1. 서 론

파리 기후협약이 2015년 합의된 이후 온실가스 감축을 위한 노력이 국가별로 진행 중이며 2019년 기준으로 국내 태양광 발전설비는 9.3GW 규모로 신재생에너지 전체 발전용량의 30%에 해당하여 신재생 에너지원 중 가장 비중이 큰 발전량이며 증가 속도 또한 가장 크다. 그러나 이러한 태양광 발전시스템의 구성요소 중 태양광 모듈 고장이 발생하거나 또는 제조과정에서 부산물 등이 발생하여 이를 폐기하는 과정에서 환경 오염원이 배출되고 있다. 그림 1은 국내 태양광시스템의 연도별 신규설치량을 타나낸다. 국내에서는 태양광시스템의 신규 설치량에 비례하여 2025년을 전후로 폐 태양광 모듈이 집중적으로 발생하기 시작할 것으로 예상된다⁽¹⁾.

현재 세계 각국에서는 이러한 오염 요소를 최소화하기 위해 폐 태양광 모듈을 재생하여 사용하기 위한 연구 활동 등이 지속적으로 진행 중에 있다. 2020년 국제전기기술위원회인 IEC에서도 재생 모듈의 재사용 기준 등에 대한 회의가 개최 되었으며 대부분 유럽 국가 중심으로 이러한 연구가 진행되고 있는 상황이다.

그러나 현재 국내에서는 폐 모듈을 재생한 재생 모듈에 대한 상업적 발전 가치가 높지 않고 이러한 태양광 모듈의 재활용 및 재사용 시스템이 미흡하여 한국에너지공단에서는 태양광사업실을 신설하여 2021년 운용 예정인 진천태양광재활용센터를 통해 폐 태양광모듈의 처리방안 및 재활용 방안 등에 대한 제도적 장치를 마련하기 위해 노력하고 있다.

Fig. 1. Amount of new installations of solar power system in Korea

현재 재활용 처리 용량은 2023년 기준 발생 폐 태양광 모듈의 약 30%(발생 28,000톤, 처리 9,700톤) 정도의 수준으로, 재활용 외에 사용 가능 모듈의 재사용 등의 기준 제정이 필요하며 관련 시스템 도입을 통한 재사용 가능 모듈의 폐기 연한을 연장할 수 있는 방안도 연구 되어야 한다.

그림 2는 연도별 국내 태양광 모듈의 폐기 예측량을 나타낸다. 그림과 같이 국내 폐 모듈 배출 예측량은 2020년 6.2MW에 해당하는 618톤을 시작으로 2023년부터 급격히 증가하여 연간 1만2690톤, 2030년 8만7124톤, 2045년 155만 3595톤까지 기하급수적으로 증가할 것으로 예상된다⁽²⁾.

Fig. 2. Estimated amount of domestic disposed PV module

이러한 폐 모듈의 재활용 및 재사용에 대한 제도적 시스템이 절실한 상황에서 소비자 혹은 시스템 주체들에게 재사용 모듈에 대한 발전 성능 특성의 예측값 제시는 반드시 필요한 부분이다. 현재 발전성능 도출을 위한 태양광 모듈 및 시스템의 발전량 측정방법은 환경요소를 고려한 조건과 STC(Standard Test Condition)조건으로 분류되며 발전량 예측 방법으로는 특정 환경에 대한 발전량 예측을 위한 기상 정보 등을 활용한 알고리즘이 보편화 되어 있다. 또한 이러한 예측 알고리즘은 국가 및 지역에 관계없이 유사한 변수를 가진 상관식을 사용하지만 그 지역의 기후 조건에 최적화 할 수 있는 보정 계수 등을 성능 데이터를 통해 도출하고 이를 상관식 및 알고리즘에 적용하는 것이 핵심 기술이 될 수 있다⁽³⁾.

본 논문에서는 모듈의 재사용에 대한 기준 수립을 위하여 특정 고장 즉, 발전성능이 측정 가능하고 정형화된 고장을 모의하였으며 모듈의 재생율을 높일 수 있는 고장을 선정하였다. 이에 재사용 가능 여부 판단을 위한 발전성능의 변화율 분석을 통해 재생 모듈에 대한 보정계수를 도출하여 재생 모듈에 대한 발전량 예측에 적용할 수 있는 기초를 제공하였다.

그림 3은 재생 모듈에 대한 보정계수 산정을 위한 순서를 나타낸다. 총 50매의 샘플을 고장 시점별로 10매씩 5개의 샘플 군으로 분류하였다. 이를 통해 STC조건에서의 재생 모듈의 발전량을 예측하기 위한 보정계수를 고장 시점별로 도출하여 재생 모듈의 발전성능 평가를 위한 기초자료로 활용하였다⁽⁴⁾. 현재 예상되는 기하급수적 폐 모듈의 증가에 대응하여, 사용연한 연장을 통한 재사용 모듈의 비율을 확대하기 위해서는 높은 빈도의 고장형태에 대한 연구가 지속적으로 진행되어야 한다.

Fig. 3. Procedure of Determination of Regenerated Correction factor

2. 샘플 선정 및 고장 모의

재생보정계수 도출을 위하여 국내외 시장에서 가장 생산량 및 설치량이 많은 결정질계 실리콘 모듈 50매를 선정하였다. 표 1은 선정항 모듈의 평균 초기 발전특성을 나타낸다. 발전성능 측정은 총 50매의 샘플링 모듈에 대해 STC조건에서 초기 성능을 측정하였다.

초기값이 결과에 미치는 영향을 최소화하기 위해 전압, 전류, 전력에 대한 초기 편차가 1.5% 미만인 샘플들로 구성하였다. ,샘플링 된 동일모델 태양광 모듈 50매에 대한 초기 발전특성은 샘플별 각 요소의 최대, 최소값의 비율이 출력전력 P$_{max}$의 경우 1.3%, 동작전압 V$_{mp}$는 1.4%, 동작전류 I$_{mp}$는 0.7%로 안정적인 초기특성을 유지하는 샘플을 선정하였다.

고장 시점을 초기, 100사이클, 200사이클, 300사이클 후 고장을 가정하여 각 10매씩의 초기출력을 측정하고 해당 온도 사이클 시험 후 동일고장 모의를 통한 발전특성을 분석하였다. 이를 통하여 모듈의 고장 시기별 재생 모듈의 발전특성을 각각 분석하고 비고장 모듈의 발전특성과 비교하여 재생 보정계수를 도출하였다. 이러한 재생 보정계수는 향후 재생 모듈의 고장시기별 발전량 예측 알고리즘에 기초 자료로 활용 가능하다.

현재 태양광 모듈의 관리부실 혹은 설치 부주의로 인한 유리 파손 고장사례가 고장의 많은 비중을 차지하는 것으로 조사되어 본 논문에서는 재생 모듈에 대한 발전량 예측에 사용될 태양전지 모듈의 고장유형으로 실리콘계 결정질 모듈의 고장 유형 중 설치부주의, 우박, 기계적 하중 혹은 풍압 등에 의한 고장 및 고장 후 발전특성을 측정할 수 있는 고장인 전면 glass 파손으로 한정하였다.

본 논문에서는 KS C 8577에 정의된 기계적 충격에 의한 전면 glass파손을 모의 하였으며 일관성 있는 고장유형 모의를 위해 구슬낙하시험기를 이용하여 1,040g의 강구를 1.97m 높이에서 20J의 충격에너지로 Impact hammer와 같은 순간 충격을 고장 시점별로 샘플링 된 각 10매에 적용하여 고장을 모의하였으며 온도 사이클 시험 중 각 목표 사이클 도달 시 동일한 고장을 모의하여 연구를 진행하였다. 일반적으로 전면 glass파손에 사용되는 재생 방법은 고분자 수지를 활용한 방법으로 접착력 및 투명도가 좋아 열점 등의 발생을 최소화 할 수 있기 때문이다. 일반적으로 에폭시 수지를 사용하여 전면이 파손된 폐 모듈을 재생하며 모듈 1개 재생에 사용되는 에폭시 수지는 주제와 경화제가 각각 120g, 40g을 혼합한 상용제품을 사용하였다.

태양광 시스템의 발전량 예측의 가장 기본적인 측정환경은 STC조건이 있다. IEC 표준에 제시된 태양전지 및 태양전지 모듈에 대한 표준 시험조건으로 해당 모듈의 성능을 측정하는 경우 조사되는 빛의 스텍트럼은 AM(Air Mass, 대기질량지수)1.5, 빛의 조사강도는 1000W/m2, 측정 시 모듈의 표면온도는 25℃가 되는 표준 측정 조건을 말한다⁽⁵⁾.

IEC61215-2표준에서는 IEC60904-9의 요구사항을 만족하는 Class BBA 혹은 그 이상의 성능을 가지고 있는 태양광 시뮬레이터를 사용하도록 규정되어 있다. 이러한 시뮬레이터 등급은 표 2와 같은 스펙트럼(Spectral match), 균일도(Non-unifor- mity), 불안정도(Temporal instability) 의 3가지 기준에 의해 분류되며 본 논문을 위해 사용한 시뮬레이터는 IEC60904-9에 제시된 등급 중 A+A+A+ 등급의 장비를 사용하여 측정 신뢰도를 확보하였다⁽⁶⁾. 이러한 표준 측정 조건은 다양한 발전성능을 가지는 태양전지 모듈을 단일 기준으로 평가하기 위하여 제안된 측정 조건이다.

본 논문에서는 재생 모듈에 대한 성능을 STC조건에서 분석하여 재생 보정계수를 산정하는 방법을 제시한다. 이를 통해 궁극적으로 재생 모듈에 대한 발전량을 예측하는 방법을 제시하기 위함이다.

3. 장기열화시험 및 발전량 측정

3.1 재생 보정계수 산정을 위한 장기열화 시험

기존에 설치된 국내 태양광 모듈의 설치연도별 기대 보증수명은 표 3과 같다⁽¹⁾. 2000년까지는 기대수명 15년인 모듈 비율이 40%로 가장 많고 현재는 30년 이상 되는 모듈의 비중이 가장 높지만 본 논문의 경우 설치 년도를 2000년 초반을 기준으로 가장 비율이 높은 평균 기대수명인 20년을 기준으로 장기열화 모델을 선정하였다.

Table 3. Expected warranty life by year of installation for PV module

설치년도	기대 보증수명_(단위 : 년, %)
	15	20	25	30	계
~2000	40	30	25	5	100
2001~2010	35	30	25	10	100
2011~2020	15	30	25	30	100
2021~	5	30	25	40	100

고장에 의한 발전 성능 특성의 변화를 측정하기 위해 국내 기후에 맞는 장기열화 시험 모델을 선정하여 특성을 평가해야 한다. 실리콘계 태양광 모듈의 신뢰성 및 안전성을 평가하는 국제 표준은 IEC61251-1로 평가에 대한 요구사항이며, IEC61215-2는 평가절차에 대해 세부적으로 기술하였다.

해당 표준에서는 온습도 복합시험, 고온저온 사이클링 시험 등 가속수명 및 가속스트레스 개념을 샘플별로 적용하여 전 세계적인 기후의 대표 환경 열화모델에 적용하여 해당 시험을 적용 후 출력 변화율을 비교하여 발전 성능을 검증하고 있다.

일반적으로 가속시험(High Acceleration Life Time test)은 짧은 시간 내에 수명에 대한 사항들을 취득하며 고장 및 설계 단점보완, 검증시간 단축을 하는 방법으로 일정, 계단, 점진적 스트레스 등을 인가하는 방법 등이 활용되고 있다. 이러한 가속시험에는 가속 수명시험(Accelerated Life Testing:ALT)과 가속 스트레스시험(Accelerated Stress Testing:AST)이 있으며 이들 각각의 시험은 특정 사용 환경에서의 수명 추정, 설계개선, 동작한계 평가 등에 사용되고 있다^(7,8).

결정질 실리콘 태양전지 모듈에 대한 수명 및 설계적합성, 형식승인에 대한 요구사항 표준인 IEC61215의 경우 각 샘플 모듈별로 고온고습, 온도 사이클, 습도 동결 시험 등의 환경시험이 실시되고 있으며 이 중 온도 사이클 200시험의 경우 -40℃~85℃의 온도조건의 1주기를 6시간으로 설정하고 200주기 시험 후 해당 태양전지 모듈의 발전성능, 전기적 성능 등을 평가하여 기후조건 상 우리나라의 4계절의 기후를 모의 하는 시험으로 가장 적합한 가속시험이라 할 수 있다. 온도 사이클 200시험의 경우 온도 조건이 연교차가 크고 계절의 변화가 뚜렷한 기후조건에 적합하며 모듈 수명 10년에 해당하는 장기열화 모델이다^(9,10). 본 연구를 위해 태양광 모듈 수명 최소 20년에 해당하는 장기열화가 필요하기 때문에 온도 사이클 400시험을 실시하여 발전량 예측을 위한 시험을 장기열화 시험모델로 선정하여 수행하였다. 그림 4는 이와 같은 대표적인 대표 장기열화 시험모델에 대한 시간, 온도, 전류조건을 표현하고 있다.

Fig. 4. Long-term degradation test model(TC 400)

3.2 고장 시점별 발전량 측정

본 논문에서는 샘플링된 결정질 실리콘계 샘플 모듈 50매에 대해 전면 유리 파손 고장 모의 및 재생된 모듈에 대해 20년 수명 주기와 일치하는 400사이클에 대한 온도 사이클 시험을 실시하여 발전 특성을 분석하였다.

Fig. 5. Failure simulation pattern during 400 temperature cycle test

그림 5는 고장 모의 패턴으로 비고장, 초기 및 100사이클 단위로 400사이클까지의 고장 시점 등을 나타낸다.

모듈의 각 고장 시점별 발전 특성은 100사이클 단위로 측정하였으며 측정된 전압, 전류, 전력은 표 4, 표 5에 나타내었다. 고장 및 재생 후 출력 전력의 특성 변화는 전류 특성 패턴과 유사함을 알 수 있고 이는 재생 모듈의 초기 발전특성의 경우 전면 유리에 대한 수광 효율 저하로 인한 전류 감소에 기인함을 알 수 있다.

Table 4. Mean value of measured current[A] of each sample group by failure point

사이클 샘플군	초기	100	200	300	400
A.1~A.10	9.38	9.34	9.28	9.21	9.12
B.1~B.10	9.38	8.34	7.83	7.34	6.73
C.1~C.10	9.37	9.33	8.35	7.86	7.37
D.1~D.10	9.38	9.32	9.27	8.39	8.12
E.1~E.10	9.37	9.32	9.27	9.22	8.38

Table 5. Mean value of measured power[W] of each sample group by failure point

사이클 샘플군	초기	100	200	300	400
A.1~A.10	395.0	388.0	383.9	380.4	375.7
B.1~B.10	396.3	350.9	326.7	294.8	242.6
C.1~C.10	396.4	388.5	345.5	323.3	291.4
D.1~D.10	395.7	388.1	384.7	334.8	322.4
E.1~E.10	395.8	386.9	384.3	381.7	338.4

4. 재생 보정계수 산정

그림 6은 재생 모듈에 대한 보정계수를 산정하는 절차를 나타낸다. 온도 사이클 400시험 후 도출된 데이터를 활용하여 각 고장시점별 모듈의 발전특성 변화율을 산정할 수 있다. 본 논문에서 제시하고자 하는 초기값을 기준으로 한 재생 보정계수의 경우 일반적으로 사용하는 열화계수와의 관계는 식(2)와 같이 표현되며 [Z]의 경우 1차 보정계수로 표현한다. 또한 이러한 [Z]값을 이용하여 비고장 모듈의 1차 보정계수를 기준으로 최종 모듈의 재생 보정계수[R]값을 도출할 수 있다.

Fig. 6. Procedure for regenerated correction factor

일반 비고장 모듈의 경우 열화율이 연간 1% 내외인 것을 감안하면 전면 유리 고장 후 가혹한 기후 환경에 노출되는 경우 200사이클 이후 발전특성 변화가 현저하게 저하되는 것을 알 수 있다.

각 고장 시점별 이후 진행된 온도 사이클 시험의 동일 열화 기간을 가지는 구간을 선택하여 고장 후 100 사이클(5년), 200사이클(10년), 300사이클(15년), 400사이클(20년) 후의 단계별 재생 보정계수를 도출하고 해당 기간 계수의 평균값을 최종 고장 후 열화 기간별 재생 보정계수로 산정하였다. 이를 통하여 400시험의 종료 시점까지 열화 진행을 통해 표 6, 표 7과 같은 전력, 전류에 대한 발전특성의 평균값을 활용하여 최종 재생 보정계수를 도출하였다.

해당 보정계수 산정 시 최종 출력의 변화는 전류의 변화량과 같은 패턴을 보이며 전압의 일부 감소 영향으로 전류 재생 보정계수보다 작은 값을 가지는 것을 알 수 있다.

본 연구에서 도출된 재생 보정계수를 통해 재생 모듈을 사용한 태양광 발전 시스템의 발전량을 기존 발전량 예측식에 적용하여 예측할 수 있을 것이다. 현재 발전특성 보증기준 및 기간의 경우 국, 내외 대부분의 제조사는 표에서 제시한 바와 같이 최소 20년, 80%를 적용하고 있다. 이는 비고장 모듈의 경우도 해마다 1%씩 발전특성이 열화에 의한 감소 특성을 가진다는 것으로 의미한다.

5. 결론 및 향후연구

본 논문에서는 태양광 재생 모듈 사용 활성화를 위한 성능 기준 제정 및 향후 경제성 분석, 수명 예측 등을 위해 가장 기본적 요소인 발전량 예측을 위한 재생 보정계수를 도출하였다. 첫 번째 단계로 고장의 많은 유형을 차지하는 전면 glass파손에 대한 고장 시점별 발전특성 분석을 통하여 전류의 감소에 따른 발전 전력이 감소됨을 확인할 수 있었다. 또한 폐 모듈에 대한 대표 고장유형을 온도 사이클을 통하여 각 고장 시기별로 4가지로 구분하여 모의하고 우리나라의 기후환경의 20년을 모의할 수 있는 대표 장기열화 시험인 온도 사이클 400시험을 통하여 재생 모듈에 대한 발전성능 측정을 위한 재생 보정계수를 도출하였다.

도출된 전력 재생 보정계수를 기존의 태양광 발전량 예측식에 적용하면 재생 모듈을 사용한 발전 시스템의 발전량을 예측할 수 있다. 또한 고장 및 재생 후 10년(고장 재생 후 100사이클) 동안은 정상 모듈의 성능 기준인 80%를 초과하는 발전 특성을 나타냄을 알 수 있다. 하지만 본 연구는 전면 유리 파손에 대해 한정된 결과로 향후 파손 유형에 따른 다양한 재생 보정계수에 대한 모델링을 통한 연구가 진행되어야 한다. 이를 통해 재생 모듈의 재사용을 활성화하고 재생 모듈 사용 시의 경제성 분석을 통한 다양한 재활용 방안을 마련하고 관련 시스템을 구축, 운용하여 자원의 효율적 활용을 위한 기초 연구를 추가적으로 진행해야 한다.