2.1 ESS 이용 신재생에너지 Normalizing의 개념

ESS는 생산된 잉여에너지를 원래 성질 그대로 또는 변환시켜 저장하고 필요할 때 사용할 수 있도록 공급하는 장치로 정의한다⁽²⁾. 최근 발전량이 수시로 변동하는 신재생에너지의 확산으로 에너지를 저장할 수 있는 ESS의 필요성이 증가하고 있다. ESS의 주요 용도는 크게 세 가지로 나눌 수 있으며 첫째로 신재생에너지 Normalizing과 이를 통한 피크시간 대응력 강화, 둘째로는 송/변전소의 주파수 조정, 마지막으로는 이익 극대화를 위한 ESS 최적 운영이 있다⁽²⁾. 우선, ESS의 신재생에너지 Normalizing 부분은 신재생에너지의 발전량을 Normalizing 함으로서 상대수요를 일정하게 유지하고, 피크시간 대응력을 높이는 것을 말한다. 즉, 신재생에너지의 출력 변동에 따른 전력계통의 불안정을 완화하는데 ESS를 활용할 수 있다. 둘째로, 송/변전소의 주파수 조정은 보통 송/변전소에서는 전기의 주파수가 실시간으로 변하는 것을 허용 범위 이내로 조정하는 데에 전력을 소모하고 있는데 이를 ESS를 통해 대체할 수 있다는 것을 의미한다. 마지막으로 이익 극대화를 위한 ESS 최적 운영 부분은 ESS를 통해 잉여에너지를 저장할 수 있게 되기 때문에 가격이 저렴할 때, 전기를 충전하고, 비쌀 때 방전하여 전기요금을 절감하거나 차익거래에 활용될 수 있다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 ESS의 신재생에너지의 Normalizing과 이를 통한 피크시간 대응력 강화 부분에 주안을 두고, 이에 따른 전력수요량의 변화에 초점을 맞추었다. 신재생에너지 발전량의 통제불가한 변동성으로 인해 상대수요 또한 불규칙한 변동을 야기하여 전력계통의 안정성이 낮아지게 되고, ESS를 활용하여 발전량을 저장함으로써 상대수요를 일정한 수준으로 유지할 수 있게 된다. 즉, ESS를 활용하면 신재생에너지 발전량을 Normalizing 함으로써 상대수요를 일정하게 유지하고, 전력계통의 안정성을 확보할 수 있게 된다.

2.2 ESS 이용 신재생에너지 Normalizing이 전력수요량 미치는 영향

ESS의 Normalizing이 전력수요량에 미치는 영향을 파악하기 위해서 먼저 ESS의 필요용량을 가정하여야 한다. 이를 위해 최근 신재생에너지 발전을 대폭적으로 확대하면서 Normalizing을 위해 ESS 선진국인 독일의 기준을 참고하였다⁽³⁾. 독일 정부는 2030년까지 신재생에너지의 발전비중을 2030년에 예상되는 전체 전력량 610,832GWh의 50%인 305,416GWh까지 확대할 계획이다⁽⁴⁾. 한편, 국제전기기술위원회(International Electrotechnical Commission)에 따르면 독일의 신재생에너지 발전량을 달성하기 위해서는 2030년에 ESS 필요용량을 8,400GWh까지 확보하여야 한다고 밝혔다⁽⁵⁾. 이들 값을 이용해 신재생에너지의 발전량 대비 ESS 필요용량의 비중을 계산해보면 그 값은 2.75%(= 8,400GWh/305,416GWh)수준으로 나타난다. 이어서 앞서 산출한 독일의 기준을 ｢제 7차 전력수급기본계획｣과 ｢제 8차 전력수급기본계획｣에서 제시한 신재생에너지의 전력 발전량에 적용하면 아래 표 1, 표 2와 같이 ESS 필요용량을 산출할 수 있다. 즉, 신재생에너지 발전 비중 확대에 따라 ESS 필요용량은 2031년을 기준으로 4,582GWh으로써, ESS의 확보를 통해 이에 상응하는 만큼의 상대적 수요를 감소시킬 수 있을 것으로 전망할 수 있다.

2.3 피크시간 대응의 개념

피크시간이란 전력수요가 최대치에 이르는 시간을 말한다. 주로 하루 중 특정 시간 또는 계절에 의해 피크시간이 발생하며 전력의 수요치가 공급치를 넘어설 경우 대규모 정전사태 등의 문제가 발생할 위험이 있다. 그림 1은 미국 캘리포니아의 시간에 따른 전력 부하량 변화를 그린 그래프⁽⁶⁾로, Duck Curve 현상을 나타내고 있다. 그림을 보면 오후 3시 이후 약 3시간 동안 13,000MW까지 수요량이 급증하는 것을 확인할 수 있는데 이와 같이 일간 수요의 변동이 커질수록 기저발전기의 정지 및 재가동의 반복으로 운영비용이 증가할 수 있다. 또한 태양광 발전량의 급격한 증가로 부하가 급격히 감소하는 Duck Durve 구간에서는 필요보다 많은 전기가 공급되는 과잉발전의 가능성이 높아진다. 따라서 에너지 운용의 최적화를 위해 선제적으로 Duck Curve에 대응이 필요하다.

그림. 1. California Duck Curve

Fig. 1. California Duck Curve제목

Duck Curve에 대응할 수 있는 방안으로는 크게 예비율 확보, ESS활용 두 가지가 있다. 첫 번째, 피크수요에 대응을 위해 예비율을 확보하는 방안이다. 표 3은 국가별 신재생에너지 발전비중과 설비예비율, 전력 수출 및 입량을 정리한 것으로^(7)(8)(9), 현재 우리나라의 설비예비율이 24.6%로 미국, 일본에 비해 낮은 값을 보인다.

두 번째로 Duck Curve의 부하가 증가하는 구간에서 출력안정성을 확보하기 위해 ESS를 활용하는 방안이다. 실제로 캘리포니아 계통 운영기구에서는 Duck Curve 현상 심화에 대응하기 위해 캘리포니아 주내의 3대 전력 사에 총 1,325MW 규모의 ESS 조달 의무화를 요구하고 있으며(AB 2514), 기타 전기 서비스 제공업체에게는 2020년 피크수요의 1% 용량만큼을 ESS로 설치하도록 하고 있다⁽¹⁰⁾.

2012년 집계된 통계⁽¹¹⁾에 따르면 우리나라 역시 일간 또는 월간 신재생에너지 발전량의 변동 폭이 크게 나타난다. 그림 2는 2012년 모니터링 대상 장비에 대해 3월 ~ 9월 중 4 ~ 5일을 무작위로 선정하여 발전량 변동을 파악한 것으로, 동일 설비 임에도 불구하고, 하루 사이 발전량 변동이 1,534MWh로 약 53.4%의 차이를 보였다.

그림. 2. 일별 신재생에너지 발전량(모니터링 대상)

Fig. 2. Daily new renewable energy generation

이러한 상황에서 2030년 신재생에너지의 발전비중이 전체전력의 20%로 증가할 경우, 전력공급의 변동 폭은 더욱 불안정해 질 것으로 전망된다. 따라서 전력 공급의 안정성을 확보하기 위해 신재생에너지 발전량의 일부를 저장하여 활용하는 방안이 필요하다.

2.4 피크시간 대응이 전력수요량에 미치는 영향

ESS의 피크시간 대응이 전력수요량에 미치는 영향을 분석하기 위해 이미 ESS 설치 기준을 마련한 미국 캘리포니아와 영국을 기준으로 참고하여 피크수요 대응에 필요한 ESS 출력량을 산정하였다. 캘리포니아는 13.2%의 미국에서 가장 높은 태양에너지 발전 비중을 가진 곳으로 현재 Duck Curve 현상이 빠르게 확산되고 있다. 앞서 말한 바와 같이, 캘리포니아 주정부는 2010년 세계 최초로 주 내 3대 발전회사에게 1,325MW ESS 설치를 의무화(AB 2514) 및 2016년 추가로 500MW의 ESS 설치 의무(AB 2868)를 추가로 부여하였는데 이는 2020년 예상 피크수요인 70,763MW의 2.6%에 상응한다^(10)(12)(13). 또한 그 외 전기 서비스 제공업체는 2020년 피크수요의 1%에 해당하는 ESS를 설치할 예정으로 이를 전체 전력에 대해 산정하면 2020년의 총 ESS 도입규모는 피크수요의 3.6%에 상응하는 값이다. 한편, 영국에서는 2020년까지 ESS 2,000MW(피크전력 수요의 3%)의 보급을 추진하고 있으며⁽¹⁴⁾, 피크시간에 대응하기 위해 필요한 ESS 출력량의 비중을 미국과 영국을 기준으로 각각 3.6%와 3%로 부과하여 도출하였다. 그 결과 표 4와 같으며, 2031년 피크시간에 대응하기 위해 확보해야 할 ESS의 전력은 3,481MW에서 4,177MW인 것으로 추정한다.

3.1 지능형 송배전이 전력수요에 미치는 영향

지능형 송배전 분야가 전력수요량에 미치는 영향부분은 송배전 손실률의 개선이 전력량 변화에 미치는 변화를 추정하여 파악하였다. 이를 산출하기 위한 식은 다음과 같다.

여기서 소내전력률의 CAGR(Compound Annual Growth Rate, 연평균성장률)은 한국전력통계의 2010 ~ 2017년까지의 소내전력률을 기준으로 산출하였다⁽¹⁷⁾. 또한 스마트그리드 적용 후 송배전 손실률은 한국전력공사에서 발표한 중장기 송배전 손실률 목표 기준⁽¹⁸⁾을 2018년에서 2031년까지 CAGR 계산을 통해 추정하였다. 더불어 스마트그리드 적용 전 손실률은 2016년도의 송배전 손실률을 투입하였으며, 연간 송전단 발전전력량은 2010년부터 2017년까지의 발전전력량을 CAGR로 산출하여 계산하였다⁽¹⁷⁾. 그 결과, 스마트그리드를 통한 지능형 송배전 적용은 기존 대비 2031년 약 490GWh 전력량 만큼을 감소시켜, 상대적 전력수요의 절감이 가능한 것으로 나타났다. 해당 수치는 아래 표 5와 같다.

3.2 지능형 소비자가 전력수요량에 미치는 영향

스마트그리드의 기술 중 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 기술은 양방형 통신망을 이용하여 전력 소비자가 실시간으로 전력 사용량의 확인이 가능하도록 하여 자발적인 수요 반응을 이끌어 내 전력을 절감하도록 한다. 따라서 스마트그리드를 통한 지능형 소비자 분야가 전력수요량에 미치는 영향은 대표 기술인 AMI를 적용함으로써 변하는 전력수요량으로 추정하였다. 단, AMI 기술의 경우 주거지 소비자가 직접적으로 활용하는 기술이므로 가정용에 범위를 한정하여 HEMS(Home Energy Management System) 보급률을 반영하여 추정하였다. 상업용/산업용의 경우 BEMS(Building Energy Management System)와 FEMS (Factory Energy Management System)은 ESS에 따른 효과로 판단하여 제외한다. 지능형 소비자 분야의 총 전력 변화량을 구하기 위한 식은 아래와 같다.

이 때, 가정용 연간 소비 전력량은 가구당 전력 소비량에 가구 수를 곱하여 추정하였다. 또한 현재 AMI의 보급률 추세 기준으로는 2022년 100% 보급 예상을 기준으로 하고, 한국전력의 AMI 목표 보급률 기준은 2020년 100% 보급을 기준으로 하였다⁽¹⁹⁾. 한편, European Commission, DG Energy에서는 연간 1.7%의 전력절감이 가능하다고 발표한 바, 이를 글로벌 AMI 전력 절감 가능률로 가정하고⁽²⁰⁾, 이와 더불어 한국전력 AMI 전력 절감 가능률은 8개 지자체 SG 확산사업 인프라 구축 및 운영의 목표 기준치인 2.7%를 기준으로 하였다⁽²¹⁾. 이에 따라 지능형 소비자 분야의 전력 변화량을 2031년까지 전망한 자세한 결과는 표 6, 그림 3과 같다.

그림. 3. 지능형 소비자 분야 효과 분석

Fig. 3. The effect of analysis of intelligent consumer

3.3 지능형 전력서비스가 전력수요량에 미치는 영향

지능형 전력서비스가 전력수요량에 미치는 영향을 추정하기 위해 스마트그리드를 통해 발생하는 전력의 공급/수요 변화에 따른 전력 절감효과를 분석하여야 한다. 여기서 말하는 효과란 최대전력수요(피크 전력량) 변화량 및 공급/수요에 대한 직접적인 피드백을 통해 전력 사용 변화량이 바뀌는 정도를 의미한다.

지능형 전력서비스를 운영하기 위해서는 세 가지의 전제 사항이 필요하다. 먼저, 수요자의 실시간 전력량 확인을 위해서 AMI와 IHD(In Home Display)장비가 필수적이기 때문에 스마트그리드의 실현을 위해서는 해당 장비의 보급이 선제적으로 필요하다. 다음으로 시간대별 실시간 전력가격 시장이 형성되어야 수요자의 전력 수요량에 변화가 발생하기 때문에 실시간 전력거래 시장의 형성이 전제되어야 한다. 마지막으로 지능형 전력서비스는 전력가격 변화에 따라 실시간 수요 및 공급이 변화되기 때문에 현재의 중앙발전 형태에서는 즉각적인 대응이 어렵고 대신 분산전원 형태를 꾸려야 한다.

그러나 국내의 경우 분산형 전원 설비가 미흡한 단계이고, 중앙발전 형 전력거래시장이 완고히 자리 잡고 있어 2031년까지 해당 서비스 분야의 효과를 산출하는 데에는 현실적인 제약이 많다. 한편, 독일, 일본, 미국의 경우에는 소매시장 개방을 통해 약 10여 년 동안 지능형 전력서비스의 운영 노하우를 확보하였는데 국내의 경우는 지능형 전력서비스 분야의 운영이 한동안 어려울 것으로 전망한다.