1. 서 론

전 세계적으로 탄소중립과 같은 환경적 문제와 에너지 자원 무기화 확산 등에 따른 에너지 안보 문제로 인해 전력계통에 재생에너지 보급이 증대되고 있다. 국내에서도 해외와 유사하게 태양광발전과 풍력발전을 중심으로 재생에너지 보급이 확대되고 있다^[1]. 하지만 대규모 재생에너지 전력계통 병입으로 인해 기존 전력계통에서는 덕커브(duck curve)와 같은 현상이 발생하여 전력계통의 안정적인 운영에 어려움이 있다^[2]. 이는 재생에너지 출력의 불확실성과 변동성 때문이다. 따라서 전력계통의 안정성과 신뢰성을 제고하려면 추가적인 발전 자원 확보가 필요하다. 특히, 재생에너지 발전의 비중이 높은 지역에서는 이 문제가 더욱 심각하게 나타난다. 예를 들어, 제주도에서는 이러한 문제로 인해 재생에너지 출력 제한이 이미 빈번히 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 신규 HVDC와 BESS 등과 같은 설비 도입과 제주 전력시장 개설이 추진되고 있다.

재생에너지 발전원의 공급능력 산정이 전력계통 운영의 중요한 요소가 된다. 이는 에너지 전환 정책 수립뿐만 아니라, 재생에너지 발전이 현재 및 미래의 전력 수요를 충족할 수 있는지 여부를 파악을 통한 전력계획 수립에도 필요하다. 또한, 재생에너지 공급능력 산정 기술은 전력안정성 확보와 재생에너지 발전 투자를 위한 경제성 분석을 위해서도 중요한 역할을 한다.

재생에너지 발전은 기존 발전 방식과 공급능력 산정 방법에서 차이가 있다. 대부분의 전력계통 운영자들은 재생에너지 발전량 예측을 통해 단기적 공급능력을 추정하고, 이를 이용하여 하루전발전계획 및 발전기기동정지계획을 수행한다. 중장기적으로는 월·연단위로 재생에너지 발전의 공급능력을 추정하는데, 이용률 기반의 통계적 방법과 신뢰도 기반의 확률론적 방법이 사용된다. 2023년 1월에 발표된 제10차 전력수급기본계획에서는 국내 재생에너지 발전의 공급능력 산정을 위해 과거 출력 데이터 기반의 이용률을 이용한 통계적 방법을 적용하였다. 또한 제주와 육지의 재생에너지 자원의 공급능력을 별도로 계산하였으며, 이용률 계산을 위한 피크시간대도 계절별로 분리하여 적용하였다.

본 논문의 목적은 재생에너지 발전의 공급능력 산정 방법들을 제주 전력계통에 적용한 결과 비교를 통해 재생에너지 발전의 전력 수급 안정성 확보 및 경제성 향상을 도모하는 것에 있다.

2. 재생에너지 발전 공급능력

전통적인 발전 자원의 공급능력은 정격용량, 설비효율 등 비교적 확정적인 요소로 결정된다. 재생에너지 발전의 경우, 기후 환경적 요소에 의해 공급능력이 결정되기 때문에 재생에너지 발전의 공급능력 산정을 위해서는 실효용량 추정이 필요하다. 재생에너지 발전의 실효용량은 피크기여도를 이용하여 계산되면 수식으로 표현하면 다음과 같다.

피크기여도는 일발적으로 전력계통 피크 수요 시간의 데이터를 활용하기 때문에 전력계통의 피크 수요 시간에 재생에너지 발전의 기여도를 보여주는 지표로 볼 수 있다. 재생에너지 발전의 공급능력을 수요 측면에서 고려하면 피크기여도는 전력시스템의 적정 신뢰도가 유지되면서 전력시스템에서 추가할 수 있는 부하수준(load level)으로 정의될 수 있다^[3]-^[6]. 피크기여도를 산정하는 방법으로 이용률을 이용한 PPCF(Peak-Period Capacity Factor)방법과 ELCC(Effective Load Carrying Capacity)방법이 있다. 두 방법의 특징은 다음 표와 같이 정리할 수 있다.

제10차 전력수급기본계획에서는 초과수준 방식을 적용하여 재생에너지 발전 자원의 피크기여도를 추정하였다. 초과수준 방식은 이용률 기반의 통계적 방법을 적용한 PPCF 방법의 한 종류로 이용률의 50% 기댓값 대신 하한값을 사용하는 방법이다. 전력수급기본계획에서는 육지와 제주 재생에너지 발전의 피크기여도를 추정 시, 이용률 계산을 위한 시간대를 최근 데이터를 반영하여 수정하였으며 동시에 하위 10% 초과수준으로 추정하였다.

국외 전력계통 운영기관에서는 ELCC 방법을 최근에 더 많이 사용하고 있다^[7]-^[11]. 이는 재생에너지 전원 보급 초기 대비 재생에너지 발전원의 전력계통 영향성이 높아졌기 때문에 공급설비의 불활실성을 반영할 수 있는 ELCC 방법을 선호하는 것으로 판단된다.

재생에너지 발전 공급능력은 보급률에 따라 실효용량이 작아지는 경우가 발생한다. 그림 1은 북미 전력계통운영기관인 MISO의 자료로 풍력발전의 보급률 증가에 따른 실효용량이 작아지는 현상을 확인할 수 있다. 이러한 이유는 재생에너지 발전 보급이 높아짐에 따라 덕커브와 같이 전력계통의 피크 전력수요 발생시간이 재생에너지 발전량이 작은 시간대로 이동하기 때문이다. 이러한 현상은 전력계통의 공급지장이 발생할 수 있는 시간대 이동과 시간대의 다변화를 일으킨다. 이러한 현상은 국내도 이미 발생하고 있다.

재생에너지 자원의 다양화는 발전 특성에 따라 타 재생에너지 발전원의 피크기여도에 영향을 줄 수 있다. 예를 들어 전력계통에 태양광발전 비중이 높을 경우, 일몰 이후인 저녁 시간으로 전력계통 피크수요 시간대가 이동하게 되고 이럴 경우 저녁 시간대에 많은 발전량을 보이는 풍력발전의 피크기여도가 높아질 수 있다. 또한 재생에너지 발전 단독이 아니라 ESS 연계 시 피크기여도 산정 방법이 달라질 수 있다. 북미 다수의 전력계통 운영기관에서는 이와 같은 분석을 진행하고 있다^[13].

그림 1. 풍력발전 설비용량 변화에 따른 재생에너지 실효용량 변화 ^[12]

Fig. 1. Effective capacity according to penetration rate ^[12]

3. 재생에너지 발전 공급능력 산정 방법

3.2 ELCC(Effective Load Carrying Capacity) 방법

ELCC는 신뢰도 지수를 고려한 확률론적 공급능력 산정 방법으로 기존 전력계통에서 재생발전원 추가에 따른 전력수요 공급능력을 계산하여 추가된 재생에너지 발전원의 유효용량으로 추정하는 방법이다. ELCC는 동일한 신뢰도 지수인 LOLE(Loss of Load Expectation) 조건을 만족할 때(신뢰도 지표 감소 없이) 재생에너지 발전원 추가에 따른 추가된 공급능력을 의미한다. 그림 2에서는 예시로 1,000MW 설비용량의 재생에너지 발전이 전력계통에 추가되었을 때 ELCC 적용 시 200MW로 실효용량을 추정하는 것을 개념적으로 보여준다.

그림 2. ELCC 개념 예시

Fig. 2. Example of ELCC concept

ELCC 방법은 지정된 기간에 대해 전력수요와 Netload의 LOLE를 계산한 후 동일 신뢰기준에 따른 최대전력수요를 각각 계산하여 그 차만큼을 실효용량으로 추정한다^[14]-^[15]. 일반적인 절차는 다음과 같다.

Step1) 발전기의 고장정지율(FOR, Forced Outage Rate) 데이터를 이용하여 공급용량별고장확률(COPT, Capacity Outage Probability Table) 계산

Step2) 지정된 기간에 대한 시간별 LOLP(Loss of Load Probability) 계산

Step3) 지정된 기간에 대한 LOLE 계산

Step4) 지정된 기간 전체에 ∆L을 더해서 신뢰기준까지 전력수요를 조정함. 그 때의 최대전력수요 기록(PL1)

Step5) Netload를 이용해서 Step3~5 반복하여 PL2기록

Step6) ELCC(capacity value) 계산 : PL2- PL1

4. 사례 연구

본 장에서는 앞 장에서 설명한 재생에너지 발전 공급능력 추정 방법인 PPCF와 ELCC을 이용하여 제주도 재생에너지 발전원의 실효용량을 추정해보았다. 사례연구에 사용되는 데이터는 2017년~2021년의 제주도 HVDC를 포함한 중앙발건기와 재생에너지 발전의 출력 데이터와 발전기 특성 데이터를 활용하였다.

제주도 전력계통의 일별 전력수요 피크 발생시간은 19시~21시 사이에 발생 빈도가 가장 높다(그림 3). 흐린 날의 경우 오전이나 낮시간에도 일별 피크수요가 발생한다. 2021년에는 2017년 대비 여름철에도 낮 시간대가 아닌 저녁 시간에 피크가 발생하는 것을 확인할 수 있다(그림 4 와 그림 5).

그림 3. 일별 최대 전력수요 발생 시간 (2017년 ~ 2021년)

Fig. 3. Daily peak time of electricity demand from 2017 to 2021

그림 4. 2017년과 2021년의 최대 전력수요 발생 시간 비교

Fig. 4. Comparison of the daily peak time of electricity demand between 2017 and 2021

그림 5. 2021년 제주도 최대 전력수요 발생 시간 분포

Fig. 5. Daily peak time of electricity demand in 2021

4.1 PPCF 사례 연구

PPCF를 적용하기 위해 제주도 재생에너지 발전의 전력계통 피크 시간의 이용률을 분석해 보았다. 그림 6에서 그림 8은 각각 태양광발전, 풍력발전, 태양광발전과 풍력발전의 일별 피크 전력수요의 이용률 데이터를 연도별로 보여준다. 그림 6에서 확인할 수 있듯이 태양광발전은 오후 시간에 전력수요 피크가 발생하는 하계에는 이용률이 높게 나타나지만 다른 기간에는 낮은 값을 보인다. 이와 대조적으로 풍력발전은 1년 전체적으로 피크시간대의 이용률이 높은 것을 그림 7에서 확인할 수 있다. 그림 9와 같이 태양광발전과 풍력발전을 합쳐서 이용률을 평가하면 풍력발전 설비의 발전설비 용량이 태양광발전보다 작기 때문에 전반적으로 낮은 실효용량(%) 값을 보여준다.

그림 9는 연도별 피크기여도의 변화를 월별로 보여주는 그래프이다. 제주도의 경우에도 재생에너지 발전의 보급률 증가에 따라 PPCF가 낮아지는 현상이 보여지는 것을 확인할 수 있다. 또한 추운 기간에 PPCF가 다른 기간에 비해 상대적으로 높게 나타나는 경향을 보인다.

그림 6. 태양광 발전의 일별 최대전력 수요 시간 이용률 (2017년 ~ 2021년)

Fig. 6. Daily PV capacity factor from 2017 to 2021

그림 7. 풍력 발전의 일별 최대전력 수요 시간 이용률 (2017년 ~ 2021년)

Fig. 7. Daily wind capacity factor from 2017 to 2021

그림 8. 재생에너지(태양광+풍력) 발전의 일별 최대전력수요 시간의 이용률 (2017년 ~ 2021년)

Fig. 8. Utilization rate of daily peak load hours for renewable energy (Solar + Wind) Generation (2017-2021)

그림 9. 재생에너지 월별 PPCF 결과 (2017년 ~ 2021년)

Fig. 9. Monthly PPCF results of renewable energy (2017 ~ 2021)

전력계통의 연중 피크가 발생하는 하계 기간을 분석하기 위해 국내 전력수급기본계획에서 적용하는 최근 3개년(2019-2021) 피크 시간대(14시~18시)에 대해서 초과수준(하위 10%)을 적용해 보았다. 또한 평균 수준과 비교하기 위해 50% 확률 값과 비교해 보았으며 그 결과를 재생에너지원별로 표3에 표시하였다. 표 3은 태양광발전과 풍력발전을 각각 적용했을 때보다 동시 적용 시 피크기여도가 높아지는 것을 확인할 수 있다. 이는 하위 10% 이하의 이용률을 보이는 시간대가 태양광발전과 풍력발전이 다르다는 것을 의미하며 재생에너지 발전의 다양화가 피크시간 이용률에 영향을 주는 것을 의미한다. 그림 10 ~ 그림 12 에서는 이용률 구간별 빈도수를 발전기 조건에 따라 확인할 수 있다.

표 3 재생에너지 구성별 PPCF 결과

Table 3 Comparison of PPCF results by renewable energy composition

	50% 수준(%)	하위 10% 수준(%)	비고
태양광발전	28.8	6.9	-
풍력발전	16.9	1.1	2% 이하 100개
태양광발전+풍력발전	45.7	17.6	-

그림 10. 태양광 발전 PPCF 분포 (2019년 ~ 2021년)

Fig. 10. PV generation PPCF from 2019 to 2021

그림 11. 풍력 발전 PPCF 분포 (2019년 ~ 2021년)

Fig. 11. Wind generation PPCF from 2019 to 2021

그림 12. 재생에너지(태양광+풍력) PPCF 분포 (2019년 ~ 2021년)

Fig. 12. PV and Wind generation PPCF from 2019 to 2021

4.2 ELCC 사례 연구

ELCC 방법을 적용하여 제주도 재생에너지 발전의 공급능력 산정을 위해서 사용된 신뢰도 지수는 국내 신뢰도 기준이 0.3일/연(=7.2시간/연)을 적용하였으며, 발전기 설비용량 및 출력데이터는 2021년 데이터를 사용하였다. 사례연구의 제약 사항으로는 데이터 수급의 문제로 제주도 내 PPA(Power Purchase Agreement)와 상계거래 재생에너지 발전 자원, 재생에너지 발전 출력제한량, 수요자원시장 참여 실적은 미반영되었다. 미반영 데이터는 전체 전력수요와 재생에너지발전량 대비 상대적으로 작은 값이기 때문에 결과에 큰 영향을 주지 않을 것으로 판단 된다. 추가로 공급용량별 고장확률(COPT) 구성을 위해 사용되는 발전기 고장정지율(FOR, Forced Outage Rate)의 경우 발전기별 데이터 확보가 어려워 일괄적으로 동일한 값을 적용하였으며 1%~20%로 사례연구를 진행했다. 표 4는 사례연구에서 사용한 제주도 중앙발전기 목록이다. HVDC는 제주도에서 발전기를 취급하였으며, 설비용량이 아닌 실계통 운영에서 사용하는 공급능력을 적용하였다.

표 4 중앙발전기 설비용량

Table 4 Capacity of centralized power generation facilities

발전기	설비용량 (MW)	발전기	설비용량 (MW)
남제주복합	146.25	제주LNG복합 CC2	114.367
남제주#1	100.00	제주내연#1	40.00
남제주#2	100.00	제주내연#2	40.00
한림복합	105.00	HVDC#1	150
제주화력#2	75.00	HVDC#2-1	125
제주화력#3	75.00	HVDC#2-2	125
제주LNG복합 CC1	114.367	-	-

표 5 고장정지율에 다른 ELCC 결과 비교

Table 5 Comparison of ELCC results based on forced outage rates

FOR (%)	CapacityValue (MW)	CapacityValue (%)*
1.0	18.4	3.0
2.0	28.2	4.6
5.0	29.8	4.9
10.0	41.7	6.8
18.5**	45.8	7.5
20.0	49.0	8.0

*(태양광+풍력)설비용량: 611.1MW (21.12.31 기준) 적용

**18.5 = ‘21 계획정지율실적 + ’21 비계획정지율실적

그림 13. 고장정지율이 5% 일 때 ELCC 결과

Fig. 13. ELCC Results at a 5% forced outage rate

5. 결 론

재생에너지 발전의 보급률이 높아짐에 따라 재생에너지 발전원의 공급능력 산정이 전력계통 계획과 운영에서 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 제주 전력계통을 대상으로 재생에너지 발전의 공급능력 산정 방법을 비교 분석하였으며, 이를 통해 재생에너지 발전의 전력 수급 안정성 확보와 경제성 향상을 도모하고자 했다. 사례 연구를 통해 재생에너지 발전의 보급률에 따라 제주도 전력수요 피크 시간의 이동을 확인할 수 있었으며, 발전설비의 불확실성을 반영할 수 있는 ELCC 방법이 PPCF 방법보다 재생에너지 발전의 공급능력을 보수적으로 추정하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 재생에너지 발전원 간의 출력시간대의 차이로 인한 상호간의 공급능력 영향성을 확인하였다. 본 연구 결과는 제주도 전력수급을 위한 기본 자료로 활용 가능하며, 향후 지역별 피크 시간 차이에 따른 공급능력 산정 방법에 대한 연구를 계획하고 있다.