2.1 공급예비력

전력계통에서 예비력은 전력설비의 비정상 고장 시에 전력을 공급하여 계통의 안정성에 기여한다. 전력계통 신뢰도 및 전기품질 유지기준 고시와 전력시장운영 규칙에 따르면, 예비력이란 전력수급의 균형을 유지하기 위하여 전력수요를 초과하여 보유하는 중앙급전발전기의 발전력 및 전기저장장치의 용량을 말하며, 공급예비력과 운영예비력으로 구분한다. 공급예비력은 우선적으로 확보해야하는 운영예비력과 이를 초과하여 급전정지 중인 발전력을 의미한다⁽²⁾⁽³⁾.

운영예비력은 평상 시 안정적으로 주파수를 유지하기 위한 주파수제어예비력과 고장발생 시 주파수 회복을 위한 1차예비력, 2차예비력, 제3차예비력을 말한다. 주파수제어예비력이란 발전기의 자동발전제어(AGC) 운전을 통해 5분 이내에 동작하여 30분 이상 출력을 유지할 수 있는 예비력을 말한다. 1차예비력이란 발전기의 조속기(Governor Free) 운전 및 전기저장장치의 주파수추종 운전을 통해 주파수 변동 10초 이내에 동작하여 5분 이상 출력을 유지할 수 있는 예비력을 말하며, 2차예비력은 발전기의 자동발전제어(AGC) 운전을 통해 10분 이내에 동작하여 30분 이상 유지할 수 있는 예비력을 말한다. 3차예비력은 중앙급전발전기를 통해 30분 이내에 확보할 수 있는 예비력을 말한다. 2019년 11월에 개정된 고시와 규칙에는 속응성자원이라는 예비력 자원이 추가되었다. 속응성자원이란 운영예비력과는 별도로 중앙급전발전기 중 20분 이내에 동작하여 4시간 이상 출력을 유지할 수 있는 발전력을 말한다. 속응성 자원은 전력계통 환경 변화에 따라 발생할 수 있는 과도한 변동성에 신속하게 대응할 수 있는 발전자원을 의미한다. 이외에도 설비예비력이 있는데 설비 예비력은 연간 최대수요를 초과하여 보유하고 있는 설비용량으로 정의된다. 예비력을 구분하면 표 1과 같다⁽⁴⁾. 예비력의 구조를 크기순으로 살펴보면 그림 1과 같이 최대전력수요 → 운영예비력 → 공급예비력 → 설비예비력의 순서로 크기가 커진다.

공급예비력은 동･하절기 전력수급계획 수립 시 계통 신뢰도의 지표로 활용되고 있다. 공급예비력은 총 발전설비용량 중에서 예측이 가능한 출력 감소분을 제외한 공급가능용량과 전력수요와의 차이를 의미한다. 설비용량에서 출력감소요인으로는 계획 예방정비, 수력발전의 댐 수위저하에 의한 발전력 감소, 성능저하, 열 공급 발전기의 열공급 시 출력 감소 등이 있다. 이전 공급예비력에 관하여 전력시장운영규칙에 따르면 공급예비력을 아래 두 식으로 표현될 수 있다.

운영예비력은 앞 서 언급한 것처럼 미소 수요변동에 따른 주파수 조정용, 일간수요예측오차 대비, 상정사고 대비, 후속사고 대비 예비력 회복용(30분 이내)으로 활용된다. 운영예비력을 초과하여 보유하는 예비력, 즉 (공급예비력 - 운영예비력)은 운영예비력이 고려하지 못하는 상황을 대비하기 위함이고, 아래와 같이 정리할 수 있다.

∙ 일간수요예측오차 범위를 벗어나는 예측오차

∙ 상정사고 장기화에 따른 대체 예비력의 부족

∙ 이상기온에 따른 최대전력수요 갱신 상황

∙ 비중앙발전기(신재생)의 출력 변동성

위와 같은 상황에 대비하기 위해서는 (공급예비력 - 운영예비력)의 값이 증가되어야 하고, 결국 확보기준이 고시나 규정으로 정립되어 있는 운영예비력이 아닌 공급예비력을 추가적으로 확보해야 함을 의미한다. 운영예비력을 제외하고 추가적으로 필요한 공급예비력에 대해서는 앞서 언급한 것처럼 고시나 전력시장운영규칙 어디에도 구체적인 방법이나 용량이 명시되어 있지 않다. 통상적으로 한국전력거래소는 운영예비력에 급전정지중발전력 1,000 MW를 추가한 용량을 공급예비력의 최소 한계로 전력계통을 운영해왔다. 하지만 이러한 설정에 대한 명확한 근거는 불명확하다.

2018년 전력거래소에 발표된 하계기간 공급능력 점검 및 안정대책에 따르면 수급경보준비단계(5,000 MW) 이상 공급예비력을 확보하기 위해 7,000 MW 이상을 하계기간을 대비한 공급예비력으로 추정하였다.¹⁾ 이때는 수요예측 평균오차량과 발전기 최대단위기 고장을 고려하여 추가 2,000 MW(= 수요예측 평균 오차량 (600 MW) + 발전기 최대단위기 고장(1,400 MW))에 대한 용량을 산정하였다.

2.2 국내 공급예비력 운영 현황

전력거래소는 시장운영규칙에 따라 연･월･주간 단위로 수요예측을 진행하고, 발전사가 제출한 정비일정을 원안 승인 또는 조정하는 방법으로 적정 예비력을 확보하기 위한 전력수급 계획을 수립하고 있다. 현 공급예비력 및 예비율 현황을 연도별, 월별로 나누어 살펴보면 그림 2와 그림 3과 같다. 먼저 연도별 최대전력수요 대비 공급예비율 수준은 그림 2와 같다. 2010년 초반 대비 현재 공급예비율 수준은 비교적 안정적이며, 2010년 초반 이후 8%이상의 공급예비율을 유지하고 있다. 국내 월별 공급예비력의 경우 그림 3에서 확인할 수 있듯이 2012년 8월 최저 2,791 MW를 기록한 후 2013년 10월 이후로는 항상 5,000 MW 이상을 유지해 왔다.

그림 2와 그림 3의 연도별/월별 공급예비력 실적에서 확인할 수 있듯이 공급예비력을 5,000 MW 이상으로 유지하고 있다. 9･15 순환단전 이후로 수급비상준비단계가 5,000 MW으로 설정되어 있기 때문에 공급예비력은 최소한 5,000 MW 이상을 유지하고 있다.

과거 연구사례²⁾에서는 공급예비력 증가요인을 5가지(이상고온영향, 발전기 2기 동시 고장용량, 1,000 MW이상 발전기 정지, 2시간 이내 발전기 계통 병입 불가, 단기전력 수요예측오차)로 분석하여 요인별 용량의 평균을 운영예비력에 더해주는 형태로 추정하였으며, 과거 5개년 실적분석을 통해 당시 기준으로 운영초과예비력 1,750 MW ~ 2,000 MW를 적정 수준으로 제안하였다. 이 내용은 표 2와 수식 (3)과 같다.

위와 같은 연구사례도 존재하지만, 그간 국내에서 단기 전력수급에 활용되는 공급예비력에 대해서는 연구가 미진한 상황이다. 현재 실시간 운영에 필요한 예비력 기준은 고시 및 시장운영규칙에 명확하게 명시되어 운영되고 있는 반면에 단기(연･월･주간) 전력수급계획에 필요한 공급예비력 확보기준은 부재한 상황이다. 신재생발전원을 포함한 발전설비용량이 지속적으로 증가하여 전력계통 운영의 변동성 증가가 예상되는 상황에서 최근에는 봄, 가을철 미세먼지 감축을 위한 노후 석탄발전소의 가동중단과 같은 계절 특성 등과 같은 내･외부적 상황을 고려하였을 때 적정 수준의 공급예비력 확보 기준 등을 종합적으로 검토하여 적용하는 것이 요구되는 상황이다.

1) 전력거래소 수급계획팀, 18년 8월 공급능력 점검 및 안정대책, 2018.

2) 안대훈 외 3인, 전력계통 안정을 위한 공급예비력 적정수준에 대한 연구, 2008.

2.3 국내 비중앙급전발전기의 공급능력 및 변동성 분석

비중앙발전기는 2018년 12월 기준으로 IGCC, LNG, 가스압, 매립가스, 바이오가스, 부생가스, 소수력, 수력, 연료전지, 유연탄, 중유, 폐기물, 태양광, 풍력, 해양에너지(조력), 기타로 구분되며 총 설비용량이 13,621 MW가 전력시장에 등록되어 있다. 이 중 신재생에너지발전원(태양광, 풍력, 해양에너지)를 제외하고는 일정한 출력을 보인다. 신재생에너지발전은 연료원의 특성 상 출력의 변동성이 다른 비중앙발전기의 비해 크다. 해양에너지원의 경우 조수간만의 차를 이용하는 조력발전이기 때문에 출력이 특정 시간에서만 발생한다.

국내 전력시장에서 비중앙급전발전기의 경우 설비용량과 실제 발전출력이 상대적으로 작아서 전력계통에 주는 영향이 미미하였다. 현재까지 비중앙급전발전기의 출력은 순부하(net-load) 형태로 취급되었다. 따라서 실시간 수급 측면에서 공급능력을 따로 추정할 필요가 없었다. 하지만 최근 태양광발전을 비롯한 신재생발전원의 보급률이 증가하고 있기 때문에 국내 전력시장에서도 신재생에너지발전원에 대한 공급능력 추정이 필요한 시점이다.

비중앙급전발전기의 설비용량은 최근 증가폭이 커지고 있으며 대다수가 태양광발전의 증가임을 그림 4에서 확인할 수 있다. 그림 4는 최근 9년의 비중앙급전발전기 설비 용량과 태양광 설비용량을 보여준다. 그림 4에서 확인할 수 있듯이 최근 비중앙급전발전기의 설비용량 중 50% 이상을 태양광발전이 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 전력시장에 등록되지 않은 BTM(Behind The Meter) 태양광발전을 포함한다면 비율은 더 커질 것이다.

그림 5는 비중앙급전발전기 중 신재생에너지원의 최근 4년 설비용량을 비교한 그래프이다. 해양에너지의 경우 설비 용량은 255 MW로 변화가 없다. 풍력 또한 매년 설비 용량이 증가하고 있으나 증가 속도가 태양광에 비해 둔함을 확인할 수 있다. 비중앙발전기 중 태양광발전의 비중이 크다는 것을 확인할 수 있다.

그림 6에서는 실제 출력의 변동성을 분석한 그림이다. 여기서 사용된 데이터는 시간별 출력 변동성의 99퍼센타일값을 사용하였다. 변동성 계산 수식은 다음과 같으며, 발전량 감소를 의미하는 변동성 음수의 경우만 고려하여 분석하였다.

그림 6에서는 신재생에너지발전원 전체의 출력 변동성과 각 신재생에너지발전원별로 변동성을 확인할 수 있다. 연도별로 비교 시 설비 용량 증가에 따라 출력의 변동성이 커짐을 확인할 수 있다. 또한 전체 변동성과 태양광발전의 출력 변동성이 유사함을 알 수 있으며, 이를 통해 태양광발전의 비중을 확인할 수 있다. 추가로 각각의 발전원의 변동성 합이 전체 변동성 크기보다 작음을 확인할 수 있는데, 이는 발전원별 출력 변동성의 평활화 효과(smoothing effect)가 있는 것으로 판단된다. 그림 7을 통해 설비용량 대비 발전원별 출력 변동률을 비교해 보면 평활화 효과를 더욱 명확히 확인할 수 있다.

그림 7의 신재생에너지발전원 전체의 99퍼센타일기준 출력 변동율 4.9%의 의미는 2018년 12월 기준 신재생에너지 발전원의 설비용량(8,805 MW)의 4.9%인 약 440 MW까지 출력 변동성이 발생할 수 있다는 의미이다. 현재 전력시장에서는 신재생에너지발전원의 출력을 순부하 형태로 취급하여 변동성에 따른 별도의 예비력을 산정하지 않고 있지만 앞서 언급한 것처럼 BTM 용량과 추가 설치되는 신재생에너지발전의 설비 용량을 고려했을 때 가까운 미래에 신재생에너지발전원의 변동성이 계통 운영의 부담을 높일 것으로 판단된다.

2.4 국외 공급예비력 운영 현황

북미의 경우 신뢰도지수(LOLE, Unserved Energy)를 만족하는 설비용량 선정 후 발전기 특성과 전력계통 신뢰도를 고려해서 공급능력을 추정한다. 공급예비력(율) 관련 용어를 기관마다 다르게 사용하고 있으나 개념은 설비용량과 등가고장정지율(혹은 유사지표) 곱의 형태로 공급가능용량을 추정한다. 북미 전력시장의 공통점은 공급예비력에 대해 구체적인 숫자로 규정되어 있지 않다. 다만 추정된 공급능력과 미래의 전력수요를 고려해서 비상상황에 대한 대처 위주로 매년 단기 수급계획 관련 분석 보고서를 작성한다^(2-8).

유럽의 ENTSO-E는 Spare Capacity라는 개념을 통해 설비용량(Net Generating Capacity)의 5% ~ 10%에 해당하는 용량을 지역별로 확보한다. 우리나라와 비교했을 때 주파수조정예비력을 제외한 공급예비력 개념으로 Adequacy Reference Margin이라는 용어를 사용하고 있으며 이는 Spare Capacity에 해당 기간의 전력수요 피크 대비 여유분을 더하는 개념이다^(9)(10). 유럽 계통은 국가별/지역별 전원구성 특성에 따라 Spare Capacity 용량을 다르게 설정하여 운영하고 있다. 예를 들어 스페인의 경우 신재생에너지발전 자원의 보급률이 높기 때문에 다른 유럽의 국가와 다르게 높은 Spare Capacity를 가지는 것으로 확인된다.

일본의 전력시장은 우리와 매우 유사한 특성을 보인다. 북미와 유럽과 달리 타 전력시장과 연결되지 않은 고립된 전력계통을 가지고 있다. 일본의 광역계통운영 기관에서는 수요측과 공급측 불확실성을 고려하여 공급예비율 수준을 특정값으로 추정하여 이를 바탕으로 수급계획을 한다. 수요측변동으로는 기온에 의한 수요변동과 기타요인으로 인한 수요변동으로 나뉘는 반면, 공급측 변동으로는 전원설비 고장, 강수변동에 의한 수력발전 출력, 바람과 일사량 변동에 의한 풍력 및 태양광 발전의 출력 변동을 고려한다⁽¹¹⁾. 이러한 예비력 설정 개념은 우리와 유사한 모습이다.

3) http://www.kpx.or.kr/www/contents.do?key=217

3.1 수요측 공급예비력 증가요인

연･월･주･일간 등 기간에 따라 전력수급계획 시 확보해야 하는 공급예비력이 상이한 점을 고려하여, 수요예측 및 실적에 대한 데이터를 연･월･주･일간별로 구분하여 분석을 진행하였다. 발전기의 기동시간과 발전기 유지보수 계획을 고려해서 일주일 전 발전기정지계획을 수립하고 하루 전 운영발전계획을 통해 실시간 발전기 기동 여부를 확정한다. 따라서 본 연구에서는 실시간 운영에 가장 가까운 주간 발전기 정지계획 때의 전력수요예측 결과에 따른 과소 오차를 발전기정지계획 수립 이후 일일발전계획까지 발생 가능한 불확실성으로 정의하였다. 주간 발전기 정지계획을 위해 수행하는 주간전력수요예측은 운영예비력에서 포함할 수 없기 때문에 추가 공급예비력에서 확보해야 한다. 일일수요예측은 운영발전계획의 기초자료로 활용되고, 시간대별 예비력이 산정되기 때문에 운영예비력에 포함되지 않는 공급예비력 증가요인에 해당하는 예측오차를 고려하기 위해서는 주간수요예측오차의 영향에서 일간수요예측오차의 영향을 감하는 방안이 적절하다고 판단된다. 해당 산정방법으로는 주간수요예측오차율 특정 백분위수에서 일간수요예측오차율 특정 백분위수를 감하는 방안을 제안하였다.

표 4와 표 5는 최근 3년간 하계 전력수급기간 동안의 주간 및 일간전력수요 예측오차를 보여준다. 사용된 데이터는 3개년(2016년 ~ 2018년)의 7월, 8월 데이터 중 주말, 하계휴가기간, 특수일(광복절)을 제외한 후 평일 데이터만을 사용하여 계산된 주간 및 일간전력수요예측 오차와 오차율이다. 표에서 확인할 수 있듯이 해당 기간 주간과소예측 평균 오차는 2,166 MW로 주간전력수요 예측이 실제 전력수요보다 평균적으로 2,166 MW 부족했다는 의미이다. 50퍼센타일의 오차율은 과소 오차들 중 중간 오차율값을 의미하며 99퍼센타일 값은 과소 예측 하방 리스크를 의미하며 과거 발생된 100개의 과소 오차율 중 99번째로 큰 오차율을 의미한다.

표 6과 표 7은 최근 3년 간의 동계 전력수급기간에 대한 주간 및 일간전력수요 예측오차를 보여준다. 사용된 데이터는 3개년(2015년 ~ 2018년)의 12월, 1월, 2월 데이터 중 주말, 특수일(신정, 설날휴가)을 제거한 후 평일 데이터만을 사용하여 계산된 주간 및 일간 전력수요예측 오차와 오차율이다. 표에서 확인할 수 있듯이 해당 기간 과소 예측 평균 오차는 944 MW로 하계기간과 비교 시 낮으며 오차율 또한 낮다. 동계의 경우 하계에 비해 전력수요예측의 정확성이 높다는 의미이다.

위와 같이 전력수급계획 기간에 따라 해당 기간의 과거 (주간수요예측 과소오차율 - 일간수요예측 과소오차율)을 계산한 후 수급계획을 진행할 해당 기간의 전력수요예측값을 곱하게 되면 발전기정지계획 수립 이후 일일발전계획까지 발생 가능한 불확실성을 반영한 공급예비력을 추정할 수 있다. 수식으로 정리하면 아래와 같다.

예를 들어 2019년 하계 전력수급을 위해 필요한 수요측 증가요인을 추정하기 위해 하계기간에 예측된 기준수요 전망치(89,500 MW)에 과거 과소 99퍼센타일 오차율(5.47% - 0.78%)을 곱하면 공급예비력 필요량으로 약 4,200 MW가 도출된다.

2018년도 하계와 같이 이상고온으로 인한 최대전력수요의 갱신에 대비하여 공급예비력을 추가적으로 확보함으로써 수급능력 및 안정적 운영예비력을 확보할 수 있다. 이상기온을 대비하여 추가로 확보해야 할 공급예비력 산정방법의 개요는 표 8과 같다.

3.2 공급측 공급예비력 증가요인

전력계통 운영자는 발전설비 고장의 장기화를 대비하여 공급예비력을 확보함으로써 안정적인 수급능력을 확보할 수 있다. 발전설비 고장의 장기화를 정의하기 위해 본 연구에서는 현 운영예비력의 대체예비력의 병입 시간인 2시간이 넘는 발전설비 사고를 고장의 장기화로 정의하였다. 최근 4년간 발전설비 고장 이력을 살펴보면 1,000 MW 이상 중복고장 사례 중 장기 고장 사례로 설비용량의 합이 가장 큰 사례는 2017년 7월에 발생한 한울원자력과 삼척그린의 고장으로 2,022 MW 탈락이 8시간 지속된 경우이다.

국내 기준으로 신재생발전자원을 포함하는 비중앙발전기의 경우, 출력의 불확실성을 수반하게 되므로 이러한 출력 불확실성에 대한 대응이 필요하다. 비중앙발전기에 대한 예측모형이 없는 상황에서 이를 반영하기 위해 persistence model을 차용해서 일주일 전의 실측값을 해당 주의 예측값으로 가정하여 예측오차율을 산정하였다. 과거 3개년(하계는 2016년 ~ 2018년, 동계는 2015년 ~ 2018년)의 데이터 중 비중앙발전기 출력 1시간 단위 과소 예측 데이터를 대상으로 분석하였다. 비중앙발전기의 출력 불확실성에 대비하기 위한 용량의 산정방법은 표 9와 같다.

제안된 방법으로 2019년 하계기간에 비중앙발전기의 출력 불확실성을 대비한 추가 필요공급예비력 산정 예시는 다음 표 10과 같다.

∙ 과거 3개년(2016년 ~ 2018년) 데이터 중 하계에 해당하는 7월, 8월을 대상으로 분석함

∙ 비중앙발전기 설비용량은 2019년 6월의 설비용량 적용 : 15,214 MW