• 대한전기학회
Mobile QR Code QR CODE : The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
  • COPE
  • kcse
  • 한국과학기술단체총연합회
  • 한국학술지인용색인
  • Scopus
  • crossref
  • orcid

  1. (Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University E-mail : 22221308@inha.edu)



Building integrated photovoltaics, Electric vehicle charging, Renewable energy, Financial management, Battery swapping station

1. 서 론

1.1 연구 목적

현재 기후위기에 대한 위기감이 전 세계적으로 높아지고 있다. 기후위기에 대한 위기감이 높아짐에 따라서 기후위기에 대처하기 위해서 온실가스의 감축은 전 세계적으로 중요한 과제로 떠오르고 있다. 대한민국 또한, 탄소 중립 녹색성장 국가전략 및 제1차 국가 기본계획을 발표하여서 온실가스의 감축을 위해서 노력하고 있다[1]. 온실가스의 감축을 위한 노력의 일환으로, 무공해차량(이하 ‘전기차’라고 한다)의 보급을 가속화 함과 동시에, 대중교통의 친환경화를 추진하고 있다[2]. 수송 부분의 경우, 대한민국 전반에서 발생하는 온실가스 배출량 부분에서 12%를 차지하는 부분이다. 수송 부분에서 발생하는 온실가스의 96%는 도로에서 발생하고 있으므로[3], 전기차의 보급 및 대중교통의 친환경화를 통해서 온실가스의 감축에 기여할 수 있을 것이다. 대한민국은 대중교통의 친환경화의 일환으로 전기버스의 도입 및 지원을 시행하고 있다[2]. 따라서 전기버스를 충전하기 위한 공간의 확보와 전력의 확보가 필요하다. 특히, 전기버스의 경우 충전시간이 약 2시간에서 4시간 정도로 길기 때문에[4], 이에 대한 고려가 필요하다.

온실가스의 감축뿐만 아니라, 신재생에너지의 발전량을 높이는 것 또한 중요한 기후위기에 대처하기 위한 중요한 요소이다. 하지만 대한민국에서의 신재생에너지의 경우 신재생에너지 공급 지역과 수요 지역에서의 지리적 일치하지 않는다는 문제점이 존재한다. 대한민국의 대규모 신재생에너지 발전단지는 전라남도, 충청남도 등 남부 지방에 위치한다. 반면에 전력을 주로 소비하는 지역은 경기도, 서울과 같은 수도권에 집중되어 있다. 이로 인해서 신재생에너지의 수요와 공급의 지리적 불일치가 나타나게 되며, 이는 송전선로의 설치 비용, 송전선로에서 발생하는 전력의 손실 등의 추가 비용의 발생을 일으킨다[5], [6]. 따라서 서울과 같이 전력의 소비량이 많은 지역에 신재생에너지의 발전원을 추가해야 할 필요가 있다.

본 논문에서는 전기 버스의 충전문제 및 신재생에너지의 지리적 불일치 문제의 해결 방안으로 건물 일체형 태양광(building integrated photovolatics, BIPV)와 배터리 교체충전소를 활용해서 전기버스를 충전하는 방안을 제안한다.

1.2 선행 연구

본 논문에서는 BIPV에서 생산한 전력을 배터리 교체 충전소(battery swapping station, BSS)에 공급하는 모델을 제안하고 경제성 평가를 진행할 것이다. 따라서 BSS와 BIPV의 성능과 경제성에 관한 선행 연구의 조사가 진행되었다.

BSS는 전기버스의 충전속도의 문제를 해결하는 수단으로써, 이미 많은 연구가 진행되고 있다. 충전속도의 문제를 해결하려는 방법으로 BSS가 제안되고 있으며 BSS의 경제성에 대한 검증이 이루어지고 있다[7] - [12]. 참고문헌[7], [8]은 BSS를 활용해서 전기버스의 충전 스케줄링을 통해서 얻을 수 있는 이득에 대해서 제시하였다. 참고문헌[9]은 BSS를 배치하는 최적의 위치를 구하는 과정을 통해서 경제적인 분석을 제시하였다. 참고문헌[10]은 폐배터리의 활용을 통한 BSS의 경제적인 이득을 제시하였으며, 참고문헌[11]은 BSS와 플러그인 충전방식, 무선 충전방식의 차이를 비교하고 경제적인 분석을 진행하였다. 참고문헌 [12]는 BSS의 수익모델을 분석하고, BSS의 활성화를 위한 정부의 정책을 제언하였다. 이러한 연구를 통해서 BSS가 충분한 경제적인 가치를 가지고 있는 것을 확인할 수 있다. 하지만 위의 연구들은 BSS에 사용되는 전력의 수급 방안에 대한 논의가 부족하였고, 정부의 보조금이 있어야 한다는 한계가 있다.

BIPV의 대한 연구 또한 진행되고 있다. 참고문헌[13]에서는 BIPV의 발전량을 확인하였고, 참고문헌[14]에서는 BIPV의 발전량을 태양광 발전과의 비교를 통해서 BIPV가 발전량에서의 이점이 있음을 확인하였다. 참고문헌[15]에서는 EU에서 BIPV 설치 시 전력을 판매함으로써 얻을 수 있는 이익에 관한 연구를 진행하였다. 하지만 위 연구들은 BIPV에서 발전한 전력의 활용처를 찾지 않았다. 대한민국에서 신재생에너지의 지리적 불일치의 문제가 발생하는 것을 고려해 보았을 때, BIPV에서 발전한 전력의 활용처를 찾는 것은 중요하다고 생각된다. 참고문헌[16]에서는 BIPV를 활용하여서 가정에 에너지를 공급하였을 경우, 어느 정도의 에너지를 대체할 수 있는지에 대한 연구를 진행하였다. 하지만 가정에 에너지를 공급하는 경우, 상대적으로 전력의 수요가 낮은 낮에 잉여전력이 발생한다는 한계가 존재한다. 참고문헌[17]에서는 빌딩에서의 BIPV의 경제성을 평가하였다. 이 연구에서는 빌딩에 관한 연구만 진행하였기 때문에, 빌딩 이외에도 아파트가 많은 대한민국에 적용하기에는 한계가 존재한다(아파트와 같은 주거 시설의 경우 빌딩과 달리 낮에는 전력 소모량이 적다).

1.3 본 연구의 기여 및 차별성

기존의 BIPV의 경제성을 평가한 연구는 단순하게 BIPV에서 생산한 전력을 판매함으로써 얻는 수익을 통해서 경제성을 평가하였다. 하지만 현재 신재생에너지로 인해서 덕 커브 및 전력망의 복잡성이 심해지는 문제가 발생하고 있는 상황에서 신재생에너지와 전력계통과의 연결을 늘리는 행위는 다른 문제를 야기할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 논문들과 달리 BIPV에서 생산한 전력을 전력계통에 연결하는 것이 아닌, 전력을 생산한 시설 주변에서 사용할 수 있는 방안을 고려하고, 그 방안의 경제성에 관해서 연구하였다. 그 방안으로써, 배터리 교체충전소를 활용하여 전기버스를 충전하는 방안에 대한 방법론을 제시하고, 경제성 평가를 진행할 것이다. 이는 BIPV로 가정에 에너지를 공급할 경우 발생하는 잉여전력의 활용처를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 전기버스의 배터리 충전을 위한 공간을 제공할 수 있다는 장점이 존재한다. 이를 통해서 BIPV에서의 발전량에 대한 활용처에 대한 예시를 제시할 수 있으며, 실현 가능성에 대한 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

2. 배경 지식

2.1 Battery Swapping Station

현재, 도로에서 발생하는 온실가스의 발생을 줄이기 위해서 세계적으로 많은 노력을 기울이고 있으며, 대한민국 또한 도로에서의 온실가스의 발생을 줄이기 위해서 다양한 정책을 제안하고 있다. 전기버스의 확대는 분명히 도로에서 발생하는 온실가스의 감축에 도움이 될 것이다. 하지만 전기버스에는 단점이 존재한다. 버스의 배차 간격은 약 27분인 반면[18], 충전기를 사용한 전기 버스의 충전시간은 2시간에서 4시간 정도로 매우 길다는 것이다[4]. 따라서 이에 대한 해결책으로 BSS가 제시되고 있다. BSS의 경우, 배터리 교체 시간이 약 80초 정도로, 상대적으로 매우 짧으므로 전기 버스를 활용하기 위해서는 필요하다고 생각된다. 따라서 본 논문에서는 전기 버스를 충전하는 방안으로 BSS를 사용할 것이다. 하지만 BSS를 사용하기 위해서는 전력의 공급 방안을 고려해 보아야 할 필요가 있다. 선행 연구들은 전력의 공급 방안에 대한 고려가 부족하였지만, 본 논문에서는 신재생에너지의 확대를 위해서 BIPV를 제안한다.

2.2 Building Integrated Photovoltaics

IPV는 기존의 건물 부착형 태양광 발전(building applied photovoltaics, BAPV)과는 달리, 건물의 외장재의 역할도 할 수 있는 태양광 발전 시스템이다. 이를 통해서 외장재의 비용을 아낌으로써 추가적인 경제적인 이득을 얻을 수 있다. BIPV는 건물의 외장재를 대체하여서 설치하는 것이기 때문에, 건물의 높이가 높아질수록 발전량이 많아지는 특성이 있다. 표 1은 BIPV와 BAPV의 특징과 주로 적용되는 방식을 비교하였다.

표 1에서 BIPV와 BAPV의 차이점을 살펴보면, BIPV는 BAPV에 비해 외장재를 절약할 수 있으며, 적용 부위가 더 넓다는 장점이 있음을 확인할 수 있다. 이는 비용의 절감에 도움을 주며, 전력 발전량을 증가시킬 수 있다.

표 1 BIPV와 BAPV의 비교

Table 1 Comparison between BIPV and BAPV

BIPV

BAPV

개념도

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/tb1-1.png ../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/tb1-2.png

특징

외장재를 대체하기 때문에, BIPV를 설치한 부분은 건물의 외장재가 필요 없음

외장재를 대체하지 못하기 때문에, BAPV를 설치한 부분에도 건물의 외장재가 필요함

적용 부위

지붕, 벽, 옥상 이외에 창호와 차양 등에도 적용 가능함 [13]

주로 지붕, 벽, 옥상에 적용함 [13]

대한민국은 임야와 하천의 면적이 전체 국토 면적의 66.2%[19]를 차지하는, 평야가 넓지 않은 국가이다. 태양광은 전력을 생산하기 위해서 차지하는 면적이 기존 발전의 약 20배에 달하기 때문에[20], 대한민국에서 태양광 발전을 토지에 설치하는 것에는 한계가 존재한다. 또한, 대한민국은 국민의 81.2%가 시에 거주할 정도로 인구의 밀집도가 높으며, 전체 거주 비율 중 아파트의 비율이 52%에 달하는 국가이다[19]. 따라서 대한민국의 부족한 토지 문제를 해결하는 방책으로써 아파트 및 고층 건물에서 발전량이 많아지는 BIPV는 효율적인 수단이 될 수 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 BIPV를 BSS의 전력공급 수단으로 사용하였다.

3. 전력 발전량 및 소모량 결정

3.1 전력 발전량 결정 과정

BIPV의 경제성을 평가하기에 앞서, 우선 BIPV에서 발전 가능한 전력의 양을 가늠하여야 한다. BIPV는 아파트의 벽면에 설치할 수 있으며, 아파트의 지붕에도 설치하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 아파트의 지붕 및 벽면에서 태양광 발전을 한다고 가정하였다.

아파트의 벽면에 BIPV를 설치하는 방법에는 가변형 수직 차양 시스템, 난간 창호 일체형 시스템, 외부 돌출형 발코니 시스템이 있다. 이 3가지 방법 중, 난간 창호 일체형 시스템이 전력 발전량이 가장 크기 때문에, 본 논문에서는 난간 창호 일체형 시스템을 활용하여서 발전량을 계산할 것이다. 발전량을 계산하기 위해서는 BIPV를 설치할 면적을 정해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 표준아파트 모델을 활용하여서 BIPV를 설치할 면적을 결정할 것이다. 표 2에서는 표준아파트 모델의 개요를 소개하였고, 표 3에서는 BIPV의 방법당 전력 발전량을 비교하였으며, 표 4에서는 전력 발전량이 가장 높은 난간 창호 일체형 시스템에 대해 자세한 소개를 하였다.

표 2 표준아파트 모델 개요

Table 2 Overview of Standard Apartment Models

System Overview

Standard apartment floor plan application layout

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/tb2-1.png

Site location

Seoul, Korea

Scale

15 Ground

Building area

581.8 m2

Each household

80.6 m2

Window area ratio

37.1%

표 3 BIPV 시스템 비교

Table 3 Comparison of BIPV Systems

Amount of power generation

(kWh/m2. year)

Vertical shading systems

103,174.29kWh/m2. year

Handrail window integrated systems

146,256.14kWh/m2. year

External protruding balcony systems

139,811.81kWh/m2. year

표 4 난간 창호 일체형 시스템의 적용방안

Table 4 Application of the Handrail Window Integrated System

System Overview

Standard apartment floor plan application layout

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/tb4-1.png

Characteristic of type

Facade, Wall

Actual application

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/tb4-2.png

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/tb4-3.png

Total BIPV area (m2)

One Apartment

900.72 m2

Amount of power generation (kWh/m2. year)

146,246.14kWh/m2. year

표 3과 4에서의 태양광 발전량은 수식 (1)을 통해서 계산되었다[13].

(1)
$Q_{S,\: R}=0.024\times\sum_{i=1}^{12}(I_{i,\: R}\times d_{i})\times r_{R}\times A_{R}$

여기서 $Q_{S,\: R}$은 연간 총발전량을 뜻하고, $I_{i,\: R}$은 월평균 전 일사량, $d_{i}$는 월간 일수, $r_{R}$는 태양광 발전 효율, $A_{R}$은 설치 면적을 뜻한다. 효율의 경우 수직면에 BIPV를 설치할 경우 효율이 70% 낮아지므로, 16년까지의 태양광 최고 효율인 19.51%[21]에 0.7을 곱하였다. 월평균 전 일사량의 경우, ‘건축물 에너지 효율 등급’의 서울에서의 전 일사량을 참고하였다. 이 방법을 사용하면, 아파트의 지붕에서 발전 가능한 양을 구할 수 없다. 따라서 아파트의 지붕에서 발전하는 발전량을 추가로 구해야 할 필요가 있다. ‘서울특별시 햇빛지도’를 참고하면, 특정 건물의 지붕에서의 일사량을 구할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 표준아파트 모델과 유사한 ‘서울 강남구 세곡동 신동아 파밀리에 2단지’ 에서의 지붕에서 일사량을 구하였으며, 월별 일일 발전량은 그림 1에 나타내었다.

그림 1. 월별 일일 발전량

Fig. 1. Daily Power Generation per Month

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/fig1.png

이를 통해서 BIPV에서의 발전량을 구하였다. 연간 발전량은 약 4530MWh이다. 다음 절에서는 BSS를 운영하는 데 필요한 전력량을 계산할 것이다.

3.2 전력 소모량 결정

서울특별시에서 제공하는 ‘서울 시내버스 노선별 주행거리’에 따르면 시내버스 1대당 일 평균 주행거리는 268.25km이며, 노선별 평균 시내버스의 수는 19대이다. 따라서 거리당 전력의 소모량을 구하면 전력의 소모량을 구할 수 있다. 본 논문에서는 전기 버스의 예시를 H사에서 개발한 전기버스인 Elec city를 예시로 삼았다. 이 전기버스는 290kWh의 용량으로 420km 주행할 수 있으므로, 하루 동안 필요한 전력의 양을 계산할 수 있다. 여름과 겨울의 경우, 냉난방 때문에 소비 전력이 증가하는데, 참고문헌[22]에 따르면 1km당 0.1kW의 전력을 냉방에 소비하고, 겨울에는 1km당 0.75kW의 전력을 난방에 소비한다. 여름을 6월부터 8월로, 겨울을 12월부터 2월까지로 가정하면 전기버스를 운용하는 데 필요한 총 전력량은 그림 2와 같다.

그림 2. 버스에서의 월별 일일 전력 소모량

Fig. 2. Daily Power Consumption per Month for Bus

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/fig2.png

버스의 전력 소모가 가장 많은 겨울에 전기버스의 전력량을 공급하기 위해서는 표준아파트 모델이 약 20동이 필요한 것을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서는 표준아파트가 20동이 있는 하나의 아파트 단지를 기준으로 경제성 분석을 진행하였다.

3.3 Energy Storage System 비용 결정

표준아파트 모델이 약 20동이 존재한다고 가정하였을 경우, BSS에 사용되고도 남는 용량이 발생하게 된다. 따라서 이를 에너지 저장 체계 (Energy storage system, ESS)에 저장해야 할 필요가 있다. 필요한 ESS의 용량은 12,945kWh로, 그림 3에 나타나 있다.

그림 3. 모델에서 필요한 ESS 용량

Fig. 3. ESS Capacity Required in Model

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/fig3.png

4. 경제성 분석

4.1 모델의 비용 분석

본 모델에 필요한 시설을 설치하는 데 필요한 시설과 비용은 다음과 같다. 표 5와 6에서의 수명과 비용은 참고문헌[23]-[25]을 참고하였다. 표 6에서 나타내는 비용은 표 5에서의 시설의 수명에 대한 계산도 포함하였다. BSS에서 필요한 배터리의 비용은 BSS의 운영 주체뿐만 아니라 전기버스 운영 주체 또한 비용을 지불해야 하므로, BSS의 배터리의 비용은 많은 사회적 논의가 필요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 고려하지 않았다. 향후 이에 대한 사회적 논의가 완료될 경우, 정확한 경제성 분석을 위해서 고려해야 할 필요가 있다.

표 5 BIPV 수익 모델에서 고려해야 할 시설의 수명

Table 5 Facility Lifetime to Consider in a BIPV Revenue Model

Facility

Lifetime

BIPV lifetime[23]

30 years

BIPV inverter lifetime[23]

15 years

ESS lifetime[24]

20 years

표 6 BIPV 수익 모델에서 고려해야 할 시설의 비용

Table 6 Facility Costs to Consider in a BIPV Revenue Model

Facility

Cost(Unit: KRW 1000)

BSS[25]

3,200,000

BSS operating cost[25]

65,000/year

BIPV initial cost (facade)[23]

637.65/m2

BIPV initial cost (roof)[23]

495.95/m2

BIPV envelope material cost (facade)[23]

325.91/m2

BIPV envelope material cost (roof)[23]

184.21/m2

BIPV operating cost[23]

0.5% of initial BIPV cost/year

BIPV inverter cost[23]

10% of initial BIPV Cost

ESS Cost[24]

459.55/kWh

Note: EUR 1 = KRW 1,417 from Google currency translator as of December 12, 2023, USD 1 = KRW 1,313 from Google currency translator as of December 12, 2023

표 6에서 BIPV envelope material cost는 BIPV를 사용하여서 아낄 수 있는 외장재의 비용이다. operating cost는 운영비용으로 시설을 유지하는 동안 필요한 유지보수 및 인건비를 포함한 비용이다.

본 논문에서는 (2)~(8)을 통해서 본 논문에서 경제성 평가를 진행할 모델의 비용을 산정하였다. 우선, 모델에서 초기 설치 비용을 계산하기 위해서, (2)를 통해서 BIPV의 설치 비용을 계산하였고, (3)을 통해서 BIPV의 인버터의 설치 비용을 계산하였다. (2)(3)의 합을 통해서 BIPV의 초기 설치 비용 비용을 계산할 수 있다[23]. ESS의 설치 비용은 (4)를 통해서 계산하였다. (5)와 같이 BIPV의 초기 설치 비용과 ESS의 설치 비용, BSS의 비용을 합하면, 본 논문에서 사용할 모델에서의 초기 설치 비용을 계산할 수 있다. 모델에서의 운영비용을 계산하기 위해서 (6)(7)을 이용하였다. (6)을 통해서 BIPV의 운영비용을 계산하였으며[23], (7)에서 BIPV의 운영비용과 BSS의 운영비용을 합함으로써, 모델에서의 운영 기간을 계산하였다. 따라서 모델의 비용은 (5)(7)의 합을 통해서 계산할 수 있다.

(2)
$ \begin{align*} BIPV_{Ins}=BIPV_{Cost}\times BIPV_{Area}\times(\dfrac{Year_{Oper}}{BIPV_{Lifetime}})\\ -BIPV_{env}\times BIPV_{Area} \end{align*}$
(3)
$BIPV_{Inv}=BIPV_{Ins}\times 0.1$
(4)
$ESS_{Ins}=ESS_{Cost}\times ESS_{Cap}\times(\dfrac{Year_{Oper}}{ESS_{Lifetime}})$
(5)
$Cost_{Init}=BIPV_{Ins}+BIPV_{Inv}+ESS_{Ins}+BSS_{Cost}$
(6)
$BIPV_{Oper}=BIPV_{Ins}\times 0.005$
(7)
$Cost_{Oper}=Year_{Oper}\times(BIPV_{Oper}+BSS_{Oper)}$
(8)
$Cost_{Total}=Cost_{Init}+Cost_{Oper}$

위의 수식에서 $Year_{Oper}$은 BIPV의 운영 기간으로, BIPV의 수명인 30년으로 가정하였다. $Cost_{Init}$는 모델의 설치 비용과, $Year_{Oper}$간 운영하는 동안 시설의 수명이 다 되어서 교체하는 데 필요한 비용이다. $Cost_{Init}$의 $BIPV_{Cost}$는 BIPV의 설치 가격을 의미한다(지붕에 설치하는 BIPV의 경우 약 50만 원/m2이며, 벽면에 설치하는 BIPV의 경우 약 64만 원/m2이다[23]), $BIPV_{Area}$는 BIPV를 설치하는 면적을 의미한다. $BIPV_{L{if}{etime}}$은 BIPV의 수명을 의미하며, 본 논문에서는 30년으로 가정하였다. $BIPV_{Ins}$는 BIPV의 설치 비용이다[23]. $BIPV_{Inv}$는 BIPV의 인버터 설치 비용이다. $ESS_{Cost}$는 ESS의 설치 가격을 의미하며, 본 논문에서는 약 46만 원/kWh로 가정하였다[24]. $ESS_{Cap}$는 ESS의 용량을 의미하며, 본 논문에서는 12,945kWh로 가정하였다. $ESS_{L{if}{etime}}$은 ESS의 수명으로 본 논문에서는 20년으로 가정하였다[24]. $BSS_{Cost}$는 BSS의 설치 비용으로, 본 논문에서는 약 32억 원으로 가정하였다[25]. $Cost_{Oper}$은 본 모델을 $Year_{Oper}$간 운영하는 데 필요한 비용으로, BIPV의 운영비용($BIPV_{Oper}$)은 매년 BIPV의 초기 설치 비용의 0.5%이고[23], BSS의 운영비용($BSS_{Oper}$)은 연간 6500만 원이다[25]. 따라서 본 모델의 총비용($Cost_{Total}$)인 설비 설치 및 운영비용은 약 268억 원이다. 본 모델에서 BAPV가 아닌 BIPV를 사용함으로써 절감한 외장재의 비용($Cost_{Save}$)은 (9)을 통하여 구하였으며, 약 81억 원의 비용이 절감되었음을 확인할 수 있다. 이를 통하여 BIPV는 BAPV에 비해 수익성을 높이는 것이 가능하다.

(9)
$Cost_{Save}=BIPV_{env}\times BIPV_{Area}$

4.2 모델의 수익성 분석

본 모델에서 수익을 얻을 방법은 신재생에너지 공급인증서(Renewable energy certificate, REC)판매 수익, BSS에서 전기버스를 충전함으로써 얻는 수익, ESS에 저장된 전력을 이용해서 아파트 주민의 전기차를 충전함으로써 얻을 수 있는 수익이 있다. 전기버스를 충전할 때는 통상적으로 급속 충전기를 사용하고, 아파트에서 전기차를 충전할 경우 통상적으로 완속 충전기를 사용하므로 각각의 충전 비용을 다르게 설정하였다. 이 충전 비용은 S사의 완속 충전기(7kw) 이용비용과 H사의 일반회원 기준 급속 충전기(100kW미만) 이용하여서 결정하였다. 이익을 얻을 수 있는 더 다양한 방법이 있을 수 있으나, 본 모델은 어디까지나 전력을 아파트 단지 내부에서 사용하는 것이기 때문에 고려하지 않았다. 표 7에서 REC 판매 가격, 전기차 및 전기 버스 충전 가격을 나타내었다.

표 7 BIPV 수익모델: REC 판매 및 전기차량 충전 가격

Table 7 BIPV Revenue Model: REC Sales and EV Charging Prices

Revenue Source

Price(Unit: KRW 1000)

REC

76,911/MWh

Electric bus charging price

0.410/kWh

Electric vehicle charging price

0.227/kWh

REC weighting at discharge from ESS

4.0

REC weighting for electric bus charging

1.0

30년간 총 매출은 약 667억 원이다. 이를 통해 30년간 BIPV를 운영 시 약 399억 원의 수익을 얻을 수 있다는 것을 확인하였다.

5. 모델의 경제성 평가

이 모델이 충분히 경제적인지 확인하기 위해서는 다른 경우와 비교를 하여야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 BIPV에서 생산한 전기를 가정에서 사용하는 경우와 BIPV에서 생산한 모든 전력을 한국전력공사에 판매하는 경우에 대해서 비교하겠다. 가정에서 사용할 경우, 한국전력공사의 2022년 주택용 월별 1~24시 전력 소비계수와 전력데이터 개방 포털 시스템의 2022년간 강남구에서의 가구 평균 전력 사용량을 이용하였다. 가정에서 사용하고 나면, 가정에서 사용하지 못한 잉여전력이 발생하게 된다. 이 잉여전력은 한국전력 공사에 판매하는 것으로 가정하였다. 잉여전력(그림 4, 그림 5 참고)이 많이 발생하기 때문에 ESS에 저장할 경우, ESS의 가격에 의해서 높은 손실이 발생하기 때문에 ESS에 저장하는 것이 아닌 바로 판매하는 것으로 가정하였다. 한국전력 공사에 판매하는 가격은 2022년의 계통 한계 가격(System marginal price, SMP)를 이용하여서 결정하였다. 또한, 한국전력 공사에 판매하는 경우 계통연계 비용이 추가되는데, 이는 1kW당 KRW 105,000이다.

그림 4. 가정별 BIPV 발전 및 사용 전력량

Fig. 4. Household BIPV Generation and Consumption

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/fig4.png

그림 5. 서울 강남구에서의 계절별 시간당 전력 소비

Fig. 5. Seasonal Hourly Electricity Consumption in Gangnam-gu, Seoul

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/fig5.png

그 결과 약 187억 원의 수익이 발생한 것을 확인하였다. 이는 이를 통해 BSS를 활용하는 모델보다 약 212억 원이 낮은 수치로, BSS를 활용하는 모델이 상대적으로 더 경제적임을 확인하였다.

한국전력 공사에 판매하는 경우의 가격은 2022년 SMP를 이용하여서 경제성 분석을 진행하였으며, 이 경우 또한 계통연계 비용이 1kW당 KRW 105,000이 추가된다. 그 결과 약 221억 원의 수익이 발생한 것을 확인하였다. 각 방법의 30년간 수익은 표 8에 나타내었다. BSS를 활용한 모델은 BSS Model, 가정에서 전력을 사용한 모델은 House Model, 한국전력 공사에 생산한 모든 전력을 판매하는 모델은 KEPCO Model이라고 정의하였다.

표 8 세 가지 BIPV 수익 모델의 30년 수익 비교

Table 8 30-Year Profit Comparison of Three BIPV Revenue Models

BSS Model

KEPCO Model

House Model

Revenue (Unit: KRW 1 billion)

39.9

22.1

18.7

6. Conclusion

본 논문을 통해서, BIPV의 활용 방안의 경제성을 분석해 보았다. 현재는 많은 태양광 산업이 정부의 지원금을 받고 있지만, BSS를 활용한 모델을 통해서 정부의 추가적인 지원 없는 자립의 가능성을 확인하였다. 또한, BIPV에서의 연간 발전량은 4530MWh로, 서울시의 연간 태양광 발전량의 1.85%이다. 서울시 아파트의 단지 수가 2022년 기준 2,559개임을 고려하면, BIPV를 아파트에 활용함으로써 서울시에서의 태양광 발전량을 크게 늘리는 것에 이바지할 수 있을 것으로 생각한다.

Acknowledgements

This work is supported by National Research Foundation of Korea Basic Science Research Program (NRF-2022R1F1A1072977).

References

1 
Interagency Collaboration, “Carbon Neutrality Green Growth Natinal Strategy and the First National Basic Plan,” March 2023.URL
2 
Ministry of Environment, “The 2022 Plan for the Implementation of Environmentally Friendly Vehicle Distribution,” February 2022.URL
3 
Kyu-Jin Lee, “Promotion Status of Transportation GHG Reduction Roadmap,” Auto Journal: Journal of the Korean Society of Automotive Engineers, vol. 42, no. 6, pp. 31- 34, June 2020.DOI
4 
M. Mahamoud, et al. “Electric Buses: A review of alternative power trains,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 62, PP. 673-684, September 2016.DOI
5 
Dong-Jun Won, “The Future of Decentralized Power Grids for Carbon Neutrality,” The Journal of The Korean Institute of Communication Science, vol. 30, no. 8, pp, 56-62, July 2022.URL
6 
Sang-Hyun Chi, Kang-Won Lee, and Chung Sup Lee, “A Study on the Spatial Mismatch between the Production and Consumption of Electricity,” The Geographical Journal of Korea, vol. 55, no. 4, pp. 383-395, December 2022.URL
7 
R. Patil, A. Rahegaonkar, A. Patange, and S. Nalavade, “Designing an Optimized Schedule of Transit Electric Bus Charging: A Municipal Level Case Study,” Materials today: proceedings, vol. 56, no. 5, pp. 2653-2658, September, 2022.DOI
8 
Woong-Chul Choi, and Jeong-Yong Kim, “Electrification of Public Transportation: Battery Swappable Smart Electric Bus with Battery Swapping Station,” 2014 IEEE Conference and Expo Transportation Electrification Asia-Pacific, pp. 1-8, November 2014.DOI
9 
Seung-Ji Kim, Won-kyu Kim, Byung-Jong Kim and Hyun-Seop Im, “A Case Study on Optimal Location modeling of Battery Swapping & Charging Facility for the Electric Bus System,” The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 12, no. 1, pp. 121-135, January 2013.URL
10 
J. Sindha, J. Thakur, and M. Khalid, “The Economic Value of Hybrid Battery Swapping Statiosn with Second Life of Batteries,” Cleaner Energy Systems, vol. 5, pp 100066, August 2023.DOI
11 
Jae-Seok Bak, Sung-Yul kim, and Dong-Min Kim, “A Study on the Economic Analysis of Introducing Battery-Based Eco Bus: Case Study of Daegu City, South Korea,” The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 67, no. 3, pp. 343-351, March 2018.DOI
12 
C. Zhang, P. Chen, “Economic benefit analysis of battery charging and swappnig station for pure electric bus based on differential power purchase policy: a new power trading model,” Sustainable Cities and Society, vol. 64, pp. 102570, January 2021.DOI
13 
Hyeon-Woo Ko, Yong-Sung Kim, and Nam-Gyu Lee, “A Study on the Analysis of the Exterior Shape of an Apartment Using Solar Panels,” Journal of the Korea Institute of Spatial Design, vol. 16, no. 8, pp. 99-112, December 2021.DOI
14 
Hye-Sook Yang, Hyeon-Soo Park, and Hea-Kyung Yoon, “A Comparative Analysis on the Generation Efficiencies of the Photovoltaics Systems and Integrated Photovoltaics Systems,” Journal of The Architectural Institute of Korea Planning & Design, vol. 29, no. 11, pp. 37-44, November 2011.URL
15 
H. Gholami, and HN. Røstvik, “Economic analysis of BIPV systems as a building envelope material for building skins in Europe,” vol. 204, pp. 117931, August 2020.DOI
16 
Eung-Shin Lee, Da-Woon Hur, and Myoung-Ju Lee, “A Study on the Impacts of Number of Story to Obtain Zero Energy Apartment by Installing Solar Panels,” Journal of The Architectural Institute of Korea Planning & Design, vol. 32, no. 11, pp. 37-44, November 2016.DOI
17 
H. Gholami, HN. Røstvik, and D. Müller-Eie, “Holistic economic analysis of building integrated photovoltaics(BIPV) system: Case studies evaluation,” Energy and Buildings, vol. 203, pp. 109461, November 2019.DOI
18 
Dong-Jae Jeong, and Jae-Woo Lee, “Analysis of Service Vulnerable Areas in Incheon Bus Transportation System,” The Incheon Institute, 2021.URL
19 
Ministry of Land Infrastructure and Transport, “The National Atlas of Korea ⅲ”, December, 2021.URL
20 
Our World in Data, H. Ritchie, “How does the land use of different electricity source compare?”https://ourworldindata.org/land- use-per-energy-source#article-citation.URL
21 
Yun-Cheol Han, Ik-Pyo Kim, and Kyu-Young Kang, “Time Series Analysis of Crystalline Silicon Photovoltaic Module Certification Results,” Journal of the Korean Solar Energy Society, vol. 37, no. 3, pp. 33-45, June 2017.DOI
22 
K Čulík, V Štefancová K. Hrudkay, and J. Morgos, “Interior heating and its influence on eletric bus consumption,” Energies, vol. 14, no. 24, pp. 8346, December 2021.DOI
23 
H. Gholami, and H. Nils Røstvik, “Levelised Cost of Electricity (LCOE) of Building Integrated Photovoltaics (BIPV) in Europe, rational feed-in tariffs and subsidies,” Energies, vol. 14, no 9, pp. 2531, April 2021.DOI
24 
A Mayyas, A Chadly, ST Amer, and E Azar, “Economics of the Li-ion batteries and reversible fuel cells as energy storage systems when coupled with dynamic electricity pricing schemes,” Energy, vol. 239, pp. 121941, January 2022.DOI
25 
Jae-Seok Bak, Sung-Yul Kim, and Dong-Min Kim, “A Study on the Economic Analysis of Introducing Battery- Based Eco Bus: Case Study of Daegu City, South Korea,” The Transaction of The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 67, no. 3, pp. 343-351, March 2018.DOI

저자소개

공영민(Youngmin Gong)
../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/au1.png

YoungMin Gong received the B.S degree in from Department of electrical engineering from Inha University, Incheon, South Korea, in 2023. He is currently pursuing the M.S degree from the Department of electrical and computer engineering at Inha University, Incheon, Korea.

김인수(Insu Kim)
../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.3.508/au2.png

Insu Kim (M’15) received the Ph.D. degree from the Georgia Institute of Technology, Atlanta, in 2014. He is currently an Associate Professor of electrical engineering at Inha University in South Korea. His major research interests are (a) analyzing the impact of stochastically distributed renewable energy resources such as photovoltaic systems, wind farms, and microturbines on distribution networks, (b) examining the steady-state and transient behavior of distribution networks under active and reactive power injection by distributed generation systems, and (c) improving power-flow, short-circuit, and harmonic analysis algorithms.