최근 전력시장은 많은 구조적 변화를 마주하고 있는 가운데, 2030년 미래 전력시장을 대표하는 주요 특징은 전력자원의 분산화(Distributed resources), 수요자원(Demand resources) 활성화, 탈탄소화(Decarbonization) 의 3-D로 요약 될 수 있다. i) (분산화) 전통적 전 ...

최근 전력시장은 많은 구조적 변화를 마주하고 있는 가운데, 2030년 미래 전력시장을 대표하는 주요 특징은 전력자원의 분산화(Distributed resources), 수요자원(Demand resources) 활성화, 탈탄소화(Decarbonization) 의 3-D로 요약 될 수 있다. i) (분산화) 전통적 전력시장에서는 원자력발전, 석탄화력발전 등과 같이 대용량으로 집중된 형태의 발전공급원과 이를 연계하는 대규모 송전설비를 이용해서 전력공급체계를 구축해왔던 반면, 앞으로는 태양광, 풍력과 같은 소규모 발전자원과 산업용·상업용·가정용 수요자원이 핵심인 분산자원 중심으로 전력시스템이 변화해가고 있다. ii) (수요자원) 또한 과거에는 전력수요자원이 가격에 비탄력적이라는 인식과 ICT (Information and Communication Technology) 기술의 부재로 가격정보와 계측정보에 대한 높은 정보탐색비용(search cost)때문에 활용성이 낮았던 반면, ICT 기술과 비용이 비약적으로 개선되고 원자력, 석탄화력발전과 같은 전통적 전력공급설비에 대한 주민 수용성과 사회적 비용이 급격히 악화되면서 수요자원 활용에 대한 관심과 필요성이 빠르게 증가하고 있다. iii) (탈탄소화) 마지막으로 파리협정에서 발표한 2030년 탄소저감 목표인 37% 달성을 위해서는 전체 국내탄소배출의 약 1/3을 담당하는 발전부분에서의 탈탄소화가 필수적이며, 탄소 외에도 석탄화력발전에서 배출되는 환경오염물질에 대한 규제와 사회적 비용이 빠르게 증가하고 있기 때문에 발전믹스 변화가 불가피한 상황이다.
이러한 변화속에서 태양광, 풍력 등 분산형 재생에너지의 효과적 보급과 소규모 수요자원의 적극적인 활용은 그 중요성이 점차 높아지고 있다. 국가 재생에너지 보급 목표인 3020 목표(2030년까지 재생에너지 20%)를 달성하기 위해서는 2030년까지 약 54.6GW의 추가적인 재생에너지 설비가 건설되어야 하는데 그중 약 82%가 태양광과 풍력으로 충당되어야 한다. 하지만 높은 수준의 태양광 및 풍력 발전이 보급될 경우 높은 변동성과 불확실성으로부터 전력시스템의 안정성을 보호하기 위해 추가적인 백업설비가 필수적인데, 현재는 예비력설비로 석탄화력과 LNG발전이 주로 이용되고 있는 실정이다. 하지만 3020 목표 수준으로 재생에너지가 보급될 경우 석탄 및 LNG발전으로 예비력을 제공하는 것은 용량비용을 과도하게 발생시켜 비용 효율적이지 않고, 재생에너지 보급을 통한 탄소감축의 취지에도 맞지 않다. 따라서 이에 대한 해결책으로 수요자원을 재생에너지의 백업설비로 활용한다면 추가적인 화석연료발전소 건설이나 탄소발생없이 재생에너지를 안정적으로 보급하고 전력공급비용을 경감시킬 수 있다.
ICT 기술발달로 인해 분산형 수요자원들을 보다 적극적으로 자원화 할 수 있는 여건이 마련되면서 수요자원시장의 규모와 역할이 전력시장에서 빠르게 증대되고 있다. 현재 적용하고 있는 계시별요금제(Time of Use)나 실시간요금제(Real Time Pricing)와 같은 시간 차등적 요금제는 전력소비자의 낮은 가격탄력성, 비이성적 행위, Status Quo 문제 등의 이유로 전력수요를 자원화 하는 것에 현실적인 어려움이 있었다. 하지만 ICT 기술 발달로 스마트 계량기(Smart meter)를 통해 정보교환 뿐만아니라 기기에 대한 직접 제어까지 가능하게 되면서 소비자의 직접적인 행동이 필요 없어지고 소규모 수요자원들의 가상발전소화(Virtual Power Plant, VPP)가 가능해지면서 수요자원 참여율을 비약적으로 높이고 효율적인 관리가 가능하게 되었다.
본 연구에서는 ICT 기술이 잘 보급된 스마트그리드 전력시장 환경에서 냉난방 수요자원을 VPP화 하여 적극적으로 활용할 경우 전력시장의 효율성과 소비자 전력요금 경감에 얼마나 영향을 미치는지 분석할 계획이다. 본 연구의 분석 주제는 크게 두 부분으로 구성되어 있는데, 첫 번째는 계량분석모형에 기반해서 우리나라 계절별 냉난방 전력수요 추정통해 냉난방 전력수요자원의 잠재량을 분석할 계획이다. 기온자료를 기반으로한 시계열모형분석을 통해 전력수요를 기온에 민감한 수요와 민감하지 않은 수요로 구분가능한데, 기온에 민감한 수요 추정을 통해 냉난방용 수요자원잠재량을 분석할 계획이다. 두 번째는 추정된 냉난방 전력수요자원을 다양한 제어방법 및 요금제 시나리오 하에서 적용할 경우 총 전력공급비용과 소비자의 전력요금에 어떠한 영향을 미칠지 분석할 계획이다. 본 분석의 방법론으로는 Multi-Period Security-Constraint Optimal Power Flow(MPSOPF)라는 국제학회와 미국 전력거래소에서 검증된 전력시장최적화 모형을 활용해서 기존 전통적 발전자원, 재생에너지의 불확실성, 냉난방 수요자원의 특성을 체계적으로 반영해서 냉난방 수요자원의 전력시장 영향, 소비자 전력요금 영향, 탄소배출 영향을 분석할 계획이다.

본 연구를 통한 기대효과는 크게 다음과 같은 5가지로 제시가능하다.
1) 시간단위 시계열 계량 모형을 이용해서 전국의 계절별 냉난방 전력수요분석을 통해 우리나라 냉난방 전력수요가 자원으로써 얼마나 큰 잠재량을 가지고 있는지 추정치를 제공해준다.
2) 냉난방 수요 ...

본 연구를 통한 기대효과는 크게 다음과 같은 5가지로 제시가능하다.
1) 시간단위 시계열 계량 모형을 이용해서 전국의 계절별 냉난방 전력수요분석을 통해 우리나라 냉난방 전력수요가 자원으로써 얼마나 큰 잠재량을 가지고 있는지 추정치를 제공해준다.
2) 냉난방 수요자원에 다양한 제어방법과 시간차등적 요금제 적용시 우리나라 전력시장 효율성 증대(재생에너지의 변동성 감소통한 예비력비용경감, 피크수요 감소 통한 용량비용경감, 피크수요를 비피크시간으로 옮김으로써 발생하는 에너지비용경감)에 얼마나 기여하는지에 대한 분석 통해 냉난방 수요자원의 정량적 가치에 대한 추정치를 제공해 준다.
3) 냉난방 수요자원을 제공하는 소비자에게 수요자원이 전력시장효율성에 기여하는 부분이 합리적으로 전가될 경우 소비자의 전력요금경감이 얼마나 이루어지는 지에 대한 분석을 제공해준다.
4) 수요자원이 피크수요 경감과 재생에너지 변동성 경감으로 재생에너지 curtailment 최소화로 인해 유발할 수 있는 탄소경감효과에 대한 분석을 제공해준다.
5) 한국 전력시장 최적화모형 구축 통해 향후 추가적인 정책과 전력시장 신기술이 한국 전력시장에서 미치는 영향에 대한 선제적 분석이 가능하게 한다. MPSOPF는 open-source 프로그램으로 누구나 연구목적으로는 사용이 가능하다.

본 연구는 스마트그리드 환경이 구축된 전력시장에서 냉난방 전력수요자원이 능동적 수요자원으로 활용될 경우 한국전력시장의 효율성 개선, 소비자 요금 경감, 탄소배출감소에 어떠한 기여를 할 수 있는지를 분석한다. 본 연구의 방법론으로는 MPSOPF라는 전력시스템 최 ...

본 연구는 스마트그리드 환경이 구축된 전력시장에서 냉난방 전력수요자원이 능동적 수요자원으로 활용될 경우 한국전력시장의 효율성 개선, 소비자 요금 경감, 탄소배출감소에 어떠한 기여를 할 수 있는지를 분석한다. 본 연구의 방법론으로는 MPSOPF라는 전력시스템 최적화 모형을 이용해서 한국 전력시스템 모형을 구축하여 재생에너지의 불확실성을 반영해서 사실적이고 체계적인 분석을 수행한다. MPSOPF는 미국 에너지부(Department of Energy)의 지원을 받아 Cornell University에서 개발된 모형으로 관련 논문이 1500회가 넘는 인용수를 기록하고 있고, 미국의 지역별 전력거래소에 해당하는 PJM, NYISO 등의 기관과 꾸준한 교류가 이루어지는 등, 학계와 업계의 많은 관심과 검증을 받고 있는 모형이다.
본 전력시스템 최적화 모형이 기존 모형과 다른 차별성은 1)재생에너지와 같은 불확실성을 가지는 발전원을 사실적인 확률적(stochastic) 형태로 반영하고, 2)이 불확실성으로부터 시스템 안정성을 유지하기 위해 필요한 예비력을 모형 내부적으로(endogenously) 도출해 준다는 것이다. 향후 3020 재생에너지 보급목표 달성시 재생에너지의 변동성과 불확실성이 전력시스템에 유발하는 비용은 최근 중요한 화두가 되고 있는데, 본 모형은 이러한 질문에 대한 답을 찾는데 기여를 할 수 있다. 한국 태양광과 풍력의 불확실성을 사실적으로 모형에 반영하기 위해서 전국 각 32개 풍력 및 태양광 단지의 기상정보를 바탕으로 신재생발전예측 확률모형을 구축하고, 몬테카를로 시뮬레이션 방법론을 적용해서 풍력의 불확실성을 모형 내에 현실적으로 반영할 계획이다.
본 연구의 핵심주제인 냉난방용 전력수요자원의 잠재량 추정을 위해서는 냉방도일과 난방도일을 입력값으로 이용한 ARMAX 계량모형을 활용할 계획이다. 우리나라 계절별 시간별 전력수요 중 기온에 민감하게 반응하는 전력수요(Temperature-Sensitive Demand, TSD)와 기온에 반응하지 않는 전력수요(Non Temperature-Sensitive Demand, NTSD)를 분리추정하여 TSD를 냉난방용 전력수요에 대한 잠재량 추정치로 사용할 계획이다.
추정된 TSD를 구축된 한국 전력시스템 최적화 모형에 적용해서 다양한 냉난방 수요자원의 제어와 요금제 시나리오 하에서 계절별로 냉난방 전력수요가 전력시스템 효율성 개선에 미치는 영향을 분석할 계획이다. 이때 전력시스템 효율성 개선은 I) 신재생발전 변동성 경감에서 기인하는 예비력비용경감효과, ii)비싼 피크수요를 값싼 비피크시간으로 옮기면서 발생하는 에너지비용경감효과, iii)피크수요 경감으로 인한 용량비용경감효과를 기반으로 분석할 계획이다.
공급자 관점의 전력시스템 효율성 개선효과와 더불어 소비자 관점에서 냉난방용 수요자원의 기여가 소비자에게 합리적으로 분배될 경우 소비자의 전력요금 경감효과를 분석할 계획이다.
마지막으로 환경적 관점에서 냉난방용 수요자원이 피크수요 감소와 신재생발전 변동성 경감 통해서 curtailment 최소화를 통해 유발할 수 있는 탄소배출감축효과를 분석할 계획이다.