2.1 재생에너지 입찰제도

개별 또는 VPP 자원의 용량이 1MW를 초과하며 급전이 가능한 경우 급전 가능 재생에너지로 등록할 수 있으며 표 2와 같은 시장참여 모델을 가진다. 급전 가능 재생에너지는 보조서비스 시장을 제외한 하루전시장, 실시간시장엔 모두 참여가 가능하다. 급전 가능 재생에너지가 아닌 재생에너지는 현재와 동일하게 비중앙급전발전기로 분류되어 전력시장 입찰에 참여 불가하고 에너지 정산금만을 수령 가능하다. 또한 재생에너지의 보조서비스 시장참여는 제주 시범사업 초기에만 불가한 것이며 차후엔 참여가 가능해질 수 있다.

급전 가능 재생에너지의 입찰서 내용은 표 3과 같다. 입찰 하한은 2개월 전 현물 REC의 평균가격에 –2.5를 곱한 값으로 설정되며 입찰 상한은 연료비가 발생하지 않는 재생에너지의 특성에 따라 0원/kWh로 설정된다. 급전 가능 재생에너지는 표 4와 같이 제1구간부터 제10구간까지 최대 10개 구간에 대해 공급가능용량(MW)과 입찰가격(원/kWh)을 제출한다. 이때, 제1구간에서, 공급가능용량은 0MW보다 크거나 같아야 하며 입찰가격은 입찰 하한가격보다 크거나 같아야 한다. 또한 입찰구간별 입찰가격은 이전 입찰구간의 입찰가격보다 크거나 같은 가격으로 기재되어야 하고 공급가능 용량은 이전 입찰구간의 공급가능용량보다 큰 용량으로 기재되어야 하며 마지막 입찰구간의 공급가능용량은 시간대별 공급가능용량과 같아야 하고 입찰가격은 입찰 상한가격보다 작거나 같아야 한다.

2.2 실시간시장 도입

실시간시장의 도입을 통해 하루전발전계획을 최신정보를 기반으로 업데이트하면서 연속적으로 조율할 수 있게 되었다. 최신기상정보를 기반으로 입력자료를 갱신하고 이로 인해 변경된 사항은 시장 가격으로 반영된다. 특히 재생에너지 발전자원의 발전량 예측정확도가 향상되어 더욱 정확한 전력시장 운영이 가능해지게 되었다.

실시간시장의 운영은 그림 2와 같으며 D일의 하루전시장과 실시간시장에 입찰을 제출하는 타임라인을 나타낸다. 먼저 D일의 하루전시장은 D-1일의 오전 11시에 마감이 된다. 따라서 D-1일 오전 11시까지 D일의 (00-01시), (01-02시)부터 (23-00시)까지 총 24개 구간에 대해 용량과 가격을 설정하여 입찰을 제출해야 한다. 또한, 하루전 전력수요와 하루전SMP는 D-1일 18시에 발표되며 실시간시장은 표 5과 같이 각 구간의 75분 전에 마감된다.

각 입찰 적용 시간에서의 실시간시장 입찰 마감 시간은 표 5와 같다. D일의 실시간시장이 시작되는 00시-01시 구간에 실시간시장을 통해 입찰할 시 입찰 마감시간은 75분 전인 22시 45분이며 1시간 단위로 다음날 21시 45분까지 반복되게 된다.

2.3 이중정산(Two-Settlement)

실시간시장의 도입으로 인해 발전사업자의 발전량에 따라 받게 되는 전력량 정산금(MEP, Metered Energy Payment)은 하루전시장과 실시간시장에서의 이중정산을 나타낸 수식 (1)을 통해 계산된다^[8].

DAOS(Day-Ahead Operation Scheduled energy)는 하루전시장에서 낙찰받은 물량을, MGO(Metered Generation Output)는 실제 발전량을 나타낸다. DA_SMP 및 RT_SMP는 각각 하루전시장과 실시간시장에 대한 SMP이다.

먼저 전력량 정산금은 하루전시장에서의 정산금과 실시간시장에서의 정산금의 합으로 구성된다. 하루전시장에서의 정산금은 하루전시장에서 낙찰받은 물량과 하루전시장 가격의 곱으로 정산받는다. 하지만 하루전시장에서 낙찰받은 물량은 가상의 물량이기 때문에, 실시간시장에서 실제 발전한 양에 따라 정산이 한 번 더 이루어진다. 실시간시장에선 실제 발전한 양에서 하루전시장에서 낙찰받은 물량을 뺀 값에 실시간가격을 곱하여 정산한다.

하루전시장에서 낙찰받은 물량과 실제 발전한 양이 동일하다면 하루전시장에 정산받은 금액이 그대로 전력량 정산금이 된다. 하지만 재생에너지의 경우 하루전 예측 발전량과 실제 발전량의 차이가 발생한다. 이에 따라 하루전시장 가격과 실시간시장 가격의 변동과 더불어 하루전시장 낙찰량과 실제 발전량의 변동으로 인해 이득을 보는 경우, 손해를 보는 경우가 발생하고 이를 정리하면 표 6과 같다. 이때 모든 Case에 대해 하루전시장의 SMP는 10 원/kWh, 실시간시장의 SMP는 20 원/kWh로 설정했으며 실제 발전량은 실시간 시장에서 낙찰받은 물량과 동일하다는 가정을 통해 임밸런스 페널티에 대해 고려하지 않고자 한다.

Case 1에서는 하루전시장 낙찰량이 50 kWh, 실제 발전량이 100 kWh인 경우 이중정산에 의해 1,500원의 수익을 냈다. Case 2의 경우 하루전시장에서 50 kWh만큼 낙찰을 받았으나 실시간시장에서 이를 충족하지 못함에 따라 –500원으로 손해를 보게 되었다. 마지막으로 Case 3의 경우 하루전시장 낙찰량이 0 kWh이고 실제 발전량이 100 kWh임에 따라 정산금이 2,000원으로 가장 크게 되었다. Case 1, Case 3에서의 실제 발전량은 같지만, 하루전시장 낙찰량의 차이 및 하루전시장 SMP보다 실시간시장 SMP가 높은 상황임에 따라 Case 3에서 더 큰 이익을 본 것이다. 또한 실시간시장 SMP가 하루전시장 SMP보다 높은 상황에서 하루전시장 낙찰량을 실시간에서 충족하지 못하는 경우엔 손해를 보게 된다.

2.4 임밸런스 페널티(Imbalance Penalty)

급전가능 재생에너지는 급전지시량 대비 실시간발전량이 허용오차(임밸런스 페널티의 허용오차는 2024년까지 12%, 2024년에서 2025년까지 8% 적용 예정)를 벗어난 경우, 과잉 발전량에 대해 수식 (2)에 따라 임밸런스 페널티가 부과된다^[8]. 이를 그림으로 나타내면 그림 3과 같으며 실시간 발전량이 급전지시량과 허용오차를 합한 지점을 넘어서면 임밸런스 페널티가 발생하기 시작한다.

A: 실시간 가격 – 입찰최솟값 [원/kWh]

B: 실시간 발전량 – 급전지시량 [kWh]

C: 주요자원 설비용량 $\times$ 허용오차율 [kWh]

수식 (2)를 이용하여 급전지시량과 실시간 발전량의 차이에 의해 임밸런스 페널티가 발생하는 경우를 정리하면 표 7과 같다. 용량이 500 kW인 재생에너지 발전기를 가정함에 따라 허용오차는 60 kWh이고 실시간시장 SMP는 100 원/kWh, 입찰최솟값은 –50 원/kWh로 설정한다. 또한 본 논문에서는 실시간시장에 입찰한 물량이 모두 낙찰되고 해당 물량이 그대로 급전지시를 받아 실시간시장 입찰량, 실시간시장 낙찰량, 급전지시량이 모두 같은 값을 가지는 것으로 가정한다.

Case 1, 2에선 (실시간발전량-급전지시량-허용오차)가 0보다 작음에 따라 임밸런스 페널티가 0원으로 계산되며 Case 3, 4에선 과잉 발전에 의해 (실시간발전량-급전지시량-허용오차)가 0보다 큼에 따라 각각 –1,500원, -7,500원만큼 임밸런스 페널티가 발생한다.

3.1 제주 SMP 및 보유 발전기 발전량 예측 모듈

제주 SMP 및 보유 발전기 발전량 예측은 머신러닝 혹은 딥러닝을 통해 진행할 수 있다. 사용가능한 예측 모델로는 결정트리(Decision Tree) 기반의 모델인 XGBoost(Extreme Gradient Boosting), Random Forest, LGBM(Light Gradient Boosting Machine) 등이 있으며^[9-13], 시계열 기반(Time-Series Based) 모델인 GRU(Gated Recurrent Unit), LSTM(Long Short-Term Memory), ARIMA(Autoregressive Integrated Moving average Model) 등이 있다^[14-16]. 이때 보유 발전기 발전량 예측의 경우 하루전시장에 입찰을 제출하기 위한 하루전 발전량 예측과 더불어 75분 전에 마감되는 실시간시장에 입찰을 제출하기 위한 실시간 발전량 예측을 동시에 진행해야 한다.

3.2 하루전시장 입찰량 결정 모듈 및 간략한 사례 분석

하루전시장 입찰량 결정 모듈은 앞선 모듈에서의 결과값인 제주 SMP 예측값과 보유 발전기 발전량 예측값을 입력으로 받아 재생에너지 사업자가 선택한 리스크 감수 정도와 더불어 VaR을 기반으로 실행되어 하루전시장 입찰량을 결정한다. 이때, 과거 SMP와 보유 발전기 발전량 실적의 정규분포를 이용하여 시나리오를 구성하고 예측 발전량의 $\pm $20% 값을 최대 입찰량 후보, 최소 입찰량 후보로 생성한다. SMP 시나리오, 보유 발전기 발전량 시나리오, 입찰량 후보를 이용하여 각 시나리오에 대한 VaR값을 계산한다. 이를 통해 각 시나리오에서 가장 작은 VaR값을 갖는 입찰량 후보를 최종 하루전시장 입찰량으로 결정한다.

VaR은 위험관리를 위한 지표이며 일정한 신뢰수준에서 발생할 수 있는 최대손실 금액을 통계적으로 표현할 수 있다^[18]. 이때 신뢰수준(Confidence-level)은 리스크 감수 정도를 의미한다. 예를 들어 95% 신뢰수준의 하루 VaR이 10억 원일 때, 하루 동안 발생할 수 있는 손실이 10억을 초과하지 않는다는 것에 95%까지 보장할 수 있음을 의미하며 10억 이상 손실을 볼 가능성이 5%라는 것이다. VaR을 그림으로 나타내면 그림 5와 같으며 $\epsilon(Y)$는 $Y$의 기댓값을, $Va R_{a}(Y)$는 신뢰수준 $a$에서의 VaR값을 나타낸다. 이때 $a$는 0에서 1까지의 값을 가지며 1은 가장 손실이 큰 경우이다.

재생에너지 사업자의 경우 VaR은 하루전시장과 실시간시장 입찰량과 하루전시장 가격, 실시간시장 가격의 상황에 따라 전력시장에서 발생할 수 있는 손해이다. 신뢰수준은 손해를 감수하고자 하는 정도를 조절하는 요소이며 작게 설정할수록 큰 수익을 낼 확률이 늘어나지만 동시에 큰 손해가 발생할 확률도 늘어난다. 또한 신뢰수준을 크게 설정할수록 큰 손해가 발생할 확률이 줄어들지만 동시에 큰 수익을 낼 확률도 줄어들게 된다.

하루전시장 입찰량 결정 모듈을 위해 필요한 데이터는 표 8과 같다. 하루전, 실시간 SMP 실적은 SMP 시나리오를 제작하기 위함이며 보유 발전기의 하루전 예측 발전량 실적과 실제 발전량 실적은 5번 항목인 예측 발전량과 예측오차를 통해 실제 발전량 시나리오를 제작하기 위함이다. 하루전시장 입찰량 결정 모듈을 진행하는 과정을 수식으로 나타내면 아래와 같다.

먼저 수식 (3)을 통해 정규분포를 이용하여 하루전 SMP 시나리오를 구성한다. 수식 (4)에서 실시간 SMP 실적과 하루전 SMP 실적의 차이를 구하고 해당 값의 정규분포를 수식 (3)에서 계산한 하루전 SMP 시나리오와 더하면 수식 (5)에서 나타낸 실시간 SMP의 시나리오이다.

수식 (6)은 보유 발전기의 실제 발전량 실적과 하루전 예측 발전량 실적의 비율을 구하기 위함이며 해당 값의 정규분포 하루전 예측 발전량인 $G_{it}$와 곱하면 수식 (7)에서 나타낸 실제 발전량의 시나리오이다. 수식 (3), (5), (7)을 이용하여 각각 하루전 SMP, 실시간 SMP, 보유 발전기 발전량의 시나리오를 구성했으며 이를 통해 각 요소의 예측오차로 인한 불확실성을 반영했다.

보유 발전기의 예측 발전량을 통해 하루전시장 입찰량 후보를 생성하는 것은 그림 6과 같다. 하루전시장 입찰량 후보의 범위는 예측발전량$\times\alpha$부터 예측발전량$\times\beta$의 값을 가지며 예측발전량이 100일 때 $\alpha$가 0.8, $\beta$가 1.2이고 간격을 1로 설정할 시 하루전시장 입찰량 후보는 총 41개로 80부터 120까지의 값을 갖는다.

수식 (8)에서는 하루전 입찰량 후보와 하루전 SMP 시나리오와의 곱을 통해 하루전시장에서의 수익을 계산한다. 수식 (9)에서는 이중정산 산식을 이용하며 실시간 SMP 시나리오에 실제발전량 시나리오에서 하루전시장 입찰량 후보를 뺀 값을 곱하여 실시간시장에서의 수익을 계산한다. 마지막으로 수식 (10)에서 하루전시장에서의 수익과 실시간시장에서의 수익을 더한 값에 –1을 곱하여 발생할 수 있는 손해를 계산한다. 이때, $i$는 1부터 $N$까지의 값을 가지며 하루전시장 입찰량 후보 index이다. $i$가 1일 시 예측 발전량에 $\alpha$를 곱한 값인 입찰량 후보 중 최소치를 나타내고 $i$가 $N$일 시 예측 발전량에 $\beta$를 곱한 값인 입찰량 후보 중 최대치를 나타낸다. $t$는 1부터 24의 값으로 각 시간을 나타낸다. $Gen Loss$값은 손해의 크기이기 때문에 손해의 상위 5% 값이 VaR가 되며 이를 각 시나리오 별로 계산을 수행한다. 이후 입찰량 후보의 index인 $i$에 대한 반복 계산을 통해 가장 작은 VaR를 산출하는 $i$값을 찾고 해당 $i$에 대응하는 하루전시장 입찰량 후보가 하루전시장에 입찰할 물량으로 결정된다. 이러한 과정을 거래시간 모두에 대해 24번 반복하면 각 시간별 하루전시장 입찰량 결정이 완료된다.

본 논문에서 제시한 하루전시장 입찰량 결정 모듈을 이용하여 결정한 하루전시장 입찰량은 표 9과 같다. 본 논문은 입찰전략 수립을 위한 시스템 구성의 필요성을 제시하는 논문이기 때문에 표 9의 1열에 해당하는 예측 발전량은 임의의 태양광 발전기의 24간 동안의 실제 발전량으로 가정하여 사용했으며 제주 SMP 시나리오는 과거 실적을 기반으로 구성했다. 위의 가정사항과 입력데이터, 하루전시장 입찰량 결정 내 계산과정을 통해 하루전시장 입찰 물량인 2열의 VaR값을 산출했다.

본 논문에서 제시한 알고리즘을 통해 산출한 24시간 동안의 하루전시장 입찰량과 예측 발전량을 비교하여 그림으로 나타내면 그림 7과 같다. 예측 발전량이 0일 때는 VaR을 통해 계산한 하루전시장 입찰량 또한 0임을 확인할 수 있으며 VaR을 통한 계산값이 예측 발전량보다 높다는 것은 하루전시장 SMP가 실시간시장 SMP보다 높다는 전망을 통해 하루전시장에 예측 발전량보다 약간 더 많이 입찰한 후 미달분은 낮은 실시간시장 SMP로 충족해야함을 의미한다. 또한 VaR을 통한 결과값이 예측 발전량보다 작은 경우는 하루전시장 SMP가 실시간시장 SMP보다 낮다는 전망을 통해 하루전시장에 예측 발전량보다 약간 더 적게 입찰한 후 추가 발전량은 높은 실시간시장 SMP로 보상받아야 함을 의미한다.