2.1 영농형 태양광(Agro–Photovoltaic) 시스템의 개념

Agro-PV 시스템은 단일 토지 면적에서 농업 생산 활동과 전력 생산을 동시에 수행하는 이중자원 활용(Dual-Resource Utilization) 기술로 정의된다. 이는 모듈 설치 구조를 최적화하여 농작물 광합성에 필요한 투광량을 확보하고, 잔여 복사 에너지를 전력으로 변환하는 방식이다. ^{[1], [2]}.

이를 통해 토지의 총 생산성(Total Productivity)을 극대화하고, 토지 이용 효율(Land–Use Efficiency, LUE)을 향상할 수 있다^[3]. 영농형 태양광 시스템은 구조적 설계 변수인 모듈 기울기($\theta$), 간격($d$), 높이($h$)와 환경적 요소인 일사량, 농작물 종류, 재배 밀도를 통합적으로 고려하여 에너지 및 농업 생산성을 최적화하는 것을 목표로 한다^[4].

영농형 태양광 시스템은 농지 상부에 일정한 간격과 기울기를 가진 태양광 모듈을 설치하여, 일부 복사 에너지는 전력으로 변환되고, 나머지는 투광(Transmitted Light)의 형태로 농작물 재배에 활용되는 구조를 갖는다^[5]. 이러한 시스템은 에너지 전환(Energy Conversion)과 광합성(Photosynthesis)이 동일한 공간에서 병행되는 에너지–농업 융합형 구조(Energy–Agriculture Coupled Structure)로 볼 수 있다^[2].

한편, 일반 태양광 시스템(conventional photovoltaic system)은 오직 전력 생산만을 목적으로 설계되어 있으며, 발전 효율(Energy Efficiency) 극대화에 초점이 맞추어져 있다. 즉, 일반 태양광 시스템이 에너지 단일 기능형 구조를 지향하는 것과 달리, Agro-PV는 이중자원 활용형 통합 시스템으로서 기능하며, 모듈의 구조적 설계(높이·간격·기울기)가 농작물 성장 조건(Crop Growth Conditions)과 직결된다는 점에서 근본적인 차이를 갖는다^[8].

그림 1. 농업용 태양광 발전 시스템의 기본 구조 및 에너지·광합성 흐름도

Fig. 1. Basic structure and energy/photosynthesis flow diagram of an Agro–Photovoltaic (Agro–PV) system

그림 1은 Agro–PV 시스템의 기본 구조와 에너지–광합성 흐름을 개념적으로 나타낸 것이다. 모듈의 경사각($\theta$), 간격($d$), 높이($h$) 등 구조적 인자는 농작물의 투광률(Transmittance Ratio, T_r) 및 일사량 분포(Irradiance Distribution)에 직접적으로 영향을 받았으며, 이를 통해 동일한 농지에서 전력 생산(Electricity Generation)과 농업 생산(Agricultural Production)이 병행되는 이중자원 활용 구조(Dual Resource Utilization)가 실현된다^[9].

2.2 관련 기술 연구 동향

영농형 태양광(Agro–PV) 시스템에 관한 연구는 1980년대 독일의 프라운호퍼(Fraunhofer) 연구소와 일본 나가사키대학(Nagasaki University)을 중심으로 시작되었다^[10].

초기 연구는 농업용 토지 상부에 태양광 모듈을 설치하여 농작물의 성장 조건에 미치는 광 환경 변화를 실험적으로 분석하는 단계였으며, 이를 통해 Agro–PV가 동일한 토지에서 전력 생산과 농작물 생산을 병행할 수 있는 이중 생산 시스템(Dual–Production System)으로서의 가능성을 제시하였다.

2000년대 이후 유럽연합(EU)을 중심으로 에너지–식량 병행 시스템(Energy–Food Co–Production System) 개념이 확대되었다. Schindele et al. (2020)은 Agro–PV의 토지생산성 지수(Land Equivalent Ratio, LER)가 독립형 대비 1.6배 이상 증가함을 보고하였으며^[11], Dupraz et al. (2011)은 Agro–PV 구조의 음영 분포가 농작물의 증산 효율(Water Use Efficiency)을 개선하고 토양 수분 증발 억제 효과를 통해 농업 생산의 안정성을 높인다고 분석하였다 ^[12].

또한 일본의 환경성은 농작물에 피해를 최소화하고 발전 효율을 유지할 수 있는 모듈 투광률(Transmittance Ratio)을 30~40%로 제시하였으며, 이에 기반하여 실증단지 실험이 활발하게 진행하고 있다^[13].

최근에는 프랑스, 중국 등 많은 국가에서도 Agro–PV 시스템의 기후 적응형 설계(Climate–Adaptive Design)와 스마트 제어형 모듈(Tracking–Type Module) 기술이 개발되고 있다^[2]. 위의 연구에서는 일사량 및 기온·습도 데이터를 기반으로 실시간 제어(Real–Time Control)로 발전 효율과 농작물의 성장 조건 환경을 동시에 조절하는 기술이 제안되고 실증하고 있다.

프랑스 INRAE 연구소(2021)에서는 태양광 모듈의 가변형 제어(Adjustable Tilt Control)를 통해 계절별 농작물의 광합성을 유지하고 PV(태양광)의 연간 전력 생산량을 12~15% 향상시킬 수 있음을 보고하였다^[4].

국내의 경우는 대부분 태양광 발전 효율 상승 및 구조의 안전성 중심으로 발전이 이루어졌으며, 일부 실증단지에서는 벼·감자·인삼 등 농작물을 대상으로 한 광합성 반응 모델 실험이 몇 년에 걸쳐 수행되고 있다^[16]. 그러나 농작물 생산성과 에너지 효율의 상호작용을 통합적으로 분석하는 모형화 연구는 매우 부족한 편이다. 또한, 농지의 전용 규제 및 발전사업 인허가 제도, REC(신재생에너지 공급인증서)의 가중치 불균형 등으로 제도적 제약에 따른 Agro–PV 일부 지자체의 경우 실증단지가 운영 중이지만 아직 확산은 더디게 진행되고 있다^[9]. 이러한 상황에서 Agro–PV의 에너지–농업 통합 모형화(Integrated Energy–Agriculture Modeling)는 기술적인 효율과 토지의 이용에 따른 효율성(LUE)과 식량 주권(Food Sovereignty)을 동시에 확보함으로써 핵심 연구로 주목받고 있다^[12]. 이에 따라 향후 연구는 단순한 태양광의 발전량 분석만 아니라, 농업의 생산성·에너지 자립·탄소중립을 통합하여 평가할 수 있는 모델 및 정책 지원체계로 확장될 필요가 있다.

2.3 Agro–PV의 국내 및 해외 사례

영농형 태양광은 농업 생산활동과 전력 생산을 같이 진행하는 방식으로 토지 활용에서 주목받고 있다. 국내에서는 주로 소규모로 연구되고 있으며, 벼·보리·상추·인삼 등 일사량의 조건, 투광률의 변화, 모듈의 음영 효과 등 기초적인 연구가 진행되고 있다. 그러나 농지의 전용 규제와 REC 등 제도가 미비하여 중·대형 단지 구축이 사실상 멈춰있어 통합 모형화와 최적 설계 기술의 발전은 제한적인 상황이다.

그러나 표 1과 같이 독일, 프랑스, 일본 등 국외에서는 Agro–PV 기술이 상용화 단계로 진입하여, 토지생산성(LER) 향상, 가변 경사각 모듈, 농작물별 투광률 기준 등 핵심 기술이 구체적으로 개발되고 있다. 독일 Fraunhofer는 LER 1.6배 향상 사례를, 프랑스 INRAE는 가변 경사각 기반 발전량 12∼15% 개선을 입증하였으며, 일본은 국가 차원의 투광률 30∼40% 기준을 마련하여 기술 표준화를 구축하였음을 보여주는 사례이다.

표 1. 국가별 성공 사례와 사진

Table 1. Country-Specific Success Cases and Photographs

이처럼 국외는 실증 기반 기술 발전이 빠르게 이루어졌지만, 국내는 기술·제도적 기반 확충이 초기 단계에 머물러 있다. 그 이유는 농지의 성격상 개발 규제가 매우 엄격해 “농지 보전” 원칙이 우선시되고, Agro-PV는 농지에 설비를 설치하는 형태라서 농지 전용, 형질변경, 건축물 인정 여부 등 법적 해석이 구태의연하고 불명확했기 때문이다. 그리고 농민·지역사회 수용성(acceptance)이 낮고, 경제성 불확실성 및 지원 정책 부족, 전력 계통·인허가 절차의 복잡성, 전문 엔지니어링·산업 생태계 미형성, 경직된 법 제도, 등 때문에 발전이 더디어지는 것으로 조사되었다.

2.4 연구의 차별성

과거의 Agro–PV 관련 연구들은 대부분 전력의 생산 효율 향상, 경제성 분석, 혹은 단일 농작물(버섯. 인삼 등)의 성장 조건 영향 평가에 초점을 두었다^{[13], [20]}. 이러한 접근방법은 기술적인 성능을 검증(개별적)하는데 유용하지만, 에너지와 농업 생산성 간의 상호작용(interaction)을 종합적인 고려에 한계가 있다. 반면, 본 연구는 Agro–PV 시스템을 통합 에너지 시스템(Integrated Energy System)으로 정의하고, 에너지와 농업을 복합 생산 구조(Energy–Agriculture Co–Production Structure)를 정량적으로 모형화하여 기존의 연구와 차별성을 두었다. 특히, PV(태양광)모듈의 구조 변수(경사각·간격·높이)와 농작물의 광합성 반응 변수(투광률·PAR·수확률)를 동시 고려한 통합 지표(Combined Productivity Index, CPI)를 제시함으로써, 에너지 생산성과 농업 생산성을 통합적으로 평가할 수 있는 새로운 모형화 프레임워크를 구축하였다^{[3] [21]}.

또한, 본 연구는 Agro–PV 시스템을 단순한 기술적인 발전설비가 아닌, 지역 에너지 자립(Local Energy Autonomy) 및 안정적인 식량 생산의 관점에서 접근하였다. 이는 Agro–PV를 계속해서 농지를 활용할 수 있는 방향으로 진행하며, 탄소중립(Carbon Neutrality) 달성과 농촌 에너지 전환(Rural Energy Transition)을 동시에 달성할 수 있는 실현 가능한 정책이 될 수 있는 안을 제시하였다^[7].

요약하면, 본 연구의 차별성은 아래의 3가지 방향에서 구체화하였다. ① 모형화 관점: Agro–PV 시스템의 발전 효율과 농작물의 성장을 종합적으로 분석한 정량적 분석 모델(Integrated Energy–Agriculture Modeling)을 구축. ② 지표 개발: PV 발전량, 농작물의 수확률, 토지 이용 효율을 결합한 복합 생산지수(Combined Productivity Index, CPI)를 새롭게 정의.

③ 정책적 함의: Agro–PV를 탄소중립 및 식량안보 정책과 연계한 지속 가능 농업 모델(Sustainable Agro–Energy Framework)로 발전시키는 기반 제시.

따라서 본 연구는 기술적·학문적·정책적 측면에서 기존 Agro–PV 연구의 한계를 보완하며, 향후 지역 기반 맞춤형 Agro–PV 설계(Local Design Guideline)와 에너지–식량 통합 거버넌스(Energy–Food Governance) 수립의 과학적 근거를 제공한다 ^{[24], [25]}.

3.1 연구의 개요

연구의 목적은 동일 농지에서의 태양광 발전 효율(Energy Yield Efficiency), 농작물 성장 조건 효율(Crop Growth Efficiency), 그리고 토지 이용 효율(Land–Use Efficiency, LUE)을 동시에 평가하여 최적의 Agro–PV 구성 조건(Optimal Configuration)을 도출하는 데 있다^{[11], [29]}.

본 연구는 다음의 4단계 절차로 구성하였다. ① 입력 변수 설정(Input Parameter Definition) $\rightarrow$ ② PV발전량 계산(PV Power Simulation) $\rightarrow$ ③ 농작물 생산성 예측(Crop Yield Estimation) $\rightarrow$ ④ 복합적인 생산지수 설정(Combined Productivity Index, CPI Calculation)로 구성된다. (그림 2)^[30].

그림 2. Agro-PV의 통합 에너지 모델링 프레임워크

Fig. 2. Integrated energy modeling framework of Agro - PV

그림 2는 Agro–PV 시스템의 기상 데이터, 시스템 파라미터 및 작물 특성을 입력 변수로 하여 전력 생산과 농업 생산을 통합적으로 계산하고, 이를 통해 복합 생산지수(CPI)를 산출하는 통합 에너지 모델링 프레임워크를 개념적으로 나타낸 것이다.

1단계: Agro–PV 시스템 설계의 구조적 변수인 일사량(Irradiance), 기후 자료(Temperature, Precipitation), 태양광 모듈의 배치 구조(간격·기울기·높이)를 변수로 설정하여 입력값을 설정하였다. ^[16]

2단계: solar works 프로그램 기반의 발전 모델을 활용하여 시간별 발전량 $P_{pv}(t)$을 계산하고, 시스템 효율($\eta_{sys}$) 및 변환 손실(Conversion Losses)을 반영하여 전력 생산량(Electricity Yield)을 산정한다^[29].

3단계: 모듈의 그늘 영향 및 투광률(Transmittance Ratio, T_r)을 반영한 농작물 광합성량 모델(Photosynthetic Model)을 적용하여 농작물의 성장조건 지수를 도출한다. 이 과정에서 광합성 유효복사(PAR) 데이터를 기반으로 한 농작물 반응 함수를 사용하여, 투광률 변화에 따른 성장조건 효율 변화를 정량화한다^[8].

4단계: 전력 생산량과 농작물 생산성을 통합하여 복합 생산지수(Combined Productivity Index, CPI)를 산출한다.

이때 CPI는 다음과 같이 정의된다.

여기서 $P_{pv,ref}$는 독립형 태양광의 발전량, $Y_{c,ref}$는 단일 농업 생산성을 의미한다.

식(1)에서 정의된 CPI는 Agro–PV 시스템에서의 전력 생산량과 농작물 생산량을 각각 독립형 태양광 시스템과 단일 농업 시스템 대비 비율로 정규화한 후 평균값으로 산정한 지표이다. 이를 통해 단위가 상이한 에너지 생산과 농업 생산을 동일한 기준에서 통합적으로 평가할 수 있으며, CPI는 발전과 농업 생산성을 독립형 대비 비율로 정규화한 후 평균으로 산정한 지표이며, 토지 이용 효율의 종합적 우수성 판단은 LER(=R_PV + R_Crop)을 기준으로 해석한다.

3.2 데이터 및 시뮬레이션 조건

본 연구 시뮬레이션은 충청남도 서부 지역(36°N, 126°E)을 기준으로 수행되었으며, 기상청(Korea Meteorological Administration, KMA)에서 제공하는 일사량(Solar Irradiance), 기온(Ambient Temperature), 강수량(Precipitation) 등의 실측자료를 사용하였다^[9].

데이터는 최근 10년간(2013∼2022)의 월평균 기상자료를 기반으로 하여 지역 특성에 따른 계절 변동성을 충분히 반영하였다. 태양광 모듈은 단결정 PERC 타입(Monocrystalline PERC)을 채택하였으며, 정격 효율은 21%, 최대출력은 400W, 온도계수는 –0.35%/°C로 설정하였다^[12].

모듈의 설치 경사각(tilt angle)은 25°, 모듈 간 간격(spacing)은 5m, 지상 높이(clearance height)는 3.5m를 기본값으로 하였다. 이 구성은 농작물 재배에 필요한 투광 조건을 확보하면서도 일사 수집 효율을 저하하지 않는 대표적 Agro–PV 배치 설계에 근거한다^[34].

농작물 모델은 볏과 농작물(벼, 보리) 및 잎채소류(상추)를 대상으로 설정하였으며, 광합성 반응 특성이 다른 두 농작물 군을 선정함으로써 광포화점(Photosynthetic Saturation Point)과 광보상점(Compensation Point)의 차이에 따른 성장 조건 반응을 비교하였다^[39].

투광률(Transmittance Ratio, T_r)은 30%, 40%, 50%의 조건으로 변화시켜 모듈 차폐가 농작물 성장 조건 및 생산성에 미치는 영향을 분석하였다.

3.3 평가 지표 및 분석 항목

모형화 결과는 전력 생산 효율(Energy Yield Efficiency), 농작물 수확률 변화율(Crop Yield Ratio), 복합 토지 생산성(Land Equivalent Ratio, LER) 세 가지 주요 지표를 통해 평가하였다.

① 전력 생산 효율(Energy Yield Efficiency)은 단위 면적당 발전 효율을 평가하는 지표로, 일사량을 고려하여 시스템의 에너지 변환 효율을 산출한다. 이 값은 모듈 설치 면적과 일사량에 따른 발전 효율을 함께 고려하여 다음과 같이 정의된다.

여기서 $\eta_{pv}$는 전력 생산 효율, $P_{pv}$는 시뮬레이션을 통해 계산된 총발전량 (kWh), $A_{pv}$는 모듈 설치 면적 (m²), $G_t$는 단위 면적당 일사량(Solar Irradiance)으로 분석 기간 동안의 누적 일사량(kWh·m⁻²)으로 정의한다. 식(2)는 일사량과 모듈 면적을 반영하여, 에너지 변환 효율을 계산하는 방식으로, Agro–PV 시스템의 전력 생산 성능을 평가하는 중요한 지표로 사용된다^{[9], [12]}.

② 농작물의 수확률에 따른 변화율은 Agro–PV 시스템에서 음영 효과가 농작물 생산에 미치는 영향을 평가하는 지표로, 모듈 음영(Shading Effect)으로 발생하는 수확률에 따른 변화율을 반영하여 농작물의 광합성과 성장조건을 계산한다. 농작물 수확률에 따른 변화율은 수식(3)과 같이 정의된다.

여기서 $C_{yield}$는 농작물 수확률에 따른 변화율을 의미하고, $Y_c$는 Agro–PV 시스템하에서의 농작물 수확량(예: 벼, 보리, 상추 등)을, $Y_{c,ref}$는 독립형 농업 시스템(Standalone Crop Yield)하에서의 농작물 수확량을 의미한다. 식(3)은 Agro–PV 시스템이 단일 농업 시스템에 비해 농작물 생산성에 미치는 영향을 평가하며, 음영의 영향과 투광률(Transmittance Ratio, T_r)을 고려하여 실제 수확량 변화를 수치로 분석한다^[34].

③ 복합 토지 생산성(Land Equivalent Ratio, LER)은 Agro–PV 시스템의 총 토지이용 효율을 평가하는 중요한 지표로, PV 시스템과 농업 시스템을 병행하여 토지 생산성이 얼마나 향상되었는지 나타낸다. LER은 단일 시스템(단독 농업 또는 단독 태양광)과 Agro–PV 시스템을 비교하여, 복합 시스템이 얼마나 효율적으로 토지 자원을 활용할 수 있는지를 평가하며 다음과 같이 정의된다.

여기서 $P_{pv}$는 Agro–PV 시스템에서의 발전량, $P_{pv,ref}$는 독립형 태양광 시스템에서의 발전량, $Y_c$는 Agro–PV 시스템에서의 농작물 생산량, $Y_{c,ref}$는 단일 농업 시스템에서의 농작물 생산량이다. 식(4)에서 LER이 1.0 이상이면, Agro–PV 시스템이 단독 이용(단일 농업 또는 단독 태양광 시스템) 보다 토지이용 효율이 더 높다는 것을 의미한다. 즉, Agro–PV는 전력 생산과 농업 생산을 동시에 최적화하여, 단일 기능 시스템보다 더 많은 자원을 생산할 수 있음을 나타낸다 ^[48].

본 연구에서는 Agro–PV 시스템의 투광률 조건을 30%, 40%, 50%로 구분하여 분석하였다. 이는 기존 실증 연구 및 일본의 제도 기준에서 제시된 투광률 범위를 반영한 것으로, 투광률 변화에 따른 발전량과 농작물 생산성의 균형점을 비교하기 위함이다.

3.4 연구 절차

본 연구는 Agro–PV 시스템의 에너지와 농업 생산성을 정량적으로 분석하기 위하여 다음과 같이 4단계로 진행하였다.

그림 3. 연구 절차 요약

Fig. 3. Summary of research procedures

그림 3은 입력 변수 설정, 발전량 계산, 작물 생산성 추정, 복합 생산지수(CPI) 산정의 4단계로 구성된 본 연구의 전체 연구 절차를 요약하여 나타낸 것이다.

첫 번째 단계는 입력 변수의 설정으로 지역 날씨의 자료 및 모듈 최적 설계 및 농작물의 조건을 설정하였다.

지역 날씨의 자료는 기상청 자료를 활용하여 일사량, 기온, 강수량 등을 활용하여 연구 지역의 날씨에 따른 특성을 적용하였다. 태양광 모듈의 최적 배치는 모듈 간의 간격, 각도, 높이 등의 변숫값을 적용하여 농업에서의 전력 생산이 최적의 조건으로 병행될 수 있는 환경을 설정하였다. 또한, 벼, 보리, 상추, 인삼 등 주요 농작물의 성장조건 특성을 정의하고, 이를 활용하여 광합성 자료와 수확량의 예상을 조건으로 설정하였다. 두 번째 단계는 발전량 계산이다.

이 단계에서는 국내 프로그램인 솔라웍스(solar works)를 활용하여 시간별로 계산하고 이를 활용하여 발전량을 계산하였다. 발전 효율은 DC에서 AC로 변환에 따른 손실 등을 반영하였으며, 이를 통해 Agro–PV 시스템의 변환에 따른 에너지 효율을 정량적으로 계산하였다. 세 번째 단계는 농작물 수확의 추정이었다. 이 단계에서는 모듈에 따른 음영과 투광률(Transmittance Ratio, T_r)을 고려한 농작물의 성장 조건 모델을 적용하여 광합성의 PAR과 수확량을 기반으로 농작물의 생산성을 예측하였다. 농작물의 수확률은 모듈 배치와 음영의 영향이 성장 조건에 미치는 영향을 반영하여 추정하였고, 이를 통해 농업 생산성에 대한 분석을 진행하였다. 마지막 단계는 복합 생산지수 산정이다. 이 단계에서는 전력 생산량과 농업 생산성을 통합한 복합 생산지수(CPI)를 산출하였다. CPI는 발전과 농업 생산성을 정규화한 평균 지표이다.

4.1 시뮬레이션 개요

본 연구는 Agro–Photovoltaic (Agro–PV) 시스템의 전력 생산성과 농업 생산성을 통합적으로 평가하기 위해, 전력 시뮬레이션(solarworks 프로그램)과 농작물 성장조건 모델(Photosynthetically Active Radiation, PAR 기반 모델)을 결합한 통합 시뮬레이션(Integrated Simulation)을 수행하였다.

시뮬레이션의 목적은 동일한 농지 조건에서 태양광 발전 효율, 농작물 성장조건 반응, LUE를 동시에 분석하여 최적의 Agro–PV 설계 조건을 도출하는 것이다.

시뮬레이션 지역은 충청남도 서부 지역을 기준으로 하였으며, 기상청의 최근자료를 활용하여 월평균 일사량(4.15 kWh/m²·day), 기온(℃), 강수량(mm)을 자료로 활용하였다.

이 지역은 전·답의 농업지대로 당진의 경우 쌀 생산량이 1위인 지역이다. 일사량과 기온 변동성이 상대적으로 안정적이며, 국내 Agro–PV 적용에 지역적으로 환경 측면에서 적합한 특성을 보인다. 사용한 모듈은 단결정 태양광 모듈을 사용하였으며, 정격 효율은 21%, 설치 경사각은 25°, 모듈간 간격은 5m, 농작물 재배 토지에서 3.5m로 설정하였다. 이 값은 농업 재배 공간 확보와 태양광 발전 효율 유지를 고려한 이상적인 기준치이다. 투광률(Transmittance Ratio, T_r)은 30%, 40%, 50%의 3가지 조건으로 구분하여, 모듈의 차폐가 농작물 성장 조건과 발전량에 미치는 상호간 영향을 분석하였다. 농작물 모델은 벼(Oryza Sativa), 보리(Hordeum vulgare), 상추(Lactuca Sativa)를 대상으로 하였으며 인삼의 경우 자료의 부족 및 다년생으로 자료에서 제외하였다. 벼와 보리는 광 포화형 농작물(High Light–Saturation Type)로, 일사량에 매우 민감하였으며, 상추의 경우는 낮은 광합성 농작물(Shade–Tolerant Crop)로 투광률 변화에 따른 성장 조건 비교에 적합하다.

각 농작물의 광합성 반응은 PAR(Photosynthetically Active Radiation)을 기반으로 진행되었으며, 농업 생산성은 수확률에 따른 변화율(Crop Yield Ratio, Y_r)로 표현하였다. 시뮬레이션은 각 조건에 대해 월별 발전량 및 농작물 수확량을 산정하였으며, 두 결과를 통합하여 복합 생산지수(Combined Productivity Index, CPI) 및 복합 토지생산성(Land Equivalent Ratio, LER)을 계산하였다.

LER $\ge$ 1.0일 경우 Agro–PV 시스템을 단독으로 진행하였을 경우(농업 또는 태양광)에 비해 토지이용 효율이 향상된 것을 볼 수 있다. 본 시뮬레이션의 결과는 Agro–PV 시스템의 기하학적 변수(간격·기울기·높이)와 환경 변수(일사량·기온·농작물 특성) 간의 상호작용을 정량적으로 해석할 수 있도록 구성되었으며, 이를 통해 Agro–PV 시스템의 최적 설계 기준(Optimal Design Criteria)을 도출하는 데 활용되었다.

또한 본 연구에서 구축한 통합 모형화 프레임워크는 향후 지역별 Agro–PV 설계 및 정책 수립에 활용될 수 있는 데이터 기반의 분석 도구(Data–Driven Modeling Tool)로 확장 가능성을 갖는다.

4.2 전력 생산 효율 분석

그림 4는 투광률 변화에 따른 연간 발전량 변화를 나타낸 것이다. 투광률(T_r) 30% 조건에서의 연간 발전량은 약 1,080 kWh kW⁻¹ yr⁻¹이며, 투광률(T_r) 50% 조건에서는 약 1,240 kWh kW⁻¹ yr⁻¹로 증가하여, 모듈 간 투광률이 높을수록 발전 효율이 개선되는 경향을 보였다. 그러나 경사각 25° 이상에서는 태양광 입사각의 한계로 인한 일사량 포집 감소가 관찰되었다.

분석 결과, Agro-PV 시스템의 발전 효율은 일반적인 독립형 태양광 시스템과 비교하여 약 60%에서 70% 수준으로 안정적으로 유지됨을 확인하였다.

그림 4. 투광률(%) 변화에 따른 연간 발전량

Fig. 4. Annual energy yield according to transmittance ratio (%)

4.3 농작물 성장조건 및 수확률 변화

농작물 성장 조건 시뮬레이션 결과, Agro–PV 환경에서 광합성의 감소는 직접적인 영향을 보였으나, 투광률 40% (T_r = 0.4) 조건에서 광포화점(Photosynthetic Saturation Point)에 근접하는 최적 성장 조건이 형성되었다.

벼의 경우 수확률에 따른 변화율(Crop Yield Ratio Y_r)은 독립형 대비 85%, 상추의 경우 80∼85% 수준으로 수확률을 보였으며, Agro–PV 시스템이 일정 수준의 투광률을 확보하면 농업 생산성에 큰 영향을 미치지 않음을 확인하였다. 이는 농작물의 광합성이 투광률 30% 이상에서 유지될 수 있음을 의미한다.

4.4 복합 생산지수(CPI) 평가

태양광 전력 및 농업 생산성을 통합 평가한 결과, LER은 투광률 40%(T_r =0.4) 조건에서 1.21∼1.36으로 가장 높게 나타났다 (그림 5). 이에 대응하는 CPI는 약 0.64 수준이다.

그림 5. 투광률(%) 변화에 따른 농작물 수확률 비율(Crop Yield Ratio)

Fig. 5. Crop yield ratio according to transmittance ratio (%)

이는 단일 이용 시스템(단독 농업 또는 단독 태양광)과 비교하여, 동일 면적에서 총 토지 이용 효율이 약 28.5% 증가함을 의미한다.

3.2절에서 제시한 투광률은 Agro–PV 시스템의 구조 설계에서 핵심 변수로 작용하며, 발전 효율과 농작물 수확률 간 균형점 형성에 직접적인 영향을 미친다. 이에 따라 투광률 30%, 40%, 50% 조건에서의 발전량, 농업 생산성 및 통합지수를 비교·정리하였다.

표 2에서 확인할 수 있듯이, 투광률 40% 조건에서 발전 성능과 농업 생산성 간의 균형이 형성되며, 통합지수 또한 가장 안정적인 범위를 보인다.

4.5 결과 해석 및 논의

본 연구의 시뮬레이션은 Agro-PV 시스템이 태양광 에너지와 농업 생산성에 균형적인 관계를 보였으며, 토지생산성 향상(Land Productivity Enhancement)을 실현할 수 있음을 확인하였다.

특히, 투광률 40% 조건에서는 전력 생산 효율과 농작물 성장 조건의 효율 간 균형적인 지점이 형성되었다. 따라서 투광률 40% 조건은 Agro-PV 시스템의 태양광에너지와 농업생산의 최적화에 따른 최적화 설계의 기준점으로 적용되었다. 투광률이 낮은 구간(T_r = 0.3)에서는 모듈 차폐 효과로 인해 농작물의 광합성 반응률(Photosynthetic Rate)이 감소하여 농업 생산성이 저하되었으며, 투광률이 높은 구간(T_r = 0.5)에서는 농작물의 성장 조건은 다소 향상됐으나 태양광의 경우 입사각에 따른 발전량 손실로 효율이 감소하였다. 결과적으로 표 2 기준으로, Agro–PV의 발전 성능비율은 0.60–0.70, 수확률 비율은 0.50–0.85 범위를 보였으며, 투광률 40% 조건에서 LER은 1.21–1.36(대표 1.285)으로 토지 생산성이 향상됨을 확인하였다. 이에 대응하는 CPI는 약 0.64 수준이다.

종합적으로, Agro–PV 시스템은 단일 이용 시스템(단독 농업 또는 단독 태양광) 대비 총 토지 생산성을 약 28.5% 증가시키는 효과를 보였다. 이러한 결과는 태양광 에너지와 농업의 복합 시스템(Energy–Agriculture Coupled System)이 태양광의 효율 향상만을 위한 것이 아니라 토지의 다목적 활용(Multi–functional Land Use)이 지역 측면에서도 정량적 분석 결과를 통해 실현 가능성이 확인되었다.

특히 Agro–PV의 구조적 변수(모듈 간격·경사각·높이)와 환경적 변수(일사량·기온·투광률)가 상호작용하며 전력 생산성과 농작물 성장 조건 간 비선형적인 관계(Nonlinear Interaction)의 실현 가능성이 정량적으로 확인되었다. 따라서 Agro–PV 시스템의 효율적인 최적화 설계를 위해서는 고정형(Fixed–Type) 구조보다는 계절별 일사량 변화에 따른 가변형(Adjustable–Type) 모듈 제어 기술이 필요하다. 그러나 비용적인 측면에서 해결한 문제가 존재한다^[8].

또한 Agro–PV 시스템은 지역별 날씨에 따른 조건(Local Climate Conditions)에 따라 변동하는 최적의 설계가 필요함을 보여준다.

본 연구에서 사용된 충남 서부 지역은 중위도 해양성 기후대로 일사량과 기온의 계절 변동이 완만하지만, 고위도 지역 또는 습윤 지역에서는 투광률과 모듈 간격의 상호 영향이 크기 때문에 날씨에 따른 최적의 설계(Local Adaptive Design)가 필요함을 보여준다. 이는 향후 연구에서는 날씨에 따른 변화와 농작물의 종류별 성장조건 계수(Crop Growth Coefficients)를 반영한 확장형 모형화(Extended Agro–PV Model) 구축이 필요하다. 기술적인 관점에서 Agro–PV 시스템은 에너지 자립형 농업시설 기반(Energy Self–Sufficient Agriculture)을 구축하는데 유리한 특성을 보이며, 특히 농촌형 마이크로 그리드(Rural Microgrid)의 구성요소로 통합할 때 에너지의 공급 안정성(Energy Supply Stability)과 농업 생산에서 발생한 온실가스를 줄이는(Carbon Mitigation) 동시에 확보할 수도 있다. 또한 Agro–PV 시스템의 도입은 농가의 소득을 다각화(Farm Income Diversification)함으로써 지역 경제 활성화(Local Economic Vitalization)를 유도할 수 있다^[34]. 본 연구에서 제시한 통합 분석 프레임워크와 복합 생산지수(CPI)는 향후 Agro–PV 실증단지의 성과를 평가하기 위한 정량적 지표로 활용될 수 있다. 특히 발전량, 농작물 수확량, 투광률, 모듈 배치 조건 등 실증단지에서 일반적으로 확보 가능한 기초 데이터를 활용하여 CPI를 산정할 수 있어, 추가적인 복잡한 계측 장비 없이도 현장 적용이 가능하다.

또한 CPI와 토지 등가 비율(Land Equivalent Ratio, LER) 지표는 Agro–PV 시스템이 단일 농업 또는 단독 태양광 대비 토지 이용 효율 측면에서 갖는 상대적 성과를 직관적으로 제시할 수 있어, 향후 실증사업 평가, 제도 설계, 정책 지원 기준 마련을 위한 기초 지표로 활용될 수 있다.

이는 Agro–PV 시스템의 확산 과정에서 요구되는 객관적 성과 검증과 정책적 의사결정을 지원하는 분석 도구로서 의미를 갖는다. 그러나 현재 국내의 Agro–PV 실증사업은 대부분 소규모 단일 시범단지로 운영되고 있어 경제성 검증과 장기 모니터링 데이터가 부족한 실정이다. 따라서 향후 정부 차원의 장기 실증 연구(Long–term Pilot Projects)와 태양광 에너지와 농업 생산의 복합 산업화 모델(Agro–Energy Industrialization Model) 구축이 필요하다.

이는 Agro–PV 시스템이 단순한 기술적 실험 단계를 넘어, 탄소중립(Carbon Neutrality) 및 지속 가능한 농촌 에너지 체계(Sustainable Rural Energy Transition)의 핵심적인 수단으로 자리매김하는 데 필요한 기반이 될 것이다.

본 연구의 결과는 Agro–PV 시스템의 기술적 향상, 토지의 이용 효율 증대, 식량 생산의 안정성을 정량적으로 분석하였으며, 향후 연구에서는 실증단지 기반의 장기적인 데이터 관측(Long–Term Monitoring)과 다양한 농작물의 연구를 활용한 자료 기반의 통합 평가 모델(Advanced Agro–PV Optimization Model)의 개발연구가 필요하다.