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  1. (Korea Electric Power Corporation Research Institute, Korea.)
  2. (Dept. of Safety Engineering, Pukyong National University, Korea.)
  3. (Dept. of Electrical Engineering, Pusan National University, Korea.)



Power Curtailment, Flexible Interconnection, Renewable Energy, Economic Analysis, Hosting Capacity, Compensation System

1. 서 론

정부는 온실가스로 인한 기후변화에 대응하기 위해 재생에너지 확대를 목표로 하고 있으며 제9차 전력수급기본계획(1)과 제3차 에너지기본계획(2)을 통해 구체적인 신재생보급 확대 방안을 제시하였다. 원전은 점진적으로 감축하고 석탄은 과감하게 감축하면서 재생에너지 발전비중을 2040년까지 30~35% 확대하여 깨끗하고 안전한 에너지믹스로 전환할 계획이다. 그중 태양광 및 풍력 등의 청정에너지 공급을 주목적으로 두고 있으며 2034년까지 총 74.2GW의 재생에너지 설비용량 중 태양광 에너지에 45.6GW(61%), 풍력 에너지에 14.9GW(20%)를 갖출 계획이다. 정부는 재생에너지의 발전비중 목표를 달성하기 위해 2016년 10월 ‘1MW 이하 소규모 신재생 계통접속 보장’의 정책을 발표하였고(3), 이 정책의 영향으로 배전계통에 1MW 이하 소규모 신재생이 급격하게 증가하였다.

2012년 송전 및 배전계통을 합하여 3.6GW였던 신재생 발전원은 2018년 15.5GW까지 증가하였으며 이 중 배전계통에 연계되는 신재생 발전원은 2012년과 비교하여 약 8배가 증가하였음을 [그림 1]을 통해 확인할 수 있다. 한편, 정부의 재생에너지 확대 장려로 인해 재생에너지는 계속하여 증가하고 있지만 재생에너지를 수용하기 위한 전력설비(변전소, 전주, 전력선로)의 부족으로 재생에너지의 접속이 지연되고 있다.

그림. 1. 국내 계통의 신재생 연계 현황

Fig. 1. Installed DER Capacity in Power Grid

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig1.png

계통의 보강 없이 수용할 수 있는 재생에너지 용량을 Hosting Capacity로 말하는데 재생에너지가 계통에 연계할 때 Hosting Capacity를 초과한다면 크게 두 가지 방법을 통해 재생에너지를 계통에 연계할 수 있다. 첫 번째는 전통적인 방법인 전력계통을 보강하는 방법이고 두 번째는 Flexible Interconnection 방식을 이용하는 것이다(4-5). 첫 번째 방법은 연계되는 분산전원 용량에 맞추어 대용량 전류가 흐를 수 있는 선로 교체, 변전소의 용량 확대 등 전력계통을 보강하여 Hosting Capacity 용량을 증가시키는 것이다. 전력계통의 보강은 설비를 구축하기까지 오랜 시간이 소요되기 때문에 재생에너지의 연계가 지연된다는 점과 초기 투자비용이 많이 발생한다는 단점이 존재한다. 두 번째 방법인 Flexible Interconnection 방식은 재생에너지의 발전량이 Hosting Capacity를 초과하면 유효출력을 감발하여(이하:출력 감발) 계통이 수용할 수 있는 Hosting Capacity 이내로 발전량을 조정하는 방식이다. 이 방식을 사용하면 선로를 보강하는 데까지 기다릴 필요 없이 즉각적으로 재생에너지의 계통연계가 가능하다.

출력 감발을 통해 재생에너지를 연계하면 배전계통에 접속하기 위해 대기하고 있는 용량을 감소시킬 수 있으나, 재생에너지의 출력 감발은 발전사업자의 수익과 연관되어 있어서 계통 운영자가 일방적으로 출력을 감발을 하는 것은 제도 개선 없이는 현실적으로 어려운 상황이다. 이때 계통 운영자가 출력 감발을 할 수 있도록 고려되는 방법은 출력 감발을 한 용량만큼 감발 비용을 보상하는 것이다. 보상이 고려된다면 발전사업자로서도 계통의 안정을 위해 출력을 감발하는 것을 거부하지 않을 것이다. Hosting Capacity를 확대하기 위해 출력 감발이 고려된다면 계통 운영자는 전력계통을 보강하여 신재생 발전원을 수용하는 것이 경제적인지, 출력 감발을 수행하여 신재생 발전원을 수용하는 것이 경제적인지 의사결정이 필요하다.

태양광 발전원이 증가하면서 출력 감발을 고려한 연구가 많이 진행되었다. 인버터 관점에서 출력 감발 시 순간적으로 출력이 증가할 수 있음을 위험을 제기하며 태양광 발전원 감발 시 커패시터 영향을 완화하는 연구(6), 출력 감발 시 계통 안정화를 고려하여 출력 감발량을 배분하는 연구(7), 태양광 발전원 감발을 고려하여 계통을 안정적으로 운영하는 연구(8) 등 다양한 관점에서 연구가 활발히 진행되었으나 출력 감발 관점에서 계통 보강과 비교한 경제성 분석 연구는 활발하게 진행되지 않은 상태이다.

따라서 본 논문에서는 계통 운영자 입장에서 계통보강을 통해 연계하는 방안과 Flexible Interconnection 방안 중 어떤 방법이 더 경제적인지 판단할 수 있는 경제성 분석 방안에 관해 서술한다. 이때 경제성 분석에 영향을 미칠 수 있는 분산전원의 집중도, 할인율 및 보상 비용의 민감도 분석을 진행하며 계통 운영자가 경제성 분석을 수행할 시 중요하게 고려해야 하는 요소에 대해 분석을 진행한다. 본 논문에서 경제성 분석에 사용되는 분산전원의 종류는 배전계통에서 큰 비중을 차지하는 태양광 발전원으로 가정하였다.

2. 경제성 분석 방법

경제성 분석은 경제성을 분석하는 주체에 따라 결과가 달라진다. 계통을 운영하는 입장에서 태양광 발전원 증가에 따른 경제성 분석을 진행할 수도 있지만 계통에 접속하는 태양광 발전원 발전 사업자 입장에서도 경제성 분석이 가능하다. 본 논문에서는 계통을 보강하고 관리하는 계통 운영자 입장에서 경제성 분석을 진행한다. 이를 위해 본 절에서는 계통 운영자 입장에서의 경제성 분석 방법에 관해 서술한다. 계통보강을 통한 수용력 확대와 출력 감발을 통한 수용력 확대 간의 경제성 분석을 위한 일련의 과정을 소개하고 경제성 분석을 진행하기 위해 사용된 계통 모델, 민감도 분석 시나리오 등을 서술하였다.

2.1 시뮬레이션 계통 구성

본 논문에서는 IEEE13의 토폴로지 기반으로 계통을 구성하여 경제성 분석을 진행하였으며, 모의계통의 선로 구성은 [그림 2]와 같다.

그림. 2. 시뮬레이션 계통 선로 구성

Fig. 2. Simulation system line configuration

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig2.png

모의계통의 선로의 선종은 한전 배전설계기준 DS-3001 총칙 6항에 근거하여 국내 배전계통에서 일반적으로 사용하는 ACSR-OC 160mm²을 사용하였으며(9), 분산전원 수용을 위해 계통 보강을 진행할 경우 선로를 ACSR-OC 240mm² 교체하는 것으로 가정하였다. 개별 선로의 길이는 ACSR-OC 160mm² 선종 기준으로 최대 부하에서 계통의 최저 전압이 0.96 [pu] 이상으로 유지되는 길이로 설정하였다.

표 1. ACSR-OC 선종 정보

Table 1. ACSR-OC line information

선종

R [Ω/km]

X [Ω/km]

X / R

운전용량

[MW]

상시

비상시

ACSR-OC 160mm²

0.1863

0.3901

2.094

10

14

ACSR-OC 240mm²

0.1234

0.3744

3.034

15

20

개별 선로 간의 길이는 IEEE13의 계통 비를 준용하였으며 부하의 역률은 지상 0.9로 설정하였다. 모의계통의 부하(3상)와 선로 정보는 아래와 같다.

표 2. 계통 부하 정보

Table 2. Load information

모선

최대 부하 [kW]

3

723

4

307

5

416

6

2,087

9

307

10

231

11

307

12

1,523

표 3. 선로 정보

Table 3. Line information

From 모선

To 모선

길이 [km]

1

2

4.82

2

4

1.21

2

3

1.21

2

6

4.82

4

5

0.72

6

7

2.41

6

8

0.72

6

11

0.72

8

9

0.72

8

10

1.93

11

12

1.21

시뮬레이션에서 사용할 Load 및 PV Profile은 실계통 배전선로의 2020년 이력 데이터를 사용하였다. 각각의 Profile은 [그림 3][그림 4]와 같다.

그림. 3. 부하 프로파일

Fig. 3. Load Profile

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig3.png

그림. 4. 태양광 발전 프로파일

Fig. 4. Active Power Profile

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig4.png

2.2 분산전원 한계용량 및 감발용량 계산

배전계통에 연계할 수 있는 분산전원의 한계용량을 산정하고 감발용량을 계산하기 위해 [그림 5]의 절차를 수행한다.

그림. 5. 한계용량 및 감발 용량 계산 절차

Fig. 5. Calculation procedure for limiting capacity and capacity to be curtailed

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig5.png

분산전원 한계용량 값과 감발 용량값을 계산하기 위해 가장 우선시 되는 것은 계통 데이터의 입력이다. 계통 데이터에 따라 결과값이 달라지기 때문에 계통 부하 정보, 선로 정보, 부하 및 태양광 프로파일, 분산전원 연계 위치 등 시뮬레이션 분석에 필요한 계통 데이터를 입력한다. 계통 데이터가 결정되면 변전소 송출전압을 결정한다. 실제 계통에서는 계통 전압을 일정 범위 이내로 유지해야 하므로 송출전압을 상황에 맞추어 변동시킨다. 그러나 본 논문에서는 경제성 분석을 목적으로 하므로 송출전압은 경제성 분석 기간 동안 일정하다고 가정한다. 송출전압 값의 결정은 경제성 분석 기간 동안 조류해석을 수행하였을 때의 최저 전압이 저전압 위배가 발생하지 않는 값으로 결정한다. 그 수식은 아래와 같다.

(1)
$$V_{Sub}=1 + V_{underlimit}-V_{min}$$ $V_{Sub}=송출전압,\: V_{underlimit}=전압하한,\: V_{min}=최저전압$

송출전압 결정 후 분산전원의 최적 역률과 한계용량을 계산한다. 분산전원의 최적 역률은 시뮬레이션 계통에서 분산전원을 최대로 수용할 수 있는 값으로 결정한다. 분산전원의 역률을 진상 0.9에서 1까지 0.01 간격으로 변경하면서 시스템 한계용량이 최대인 역률을 최적 역률로 결정하였다. 여기서 특정 역률의 시간대 별 한계용량은 [그림 6]의 알고리즘을 통해 계산된다. 여기서 시스템 한계용량($H.C_{System}$)은 모든 시구간의 한계용량 중 가장 작은 값으로 정의한다.

그림. 6. 시간대 별 한계용량 산정 알고리즘

Fig. 6. Hositng capacity calculation algorithm by time period

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig6.png

분산전원을 최대로 수용할 수 있는 최적 역률을 산정과 동시에 모든 시구간에 대한 한계용량을 계산하였다. 마지막으로 시구간의 한계용량을 가지고 각 시간대에 차단해야 하는 양을 계산한다. 시간대 별 분산전원의 차단량은 아래의 식과 같다.

(2)
\begin{align*} {if} \enspace DG_{installed}\le H.C_{H=h}\\ \\ \rightarrow DG_{Curatailed}= 0 \end{align*}

(3)
\begin{align*} {if} \enspace DG_{installed}> H.C_{H=h}\\ \\ \rightarrow DG_{Curatiled}=(DG_{installed}- H.C_{H=h})\times RoG_{H=h} \end{align*} RoG : Rate of Generation

검토하고자 하는 용량이 그 시간대의 한계용량보다 작으면 감발할 필요가 없으므로 식(2)와 같이 해당 시간대에는 감발량이 0이다. 그러나 검토하고자 하는 용량이 그 시간대의 한계용량을 초과할 경우 계통 제약이 발생한다는 의미 식(3)과 같이 감발량을 결정한다.

2.3 경제성 분석

계통 보강을 통한 수용력 확대와 출력 감발을 통한 수용력 확대 간의 경제성 분석은 아래와 같은 가정을 전제로 한다.

- 계통 보강 시 발생하는 비용은 일회성 비용으로 계산

- 매년 분산전원 출력 감발 시 발생하는 비용은 현재 NPV 기법을 적용하여 계산

- SMP1)와 REC2)는 모든 기간에 대해 동일한 값을 적용

- 할인율은 모든 기간에 대해 동일한 값을 적용

경제성 분석을 진행하기 위해 아래와 같이 알고리즘을 수행한다.

그림. 7. 경제성 분석 절차

Fig. 7. Economic analysis procedure

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig7.png

2.2에서 계산된 시간대별 분산전원 감발량과 보상 비용을 이용을 이용하여 시뮬레이션 기간 동안의 감발 비용을 계산한다. 년 단위로 계산된 감발 비용을 동일 시점에서 경제성 분석하기 위해서는 현가화가 필요하므로 NPV3)방식을 통해 감발 비용을 한다.

(4)
$Cost_{n}=(SMP + 1REC)\times DG_{Curtailed,n}$

(5)
$Cost_{present}=\dfrac{Cost_{1}}{1+r}+\dfrac{Cost_{2}}{(1+r)^{2}}+\dfrac{Cost_{3}}{(1+r)^{3}}+\cdots +\dfrac{Cost_{N}}{(1+r)^{N}}$ \begin{align*} Cost_{n}= n년차의 총 감발 비용\\ r = 이자율\\ Cost_{presnet}= 현가화된 총 감발 비용 \end{align*}

다음으로 계통 보강 비용을 계산한다. 계통 보강이 필요한 순간 비용이 모두 발생하는 것을 가정한다.

(6)
계통 보강 비용 : 보강 선로(km) × 보강 비용(원/km)

마지막으로 앞에서 계산된 감발 비용과 계통 보강 비용을 합산하여 Integration Cost(통합 비용)을 산정한다. Integration Cost이 해당 시나리오에서 출력 감발 비용과 계통 보강 비용을 모두 고려한 금액이 된다. 식(6)과 같이 분산전원의 단위 용량에 대한 발생 비용 확인을 통해 경제성 분석 비교를 위한 절차를 마무리한다.

(7)
Integration Cost[원/MW] = $\dfrac{감발 비용 + 계통 보강 비용}{DG_{Installed}}$

상기의 알고리즘을 통해 분산전원의 연계 용량이 시스템 한계용량을 초과할 경우 Flexible Interconnection(선종 : ACSR-OC 160mm²) 방법과 계통을 보강(선종 : ACSR-OC 240mm²) 방법의 Integration Cost를 비교할 수 있다. 이를 통해 계통 운영자는 분산전원 수용력 확대를 위해 Flexible Interconnection 방법을 선택할 것인지 계통 보강을 선택할 것인지 경제적인 관점에서 판단할 수 있다.

3. 시뮬레이션 분석

3.1 시뮬레이션 개요

본 논문의 경제성 평가 시뮬레이션은 매틀랩(Matlab)을 사용하였으며 이를 통해 한계용량 및 감발 용량 산정을 위한 계통 시뮬레이션, 알고리즘 구현 및 경제성 분석 결과를 도출하였다. 시뮬레이션을 위해 우선 경제성 분석 기간을 고려해야 하며 계통운영자가 유지해야 하는 전압 유지범위, 검토하고자 하는 분산전원 최대 연계 용량 설정이 필요하다. 또한, 매년 부하가 증가하므로 부하 증가율이 필요하며 선로 보강 시 발생하는 비용을 정의한다. 시뮬레이션 개요는 아래와 같다.

표 4. 시뮬레이션 개요

Table 4. Simulation Overview

경제성 분석 기간

10[year]

전압 유지범위

0.96 ~ 1.02[pu]

분산전원 연계 용량

0 ~ 30[MW]

부하 증가율[연]

1.84[%]

선로 보강 비용

31,000,000[원/kW]

선로의 분산전원 허용 용량

(비상시 기준)

ACSR-OC 160mm² : 14[MW]

ACSR-OC 240mm² : 20[MW]

경제성 분석 기간은 10년으로 고려하였으며 계통 운영자가 유지해야 하는 전압 유지범위는 현재 배전계통의 특고압 전압 유지범위를 고려하여 0.96[pu] ~ 1.02[pu]로 설정하였다 1.02[pu] : 경부하 시 저압계통 과전압(220+13V)을 고려한 특고압 연계점 전압0.96[pu] : 송·배전용 전기설비 이용규정의 0.9098을 고려한 임의 설정 전압. 분산전원 연계 용량은 30[MW]까지 연계하는 것을 가정하였으며 부하 증가율은 제9차 전력수급기본계획의 전력수요 전망 값을 고려하여 1.84[%](‘21~’30 평균)를 적용하였다(1). 계통 보강 비용인 선로 보강 비용은 2021년도 건설분야 예산 기준단가 자료를 참고하였으며 선로에 흐를 수 있는 분산전원 허용 용량은 비상시에 흐를 수 있는 용량인 14[MW]와 20[MW]로 결정하였다.

경제성 분석 시나리오는 [표 5]와 같다.

표 5. 경제성 분석 시나리오

Table 5. Economic analysis scenario

시나리오

분산전원 [개소]

SMP+REC

[원/kWh]

할인율

[%]

변경 요소

시나리오 1

3

180

5

기준

시나리오 2

1

180

5

집중/분산

시나리오 3

3

180

10

할인율

시나리오 4

3

250

5

보상비용

시나리오 5

3

150

10

보상비용

시나리오 6

3

180

5

PV, Load Profile

본 논문에서는 총 6개의 시나리오를 통해 경제성 분석을 진행한다. 총 4개의 민감도 분석을 수행하였으며 분산전원의 집중도, 할인율, 보상비용 및 PV, Load Profile 변화에 따른 경제성 분석 결과를 비교한다. 보상비용을 결정하는 SMP와 REC는 전력거래소에서 제공하는 Data를 참고하였으며 2021년 12월 초 가격 수준인 180[원/kWh]을 기준으로 하였다. 이자율은 The Value of Flexible Interconnection Techono-Economic Analysis를 참고하여 5%와 10% 두 가지 조건에서 시뮬레이션을 진행하였다(4-5).

3.2 시나리오 별 경제성 분석

시나리오 1의 경제성 분석 결과를 설명한다. 시나리오 1의 분산전원 설치 개소는 [그림 8]과 같다.

그림. 8. 분산전원 설치 개소(시나리오 1)

Fig. 8. DER installation location (Scenario 1)

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig8.png

분산전원의 설치 개소는 계통의 말단 부분인 5, 9, 12 개소에 연계하였다. 경제성 분석을 위한 시뮬레이션 수행 결과 분산전원 최적 역률은 선로의 선종이 ACSR-OC 160mm²일 때는 0.98(진상), ACSR-OC 240mm²일 때는 0.99(진상)로 계산됐으며 계통의 한계용량으로 인해 계통을 보강해야 하는 선로의 길이는 14.9529[km]이다. 경제성 분석 기간 동안의 개소 전압과 모선 전류의 값은 [그림 9], [그림 10]과 같다.

그림. 9. 시뮬레이션 기간 동안 개소 전압

Fig. 9. Bus Voltage during simulation

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig9.png

그림. 10. 시뮬레이션 기간 동안의 모선 전류

Fig. 10. Line current during simulation

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig10.png

[그림 9]를 통해 시뮬레이션 기간 동안 모든 개소 전압이 계통 운영자가 유지해야 하는 전압을 초과하지 않음을 확인할 수 있다. ACSR-OC 160mm²로 명칭된 그래프는 계통 보강을 하지 않을 때의 시뮬레이션 결과를 나타내며 ACSR 240mm² 계통 보강을 진행했을 때의 시뮬레이션 결과이다. 마찬가지로 [그림 10]을 통해 시뮬레이션 기간 동안 모든 모선 전류가 선로의 허용 전류를 초과하지 않음을 확인할 수 있다. [그림 11]은 시나리오 1의 분산전원 한계용량이다.

그림. 11. 분산전원 한계용량 시나리오 1)

Fig. 11. DER dynamic hosting capacity (Scenario 1)

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig11.png

선종이 ACSR-OC 160mm² 일 때 분산전원 한계용량은 17.9531[MW]이다. 분산전원 연계 용량을 확대하려면 출력 감발을 통한 Flexible Interconnection을 수행하거나 25.0625[MW]까지 연계할 수 있는 ACSR-OC 240mm²의 선종으로 교체하는 계통 보강을 수행해야 한다. 해당 시나리오의 경제성 분석 결과는 [그림 12]와 같다.

그림. 12. 경제성 분석 결과(시나리오 1)

Fig. 12. Economic analysis results (Scenario 1)

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[그림 12]를 통해 분산전원 연계 용량에 따라 계통의 분산전원 수용력 확대를 위한 방법이 달라지는 것을 확인할 수 있다. 출력 감발 그래프(ACSR-OC 160mm²)를 확인해보면 분산전원 연계 용량이 해당 시나리오의 한계용량인 17.9531[MW]를 초과할 때부터 Integration Cost가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 이는 한계용량이 초과하여 연계하기 위해 출력 감발을 진행했다는 의미이며 이에 따른 보상 비용이 발생한 것을 의미한다. 연계 용량이 증가할수록 보상 비용이 증가하므로 비용이 증가하는 것을 그래프를 통해 확인할 수 있다. 선로를 ACSR-OC 240mm²로 교체한 계통 보강 그래프를 확인해보면 한계용량인 17.9531[MW]에서 Integration Cost가 약 30[백만원/MW]인 것을 확인할 수 있는데 이는 분산전원 연계를 위해 계통을 보강하였기 때문에 초기 투자비용이 발생한 것으로 이해할 수 있다. 경제성 분석 결과 분산전원 연계용량이 23.55[MW]를 초과하기 전까지는 Flexible Interconnection 방식이 경제적이지만 23.55[MW]를 초과할 때부터는 계통 보강을 통해 수용력을 확대하는 방안이 경제적이다.

다음으로 시나리오 2의 경제성 분석을 수행하였다. 시나리오 2부터는 경제성 분석 결과 위주로 서술한다. 시나리오 2는 시나리오 1에서 분산전원 연계 위치를 변경한 시나리오이다. 이를 통해 분산전원이 한 곳에 집중적으로 연계됐을 때의 경제성 분석의 변화를 확인한다. 시나리오 2의 분산전원 설치 개소는 [그림 13]와 같다.

그림. 13. 분산전원 설치 개소(시나리오 2)

Fig. 13. DER installation location (Scenario 2)

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig13.png

분산전원의 설치 개소는 계통의 말단 부분인 12 개소에 연계하였다. 경제성 분석을 위한 시뮬레이션 수행 결과 분산전원 최적 역률은 선로의 선종이 ACSR-OC 160mm²일 때는 0.98(진상), ACSR-OC 240mm²일 때는 0.99(진상)로 계산됐으며 계통의 한계용량으로 인해 계통을 보강해야 하는 선로의 길이는 11.5765[km]이다. [그림 14]는 시나리오 2의 분산전원 한계용량이다.

그림. 14. 분산전원 한계용량(시나리오 2)

Fig. 14. DER dynamic hosting capacity (Scenario 2)

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig14.png

선종이 ACSR-OC 160mm² 일 때 분산전원 한계용량은 16.3906[MW]이며, 계통 보강을 했을 때의 한계용량은 23.2656[MW]이다. 시나리오 2의 경제성 분석 결과는 [그림 15]와 같다.

그림. 15. 경제성 분석 결과(시나리오 2)

Fig. 15. Economic analysis results (Scenario 2)

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.9.1211/fig15.png

경제성 분석 결과 분산전원 연계용량이 20.49[MW]를 초과하기 전까지는 Flexible Interconnection 방식이 경제적이지만 20.49[MW]를 초과할 때부터는 계통 보강을 통해 수용력을 확대하는 방안이 경제적이다. 시나리오 1과 비교해보면 시나리오 1보다 분산전원의 한계용량이 1.5625[MW] 낮아졌으며, 경제성 순위가 바뀌는 분산전원 연계용량도 3.06[MW] 낮아졌음을 확인할 수 있다.

시나리오 3은 시나리오 1에서 할인율을 10%로 변경한 시나리오이다. 이를 통해 할인율의 변동에 따른 경제성 분석의 변화를 확인한다. 시나리오 3의 분산전원 설치 개소 시나리오 1과 동일하다. 분산전원의 설치 개소가 변경되지 않았으므로 분산전원의 최적 역률, 계통을 보강해야 하는 선로 길이 및 한계용량도 동일하다. 시나리오 3의 경제성 분석 결과는 [그림 16]과 같다.

그림. 16. 경제성 분석 결과(시나리오 3)

Fig. 16. Economic analysis results (Scenario 3)

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경제성 분석 결과 분산전원 연계용량이 23.95[MW]를 초과하기 전까지는 Flexible Interconnection 방식이 경제적이지만 23.95[MW]를 초과할 때부터는 계통 보강을 통해 수용력을 확대하는 방안이 경제적이다. 시나리오 1과 비교해보면 시나리오 1보다 경제성 순위가 바뀌는 분산전원 연계용량이 0.4[MW] 높아졌음을 확인할 수 있다. 이를 통해 할인율이 높을수록 Flexible Interconnection이 더 유리함을 확인할 수 있다.

시나리오 4는 시나리오 1에서 SMP + REC 비용을 250[원/kWh]로 변경한 시나리오이다. 이를 통해 보상비용이 커졌을 경우 경제성 분석의 변화를 확인한다. 시나리오 4의 분산전원 설치 개소 시나리오 1과 동일하다. 분산전원의 설치 개소가 변경되지 않았으므로 분산전원의 최적 역률, 계통을 보강해야 하는 선로 길이 및 한계용량도 동일하다. 시나리오 4의 경제성 분석 결과는 [그림 17]과 같다.

그림. 17. 경제성 분석 결과(시나리오 4)

Fig. 17. Economic analysis results (Scenario 4)

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경제성 분석 결과 분산전원 연계용량이 23.05[MW]를 초과하기 전까지는 Flexible Interconnection 방식이 경제적이지만 23.05[MW]를 초과할 때부터는 계통 보강을 통해 수용력을 확대하는 방안이 경제적이다. 시나리오 1과 비교해보면 시나리오 1보다 경제성 순위가 바뀌는 분산전원 연계용량이 0.5[MW] 낮아졌음을 확인할 수 있다. 보상 비용이 증가하였으므로 경제성 순위가 바뀌는 분산전원 연계용량이 낮아진 것을 확인할 수 있다.

시나리오 5는 시나리오 1에서 (SMP + REC) 비용을 150[원/kWh]로 변경한 시나리오이다. 이를 통해 보상비용이 낮아졌을 경우 경제성 분석의 변화를 확인한다. 시나리오 5의 분산전원 설치 개소 시나리오 1과 동일하다. 분산전원의 설치 개소가 변경되지 않았으므로 분산전원의 최적 역률, 계통을 보강해야 하는 선로 길이 및 한계용량도 동일하다. 시나리오 5의 경제성 분석 결과는 [그림 18]과 같다.

그림. 18. 경제성 분석 결과(시나리오 5)

Fig. 18. Economic analysis results (Scenario 5)

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경제성 분석 결과 분산전원 연계용량이 23.95[MW]를 초과하기 전까지는 Flexible Interconnection 방식이 경제적이지만 23.95[MW]를 초과할 때부터는 계통 보강을 통해 수용력을 확대하는 방안이 경제적이다. 시나리오 1과 비교해보면 시나리오 1보다 경제성 순위가 바뀌는 분산전원 연계용량이 0.4[MW] 높아졌음을 확인할 수 있다. 보상 비용이 낮아졌으므로 경제성 순위가 바뀌는 분산전원 연계용량이 높아진 것을 확인할 수 있다.

시나리오 6는 시나리오 1에서 Load Profile과 PV Profile을 변경한 시나리오이다. 해당 Profile은 실계통 배전선로의 2021년 이력 데이터를 사용하였다. 이를 통해 Profile 변화 시 경제성 분석의 변화를 확인한다. 시나리오 6에 적용한 각각의 Profile은 [그림 19][그림 20]과 같다.

그림. 19. 부하 프로파일(시나리오 6)

Fig. 19. Load Profile(시나리오 6)

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그림. 20. 태양광 발전 프로파일(시나리오 6)

Fig. 20. Active Power Profile(시나리오 6)

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최대 부하는 기존 대비 1.05배가 증가하였으며 평균 부하 또한 1.1배가 증가하였다. PV의 최대 발전율은 기존의 0.894[pu]에서 0.924[pu]로 증가하였다. [그림 21]은 시나리오 6의 분산전원 한계용량이다.

그림. 21. 분산전원 한계용량 시나리오 6)

Fig. 21. DER dynamic hosting capacity (Scenario 6)

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선종이 ACSR-OC 160mm² 일 때 분산전원 한계용량은 17.0938[MW]이며, 계통 보강을 했을 때의 한계용량은 23.8906[MW]이다. 시나리오 1과 비교하였을 때 한계용량이 0.86[MW] 감소한 것을 확인할 수 있었으며 분석 결과 그 이유는 PV 최대 발전율의 증가 때문으로 확인하였다. ACSR-OC 160mm² 기준으로 시나리오1과 시나리오6 모두 PV가 최대 발전율에 가까울 때 한계용량이 결정되었는데, 시나리오 1의 경우 PV 발전율이 두 번째로 가장 높았던 0.882[pu](20.04.04 13시, Load : 2.34)에서 한계용량이 결정되었고 시나리오 6은 PV 발전율이 가장 높았던 0.924[pu](21.04.18 12시, Load : 2.24)에서 한계용량이 결정되었다. 즉, 선로에 흐를 수 있는 전류는 제한되어 있고 PV 발전율이 증가하면서 한계용량이 감소한 것이다.

그림. 22. 경제성 분석 결과(시나리오 6)

Fig. 22. Economic analysis results (Scenario 6)

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시나리오 6의 경제성 분석 결과는 [그림 22]와 같다.

경제성 분석 결과 분산전원 연계용량이 22.49[MW]를 초과하기 전까지는 Flexible Interconnection 방식이 경제적이지만 22.49[MW]를 초과할 때부터는 계통 보강을 통해 수용력을 확대하는 방안이 경제적이다. 시나리오 1과 비교해보면 시나리오 1보다 경제성 순위가 바뀌는 분산전원 연계용량이 1.06[MW] 낮아졌음을 확인할 수 있는데 그 이유는 한계용량이 낮게 결정됨에 따라 더 낮은 한계용량 때부터 보상을 하게 되고 이에 따라 함께 경제성 순위가 바뀌는 분산전원 연계용량도 함께 낮아진 것으로 분석할 수 있다.

시나리오 1~6까지의 결과를 정리하면 [그림 23]과 같다.

그림. 23. 시나리오 별 경제성 분석 요약

Fig. 23. Economic Analysis Summary

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시나리오 별 민감도 분석 결과 시나리오 2에서 분산전원의 연계 개소를 3개소에서 1개소로 변경하였을 때 경제성 순위가 변경되는 분산전원 연계 용량이 큰 폭으로 감소한 것을 확인할 수 있다. 즉, 계통에 분산전원의 연계점을 어떻게 결정하느냐에 따라 경제성에 큰 폭으로 영향을 미친다는 것을 의미한다. 시나리오 3에서는 할인율을 변동이 경제성 분석 결과에 미치는 영향을 확인하였다. 할인율이 증가하면 매년 발생하는 보상비용의 현가화 시 더 낮은 비용으로 계산되므로 Flexible Interconnection 시 더 유리함을 확인할 수 있다. 시나리오 4와 5를 통해 보상비용 변경이 경제성 분석에 미치는 영향을 확인하였다. 보상비용이 증가하면 경제성 순위가 변경되는 분산전원 용량이 감소하였으며 반대로 보상비용이 감소하면 감소하는 결과를 확인하였다. 이를 통해 보상비용이 낮을수록 Flexible Interconnection이 유리함을 확인할 수 있다. 시나리오 6에서는 PV와 Load Profile의 변경이 경제성 분석에 미치는 영향을 확인하였다. PV의 최대 발전율이 증가하였을 경우 상대적으로 한계용량이 낮아짐을 확인할 수 있었으며 PV의 최대 발전율이 낮으면 Flexible Interconnection이 유리함을 확인할 수 있다.

4. 결 론

본 논문은 계통 운영자 입장에서 전통적인 방법인 전력계통 보강 방법과 출력 감발 후 보상을 진행하는 Flexible Interconnection 방법 중 경제적인 관점에서 어떤 방법이 더 분산전원 수용률 향상에 적합한지 분석할 수 있는 경제성 분석 방안을 제시하고 시나리오 기반의 경제성 분석을 진행하였다.

경제성 분석 결과 출력 감발을 통한 Flexible Interconnection 방식은 계통 운영자 입장에서 감발에 대한 보상 비용을 지급하더라도 일정 연계 용량까지는 계통을 보강하는 비용보다 경제성이 있음을 확인하였다. 경제성에 영향을 미치는 요인 중 분산전원 연계 위치는 Flexible Interconnection을 통한 연계 가능 용량에 큰 영향을 주었는데, 계통 운영자는 분산전원 연계 위치에 예상되는 분산전원 증가율을 고려하여 어떤 방법으로 분산전원 수용을 확대하는 것이 경제적인지 판단할 수 있다. 추가로 계통 운영자가 의사 결정할 당시 할인율이 높고 보상비용이 낮다면 Flexible Interconnection을 통해 기존 계통을 보강하지 않고 더 많은 분산전원을 수용할 수 있을 것이다.

전 세계적으로 신재생이 증가하면서 출력 감발 사례가 증가하고 있으며 이에 따른 보상은 나라마다 다르다(10). 대규모 태양광 발전단지가 있는 TEXAS의 경우 대규모 태양광 발전에 대해 Negative Price 입찰을 통하여 자발적으로 출력을 감축하며, 독일의 경우 출력제어 신재생 양에 따라 보상수준을 다르게 책정한다(11). 출력 감발에 대한 보상을 하지 않는 나라도 존재한다. 이처럼 국내에서도 출력 감발 이슈가 증가하고 있으므로 계통 운영자와 발전 사업자를 고려하고 사회적 합의를 이룬 제도를 준비해야 한다. 예를 들어 선로의 한계 용량이 초과하여 접속 대기 중인 발전 사업자에게 출력 감발에 대한 보상이 없는 조건으로 계통에 연계해 주는 방식이 존재할 수 있으며, 안정적인 계통 운영을 위해 특정 시간에만 감발에 대한 보상하는 방식도 존재할 수 있다. 그 외에 해외와 같이 시장제도가 마련된다면 감발에 대한 입찰도 고려해볼 수 있을 것이며 REC와 연동하여 출력 감발에 동의한다면 REC를 더 주는 요금제 상품을 만드는 제도도 고려해볼 수 있다. 본 논문에서는 보상비용을 SMP와 REC로 결정하였지만 새로운 제도가 마련되고 보상 비용에 대한 정의가 명확해지면 계통보강 비용과 Flexible Interconnection 방안 간의 경제성 분석이 더욱 중요해질 것이다.

향후에는 최근 국내 계통에 도입되고 있는 스마트 인버터의 계통지원 기능(12)을 고려하여 경제성 분석 알고리즘을 제안하고, 계통지원 기능이 재생에너지 수용 확대 시 경제성에 미치는 영향을 분석하고자 한다.

Acknowledgements

This research was supported by Korea Electric Power Corporation (Grant Number : R19DA09)

References

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2 
Jun 2019, The 3rd Energy Master Plan, MOTIEGoogle Search
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OCT 2016, Guaranteed access to power grid for small-scale DER under 1MW, MOTIEGoogle Search
4 
2021, The Value of Flexible Interconnection for Solar Photovoltaics Enabled by DERMS: Detailed Techno-Economic Analysis in New York State, EPRIGoogle Search
5 
Hui-Jae Bae, Hyeonjin Kim, Seongsoo Cho, Jul 2021, Economic Analysis EPRI Case Study Considering Flexible Interconnection in systematic Connection of PV System, The Summer Conference of the Korean Institute of Electrical EngineersGoogle Search
6 
Hyoung-Kyu Yang, Jung-Wook Park, April 2021, A Control Method to Mitigate the Influence of Input Capacitor in Photovoltaic Power Curtailment, The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics, Vol. 26, No. 2DOI
7 
Ho-San Myung, Se-Ho Kim, March 2019, The Study on the Method of Distribution of outputaccording to Power Limit of Renewable Energy, Vol. 23, No. 1DOI
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BethanyFrew, WesleyCole, PaulDenholm, A. WillFrazier, NinaVincent, RobertMargolis, 22 Nov 2019, Sunny with a Chance of Curtailment: Operating the US Grid with Very High Levels of Solar Photovoltaics, iScience, Vol. 21, 22DOI
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Feb 2020, Regulations for the Use of Transmission and Distribution electrical facilities, KEPCOGoogle Search
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Mar 2014, Wind and Solar Energy Curtailment: Experience and Practices in the United States, NRELDOI
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Sep 2020, Too much of a good thing Global trends in the curtailment of solar PV, NRELDOI
12 
Dec 2021, Distributed Energy resource connection distribution system standard, KEPCOGoogle Search

저자소개

김현진(Hyeonjin Kim)
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He received the B.S. degree in Electrical Engineering from Konkuk University in 2014 and the M.S. degree in Electrical Engineering from Korea University in 2016.

He is a researcher of KEPCO Research Institute.

조종민(Jongmin Jo)
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He received the B.S degree, M.S degree and Ph.D in Electrical Engineering from Chungnam National University in 2015 and 2020.

He is a senior researcher of KEPCO Research Institute.

백자현(Baek Ja-hyun)
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She received her B.S. and M.S. degrees in Electrical Engineering from Sangmyung Univ, Seoul, Korea in 2015 and 2017.

She is currently a researcher of KEPCO Research Institute.

Her research interests are renewable energy management include forecasting and control.

박현곤(Hyeongon Park)
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He received a B.S. degree in Electrical and Electronics Engineering from Yonsei University in 2011 and the Ph.D. degree in Electrical Engineering and Computer Science from Seoul National University in 2016.

He is currently an assistant professor at Pukyong National University.

황평익(Pyeongik Hwang)
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He received the B.S. degree in science and the integrated M.S. and Ph.D. degrees in electrical engineering from Seoul National University in 2006 and 2014, respectively.

He was a Senior Researcher with the Korea Electric Power Research Institute from 2015 to 2017.

He is currently an Associate Professor with Pusan National University.

조성수(Seongsoo Cho)
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He received the B.S. degree in Electrical Engineering from Konkuk University in 1994 and the M.S. and Ph. D. degree from Chungnam National University in 2009.

Since 1993, he has worked as a Principal researcher at the KEPCO Research Institute.

His research interests are DER integration technologies and increase of DER hosting capacity in distribution system.