2.1 P2G-MG의 구성 및 운영

P2G-MG는 일반적인 마이크로그리드를 구성하는 신재생에너지 및 디젤발전기를 비롯한 분산형 전원과 에너지저장장치(ESS) 외에 수소 또는 메탄가스를 생산하고 저장하는 설비로 구성된다. P2G-MG와 기존의 마이크로그리드와 가장 큰 차이는 수소와 같은 이종의 에너지를 전력 생산이 아닌 다른 목적으로 사용한다는 점이다. 기존의 마이크로그리드에서도 전기분해 또는 개질을 통해 수소를 생산하고 이를 연료전지에 공급하는 형태로 시스템을 구성할 수 있으나, 수소나 메탄가스를 직접 이용하는 경우는 없다. 반면에 P2G-MG에서는 수소나 메탄가스를 수소전기차, 산업용 수소, 대규모 발전 및 열공급 등에 공급하는 경우를 고려하여 시스템을 구성한다. 이를 위해 별도의 수소 또는 가스 그리드를 연계하기도 하며 대규모 열공급을 위하여 지역난방 배관계통까지 활용할 수 있다. 이런 경우, 다수의 P2G-MG가 전기, 가스, 열, 수소 에너지 수급 계통에 복잡하게 얽혀있게 되며, 전력가스화(Power-to-Gas)와 가스전력화(Gas-to-Power)의 운영 방식을 모두 고려하여 매우 복잡한 운영 체계를 필요로 한다. 유럽에서 제시한 커뮤니티 규모 P2G 시스템의 예를 그림 1에 보였다^(4,5).

그림. 1. 커뮤니티 규모 P2G 시스템의 예 ^(4,5)

Fig. 1. A sample of community level P2G system ^(4,5)

2.2 P2G-MG의 전제 조건

P2G는 통상 신재생에너지로부터 발생하는 미활용 전력으로 수소 또는 메탄가스를 생산하는 기술로 알려져 있으나, 본 논문에서는 미활용 전력이 없는 경우에도 전기 이외의 가스 및 열을 포괄하는 에너지 수요관리 차원에서 필요에 따라 수소 또는 메탄가스를 생산할 수 있다. 이러한 경우에는 관련 에너지 분야의 통합 운영과 보다 복잡한 의사결정 과정을 필요로 한다. 이를 위해서는 전기, 열, 가스, 수소 등 다종 에너지의 물리화학적 특성과 이종 에너지 간 전환 기술에 대한 충분한 지식을 바탕으로 한 접근이 필요하며, 또한 관련 법제도의 개정 등 현실적으로 해결해야 할 요소가 많다. 따라서, 본 논문에서는 현재의 기술개발 현황을 고려하여 상대적으로 구현하기 용이한 수준에서 다음과 같은 전제 조건을 기반으로 한 P2G-MG를 대상으로 한다. 그림 2에서 ⓐ에 해당하는 부분이다. 열 에너지의 수요와 공급을 고려할 경우에는 ⓑ까지 포함하게 된다.

∎ 신재생에너지에 의한 미활용 전력으로 수소를 생산함

∎ 열 에너지 수요와 공급은 고려하지 않음

∎ 연료전지는 발전만 하고 열은 공급하지 않음 (열회수율 0%)

∎ 생산된 수소는 수송용, 산업용 및 발전용 에너지원으로 사용

그림. 2. 이종 에너지를 고려한 P2G-MG의 구성

Fig. 2. A configuration of P2G-based microgrid with various energy resources

3.1 순현가비용 기반 최적 설비구성 도출

장기간에 걸쳐 효과가 발생하는 에너지 설비의 투자 의사결정을 위해 투자회수 기간으로 단순하게 비교하는 것이 편리하기는 하지만, 다양한 에너지 설비와 다수의 조합이 존재하는 마이크로그리드의 경우에는 각 설비별 상이한 내용년수로 교체시점이 다양하고 동일한 설비 구성이라도 기후환경 특성에 따라 상이한 경제성을 보이기 때문에 미래의 현금흐름을 현재가치로 환산하여 비교하는 것이 의사결정에 있어서 보다 유의미한 수단이 된다. 이러한 이유로 대부분의 마이크로그리드 최적 설비 구성은 순현가비용을 비교하는 것으로 결정된다. 미국 NREL을 중심으로 개발된 HOMER가 대표적인 순현가비용 기반의 신재생에너지 및 마이크로그리드 경제성 평가 도구로서 국내외의 여러 마이크로그리드 사이트 설계에 활용되어왔다.

HOMER에서는 다양한 설비 조합에 대하여 각각의 순현가비용(NPC: Net Present Cost)을 비교함으로써 경제성을 평가한다⁽⁶⁾. 전체 설비 투자비와 운영비를 현재의 가격으로 환산하여 비교하는 NPC는 다음과 같이 정의한다.

여기서, $C_{ann}$는 수명기간 동안의 전체 비용을 연(年) 가치로 환산한 비용(Annual Cost)이며, $i$는 평균 연간 이자율, $N$은 전체 수명, $CRF(i,\: N)$는 연간 지출되는 비용으로부터 순현가를 구하기 위한 계수로서 다음과 같이 정의한다.

또한, 다음 식 (3)과 같이 균등화 에너지비용(COE: Cost of Energy)을 이용하여 단위 에너지(kWh)의 생산에 소요되는 비용을 비교할 수 있다.

여기서, $E_{prim}$는 연간 주요 부하(primary critical load)의 에너지 사용량, $E_{def}$는 부하이전 가능 부하(deferrable load)의 에너지 사용량을 의미하며 $E_{sale s}$는 마이크로그리드가 전력계통에 판매하는 연간 에너지 판매량으로서, 분모 $E_{s}$는 마이크로그리드가 연간 공급한 전체 에너지를 의미한다. 한편, 열에너지를 공급 및 사용하는 경우에는 kWh 단위로 환산하여 한꺼번에 고려하게 된다.

그림. 3. P2G-MG 경제성 평가 및 최적 솔루션 도출 절차

Fig. 3. Economic analysis and optimal solutions decision process of P2G-based microgrid

그림 3은 마이크로그리드의 최적 설비구성 도출을 위한 절차로서, 사이트 구축 기본계획에 따라 설비 조합 후보를 먼저 선정하고, 대상 사이트의 일사량, 기온, 풍속 등 환경정보와 전기, 열, 수소 등 부하 정보를 사전에 입수해야 한다. 환경 및 부하 정보를 입수하기 어려운 경우에는 유사한 특성을 갖는 지역의 데이터를 활용하거나 HOMER 라이브러리에서 제공하는 데이터를 활용할 수 있다. 또한, 다양한 변수의 조건 변화를 고려한 민감도 분석이 수행될 수 있다.

3.2 P2G-MG의 보급 방향 검토

P2G-MG의 상용화 보급은 국내 에너지 산업구조와 관련 법률을 개정해야 가능하다. 한국전력 입장에서는 생산한 수소를 판매할 수 있는 법적 근거가 없으며, 가스공사 또는 지역난방공사의 경우 발전용 연료 또는 열 공급을 위해 공급을 할 수 있는 설비 형태나 법적 여건이 상대적으로 유리한 편이나 수소전기차용 또는 산업용 수소의 직접적 판매 역시 현재는 불가능하다. 또한, 두 가지 이상의 에너지를 한 회사에서 공급하게 된다면 기존의 국내 에너지 산업구조와 패러다임이 크게 바뀌어야 한다. 이러한 산업구조 및 법적 여건은 차후에 개선될 것이라는 가정 하에 본 논문에서는 이들 에너지 공기업이 아닌 마이크로그리드 사업자 관점에서 바라본 P2G-MG의 보급 방향을 제시한다. 여기서, 마이크로그리드 사업자는 DR 사업자 또는 VPP 사업자와 유사한 주체로서 전력 분야에 전문성이 있다는 점을 전제로 하는데, 이는 기본적으로 마이크로그리드라는 개념과 기술이 전력계통 분야에서 발전되어 왔으며, 전기는 다양한 형태로 변환이 용이한 에너지 캐리어이기 때문이다.

P2G-MG 사업자는 고객에게 전력을 공급하는 것을 우선적인 목적으로 하되, 신재생에너지로부터 발생하는 미활용 전력으로 전기분해를 통해 수소를 생산한다. 생산된 수소는 1차적으로 고객의 수소전기차를 위한 연료로 사용하고, 경우에 따라서는 연료전지를 통한 발전에 이용된다. 여기서, 고가의 연료전지를 간헐적으로 운전하는 것이 경제성 측면에서 바람직한 대안은 아니라는 것을 직관적으로 판단할 수 있다. 만약 고객만을 대상으로 한다면 이런 설비 구성을 결정하는 일은 없을 것이지만, 외부로 전기를 판매할 수 있는 여건이 된다면 검토해볼 수 있는 선택지가 된다. 즉, 다른 고객 또는 전력회사의 필요에 따라 계약을 통한 전력 거래 목적에서 가능한 설비 구성이 되는 것이다. 한편, 이는 ESS와 경제성 비교 과정을 거쳐야 한다. 미활용 전력을 ESS에 저장했다가 필요 시 고객 또는 다른 고객이나 전력회사에 판매하는 것과 수소 생산 및 연료전지 발전을 하여 판매하는 것이 경제적인지 비교할 필요가 있다.

P2G-MG의 사업성을 확보하기 위해서는 미활용 전력을 활용하여 생산한 수소를 수송용 연료로 판매할 수 있도록 하는 것이 연료전지를 통한 발전을 하는 것보다 우선적으로 고려할 수 있는 선택지다. 이는 연료전지 설비를 갖추고 전력계통에 판매하기 위한 계통 연계 및 법제도 마련이 필요 없어 보다 수월한 방안으로서, 현재 수소전기차 및 충전소 보급을 확대하고 있는 환경에 적합한 방법이다. 이후에 수소 생산 규모를 키워 산업용 및 발전용으로 판매할 수 있도록 할 수 있다. 최종적으로는 전력계통의 신뢰도 및 안정도 확보 측면에서 연료전지를 통하여 계통에 전력을 공급하는 순서로 P2G-MG의 보급을 확산시켜 나가는 것이 바람직하다.

3.3 수소부하 확산모형 적용

앞서 언급한 바와 같이 P2G-MG의 보급은 1차적으로 수송용 연료 판매, 이후 산업용 및 발전용 수소 판매 시장의 확대에 영향을 받을 것으로 전망된다. 따라서, 수소부하의 보급 추이를 고려하여 P2G-MG의 보급 전략을 모색하는 것이 적절할 것으로 판단되며, 본 논문에서는 현재 보급되고 있는 수소전기차의 보급 추이를 바탕으로 수소부하 확산모형을 제시함으로써 P2G-MG의 보급 가이드라인을 활용할 수 있도록 한다.

1960년대 항공산업에서 처음 활용되기 시작한 제품의 확산모형은 다양한 형태의 모형으로 개발되어 경영, 경제 분야에서 널리 활용되어 왔으며, 전력 분야에서는 수요관리 프로그램의 효과 평가에 널리 활용된 바 있다. 본 논문에서는 Bass 확산모형을 이용하여 국내 수소전기차 확산모형을 수립한다. 다음 식 (5)는 Bass 확산모형으로서, 시계열 누적 형태로 표현하면 식 (6)과 같고 다음 그림 4와 같이 S자 곡선으로 그 보급 형태를 확인할 수 있다^(7,8).

여기서,

$n(t)$ : $t$ 시점의 보급대수

$N(t)$ : $t$ 시점의 누적 보급대수

$p$ : 혁신계수

$q$ : 모방계수

$m$ : 잠재량

그림. 4. Bass의 확산모형 ^(7,8)

Fig. 4. Bass diffusion model ^(7,8)

혁신계수 p가 클수록 초기 보급 규모가 크고 모방계수 q가 클수록 후기 보급 규모가 큰 편으로서, 통상 보급 초기에는 보조금, 인센티브, 리베이트 등의 지원정책을 통해 시장의 관심을 불러일으킴으로써 보급 속도를 높이는 전략을 취한다. 일정 시기가 지난 이후에는 이러한 지원정책이 없어도 구전효과와 같은 시장 자체의 힘으로 보급이 이루어지게 된다. 선행 연구⁽⁹⁾에서 고효율기기의 보급 시기별(개시, 초기, 중기) 특성에 맞게 개선된 보급모형을 제시한 바 있는데, 본 논문에서는 수소전기차가 보급 초기에 해당된다고 가정하여 보급초기모형을 활용한다. 보급초기모형에서는 혁신계수를 식 (7)과 같이 적용한다.

여기서,

$p_{0}$ : 최초 지원금 수준의 혁신계수

$A(t)$ : $t$ 시점의 지원금에 따른 혁신계수 영향도

$CC$ : 설비 투자비

$SL_{t}$ : $t$ 시점의 지원금 수준

통상적으로 초기 지원금 설계를 어떻게 하느냐에 따라 사업 참여 정도가 달라진다 점에서 지원금의 수준이 혁신계수에 영향을 미치는 것으로 봤다. 일반적인 보급모형일 경우 혁신계수($p_{0}$)를 기준으로 놓고 지원금($SL_{t}$)에 영향을 받는 정도를 선행연구에서 경험적으로 탐색하여 자연로그를 도입하여 표현하였다⁽⁹⁾. 이는 수요관리 프로그램뿐만 아니라 신재생에너지 보급에 있어서도 마찬가지 형태로 나타나는 현상으로서 본 논문에서도 사례연구에서 수소전기차의 보급 정도를 이 모형을 활용하였다.

3.4 민감도 분석

P2G-MG 사업자 입장에서는 생산한 수소의 판매가격이 높을수록 경제성이 높지만, 반대로 수소 이용 고객 입장에서는 경제성이 낮기 때문에 사업자 또는 고객에게 어떠한 형태로든 지원이 되어야 보급을 촉진할 수 있다. 본 논문에서는 우선적으로 사업자 측면에서 접근하여 수소 공급설비 투자비 지원 수준에 따른 NPC 및 COE 결과로 경제성을 평가한다. 아울러 전력 공급에 있어서 신재생에너지의 기여도를 평가하기 위해 식 (9)와 같이 신재생에너지 공급률 (Renewable Fraction) $REF$을 비교한다.

$E_{s}$는 앞의 식 (4)와 같이 주요 부하 및 부하이전 가능 부하의 연간 에너지 사용량과 계통에 판매한 연간 전력량을 의미하며, $E_{nr}$는 신재생에너지가 아닌 디젤발전기와 같은 전력공급설비의 연간 발전량을 의미한다. 통상 설비용량 기준으로 언급되는 신재생에너지 보급률과 비교해 공급되는 에너지가 어떤 설비로부터 생산된 것인지 비율을 확인할 수 있어 실제적인 에너지 자립 정도를 평가하는 데 도움이 된다.

한편, 각 설비 조합에 대하여 신재생에너지에 의해 야기되는 미활용 에너지의 비율을 비교하여 수소 생산과 같이 추가적으로 활용할 수 있는 여지가 얼마나 되는지 평가할 수 있다. 다음 식 (10)은 마이크로그리드에 의해 생산된 전체 에너지에 대하여 부하를 공급하고 남는 미활용 에너지 비율로서 초과 생산된 에너지 비율(Excess Energy Ratio)을 의미한다.

여기서, $E_{excess}$는 모든 에너지 공급설비에 의해 생산된 연간 생산량 $E_{p rod}$에서 주요 부하 및 부하이전 가능 부하와 마이크로그리드가 계통에 판매한 연간 전력량 $E_{s}$를 빼고 남은 양을 의미전기 이외에 열, 수소 등 다른 에너지의 공급과 수요가 있는 경우 단위를 kWh로 환산하여 통합해서 적용하게 된다.

4.1 주요 입력 데이터

4.1.1 기상 데이터

본 논문에서는 신재생에너지로 태양광만을 고려하기 때문에 다음 표 및 그림과 같이 일사량 데이터만을 입수하였다. 현재 대상 사이트의 국내 일사량 데이터를 확보하는 것이 용이하지 않아 미국 NASA에서 기상위성에서 지구 전체를 대상으로 관측한 데이터를 바탕으로 km×km 단위로 제공하고 있는 전천일사량(Global Horizontal Irradiation) 데이터를 활용하였다⁽¹⁰⁾. 또한, HOMER에서 일사량 데이터에 따라 자동 산출되는 청명도(Clearness Index)를 함께 표시하였다. 청명도는 지구 대기에 도달한 일사량에 대한 지구 표면에 도달한 일사량의 비율을 의미한다. 그림 5에서 막대그래프는 일사량, 꺾은선 그래프는 청명도이며, 월별 평균값을 표 1에 나타내었다. 연간 1일 평균 일사량은 약 4.0 kWh/㎡이다.

그림. 5. 실증 사이트의 월별 일사량 분포 ⁽¹⁰⁾

Fig. 5. Monthly solar radiation of the demonstration site ⁽¹⁰⁾

표 1. 실증 사이트의 월별 일사량 분포 ⁽¹⁰⁾

Table 1. Monthly solar radiation of the demonstration site ⁽¹⁰⁾

Month	1	2	3	4	5	6
Clearness Index	0.580	0.558	0.513	0.527	0.501	0.437
Radiation (kWh/㎡/d)	2.900	3.550	4.220	5.260	5.570	5.050
Month	7	8	9	10	11	12
Clearness Index	0.39	0.419	0.428	0.523	0.539	0.576
Radiation (kWh/㎡/d)	4.400	4.310	3.720	3.560	2.830	2.640

4.1.2 전기 부하

P2G-MG 구축 대상을 산업단지 전체 부하의 10% 수준으로 하며, 부하 구성비는 산업단지 전체 부하 구성비에 비례하는 것으로 가정하였다. 부하 패턴은 그림 6과 같이 일반용 부하와 유사한 패턴을 나타내는데 이는 사례연구 대상 사이트의 성격이 중화학공업이 아닌 연구개발 성격이 강한 업종들의 비중이 높기 때문이다. 첨두부하 3,724kW, 평균부하 2,109kW로 부하율은 약 57%이다.

그림. 6. 사례연구에 사용된 부하 패턴

Fig. 6. Electric load pattern for case study

4.1.3 수소 부하

미활용 에너지의 활용을 위하여 국내 수소전기차 보급 실적을 참고하여 수소 부하 규모를 가정하였다. 2020년 11월말 기준 전국적으로 10,477대의 수소전기차가 보급되어 있는데, 대상 사이트에는 초기에 10대가 보급되어 있고, 1대당 월 2회 충전, 1회 충전량 6.33kg으로 가정하여 일평균 3.47kg의 수소부하를 소비하는 것으로 가정하였다.

표 2. 국내 수소전기차 보급 실적 ⁽¹¹⁾

Table 2. Diffusion status of FCEV(Fuel Cell Electric Vehicle) in Korea ⁽¹¹⁾

Year	2013	2014	2015	2016
Vehicle	5	12	29	87
Year	2017	2018	2019	2020.11
Vehicle	170	893	5,083	10,477

수소부하의 패턴은 국내 수소부하의 특성을 파악하기 쉽지 않아 HOMER의 라이브러리에서 제공하는 데이터를 활용하였으며, 그림 7과 같은 연평균 부하 패턴을 보인다. 첨두부하는 4.29kg, 평균부하는 1.45kg으로 34%의 부하율을 보인다.

그림. 7. 대상 사이트의 추정된 연평균 수소부하 패턴

Fig. 7. Estimated annual average hydrogen load pattern of the demonstration site

4.2 경제성 분석 결과

4.3 민감도 분석 결과

4.3.1 수소 부하 보급모형 도출

P2G-MG의 효용성을 높이기 위해서는 수소 부하 규모가 앞서 가정한 것보다 커야 한다. 현재 보급이 진행되고 있는 수소전기차의 보급 추이를 기준으로 놓고 지원금 수준을 증가시키며 수소 부하 보급모형을 다음 그림 8과 같이 추정하였다.

그림. 8. 지원금 수준에 따른 수소 부하 보급모형

Fig. 8. Hydrogen load diffusion model by subsidy level

표 3의 보급 실적으로부터 추정한 식 (5)와 (6)의 혁신계수 p는 0.00003, 모방계수 q는 0.35이다. 잠재시장 m은 수소전기차 기준으로 약 55만 대로 가정하였다. 식 (7)의 수소 공급설비 지원금 수준에 따른 혁신계수 p는 다음 표 6과 같으며, 그림 8은 이를 반영한 보급 추이를 보인 것이다.

표 6. 지원금 수준에 따른 혁신계수 p

Table 6. Innovation coefficient p by subsidy level

Subsidy Level	10%	20%	30%	40%
Innovation Coefficient (p)	0.0000487	0.0000838	0.0001550	0.0003153
Subsidy Level	50%	60%	70%	80%
Innovation Coefficient (p)	0.0007302	0.0020403	0.0076748	0.0496589

4.3.2 지원금 수준에 따른 COE 비교

각 지원금 수준에 따라 보급된 2025년의 수소 부하는 1일 충전량을 기준으로 그림 9와 같다. 이때, 전기부하는 제9차 전력수급기본계획의 연평균 증가율인 1.6%를 반영하여 대상 사이트의 평균부하 수준인 22,834kW를 계통에서 공급받는 것으로 가정하였다. 지원금 수준이 60% 정도까지는 지원금이 없을 때보다 약 22% 수소 부하가 증가하나, 지원금 수준이 80%일 경우에는 5배 이상으로 부하가 증가한다.

그림. 9. 지원금 수준에 따른 대상 사이트의 2025년 수소 부하 전망

Fig. 9. Hydrogen load of the demonstration site in 2025 by subsidy level

이러한 수소 부하 증가 추이에 따른 COE 민감도를 표 7에 보였다. 지원금 비중이 증가할수록 COE가 낮아지기는 하지만, 2025년 수소 부하를 공급하지 않는 경우의 COE가 157원 수준으로 예상되는 것과 비교하면 매우 높다. 이는 단순히 수소 공급설비에 대한 지원금을 지급하는 경우, 수소 부하의 보급은 증가하겠지만 오히려 늘어난 수소 부하를 공급하기 위해 태양광과 같은 신재생에너지 설비를 증설하는 비용이 발생하기 때문에 역효과를 가져온다.

수소 공급설비 지원과 신재생에너지 설비 지원을 함께 고려한 경우의 COE 분포를 그림 10과 같이 나타내었다. 노란색은 4,000~6,000원, 파란색은 2,000~4,000원, 초록색은 2,000원 이하를 나타내면 각 색상별로 진할수록 더 비싸다. 수소 공급설비와 태양광, ESS 등 다른 신재생에너지 설비 모두 투자비의 80%를 지원할 때에야 2,000원 이하의 COE를 보인다.

표 7. 수소 공급설비 지원금 수준에 따른 COE 비교

Table 7. COE by subsidy levels of hydrogen facility and PV & ESS capital cost

Hydrogen Subsidy Level	0%	50%	60%	70%	80%
COE (KRW/kWh)	5,385	5,002	4,925	4,848	4,772

그림. 10. 수소 공급설비와 PV 및 배터리 지원금 수준에 따른 COE 비교

Fig. 10. COE by subsidy levels of hydrogen facility and PV & ESS capital cost

사례연구 결과로 볼 때, 투자비에 대한 지원으로는 P2G-MG의 경제성을 확보하는 데는 한계가 있는 것으로 판단되며, 운영비 및 수소 판매가격 보전, 생산 전력의 계통 판매 허용 등 다각적인 지원 방안을 검토할 필요가 있다.