2.1 탄소중립 미래 전력수요 산출

2050년 계통 전력수요에 대해 두 가지의 예측 절차 선형회귀법과 Mackay기법에 대해 소개한다. 본 논문은 탄소중립위원회 탄소중립 시나리오 B안의 2050년 부문별 예측수요량을 바탕으로 수요예측을 진행한다. 시나리오가 TWh단위로 발표되어 본 논문에서는 이를 Mackay 기법을 통해 GW로 환산하는 기법을 적용한다. 또한, 10차 전력수급기본계획 내 2036년 수요를 만족하면서 2050년 수요를 예측하기 위해 선형회귀법을 적용한다. 위 2가지 방법의 결과를 평균화를 통해 최종 수요를 산정한다.

첫 번째는 선형회귀법을 통한 수요예측이다. 선형회귀법은 사용한 실적 데이터인 발전량과 최대수요 간의 상관계수와 산점도 분석을 통해 선형회귀 예측이 가능한 데이터 유형을 확인한다.

먼저, 상관계수는 대표적으로 스피어만 등위 상관계수와 피어슨 적률상관계수 기법이 있다. 피어슨 적률상관계수는 선형관계의 변수 분석에 적합하고, 스피어만 등위 상관계수는 비선형관계 변수 분석에 적합하다. 피어슨 적률상관계수는 최대수요 및 발전량의 데이터의 선형관계를 판별하는데에 적합하기 때문에 피어슨 적률상관계수 기법을 사용한다^[9].

다음으로 산점도 분석을 통해 데이터의 선형성을 시각화하여 실제 상관성을 판별한다. 이후 Excel 프로그램 기반의 선형회귀법을 적용한다. 과거 실적 데이터를 기반으로 예측 데이터를 구성하는 절차는 그림 3과 같이 도식화한다.

위와 같은 절차로 발전량과 최대수요 간 상관관계를 분석하면 0.994로 99.4%의 선형성을 갖춘다. 산점도 분석 결과 일정한 패턴이 이어지는 입력 변수와 결과가 일정한 상관관계가 있는 데이터의 전형적인 특성이 나타나 독립변수와 종속변수를 통해 예측값을 산출한다. 독립변수는 예측에 사용하는 변수를 의미하며 1996~2036년의 발전량을 독립변수로 지정했다. 종속변수는 예측하려는 변수를 의미하며 2050년까지의 발전량이다. 두 변수를 이용하여 선형회귀법을 적용하면 2036~2050년까지의 발전량 예측값이 도출된다. 전력수요를 예측하는 것이 목적이기 때문에 다시 선형회귀법을 적용하여 독립변수는 2050년까지의 발전량을 지정하고 종속변수를 2036~2050년의 전력수요를 지정하여 선형회귀법을 적용하면 2050년도까지의 전력수요가 산출된다. 연도별 전력수요량 및 발전량은 아래의 그림 4와 같이 도식화한다. 그림 2의 (1)은 과거 수요 및 발전량 데이터, (2)는 제10차 전력수급계획 데이터, (3)은 선형회귀분석을 통한 예측 수요를 의미한다.

두 번째는 탄소 계산기를 활용하여 에너지 시스템하에 온실가스 배출량이 없는 상태로 줄이는 방법을 계산하기 위해 제안된 Mackay 기법이다. 이 기법은 영국의 David J.C. Mackay가 최초로 고안한 방법을 기반으로 한다^[10]. 건물, 수송, 산업 등 부문별 수요에 대하여 목표 수요량을 기반으로 에너지 수요를 설비용량으로 변환할 수 있다. Mackay 탄소 계산기를 활용한 수요량 산출 수식은 다음과 같다.

$ K_{1}: 단위변환계수\\ K_{2}: 가중치\\ A : 부문별 수요\\ \delta : 용량조정계수 = 1/(송전 효율\times 배전효율) $

$K_{1}$은 단위 변환계수로서 시간 단위(TWh)의 전력량에 대해서 용량 단위(GW)로 변환하는 값을 의미한다. 전력량은 식(2)와 같이 나타낼 수 있다. 식(3)은 연중 매 시간마다 단위용량 1GW를 소비하는 것을 의미한다. 따라서 식(4)와 같이 값은 0.114이다.

$K_{2}$는 가중치로서 부문별 수요 중 매시간의 전력 사용량 중 최대 수요량과 일간 평균 전력 사용량을 비로 Peak To Mean Ratio라고 한다. 전력 소비 데이터는 한국전력공사 전력소비행태분석 통계정보 보고서를 기반으로 부문별 수요 데이터를 취득하여 부문별 Peak To Mean Ratio를 산정한다^[11]. 그림 5는 부문별 수요 중 산업 수요의 부하 특성 그래프 및 Peak to Mean Ratio를 나타낸다.

$A$는 수요분으로 탄소중립위원회 탄소중립 시나리오의 2050년 부문별 전력수요 예측 데이터이다.

$\delta$는 용량조정계수로 국내 전력통계정보시스템(EPSIS)의 송·배전 효율 데이터를 적용하여 표 1에서와 같이 용량조정계수를 산정한다^[12]. 부문별 수요에 대해 용량 단위(GW)로 환산한 값은 다음 표 2와 같다.

두 가지 기법의 절차는 수요량을 예측하고자 하는 목적이 동일하지만, 예측을 위해 사용되는 데이터와 수요량은 다르다. Mackay 기법은 미래의 목표 수요량을 통해 특정 지수를 적용하여 수요량을 산출한다. 반면, 선형회귀법은 과거 실적 데이터를 이용하여 예측한다. 두 가지의 수요 예측 기법의 평균값을 통해 산출된 2050년 수요량은 168.7GW이다.

본 논문에서는 제10차 장기 송변전설비계획 내 추가 전력수요는 대규모 반도체 고객, 수도권 3기 신도시 및 데이터센터로 구성된다. 평택, 용인 지역의 명확한 설비 위치에 대해서 반영한다. 데이터센터 설비 위치는 명확하지 않아 불확실성이 존재하여 수요에서 제외한다. 국가 첨단 산업단지의 전력공급을 위한 전력 인프라 구축을 고려한 대규모 반도체 고객에 해당하는 5.9GW를 더하여 최종 예측수요는 174.6GW이다^[8]. 표 3은 2050년 예측 전력수요량을 도식화한다.

2.2 동기발전기 설비용량 산출

탄소중립을 달성하기 위해 향후 발전기 구성 시 온실가스 배출하지 않는 것을 목표로 하여 2050년의 석탄 발전소는 폐지하고 기존 석탄 발전기를 LNG 열복합 발전기로 구성이 변화한다. 동기발전기 용량을 산정하는 방안은 현재 구성된 전력설비를 기반으로 제10차 전력수급계획을 반영한다.

미래 동기발전기는 원자력 및 무탄소 터빈을 중심으로 구성되며 열병합 발전기의 경우 현재 열 발전제약을 고려하여 필요한 최소수준만 유지하도록 구성한다. 원자력 발전기는 2032년과 2033년에 신한울 3호기와 4호기가 준공되고 이후의 원자력발전소 증설계획이 없다는 가정하에 2036년까지의 설비용량은 31.7GW로 산정한다. 10년간 원자력 발전소의 수명연장을 고려하고, 이후 설비 노후화로 폐지되는 발전기로 인해 2050년에는 19.2GW로 산정한다. 화력 발전기의 경우 2036년 시점에 13.7GW 규모의 노후 석탄발전 설비를 LNG로 변환하고, 2022년과 2024년 사이에 강릉안인 화력 및 삼척 화력 1, 2호기를 4.2GW 규모로 증설하는 것 이외에 화력 발전설비의 증설 및 전환 계획이 없으므로 시간에 따라 30년의 수명 완료 이후 노후화 폐지가 진행되고, 2050년 시점에는 모든 화력 발전기가 폐지되어 설비용량 0GW로 산정한다. LNG 복합 발전기의 경우 26기의 노후 화력 발전기를 LNG로 전환하고, 2023년~2036년 사이 여주복합, 통영천연가스, 울산GPS, 음성천연가스 등 4.3GW 규모의 발전기를 준공하게 된다. 수소/암모니아 가스 기반 전환을 모두 고려하면 2050년 시점의 설비용량은 84.6GW로 산정한다. 연도별 동기발전기 설비용량 총합은 2036년 이후 발전기 폐지로 인해 동기발전기 용량이 감소하는 그래프 형태로 나타난다. 연도별 동기발전기 설비용량 총합을 그림 6과 같이 도식화한다.

2.3 재생에너지 설비용량 산출

2050년의 탄소중립 목표 달성을 위해 재생에너지의 설비용량은 2036년의 제10차 장기 송변전설비계획의 데이터 및 2020년 신재생에너지백서의 시장잠재량 데이터를 기반으로 예측한다^[8,13]. 재생에너지 지역별 예측은 시장잠재량, 전력망 건설여건, 주민수용성을 고려하여 예측할 수 있지만, 본 논문은 재생에너지 실적을 기반으로 재생에너지 시장잠재량을 고려하여 재생에너지 설비용량을 예측한다. 권역별 시장잠재량 데이터는 표 4와 같다. 표 5-6은 권역별 태양광 및 풍력의 예측 설비용량을 도식화한다.

3.1 재생에너지 계통 해석용 정적 모델링

제10차 전력수급계획의 재생에너지 모델링은 송전 및 배전계통을 구분하여 연계된다. 배전계통에 연계된 승압변압기는 부하 및 재생에너지의 특성을 반영하도록 구성된다. 탄소중립 전력망 기반 재생에너지 연계방식은 제10차 전력수급계획의 모델링과 유사하다.

본 논문에서의 탄소중립 전력망 재생에너지 모델링은 다음과 같다. 부하의 위치를 기존 154kV에서 23kV 모선으로 이동하여 변압기의 손실을 고려한 부하의 유·무효전력을 변환한다. 배전계통에 연계된 23kV의 승압변압기는 송전계통의 경우 개별 발전기 설비용량의 1.1배로 모델링하고 배전계통의 경우 240MVA의 등가변압기로 구성된다. 재생에너지 발전량이 많아 전압 불안정 현상이 나타날 수 있는 연계모선에 대해서 조상설비는 154kV 송전계통의 전압 신뢰도 유지 범위 기준(0.95~1.05)에 만족하도록 모델링한다. 계통해석을 위한 모델링 구성도는 다음 그림 7에서 보는 바와 같다.

3.2 재생에너지 계통 해석용 동적 모델링

탄소중립 계통 설비들을 기반으로 한 동적 모델링은 계통 해석 및 계통 수용성 관점에서 중요한 부분이다. 인버터 기반 설비들이 증가함에 따라 배전계통 재생에너지의 동특성 측면에서의 분석이 필요하다.

본 논문에서는 송전계통에 연계된 재생에너지 동적 모델링을 위해 2nd Renewable Generic 모델을 적용한다^[14]. 배전계통에 연계되는 재생에너지 동적 모델링은 REGC_A 모델 특성을 반영하고 역률제어가 가능한 DER_A 모델을 적용하며 다음 표 8에서 연계전압에 따른 재생에너지 적용 모델을 도식화한다.

DER_A 모델은 REGC_A 및 REEC_A 모델의 역률제어 기능을 포함한 전압형 기반 모델이다^[15]. 전압형 기반의 재생에너지 동적 모델은 전류형에 비해 강건도가 낮은 계통에 수치적으로 안정성을 유지할 수 있다. 하지만, PSS/E 34ver.에서의 DER_A Generic 모델은 33ver.에 존재하지 않기 때문에 PSS/E UDM 기반의 33ver. DER_A 모델을 구성한다. UDM 기반 DER_A 모델 구성 시 성능 검증은 시험계통 사고 모의를 통해 개발된 모델의 정합성을 검증하며 다음 그림 8~10에서 보는 바와 같이 동특성이 유사함을 확인할 수 있다.

3.3 탄소중립 데이터베이스 구축 절차

탄소중립 데이터베이스는 다양한 발전원으로 구성되고 재생에너지 발전량 비중이 높은 특징을 갖고 있어 데이터베이스 구축에 따른 정적상태에서의 계통 수렴성이 중요한 요소이다. 계통 내 무효전력을 공급하지 않는 재생에너지에 대해서 전압 불안정 요소가 존재한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 무효전력 보상장치를 설치하여 계통 수렴성을 확보한다. 다음 그림 11과 같이 데이터베이스 구축 절차를 통해 구성된다.

• 신재생에너지 이용률을 증가시키면서 동기발전기 정지 동기발전기의 Merit-Order 데이터를 구성하여 진행

• 345kV 모선 전압을 1.0pu로 유지하기 위한 정적 무효전력 보상장치 설치

• Python 자동화를 통한 PSS/E API 기반 데이터베이스 구축 및 조류계산 수렴 효율성 증가

탄소중립 데이터베이스를 구성 후 계통 해석 관점에서 일반적인 계통 상황에서의 해석보다는 Critical Case에 대해서 계통 해석을 통한 문제점을 도출하는 것이 중요하다. Critical Case의 데이터베이스 선정 시 고려사항은 다음과 같다. 첫 번째는 계통 내 재생에너지 이용률이 높은 시점을 고려한 데이터베이스이다. 계통 내 재생에너지 이용률이 높을 때 전력수급 균형을 맞추기 위해서 동기발전기 기동정지를 하게 되면 계통 내 무효전력이 부족하여 Critical Case가 구성된다. 두 번째는 계통 내 전력수요가 낮은 시점이다. 전력 수급 균형을 위해 발전기의 기동 대수가 줄어들고 상대적으로 많은 전라권역의 재생에너지의 발전량이 수도권으로 북상하는 조류량이 많아지면서 계통 불안정성을 초래한다. 본 논문은 Critical Case에 대해 해석하기 위해서 최소부하 데이터베이스를 구축한다. Critical Case를 통해 동적 전압안정도 확보가 힘든 Case 및 계통 수렴성이 낮은 Case를 중심으로 계통을 분석한다.

4.1 무효전력 보상장치 설비용량 산정 절차 및 분석

무효전력 보상장치 설비용량 산정 절차는 그림 12와 같이 도식화한다.

단계별 용량산정 방안은 다음과 같다. Step 1에서 Fixed Shunt를 사용하여 정적 용량을 산정하였다. 산정 기준은 345kV 모선전압 1.0pu 유지를 위한 정적 상태에서의 무효전력 보상장치 용량을 산정하였다. Fixed Shunt의 전체 용량은 1387.2Mvar로 산정되었다. Step2의 FACTs 용량 산정은 재생에너지 집중 지역 내 산정되었던 Fixed Shunt의 상위 용량을 적용하여 계통 신뢰도를 유지시킨 후 동적 전압안정도 모의 시 전압 취약 개소에 추가 설치 및 단위 용량을 증가시켰다. 단위 용량 증가 시 765kV 2회선 사고 및 신남원-신광주 선로 사고 검토를 진행하였다. 전압 취약 개소에 대해서 FACTs를 추가적으로 설치하고 단위 용량을 증가시키면서 계통 안정성 확보가 되는 시점에서의 FACTs 용량을 최소 무효전력 용량으로 산정한다. 아래 표 10은 FACTs의 용량 증가에 대한 계통 신뢰도 위반 여부 검토결과를 도식화한다. 그림 13-14에서 보는 바와 같이 시나리오

5의 경우 사고 시 모선별 전압 및 위상각의 계통 신뢰도 위반 그래프를 확인할 수 있다. 그림 15-16에서는 시나리오 6의 경우 전압 및 위상각의 계통 신뢰도 안정 그래프를 확인할 수 있다. 계통 신뢰도 위반 여부에 대해 시뮬레이션 결과를 통해 확인할 수 있다.

Step 3에서도 시나리오 기반의 동적 전압안정도 모의를 진행하였다. 상정사고에 대한 전압안정도 모의 시 사고 제거 후 전압 유지 범위를 만족하며 계통 신뢰도를 유지한다. 반면, 신한울 1, 2호기 탈락(약 3.1GW) 주파수 안정도 모의를 진행했을 때 주파수 오실레이션이 발생하여 주파수 안정도 위반 위반하여 관성 회복을 위한 동기조상기를 설치하는 시나리오를 구성하으며 표 10에서 보는 바와 같다. 동기조상기는 Zone 단위 재생에너지 밀집 지역 345kV 주요 변전소에 설치하고 단위 용량을 증가시켰다. Zone 단위로 재생에너지 설비용량을 계산한 후 동기조상기 전체 용량을 배분하는 방식으로 위치를 선정하였으며 해당 비율을 유지하며 단위 용량을 증가시켜 주파수 안정도가 유지되는 시점을 분석 후 최소 동기조상기 용량 산정을 진행하였다. 표 11에서는 동기조상기 임계용량이 10GVar임을 나타내며 시뮬레이션 결과는 그림 17-18과 같다.

Step 4에서는 Step 1~3까지 과투입된 무효전력 보상장치의 최적 임계 조건 만족 및 주파수 안정도를 고려하여 투입된 동기조상기에 대해서 FACTs의 단위 용량을 감축시키는 시나리오를 구상하여 진행하였다. 아래 그림과 표는 시나리오 모의 결과이다. 동기조상기 약 10GVA가 투입되었을 때 FACTS 용량을 줄이는 과정에서 약 11Gvar의 용량에서 전압안정도 모의 시 계통 신뢰도를 유지하며 단위 용량을 한 단계 낮춰 10Gvar가 되었을 때 발산이 되는 것을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과 동기조상기와 함께 투입되었을 때 약 21.4Gvar의 용량에서 계통 신뢰도 안정 결과를 그림 19-20에서 확인할 수 있다.

4.2 유효전력 보상장치 설비용량 산정 절차 및 분석

탄소중립 시나리오 내에서 최저 주파수 신뢰도 기준을 만족하기 위한 ESS 용량은 발전기 예비력과 재생에너지 등 발전원의 탈락량에 따라 결정된다. 본 논문에서는 다음과 같은 요소를 고려하여 ESS 필요용량을 산정하였다.

① ESS 초기 용량은 기설 ESS, 계통 안정화용 ESS 및 제10차 장기 송변전설비계획 내 ESS를 설치하였다. 총 설비용량은 1.73GW이다.

② 동기발전기의 예비력은 1차 예비력을 기준으로 10초 시점에서의 1GW로 설정하였다.

③ 최대 동기발전기 2기인 3.1GW 탈락 후 59.8Hz에서 추가 탈락량에 따른 ESS 용량을 산정하였다. 추가 탈락량은 재생에너지 총 발전량의 2.5%인 2.1GW로 설정하였다. 국내에서는 59.8Hz 이하시 Fast DR 등이 동작하므로 추가 탈락 주파수를 59.8Hz로 설정하였다.

④ 추가적으로 필요한 ESS의 용량은 기설 ESS의 용량을 확대하여 산정하였다. 최저주파수는 59.2Hz를 만족하는 용량을 산정하였다. ESS 이외의 주파수 안정화 자원은 투입하지 않았다.

아래 그림 23에서 보는 바와 같이 동기발전기 최대 2기 탈락 시에는 59.32Hz의 최저주파수를 나타내고 있으며, 추가적으로 태양광 2.1GW 탈락 시 58Hz로 하락함을 확인할 수 있다.

ESS 투입에 따른 주파수 응답이 개선 효과를 확인하기 위해 다음과 같이 시나리오를 구성은 다음과 같다.

① 시나리오 1 : ESS 용량 1.04GW 추가에 따른 최저주파수

② 시나리오 2 : ESS 용량 1.73GW 추가에 따른 최저주파수

③ 시나리오 3 : ESS 용량 1.91GW 추가에 따른 최저주파수

④ 시나리오 4 : ESS 용량 2.08GW 추가에 따른 최저주파수

위 그림 24에서 보는 바와 같이 ESS 투입에 따른 주파수 응답이 개선됨을 확인할 수 있다. 발전원 5.2GW 탈락 시 예비력 1GW 및 ESS 3.81GW가 운영 중에 59.2Hz를 만족함을 확인할 수 있다.