김정훈
(Jung-Hoon Kim)
1iD
박재홍
(Jae-Hong Park)
2iD
황성욱
(Sung-Wook Hwang)
†iD
-
(School of Electrical Engineering, Hongik University, Seoul, Korea.)
-
(IMO Platform Operation & Management Center, KT corp., Seoul, Korea.)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
California Standard Practice Test, DR (Demand Response), Subsidy, Economic Analysis, Low Voltage Residential Customer, AMI (Advanced Metering Infrastructure)
Nomenclature
${PAC}$：
전력회사 테스트 (Program Administrator Cost Test)
${PCT}$：
참여자 테스트 (Participant Cost Test)
${RIM}$：
비참여자 테스트 (Rate Impact Measure)
$AC$：
회피비용 (Avoided Cost)
$UEC$：
전력회사 기기비용 (Utility Equipment Cost)
$PEC$：
참여자 기기비용 (Participant Equipment Cost)
$OC$：
프로그램 추진비용 (Program Operation Cost)
$I$：
지원금 (Incentive or Subsidy)
$RL$：
요금수입 감소액 (Revenue Loss from Reduced Sales)
$AC_{U}$：
회피비용 단가 (Unit Avoided Cost)
$LC_{T}$：
총 부하감축량 (Total Load Curtailment)
$AC_{UT}$：
송전회피비용 단가 (Unit Avoided Cost of Transmission)
$AC_{UD}$：
배전회피비용 단가 (Unit Avoided Cost of Distribution)
$AC_{UG}$：
LNG 발전회피비용 단가 (Unit Avoided Cost of LNG Generation)
$LC_{U}$：
호당 부하감축량 (Unit Load Curtailment)
$N$：
고객 수 (Customer Number)
$OC_{F}$：
현장 활동비 (Operation Cost for Field Work)
$OC_{P}$：
인쇄비 (Operation Cost for Printing)
$OC_{M}$：
SMS 발신비 (Operation Cost for Sending Messages)
$CRF$：
자본회수계수 (Capital Recovery Factor)
$r$：
할인율 (Discount Rate)
$n$：
기기 수명 (Equipment Life)
$ICC$：
통신 및 인프라 구축비용 (Installation Cost for Communication and Infrastructure)
$AEC$：
AMI 기기비용 (AMI Equipment Cost)
$SP_{U}$：
저압 판매단가 (Unit Sales Price of Low Voltage)
$RL_{R}$：
주택용 부하 요금수입 감소액 (Revenue Loss from Reduced Sales of Residential Load)
$RL_{C}$：
일반용 부하 요금수입 감소액 (Revenue Loss from Reduced Sales of Commercial Load)
1. 서 론
Post 2020 新 기후체제 출범에 따라 국내 원자력 발전과 기력발전소를 건설하는 것이 어려워졌고, 이를 극복하는 수단 중 하나로 수요반응(DR:
Demand Response)이 도입되고 있다. 전 세계적으로도 DR시장의 규모와 그 잠재력이 증가하고 있다. 현재 세계 최대 DR시장을 운영(약
85% 점유)하고 있는 미국의 경우에는, 경쟁적 전력시장 구조에서 송전망 계획 및 운영을 담당하는 독립계통 운영자(ISO)를 중심으로 DR 프로그램이
활발하게 진행되고 있다. 일본은 후쿠시마 원전사고의 결과로 원자력발전소 운전이 제한되고 있어 수요자원을 발전자원의 대안으로 주목하고 있다(1).
대용량 부하 또는 산업용 부하 중심으로 진행되어온 우리나라의 DR 프로그램의 대상이 점차 확대될 것으로 예상된다. 제3차 에너지기본계획(산업통상자원부,
2019)은 첫 번째 중점과제인 “에너지 소비구조 혁신”의 두 번째 정책과제로 “수요관리 시장 활성화”를 제시하였다(2). 이 정책에 일환으로, 전체 부하의 30% 이상을 차지하고 있는 주택용과 일반용 부하도 DR자원으로 활용될 것으로 예상된다. 또한, 한전은 양방향
통신을 지원하는 지능형 전력량계인 AMI(Advanced Metering Infrastructure)를 전체 고객에게 보급하여 계시별 요금제 등을
시행할 계획이므로, 가까운 미래에 저압 고객을 대상으로도 DR 운영이 가능하다(3-4).
Potter의 DR 적정 지원금 산정 관련 연구 결과에 의하면, DR의 비용 평가는 기술 구현을 위한 통신 인프라, 원격 측정 및 제어 하드웨어의
초기 설치비용을 포함해야 한다(5). 또한 DR에 대한 지원금은 발전 및 송전에 소요되는 한계비용을 반영하여야 한다(6). Bradley는 최근 영국의 DR에서 지원금 산정에 필요한 비용 및 편익 계산 시 포함되어야 하는 요소들에 대하여 명시하였고, 계시별, 혹은 시간별
요금제에서의 참여자 효과를 분석하였다(7). Gagne는 미국의 세 개 주에서 시행된 DR의 지원금 보상 제도를 캘리포니아테스트를 활용하여 타당성을 고찰하였다(8).
본 논문에서는 우리나라 저압 DR에 특화된 지원금 산정 방안을 비용 및 편익의 산정 단계부터 다룬다. 저압 DR 시행 시 이해관계자들과 관련된 우리나라
전력산업의 특수성을 고려한 시나리오를 구성하고, 이를 통해 합리적인 적정 지원금 산정 방법을 새롭게 제시한다. 그리고 최적의 지원금을 결정하는 방법과
지원금 지급 방식과 시기를 정하는 방법을 저압 DR 환경에 맞게 제시한다. 계산한 데이터를 통하여 경제성 분석을 수행하는 방안을 제시하고, 주택용
저압 수용가 중 선정된 샘플 부하를 대상으로 사례연구를 수행하여 논문에서 제시한 방안의 효용성을 입증한다.
2. 저압 DR 지원금 산정 절차 제안
2.1 캘리포니아 표준 테스트
미국 캘리포니아 공익사업위원회(CPUC: California Public Utilities Commission)와 에너지위원회(CEC: California
Energy Commission)는 1970년대 후반부터 발전설비 증설과 가스공급 확대 문제를 해결하기 위한 대안으로 에너지 효율향상 및 부하관리
프로그램의 개발을 장려해 왔으며, 각 프로그램의 경제적 효과를 분석할 수 있는 기준을 마련하였다. 1983년에 발간된 “Standard Practice
for Cost and Benefit Analysis of Conservation and Load Management Programs”는 현재도 수요관리
자원의 경제성 평가 시 많은 유틸리티와 관련 기관에서 활용하고 있는 캘리포니아 표준 테스트(California Standard Practice Test)의
시초이다(9). 초기에는 에너지 효율향상, 열병합발전 등의 분산형 자원 등에 대한 수요관리 자원에 관한 분석에 초점을 맞춘 것이었으며, 2001년 10월, “California
Standard Practice Manual”을 발표하며 수요관리 프로그램의 경제성 분석 방안을 제시했다(10). 가장 최근인 2016년엔 DR 자원의 분석을 다룬 “2016 Demand Response Cost Effectiveness Protocols”를
발표하였다(11). 캘리포니아 표준 테스트는 통상적인 경제성 평가 방법이 제조업자, 유통업자, 고객 등 각 경제주체별 비용-이익을 평가하는 것과 달리 관련 주체들의
입장을 동시에 고려한다는 차이점이 있으며, 특히 전력회사와 같은 유틸리티 입장에서 프로그램 참여자와 비참여자를 모두 고려할 수 있는 경제성 평가를
할 수 있다는 장점이 있다.
CPUC의 비용, 편익 분석체계는 미국에서 시행되는 DR 프로그램에 초점을 맞추어 작성되었으나, 우리나라에서도 이 테스트의 개념을 국내 실정에 맞게
활용하여 다양한 연구가 진행되었다. 고효율 인버터의 회피비용 분석 및 경제성 분석에 활용된 바 있으며(12), 축냉식 냉방기기의 경제성 분석(13), 부하관리 요금제원제도의 경제성 분석(14) 등에 활용된 바 있다. 이 세 가지 선행 연구에서는 각 프로그램의 지원금에 대한 경제성 분석에 캘리포니아 테스트가 활용되기는 했으나 적정 지원금
범위 도출과 실제 프로그램 운영을 통한 지원금 조정을 위한 목적에서는 활용되지 않았다.
주택용 대상 수요반응 프로그램의 지원금 수준을 산정하기 위하여 활용할 ‘캘리포니아 표준 테스트’ 모형에서는 전력회사(PAC: Program Administrator
Cost), 참여자(PCT: Participant Cost Test), 비참여자(RIM: Ratepayer Impact Measure)의 비용과 이익을
계산하여 비율(BCR: Benefit/Cost Ratio)로 표현한다. 또한 이 각각의 테스트가 1 이상이면 비용 효과적으로 간주하기 때문에 적정
지원금을 설계할 때 이 점에 유의해야 한다. CPUC에서 발표한 매뉴얼에는 TRC(Total Resource Cost) 테스트도 존재하며, 이 값은
말 그대로 총 자원의 비용이다. PAC, PCT, RIM 테스트에 활용된 구성요소를 모두 합산하여 계산되며 DR이 사회적인 편익 혹은 비용에도 영향을
끼친다면 이를 수식화하여 TRC로 평가할 수 있다. 본 논문에서는 PAC, PCT, RIM 세 가지의 테스트를 활용하며, 각 테스트 시행 시 활용되는
구성요소 데이터의 가공 방법을 제안하고 가장 바람직한 지원금을 제시한다. 또한, 지원금 수준별 BCR을 한 그래프로 나타내어 적정 지원금을 직관적으로
평가하는 방법을 소개한다. 표 1에 캘리포니아 표준 테스트의 세 가지 주체들의 이익 및 비용의 구성요소를 보였다. 이들 이익 및 비용 요소를 반영한 각 주체별 테스트는 식(1) ~ (3)과 같이 표현된다.
표 1. 캘리포니아 표준 테스트의 비용･편익 요소(10)
Table 1. Benefit and cost elements of California Test(10)
|
Test
Item
|
${PAC}$
|
${PCT}$
|
${RIM}$
|
|
Avoided Cost
($AC$)
|
${B}(+)$
|
|
${B}(+)$
|
|
Utility Equipment Cost ($UEC$)
|
${C}(-)$
|
|
${C}(-)$
|
|
Participant Equip. Cost ($PEC$)
|
|
${C}(-)$
|
|
|
Program Operation
Cost ($OC$)
|
${C}(-)$
|
|
${C}(-)$
|
|
Incentive or Subsidy ($I$)
|
${C}(-)$
|
${B}(+)$
|
${C}(-)$
|
|
Revenue Loss ($RL$)
|
|
${B}(+)$
|
${C}(-)$
|
2.2 적정 지원금 산정 절차
캘리포니아 표준 테스트에 사용할 지표의 BCR을 계산하기 위하여 먼저 전력 산업의 상황을 고려하여 DR이 시행되는 시나리오를 구성한다. 우리나라는
미국과는 다르게 전력회사가 공공성을 띠고 있다. 즉, 전력회사 주도의 DR 프로그램 시행에 따라 나타나는 현상을 시나리오 기반으로 전망하게 된다.
이러한 시나리오에 따라 PAC, PCT, RIM 테스트에 어떠한 데이터들의 선정이 필요한지 알 수 있다. 이후 선정된 데이터를 경제성 평가 및 지원금
산정의 목적에 맞게 가공한다. 가공한 데이터로 지원금에 따른 각 주체별 BCR 그래프를 그려 적정 지원금의 범위를 직관적으로 확인할 수 있다. 적정
지원금이 각 주체들이 상호 만족할 수 있는 BCR 범위 내에서 결정되면, 이어서 적정 지원금을 지급하는 시기와 방식에 대하여 결정한다. DR 이벤트가
모두 시행되고 나면, 시행한 데이터를 토대로 경제성 분석을 한다. 경제성 분석 결과를 토대로 지원금 지급 수준, 시기 및 방식의 타당성을 판단한다.
만일 경제성이 없다는 결과가 나오게 되면 지원금을 재조정하여 상위 절차를 다시 시행한다. 이러한 적정 지원금 산정 절차를 그림 1에 보였다.
2.3 시나리오 구성을 위한 고려사항
본 절에서는 저압 DR의 지원금 산정 과정에서 우리나라 전력산업 구조의 특성에 의해 필연적으로 나타나는 경우의 수를 시나리오에 따라 따져보고, 각
경우에서 우리나라 실정에 가장 적절한 계산 방법을 제시한다.
그림. 1. 캘리포니아 표준 테스트를 활용한 DR 지원금 산정 절차
Fig. 1. DR subsidy decision process using California Standard Practice Test
2.3.1 DR 시행 기간
대부분의 사계절을 가진 국가에서 일반적으로 DR 프로그램에 의한 피크 감축이 요청되는 시점은 여름철과 겨울철이다. 날씨에 따른 냉난방 부하가 공급
측면에 부담을 야기하기 때문이다. LBNL의 Jennifer Potter에 따르면, 주거용 및 상업용 저압 DR에 가장 활용 가능한 부하 역시 냉난방
부하이다(6). 따라서 사계절이 존재하는 우리나라의 저압 DR 역시 냉난방 부하를 대상으로 시행하는 것이 타당하다.
이제 저압 DR을 시행하여 지원금의 효용성을 검토할 수 있는 시기를 설정할 수 있다. 여름과 겨울을 포함한 ‘1년’으로, 혹은 여름과 겨울을 각 이벤트로
간주하는 ‘하계/동계’로 설정할 수 있다는 경우의 수가 나온다. 이러한 경우의 수는 고객을 모집하는 단위를 1년으로, 혹은 계절별로 계획할 지에 대한
변수가 되며, 비용 편익 분석 및 지원금 산정에 적용되는 기간이 되기 때문에 매우 중요하다. 자발적 DR 입찰 참여 기회의 확대로 DR 환경이 변화되고는
있으나, 본 논문에서는 아직까지는 자발적 DR이 초기단계이고 주로 계절별 DR 사업을 위주로 운영된다는 가정을 기반으로 하계 시행 프로그램만을 고려하여
지원금 산정 및 경제성 분석을 실시한다.
2.3.2 참여자 기기비용(PEC) 고려 여부
일반적으로 AMI 등의 전력계측기기는 DR 참여자가 구매한다. 그러나 우리나라는 전력회사에서 공공사업으로 AMI를 보급하고 있다. 따라서 이 기기
비용을 DR 사업의 지원금 산정 및 경제성 분석 단계에 어떻게 삽입해야 할지에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 AMI 보급사업(기기비용 부담
주체) 및 DR사업 진행 주체를 동일하게 간주하여 지원금 산정 및 경제성 분석을 실시한다. 그러나 기기비용이 없다면 참여자의 비용이 아예 없는 것이기
때문에, 지원금 산정에 어려움이 생긴다는 점도 주목해야 한다. 따라서 지원금 산정 단계에서 기기비용은 참여자가 실제로 낸 것이 아님에도 참여자가 지불한
것으로 가정하고, 전력회사는 이를 보조금으로 지원한다는 개념으로 접근한다. 그러나 경제성 분석 단계에서는 실제로 비용을 부담한 전력회사에게 추가된다.
2.3.3 요금수입 감소(RL)의 계산
전력회사 입장에서 요금수입 감소는 참여자가 DR에 참여하여 부하를 감축한 만큼 발생하는 요금 감소액으로, 저압판매단가(kW당 요금 감소)를 실제로
감축한 부하전력에 곱하여 계산한다. 우리나라 전기요금은 기본요금과 전력량(사용량)요금으로 구성되어 있다. 따라서 부하 측에서 절감한 전력을 기본요금과
관련된 최대전력[kW]으로 계산할 것인지, 아니면 전력량요금과 관련된 사용 전력량[kWh]으로 계산할 것인지에 대한 선택이 필요하다. 본 논문에서는
고객의 규모와 부하가 클수록, 기본요금 감축으로 인한 요금수입 감소보다는 사용 전력량 요금수입의 감소가 더욱 현저할 것으로 판단하여 전력량 요금수입
감소만을 고려한다.
2.3.4 지원금 지급 방법
지원금을 지급하는 방안에 대하여 두 가지를 생각해볼 수 있다. 첫 번째는 프로그램에 참여하는 가구당 지원금을 계산하는 방법이 있다. 저압 DR 특성상
냉난방기기의 절전을 통하여 실시되기 때문에 가구별 지원금이 유사할 것이기 때문이다. 또한 가구당 동일한 지원금을 지급하면 되기 때문에 프로그램 운영
측면에서 유리하다는 장점도 있다. 두 번째는 가구별로 절감한 kWh 단위별로 지급하는 방법이다.
본 논문에서는 우리나라 정서상 공정성을 우선시한다는 측면과 첫 번째 지급 방법보다 더 정밀하게 지원금 산정을 한다는 측면에서 kWh 단위로 프로그램을
운영하는 방법을 택하여 지원금 산정 및 경제성 분석을 수행하였다.
2.4 비용･이익 요소 모델링
2.4.1 회피비용(AC)
회피비용($AC$)은 회피비용 단가($AC_{U}$)[원/kW]를 부하 감축량($LC_{T}$)[kW]과 곱하여 구한다. 그리고 회피비용 단가($AC_{U}$)는
송전회피비용 단가($AC_{UT}$), 배전회피비용 단가($AC_{UD}$), LNG발전회피비용 단가($AC_{UG}$)를 합하여 구한다. 실제 부하
감축량은 AMI를 통하여 얻은 데이터에서의 시간별 부하 감축량[kWh]에 시행 시간[h]을 나누어 얻는다. 반면, 데이터 가공 단계에서는 DR 시행
전이라 데이터가 없으므로, 추정을 통하여 부하 감축량을 산정해야 한다.
2.4.2 프로그램 추진비용(OC)
프로그램 추진비용은 프로그램을 시행하면서 전력회사 측에서 회피비용 이외에 부수적으로 지출한 비용이며, 현장활동비($OC_{F}$), 인쇄비($OC_{P}$),
DR 시행 공지를 위한 SMS 발신비($OC_{M}$) 등이 이에 해당한다.
2.4.3 전력회사 기기비용(UEC)
통신이나 인프라를 구축하는 비용($ICC$)이 전력회사에서 수요반응 시행을 위하여 구축해야하는 기기의 비용에 해당하며, 계산한 총 비용을 자본회수계수(CRF:
Cost Recovery Factor)를 곱하고, 2로 나누어 해당 6개월간의 기기비용을 산정한다. 여기서 자본회수계수란, 미래에 발생하게 될 비용과
편익을 현재가치로 환산하기 위하여 적용하는 비율인 할인율을 적용하여 경제적 타당성을 높이는 지수라고 할 수 있다. 일반적으로 할인율은 4.5%를 적용한다.
기기 수명이 10년이라고 가정했을 때 자본회수계수는 약 0.12638이 된다.
여기서, $r = 4.5%$, $n = 10$
2.4.4 참여자 기기비용(PEC)
참여자가 수요반응 제도에 참여하기 위하여 구입하는 기기로는 AMI가 있다. 그러나 우리나라의 경우, AMI는 한전에서 보급사업을 진행하고 있으므로
실제 참여자에게 받는 비용은 없다. 그러나 참여자 기기비용의 값이 0이 되면 참여자의 BCR 값이 무한대로 올라가 정확한 측정이 불가능하다. 때문에
지원금 산정 단계에서는 AMI기기 비용을 참여자가 낸다고 가정하고, 전력회사가 이를 보조금으로 지원한다는 개념으로 접근한다. 따라서 계산은 AMI
기기비용($AEC$)과 고객 수를 곱한 후 자본회수계수를 곱하여 해당 1년간의 기기비용을 산정한다. 이 값에 2를 나누면 해당 6개월간의 기기비용이
산정된다.
2.4.5 요금수입 감소(RL)
요금수입 감소는 참여자가 DR에 참여하여 부하를 감축한 만큼 발생하는 전기요금 감소액으로, 저압 판매단가($SP_{U}$)[원/kWh]를 부하 감축량($LC_{T}$)[kWh]과
곱하여 얻는다.
3. 저압 DR 적정 지원금 범위 검토 및 결정
3.1 적정 지원금 범위 검토를 위한 직관적 방안 제시
본 절에서는 캘리포니아 테스트의 활용을 위한 기초적인 개념을 제시한 선행연구(15)를 바탕으로 직관적으로 적정 지원금 범위를 검토할 수 있는 방안을 제시한다. 캘리포니아 테스트 PAC, PCT, RIM의 편익/비용 비율(BCR)을
지원금 수준에 따라 그래프를 그려보면, 그림 2와 같이 PAC와 PCT, PCT와 RIM이 교차하는 지점이 나타난다. 전력회사는 예산이 허락한다면 이 범위 내에서 적정 지원금을 산정할 수 있다(①번의
범위). PAC와 PCT가 만나는 지점(지원금 약 560[원/kWh])은 전력회사와 참여자의 B/C가 동일하다는 것을 의미하므로, DR 진행주체와
참여자의 이익이 공정하다고 볼 수 있다. 그러나 만약 이 지점에서 RIM 값이 1보다 작다면 비참여자의 손해가 발생하게 되므로 해당 지원금은 바람직하지
못하며, 적정 지원금 범위는 RIM과 PCT가 만나는 지점부터 RIM이 1 이상이 되는 지점까지가 된다(②의 범위). 따라서, 가장 적절한 지원금은
RIM이 1 이상이 되는 지점(지원금 약 545[원/kWh])이라고 할 수 있겠다.
적정 지원금(I)의 조건을 정리하면 다음과 같다.
[조건1] PAC, PCT, RIM > 1
[조건2] 전력회사의 비용 ≤ 당해년도 가용 예산
[조건3] PCT와 RIM의 교차점 ≤ I ≤ PCT와 PAC 교차점
이와 같이 각 테스트의 결과를 그래프에 표현하여 직관적으로 지원금의 범위를 확인하고 프로그램 운영 환경에 맞게 각종 제약조건을 고려하여 적정 지원금을
산정할 수 있다. 이러한 과정 이후에는 실제 DR 프로그램 운영을 통하여 도출되는 데이터를 활용하여 필요하면 지원금을 조정하고 다시 한 번 캘리포니아
테스트를 수행하여 적정 지원금을 최종적으로 산정하게 된다.
그림. 2. 그래프를 이용한 직관적 지원금 범위 탐색
Fig. 2. Intuitive subsidy range search using graph
3.2 지원금 지급 방법 및 시기 결정
DR 프로그램의 지원금은 지급 목적에 따라 세 가지로 구분할 수 있다. 고객 참여를 유인하는 ‘등록지원금’, 감축량에 따라 비례하는 ‘감축지원금’,
감축 결과를 분석하기 위하여 시행해야 하는 ‘설문조사 지원금’이 있다. 우리나라 주택용 수요반응의 낮은 인식도를 개선하기 위해서는 등록지원금의 지급
비중을 늘리는 방식으로 유인책을 강화할 수 있다. 그러나 성숙한 DR 시장을 갖추고 있다면, 감축의 효과를 더욱 증진시키기 위해서 감축지원금의 비중을
늘릴 수 있다. 반면, 대부분의 DR 시행 국가에서는 DR의 지원금 지급을 전기요금 구조에 맞게 설계하고 있다. 이에 우리나라 전기요금의 기본요금과
전력량 요금의 2:8 원칙과도 유사하도록 하고 사업의 특성도 고려하여 결정한다. 신규 DR 참여자로 등록하면 적정 지원금의 25%(등록지원금)를,
실적이 확인되면 50%(감축지원금)를, 최종 설문조사 시에 나머지 25%(설문조사 지원금)를 지급하는 방안이 적절해 보인다. 그러나 이러한 방안은
주택용 수요반응의 낮은 인식도를 개선하기 위해 정해진 것으로, 추후 주택용 수요반응의 신뢰도가 높아진다면 이행했는지에 대한 실적 확인 지원금의 비율이
더욱 높아져야 할 것이다. 즉, 제도 시행에 따라 참여자가 늘어나는 정도에 따라 등록지원금 비중을 낮추고 감축 실적에 따른 지원금 비중을 높여가는
방향으로 점진적으로 지원금 지급 방법을 변경해감으로써 제도를 정착시킬 필요가 있다.
3.3 프로그램 실제 운영 형태를 고려한 지원금 결정
DR을 진행한 후 모은 데이터로 수행하는 단계이다. DR 사업의 경제성이 낮을 시, 다시 적정지원금 산정을 위한 BCR 그래프 작성 단계로 돌아가
지원금을 다시 결정해야 한다. 특히 이 단계에서 주의해야 할 점은, 참여자 기기비용을 실제 비용을 부담한 주체인 전력회사의 비용으로 추가해야 한다는
것이다. 우리나라 여건에서는 AMI 기기비용을 참여자 기기비용으로 보고, 전력회사가 이를 보조금 형식으로 지원한다고 가정할 수 있다. 이 비용 역시
자본회수계수를 곱하여 1년간의 기기비용을 산정해야 한다. 최종적으로 적정 지원금 결정 경제성 분석 단계에서는 이 참여자 기기비용을 실제 한전에서 지출한
금액으로 포함하고, 회피비용과 비교해야 할 것이다.
4. 사례 연구
4.1 저압 DR 시나리오
일반용 대상 부하의 경우, 주택용과는 다르게 세부업종별로 사용부하 패턴이 매우 다르기 때문에 기기별 감축량을 통하여 업종별 부하구성비를 추정하고,
감축 잠재량이 높을 것 같은 업종을 DR 참여 적정 고객 군으로 선정해야 한다. 그러나 우리나라의 저압 DR은 도입되는 단계이기에 사용기기별 감축잠재량
분석 방법을 통하여 구체적인 감축 잠재량을 파악하기에 데이터가 부족한 상황이다. 따라서 사례 연구에서는 우리의 일상에서 흔하게 볼 수 있는 생활 밀착
업종을 그 대상으로 선정하였다. 2장 3절에 의하면 주거용 및 상업용 저압 DR로 냉난방부하가 가장 효과적이기 때문에 부하감축가능성이 큰 에어컨 다소비
업종인 음식점, 편의점, 슈퍼마켓, 제과점, 미용실 등을 이번 사례 연구의 일반용 대상 부하로 선정하였다. 기온이 높이 올라가 전력 사용량이 높아진
날의 14시부터 17시까지 시행되었다.
사례 연구에 적용할 저압 DR 시나리오는 다음과 같다. 먼저, 3장에서 제안한 적정 지원금 산정 방안을 통하여 산정된 지원금으로 DR 프로그램을 시행한다.
지원금 지급 방안 또한 3장에서 선정하였던 비율대로 등록-감축-설문조사 지원금을 지급하는 방안으로 시행한다. 해당 사례에서는 선행 데이터가 없기에
추정을 통하여 적정 지원금이 산정된다. DR 프로그램이 시행된 이후에는 PAC, PCT, RIM 각 주체가 실제로 지출한 금액을 기반으로 지원금이
적정한지에 대하여 재무 영향을 검토하며, 그 적절성에 따라 추후 프로그램에서는 지원금을 재조정한다.
4.2 데이터 분석
먼저 3장에서 제시한 데이터 분석 방식대로 캘리포니아 테스트 구성요소의 데이터 분석을 실시한다.
4.2.1 회피비용(AC)
데이터 가공 단계에서는 선행데이터가 없기 때문에, 추정을 통하여 부하 감축량을 산정해야 한다. 하계의 저압 DR은 앞서 냉방부하를 절전모드로 설정하는
것이고, 절전 시 25%의 감축효과를 갖는 것으로 가정한다(5)(16). 여기에 인센티브 인정 지급 비율을 곱하여 1호당 부하 감축량을 산정할 수 있다. 여기서, 회피비용 단가는 한전에서 통용되고 있는 값을 적용한다(16).
회피비용 단가($AC_{U}$) = $AC_{UT}+AC_{UD}+AC_{UG}$
= 60,935 + 37,449 + 132,954
= 231,338[원/kW]
총 부하감축량($LC_{T}$) = $LC_{U}\times N$
= 주택용 부하 감축량 (1.72[kW]×25[%] × 120[%] × 1,115)
+ 일반용 부하 감축량 (6[kW]×25[%] × 120[%] × 92)
= 575.3[kW] + 165.6[kW] = 740.9[kW]
회피비용($AC$) = $AC_{U}\times LC_{T}$
= 231,388[원/kW] × 740.9[kW]
≒ 171,435,000[원]
4.2.2 프로그램 추진비용(OC)
해당 사례에서 현장 활동비는 1회 출장 당 5개의 고객에게 방문할 수 있었기에, 1207호를 5로 나눈 242회의 현장 활동이 필요하였다. 그리고
1회의 현장 활동 당 소요되는 추가적인 인건비는 10,000[원]이었으므로, 아래와 같은 수식이 도출될 수 있다. 해당 출장 시 인쇄되는 프린트물은
시범 사업 전 약정서 2장이다. 또한 프로그램 시행일 전날 사전 통보를 위하여 10회(프로그램 시행 횟수), 추후 설문조사를 위하여 3회의 SMS
발신이 소요된다. 따라서 아래와 같은 총 프로그램 추진비용을 산정하였다.
현장활동비($OC_{F}$) = (고객 수 / 5) × 출장 1회당 비용
= 242[회] × 10,000[원/회]
= 2,420,000[원]
인쇄비($OC_{P}$) = 고객 수 × 인쇄 장수/호 × 인쇄단가
= 1207[호] × 2[장/호] × 40[원/장]
= 193,120[원]
SMS 발신비($OC_{M}$) = 고객 수 × (발신 횟수) × 1통당 비용
= 1207[호] × 13[회/호] × 30[원/회]
= 470,730[원]
프로그램 추진비용($OC$) = $OC_{F}+ OC_{P}+ OC_{M}$
≒ 3,084,000[원]
4.2.3 전력회사 기기비용(UEC)
전력회사에서 수요반응 시행을 위하여 통신이나 인프라를 구축해야하는 비용은 호당 42,074원으로 산정되었으며, 이 값에 자본회수계수를 적용하여 6개월간의
구축비용만을 계산한다.
전력회사 기기비용($UEC$) = $ICC\times N\times CRF\div 2$
= 42,074[원/호] × 1207[호] × 0.126382 ÷ 2
≒ 3,209,000[원]
4.2.4 요금수입 감소(RL)
요금수입 감소는 참여자가 DR에 참여하여 부하를 감축한 만큼 발생하는 전기요금 감소액이므로, 주택용 저압 판매단가[원/kWh]를 주택용 하계 부하
감축량[kWh]과 곱하고, 일반용 판매단가[원/kWh]를 일반용 하계 부하 감축량[kWh]과 곱하여 계산한다. 이 때 부하 감축량은 [kWh] 단위이므로,
시행한 시간을 고려해야 한다. 해당 사례에서는 3시간 씩 열흘 시행되었으므로 총 시행 시간은 30시간이다. 앞서 가정한 바와 같이 DR 효과는 냉방부하
25% 감축을 반영한다.
주택용 요금수입 감소($RL_{R}$)
= 주택용 저압 판매단가[원/kWh] × 주택용 부하 감축량[kWh]
= 122.12[원/kWh] × 1.72[kW] × 25[%] × 30[h]
일반용 요금수입 감소($RL_{C}$)
= 일반용 저압 판매단가[원/kWh] × 일반용 부하 감축량[kWh]
= 134.08[원/kWh] × 6[kW] × 25[%] × 30[h]
요금수입 감소($RL$) = $RL_{R}$ + $RL_{C}$ ≒ 2,312,000[원]
표 2. 캘리포니아 테스트 수행 결과 (전체 예산 기준)
Table 2. California standard practice test results of total budget case
|
Test
Item
|
${PAC}$
|
${PCT}$
|
${RIM}$
|
|
Avoided Cost ($AC$) [KRW]
|
171,435,000
|
-
|
171,435,000
|
|
Program Operation Cost($OC$) [KRW]
|
3,084,000
|
-
|
3,084,000
|
|
Utility Equipment Cost($UEC$) [KRW]
|
3,209,000
|
-
|
3,209,000
|
|
AMI Equipment Cost($AEC$) [KRW]
|
-
|
2,353,000
|
-
|
|
Subsidy or Incentive($I$) [KRW]
|
15,880,000
|
15,880,000
|
15,880,000
|
|
Revenue Loss
($RL$) [KRW]
|
-
|
2,312,000
|
2,312,000
|
|
Total Benefit(B)
|
171,435,000
|
18,192,000
|
171,435,000
|
|
Total Cost(C)
|
22,173,000
|
2,353,000
|
24,485,000
|
|
B/C
|
7.732
|
7.731
|
7.002
|
4.3 지원금 적정 범위 검토
각 주체별 비용요소 분석을 바탕으로 캘리포니아 테스트를 수행하고 결과를 지원금 수준에 따른 각 주체의 BCR을 비교하여 지원금 적정 범위를 검토한다.
표 2에 지원금 전체 예산 15,880천원을 기준으로 했을 때 캘리포니아 테스트 결과를 보였다.
그림. 3. 지원금 수준에 따른 각 지표의 BCR 비교
Fig. 3. BCR comparison by subsidy levels (KRW/kWh)
지원금 적정 범위를 검토하기 위한 그래프는 그림 3과 같다. 이 그래프에서 나타난 두 교점 사이의 금액으로 지원금을 결정하는 것이 바람직하다. 가로축에 나타난 값은 kWh당 지원금을 나타낸 것이다.
적정 지원금 조건에 맞추어 보면, 조건 1과 조건 2는 성립되었고, 조건 3은 다음과 같다.
800 $\le$ 적정 지원금[원/kWh] $\le$ 860
적정 지원금 범위 중 가장 낮은 수준인 800원으로 결정할 경우에는 DR 사업 비참여자의 입장(RIM)을 최대한 반영한 경우로서, 참여자에게 돌아가는
이익이 낮아지긴 해도 사업의 지속성이나 전력회사의 예산 절감 차원에서 선택할 수 있는 대안이 된다. 한편, 가장 높은 수준인 약 860원으로 결정하게
될 경우, 전력회사나 비참여자 입장에서는 상대적으로 불리하기는 하지만 DR 사업의 동기 부여를 높여 참여를 유도함으로써 국가 전체적인 에너지 이용
효율을 높일 수 있다는 측면에서 관련 정책을 주관하는 입장에서는 고려할 수 있는 대안이 된다. 즉, 대부분의 국가 정책이 시행 초기에는 높은 지원금을
적용한다는 측면에서 의미 있는 대안이라 할 수 있다.
4.4 적정 지원금 결정 및 재무 영향성 검토
재무 영향성을 검토하는 단계에서는 지원금 적정 범위를 산정하는 방안과 마찬가지로 캘리포니아 테스트를 시행한다. 그러나 이번엔 PAC, PCT, RIM
각 주체에서 실제로 지출하거나 얻은 금액을 적용하여 계산한다. 특히 주의해야 할 점은, AMI 기기비용을 실제로 부담한 주체인 PAC의 비용으로 추가해야한다는
것이다. 지원금 지급은 등록-감축-설문조사 지원금을 합산한다. 표 3에 실제로 저압 DR을 시행한 결과 감축량 1,240.99[kWh]에 대한 캘리포니아 테스트 결과를 보인 것이다. 결과에서 보면 전력회사(PAC)에서
기기비용까지 지원하기 때문에 경제성이 높지 않은 것으로 확인된다. 이는 우리나라의 전력산업이 공공성을 포함하고 있다는 점과 DR 프로그램의 적응도나
진행의 성숙한 정도를 감안했을 때, 이는 어떻게 보면 당연한 결과이다. 또한, 중장기적으로 사업 참여 규모 증가와 기기비용 하락에 따라 경제성이 높아지게
되므로 단기 성과로 사업 전체 성패를 판단하기에는 이르다. 한편, DR 시행 시 비참여자의 경제성이 떨어지는 점은 우리나라 전력 공급 구조가 공공성을
띤다는 점에서 좋지 않은 결과로 판단되며, 향후 전력산업 구조의 개선 방향을 논의할 때 반드시 검토해야 할 부분이다. 즉, 사업 참여자와 비참여자에게
발생하는 이익과 손해에 대한 공정성 측면이 제도 설계 시 세밀하게 반영되어야 함을 시사한다. 반면에 참여자의 경우엔 (-)되는 비용이 없기 때문에
DR 시행 시에 전력을 사용하지 못한다는 점을 제외하면 경제적으로는 매우 유리한 사업이다. 이러한 점을 잘 홍보하여 참여자를 늘리고 사업을 활성화
하는 방안도 찾아봐야 할 것이다. 이러한 결과 값을 토대로 DR 시행주체는 다음 이벤트 때에 적정지원금을 어떻게 재조정할 것인지를 판단할 수 있다.
또한, AMI 기기비용의 부담 주체를 누구로 할 것이냐에 대한 논의가 필요하다. 제도 시행 초기에는 빠른 보급 확산을 위해 전력회사가 부담하는 것도
방법이지만, AMI 설치를 통해 고객에게 다양한 부가 서비스가 제공된다는 측면에서 기기비용 또는 서비스 이용비용을 고객이 부담하는 것 또한 고려해야
한다. 이는 다양한 부가 서비스를 제공하고 있는 통신회사의 사례에서도 확인할 수 있다.
표 3. 저압DR 프로그램(시범사업)의 경제성 평가 결과
Table 3. Economics results of the pilot Low Voltage DR program
|
Test
Item
|
${PAC}$
|
${PCT}$
|
${RIM}$
|
|
Avoided Cost ($AC$) [KRW]
|
11,962,000
|
-
|
11,962,000
|
|
Program Operation Cost($OC$) [KRW]
|
3,084,000
|
-
|
3,084,000
|
|
Utility Equipment Cost($UEC$) [KRW]
|
3,209,000
|
-
|
3,209,000
|
|
AMI Equipment Cost($AEC$) [KRW]
|
2,353,000
|
-
|
-
|
|
Subsidy or Incentive($I$) [KRW]
|
9,439,000
|
9,439,000
|
9,439,000
|
|
Revenue Loss
($RL$) [KRW]
|
-
|
399,000
|
399,000
|
|
Total Benefit(B)
|
11,962,000
|
9,838,000
|
11,962,000
|
|
Total Cost(C)
|
18,085,000
|
-
|
16,131,000
|
|
B/C
|
0.661
|
Very High
|
0.742
|
5. 결 론
본 논문에서는 저압 고객을 대상으로 한 DR의 적정 지원금을 캘리포니아 표준 테스트를 활용하여 결정하는 방안을 제안하였고, 이 절차를 일관성 있게
수행하기 위하여 우리나라 환경에 적합한 계절별 DR 시행기간, 요금수입 감소 계산방법, kWh에 의한 지원금 분할 지급방법, AMI 기기비용의 보조금
형태 처리방법 등을 결정하여 캘리포니아 표준 테스트를 정상적으로 활용할 수 있도록 하였다. 기존의 수요관리 프로그램 평가 시에는 캘리포니아 표준 테스트의
결과가 나온 그대로 경제성 여부를 판단한 것과 달리, 본 논문에서는 실제 프로그램 운영 시나리오를 구성하여 캘리포니아 표준 테스트의 각 지표 (PAC,
PCT, RIM)의 이익/비용 비율(BCR)을 구하기 위하여 데이터를 가공하고, 이를 토대로 BCR 그래프를 그려 지원금 적정 범위를 직관적으로 검토할
수 있는 방안을 제시하였다. 또한, 우리나라 상황에 맞게 지원금을 지급하는 방안과 지원금 조정 및 캘리포니아 테스트 수행 과정을 통한 최종적인 적정
지원금 결정 방안 제시하였다. 곧 시행될 저압 DR의 적정 지원금을 산정하는 방법을 제시하였다는 데에 의의를 갖는다고 할 수 있다. 감축 실적에 따라
차등 지급하는 방식으로 변경된 최근의 개편된 DR 제도에도 이와 같은 적정 지원금 결정 방안을 적용하여 DR 보급 추이에 따른 점진적인 지원금 수준
조정에 활용할 수 있을 것이다. 한편, 본 논문의 결과는 저압 DR 시행 초기에 정부와 한전의 제도 설계에 반영되었으며, 향후 DR 제도의 빠르고
안정적인 정착에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
향후 DR 운영의 설문조사, 혹은 IoT 센서 적용을 통하여 참여자가 DR에 참여할 때 에어컨, TV 등 여러 부하 중 어떤 것을 활용하였는지 더욱
자세하게 파악하여 최적의 지원금 수준을 결정하는 연구가 진행될 필요가 있다. 이는 참여자 감축 부하의 종류와 사용 패턴, 보급률, 용량 등을 파악하면
세밀하고 신뢰도 높은 부하 감축이 가능하기 때문이다. 아울러 DR 입찰 참여 기회의 확대와 향후 도입이 예상되는 DSO 환경에 대비하여 DR의 다양한
시행 형태를 고려한 새로운 지원금 산정, 점진적 지원금 축소 및 적정 지원금 결정 등 본 논문의 연구 결과를 기반으로 한 후속 연구가 요청된다. 또한,
V2G-DR 통합 에너지서비스, P2G 기반 마이크로그리드 등 저압 DR과 관련성이 높은 다양한 BTM (Behind-The-Meter) 서비스의
보급 확산을 위한 적정 지원금 산정과 관련 산업의 지속가능성을 고려한 다양한 주체들에 대한 경제성 분석 및 개선 방안 도출에 관한 연구가 필요한 시점이다.
더 나아가 과거 공급 및 수요 자원을 통합 관리하는 개념으로 제시되었던 통합자원계획(IRP: Integrated Resource Plan)에 최근
다양한 에너지 전환 및 디지털 변환 기술을 반영하여 고도화하는 연구 또한 요청된다.
References
Ji-Hui Kim, November 2015, Analysis of DR Operation Status by Countries and Overseas
Expansion Cases, KEMRI Electric Power Economy Review, No. 42, pp. 2-7
Ministry of Trade, 2019, Industry and Energy, The 3rd Energy Basic Plan
Ministry of Trade, Industry and Energy, 2012, The 1st Basic plan for intelligent
power grids, pp. 22-23
Website for DSM (Demand Side Management) Programs of KEPCO (Korea Electric Power Corporation),
http://home.kepco.co.kr/kepco/CY/K/F/CYKFPP001/main.do?menuCd=FN0207
Jennifer Potter & Peter Cappers, August 2017, Demand Response Advanced Controls Framework
and Assessment of Enabling Tech- nology Costs, LBNL Report
Steven Braithwait, 2006, Incentives and Rate Design for Efficiency and Demand Response,
LBNL Collaborative Report
Bradley Peter, January 2013, A Review of the Costs and Benefits of Demand Response
for Electricity in the UK, Energy policy, Vol. 52, pp. 312-327
Gagne Douglas, 2018, Demand Response Compensation Methodologies: Case Studies for
Mexico, National Renewable Energy Laboratory
Danforth Christopher, 1983, Standard Practice for Cost-benefit Analysis of Conservation
and Load Management Programs: Joint Staff Report, California Public Utilities Commission
CPUC(California Public Utilities Commission), 2001, California Standard Practice
Manual: Economic of Demand- side Programs and Projects, Governor’s Office Planning
and Research
CPUC, 2016, 2016 Demand Response Cost Effectiveness Proto- cols
Jung-Myung Baek, November 2007, Determination of a Proper Subsidy Based on Analysis
of Diffusion Model and Avoided Cost of High Efficiency Inverters, Proceedings of Autumn
Meeting, KIEE, pp. 159-161
Jong-Ryul Won, July 2008, Avoided Cost Analysis on the Thermal Storage Cooling and
Gas Absorption Cooling System, Proceedings of Summer Meeting, KIEE, pp. 267-268
Jong-Ryul Won, November 2008, A Study on Setting Base Line Load of Price-based Load
Management, Proceedings of Autumn Meeting, KIEE, pp. 357-359
Sung-Wook Hwang, July 2007, A Study on Optimal Utilization Methods of the California
Test Having Multi-Objective of the DSM Concerned with Pursuing Benefits, Proceedings
of Summer Meeting, KIEE, pp. 824-825
KEPCO Management Research Institute, January 2018, Basic Design of Demand Response
Programs for Low Voltage Customers Installed AMI, Final Report
Jung-Hoon Kim, October 2013, A Study on the Economic Analysis of AMI According to
Load Shift Activities in the Smart Grid Environment and the Decision of Reasonable
Subsidies Based on California Test, Proceedings of Autumn Meeting KIEE, pp. 85-87
Jung-Hoon Kim, November 2017, A Study on Estimation Method of Demand Response Incentive
for Residential Customers Using California Standard Practice, Proceedings of Autumn
Meeting KIEE, pp. 214-216
Rae-Jun Park, December 2012, Benefit-cost Analysis in Accordance with Replacement
of Electrical Cooling System by Gas Cooling System using the California Standard Test,
the Transaction of the KIEE, Vol. 61, No. 12, pp. 1774-1781
Korea Electrical Engineering & Science Research Institute, 2009, Efficient Operation
and Improvement of Load Management System, Final Report
저자소개
He received B.S., M.S. and Ph.D. degrees in electrical engineering from Seoul National
University, Seoul, South Korea, in 1978, 1981 and 1985, respectively.
He is currently pro- fessor in the School of Electrical Engineering from Hongik University
since 1981.
His research interests include power system planning & operation, stability, load
model, demand res- ponse, electrical safety and so on.
Tel: 02-320-1621
E-mail : kimjh@hongik.ac.kr
He received B.S. degree in electrical engineering from Hongik University, Seoul, Korea,
in 2018.
He worked at SEMES from 2018 to 2019.
Since 2019 he has been worked as a Data center engineer at KT corporation.
His research interests include demand response and electrical equip- ment.
Tel: 010-7333-1563
E-mail : jh42.park@kt.com
He received B.S., M.S. and Ph.D. degrees in electrical engineering from Hongik University,
Seoul, Korea, in 1997, 1999 and 2012, respec- tively.
He has been working as a senior researcher at KEPCO Research Institute.
His research interests include micro grid, demand response, renewable energy, energy
mix, power system resilience and distribution planning.
Tel: 042-865-5969
E-mail : sungwook.hwang@kepco.co.kr