2.1 재생에너지 비율 산정의 필요성

CAISO는 2050년의 미국 텍사스 지역 전력수요에 대해 풍력 및 태양광의 55% 발전 점유율 내에서 풍력과 태양광의 발전비율에 따른 출력 제약 양 그래프를 Fig. 1에 나타내었다. 실선은 출력제약 양을 나타내며 세 점선은 풍력 및 태양광의 비율의 따라 출력 제약 양의 차이를 보여준다. 이와 같이 풍력 및 태양광의 발전비율에 따라 출력 제약 양이 다르게 나타나므로 최소 출력 제약 양을 갖는 비율을 분석할 필요가 있다. 풍력 및 태양광의 점유율은 55%일 때 최소 출력 제약의 풍력 및 태양광의 발전 비율은 38%:17%(2.2:1) 임을 확인할 수 있다⁽⁴⁾.

Fig. 1. Amount of power constraints due to penetration of WP and PV

2.2 재생에너지 한계용량 분석

재생에너지의 한계용량은 최소부하(발전기 최저출력) 제약을 만족하는 최대용량과 예비력 증감발율을 만족하는 최대용량, 대용량 단위기 1기 고장에도 안정한 최대용량, 그리고 정상 시 주파수 변동에도 안정한 최대용량 중에 최솟값으로 정해지며 통상적으로 발전기 최저출력제약 및 최소 부하에서 결정된다. 최소발전량 기준 재생에너지 한계용량 산정 개념도와 최대용량 산정식을 Fig. 2와 식(1)에 나타내었다⁽¹⁾.

Fig. 2. Capacity limit of renewable energy

2.3 출력제한 사례 분석

계통운용자는 안정적인 계통 운영을 위해 전력 계통에서 수용할 수 있는 용량보다 재생에너지의 공급이 많아지는 상황이 발생하면 재생에너지의 출력을 제한한다.

Table 1는 전력계통에서 재생에너지 발전이 한계용량에 도달하여 풍력발전의 출력을 제한한 사례를 나타내었다. 매년 풍력발전의 출력 제한 횟수와 출력 제한 양은 증가하고 있다. 풍력발전 출력제한은 2015년과 2016년 단 1차례를 제외하고 경부하 시간대인 새벽시간에 풍력발전의 공급과잉으로 인하여 출력의 제한이 발생하였으나, 2017년 이후 낮 시간에 태양광 발전의 공급과잉으로 풍력발전의 출력을 제한하는 사례가 발생하고 있다⁽²⁾.

2.4 최소 출력 제한을 위한 풍력 및 태양광발전의 비율 산정 방법

본 장에서는 전력계통으로 재생에너지의 수용 증대와 함께 출력 제한을 줄이기 위해 해당 연도의 수요 대비 풍력과 태양광 발전의 점유율 내에서 출력 제한이 최소화되는 비율분석 방법을 제시하고자 한다. 방법은 다음과 같다.

STEP 1: 풍력 및 태양광 발전의 점유율 산정

분석하고자 하는 해당연도의 수요 대비 풍력 및 태양광발전의 점유율을 산정한다. 해당연도의 수요예측과 풍력 및 태양광의 발전량을 분석하여, 수요 대비 풍력 및 태양광발전의 점유율을 분석한다. 점유율 Z 산정 방식은 식(2)와 같다.

STEP 2: 풍력 및 태양광 발전의 점유율 재분배

해당연도의 점유율 Z에 대하여, 풍력 및 태양광의 발전비율을 재분배하는 단계이다. 풍력 및 태양광의 점유율 재분배 순서도와 산정식을 Fig. 3에 나타내었다.

STEP 3: 출력 제한 양 산정 및 최적 비율 도출

풍력 및 태양광의 재분배 비율에 따라 출력 제약 양을 비교하고, 최소 출력 제약 양을 도출하는 단계이다. 최소 출력 제약 양에 해당하는 풍력 및 태양광 발전의 비율이 최적 비율이 된다.

Fig. 3. Flowchart of penetration redistribution

여기에서

WP’ : 풍력발전 점유율

PV’ : 태양광발전 점유율

Δ : 점유율 증분량 (단, $0\le\Delta < 1$)

2.5 재생에너지 수용성 증대를 위한 ESS의 활용

재생에너지의 ESS를 연계한다면 전력계통 측면에서 재생에너지의 수용성 증대와 함께 출력 제한을 줄일 수 있다. ESS는 생산 된 전력을 저장해 뒀다가 피크시간대의 원활한 전력 공급에 기여함과 동시에 추가적인 REC(Renewable Energy Certificates, 신재생에너지 발전을 통한 에너지 발전 증명서)가중치를 부여 받을 수 있다. 2019년 풍력 발전 연계 ESS의 REC가중치는 4.5배, 태양광 발전 연계 ESS의 REC가중치는 5.0배까지 획득하여 추가 수익을 확보하게 된다. 이는 신재생에너지의 안정적 전력 생산능력 제고와 함께 추가적인 대규모 재생에너지 발전단지 구축을 통한 전력 공급 능력 증대 및 전력 공급 가격에 대한 안정성 확보가 가능해 질 것이다⁽¹⁾.

3.1 모델 전력설비

2018년 기준 제주지역의 공급설비 현황을 Table 2에 나타내었다. 공급설비용량은 총 1612.2MW로 화력이 약 36%로 가장 많은 점유율을 나타내고 있으며, HVDC가 약 25%를 차지하고 있으며, LNG 11.6%, 풍력발전 및 태양광발전의 점유율은 각각 16.5%, 10.4%를 차지하고 있다.

3.2 모델 계통수요

2016년부터 2018년까지 제주지역 계통수요 현황을 Table 3에 나타내었다. 제주지역의 전기차 보급과 2012년부터 매년 만 명 이상의 인구증가로 인해 매년 전력수요는 늘어나고 있으며, 전년대비 5.8%와 4.7%의 전력수요 증가율을 보이고 있다.

3.3 모델 용량 산정

2020년, 2025년, 2030년의 예상 전력수요와 풍력 및 태양광의 설비용량, 풍력 및 태양광의 수요 대비 점유율을 Table 4에 나타내었다.

2018년의 제주지역의 풍력 및 태양광의 설비용량과 발전량을 이용하여 이용률을 산정하였고 전력수요는 ‘제8차 전력 수급기본계획’을 참고하여 산정하였으며, 설비용량은 ‘CFI 2030 정책의 제8차 국가 전력 수급기본계획 반영 근거 마련’ 보고서에서 참고하였다⁽⁵⁾⁽⁶⁾.

산정된 전력수요와 설비용량과 이용률을 토대로 2020년, 2025년, 2030년의 예상 발전량을 산정하여 점유율을 계산하였다.

3.4 점유율의 따른 재생에너지의 출력 제한 분석

2030년 점유율의 따른 풍력, 태양광, 풍력+태양광의 출력 제한 양을 Fig. 4에 나타내었다. 독립적인 풍력 및 태양광 발전의 출력 제한 양과 풍력 및 태양광의 믹스에 따른 출력 제한 양을 분석해 보았다. Fig. 4에서 확인할 수 있듯이 풍력 및 태양광의 에너지 믹스를 통해 절대적으로 출력 제한 양이 감소함을 확인할 수 있다. 이처럼 재생에너지의 수용성 증대를 위해 최소 출력 제한을 갖는 풍력 및 태양광의 믹스비율을 분석할 필요가 있다.

제주지역의 2018년 풍력 및 태양광의 설비용량과 발전량을 이용하여 이용률 산정 후, ‘제8차 전력 수급기본계획’과 ‘CFI 2030 정책의 제8차 국가 전력 수급기본계획 반영 근거 마련’ 보고서를 인용하여, 전력수요와 발전설비용량을 산정 후 점유율의 따른 출력 제한 양을 도출하였다.

Fig. 4. The output constraints of WP, PV, WP+PV power by penetration

3.5 출력 제약 최소화 비율 산정

분석 대상의 용량 산정에서 2020년, 2025년, 2030년의 수요 그리고 풍력 및 태양광의 발전량을 산정하였으며, 수요대비 풍력 및 태양광 발전의 점유율을 산출하였다. 산출된 점유율 내에서 풍력 및 태양광의 비율을 달리하여 최소 출력 제한의 비율을 분석하였다. 풍력 및 태양광의 점유율 증분량은 점유율$\times$10%로 차등 분배하여 분석하였고, 최소 비율에서 점유율 증분량을 1%로 차등 분배하여 정확한 최소 출력 제한을 갖는 풍력 및 태양광 비율을 분석하였다. 단, 중앙급전 발전기와 타 재생에너지 발전량은 무시하였다.

3.5.1 2020년 (WP+PV 점유율 30%)

분석결과, 2020년의 전력수요에 대한 풍력 및 태양광발전의 점유율은 30%로 확인 되었으며 30% 점유율 내에서 최소 출력 제약 양을 갖는 풍력 및 태양광의 발전비율을 Fig. 6에 나타내었다. 최적 비율은 WP : PV = 25% : 5% (5.00 : 1)이며 이때 해당하는 출력 제약 양은 3.3 GWh로 분석되었다.

30%의 점유율을 풍력만이 담당한다면 출력 제한 양은 7.9 GMWh이며, 태양광만이 담당한다면 252.0 GWh로 태양광의 출력 제한 양이 풍력의 제한 양 보다 많았다.

Fig. 5. Curtailment of WP and PV Power Generation by Case in 2020

3.5.2 2025년 (WP+PV 점유율 54%)

2025년의 풍력 및 태양광 비율별 최소 출력 제한 비율을 Fig. 6에 나타내었다. 2020년에 비해 출력 제한 양이 늘어났으며, 이유는 발전설비용량이 2배 이상 늘어 그에 따라 발전량이 많아져 출력 제한 양이 증가함으로 분석된다.

2025년 수요대비 풍력 및 태양광의 점유율 54%이며, 점유율 54%내에서 최소 출력 제한 양을 보이는 비율은 풍력:태양광 = 38% : 16% (2.4:1)이며, 이때 출력 제한 양은 283.4GWh이다.

Fig. 6. Curtailment of WP and PV Power Generation by Case in 2025

3.5.3 2030년 (WP+PV 점유율 77%)

분석결과, 2030년의 전력수요에 대한 풍력 및 태양광발전의 점유율은 77%로 확인 되었으며 77% 점유율 내에서 최소 출력 제약 양을 갖는 풍력 및 태양광의 발전비율을 Fig. 11에 나타내었다. 최적 비율은 WP : PV = 53% : 24% (2.20:1)이며 이때 해당하는 출력 제약 양은 1,278.9 GWh로 분석되었다.

77%의 점유율을 풍력만이 담당한다면 출력 제한 양은 1,799GWh이며, 태양광만이 담당하면 3,252GWh로 태양광의 출력 제한 양이 풍력의 제한 양 보다 1.8배 큰 양을 보이고 있다.

Fig. 7. Curtailment of WP and PV Power Generation by Case in 2030

3.6 ESS를 이용한 출력 제한 저감 효과 분석

풍력 및 태양광발전의 최소 출력 제약을 갖는 설비용량을 Table 5에 나타내었다. Table 5를 이용하여 설비용량의 5%, 10%, 15%, 20%의 ESS용량으로 풍력 및 태양광의 수용 증대되는 용량을 분석하였다.

ESS 운영시간은 REC 가중치시간을 적용하여 10시 ～16시의 충전, 17시～21시의 단, 충/방전 효율은 100%로 설정하였다.

ESS운영으로 인해 풍력 및 태양광의 전력계통에서의 수용 증대되는 용량을 Table 6에 나타내었다. ESS 용량에 따라 최대 120,754MWh의 전력량이 수용 증대되었다.

3.7 결과 및 고찰

2020년, 2025년, 2030년의 수요에 대한 풍력 및 태양광의 점유율을 각각 차등 분배하여 최소 출력 제한을 갖는 비율을 분석하였다.

2020년에는 풍력 및 태양광의 수요대비 점유율은 30%였으며, 출력 제한을 최소로 하는 에너지 믹스 비율은 WP : PV = 25% : 5%로 나타났다. 이때 출력 제한 양은 약 3.3GWh이었으며 5%～25%의 ESS를 통하여 약 343MWh～1.3GWh의 출력 제한 양을 감소시킬 수 있었다.

2025년에는 풍력 및 태양광의 수요대비 점유율은 54%였으며, 출력 제한을 최소로 하는 에너지 믹스 비율은 WP : PV = 38% : 16%로 나타났다. 이때 출력 제한 양은 약 283GWh이었으며 5%～25%의 ESS를 통하여 약 10.2GWh～37.9GWh의 출력 제한 양을 감소시킬 수 있었다.

2030년에는 풍력 및 태양광의 수요대비 점유율은 77%였으며, 출력 제한을 최소로 하는 에너지 믹스 비율은 WP : PV = 53% : 24%로 나타났다. 이때 출력 제한 양은 약 1,278.9GWh이었으며 5%～25%의 ESS를 통하여 약 41.5GWh～120.7GWh의 출력 제한 양을 감소시킬 수 있었다.

“CFI 2030 정책의 제8차 국가 전력 수급기본계획 반영 근거 마련” 보고서의 보급 계획과 컴퓨터 분석 결과를 비교하여 출력 제한 양을 비교하여 Table 7에 나타내었다. 2020년, 2025년, 2030년의 보급계획의 출력 제한 양과 컴퓨터 분석을 통한 출력 제한 양을 비교하면 2.1GWh, 3.7GWh, 4.1GWh의 출력 제한 양을 줄일 수 있는 것으로 분석된다.