김유섭
(Yoo-Seop Kim)
1iD
선희정
(Hee-Jeong Seon)
1iD
최영준
(Yeong-Jun Choi)
†iD
-
(Dept. of Electrical Engineering, Jeju University, Republic of Korea.)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
Renewable Energy, Curtailment, Sector Coupling, Power-to-X
1. 서 론
전 세계에서 기후변화에 관한 관심이 높아지면서 화석연료를 대체할 수 있는 재생에너지의 관심이 증가하고 있다[1]. 국내에서는 ‘RE3020’을 통해 2030년까지 발전 용량의 50GW 이상을 재생에너지로 보급하겠다는 목표를 발표했다[2,3]. 제주도는 안정적인 제주계통의 전력 공급을 위하여 육지로부터 HVDC #1, #2를 통해 전력을 공급받고 있지만, ‘RE3020’으로 제주지역 내에
수많은 재생에너지가 투입하게 됨에 따라 2015년을 시작으로 매년 전력 수요량에 비해 공급량이 넘쳐나는 출력제한 사례가 증가하고 있다[3-5].
재생에너지 변동성 문제에 대응하기 위해서는 에너지 저장 기술을 활용하여 잉여전력을 저장해 두었다가 전력이 부족할 때 사용하거나, 발전 부문에만 국한하지
않고 난방과 수송과 같은 다른 에너지 부문에 이를 활용하는 섹터커플링 기술이 있다[6]. 이는 발전 부문 외에도 난방, 수송과 같은 다른 에너지 부문에 효율적으로 에너지를 이용할 수 있어 재생에너지 변동성 대응 측면과 전력 계통 유연성
확보 측면에도 도움이 된다. 또한 재생에너지 잉여전력을 보일러와 히트펌프를 활용해 열에너지로 변환시킨 후 저장하면 기존 화석연료 활용에 비해 탄소
배출량이 저감 될 뿐만 아니라 에너지 효율도 높아진다[7].
정부는 2021년 ‘제1차 수소경제 이행 기본계획’을 발표하고 2030년까지 그린수소 25만 톤 생산, 수소 승용차 누적 생산량을 85만 대를 목표로
하고 있다[8]. 이는 수소 기반의 P2G를 수용할 수 있는 수소 생태계가 머지않은 시기에 구축되는 것을 의미한다. 제주도는 전기자동차 보급 확대 및 산업 육성을
위한 제4차 전기차 중장기(2022~2030) 종합계획을 수립하였으며, 전기자동차 관련 계획수립 및 향후 목표를 통해 도내 효율적인 전기차/충전기
운영을 목표로 하고 있다[9]. 제4차 전기차 중장기 종합계획에 따르면 21년 말 기준 전기차 등록 대수는 2만 5,427대로 전체 차량 대비 전기차 비중은 6.33%이며, 전기차
충전기는 1만9,840대이다[9]. 2030년까지 전기차 누적 보급목표 대수는 37만 7,000대, 전기차 비중은 75%로 제시했다[9]. 2025년 보조금 제도 종료 이후 전기차 가격 경쟁이 본격 시작되면서 가격 하락과 함께 시장 확산이 본격화되어 P2M 기반 산업이 확대될 것으로
예상된다. 산업통상자원부는 ‘30MW 청정수소 생산을 위한 기반 기술개발 및 실증사업’ 공모를 통해 2025년부터 2030년까지 3단계에 걸쳐 청정수소
생산기술을 확보하는 사업에 공모하였으며 다양한 섹터커플링 자원을 확보하여 안정적인 전력 공급을 목표로 하고 있다[10].
그림 1은 2030년 제주계통 전력 현황을 나타낸다. 신규 설치가 예상되는 설비는 태양광 발전 180MW(수망 태양광 발전소 100MW, 가시리 태양광 발전소
80MW), 육상풍력 65MW (어음 풍력 21MW, 북촌 서모 풍력 3MW, 보름왓 풍력 21MW, 동복 북촌 풍력 20MW), 해상풍력 637MW(탐라
해상풍력 72MW, 대정 해상풍력 100MW, 표선 하천 세화 해상풍력 135MW, 한동평대 해상풍력 105MW, 월정 행원 해상풍력 125MW,
한림 해상풍력 100MW)이다. 154kV 변전소는 한경 변전소(재생에너지 연계용), 과학 변전소(첨단2단지 전력 공급용)가 신규 설치 예정이며,
HVDC#3 연계선은 200MW(동제주 변환소)가 구축될 예정이다[10].
그림 1. 2030년 제주 전력 계통 설비현황
Fig. 1. Status of Jeju island facilities in 2030
표 1은 연도별 재생에너지 발전설비 목표 계획을 나타낸다[11]. 2030년 태양광 발전설비는 2022년 581MW에서 1,299MW로 718MW 증가하며, 풍력 발전설비(육상 및 해상포함)는 2022년 324MW에서
2,345MW로 2,021MW 늘어난다. 2022년 설비용량 대비 발전설비 증가율은 태양광 발전설비 123%, 풍력 발전설비가 624%로 풍력발전
설비의 비중이 상당히 큰 것으로 나타났다. 또한 2025~2029년 동안 매년 증설 총량의 10% 정도 보급하고 2030년에 나머지 40%를 건설하는
것으로 나타난다[11]. 이는 2029년 이후 2030년에 풍력발전 보급량이 상당한 비중을 차지하는 것을 의미하며, 출력제한의 상당 부분은 풍력발전에 의해 발생할 것임을
나타낸다.
표 1 연도별 재생에너지 발전설비 목표 계획
Table 1 Annual renewable energy power generation facility plan
|
|
태양광 발전설비 용량 [MW]
|
풍력 발전설비 용량
[MW]
|
|
2022
|
581
|
324
|
|
2023
|
641
|
453
|
|
2024
|
791
|
466
|
|
2025
|
924
|
651
|
|
2026
|
1,008
|
926
|
|
2027
|
1,081
|
1,111
|
|
2028
|
1,143
|
1,311
|
|
2029
|
1,204
|
1,511
|
|
2030
|
1,299
|
2,345
|
본 논문에서는 10차 전력수급기본계획에 명시된 재생에너지 발전설비 목표 계획을 기준으로 2030년 출력제한을 분석하였다. 태양광 및 풍력발전의 간헐적인
특성을 반영하기 위해 이용률과 발전설비 용량을 통해 발전량을 예측하였다. 1년 중 출력제한이 가장 많이 발생한 날을 Worst Case로 정의하여
분석을 수행하였다. 이를 위해 필수운전(Must-run) 발전기는 최소 운전을 통해 계통의 신뢰도를 보장하였으며, 순시변환이 가능하지 않은 HVDC#1,
#2는 최대 역송을 가정하였고 HVDC #3은 순시 운전을 적용하여 2030년 출력제한 전력량을 도출하였다. 이후 섹터커플링 수요자원을 활용하여 출력제한
상황을 분석하였다.
2. 2030년 출력제한 분석
2.1 태양광 및 풍력발전기의 이용률을 통한 발전량 예측
태양광 발전량은 아침부터 증가하기 시작하여 12~14시 사이에 최대치를 기록하고, 이후 서서히 감소하다가 태양이 사라진 저녁부터 발전량이 없는 주기적인
형태를 나타낸다. 풍력 발전량은 태양광 발전설비처럼 주기적인 발전 특성을 나타내지 않고, 바람의 방향과 세기에 따라 발전량이 달라진다. 태양광 발전설비가
큰 경우, 낮에 태양광 이외 발전원이 공급하는 전력량이 감소하게 되어 전력 시스템에 영향을 미친다. 풍력 발전설비도 마찬가지로 바람의 세기와 방향에
따라 발전량이 변동하는 특성이 있어서 바람이 불다가 갑자기 멈추면 발전량도 동시에 감소하는 현상이 발생해 전력 시스템에 영향을 미친다. 따라서 태양광
및 풍력 발전설비의 간헐적인 특성을 반영하기 위해서는 시간대별 이용률 특성을 파악하는 것이 중요하다[10].
태양광 발전기의 이용률은 21년 제주도 법정동별 태양광 발전설비의 시간대별 발전량 데이터를 활용하였으며, 시간대별 발전량과 발전설비 용량 값을 통해
이용률을 도출하였다. 육상풍력 발전설비의 시간대별 이용률은 제주 전체기준 풍력 발전설비의 발전량 데이터를 활용하였다. 현재 제주도 내에 운영되고 있는
해상풍력 발전설비는 탐라 해상풍력(30MW)이 유일하다. 해상풍력의 연평균 이용률을 도출하기 위해 탐라 해상풍력의 21년 발전량 데이터를 통해 해상풍력
이용률을 도출하였다.
2.2 필수운전(Must-run) 발전기 및 HVDC 운전 특성
재생에너지 확대를 목적으로 일반 발전기의 출력을 조정하는 방법이 있지만, 일반 발전기를 일정 수준 이상으로 정지하면 계통의 관성 감소, 간헐성 및
변동성 대응 자원 부족 등의 신뢰도 확보가 어려운 상황에 이를 수 있다[12]. 따라서 석탄, LNG 등 일반 발전기를 일정 수준 이상으로 운전하는 필수운전(Must-run) 발전기를 전력 수요량에 따라 적용하여 전력 계통의
신뢰도를 유지해야 한다.
표 2는 필수운전(Must-run) 발전기의 참여 현황을 나타낸다[11]. Worst Case를 산정하기 위해 필수운전(Must-run) 발전기는 최소 운전을 가정하여 출력제한을 최대로 수용한다고 가정하였다. 발전기의
최소 운전 대수는 전력 수요량이 500MW 이하 시 제주T/P#2, 제주T/P#3, 남제주T/P#1, 남제주T/P#2 순서로 4대 투입하였다. 전력
수요량이 500MW초과 600MW 이하 시 제주복합#1을 추가로 투입, 600MW 초과 900MW 이하 시 제주복합#2을 추가로 투입, 900MW
초과 시 한림복합CC 발전기를 추가로 투입하였다[12]. 전력 수요량은 10차 전력수급기본계획의 2030년 제주도 목표 수요 7,548GWh를 따른다고 가정하였다.
표 2 Must-run 참여 발전기 현황
Table 2 Must-run generator status
|
|
남제주T/P#1
|
남제주T/P#1
|
제주T/P
#2
|
제주T/P
#3
|
|
$P_{\max}$[MW]
|
103
|
103
|
79
|
79
|
|
$P_{\min}$[MW]
|
55
|
55
|
46
|
46
|
|
|
제주복합
#1
|
제주복합
#2
|
한림복합CC
|
|
|
$P_{\max}$[MW]
|
121
|
121
|
94
|
|
$P_{\min}$[MW]
|
81
|
81
|
68
|
HVDC#1의 공급능력은 150MW, HVDC#2의 공급능력은 250MW이며 신설될 예정인 전압형 HVDC#3는 200MW의 공급능력을 가지고 있다.
HVDC#1, #2는 순시 운전이 불가능하여 출력제한 계산 시 HVDC #1, #2는 각각 120MW, 240MW의 최대 역송을 가정하여 Worst
Case를 모의하였으며, HVDC #3는 상황에 따라 순시 운전을 하도록 하였다.
표 3은 분석된 2030년 태양광, 풍력 발전량 및 출력제한 전력량을 나타낸다. 태양광 발전량 1,822GWh, 육상풍력 발전량 607GWh, 해상풍력
발전량 5,421GWh가 발생하였다. 출력제한 전력량은 총 2,049GWh가 발생했으며 출력제한 전력량의 79%는 해상풍력으로부터 발생하였다. 출력제한은
최대 88시간 연속으로 발생하였다. 태양광 발전 증가 및 전력수요 감소에 따른 영향으로 출력제한이 가장 많이 발생한 달은 3월로 분석되었다.
표 3 2030년 태양광 풍력 발전량 및 출력제한 전력량
Table 3 Solar and wind power generation and curtailment in 2030
|
|
발전량
[GWh]
|
출력제한 전력량
[GWh]
|
합계
[GWh]
|
|
태양광
|
1,882
|
236
|
2,059
|
|
육상풍력
|
607
|
194
|
801
|
|
해상풍력
|
5,421
|
1,618
|
7,039
|
|
태양광, 풍력
|
7,850
|
2,049
|
9,899
|
표 4는 Worst Case의 시간대별 출력제한 전력량 및 ESS 충전량을 나타낸다. 여기서 Worst Case는 앞서 분석된 3월의 출력제한 전력량이
가장 많은 하루를 의미하며, Worst Case를 기준으로 출력제한 상황을 분석하였다. ESS 용량은 10차 전력수급기본계획에 명시된 30년 설비
예정 용량인 640MWh (160MW*4h)을 적용하였으며, 충전 시간은 출력제한 전력량이 가장 많은 시간대에 충전하도록 하였다[12].
표 4 Worst Case 출력제한 전력량 및 ESS 충전량
Table 4 Worst Case curtailment and ESS charging
|
|
출력제한 전력량
[MWh]
|
ESS 충전량
[MWh]
|
|
출력제한 전력량
[MWh]
|
ESS 충전량
[MWh]
|
|
00:00
|
-
|
-
|
12:00
|
1,922.1
|
160
|
|
01:00
|
226.1
|
-
|
13:00
|
1,775.8
|
160
|
|
02:00
|
479.9
|
-
|
14:00
|
1,945.6
|
-
|
|
03:00
|
396.2
|
-
|
15:00
|
1,775.2
|
-
|
|
04:00
|
331.2
|
-
|
16:00
|
1,524.1
|
-
|
|
05:00
|
695.9
|
-
|
17:00
|
1,200.3
|
-
|
|
06:00
|
910.8
|
-
|
18:00
|
835.9
|
-
|
|
07:00
|
1,061.3
|
-
|
19:00
|
683.9
|
-
|
|
08:00
|
1,579.6
|
-
|
20:00
|
846.8
|
-
|
|
09:00
|
1,729.4
|
-
|
21:00
|
547.4
|
-
|
|
10:00
|
1,817.2
|
160
|
22:00
|
87.6
|
-
|
|
11:00
|
2,002.0
|
160
|
23:00
|
-
|
-
|
그림 2는 Worst Case의 발전량, 출력제한 전력량 및 HVDC 운전 특성을 나타낸다. HVDC#1, #2는 최대 용량으로 역송 운전, HVDC#3은
계통 상황에 따라 순시 운전을 적용하였다. 모든 연계선이 최대로 역송 및 ESS를 투입하여도 출력제한 전력량은 24.85GWh가 발생해 제주계통에서
수용할 수 없는 상황으로 분석되었다. 이에 따라 다음 장에서는 2030년 섹터커플링 수요자원 추정을 통해 발생하는 출력제한 전력량을 섹터커플링 자원으로
소비하는 방식을 적용하여 분석하였다. 또한 기저 전력과 같은 특성을 갖는 P2H와 P2G는 고정 참여자원으로 보고 P2M은 전력시장에 따른 변동성
참여자원으로 봄으로써 P2M 참여 비율 증가 시 출력제한 상황을 분석하였다.
그림 2. 2030년 Worst Case 발전 상황
Fig. 2. Worst Case status in 2030
3. 2030년 섹터커플링 수요자원을 통한 출력제한 분석
본 장에서는 재생에너지의 잉여전력을 수소나 메탄과 같은 합성가스로 변환하여 저장하는 방식인 P2G와 열 형태로 저장했다가 냉난방 등으로 활용하는 P2H,
전기차 충방전과 연계하여 재생에너지 변동성 문제에 대응하는 방식인 P2M의 2030년 자원을 추정하여 Worst Case의 출력제한 상황을 분석하였다.
3.1 P2H 수요자원 추정
P2H 수요자원 용량을 산정하기 위해서 소규모 주택에 적합한 5RT 히트펌프 보일러를 기준으로 분석하였다. 제주도는 CFI2030 정책에 따라 2030년까지
히트펌프 보일러 7,122대(누적) 보급을 목표로 하고 있다[10]. 5RT 히트펌프 보일러의 정격 소비전력 5.4kW와 보급 예정인 히트펌프 보일러 7,122대를 곱하여 연간 P2H 자원추정량 38MW를 산출하였다.
가정용 히트펌프의 연간 수요 패턴은 그림 3과 같이 냉방부하에 비해 난방부하가 많은 것으로 확인되었다. 이때 P2H 수요자원은 Worst Case인 3월의 난방부하 수요패턴을 적용하였으며,
심야전력 요금에 따라 밤 10시부터 다음 날 아침 8시까지 일정하게 난방을 사용한다고 가정하였다[13]. 산정된 P2H 수요 추정량은 24.8MW로 분석되었다. 결과는 표 5에 나타내었다.
그림 3. 가정용 히트펌프 부하 패턴
Fig. 3. Household heat pump load pattern
표 5 Worst Case 시간대별 출력제한 전력량 및 P2X 적용 후 출력제한 전력량
Table 5 Worst Case curtailment after P2X
|
|
출력제한 전력량
[MWh]
|
ESS 충전량
[MWh]
|
P2H
[MWh]
|
P2M
[MWh]
|
P2G
[MWh]
|
P2X 적용 후 출력제한 전력량
[MWh]
|
|
출력제한 전력량
[MWh]
|
ESS 충전량
[MWh]
|
P2H
[MWh]
|
P2M
[MWh]
|
P2G
[MWh]
|
P2X 적용 후 출력제한 전력량
[MWh]
|
|
00:00
|
-
|
-
|
24.8
|
45.5
|
100
|
-
|
12:00
|
1,922.1
|
160
|
-
|
262.4
|
100
|
1,399.7
|
|
01:00
|
226.1
|
-
|
24.8
|
27.6
|
100
|
73.7
|
13:00
|
1,775.8
|
160
|
-
|
273.9
|
100
|
1,241.9
|
|
02:00
|
479.9
|
-
|
24.8
|
33.2
|
100
|
321.9
|
14:00
|
1,945.6
|
-
|
-
|
282.8
|
100
|
1,562.8
|
|
03:00
|
396.2
|
-
|
24.8
|
48.7
|
100
|
222.7
|
15:00
|
1,775.2
|
-
|
-
|
327.4
|
100
|
1,347.8
|
|
04:00
|
331.2
|
-
|
24.8
|
56.1
|
100
|
150.3
|
16:00
|
1,524.1
|
-
|
-
|
363.6
|
100
|
1,060.5
|
|
05:00
|
695.9
|
-
|
24.8
|
25.8
|
100
|
545.3
|
17:00
|
1,200.3
|
-
|
-
|
501.0
|
100
|
599.3
|
|
06:00
|
910.8
|
-
|
24.8
|
62.1
|
100
|
723.9
|
18:00
|
835.9
|
-
|
-
|
446.5
|
100
|
289.4
|
|
07:00
|
1,061.3
|
-
|
24.8
|
290.8
|
100
|
645.7
|
19:00
|
683.9
|
-
|
-
|
363.0
|
100
|
220.9
|
|
08:00
|
1,579.6
|
-
|
-
|
662.2
|
100
|
817.4
|
20:00
|
846.8
|
-
|
-
|
230.8
|
100
|
516.0
|
|
09:00
|
1,729.4
|
-
|
-
|
295.1
|
100
|
1,334.3
|
21:00
|
547.4
|
-
|
-
|
207.3
|
100
|
540.1
|
|
10:00
|
1,817.2
|
160
|
-
|
213.6
|
100
|
1,343.6
|
22:00
|
87.6
|
-
|
24.8
|
180.4
|
100
|
-
|
|
11:00
|
2,002.0
|
160
|
-
|
279.5
|
100
|
1,462.5
|
23:00
|
-
|
-
|
24.8
|
104.1
|
100
|
-
|
3.2 P2M 수요자원 추정
제4차 전기차 중장기 종합계획에서는 거주지와 직장을 중심으로 완속 충전기를 대대적으로 확충하는 계획을 제시하였으며, 향후 2030년 누적 전기차 완속
충전기는 357,171대로 전망하였다[9]. 2030년 보급 예정인 완속 충전기 1대당 7kW로 가정하여 P2M 자원추정량을 분석하였다. P2M 수요패턴을 추정하기 위해서 제주특별자치도와
환경부(한국환경공단)에서 운영하는 전기차 충전기의 충전 이력 데이터를 사용하였다. 데이터는 2022년도의 월/시간별 충전 시간, 충전 횟수 및 충전량을
포함하고 있으며, 2030년 충전 패턴을 구하기 위해 2022년 대비 2030년의 완속 충전기 증가 대수를 곱하여 수요패턴을 추정하였다. 그림 4는 2030년 월, 시간, 일별 완속 충전 패턴을 나타낸다. Worst Case인 3월의 자원추정량은 2,205MW로 분석되었으며, 결과는 표 5에 나타내었다.
그림 4. 2030년 월/시간별 완속 충전량
Fig. 4. Month/Time defined charging quantity in 2030
3.3 P2G 수요자원 추정
P2G 자원추정량은 수전해 수소 활용 연료전지 발전사업을 바탕으로 분석하였다. 제주도는 도내 계통 운영의 안정성 등을 고려하여 30년까지 누적 100MW급
그린수소 생산기술을 완료하여 P2G 자원을 생산할 계획이다[8]. P2G는 기저 전력과 같이 높은 고정 참여 비율을 가지며, 출력제한 발생 구간에 100% 투입된다고 가정하여 Worst Case를 모의하였다.
표 6 Worst Case 시간대별 출력제한 전력량 및 P2M 참여 비율에 따른 출력제한 전력량
Table 6 Worst Case curtailment according to P2M participation ratio
|
|
출력제한 전력량
[MWh]
|
고정
참여자원
[MWh]
|
변동성 참여자원
[MWh]
|
변동성 자원참여 비율
[%]
|
적용 후 출력제한 전력량
[MWh]
|
|
출력제한 전력량
[MWh]
|
고정 참여자원
[MWh]
|
변동성 참여자원
[MWh]
|
변동성 참여자원 비율
[%]
|
적용 후 출력제한 전력량
[MWh]
|
|
00:00
|
-
|
124.8
|
45.5
|
1.8
|
→
|
1.8
|
-
|
12:00
|
1,922.1
|
260
|
262.4
|
10.5
|
→
|
75.4
|
-
|
|
01:00
|
226.1
|
124.8
|
27.6
|
1.1
|
→
|
4.6
|
-
|
13:00
|
1,775.8
|
260
|
273.9
|
11.0
|
→
|
68.7
|
-
|
|
02:00
|
479.9
|
124.8
|
33.2
|
1.3
|
→
|
16.1
|
-
|
14:00
|
1,945.6
|
100
|
282.8
|
11.3
|
→
|
83.7
|
-
|
|
03:00
|
396.2
|
124.8
|
48.7
|
1.9
|
→
|
12.3
|
-
|
15:00
|
1,775.2
|
100
|
327.4
|
13.1
|
→
|
76.0
|
-
|
|
04:00
|
331.2
|
124.8
|
56.1
|
2.2
|
→
|
9.4
|
-
|
16:00
|
1,524.1
|
100
|
363.6
|
14.5
|
→
|
64.6
|
-
|
|
05:00
|
695.9
|
124.8
|
25.8
|
1.0
|
→
|
25.9
|
-
|
17:00
|
1,200.3
|
100
|
501.0
|
20.0
|
→
|
49.9
|
-
|
|
06:00
|
910.8
|
124.8
|
62.1
|
2.5
|
→
|
35.6
|
-
|
18:00
|
835.9
|
100
|
446.5
|
17.9
|
→
|
33.4
|
-
|
|
07:00
|
1,061.3
|
124.8
|
290.8
|
11.6
|
→
|
42.5
|
-
|
19:00
|
683.9
|
100
|
363.0
|
14.5
|
→
|
26.5
|
-
|
|
08:00
|
1,579.6
|
100
|
662.2
|
26.5
|
→
|
67.1
|
-
|
20:00
|
846.8
|
100
|
230.8
|
9.2
|
→
|
33.9
|
-
|
|
09:00
|
1,729.4
|
100
|
295.1
|
11.8
|
→
|
73.9
|
-
|
21:00
|
547.4
|
100
|
207.3
|
8.3
|
→
|
20.3
|
-
|
|
10:00
|
1,817.2
|
260
|
213.6
|
8.5
|
→
|
70.6
|
-
|
22:00
|
87.6
|
124.8
|
180.4
|
7.2
|
→
|
7.2
|
-
|
|
11:00
|
2,002.0
|
260
|
279.5
|
11.2
|
→
|
79.0
|
-
|
23:00
|
-
|
124.8
|
104.1
|
4.2
|
→
|
4.2
|
-
|
표 5는 Worst Case에 섹터커플링 자원추정량 및 수요패턴을 적용한 후의 시간대별 출력제한 전력량을 나타낸다. 출력제한 전력량의 일부분은 P2X를
통해 해소할 수 있지만, 여전히 낮 구간에 평균 출력제한은 시간별 1.3GWh가 발생하였다. 이는 낮에 활발히 발전하는 태양광의 영향도 있지만, 해상풍력
발전기의 이용률이 시간대별 1에 가깝게 운전되어 발생한 것으로 분석되었다.
표 6은 P2H, P2G는 고정형 참여자원으로 보고, P2M은 변동성 참여자원으로 본 후 참여 비율에 따른 출력제한 전력량을 분석한 결과를 나타낸다. 여기서
고정형 참여자원이란 Worst Case인 3월의 수요 패턴에서 기저 전력과 같이 높은 참여비율을 가지는 P2H와 P2G를 의미한다. 변동성 참여자원이란
출력제한 발생 시간대에 전력시장에 따라 수요 특성이 변할 수 있는 P2M을 의미한다. 예를 들어 완속 충전기의 경우 장시간 주차가 가능할 때 주로
사용되기 때문에 비활동 시간이나 충전요금이 저렴한 심야시간대에 충전 비율이 높게 나타나지만, 출력제한이 주로 발생하는 낮 구간에 전기요금을 저렴하게
이용할 수 있으면 완속 충전기의 수요량이 증가할 수 있다. 재생에너지 발전량이 높은 낮 시간대에 P2M 평균 참여 비율은 10%대이며, 참여 비율을
최대 83.7%까지 늘린다면 출력제한을 완화할 수 있는 것으로 분석되었다. 이는 출력제한이 발생했을 때 플러스 DR과 같은 수요관리 서비스 제도를
이용하여 P2M 자원을 활용할 수 있다면 출력제한을 완화할 수 있음을 나타낸다.
4. 결 론
10차 전력수급기본계획에 따르면 2022년 대비 2030년의 태양광 발전설비는 123%, 풍력 발전설비는 624% 증가하여 제주도의 출력제한 문제가
상당히 증가할 전망이다. 본 논문에서는 2030년 발전설비 목표 계획에 따라 제주도 재생에너지의 출력제한 전력량을 예측하였으며, 출력제한이 가장 많이
발생한 날을 Worst Case로 정의하여 분석을 수행하였다. 태양광 및 풍력발전의 간헐적인 특징을 반영하기 위해 시간대별 이용률을 이용하여 재생에너지
발전량을 예측하였다. 전력 수요량에 따라 필수운전(Must-run) 발전기를 최소로 작동시켜 출력제한을 최대로 수용한다고 가정하였으며, HVDC#1,
#2는 최대 역송 운전, HVDC#3는 순시 운전을 가정하여 Worst Case 출력제한 전력량을 산정하였다. 2030년의 출력제한 전력량은 총 2,049GWh가
발생하였으며, 최대 88시간 연속으로 발생하였다. 출력제한의 79%는 해상풍력으로부터 발생하였다. 모든 연계선을 최대로 역송 및 ESS를 투입하여도
Worst Case에 출력제한 전력량은 24.85GWh가 발생해 제주계통에서 수용할 수 없는 상황으로 분석되었다. 이에 따라 2030년 제주도의 섹터커플링
수요자원 추정을 통해 Worst Case에 출력제한을 분석하였으며, 출력제한을 완화하기 위해서는 섹터커플링 참여에 따라 변동성을 가질 수 있는 P2M의
참여 비율을 최대 83.7%까지 증가시켜야 출력제한을 완화할 수 있다는 결론이 나왔다. 출력제한이 가장 활발히 발생하는 낮 구간에 플러스 DR과 같은
수요관리 서비스 제도를 이용하여 P2M의 참여 비율을 증가시킬 수 있다면 10차 전력수급기본계획에 명시된 2030년 건설 예정 재생에너지 설비가 예정대로
도입되어도 출력제한을 완화할 수 있을 것으로 전망된다.
Acknowledgements
This work was supported by Korea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning(KETEP)
grant funded by Korea government(MOTIE) (No.RS-2023-00237679, Development of Demonstration
Zone for New Electricity Service Model)
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저자소개
He received the B.S degree in 2022 from Jeju National University, Jeju, Korea, where
he is currently working toward the M.S. degree in the Electrical Engineering, Faculty
of Applied Energy System. His research interests include microgrid, grid-tied inverter,
DC-DC converter, renewable energy including wind turbine generator, photovolatic and
battery energy storage system.
She received the B.S degree in 2023 from Jeju National University, Jeju, Korea, where
she is currently working toward the M.S. degree in the Electrical Engineering, Faculty
of Applied Energy System. Her research interests include microgrid, grid-tied inverter,
DC-DC converter, renewable energy including wind turbine generator, photovolatic and
battery energy storage system.
He received the B.S. and Ph.D. degrees from the Department of Electrical and Biomedical
Engineering, Hanyang University, Seoul, South Korea, in 2013 and 2019, respectively.
From 2018 to 2020, he was a Senior Researcher with the KEPCO Research Institute, South
Korea. Since 2020, he has been with Jeju National University, Jeju-do, South Korea,
where he is currently an Assistant Professor with the Department of Electrical Engineering