최윤혁
(Yun-Hyuk Choi)
1
조윤성
(Yoon-Sung Cho)
†
-
(Assistant Prof, Major in Electrical Engineering, Daegu Catholic University)
Copyright © The Korean Institute of Illuminating and Electrical Engineers(KIIEE)
Key words
Solar Panel, Economical Efficiency Analysis, Break-Even Point, Low-Voltage Customer
1. 서 론
현재 우리나라의 기저부하는 원자력이나 석탄 등을 이용한 원자력 및 화력 발전이 담당하고 있다. 2019년 말 기준 우리나라 에너지원별 발전량은 석탄
40.5%, 원자력 26%, 가스 25.6%, 수력 0.5%, 재생에너지 3.3%의 비중으로 이루어져 있다(1). 그러나 석탄이나 석유는 고갈 자원으로 한계를 드러내고 있으며 원자력 발전은 일본 후쿠시마 원전 사고 등 안전성과 정부의 에너지 정책에 의해 줄어들고
있다.
이에, 8차 전력수급기본계획에서는 신재생에너지와 LPG 발전 비중 확대를 계획하고 있고, 특히 재생에너지 3020 계획에 따라 태양광 및 풍력 발전
중심으로 확충하여 2030년까지 신재생 에너지 전체 발전량의 88%를 태양광과 풍력 발전으로 채울 예정이다(2). 이러한 추세를 반영하여 향후 저압 주택용 태양광 패널 설치가 증가할 것이라고 판단되므로 태양광 발전의 경제성 분석이 중요한 시점이다.
이에 본 논문에서는 각 가정에서 태양광 패널 설치 전, 후의 전기요금을 고려한 경제성 분석을 위해 수학적 모델링으로 구현하고 매트랩을 이용하여 손익분기점에
대한 분석 결과를 제시하고자 한다(3).
2. 이론고찰
2.1 태양광 패널 설치 전
우선, 우리나라의 4인 가구당 전력 사용 요금(전기요금)을 계산하였다. 이때, 태양광 설치 전, 후 비교를 위해 2013년부터 2017년까지 5년간의
데이터를 사용하고 월별 평균 전력 사용량을 계산하기 위해서 한 달을 30일로 가정하였다.
월별 평균 전력 사용량 계산 시 지역적 특색을 반영하기 위해 대구광역시의 데이터를 사용하였다(1). 표 1은 대구광역시 연도별 인구 및 세대 통계를 보여주고 있으며, 이를 보면 대구광역시의 가구당 평균 인구는 약 2.5명 수준이다. 일반적으로 4인 가구를
기준으로 정하기 때문에 수식(1)과 같이 1인 가구당 월별 평균 전력 사용량으로 환산 후 4배하여 4인 가구당 월별 평균 전력 사용량을 계산하였다.
Table 1. Demographic and household statistics by year
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연도
|
총 인구 수(명)
|
총 가구 수(호)
|
가구당 평균 인구(명)
|
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2017년
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2,475,231
|
1,006,753
|
2.45
|
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2016년
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2,484,557
|
994,220
|
2.49
|
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2015년
|
2,513,970
|
982,360
|
2.55
|
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2014년
|
2,499,880
|
946,238
|
2.05
|
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2013년
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2,503,301
|
959,460
|
2.6
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Watt4 : 4인 가구당 월별 평균 전력 사용량[kW]
Watt1 : 1인 가구당 월별 평균 전력 사용량[kW]
WattP : 실제 가구당 월별 총 전력 사용량[kW]
homes : 총 가구 수(호)
people : 총 인원수(명)
그림 1은 단계별 요금제를 적용하여 연도별 태양광 패널 설치 전의 월별 평균 전력 사용량을 나타낸다. 이 데이터를 바탕으로 전기 요금을 산정하였다.
Fig. 1. Monthly average power[kW] consumption per household for 5 years
전기 요금을 산정할 때 한전의 기본 공급 약관 및 기본 공급 약관 시행 세칙 개정에 따라 단계별 요금제를 적용하였다(4). 단계별 요금제는 아래와 같이 3단계로 나누어지며, 기본요금 + 전력량요금 + 부가세 + 전력산업기반기금으로 이루어진다.
1단계 : 0～200kWh 구간, kWh당 93.9원, 기본요금 910원
2단계 : 201～400kWh 구간, kWh당 187.9원, 기본요금 1,600원
3단계 : 400kWh 초과 사용 시 적용, kWh당 280.6원, 기본요금 7,300원
Fig. 2. Monthly electric charge[won] before installing solar panels
그림 2는 단계별 요금제를 적용하여 연도별 태양광 패널 설치 전의 월별 평균 전력 사용량에 따른 전기 요금을 나타낸다. 그림 1과 2를 보면 2013년과 2017년의 월별 평균 전기 사용량이 많아짐에 따라 전기 요금이 급등한 것을 알 수 있는데 이는 날씨 변화에 따라 냉방 수요가
급증한 것으로 보이며 한전의 통계자료를 분석하면 유일하게 3단계 누진 요금이 적용된 것을 확인할 수 있었다(1).
2.2 태양광 패널 설치 후
태양광 발전의 경제성 분석을 위해 본 논문에서는 가정용 태양광 패널 설치 용량을 3kW로 가정하였다. 이는 정부의 신재생에너지 지원 사업이 3kW까지
지원 가능하기 때문이며, 효율성 측면에서 개별 용량 250W, 효율 16.9%인 태양광 패널 12개를 설치하는 것이 가장 효율적이라는 기존 사례를
바탕으로 했다(5).
Fig. 3. 5-year average sunshine[$MJ/m^{2}$]
Fig. 4. 5-year average insolation[$MJ/m^{2}$]
2013년부터 2017년까지 5년간 태양광 패널 설치 후 전력 사용량을 계산하고 이에 따른 전기 요금을 산출하기 위해서 그림 3과 4와 같이 기상청이 제공하는 2013년부터 2017년까지 5개년의 대구광역시의 평균 일사량 및 일조량 데이터를 사용하였다(6).
그림 3과 4의 데이터를 바탕으로 일사량과 일조량 데이터를 바탕으로 태양광 패널의 출력량을 계산하였다. 일반적으로 일조량에 따른 태양광 패널의 전체 효율은 70%이다(5).
solar, sunshine : 일사량(단위면적당), 일조량[$MJ/m^{2}$]
hourP : 태양광 패널의 시간당 출력량[kW]
monthlyP : 월별 태양광 패널의 출력량[kW]
panel : 1개 태양광 패널 면적(17.76$m^{2}$)
E : 1개 태양광 패널 효율(16.9%)
$E_{T}$ : 전체 효율(70%)
Fig. 5. Solar panel generation[kW] for 5 years
그림 5는 태양광 패널 출력량을 나타낸 것으로 이를 바탕으로 수식 (4)를 이용하여 태양광 패널 설치 후의 4인 가구당 월별 평균 전력 사용량(afterP)을 계산하였다.
Fig. 6. Monthly electric charge after installing solar panels
그림 6은 단계별 요금제를 적용하여 연도별 태양광 패널 설치 후의 월별 평균 전력 사용량에 따른 예상 전기 요금을 나타낸다.
3. 경제성분석
2절에서 태양광 패널 설치 전, 후의 4인 가구당 전력 사용량에 따른 전기 요금을 계산하였다. 이를 바탕으로 가정용 태양광 발전의 경제성을 분석하였다.
태양광 패널 설치 전, 후의 전기요금, 그리고 태양광 설치비용 등 부대비용을 고려하여 손익분기점을 산출하였다. 이때 인버터를 포함한 태양광 패널의
설치비용이 고려되어야 하는데 정부 보조금을 포함하여 2013년부터 2017년까지의 평균 금액이 약 3,060,000원이다(5). 그림 7은 본 논문에서 제안하는 가정용 태양광 발전의 경제성 분석 방안에 대한 순서도이다.
3.1 손익분기점 산정
손익분기점은 전기 요금, 설치비용 및 유지보수 비용 등을 고려하여 태양광 패널 설치 후의 연간 총 전기 요금이 설치 전보다 적어지는 시점으로 정하고
이는 수식 (5)와 같다.
BEP : 손익분기점
install : 태양광 패널 설치비용
maintenace : 유지보수 비용
beforecharge : 태양광 패널 설치 전 연간 총 전기 요금
aftercharge : 태양광 패널 설치 후 연간 총 전기 요금
Fig. 7. Economical efficiency analysis flowchart
Table 2. Break-even point calculation scenario
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구분
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시나리오
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설치비용 측면
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Base_case
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정부 보조금 50% 증가
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초기 설치비 50% 하락
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태양광 패널 효율 측면
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Base_case
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5% 증가
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10% 증가
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손익분기점 산정 시 손익분기점이 더 빨라질 수 있는 방안을 고려하여 표 2와 같은 시나리오를 적용하였다. 시나리오는 크게 두 가지 방안으로 설정했다. 하나는 설치비용 측면이며 나머지는 태양광 패널 효율 측면이다.
그림 8은 설치비용 측면에서 손익분기점을 산정한 결과이다. Base_Case에서는 2017년은 7년 9개월, 2016년은 9년 9개월, 2015년은 9년
7개월, 2014년은 9년 4개월, 2013년은 7년 10개월로 계산되었다. 정부 보조금이 50% 증가된다면 2017년은 3년, 2016년은 3년
9개월, 2015년은 3년 8개월, 2014년은 3년 7개월, 2013년은 3년으로 계산되며, 약 4년에서 6년 정도 빨리 손익분기점에 도달하였다.
이는 손익분기점 계산 시 설치비용이 차지하는 비중이 약 90%로 절대적이기 때문이다. 초기 설치비가 50% 감소되는 시나리오에서도 비슷한 경향을 보이며
정부 보조금 증가보다 전체적으로 약 2개월 정도 늦게 손익분기점에 도달하였다.
Fig. 8. Break-even point in terms of installation costs(year)
Fig. 9. Break-even point in terms of solar panel efficiency(year)
그림 9는 태양광 패널 효율 측면에서 손익분기점을 산정한 결과이다. Base_Case는 동일하며 효율이 5%가 증가된다면 약 3개월 15일 정도 빨리 손익분기점에
도달하며, 효율이 10%가 증가되는 시나리오에서는 약 7개월 정도 빨리 손익분기점에 도달하였다. 태양광 패널의 5% 효율 증가는 손익분기점 계산 시
설치비용에 비해 절대적이 요소가 아니며, 만약 효율이 50% 이상 극적으로 변경된다면 손익분기점 도달 시간이 많이 줄어들 수 있다.
3.2 경제성 분석
손익분기점에 영향을 주는 요소는 전기 요금과 관련이 깊기 때문에 다음의 요소를 생각해 볼 수 있다.
● 연도별 일사량 및 일조량의 변화
● 연도별 날씨(온도) 변화
● 단계별 요금제 등
Fig. 10. Average amount of insolation and sunshine per year[$MJ/m^{2}$]
앞서 손익분기점 산정 결과 2017년과 2013년에 다른 연도에 비해 손익분기점에 빨리 도달하였다. 그 이유를 분석해 보면 2017년과 2013년에는
일사량이 약 0.1[$MJ/m^{2}$] 정도 높고 일조량도 약 1시간가량 많다. 이는 그림 10에서 확인할 수 있다(6).
또한, 앞서 그림 1과 2에서 확인한 바와 같이 전기 사용량 증가에 따라 전기 요금이 급등한 2013년과 2017년의 태양광 패널 설치의 이익이 증가하고 손익분기점에
빠르게 도달한다는 것을 확인할 수 있다.
4. 결 론
최근 산업의 급격한 발달로 인한 자원 고갈, 기존 사용하던 연료의 유한성 및 환경의 중요성이 부각되고 있고, 에너지 3020 계획 등 정부의 정책에
따라 환경적 측면을 고려하여 태양광 발전 등을 포함한 신재생에너지 자원이 많은 관심을 받고 있다.
이에, 본 논문에서는 전기 요금 절약을 위해 저압 주택용에 많이 쓰이는 태양광 발전의 경제성을 분석하고 그 수식을 정식화하였다. 국가 기관에서 제공되는
다양한 정보들을 바탕으로 태양광 패널 설치·유지비용 및 태양광 패널 설치 전, 후의 전기 요금을 계산하여 각 가정에서 태양광 패널 설치 시 손익분기점을
도출하였다.
손익분기점에 대한 분석 시 지역적 특색을 고려하여 대구광역시를 표본으로 정하였으며, 전국적 단위로 확대하더라도 본 논문에서 제안하는 경제성 분석 방법은
적용가능하며 월평균 전력 사용량 차이에 따라 경제성 분석 결과는 달라질 수 있다.
경제성 분석 결과에 따르면 태양광 패널의 출력은 일사량과 일조량의 영향을 받고 일사량과 일조량이 높을수록 손익분기점에 빠르게 도달하여 더욱 경제적이다.
또한, 날씨 변화에 따라 냉방 수요가 많을수록 전력 사용량이 증가하기 때문에 태양광 발전의 경제성이 높아진다.
아울러, 설치비용 측면과 태양광 패널 효율 측면에서 손익분기점을 분석하였을 때 손익분기점 계산 시 중요한 요소인 초기 설치비용을 50% 감소하거나
정부 보조금을 50% 증가하였을 때 손익분기점에 도달하는 시간이 Base_Case와 대비하여 대폭 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 그러나, 태양광
패널의 효율을 5% 단위로 증가시켰을 때는 3개월 정도의 감소를 보였다.
따라서, 초기 설치비용이 감소하거나 정부보조금이 증가한다면 태양광 발전의 경제성이 높아질 수 있으나 단기간에 실현될 가능성은 떨어진다.
Acknowledgements
본 연구는 2019년 (재)동일문화장학재단 학술연구비 지원에 의해 수행되었습니다.
References
KEPCO , 2018, Power Big Data Center, Power Statistics
Ministry of Trade , Industry and Energy , 2017, The 8th Basic Plan for Electricity
Supply and Demand, Ministry of Trade, Industry and Energy Announcement, No. 611
KEPCO , 2019, Amendment to Basic Supply Agreement and Enforcement Bylaws, Vol. 8,
No. 67
Korea Energy Agency , 2019, New and Renewable Energy Center, guidelines for support
of new and renewable energy facilities
Korea Meteorological Administration , 2019, The Weather Data Opening Portal, solar
map
Biography
He received Ph.D degree from Korea University in 2012.
Since 2017, He is currently an assistant professor at the Daegu Catholic University.
His research interests are distribution system analysis & control and hosting capacity
of renewable energy.
He received Ph.D. degree from Korea University in 2008.
Since 2012, He has been with the Daegu Catholic University as an associate professor.
His research interests include power system stability, modeling, and energy management
systems.