1. 서 론

‘한국 기후변화 평가보고서 2020’에 따르면 태풍의 강도와 빈도는 지속적으로 증가하는 추세이다^{(Kim et al., 2020)}. 태풍 동반 강풍은 전력망을 파손시킬 수 있으며, 이로 인해 원자력발전소에 외부전력을 공급하지 못하여 원자력발전소에 소외전원상실 사건(LOOP: Loss of Offsite Power)을 유발할 수 있다^{(Choun and Kim, 2019; Wang et al., 2020)}. 미국 Turkey Point NPP에서는 허리케인(Andrew, 1992)으로 인해 5일간 LOOP 사건이 발생한 사례가 있었다^{(Kopytko and Perkins, 2011)}. Waterford NPP에서 허리케인(Katrina, 2005)으로 인해 4일간 LOOP 사건이 발생하였다^{(Hansen, 2007)}. 국내의 경우 고리원자력발전소에서 태풍(베라호, 1986)으로 인해 송전선로의 고장으로 원자로가 정지 및 LOOP 사건이 있었으며, 태풍(마이삭, 2020)으로 인해 LOOP 사건이 발생하지는 않았지만, 원자로 자동정지 및 비상디젤발전기가 자동으로 가동되는 사건이 있었다^{(KINS, 2023)}. 한국에서는 원자력발전소의 외부사건이 1978년 4월부터 2021년 6월까지 총 70건 발생하였으며 그중 소외전원에 대한 사건은 21건이며, 강풍/태풍에 의한 사건이 11건으로 가장 많았다^{(KINS, 2023)}. 따라서, 태풍 동반 강풍으로 인해 원자력발전소에 LOOP 사건이 발생할 수 있어 소외전원의 확률론적 안전성 평가가 필요하다.

확률론적 안전성 평가(PSA: Probabilistic Safety Assessment)는 잠재적으로 발생할 수 있는 재해에 대해 대상 시스템의 안전성을 평가하는 방법이다^{(Kim, 2017)}. 강풍에 대한 PSA와 전력망과 관련된 연구로는 ^{Kančev et al. (2007)}과 ^Oliva(2019)에 의한 전력시스템에 관한 PSA의 연구를 수행하였다^{(Kančev et al., 2007; Oliva, 2019)}. ^{Salman and Li(2017)}는 전력망에 대한 확률론적 지진 안전성 평가 방법론에 관한 연구를 수행하였다^{(Salman and Li, 2017)}. ^{Wang et al.(2020)}은 원자력발전소에 대한 태풍 동반 강풍에 대한 PSA 연구를 수행하였다^{(Wang et al., 2020)}. 그러나, 원자력발전소의 전력을 공급하는 소외전력망에 대한 태풍 동반 강풍에 의한 PSA 연구는 미흡하다.

본 연구에서는 원자력발전소의 소외전력망에 대한 태풍 동반 강풍의 PSA를 수행하였다. 대상 원자력발전소는 태풍으로 인한 소외전원의 피해가 많이 발생한 고리원자력발전소의 소외전력망이다^{(KINS, 2023)}. 태풍 동반 강풍의 PSA를 수행하기 위한 고리원전부지의 태풍재해도를 ^{Choun and Kim(2019)}의 방법을 활용하여 도출하였다^{(Choun and Kim, 2019)}. 소외전력망을 구성하고 전력망을 구성하는 요소의 취약도는 Ravindra의 연구를 활용하였다^{(Ravindra, 1993)}. 이후, 전력망의 구성요소간 완전독립으로 가정하여 전력망의 취약도를 도출하였다^{(Eem et al., 2023)}. 마지막으로 태풍재해도와 전력망의 취약도를 활용하여 소외전력망이 원자력발전소에 전력을 공급하지 못할 확률을 분석하였다.

2. 전력망의 태풍 동반 강풍 확률론적 안전성 평가 방법

태풍 동반 강풍에 의한 소외전력망의 PSA는 다음과 같은 방법으로 수행한다. 먼저, 해당부지의 태풍재해도를 도출하고, 전력망의 구성요소에 대한 강풍취약도 분석을 수행한다. 이후, 전력망 구성요소의 강풍취약도를 활용하여 전력망의 강풍취약도를 분석한다. 마지막으로, 태풍재해도와 전력망의 강풍취약도의 컨볼루션하여 리스크를 도출한다. 따라서, 태풍 동반 강풍에 의한 소외전력망의 PSA를 수행하기 위해서는 해당부지의 태풍재해도와 전력망의 구성요소에 대한 강풍취약도가 필요하다. 태풍 동반 강풍의 재해도는 ^{Choun and Kim(2019)}의 방법을 활용하여 미국 NRC(2011)에서 요구하는 원자력발전소의 허리케인 설계기준인 연 초과 확률 1×10^-7에 해당하는 풍속까지 도출하였다^{(US NRC, 2011; Choun and Kim, 2019)}. 또한, 소외전력망의 강풍에 의한 취약도 평가를 수행하기 위한 전력망을 구성하는 요소의 취약도는 Ravindra의 원자력발전소의 SSCs에 대한 취약도를 제시하는 연구에서 제공하는 식을 활용하였다. 최종적으로, Eq. (1)을 활용하여 태풍 동반 강풍에 의한 소외전력망이 원자력발전소에 전력을 공급하지 못할 확률을 도출하였다. 대상 부지로 선정한 고리원전부지에 대하여 태풍 동반 강풍의 재해도 분석과 소외전력망의 취약도 분석을 수행하였다.

여기서, V는 풍속의 강도, Pf (V)는 전력망의 태풍 동반 강풍의 취약도 곡선, H(V)는 태풍 동반 강풍 재해도 곡선이다.

2.1 태풍재해도 분석 방법

^{Choun and Kim(2019)}은 인식론적 불확실성을 줄이기 위해 Logic Tree와 MCS를 활용하여 한반도의 서해안에 있는 한빛 원전부지의 태풍재해도를 분석하는 연구를 수행하였고, 본 연구에서도 고리 원전부지에 대하여 같은 방법을 활용하여 태풍재해도를 도출하였다^{(Choun and Kim, 2019)}. 일반적으로 바람장 모델은 Holland 모델을 주로 사용한다^{(Holland, 1980)}. Holland 모델은 Gradient wind speed (Vg(r))를 도출할 수 있으며, 이 모델은 Eq. (2)에 나타냈다^{(Holland, 1980)}. Gradient wind speed를 도출하기 위해서는 중심기압차(Δp), Radiaul of Maximum Wind (RMW), 기압 프로파일 계수(B), 태풍 중심과의 거리(r)가 필요하다. Logic tree는 주요 매개변수의 확률분포모델과 확률분포의 가중치로 구성된다.

(2)

$V_{g}(r)=\sqrt{\dfrac{f^{2}r^{2}}{4}+\dfrac{B\Delta p}{\rho}(\dfrac{r_{MW}}{r})^{B}\exp(-(\dfrac{r_{MW}}{r})^{B})}-\dfrac{fr}{2}$

여기서, Vg(r)는 태풍의 중심에서 r만큼 떨어진 곳의 경고도 풍속, f는 코리올리 파라미터(f=2Ωsinψ, 여기서 Ω는 지구의 회전 각속도(Ω=7.929×10^-5 rad/s), ψ는 위도(°)), ρ는 공기밀도(ρ=1.15 kg/m3), Δp는 중심기압차(hPa), rMW는 태풍 중심에서 최대풍속이 발생한 지점까지의 거리(km), B는 기압프로파일 계수이다.

주요 매개변수의 확률분포 모델은 다음과 같이 정의하였다: 중심기압차는 Weibull과 Lognormal 분포, RMW 모델은 ^{Vickery et al.(2000)}의 rMW와 rMW ±2σ(표준 편차), 기압프로파일 계수의 모델은 Holland(0.7)과 ^{Powell et al.(2005)} 모델, 태풍 중심과의 거리는 Uniform 분포를 사용하였다^{(Vickery et al., 2000; Holland, 1980; Powell et al., 2005)}. RMW의 ^{Vickery et al. (2000)} 모델은 Eq. (3)에 나타냈다^{(Vickery et al., 2000)}.

(3a)

$\ln(r_{MW})=2.636-0.00005086\Delta p^{2}+0.0394899\psi$

(3b)

$\sigma_{\ln(r_{MW})}=0.3778$

여기서, Δp는 중심기압차(hPa), ψ는 위도(°), rMW는 태풍 중심에서 최대풍속이 발생한 지점까지의 거리(km)이다.

기압 프로파일 계수에 관한 ^{Powell et al.(2005)}의 모델은 Eq. (4)에 나타냈다. 확률분포모델의 가중치는 실제 관측데이터의 통계분석을 기반으로 결정하였다. 중심기압차는 Weibull과 Lognormal 분포로 설정하였으며, 가중치는 관측데이터와의 오차를 고려하여 결정하였다. RMW에 대한 ^{Vickery et al.(2000)} 모델의 가중치는 일관되게 설정하였다. 기압 프로파일 계수의 가중치는 Holland(0.7)과 ^{Powell et al.(2005)} 모델을 사용하여 각 모델의 Gradient Wind Speed를 도출하였다. 각 Gradient Wind Speed 모델에 가중치를 주어 관측데이터(RMW, 34 kt 및 50 kt의 반경)를 가장 잘 일치하도록 설정하였다.

(4)

$B=1.881093-0.005567r_{MW}-0.010917\psi$

여기서, rMW는 태풍 중심에서 최대풍속이 발생한 지점까지의 거리 (km), ψ는 위도(°), B는 기압 프로파일 계수이다.

바람장 모델을 통해 도출된 풍속은 Gradient Wind Speed를 나타낸다. 그러나, 지면 근처에서는 마찰력으로 인해 평균풍속이 감소한다. 송전탑의 내풍해석을 위해서는 지표면으로부터 10 m 높이의 10분 평균풍속이 필요하다^{(KEPCO, 2013)}. 지표면으로부터 10 m의 풍속 도출하기 위해 Vickery and Twisdale 모델을 활용하였다^{(Vickery and Twisdale, 1995)}. Vickery and Twisdale의 모델은 Eq. (5)에 나타냈다^{(Vickery and Twisdale, 1995)}.

(5)

$V_{s}=\begin{cases} 0.825 · V_{g}& r\le 2r_{mw}\\ (0.9-0.375 ·(r/r_{mw}-2))· V_{g}& 2r_{mw}<r<4r_{mw}\\ 0.75 · V_{g}& r\le 4r_{mw} \end{cases}$

여기서, Vs는 수면 위 10 m 최대 평균풍속, Vg는 경고도 풍속, rMW는 태풍 중심에서 최대풍속이 발생한 지점까지의 거리(km)이다.

고리원전부지의 Logic Tree를 활용하여 연초과확률 1×10^-7에 해당하는 풍속을 도출하기 위해 MCS 횟수를 1×107회 이상 수행하였다. 태풍재해도의 결과는 지표면 10 m에서의 10분 평균풍속을 나타낸다. Fig. 1은 고리원전부지의 태풍재해도 곡선을 나타내며, 태풍재해도의 재현주기가 길어질수록 분산이 증가하는 경향을 보였다. 고리원전부지의 태풍재해도는 1×10^-7에 해당하는 평균재해도의 풍속은 61.98 m/s가 도출되었다.

Fig. 1. Logic Tree Configuration Results by Kori Site

2.2 전력망의 취약도 도출 방법

2.2.1 전력망의 구축

전력망은 송전탑, 송전선로, 발전소, 변전소 등으로 구성되어 있다. ^{An et al.(2018)}와 ^{Zhang and Xie(2019)}의 태풍 동반 강풍에 의한 전력망의 고장모드를 분석한 연구에서 다양한 원인이 있었으며, 송전탑의 파괴가 주된 원인으로 분석되었다^{(An et al., 2018; Zhang and Xie, 2019)}. 전력망의 복합 재해(지진, 허리케인)에 대한 연구에서는 변전소와 발전소는 강풍보다 지진에 취약하며, 송전탑은 지진보다 바람에 취약하다는 연구 결과를 도출하였다^{(Salman and Li, 2017)}. 본 연구에서는 태풍 동반 강풍에 대해 송전탑이 가장 취약한 요소로 고려하였으며, 변전소와 발전소는 태풍 동반 강풍에 의해 파손되지 않는다고 가정하였다.

소외전력망의 구성하는 데에 있어 전국의 전력망을 모두 구성하는 것은 효율적이지 못하다. 관심부지를 기준으로 태풍 동반 강풍에 의한 전력망의 영향반경을 설정하여 전력망을 구축하였다. 영향반경은 태풍데이터에서 최대풍속이 44 m/s 이상인 태풍에 대해 최대풍속반경(RMW) 데이터를 추출하였다. 추출한 RMW데이터의 분포를 Fig. 2에 나타냈으며, RMW 분포의 평균은 26.17 km이다. 따라서, 고리원전부지에서 RMW 분포의 평균보다 더 넓은 30 km 반경으로 소외전력망을 구성하였다. Fig. 3에서는 구성된 전력망을 나타냈으며, 전력망 구성요소의 개수는 총 1,520개이다. 관심 범위 밖의 전력망 구성요소는 파손되지 않는다고 가정하였다.

Fig. 2. Probability Density Function of RMW

Fig. 3. Offsite Power System Constructed at the Kori NPP

2.2.2 전력망 구성요소의 취약도

강풍에 의한 전력망의 취약도를 평가하기 위해서는 전력망을 구성하는 요소에 대한 강풍취약도가 필요하다. 송전탑의 취약도는 ^{Ravindra(1993)}의 연구에서 제시된 원자력발전소의 SSCs에 대한 강풍취약도를 활용하였으며, Eq. (6)에 나타내었다^{(Ravindra, 1993)}.

(6)

$V_{m}=\sqrt{1.1 · 1.2 ·V_{d}^{2}},\: \beta_{r}=0.1,\: \beta_{u}=0.15$

여기서, Vm은 풍속의 중앙값, Vd는 설계 풍속, βr은 랜덤성 대수표준편차, βu는 불확실성의 대수표준편차이다.

Table 1. Velocity Pressure and Maximum Wind Speed by Region Category(KEPCO, 2013)

Region category	Velocity pressure (kg/m2)	Maximum wind speed (m/s)		Gust factor
		10-min average	3-sec Gust
Ⅰ	117	40.0	54.0	1.35
Ⅱ	100	36.6	50.0	1.37
Ⅲ	76	31.7	43.7	1.38

Table 2. Fragility of Transmission Towers in the PSA of the Power System

Region category	Vm Estimation (m/s) 10-min average	βc Estimation
Ⅰ	48	0.136
Ⅱ	43.92
Ⅲ	38.04

국내 가공송전용 철탑의 설계기준(DS-1111)에서 제시하는 지역구분에 따른 설계 풍속과 Ravindra에서 제시한 식을 활용하여 송전탑의 강풍취약도를 도출하였다^{(KEPCO, 2013)}. DS-1111에서 제공하는 설계기준 풍속 및 기준속도압을 Table 1에 나타냈으며, 기준속도압 및 최대풍속은 지상 10 m에서의 값을 표준으로 한다. 태풍재해도와 컨벌루션하기 위해 설계기준풍속을 10분 평균풍속을 사용하였다. Fig. 4은 DS-1111에서 제시한 고리부지인근의 지역구분을 나타내었다. 송전탑의 강풍취약도는 DS-1111의 지역구분에 따라 Table 2와 같이 설정하였다^{(Ravindra, 1993; KEPCO, 2013)}. Fig. 5은 각 지역구분별 송전탑의 취약도 곡선을 나타냈다.

Fig. 4. Regional Classifications in DS-1111(KEPCO, 2013)

Fig. 5. Fragility Curves of Transmission Towers Based on Regional Classification

3. 전력망의 확률론적 안전성 평가 결과

고리원전부지의 소외전력망을 대상으로 태풍 동반 강풍에 의한 PSA를 실시하여 정량적인 리스크를 도출하였다. 송전탑 간의 손상확률은 서로 독립이라고 가정하였다. 소외전력망을 모두 네트워크 형태로 구성하며, 네트워크로 구성된 전력망 구성요소들의 연결성을 고려하여 전력망의 취약도를 도출하였다^{(Eem et al., 2023)}. 전력망의 취약도 곡선은 Fig. 6에 나타내었다. HCLPF(High Confidence of Low Probaility of Failure)는 25.59 m/s가 도출되었으며, Vm은 29.02 m/s, βc는 0.05가 도출되었다.

Fig. 6. Fragility Curve of the Power System

태풍 동반 강풍에 의한 소외전력망의 PSA을 통해 고리원전부지 인근 소외전력망이 원자력발전소에 전력을 공급하지 못할 확률은 4.8×10^-2/yr로 도출되었다. 따라서, PSA방법을 활용한 소외전력망의 태풍 동반 강풍 PSA를 통해 정량적인 리스크 결과를 제공할 수 있다. 평가 과정에서 전력망의 구성요소 간의 강풍에 의한 손상 상관성을 독립으로 가정하여 평가를 수행하였다. 하지만 태풍 동반 강풍에 의해 다수의 송전탑이 동시에 피해가 발생한 사례를 통해 송전탑 간의 손상확률의 상관계수를 고려한 PSA가 합리적인 리스크를 도출할 수 있을 것으로 판단된다^{(An et al., 2018; Zhang and Xie, 2019)}.

4. 결 론

국내의 원자력발전소에서는 소외전력망과 관련된 외부사건 중 태풍/강풍에 의한 사건이 가장 많았다. 또한, 최근 기후변화와 지구온난화로 인해 태풍의 강도와 빈도가 지속적으로 증가하는 경향을 보인다. 따라서 태풍에 의해 원자력발전소 LOOP 사건을 유발할 확률이 증가하고 있다. 태풍으로 인한 원자력발전소의 안전한 운영을 위해, 소외전력망의 안전성 평가가 필요하다. 본 연구에서는 국내 원자력발전소 중 태풍으로 인한 피해가 잦았던 고리원자력발전소의 소외전력망에 대한 태풍 동반 강풍에 의한 PSA를 수행하였다. 태풍 동반 강풍에 의한 PSA의 수행을 위해 Logic Tree와 MCS를 활용하여 태풍재해도를 도출하였다. 또한, 태풍 동반 강풍에 의한 전력망의 구성요소 중에서 송전탑의 영향이 크다고 가정하여 전력망의 취약도를 도출하였다. 고리원자력발전소의 소외전력망에 대한 태풍 동반 강풍 PSA를 통해 소외전력망이 고리원전부지에 전력을 공급하지 못할 확률을 분석하였다. 분석 결과, 소외전력망이 고리원전부지에 전력을 공급하지 못할 확률은 4.8×10^-2/yr의 리스크가 도출되었다. 원자력발전소의 소외전력망에 대한 태풍 동반 강풍에 의한 PSA를 통해 원자력발전소의 안정적인 운영에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.