 균등화발전원가 기반의 가격 추정 방법론의 한계점

앞서 언급하였듯이, 국내에서는 주로 균등화발전원가(LCOE)를 기반으로 신재생에너지 공급인증서에 대한 적정가격 추정이 수행되었다. 해당 방법론을 토대로 수행된 선행 연구들은 균등화발전원가에서 전력시장가격을 차감한 가격을 신재생에너지

표 8. 연도별 신재생에너지 공급인증서의 한계비용

Table 8. Marginal cost of the REC by year

연도

한계비용

(원/REC)

연도

한계비용

(원/REC)

연도

한계비용

(원/REC)

2020년

51,718

2024년

50,703

2028년

42,072

2021년

51,718

2025년

46,644

2029년

23,786

2022년

46,644

2026년

42,072

2030년

23,786

2023년

50,703

2027년

42,072

공급인증서의 가격으로 산정하고 있다는 점에서 공통점을 가지지만, 연구별로 산정 과정에서 약간의 차이가 존재한다. 본 연구에서는 상기 방법론으로 신재생에너지원별 공급인증서 가중치 평가 및 공급인증서의 중장기 가격 전망을 수행한 해양수산부(2018)의 산정 과정을 균등화발전원가 기반의 가격 추정 방법론의 기준으로써 참고하였으며, 본 절에서 이러한 기존 방법론의 한계점을 분석하였다. 수리적 모델을 통해 도출된 최적의 시스템 구성에서의 전력시장가격 및 연도별 누적 가중평균 균등화발전원가, 그리고 기존 방법론에 따라 식 (14)를 통해 계산된 신재생에너지 공급인증서의 추정가격은 <표 9>와 같다.

(14)
$REC_{t}^{LCOE}=LCOE_{t}-SMP_{t}$

표 9. LCOE 기반의 방법론으로 산출된 REC 추정가격

Table 9. Estimated price of REC based on LCOE methodology

연도

$LCOE_{t}$

(원/kWh)

$SMP_{t}$

(원/kWh)

$REC_{t}^{LCOE}$

(원/REC)

2020년

174.91

75.41

99,506

2021년

174.91

71.57

103,344

2022년

174.91

67.00

107,917

2023년

174.91

67.00

107,914

2024년

156.78

64.31

92,469

2025년

136.40

66.38

70,018

2026년

129.22

67.31

61,913

2027년

124.23

66.23

58,004

2028년

123.12

68.00

55,121

2029년

117.62

66.82

50,797

2030년

114.51

68.23

46,283

기존에 수행된 균등화발전원가 기반의 가격 추정 연구들은 수리적 모델을 활용하지 않아 이월·차입 및 불이행과 같은 RPS 제도 메커니즘을 명확히 반영할 수 없었으며, RPS 제도 전체 시스템 측면에서 최적의 신재생에너지 설비 구성 및 규모 등의 확인이 불가능하였다. 이러한 문제점은 본 연구에서 제안한 수리적 모델링을 활용하여 충분히 극복할 수 있다. 하지만 신재생에너지 공급인증서 시장은 수요곡선과 공급곡선이 만나는 점에서 시장가격과 거래량이 결정되는 방식으로, 평균비용인 균등화발전원가에서 한계가격인 전력시장가격을 차감함으로써 신재생에너지 공급인증서의 적정가격을 추정하는 기존 방법론은 계산식의 특성상 시장 수급상황을 반영하지 못하는 이론적인 한계점을 내포한다. 이러한 한계점은 특히 본 연구에서 도출된 시뮬레이션 결과의 2020년-2023년 구간에서 가장 잘 나타난다. 해당 기간에서 신재생에너지 공급인증서 시장은 초과분에 대한 이월이 이루어질 정도로 공급과잉 상태에 놓여있음을 밝힌 바 있다. 하지만 기존 방법론에서는 해당 기간 내 신재생에너지 설비가 유입되지 않음으로 인해 균등화발전원가가 유지되고 동시에 전력시장가격이 감소함에 따라, 공급과잉 상황임에도 불구하고 신재생에너지 공급인증서의 추정 적정가격이 상승하는 결과가 도출된다. 다시 말해, 기존 방법론에서는 시장 수급상황과 무관하게 균등화발전원가의 하락폭이 전력시장가격의 하락폭보다 클 경우 공급인증서의 추정가격은 감소하는 추이가 나타나며, 반대로 균등화발전원가의 하락폭이 전력시장가격의 하락폭보다 작을 경우 공급인증서의 추정가격은 증가하는 추이가 나타난다. 즉, 본 연구에서 제안하는 방법론과 달리, 기존의 방법론은 시장 수급상황을 반영하지 못하며 단순히 균등화발전원가와 전력시장가격의 차이로 공급인증서의 추정가격이 결정되는 이론적인 한계점을 가진다.

4. 결 론

우리나라는 일정 규모 이상의 발전사업자에게 총 발전량의 일정 비율을 신재생에너지로 공급하도록 의무화하는 신재생에너지 공급의무화제도(RPS)를 시행하고 있으며, 이러한 RPS 제도에서 신재생에너지 공급인증서의 가격은 다양한 시장참여자들의 수익과 비용에 영향을 미치고 있다. 하지만 현재까지 신재생에너지 공급인증서의 적정가격 추정 방법론에 대한 연구는 그 중요성에 비해 활발히 수행되지 않았으며, 특히 국내 RPS 제도에서 적정가격의 지표로써 활용될 수 있는 한계비용 추정에 대한 연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내 RPS 제도 메커니즘 뿐만 아니라, 대규모 신재생에너지 발전설비 투입에 따른 전력시장가격 변화를 내재적으로 고려할 수 있는 수리적 모델을 정식화하고, 이를 통해 RPS 의무이행을 위한 최적의 신재생에너지 구성·규모와 중장기 신재생에너지 공급인증서의 한계비용을 도출하였다.

사례연구 결과, RPS 의무이행 비용최소화 측면에서 태양광 발전설비 중심의 신재생에너지 포트폴리오 구성이 최적임을 확인할 수 있었다. 특히 2020년부터 2023년까지 연료전지 356MW 건설만으로 향후 4년 간의 의무이행을 달성할 수 있음을 알 수 있으며, 이는 2017년부터 지속되어온 신재생에너지 공급인증서의 공급과잉 상황이 반영된 결과로 볼 수 있다. 하지만 이러한 시뮬레이션 결과와 달리 2020년 1/4분기에만 태양광 약 1.2GW, 풍력 약 0.2GW가 신규로 건설·진입한 상황을 미루어볼 때, 신재생에너지 공급인증서 시장의 공급과잉 현상은 별도의 시장개입이 없는 한 지속될 것으로 판단된다. 또한, RPS 제도 전체 시스템 측면에서 2020년-2021년간은 이월(Banking) 제도를 활용하고, 이 후 연도에 대해서는 차입(Borrowing) 제도를 적극 활용하는 것이 비용최소화 측면에서 최적의 전략임을 알 수 있다. 최적의 시스템 구성에 대해 산정된 신재생에너지 공급인증서의 한계비용은 2019년 불변가를 기준으로, 2020년 51,718원/REC에서 2028년 42,072원/REC의 가격대를 유지하다가, 2030년 23,7886원/REC로 하락하는 것으로 나타난다. 단, 위 한계비용은 신재생에너지원의 초기설치비용 등 다양한 가정을 바탕으로 산출된 값으로써, 보다 정밀한 자료를 토대로 시뮬레이션을 진행하는 경우 상기 도출된 한계비용과의 차이가 발생할 수 있다. 특히 본 연구에서는 장외거래 및 직접투자 없이 모두 현물시장에서 거래됨을 가정하였기 때문에, 계약시장 등을 반영한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

본 논문에서 제안하는 방법론은 시장참여자들에게 적절한 가격신호로써 작용할 수 있는 한계비용을 제시할 수 있으며, 특히 RPS 제도에 대해 수리적 모델을 적용하는 경우 국가 차원에서 신재생에너지 공급인증서 시장의 수급상황이나 타 에너지정책과의 정합성 분석 그리고 이월·차입과 같은 RPS 제도 메커니즘의 영향 등 신재생에너지 공급인증서 시장의 설계 및 분석에 활용될 수 있을 것이다.

Acknowledgements

This work was supported by a 2-Year Research Grant of Pusan National University.

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저자소개

곽규형 (Kyuhyeong, Kwag)
../../Resources/kiee/KIEE.2020.69.8.1183/au1.png

He received B.S. degree in electrical engineer- ing from Pusan National University, Busan, Korea in 2018. Currently, he is pursuing his M.S. degree at Pusan National University.

김태현 (Tae Hyun, Kim)
../../Resources/kiee/KIEE.2020.69.8.1183/au2.png

He received B.S. and M.S. degrees in electronic and electrical engineering from Pusan National University, Busan, Korea in 2015 and 2017, respectively. Currently, he is pursuing his Ph.D. degree at Pusan National University.

신한솔 (Hansol, Shin)
../../Resources/kiee/KIEE.2020.69.8.1183/au3.png

He received B.S. and M.S. degrees in electronic and electrical engineering from Pusan National University, Busan, Korea in 2015 and 2017, respectively. Currently, he is pursuing his Ph.D. degree at Pusan National University.

김수영 (David, Kim)
../../Resources/kiee/KIEE.2020.69.8.1183/au4.png

He received B.S. and M.S. degrees in mechanical engineering from Seoul National University, Seoul, Korea in 1987 and 1989, respectively and Ph.D. degree in mechanical engineering from MIT in 1997. Currently, he is a partner and director of The Lantau Group, based in Seoul.

김 욱 (Wook, Kim)
../../Resources/kiee/KIEE.2020.69.8.1183/au5.png

He received B.S., M.S., and Ph.D. degrees in electrical engineering from Seoul National University, Seoul, Korea in 1990, 1992 and 1997, respectively. Since 2011, he has been in the electrical and computer engineering department at Pusan National University.