2.1.1 연구모델

연구모델은 2016년 부터 한국전력공사의 전력연구원과 전라남도가 공동으로 나주시 산포면 지역에서 실증 연구한 300kW급 규모의 농업용 스마트 팜 모델로 하였다. 본 모델에서 유리 온실이 아닌 작물의 생육에 지장이 없는 50평 규모의 버섯 재배동과 150평 규모의 제어동에는 지붕에 태양광 패널을 시설하였으며, 약 400평 규모의 유리 온실동은 에너지 통합관리를 하여 에너지 효율을 향상시킨다. 또한 제어동에서 작물 생육환경 및 에너지 공급을 제어하며, 신재생 발전설비는 태양광 발전설비 100kW, 에너지 저장장치(ESS) 400kWh, 축열조 및 공기열 히트펌프(Heat-pump) 300kW급으로 구성된다⁽⁹⁾. 연구모델의 개요는 다음 그림 1과 같다.

2.1.2 선형계획법

정현영(2016)에 따르면 선형계획법은 제약 조건하에서 목적함수의 최대값 또는 최소값을 추정하기 위한 기법으로서 ① 의사결정변수, ② 목적함수, ③ 제약조건으로 구성되며 1차 선형함수 형태의 목적함수와 제약식으로 구성된 선형계획모델을 수립하고 수학적 방법을 적용해 목적함수의 목표값을 구한다. 선형계획법의 대표적인 한계로는 확정성이 있는데 분석에 적용되는 모든 값들이 불확실성 없이 확정적이어야 한다는 것이다. 하지만 현실에서는 변수 등 많은 값들이 불확정성을 가지며, 이런 경우 선형계획법의 한계를 극복하기 위해 민감도 분석을 병행하여 시행한다⁽¹⁰⁾. 본 연구에서는 불확정성을 가지게 되는 수치인 REC 가격, SMP, CO$_{2}$ 배출권 가격 등에 대하여 예상되는 시나리오에 대하여 다양한 조건으로 엑셀 프로그램의 목표값 및 해찾기 기능을 이용하여 분석을 수행하였다.

2.1.3 분석모형

재생에너지의 자가 소비를 늘리면서 경제성도 확보할 수 있는 최적의 전력 포트폴리오를 도출하기 위해 그림 2와 같이 스마트 팜의 전력량에 대하여 태양광 등 신재생 발전량을 한전망에 판매하는 전력량($Q_{1}$)과 신재생 발전량을 스마트 팜에서 자가 소비하는 전력량($Q_{2}$), 한전으로 부터 구입하는 전력량($Q_{3}$)으로 가정하였으며, $Q_{1}$, $Q_{2}$, $Q_{3}$를 변수로 하는 목적함수에 대한 최적해를 선형계획법으로 분석한다. 조건은 다음과 같다.

○ 운영 기간: 15년

○ $Q_{1}$ + $Q_{2}$ = 총 신재생에너지 발전량(15년)

$Q_{2}$ + $Q_{3}$ = 총 히트펌프 전기사용량(15년)

* $Q_{1}$: 신재생발전량 중 한전 계통에 판매하는 전력량(kWh)

$Q_{2}$: 신재생발전량 중 자가 소비(히트펌프) 전력량(kWh)

$Q_{3}$: 한전으로부터 구입하는 전력량(kWh)

선형계획법의 목적함수와 제약조건의 계수를 구하기 위한 기초 자료를 정리하면 표 1과 같다.

요금 절감액은 히트펌프 사용으로 기존 전력사용량의 60% 절감량을 기회비용으로 계산하고, 기존 전력사용량의 40%를 히트펌프의 필요한 전력량으로 산정하였다. 정부 지원금은 한전 배전망에 판매하는 경우는 받을 수 없으므로 재생에너지를 자가 소비하는 경우만 적용하도록 계수를 산정했다⁽¹¹⁾.

2.1.3 목적함수와 제약조건

상기 Data를 기초로 $Q_{1}$, $Q_{2}$, $Q_{3}$에 적용할 계수를 정하고 목적함수를 구하여 수식으로 나타내면 다음과 같다.

Max$\Pi$ = ($P_{SMP}$ +$P_{REC}$) ×$Q_{1}$ + ($P_{CO_{2}}$+$P_{GOV}$) × $Q_{2}$ - $P_{KEP}$ × $Q_{3}$

+ $O_{OPC}$ - ($C_{CONST}$ + $C_{OPE}$ + $C_{I.N.T}$)

$\Pi$ : 신재생에너지 스마트 팜 연구 모델의 총 수익

$P_{SMP}$ : 한국전력거래소의 kWh 단위당 SMP 가격

$P_{REC}$ : 한국에너지공단의 kWh 단위당 REC 가격

$P_{CO_{2}}$ : 한국거래소 배출권가격의 kWh 단위당 환산가격

$P_{GOV}$ : 자가 소비시 재생에너지 설치비 정부 지원금

$P_{KEP}$ : 한전에 지불하는 농사용 전기요금

$O_{OPC}$ : 히트펌프 사용에 따른 전기요금 절감액

$C_{CONST}$ : 태양광, ESS 등 신재생에너지 총 설치비용

$C_{OPE}$ : 인건비, 간접비 등 신재생에너지 총 운영비용

$C_{I.N.T}$ : 대출금에 대한 이자비용

$Q_{1}$ : 신재생 발전량 중 한전에 판매하는 전력량(kWh)

$Q_{2}$ : 신재생 발전량 중 자가 소비 전력량(kWh)

$Q_{3}$ : 한전으로부터 구입하는 전력량(kWh)

분석 기간은 ESS의 사용연수를 고려하여 15년으로 하고 신재생 발전량, 전기요금 절감액, 운영비용 등은 15년 동안 발생하는 금액을 합산한다. 신재생에너지를 설치한 스마트 팜에서 소요되는 총 비용을 고려하여 수익이 최대가 되는 목적함수($\Pi$) 값을 구하고 $Q_{1}$, $Q_{2}$, $Q_{3}$의 최적해를 계산한다. 제약조건은 다음과 같다⁽¹²⁾.

① $Q_{1}$+$Q_{2}$ = 1,981,950 kWh (총 재생에너지 발전량(15년))

② $Q_{2}$+$Q_{3}$ = 4,599,000 kWh (총 히트펌프 전력사용량(15년))

③ $Q_{1}$, $Q_{2}$, $Q_{3}$ $\ge 0$ ($Q_{1}$: 한전 판매량, $Q_{2}$: 자가 소비량

$Q_{3}$: 한전으로 구입하는 전력량)

여기서 총 재생에너지 발전량은 태양광 용량 100kW를 기준으로 일일평균 3.62시간 발전하는 것으로 가정하여 연간 발전량 132,130kWh를 15년 기간동안 합산하고 총 히트펌프 전력사용량은 부하설비 용량 300kW, 일일 평균 10시간 운전 기준으로 부하율, 히트펌프 효율 등을 감안하여 연간 소요전력량을 306,600kWh로 가정하여 이를 15년 동안 적용하여 계산하였다⁽¹³⁾. 목적함수에 적용하는 계수값은 다음 표 2와 같다.

표 2의 계수값을 적용한 목적함수는 다음과 같다.

Max$\Pi$ = ($P_{SMP}$ +$P_{REC}$) ×$Q_{1}$+($P_{CO_{2}}$+$P_{GOV}$) × $Q_{2}$ - $P_{KEP}$ × $Q_{3}$

+ $O_{OPC}$ - ($C_{CONST}$ + $C_{OPE}$ + $C_{I.N.T}$)

= (0.069 +0.215)×$Q_{1}$ + (0.012 +0.098)×$Q_{2}$ - 0.047× $Q_{3}$

+ 235,577 - (517,500 + 197,957 + 87,025)

= $0.284 \times Q_{1}+0.11 \times Q_{2}-0.047 \times Q_{3}-566,905$

2.1.4 목적함수 분석 결과

목적함수인 $0.284 \times Q_{1}+0.11 \times Q_{2}-0.047 \times Q_{3}-566,905$와 제약조건을 이용한 $Q_{1}$, $Q_{2}$, $Q_{3}$의 최적 포트폴리오에 대한 프로그램 계산 결과는 표 3과 같다.

분석 결과는 신재생에너지 발전량 1,981,950kWh 모두를 한전에 판매하는 것($Q_{1}$)이 자가 소비($Q_{2}$)하는 것보다 목적함수값을 최대화하는 것으로 나타났다. 결과값은 -220,184천원으로 나타났으며, $Q_{1}$(한전 판매)과 $Q_{2}$(자가 소비)의 적절한 조합은 없으며 어느 한 쪽으로 신재생 발전량을 모두 적용하는 것이 최적값을 얻는 것으로 분석되었다. 한전에 판매하는 것이 최적인 이유로는 $Q_{1}$의 계수값이 $Q_{2}$와 $Q_{3}$의 계수값보다 크기 때문이다. 이는 현재 조건 하에서 하에서 신재생에너지를 설치한 농가의 스마트 팜 모델의 수익성은 보장될 수 없으며 특히 자가 소비로의 전환 역시 어려운 것을 의미한다.

재생에너지를 한전에 판매하지 않고 자가 소비로 전환하기하기 위해서는 목적함수의 변수인 $Q_{2}$(자가 소비)의 계수를 구성하는 ① CO$_{2}$ 배출권 가격, ② 정부의 신재생 설비 지원금이 현재보

① SMP, ② REC 가격, ③ CO$_{2}$ 배출권 가격, ④ 농사용 전기요금 등 이상 4가지 변수에 대한 최근 7년간의 변화 추이를 알아보고 목적함수 값의 변화를 계산하였다. 표 4는 SMP, REC 가격, CO$_{2}$ 배출권 가격, 농사용 전기요금 등 주요 변수들에 대한 과거 가격 변동 추이를 나타낸다.

SMP 가격은 전력거래소의 전력통계정보시스템에서 제공하는 육지 SMP와 제주 SMP를 합한 평균 SMP를 기준으로 산출하였으며⁽¹⁴⁾, REC 가격은 전력거래소에서 제공하는 ‘월별 공급인증서 거래시장 거래량 및 거래금액’을 기초로 현물시장의 REC 가격을 기준으로 하였다⁽¹⁵⁾. CO$_{2}$ 배출권 가격은 환경부의 온실가스종합정보센터에서 제공하는 배출권거래제 운영결과보고서를 참조하였다⁽¹⁶⁾. 배출권 종류는 KAU(Korea Allowance Unit), KCU(Korea Credit Unit), KOC(Korea Offset Credit)가 있으며, 국가에서 할당업체에게 유상 또는 무상으로 할당하고 거래량이 가장 많은 할당배출권(KAU) 가격을 사용하고 배출계수는 IEA(2005)에서 제공하는 0.000437(tCO$_{2}$/kWh)을 적용했다. 전기요금은 같은 용도라 하더라도, 저압, 고압 등 전압의 차이와 주택용, 일반용, 농사용 등 전기사용 용도에 따라 다르고, 기본요금, 전력량요금 등 적용 방식도 다양하기 때문에 일반화하기 어렵다. 예를 들어 농사용 전력에 대해서는 고압인 경우에 기본요금인 1,210원/kW에 여름철, 봄·가을철, 겨울철 등 계절별로 전력량 요금 39.9원 ~ 41.9원/kWh를 추가하여 적용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 한전에서 매년 통계자료로 발표하고 있는 “계약종별 전기판매 실적” 중 “농사용 전기”의 전기판매실적 평균값을 사용하였다⁽¹⁷⁾.

최근 7년간 가격 추이 및 특징을 보면, SMP는 석유, LNG, 석탄 등 해외 원자재의 가격 변동에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며 이에 따라 매년 SMP의 가격 변동은 심하고 전력수요에 따라 전력시장에서 그 가격이 결정되고 있으므로 정책적으로 결정할 수 있는 요인이 적은 편이다. 2013년부터 시작된 REC 가격은 신재생에너지 보급 확대로 인해 2017년 이후로는 지속적으로 하락하는 추세이며 가격 변동폭이 가장 크게 나타나고 있다. 2015년부터 배출권 거래시장 개설에 따라 CO$_{2}$ 배출권이 거래되고 있으며, 지금은 시장 초기 단계로 현재는 수요보다는 공급이 부족한 상황으로 배출권 가격은 지속적으로 상승하는 추세다. 농사용 전기의 평균 판매요금을 보면, 농사용 전기요금에 대한 정부의 지원 정책으로 인해 2013년 이후 지속적으로 평균 45~48원대를 유지하고 있으며, 다른 변수에 비해 그 변화가 거의 없다.

2.1.5 최근 5년간 REC 및 배출권 가격 적용 분석

최근 5개년 REC와 CO$_{2}$ 배출권의 가격을 적용한 목적함수 ($\Pi$) 계산값은 표 5, 표 6과 같다.

REC 가격이 2018년 이전 수준인 94.9원/kWh 이상에서는 목적함수($\Pi$) 값이 양수(+)로 사업자의 수익이 발생하는 것으로 나타났다. REC 가격이 떨어지는 2019년 부터는 목적함수($\Pi$) 값이 음수(-)로 계산되어 경제성이 없는 것으로 분석되었으며 현 추세를 지속할 경우 재생에너지를 설치한 스마트 팜 연구 모델의 수익성 확보는 어려운 것으로 나타났다.

CO$_{2}$ 배출권의 가격은 표 6과 같이 최근 5개년의 가격으로는 연구모델의 목적함수($\Pi$) 값이 음수(-)로 계산되어 경제성이 없다. 배출권의 가격은 $Q_{2}$의 계수에만 영향을 주기 때문에 자가 소비가 없을 경우는 목적함수($\Pi$) 값 변동에 영향이 없는 것으로 나타났다. 시뮬레이션을 계속할 경우 배출권 가격이 약 572천원 수준까지 인상될 때 수익이 발생하며, 이는 배출권 가격이 현재 가격의 18배가 되는 것으로 배출권 가격 상승만으로 목적함수 값이 양수(+)가 되기는 현실적으로 어렵다. 이번 연구모델이 경제성을 확보하기 위해서는 REC와 CO$_{2}$ 배출권을 동시에 고려하는 것이 목적함수 값에 영향력이 더 클 것으로 예상되며, CO$_{2}$ 배출권보다는 REC 가격 조정이 수익성에 대해 더 영향을 미치는 것을 비교를 통해 알 수 있다.

재생에너지를 자가 소비로 전환하기 위해서는 $Q_{1}$의 계수에 (-) 영향을 주는 REC의 가격이 하락하거나, $Q_{2}$의 계수에 (+) 영향을 주는 CO$_{2}$ 배출권의 가격이 인상되야 하는데 매회 REC 가격은 이전 대비 10%씩 낮아지고, CO$_{2}$ 배출권의 가격은 매회 10%씩 높아지는 것으로 시뮬레이션하여 표 7과 같이 $Q_{1}$, $Q_{2}$, $Q_{3}$의 값과 목적함수($\Pi$) 값을 산출하였다.

분석 결과, REC 가격은 10%씩 낮아지고, CO$_{2}$ 배출권 가격은 10%씩 높아지는 시뮬레이션으로 자가 소비를 촉진하는 조건에서는 목적함수($\Pi$) 값이 모두 음수(-)로 나타났다. REC 가격 하락의 영향이 배출권 상승의 영향보다 크기 때문에 수익은 점점 더 악화되었으며, 가중치를 포함한 REC 가격이 0.093이고, CO$_{2}$ 배출권 가격이 현재의 약 2배(59천원) 정도인 0.026이 되는 8회차에 자가 소비로 전환되는 $Q_{2}$의 값이 발생하고 목적함수 값이 최대가 된다. 자가 소비 전환 이후에는 수익이 조금씩 향상되는 것으로 나타났으며, 자가 소비로의 전환은 $Q_{2}$와 $Q_{3}$의 계수의 합이 $Q_{1}$의 계수보다 큰 경우에 나타났다.

연구모델의 경제성 확보와 동시에 자가 소비 촉진을 위한 조건에 대한 시뮬레이션에서는 현재의 REC 가격은 그대로 유지하고, CO$_{2}$ 배출권의 가격만 10%씩 높아지는 것을 가정하여 $Q_{1}$, $Q_{2}$, $Q_{3}$의 값과 목적함수($\Pi$) 값을 분석하였다. 분석 결과, REC 가격이 유지됨으로써 앞서 자가 소비 전환을 위한 시뮬레이션보다는 사업자의 적자 폭이 줄었으며, CO$_{2}$ 배출권 가격이 현재의 약 12배(327천원)인 0.143이 되었을 때, 자가 소비로 전환이 되었지만, 적자는 지속되는 것으로 나타났다. CO$_{2}$ 배출권 가격이 0.253(579천원)이 되면, 자가 소비를 하면서도 수익이 비용보다 높아 경제성이 있는 것으로 나타났지만, 이 조건은 현재 CO$_{2}$ 배출권 가격(28천원) 대비 약 21배 높은 금액으로 CO$_{2}$ 배출권 가격이 인상되는 것만으로는 자가 소비와 사업자의 수익성을 동시에 확보하기는 어려워 보인다. 시뮬레이션 결과는 표 8과 같다.

2.1.5 전력 포트폴리오 시나리오

분석 시나리오는 다음 표 9와 같이 ① REC 및 배출권 가격 기반 시나리오, ② ESS 인센티브 제외 시나리오, ③ 산업용 전기요금 적용 시나리오, ④ 자가 소비시 인센티브 지원 시나리오 등 4가지를 가정하였다. 시나리오는 과거, 현재, 미래 조건을 모두 고려하기 위한 것으로 REC 및 배출권 가격 기반 시나리오는 최근 5년간 과거의 가격 조건으로 분석하고, ESS 인센티브 제외 시나리오는 최근 정부의 신재생에너지에 대한 인센티브 지원 정책 변화에 따라 현재의 가격 조건으로 분석하는 것이고, 미래 실현 가능한 조건을 반영한 것은 산업용 전기요금 적용 시나리오 및 자가 소비시에도 인센티브를 부여하는 시나리오로 상정하였다.

첫째, REC 및 배출권 가격 기반 시나리오는 최근 5년간 REC 가격과 CO$_{2}$ 배출권 가격을 목적함수에 적용하고 시뮬레이션을 통해 REC 가격과 CO$_{2}$ 배출권 가격의 변화가 사업자의 편익과 자가 소비에 미치는 영향 등을 분석해 본다. 둘째로 ESS 인센티브 제외 시나리오는 ‘21년 부터 적용되고 있는 태양광 연계 ESS에 대한 REC 가중치가 제외될 경우를 조건으로 목적함수에 대하여 시뮬레이션을 통해 결과 값을 알아본다⁽¹⁸⁾. 셋째로 산업용 전기요금 적용 시나리오는 최근 농사용 전력소비 왜곡으로 문제가 되고 있는 스마트 팜, 유리온실 등과 같이 전력 사용량이 많은 시설 농가에 대해 농사용 전기요금이 아닌 산업용 전기요금이 적용되어 전기요금이 인상될 경우를 가정했다. 마지막으로 자가 소비시 인센티브를 부여하는 시나리오는 신재생에너지를 한전 배전망에 판매하지 않고 자가 소비를 하는 시설농가에도 인센티브 제공하는 경우를 가정했다.

표 10은 4가지 시나리오에 대한 시뮬레이션 조건으로 재생에너지를 스마트 팜에 확대 적용하기 위해서는 우선 연구모델의 경제성이 확보되어야 하므로 이를 위해서 목적함수($\Pi$)의 값이 양수(+)가 되는지 확인하였다. 둘째로 주요 변수(REC, 배출권 가격)를 일정 비율로 조정해 가면서 자가 소비($Q_{2}$)로 전환되는 조건을 찾기 위해서 REC 가격은 10%씩 감소하고 CO$_{2}$ 배출권 가격은 10%씩 증가하는 경우로 조정하면서 시뮬레이션하였다. 세 번째로는 목적함수($\Pi$)의 값이 양수(+)가 되면서 자가 소비로 전환되는 조건을 구하기 위해서 REC 가격은 현 수준으로 고정하고 CO$_{2}$ 배출권 가격만 10%씩 증가하는 경우로 시뮬레이션하였다.

2.1.6 시뮬레이션 분석

표 11은 시나리오별 목적함수이며, 엑셀 프로그램의 해찾기 함수를 이용하여 결과 값을 산출하였다.

시나리오 S.1~S.4의 전력 포트폴리오 시뮬레이션 결과는 다음 표 12와 같다. REC 가격의 하락, ESS의 REC 가중치 제외 등 현재의 신재생에너지와 관련한 시장 상황에서는 REC 가격이나 배출권 가격 조정만으로는 경제성 확보가 어려운 것으로 나타났다. 또한 주요 변수 중 최소 2가지 이상의 가격 조정 및 인센티브 등을 동시에 적용하여 경제성을 확보하는 것도 고려해 볼 필요가 있다. 분석 결과를 통해, 시나리오 3과 시나리오 4의 조건을 동시에 적용하여 산업용 전기요금과 자가 소비시에도 REC를 부여하는 경우가 자가 소비를 촉진하면서 경제성을 확보할 수 있는 최적안으로 판단된다. 또한, 수익성 확보를 위해 신재생발전으로 자가 소비할 경우에는 REC의 가중치 적용을 통해 인센티브를 추가적으로 지원하는 방안도 필요해 보인다.

시나리오 1~4에서 시뮬레이션을 통해 재생에너지의의 자가 소비를 촉진하고 사업자의 수익성을 제고하는 최적의 전력 포트폴리오를 위한 조건은 다음과 같다. 첫째로, 농사용 전기요금인 47원/kWh을 산업용 전기요금 107원/kWh으로 적용하여 재생에너지를 자가 소비와 함께 전기요금 절감(기회비용) 효과를 높인다. 둘째로, 재생에너지를 자가 소비할 경우에도 REC를 43원/kWh를 추가로 인센티브를 지원한다. 기존에는 한전망에 전기를 판매하는 경우에만 REC를 지원하던 것을 확대 적용한 것으로 자가 소비를 촉진하고 재생에너지 발전사업자의 수익 확보에도 효과적이다. 셋째로, 상기 2가지 조건으로 경제성 확보가 어려울 경우를 대비하여 추가적인 인센티브를 고려해야한다. 예를 들면. 신재생에너지를 자가 소비할 경우에는 기존에 태양광 연계시 ESS에 대한 가중치(4.0~5.0) 적용의 경우처럼 자가 소비시에도 REC의 가중치를 추가로 적용하여 사업자의 수익을 높일 수 있도록 해야 한다⁽¹⁹⁾.