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  1. (Dept. of Energy and Electrical Engineering, Tech University of Korea, Republic of Korea.)
  2. (Dept. RaonFriends, Republic of Korea.)
  3. (https://orcid.org/0000-0001-5350-7735)



Distributed Energy Systems, Renewable Energy Expansion, Candidate Site Selection, Business Model Development, Sustainable Energy Systems, Pohang Case Study, Standardized Selection Process, Energy Transition Strategies

1. 서 론

기후변화 대응을 위한 탄소중립 실현이 우리나라를 포함한 여러 선진국의 주요 정책 목표로 설정됨에 따라, 정부는 기존 중앙집중형 전력 시스템의 한계를 극복하고 재생에너지 확대를 위해 분산에너지 활성화 특별법을 2024년 6월에 시행하였다. 중앙집중형 전력 시스템은 대규모 발전소에서 생산된 전력을 송전망으로 수요지에 공급하는 방식이다. 그러나 전력 생산지와 소비지 간의 불일치로 인해 장거리 송전이 불가피하며, 이에 따라 발전소 및 송전탑 인근 지역 주민들의 반발과 장거리 송전에 따른 전력 손실 등의 문제가 발생하고 있다[1]. 또한, 태양광과 풍력 같은 재생에너지는 간헐성과 불확실성을 가지고 있어, 기존 중앙집중형 전력 시스템은 이러한 재생에너지의 특성에 능동적으로 대응하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 도입된 분산에너지 활성화 특별법은 에너지 수요와 공급 간의 공간적 불일치를 해소하고, 지역 중심의 에너지 생산을 통해 안정적이고 효율적인 전력 공급을 가능하게 한다.

분산에너지 활성화 특별법에서 분산에너지는 전통적인 중앙집중형 시스템과 대조되는 개념이다. 이는 에너지를 사용 지역 인근에서 생산하고 소비하여, 전력 수요지역 가까이에 설치됨으로써 송전선로 건설을 최소화할 수 있는 자원을 의미한다. 특별법에서 정의하는 분산에너지는 전기에너지와 열에너지로 구분된다. 먼저, 전기에너지는 전기사업법에 따라 자가용 발전 설비, 40MW 이하의 발전 설비, 500MW 이하의 집단에너지 설비가 포함된다[2]. 또한, 발전 설비 용량이 지역 변전소 용량보다 작으며, 154kV 이상의 송전선로 추가 건설을 최소화해 인근 지역에 전력을 안정적으로 공급하는 것을 목표로 한다. 이와 같은 소규모 발전 설비는 주민 수용성이 높고 송배전 손실률이 낮아, 탄소중립 실현에 중요한 역할을 한다. 다음으로, 열에너지는 집단에너지사업법에 따라 집단에너지 사업자가 생산한 열에너지를 의미하며, 이는 생산지 인근에서 소비된다[3]. 전기에너지와 마찬가지로, 열에너지도 지역 중심의 에너지 자립을 강화하고, 분산형 에너지 시스템의 효율성을 높이는 중요한 요소로 작용한다.

우리나라의 전력 구조를 분산에너지 시스템으로 전환하기 위해, 시군별 발전량과 신재생에너지 공급량을 고려하여 분산에너지 특화 지역을 지정하고 지역 단위의 전력 수급 균형을 맞추는 것이 중요하다. 분산에너지 특화 지역은 분산에너지 시스템을 활성화하기 위한 지역으로, 국가나 지방자치단체가 분산에너지 사업자와 함께 특화 지역 특성에 맞는 분산에너지 공급 및 운영 계획을 수립하고 이를 시행할 수 있는 공간을 제공한다. 특히, 시군별 발전량과 신재생에너지 공급량을 분석하여 각 지역의 특성에 맞는 분산에너지 공급 계획을 수립하고, 지역 단위의 전력 수급 균형을 확보할 수 있도록 한다. 산업통상자원부 장관은 각 지자체가 수립한 분산에너지 특화 지역 계획에 따라 신청을 받아 해당 지역을 분산에너지 특화 지역으로 지정할 수 있다. 지정된 특화 지역에는 국가와 지방자치단체가 행정적 지원을 제공해, 분산에너지가 원활하게 도입되도록 돕는다. 또한, 특화 지역 내에서는 필요한 인허가 절차나 규제를 일부 완화할 수 있어, 송전선로 건설이나 발전소 설치와 같은 에너지 프로젝트를 신속하게 추진할 수 있다.

특히, 소규모 발전 설비에서 생산된 전력을 지역 내에서 직접 거래할 수 있는 법적 기반도 마련되어있어, 지역의 에너지 자립과 경제 활성화에 기여할 수 있다[4]. 이를 통해 전력의 순환을 원활하게 하고, 장거리 송전망에 대한 부담도 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 분산에너지 특화 지역의 후보지 선정 프로세스를 표준화하여, 어느 지역에나 적용 가능한 8단계 선정 절차를 제안하였다. 현재 분산에너지 특화 지역 후보지 선정은 표준화된 방식이 없으며, 지역마다 일관되지 않게 진행되고 있다. 본 연구에서는 이를 체계화하여 다양한 지역에서 활용할 수 있는 표준 절차를 마련하고자 한다.

또한, 특화 지역 후보지 선정 프로세스의 유효성은 포항시에 적용하여 검토하였다. 후보지 선정 절차에 따라 영일만산업단지와 블루밸리산업단지 등 주요 산업단지를 평가 대상으로 각 산업단지의 전력 수요와 공급 특성, 신재생에너지 설비량 등을 분석하여 포항시의 산업단지가 특화 지역으로 적합한지를 검토하였다. 이 과정에서 산업단지별 에너지 자급자족형 모델을 고려하여, 지역의 전력 수급 구조와 재생에너지 활용 가능성을 바탕으로 분산에너지 활성화 전략을 구체적으로 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 특화 지역 후보지 선정 프로세스와 사업모델은 분산에너지 활성화를 위한 구체적 전략과 가이드라인으로서 전국적으로 적용될 수 있는 기준을 제공할 것이다. 이를 통해 각 지역에서 지속 가능한 분산에너지 시스템을 구축하고, 에너지 자립 목표를 달성하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

2. 특화 지역 후보지 선정 모델

2.1 분산에너지 특화 지역 후보지 선정 체계

2.1.1 분산에너지 특화 지역 지정 절차 및 단계별 검토사항

분산에너지 활성화 특별법에 따른 특화 지역 지정 절차는 기초 지방자치단체 또는 민간기업이 특화 지역 계획을 시·도지사에게 제안하며, 시·도지사는 이를 산업통상자원부에 제출하여 심의를 진행하는 방식으로 이루어진다. 이후 에너지 위원회의 심의를 거쳐 최종 지정 여부가 결정된다. 이 과정에서 산업통상자원부는 필요시 지정 신청을 직접 권고할 수 있어, 국가적 차원의 전략적 필요에 의해 특화 지역 지정이 이루어질 수 있다.

특화 지역 선정 과정에서는 에너지 자립도, 소규모 발전 설비 활용 가능성, 전력 공급 안정성 등을 중심으로 심사가 이루어진다. 주요 평가 항목으로는 지역의 추진 역량, 사업 실현 가능성, 지속 가능성 등이 있으며, 이에 따라 후보지로 선정된 지역에는 규제 특례와 행정적 지원이 제공된다.

본 연구는 이러한 공식 절차를 바탕으로, 지역적 특성을 반영한 8단계 후보지 선정 절차를 제안한다. 이는 공식적인 절차의 보완적 역할을 하며, 보다 체계적이고 효율적인 방법으로 특화 지역 선정과 지속 가능한 사업모델 수립을 지원한다.

2.1.2 8단계 특화 지역 선정 프로세스 제안

제안하는 분산에너지 특화 지역 후보지 선정 모델은 그림 1과 같이 여덟 단계로 구성되며, 각 단계는 후보지의 에너지 수요와 자립 가능성을 평가하고, 맞춤형 에너지 시스템을 설계하기 위한 기준을 제공한다.

첫 번째 단계는 시군별 전력 소비량과 산업군별 전력 소비 비중을 분석하는 것이다. 이 단계는 도 단위의 광역 데이터를 시 단위로 세분화하여, 특화 지역으로 지정될 가능성이 높은 시를 선정하는 기초 작업이다. 이를 위해 각 시군의 산업군별 전력 소비 데이터를 수집하고, 주요 전력 소비 산업군을 식별하며, 지역의 전력 소비 특성과 에너지 자립 가능성을 평가한다. 특히, 산업용 전력 수요는 소비량이 크고, 전기요금 인상에 대한 민감도가 높으며, RE100 수요와 같은 지속 가능성 요구가 증가하고 있기 때문에 분석의 핵심 대상으로 고려된다.

분석을 통해 각 시군의 전력 소비 집중도와 산업군별 에너지 특성이 파악되며, 이를 바탕으로 도 단위에서 특정 시를 특화 지역 후보로 선정하기 위한 기초 자료로 활용된다. 또한, 이 단계에서 평가된 내용은 후속 단계에서 법정동 단위로 세분화된 소비 특성을 분석하고, 특화 지역으로 지정될 후보지를 구체화하기 위한 근거로 사용된다.

그림 1. 특화 지역 후보지 선정 단계

Fig. 1. Specialized regional candidate selection stage

../../Resources/kiee/KIEE.2025.74.3.392/fig1.png

두 번째 단계는 특화 지역 후보지로 선정된 시를 기준으로 법정동 단위의 전력 소비 유형을 분석하는 것이다. 이 과정에서는 주택용과 산업용 전력 소비 데이터를 수집하고, 법정동의 물리적 면적과 소비 밀도를 함께 고려하여 소비 특성을 정밀히 파악한다. 가중평균을 활용하여 소비 유형별 대표 패턴을 도출하며, 이를 통해 법정동 단위의 소비 집중도를 구체적으로 분석한다. 이 단계는 첫 번째 단계에서 도출된 시 단위 데이터를 법정동 단위로 세분화함으로써, 지역별 에너지 소비 특성을 구체화하고, 향후 에너지 시스템 설계와 배치를 위한 기반을 제공한다. 도출된 소비 패턴은 각 법정동의 에너지 소비 특성과 밀접하게 연관되어 있어, 에너지 인프라 설계와 분산에너지 시스템 구축의 기초 자료로 활용된다.

세 번째 단계는 법정동 단위에서 신재생에너지 공급 가능성을 중심으로 에너지 자립률을 평가하는 것이다. 이를 위해 지역 내 발전량과 신재생에너지 공급 비중을 분석하여, 법정동별 자립 가능성과 공급 자원의 활용 가능성을 구체화한다. 분석 대상에는 태양광, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오 등 신재생 설비와 석탄, 가스, 석유 등 비재생 설비가 포함된다. 법정동 단위의 에너지 자립 가능성을 평가하는 목적은 두 번째 단계에서 분석된 소비 유형과 연계하여 지역별 특성을 명확히 파악하는 데 있다. 이를 통해 각 법정동의 자립 잠재력과 신재생에너지 활용 가능성을 심층적으로 이해하고, 특화 지역 후보지를 선정하기 위한 기초 자료를 제공한다.

네 번째 단계는 법정동 단위에서 전력 자립률과 관련 지표들을 분석하여, 에너지 자립 가능성과 전력망 안정성을 평가하는 것이다. 전력 자립률은 지역 내 전력 소비 대비 총공급량을 나타내며, 자급자족형 전력망 구축 가능성을 판단하는 데 중요한 기준이 된다. 이와 함께, 분산형 전원 발전 비중, 분산화율, 변동성 재생에너지(VRE, Variable Renewable Energy) 공급 비중 등의 지표를 분석하여 법정동 단위 전력망의 특성을 종합적으로 평가한다.

분산형 전원 발전 비중은 지역 내 총공급량 중 신재생 에너지원이 차지하는 비율을 나타내며, 에너지 자립 가능성을 보강하는 요소로 작용한다. 분산화율은 지역 내 총 전력 소비 대비 분산형 전원의 공급 비중을 보여주며, 해당 지역의 분산에너지 활용도를 평가하는 데 사용된다. 마지막으로, VRE 공급 비중은 태양광이나 풍력처럼 변동성이 큰 재생에너지가 지역 내 총 전력 소비에서 차지하는 비율을 나타내어, 전력망의 안정성 및 계통 리스크를 평가하는중요한 지표로 활용된다.

이 단계에서는 앞선 두 번째 단계와 세 번째 단계에서의 자립률과 전력망 특성 데이터를 종합적으로 분석하여, 법정동이 에너지 공급의 중심이 될 "공급 자원 유인형"인지, 혹은 전력 소비가 집중된 "수요 유치형"인지 최종적으로 판단한다. 이를 통해 지역별 역할을 명확히 정의하고, 맞춤형 에너지 전략을 수립하기 위한 기반 자료를 제공한다.

다섯 번째 단계는 기존 전력 설비의 특성을 분석하여 전력망이 신재생에너지를 수용할 수 있는 능력을 평가하는 것이다. 이 과정에서 변전소, 주변압기, 배전선로별로 신재생에너지 설비를 추가로 접속할 수 있는 용량을 파악하며 해당 지역의 전력망이 신재생에너지 설비를 얼마나 수용할 수 있는지를 평가한다. 특히, 전력망의 안정성을 유지하면서도 신재생에너지 설비의 추가 접속 가능성을 확인하는 것은 특화 지역 내 전력망 수용 능력에 대한 기술적 근거를 마련하는 데 중요한 역할을 한다. 특히, 법정동이 공급 자원 유인형으로 분류된 경우, 배전선로의 여유 용량을 상세히 파악하여 신재생에너지 설비 추가 설치의 가능성과 전력망의 안정성을 평가한다.

이 단계는 네 번째 단계의 전력망 안정성 분석을 구체화하고, 신재생에너지 도입을 위한 기술적 한계와 가능성을 평가한다. 또한, 필요한 경우 전력 설비 확장이나 업그레이드 계획 수립을 위한 기초 자료로 활용 가능하다.

여섯 번째 단계는 법정동별 분산에너지 특화모델을 도출하는 것이다. 이 단계에서는 각 법정동의 전력 수요와 공급 특성을 반영하여, 해당 지역에 적합한 분산에너지 모델을 설계한다. 이 단계는 앞선 다섯 번째 단계에서 파악된 전력망 수용 능력을 바탕으로, 각 법정동에 적합한 에너지 전략을 구체화하는 과정이다. 주요 유형으로는 재생에너지 전력 수요 유치형, 공급 자원 유인형, 신산업 활성화형이 있다.

전력 수요 유치형 모델은 경쟁력 있는 전력 공급을 통해 신규 전력 소비자를 특화 지역으로 유치하는 것을 목표로 하며, 이를 통해 지역의 전력 수요와 경제 활성화를 도모한다. 공급 자원 유인형 모델은 전력 자립률 목표를 설정하고 다양한 분산에너지원의 유치를 통해 이를 달성하는 것을 지향하며, 지역의 에너지 자립도를 높이는 데 초점을 맞춘다. 마지막으로, 신산업 활성화형 모델은 분산된 전력 자원을 ICT와 결합하여 새로운 비즈니스 모델을 발굴하고, 지역 내 신산업을 육성하는 것을 목표로 한다. 이러한 특화모델을 통해 각 지역 특성에 맞는 에너지 전략을 수립하여, 특화 지역의 전력망 안정성과 지속 가능성을 높이는 데 기여한다.

일곱 번째 단계는 특화 지역 후보지를 도출하는 것이다. 이 단계에서는 앞선 단계에서 도출된 데이터를 종합하여 시군 단위로 특화 지역 후보지를 선정한다. 주된 평가 요소로는 연간 전력 수요, 배전선로 용량 및 이용률, 신재생에너지 설비 접속 가능 용량 등이 있으며, 이 단계는 여섯 번째 단계에서 설계된 모델과 연계하여, 효율적이고 적합한 지역을 특화 지역 후보지로 선정하는 데 중점을 둔다.

마지막 여덟 번째 단계는 특화 지역으로 선정된 후보지에 적합한 분산에너지 사업모델을 제안하는 것이다. 이 단계에서는 단기, 중기, 중장기 계획을 기반으로, 각 후보지에 최적화된 분산에너지 사업모델을 수립하여 지속 가능한 에너지 시스템 구축을 위한 구체적인 로드맵을 제시한다. 앞선 단계에서 도출된 후보지의 에너지 수요 특성, 신재생에너지 자원 잠재력, 지역적 인프라 등을 종합적으로 고려하여 지역의 특성에 맞춘 맞춤형 에너지 전략을 설계한다. 이를 통해 절차를 종결하고 실질적인 실행 가능성을 확보한다.

이러한 모델은 다양한 지역에 표준화된 절차로 확장 가능하며, 지역의 특수성과 국가적 에너지 자립 목표를 모두 반영할 수 있는 체계적인 접근을 제공한다. 본 연구는 제안된 8단계 절차를 통해 각 지역의 특성에 최적화된 분산에너지 모델을 구축하고자 하며, 이 절차는 국가적 에너지 전환과 자립 목표를 달성하는 데 실질적인 기여를 할 것으로 기대된다.

3. 분산에너지 특화 지역 선정 모델과 경제성 분석

3.1 사례 기반 검증과 적용

본 절에서는 앞서 제시한 단계들을 포항시에 적용하여, 포항시의 특성에 맞춘 분산에너지 사업모델을 도출해 보고자 한다. 포항시를 사례로 삼아, 각 단계에서 수집된 데이터와 분석 결과를 바탕으로 포항시 특화 에너지 모델을 제안하고, 이를 통해 본 연구가 제시하는 특화 지역 선정 절차의 실효성을 검증한다.

그림 2. 특화 지역 후보지 선정 단계 (a) 2022년 경상북도 시군별, 계약종별 전력 수요 (b) 2022년 경상북도 시군별, 산업차수별 전력 수요[5]

Fig. 2. Selection stages for specialized regional candidates (a) 2022 Electricity demand by contract type in cities and counties of Gyeongsangbuk-do (b) 2022 Electricity demand by industrial category in cities and counties of Gyeongsangbuk-do

../../Resources/kiee/KIEE.2025.74.3.392/fig2-1.png

../../Resources/kiee/KIEE.2025.74.3.392/fig2-2.png

첫 번째 단계로, 포항시의 전력 소비량 기반 주요 지역 산업을 분석하였다. 그림 2 (a)(b)는 각각 2202년 경상북도 시군 내 계약종별, 산업차수별 전력 수요를 나타낸다. 경상북도의 전체 전력 소비량은 44,197,670 MWh로 추산되었으며, 이 중 포항시가 차지하는 전력 소비량은 10,044,444 MWh로 약 22.73%를 차지한다. 포항시는 경상북도 내에서도 전력 소비 비중이 가장 큰 지역 중 하나이며, 특히 제조업 중심의 소비 패턴이 두드러진다. 포항시의 전체 전력 소비량 중 91.13%가 산업 부문에서 발생하며, 그중 2차 산업인 제조업의 비율이 84.30%에 달한다. 이 분석 결과는 포항시가 산업용 전력 수요가 높은 지역으로서, 자급자족형 에너지 시스템을 도입할 시 자립 모델의 성공 가능성이 높음을 시사한다. 또한, 포항시와 같은 대규모 전력 소비 지역에서는 분산에너지 전환을 통해 장거리 송전망 의존도를 낮추고, 전력망의 안정성을 강화할 수 있다.

두 번째 단계로, 포항시의 대표 전력 소비 패턴을 도출하였다. 이를 위해 포항시 내 54개 법정동의 주택용 및 대표 산업군의 전력 소비 데이터를 수집한 후, 법정동별 소비 특성을 분석하였다. 분석에는 k-means 클러스터링 기법을 활용하여 서로 유사한 속성을 가진 데이터를 군집화하였고, 군집의 최적 개수를 도출하기 위해 Elbow Method를 적용하였다. 이를 통해 주간형, 오전형, 심야형의 세 가지 대표 소비 패턴이 도출되었으며, 분석결과는 그림 3을 통해 확인 가능하다. 주간형 소비 패턴은 제조업과 건설업이 위치한 법정동에서 주로 관찰되었으며, 오전 10시부터 오후 13시 사이에 소비가 집중되는 M자 형태를 보였다. 오전형 소비 패턴은 보건업 및 사회복지 서비스업이 위치한 법정동에서 주로 관찰되었으며, 오전 시간대 전력 소비가 타 산업보다 높았다. 심야형 소비 패턴은 1차 금속 제조업, 어업, 농업이 위치한 지역에서 주로 관찰되었으며, 새벽 시간대에 소비가 집중되는 특징을 보였다.

이와 같은 분석 결과는 포항시 내 각 법정동의 소비 특성을 반영한 분산에너지 시스템 도입의 기초 자료로 활용될 수 있으며, 향후 포항시의 전력 자급자족 모델 설계와 에너지 전략 수립에 중요한 근거가 될 것이다.

그림 3. 포항시 유형별 대표 패턴

Fig. 3. Representative patterns by type in Pohang

../../Resources/kiee/KIEE.2025.74.3.392/fig3.png

세 번째 단계로, 포항시의 발전량과 신재생에너지 공급량을 분석하여 에너지 자립 가능성을 평가하였다. 경상북도 내 신재생에너지 발전 설비는 태양광, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오, 폐기물, 연료전지, 그리고 IGCC 등 다양한 에너지원으로 구성된다. 반면, 석탄, 가스, 석유, 원자력, 양수 발전 설비는 신재생 외 발전 설비로 분류된다. 평가 결과는 표 1을 통해 확인 가능하다.

표 1 2202년 경상북도 시군별 전력 자립률[6]

Table 1 2022 electricity self-sufficiency rates by cities and counties in Gyeongsangbuk-do

시군

전력수요

집중산업군

패턴

전력수요 (a)

경주시

2차

주간형, 플랫형

4,063,082

안동시

3차

주간형, 플랫형

1,201,924

영양군

3차

주간형, 플랫형

116,307

울릉군

3차

주간형, 플랫형

73,639

울진군

2차

플랫형

726,165

청송군

3차

주간형, 플랫형

216,188

포항시

2차

주간형

10,044,444

시군

발전량

신재생발전량 (b)

신재생 외 발전량 (c)

전체 발전량 (d=b+c)

경주시

311,262

28,387,955

28,699,217

안동시

422,341

1,841,461

2,263,802

영양군

650,475

-

650,475

울릉군

2,830

81,434

84,263

울진군

119,689

52,878,126

52,997,815

청송군

91,790

522,431

614,221

포항시

184,392

-

184,392

시군

전력 자립률 % (d/a)

신재생에너지 자립률 % (c/a)

경주시

706.34

7.66

안동시

188.35

35.14

영양군

599.28

559.28

울릉군

114.43

3.84

울진군

7298.31

16.48

청송군

284.11

42.46

포항시

1.84

1.84

시군

차단기 여유대수

특화지역 주요모델

22.9kV

154kV

경주시

-

-

자급자족 산업단지형

안동시

31

5

수요지 인근 도심형

영양군

8

0

재생에너지 변동성 완화형

울릉군

14

11

수요지 인근 도심형

울진군

12

4

자급자족 산업단지형

청송군

-

-

재생에너지 변동성 완화형

포항시

44

38

자급자족 산업단지형

경상북도 내 전력 자립률이 100%를 초과하는 지역은 경주시 706.34%, 안동시 188.35%, 영양군 559.28%, 울릉군 114.43%, 울진군 7298.31%, 청송군 284.11%로 나타난 반면, 포항시의 자립률은 1.84%로 현저히 낮은 수치를 보였다. 이는 포항시가 신재생에너지 공급 확대를 위한 전략적 계획이 필요함을 의미하며, 분산에너지 시스템 도입 시 자원 확보에 주안점을 두어야 한다.

네 번째 단계로, 포항시 법정동의 전력 자립률과 관련 지표를 분석하였다. 전력 자립률은 지역 내 전력 소비 대비 공급량을 나타내는 중요한 지표로, 자급자족형 전력망 구축 가능성을 평가하는 데 활용된다. 표 1에 따르면, 포항시의 전력 자립률은 1.84%로, 청송군(42.46%)이나 울진군(7298.31%)과 같은 다른 시군에 비해 극도로 낮은 수치를 기록하고 있다. 이는 포항시가 신재생에너지 발전 비중이 낮고 기존 전력망에 대한 의존도가 높음을 의미한다.

특히, 포항시는 철강 및 제조업 중심의 산업 구조로 인해 전력 수요가 매우 집중된 지역으로, 전력 공급의 안정성을 확보하기 위해 자급자족형 전력망 구축이 시급한 상황이다. 이에 따라, 포항시는 분산형 전원 발전 비중과 변동성 재생에너지(VRE) 공급 비중을 확대할 필요성이 있다.

이러한 분석 결과를 바탕으로, 포항시는 자급자족 산업단지형 특화모델을 적용하는 것이 적합한 전략으로 평가된다. 이를 실현하기 위해서는 신재생에너지 공급 확대, 에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System) 도입, 그리고 가상 발전소(VPP, Virtual Power Plant) 기술과 같은 구체적인 대안이 요구된다.

다섯 번째 단계는 포항시 기존 전력 설비의 특성을 분석하는 것이다. 본 연구에서는 포항시 내 변전소, 주변압기, 배전선로별 신재생에너지 설비의 접속 가능 용량을 조사하였다. 표 2를 통해 포항시 내에 변전소 신재생에너지 접속 가능 용량을 확인 할 수 있다. 포항시에는 총 21개의 변전소가 있으며, 이 중 상*(Sang*), 양*(Yang*), 서**(Seo**), 영*(Yeong*) 등 4개 변전소는 2024년 기준으로 신재생에너지 설비 접속이 불가능한 것으로 확인되었다. 다음 단계로 신재생에너지 설비의 접속 가능 용량을 변압기 단위로 분석했다.

표 2 포항시 신재생 발전설비 접속기준 용량 관련 변전소 정보[5]

Table 2 Substation information related to capacity based on access to renewable power generation facilities in Pohang City

변전소

접속기준용량

변전소 접속용량

변전소 여유용량

접수기준 접속용량

접속계획 반영 접속용량

접수기준 여유용량

접속계획 반영 여유용량

상*

100,000

139,572

139,572

0

0

양*

100,000

100,709

77,783

0

22,217

서**

0

12,696

12,681

0

0

영*

214,000

237,492

210,144

0

3,856

표 3 포항시 신재생 발전설비 접속기준 용량 관련 주변압기 정보[5]

Table 3 Major transformer information related to the connection standard capacity of renewable power generation facilities in Pohang City

변전소

주변압기

변전소 명

주변압기 #No

접속 기준용량

변압기 접속용량

변압기 여유용량

접속기준 접속용량

접속계획 반영 접속용량

접속기준 여유용량

접속계획 반영 여유용량

상*

#2

50,000

83,103

83,109

0

0

양*

#1

50,000

51,878

29,363

0

0

서**

#1

50,000

12,696

12,681

0

0

분석 결과는 표 3을 통해 확인 가능하다. 포항시에는 총 41개의 주변압기가 존재한다. 상* 변전소-#2변압기, 양* 변전소-#1변압기, 서** 변전소-#1변압기 등 3개의 주변압기가 추가 접속이 불가능한 것으로 나타났다.

다음으로 포항시 배전선로의 기준 접속 여유 용량에 대한 분석을 실시하였다. 접속 여유 용량은 배전선로가 신재생에너지 설비를 추가로 접속할 수 있는 이론적인 총 여유 용량을 나타내며, 물리적으로 신재생에너지 설비를 연결할 수 있는 잠재적 용량을 의미한다. 하지만 실제 접속 가능 용량은 배전선로의 상시 이용률과 같은 변수들을 고려하여 배전계통 연계 기술 기준에 따라 산정된다. 따라서, 이론적 용량보다 실질적으로 접속가능한 용량은 다소 줄어들 수 있다.

이 분석을 바탕으로, 포항시 배전선로의 신재생에너지 설비 접속 여유 용량을 조사한 결과 포항시 내 배전선로는 총 131개로 나타났으며, 이 중 강원, 진제, 단구, 감포, 장사 지역의 5개 선로는 신재생에너지 설비의 추가 접속 여유 용량이 없는 것으로 파악되었다. 포항시 배전선로의 총 접속 기준 용량은 1,659,000 kW로 조사되었으며, 접수 기준 접속 용량은 242,288 kW, 접속 계획 반영 기준 용량은 202,132 kW로 나타났다. 이는 표 4를 통해 확인할 수 있다.

결론적으로, 포항시 배전선로의 접수 기준 접속 여유 용량은 1,416,712 kW, 접속 계획 반영 기준 접속 여유 용량은 1,456,868 kW로 산정되었다. 이 접속 여유 용량은 배전선로의 설비 접속 가능성을 평가하는 중요한 기준이지만, 실제 신재생에너지 설비의 접속 가능 여부는 전력망 운영과 여러 변수들을 종합적으로 고려해야 한다. 특히, 접속 여유 용량 대비 실제 접속 가능 용량의 비율이 40%를 초과하는 지역은 포항시 54개 법정동 중 제철동, 기계면, 기북면, 흥해읍 등 7개 지역에 불과하다.

여섯 번째 단계는 포항시 법정동별 적합한 분산에너지 특화모델을 도출하는 것이다. 이를 위해 앞선 단계에서 분석한 각 법정동의 전력 소비 패턴과 전력 자립률을 활용해 에너지 수급 특성을 파악하고, 이를 바탕으로 ESS 활용 방안을 포함한 세 가지 주요 모델을 제시하였다. 첫 번째로, 재생에너지 변동성 완화형은 변동성이 큰 신재생에너지가 많이 발전하는 지역에 적용되며, 재생에너지의 초과 발전 시 발생하는 전력 변동성을 완화하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ESS에 저장하여 전력계통의 부담을 줄이며, 신재생에너지, VPP, 섹터커플링 기술이 적용된다. 두 번째로, 수요지 인근 도심형은 전력 소비량이 많은 도심 지역에 적합한 모델로, 3차 산업과 주택용 전력 수요가 높은 지역에서 분산형 전원을 확대하는 것을 목표로 한다. 이 모델은 다양한 분산자원을 모집하여 전력 수요를 충족시키며, 신재생에너지, ESS, VPP, 수요 반응(DR, Demand Response), 구역 전기, 전기차 충전기술 등이 적용된다. 세 번째로, 자급자족 산업단지형은 2차 산업 중심의 전력 소비가 많은 산업단지에 적합한 모델로, 산업단지 내 전력 자립률을 높이는 것을 목표로 한다. 이를 통해 산업단지 내 전기, 가스, 열 등 유틸리티를 최적화하며, 신재생에너지, ESS, VPP, DR, 마이크로그리드와 같은 기술이 적용된다.

표 4 포항시 법정동별 실제 접속가능용량[5]

Table 4 Actual access capacity by legal dong in Pohang City

법정동

전력수요 정보 kWh

연간 전력수요 (a) [kWh]

상시 전력수요 (b) (a/8760)

괴동동

359,159,882

41,000

동촌동

2,459,227,929

280,734

송내동

881,569,439

100,636

장흥동

1,549,250,679

176,855

기계면

41,141,158

4,696

기북면

9,364,782

1,069

흥해읍

1,031,620,024

117,765

법정동

배전선로 정보

실제 접속가능용량 [kW]

배전선로 개수

배전선로 용량 총합 (c) [kVA]

배전선로 이용률 (d) [%] (b/c*100)

괴동동

8

80,000

51.25

40,000

동촌동

7

70,000

401.05

35,000

송내동

7

70,000

143.77

35,000

장흥동

31

310,000

57.05

155,000

기계면

5

50,000

9.39

4,696

기북면

1

10,000

10.69

1,069

흥해읍

26

260,000

45.29

117,765

이 외에도 추가적인 특화모델을 개발하여 각 법정동의 특성에 맞춘 에너지 전략을 수립하였다. 특성별 전략으로, 전력 수요 유치를 목적으로 하는 전력 수요 유치형, 전력 자립률을 목표로 설정하여 분산에너지를 유치하여 전력 공급을 증대시키는 공급 자원 유인형, 분산된 전력 자원을 정보통신기술(ICT, Information and Communication Technology)과 연계하여 새로운 비즈니스 모델을 발굴하는 신사업 활성화형과 같은 모델이 있다. 이러한 다양한 특화모델은 각 법정동의 특성에 맞추어 적용되며, 전력망 효율성과 에너지 자립성 향상에 기여할 수 있다.

일곱 번째 단계는 포항시 내 분산에너지 특화 지역 후보지를 도출하는 것이다. 앞선 단계에서 분석한 데이터를 바탕으로 전력 자립률이 낮은 영일만 산업단지, 블루밸리 산업단지, 철강 산업단지의 세 개 후보지를 선정하였다. 각 산업단지의 특성에 맞는 분산에너지 사업모델을 도출하는 것이 이 단계의 핵심이며, 후보지 선택에 있어 고려된 주요 기준은 연간 및 상시 전력 수요, 배전선로 개수 및 용량과 이용률, 에너지 설비 접속 가능 용량이다.

결과는 표 5를 통해 확인 가능하다. 첫 번째 기준인 연간 및 상시 전력 수요에서 철강 산업단지는 연간 4,026,304,772 kW, 상시 전력 수요 459,624 kW로 나타나 가장 높은 수요를 보였으며, 연간 1,031,620,024 kW, 상시 117,765 kW인 영일만 산업단지와 연간 105,025,384 kW, 상시 11,989 kW인 블루밸리 산업단지보다 현저히 높음을 확인할 수 있다.

두 번째 기준인 배전선로 개수, 용량, 이용률에서는 철강 산업단지가 배전선로 95개, 총 용량 950,000 kVA, 이용률 48.38%로 높은 용량과 이용률을 보였다. 영일만 산업단지는 배전선로 26개, 용량 260,000 kVA, 이용률 45.29%를, 블루밸리 산업단지는 배전선로 12개, 용량 120,000 kVA, 이용률 9.99%를 나타내어 상대적으로 낮은 이용률을 보였다.

세 번째 기준인 에너지 설비 접속 가능 용량에서는 철강 산업단지가 접속 여유 용량 1,076,904 kW, 최대 접속 가능 용량 475,000 kW, 실제 접속 가능 용량 459,624 kW로 가장 높은 수치를 나타냈다.

표 5 포항시 산업단지별 접속가능 주요 에너지설비 용량 정리[5]

Table 5 A summary of the capacity of major energy facilities available for access by industrial complex in Pohang City

산업단지

전력수요 kW

배전선로

(a) 연간

(b) 상시 전력수요 a/8760

(c) 배전 선로 개수

(d) 선로 용량 kVA

(e) 이용률 b/d*100

영일만 산업단지

1,031,620,024

117,765

26

260,000

45.29%

블루밸리 산업단지

105,025,284

11,989

12

120,000

9.99%

철강 산업단지

4,026,304,772

459,624

95

950,000

48.38%

산업단지

주요 에너지설비 설치용량kW

접속여유 용량(능력)

최대접속 가능용량 (d*50%)

실제 접속 가능용량 (min{d*e, f})

영일만 산업단지

274,984

130,000

117,765

블루밸리 산업단지

136,477

60,000

11,989

철강 산업단지

1,076,904

475,000

459,624

반면, 영일만 산업단지는 접속 여유 용량 274,984 kW, 최대 접속 가능 용량 130,000 kW, 실제 접속 가능 용량 117,765 kW이며, 블루밸리 산업단지는 접속 여유 용량 1,076,904 kW, 최대 접속 가능 용량 60,000 kW, 실제 접속 가능 용량 11,989 kW로 가장 낮았다.

이와 같이 연간 및 상시 전력 수요, 배전선로 용량과 이용률, 에너지 설비 접속 가능 용량을 종합적으로 고려한 결과, 철강 산업단지가 분산에너지 특화 지역으로서 가장 적합한 후보지로 도출되었다. 이 분석을 바탕으로 영일만, 블루밸리, 철강 산업단지 각각에 적합한 분산에너지 사업모델을 도출함으로써 포항시의 분산에너지 사업의 효율성을 극대화하고, 지역 전력 수요와 공급 특성에 맞는 사업 전략을 수립할 수 있다.

마지막 여덟 번째 단계로, 포항시의 특성을 고려한 맞춤형 분산에너지 사업모델을 구체적으로 제안하였다. 본 연구에서는 포항시가 분산에너지 특화 지역 후보지로 선정될 경우를 가정하여, 8단계 후보지 선정 모델을 적용해 포항시의 특성에 최적화된 분산에너지 사업모델을 도출하였다. 이 모델은 단기, 중기, 중장기 계획을 통해 포항시의 전력 자립률을 높이고 지속 가능한 에너지 전환을 촉진하는 것을 목표로 한다.

단기적으로는, 군위군, 상주시, 영양군 등 인근 재생에너지 분산화율이 높은 지역과 전력 구매 계약(PPA, Power Purchase Agreement)를 체결하여 포항시로 전력을 조달하고, 산업단지 내 공장 지붕과 유휴 부지에 200MW 규모의 지붕형 태양광 프로젝트를 추진한다. 이를 통해 송배전망에 대한 부담을 줄이고, 단기적으로 분산에너지의 자립성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

중기 계획으로는, 2030년까지 포항시 인근 구룡포 및 장기면 해상에 총 1.5GW의 해상풍력 발전 단지를 개발하여 철강 및 블루밸리 산업단지에 전력을 공급하는 방안을 포함한다. 추가적인 태양광 발전소 설치와 함께 배전선로 용량 부족 문제를 해소하고, 전력 공급 단가를 절감하는 On-site PPA 방식을 통해 운영하는 것을 목표로 한다. 이러한 중기 계획을 통해 포항시 산업단지의 전력 수급 안정성과 자급자족 비율을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

중장기적으로는, 포항 블루밸리 산업단지에 이차전지와 수소연료전지 산업을 유치하여 장기적인 전력 자립 체계를 구축하는 방안을 제시한다. 이차전지와 수소연료전지 발전을 통해 산업단지 내 RE100 목표를 달성하며, 약 3만여 가구의 연간 전력 수요를 충족시킬 수 있는 발전량을 제공함으로써, 포항시의 지속 가능성과 에너지 자립도를 높이는 데 기여할 수 있다.

이와 함께 포항시는 한전과 PPA 계약을 맺은 태양광 발전 사업자의 잉여 전력을 VPP 자원으로 등록하여 전력시장에 입찰하고, 전력망의 유연성을 확보하는 모델을 구체화하였다. 태양광 발전 사업자가 생성한 잉여 전력은 VPP를 통해 집합되며, 한전과의 직접 PPA 계약을 통해 확보된 전력은 전력시장에서 거래되는 공급형 VPP 자원으로 활용된다. 이를 통해 포항시는 다양한 신재생에너지원의 전력 자급자족을 극대화할 수 있으며, 장거리 송전망에 대한 의존도를 줄여 전력망의 안정성을 더욱 강화할 수 있다.

이 모델의 성공적인 운영을 위해서는 VPP 운영 프로그램과 KPX(Korea Power Exchange) 계량기와 같은 주요 장비에 대한 투자가 필수적이다. KPX 계량기를 통해 각 발전사업자의 실시간 발전량 및 잉여 전력을 모니터링하고 관리함으로써 안정적인 VPP 운영과 전력 거래의 효율성을 높일 수 있다. 다만, 현재 법적 제한으로 인해 1,000kW 이상의 발전 설비를 갖춘 발전사업자와 300kW 이상의 계약 전력을 보유한 전기사용자만이 VPP 및 PPA 계약을 통한 전력 거래에 참여할 수 있어, 소형 태양광 발전소 등 다양한 전력 자원의 확대 방안이 필요하다.

본 연구에서는 8단계 후보지 선정 프로세스를 적용하여 포항시를 대상으로 특화지역 후보지를 도출하고, 이에 최적화된 분산에너지 사업모델을 개발하였다. 분산에너지 특화지역 후보지 선정을 위한 초기 분석 단계에서는 법정동 단위를 기반으로 데이터를 분석하여 넓은 범위에서 후보지를 선별하였다. 이에 따라 프로세스는 법정동 단위를 기반으로 설계되었으나, 지역별 행정적 구조와 특성에 따라 분석 단위를 탄력적으로 조정할 수 있는 유연성을 가진다. 또한, 후보지 도출 이후에는 산업단지, 대규모 시설, 주요 전력 소비 지역과 같은 특정 부하를 구체적으로 결정한 뒤, 결정된 특정 부하를 대상으로 하는 사업 모델을 도출하는 데 활용될 수 있다.

또한, 본 연구에서 제안한 8단계 프로세스는 특정 지역에 국한되지 않고, 다양한 지역 특성에 맞는 유연한 적용 가능하다. 제안된 프로세스는 분산에너지 특화지역의 선정과 사업모델 도출을 위한 데이터 기반 접근법으로, 지역별 전력 소비 패턴, 발전원 가용성, 부하 분포 등 다양한 특성을 종합적으로 분석할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 특정 지역의 에너지 수급 상황과 분산에너지 자원 활용 가능성을 평가하는 데 기초 자료를 제공하며, 향후 다양한 지역에서의 적용을 통해 방법론의 실효성과 범용성을 검증할 수 있을 것이다. 더 나아가, 분산에너지 특화지역 선정 및 사업모델 개발에 구체적인 가이드라인으로 활용되어 전국적인 분산에너지 활성화에 기여할 수 있을 것이다.

3.2 비즈니스 모델 경제성 분석

본 연구는 제한된 연구 범위와 자원을 고려하여, 다양한 사업모델 중 저장전기판매사업의 경제성을 중심으로 검토하였다. 기존 연구에서는 태양광 및 풍력을 활용한 재생에너지 전기 공급 사업의 경제성 분석이 다수 수행된 반면, ESS 기반 저장전기판매사업에 대한 연구는 상대적으로 미흡하다. 이에 본 연구는 ESS 활용 가능성을 평가하여 분산에너지 특화지역에서의 새로운 비즈니스 모델 가능성을 탐색하는 데 중점을 두었다.

본 절에서는 ESS를 활용한 전력판매사업의 경제성을 분석하고, 비즈니스 모델로서의 적합성을 검토하였다. 저장전기판매사업은 다음 세 가지 요인으로 선정되었다. 첫째, 분산에너지 특화 지역 내 ESS 활용 가능성으로 인해 신재생에너지 저장 및 판매의 시장 기회가 열렸다. 둘째, 일본 사례에서 ESS 없는 사업자의 수익성이 정책 변화에 의존한다는 점이 나타났다. 셋째, 분산에너지특구 법률에 따라 ESS 구축 시 전력계통영향평가에서 가점을 받을 수 있다는 점이 고려되었다.

경제성 및 비즈니스 모델의 적합성을 검토하기 위해, 계통한계가격(SMP, System Marginal Price)과 한전의 전력판매요금(TOU, Time of Use)의 변화가 저장전기판매사업에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 두 가지 시나리오를 설정하였으며, ESS에 저장된 신재생에너지에 대한 재생에너지 인증서(REC, Renewable Energy Certificates) 발급 여부는 결정되지 않았다는 점을 고려하여 분석에서 제외하였다. Case A에서는 연도별 SMP를 주요 변수로 설정하고 TOU 요금제를 고정 요소로 두었으며, Case B에서는 TOU 요금제를 변수로 설정하고 SMP를 고정 요소로 분석을 진행하였다. 분석 대상은 대규모 수용가를 기준으로 하였으며, 전력 거래 방식은 전력 시장을 통한 방식을 채택하였다.

본 연구는 SMP와 TOU 요금제의 차이를 중심으로 단순화된 시나리오 분석을 진행하였으며, 연구 범위 내에서 단순화된 경제성 분석을 제시하고자 ESS 구축 초기 비용은 이미 구축된 ESS나 정부 지원금을 활용한 사업을 가정하여 제외하였다.

분석 결과는 [표 6]를 통해 확인 가능하다. [표 6]은 각 Case의 계절별 판매수익을 나타낸다. Case A에서는 2020년과 2021년 SMP가 한전 TOU 요금제보다 낮은 수준을 유지하면서 전력 판매에 따른 수익이 발생하였으나, 2022년 SMP가 급등함에 따라 수익이 발생하지 않았다. 반면, Case B에서는 전력 소비자의 TOU가 증가함에 따라 수익 역시 증가하는 경향을 보였다.

표 6 Case A, B의 계절별 단가 및 경제성 분석 결과

Table 6 Seasonal Unit Price and Economic Analysis Results of Case A and B

Case

조달단가 봄 원/kWh

조달단가 여름 원/kWh

조달단가 가을 원/kWh

조달단가 겨울 원/kWh

A-1

75.34

70.73

53.49

70.44

A-2

79.2

89.42

101.77

101.16

A-3

173.79

163.72

252.04

211.53

B-1

75.34

70.73

53.49

70.44

B-2

B-3

Case

판매단가 봄 원/kWh

판매단가 여름 원/kWh

판매단가 가을 원/kWh

판매단가 겨울 원/kWh

전력판매수익 원

kWh당 수익 원/kWh

A-1

100.44

126.85

100.57

123.19

27812432

45.68

A-2

13290691

21.83

A-3

-50,007,824

-82.14

B-1

100.44

126.85

100.57

123.19

27812432

45.68

B-2

112.74

139.15

118.87

135.49

35911406

58.99

B-3

124.14

150.55

124.27

146.89

42241466

69.38

본 연구는 저장전기판매사업의 경제성을 검토하는 데 초점을 맞추었으며, 연구 범위 내에서 단순화된 접근을 통해 SMP와 TOU 요금제 차이를 분석하였다. 현재 분석에서는 REC 가격, 망 이용료, ESS 설치 및 운영비용, 전기 소비자의 RE100 달성을 위한 정량적 요인 등이 고려되지 않았다. 따라서, 추후에는 회수기한(PP, Payback Period) 및 내부수익률(IRR, Internal Rate of Return)과 같은 심층적인 경제성 분석이 필요할 것이다.

4. 후보지 선정에 따른 전력계통 영향 평가

본 절은 분산에너지 특화지역 지정이 지역 경제와 전력계통에 미치는 영향을 종합적으로 평가하기 위해 작성되었다. 이 평가는 경제적 기여도, 산업 활성화 기여도, 지역 낙후도, 전력자립도를 주요 평가 항목으로 설정하고, 정량적 데이터와 평가 기준을 활용하여 포항시를 사례로 분석하였다. 특히, 사용자 관점에서 전력자립도와 경제적 타당성을 사전 평가할 수 있는 항목들로 구성되어, 실질적인 사업 모델의 검증과 타당성 평가를 목표로 한다.

첫 번째로, 분산에너지 특화 지역으로 지정되었을 때 지역 경제에 미치는 기여를 평가한다. 경제적 기여도 평가는 지방 재정 기여도와 신규 사업자의 지방세 납부 효과를 주요 지표로 설정하여 수행되었다. 지방 재정 기여도는 통계청 자료와 한국은행 산업연관표를 활용하여 계산되었으며, 최근 5년간의 세수 연평균 복합 성장률(CAGR)을 반영하였다. 신규 사업자의 20년간 지방세 납부액은 총사업비와 부가가치 유발 계수를 결합하여 추정하였으며, 계산된 수치는 표 7에 제시되어 있다.

표 7 포항시 신규 사업자의 20년간 지방세 납부액에 따른 지방 재정 기여도

Table 7 Contribution of Local Finance to Local Tax Payment for 20 Years by New Business Operators in Pohang City

기초지방자치단체

세금 종류

징수액 2018

징수액 2019

징수액 2020

징수액 2021

징수액 2022

포항시

도세

236,709,266

216,112,010

245,930,473

282,874,380

262,439,344

시세

365,519,533

393,541,388

380,358,938

396,803,825

512,222,270

합계

602,228,799

609,653,398

626,289,411

679,678,205

774,661,614

기초지방자치단체

세금 종류

평균 증감률 (CAGR)

20년간 세수 합계 (천원)

포항시

도세

2.61%

6,826,168,894

시세

8.80%

20,614,206,319

합계

-

27,440,375,213

포항시는 RE100 목표 달성이 요구되는 기업들이 철강 및 블루밸리 산업단지에 입주하여 지방 세수가 증가할 것으로 분석되었다. 이 분석은 통계청 자료와 RE100 대상 기업의 지역경제 기여도를 정량적으로 산출하여 도출되었다. 예를 들어, 특화 지역에서의 신재생에너지 활용과 세수 효과는 포항시 지방 재정의 장기적 기반을 강화할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 포항시의 향후 20년간 세수 합계를 약 27조 4,403억 원으로 도출하였다. 이 결과는 지방세 납부액과 부가가치 유발 효과를 통합적으로 분석한 것으로, 특화 지역 지정이 지역 경제에 미치는 장기적 영향을 구체적으로 평가하기 위한 근거를 제공한다.

두 번째로, 분산에너지 특화 지역 지정이 산업 활성화에 미치는 영향을 분석한다. 산업 활성화 기여도는 특화 지역에서 발생하는 부가가치 유발 효과와 직업 고용 효과를 평가 기준으로 하며, 일정 기준을 초과할 경우 배점이 부여된다. 부가가치 유발 효과는 사업의 총사업비에 부가가치 유발 계수를 곱하여 산출한다.

산업 활성화에 미치는 영향을 구체적으로 평가하기 위해 본 연구는 부가가치 유발 효과와 직업 고용 효과를 주요 지표로 사용하였다. 부가가치 유발 효과는 사업의 총사업비에 한국은행 산업연관표 기준 부가가치 유발 계수를 곱하여 산출되며, 이는 「전력계통영향평가 제도 운영에 관한 규정」에 따라 「공인회계사법」에 의거한 공인회계사 또는 회계법인의 검토를 필수적으로 거친다. 이러한 검토 절차는 사업비 데이터의 신뢰성과 정확성을 보장하며, 산출된 부가가치 유발 효과는 경제적 기여도를 평가하는 핵심 지표로 활용된다.

직업 고용 효과역시 부가가치 유발 효과와 동일하게 「전력계통영향평가 제도 운영에 관한 규정」에 따라 사업의 총사업비에 고용 유발 계수를 곱하여 산출되며, 고용 창출 효과의 정량적 평가를 위해 「한국은행법」에 따라 한국은행 산업연관표 기준 수치를 사용한다. 또한, 총사업비의 신뢰성과 정확성을 보장하기 위해 「공인회계사법」에 의거한 공인회계사 또는 회계법인의 검토가 요구된다. 이러한 절차는 부가가치 유발 효과와 동일하게 데이터의 신뢰성을 보장하며, 경제적 효과 분석의 객관성과 타당성을 높이는 데 기여한다.

산업 활성화 기여도 평가는 부가가치 유발 효과와 직업 고용 효과를 기준으로 이루어지며, 포항시는 신재생에너지 발전 시설, 에너지 저장 시스템(ESS), 전력망 확충 등의 신규 사업을 통해 고용 창출과 지역 경제 활성화를 도모할 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 이차전지와 수소연료전지 등 첨단 에너지 산업의 도입은 산업 클러스터 형성을 통해 포항시 경제에 긍정적 파급 효과를 미칠 것으로 예상된다. 이러한 산업단지 내 주요 신재생에너지 사업은 신규 일자리 창출과 지역 경제의 지속 가능성 강화에 기여할 것이다.

세 번째로, 특화지역의 지역 낙후도를 평가하였다. 지역 낙후도는 지역 활력, 도시화 정도, 주민의 경제력 수준을 종합적으로 나타내는 지표로, 한국개발연구원(KDI)에서 발표한 지역 낙후도 지수를 기준으로 분석하였다. 해당 지표는 지역의 경제적·사회적 발전 상태를 종합적으로 반영하며, 지수가 낮을수록 지역이 상대적으로 낙후되어 있음을 의미한다.

표 8 포항시 지역 낙후도 지수[8]

Table 8 Pohang Regional undeveloped index

요인

지역 활력

도시화 정도

주민의 경제력

점수

순위

점수

순위

점수

순위

포항시

1.2604

21

-0.8201

149

0.3233

40

요인

종합 지수

현행 순위

점수

순위

포항시

0.3689

47

52

포항시의 지역 낙후도는 0.3689로 평가되었으며, 이는 중간수준의 낙후도를 나타낸다. 정확한 수치와 세부 분석 내용은 표 8을 통해 확인할 수 있다. 이러한 평가는 분산에너지 사업의 추진 가능성을 파악하고, 정책적 우선순위를 설정하는 데 중요한 참고 자료로 활용된다. 특히, 지역 낙후도 분석은 특화지역 지정 시 해당 지역이 지속 가능한 경제적·사회적 가치를 창출할 수 있는지 검토하는 데 필수적인 기초 자료로 작용한다.

마지막으로, 특화지역의 전력자립도를 평가하였다. 전력자립도는 해당 광역 지방자치단체의 전력 판매량 대비 발전량의 비율로 산출되며, 본 연구에서는 한국전력의 판매 및 발전 자료를 활용하였다.

표 9는 경상북도의 전력 판매량과 발전량, 그리고 이를 기반으로 산출된 전력자립도를 제시하고 있다. 전력자립도는 201%로 도출되었으며, 경상북도가 자체 전력 생산량이 소비량을 크게 초과하는 높은 수준의 전력자립도를 보유하고 있음을 보여준다.

이러한 결과는 지역 내 신재생에너지 발전 설비와 전력 생산 역량이 안정적으로 구축되어 있음을 의미하며, 특화지역 지정 후 계통 안정성을 확보하는 데 유리한 조건을 제공한다. 전력자립도 평가는 장거리 송전망 의존도를 줄이고, 지역 내 전력 생산과 소비의 균형을 강화하는 데 기여한다. 이를 통해 전력계통의 안정성을 높이고, 지속 가능한 에너지 시스템을 구축할 수 있는 기반을 마련한다.

이와 같은 종합 평가를 통해 포항시 분산에너지 사업모델이 지역 경제, 산업 활성화, 전력계통 안정성에 미치는 구체적 타당성과 효과를 검토하며, 향후 특화 지역의 지속 가능한 발전에 기여할 수 있는지를 평가하게 된다.

표 9 경상북도 전력자립도 평가 결과

Table 9 Evaluation of Power Independence in North Gyeongsang Province

구분

경상북도

전력판매량

44,601,033

발전전력량

89,843,898

전력자립도

201%

5. 결 론

본 연구는 실제 데이터를 기반으로 분산에너지 특화지역 선정을 위한 체계적이고 단계적인 절차를 제안하였으며, 이를 통해 선정된 특화지역에 최적화된 분산에너지 사업모델을 구체화하였다. 제안된 8단계 선정 모델은 전력 소비 분석, 에너지 자립도 평가, 산업 특성 반영, 기술적 수용성 검토 등을 포함하며, 이러한 절차를 포항시 사례에 적용하여 모델의 타당성을 실제 데이터 기반으로 검증하였다.

포항시는 철강 산업단지, 영일만 산업단지, 블루밸리 산업단지 등 다양한 산업구조를 기반으로 대규모 전력 소비와 자립형 에너지 시스템 구축의 필요성이 높은 지역으로 선정되었다. 본 연구는 포항시 사례를 통해 제안된 8단계 프로세스가 데이터를 기반으로 실제 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지를 확인하였다. 이를 통해, 제안된 프로세스가 특정 지역에 국한되지 않고 다양한 지역의 전력 소비와 산업 구조를 반영하여 유연하게 적용할 가능성을 제시하였다. 또한, 프로세스를 통해 제안된 사업모델은 포항시의 경제 활성화와 자립형 전력망 구축에 기여할 핵심 전략으로 작용할 것으로 기대된다.

향후 계획으로는 특화 지역 후보지에 대한 심화 검토와 사업모델의 고도화가 이루어질 예정이다. 이를 위해 지역사회와 기업 간 협력 포럼을 운영하며, '분산에너지 특화 지역 신청 계획서' 작성을 지원하여 행정적 절차를 원활히 수행할 계획이다. 이러한 과정은 지역 경제와 에너지 자립을 강화하고, 국가적 에너지 전환 목표를 달성하는 데 기여할 것으로 예상된다.

본 연구가 제안한 8단계 프로세스는 분산에너지 특화 지역 선정 및 사업모델 개발에 있어 표준화된 체계를 제시함으로써, 특정 지역에 국한되지 않고 지역별 특성을 분석하여 유연하게 적용할 수 있다. 이는 발전 설비 가용성, 산업 구조, 부하 패턴 등 각 지역의 고유한 특성을 바탕으로 경제성을 평가하고, 지역에 적합한 비즈니스 모델을 도출하기 위한 체계적 접근법으로 설계되었다.

따라서, 제안된 모델은 다양한 지역에 확장 적용 가능하며, 지속적인 모니터링을 통해 지역별 특성을 반영한 분산에너지 자원의 활용과 경제적 타당성을 검증하는 후속 연구가 필요하다. 향후 연구에서는 데이터 처리 방식, 경제성 평가 기법, 지역별 특성을 반영한 최적화 방안 등을 심화함으로써, 본 연구에서 제안한 프로세스의 실효성과 범용성을 높이고, 실질적인 활용 가능성을 강화하고자 한다

향후 연구에서는 GIS 데이터 분석, 부하 곡선 처리, 내부수익률(IRR) 및 회수기간(Payback Period) 평가와 같은 정량적 기법을 통해, 데이터 기반 분석의 깊이를 더욱 강화할 계획이다. 이를 통해 다양한 지역의 적용 가능성과 보편성을 검증하고, 연구의 실효성과 활용성을 높이고자 한다.

Acknowledgements

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행되었음(과제번호 RS-2022-00143582). 본 논문은 과학기술정보통신부 재원으로 국가과학기술연구회의 지원을 받아 수행된 연구입니다. (과제번호: CRC23031-510)

This work is supported by the Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement (KAIA) grant funded by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (Grant RS-2022-00143582). This paper was supported by the National Research Council of Science & Technology (NST) funded by the Ministry of Science and ICT of the Republic of Korea (Grant CRC23031-510).

References

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Byungchae Ryu, Seungguk Shin, Kwangwook Lee, Junho Cho, Changhoon Kim, Eunmin Ko, “Changes and Preparations Following the Enforcement of the Special Act on the Promotion of Distributed Energy,” Law Times, June 27, 2024. Available:https://www.lawtimes.co.kr/LawFirm-NewsLetter/199444.URL
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Electric Utility Act, Act no. 15982, Article 2, amended on December 11, 2023.URL
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J. Y. Lee, “A Study on the Improvement of Under-Developedness Index,” KDI Policy Study 2013-10, pp. 109-113, 2013. DOI: 10.22740/kdi.ps.2013.10.DOI

저자소개

김현진(Hyeon-Jin Kim)
../../Resources/kiee/KIEE.2025.74.3.392/au1.png

Hyun-Jin Kim is an undergraduate student in the Department of Energy and Electrical Engineering at Tech University of Korea, Siheung, South Korea. His interests include power systems and renewable energy.

김치연(Chi-Yeon Kim)
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Chi-Yeon Kim received the B.S. degree in electronic engineering from Kwangwoon University, Seoul, South Korea, in 2017, and the M.S. degree in energy grid engineering from Sangmyung University, Seoul, South Korea, in 2021. Since 2021, he has been working as an Energy Engineer at RAON Friends. His major research interests include power market economics, hydrogen energy, and renewable energy.

윤아윤(Ah-Yun Yoon)
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Ah-Yun Yoon received the B.S. and Ph.D. degrees in electrical engineering from Seoul National University, Seoul, South Korea, in 2009 and 2019, respectively. She was Senior Researcher with the Digital Energy System Research Center, Korea Electrotechnology Research Institute (KERI), Gwangju, South Korea. She is currently an Assistant Professor at Tech Universirty of Korea, Siheung, korea.. Her major research interests include power system economics, smart grid, smart building, and renewable energy.

김영진(Young-Jin Kim)
../../Resources/kiee/KIEE.2025.74.3.392/au4.png

Young-Jin Kim received the B.S. and M.S. degrees in electrical engineering from Seoul National University, Seoul, South Korea, in 2007 and 2010, respectively, and the Ph.D. degree in electrical engineering from the Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA, in 2015. From 2007 to 2011, he was with Korea Electric Power Corporation, Naju, South Korea, as a Power Transmission and Distribution System Engineer. He was also a Visiting Scholar with the Catalonia Institute for Energy Research, Tarragona, Spain, in 2014, and a Postdoctoral Researcher with the Center for Energy, Environmental, and Economic Systems Analysis, Energy Systems Division, Argonne National Laboratory, Lemont, IL, USA, from 2015 to 2016. He joined as the Faculty with the Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea, where he is currently an Associate Professor with the Department of Electrical Engineering. His research interests include distributed generators, renewable energy resources, and smart building.

허재행(Jae-Haeng Heo)
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Jae-Haeng Heo received his Ph.D. degree in Electrical Engineering from Seoul National University, Korea in 2012. Currently, he works at the RaonFriends Co. that is a consulting company for the power system and power system economics. His research field of interest includes power system reliability and markets