공기압축기는 공장 및 설비 가동에 사용되는 필수 장비로써 미국 산업용 전기의 약 30%를 소비하고 있으며, 소비전력 절감을 위해 고급화된 기술 방안들이 제시되고 있다. 압축공기 변화량의 진폭변동이 작을 경우 시스템 안정성이 증가하며, 소비전력을 절감시켜 효율적인 에너지 시스템 설계를 가능하게 한다. 일반적으로 통계적 분석에서는 데이터의 분포를 정규분포, 로그정규분포, 감마분포 등을 이용하여 나타내지만, 압축공기 변화량을 나타내는 데이터처럼 긴 꼬리를 가지는 경우, 한 가지의 분포를 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 압축공기의 변화량과 관련된 데이터를 두 개의 영역으로 나눈 혼합분포함수를 적용하여 평균전력 절감 가능성을 제시하였다. 이는 압축공기 변화량이 충분히 큰 수를 초과하는 영역에서는 가우시안 분포보다는 일반 파레토 분포가 더 정확한 퀀타일 값을 추정하는 데에 적합하기 때문이다.
신재생에너지 산업이 발전함에 따라 태양광 발전에 대한 중요성이 확대되고 있다. 태양광 발전량을 정확히 예측하기 위해서는 일사량 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 태양광 패널이 존재하는 청주와 광주 지역을 선정하여 기상포털에서 제공하는 시간별 기상 데이터를 수집하여 연구하였다. 일사량 예측을 위하여 시계열 모형인 ARIMA, ARIMAX, seasonal ARIMA, seasonal ARIMAX, ARIMA-GARCH, ARIMAX-GARCH, seasonal ARIMA-GARCH, seasonal ARIMAX-GARCH 모형을 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 예측 성능을 비교하고자 mean absolute error와 root mean square error를 사용하였다. 모형들의 예측 성능 비교 결과 일사량만 고려하였을 때는 이분산 문제를 고려한 seasonal ARIMA-GARCH 모형이 우수한 성능을 나타냈고, 외생변수를 활용한 ARIMAX 모형으로 일사량 예측을 한 경우가 가장 좋은 예측력을 나타냈다.
에너지안보와 기후변화에의 대응을 위한 에너지 효율향상은 다른 에너지대안에 비하여 가장 비용 효과적으로 에너지 절감을 이끌어 낼 수 있는 시책으로 에너지원의 새로운 개발과도 동일한 의미를 부여할 수 있다. 다양한 에너지 효율향상 시책 중 에너지효율향상 의무화제도(EERS)는 전력 및 천연가스를 보다 효율적으로 생산/전달/이용하기 위한 단순하면서도 시장경제에 기반한 메커니즘으로 정부가 설정한 에너지효율 개선 목표를 지역 내 전력/가스 공급업체들에게 배분하여 의무적으로 목표를 달성토록 요구하고, 미달성시 범칙금(penalty)를 부과하거나 크레딧(credit)을 통해 거래시장에서 미달목표량에 해당하는 인증서를 확보하도록 하여 국가 전체적인 에너지 효율을 개선시키는 제도이다. 본 논문에서는 현재 시행되고 있는 EERS의 개요 및 다양한 사례들의 검토를 통해 시사점을 도출하여 국내도입 필요성에 대하여 언급하고자 한다.
최근 태양광 발전량 예측은 태양광 발전량 설비 시스템의 안정적인 작동을 위한 조정 계획, 설비 규격 결정 및 생산 계획 일정을 수립하기 위해 필수적인 요소로 고려된다. 특히, 대부분의 태양광 발전량은 피크시간에 측정되기 때문에, 태양광 시스템 운영자의 이익 최대화와 전력 계통량 안정화를 위해 피크시간의 태양광 발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 또한, 기존 연구들은 광범위한 지역에서 예측된 불확실한 기후 정보들을 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 한계점 때문에 일사량, 운량, 온도 등과 기상정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측하는 것은 매우 어려운 문제로 고려된다. 따라서 본 논문에서는 피크이전의 기후, 계절 및 관측된 태양광 발전량을 이용하여 미래의 기후 및 계절 정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측할 수 있는 LSTM(Long-Shot Term Memory) 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 모델을 기반으로 실 데이터를 통한 실험 결과, 단기 및 장기적 관점에서 높은 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 피크시간의 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.
우리나라 배출권거래제도는 기후변화대책법(이인기 의원 대표 발의안)이나 저탄소녹색성장기본법(정부 발의안)을 기반으로 후속법안에서 배출량 설정방식, 할당방법, 국가인벤토리 및 배출권 운영체제를 확정해야 한다. 배출권 설정방식은 온실가스 감축 목표달성이 명확한 배출총량할당방식을 채택하고, 할당방식은 경쟁력에 심각한 영향을 미치는 부문에는 무상배분 및 지원방안을 마련하며, 전력부문에는 높은 비율로 경매로 할당하는 것이 바람직하다. 그리고 대상 온실가스는 6개의 교토의정서 온실가스 모두를 포함하고, 국가인벤토리는 현재 수도권 대기총량제에서 실제로 측정되고 있는 대기오염물질 측정기에 온실가스를 측정기를 부착하여 측정된 통계로 구축하며, 국가레지스트리는 에너지관리공단의 온실가스 인증원 및 등록소에서 하고 있는 프로젝트기반 배출권 관리업무와 새로운 할당량기반 배출권 업무를 통합할 수 있는 한국온실가스등록소(가칭)를 설립하는 것이 효율적이라 생각된다. 그리고 최근 탄소시장은 현물은 물론 선물 및 옵션의 거래가 활발한 추세를 감안하여 배출권거래소는 한국증권선물거래소에 설치하고, 결제청산업무는 증권선물거래소와 업무 연관네트워크가 이미 구축되어 있는 증권예탁결제원에서 담당하는 것이 시간과 비용을 절감할 수 있는 방안이라고 생각된다.
RPS(Renewable Portfolio Standards)제도는 시장기능을 통하여 전력생산의 일정 양 또는 비율을 신재생에너지로 충당하도록 의무화함으로써 신재생에너지의 보급을 활성화하는 제도이다. 본 논문은 RPS제도의 국내 도입이 전력시장, 개별 산업부문 및 경제 전체에 어떤 영향을 미칠 것인가를 검토하였다. 의무비율을 채우지 못하거나 과다충족한 경우 각 해당부분을 대상사업자로부터 구매하거나 또는 대상사업자에게 판매할 수 있는 TREC(Tradable Renewable Energy Credits)시장과 RPS제도 실시에 따른 추가적인 공급비용이 유발하는 소비자의 추가비용을 판단할 수 있는 소매시장을 분석하여 최종소매가격과 공급량의 변화를 살펴보았다. 끝으로 RPS제도 도입에 따른 전력가격의 상승과 공급의 변화가 국민경제에 미치는 효과를 분석하였다. 주요 결과를 보면, 2011년 기준으로 전력가격의 용도별 평균치는 약 5% 정도 상승, 부문별 물가는 평균 0.268% 상승, 그리고 부문별 GDP는 평균 1.940% 감소하여 물가상승효과는 작은 반면 GDP 감소효과는 큰 것으로 나타났다.
본 논문의 연구 목적은 저탄소 에너지화에 큰 비중을 차지하고 있는 태양광 발전 시스템의 철도분야 적용확대를 위한 설계 단계에서의 태양광 발전량 예측 연구로 실제 운영하고 있는 지평 태양광발전소를 대상으로 태양광 발전량 상용 예측 프로그램인 PVsyst를 활용하여 프로그램 기본 제공 NASA와 Meteonorm의 해외 기상정보를 이용한 연간 태양광 발전량 예측값과 기상청(KMA) 기상정보를 이용한 발전량 예측값을 비교하고, 한국전력거래소(KPX) 실제 발전량과의 비교 분석을 통해 태양광발전소 구축비의 적정성을 확보하여 철도분야의 태양광 발전 시스템 확대적용과 나아가 신기후 체제에 대응한 저탄소 에너지화에 기여하고자 한다.
최근 에너지 효율의 중요성이 높아지고 에너지 공급 형태가 다변화하면서 다양한 에너지원을 효율적으로 관리할 수 있는 마이크로그리드 개념이 중요해지고 있다. 본 연구의 산업단지 마이크로그리드 열거래 플랫폼은 실증사이트의 전기 및 열에너지 모니터링 기능과 열에너지 거래 정산 기능을 가지며, 이를 위해 정확하고 안정적인 실증사이트 데이터가 필요하다. 하지만 실증사이트 데이터는 에너지 단위의 불일치, 센서 및 현장 운영상태에 따른 불안정성 등의 문제가 있어 수집 직후 열거래 플랫폼에서 활용할 수 없다. 따라서 수집된 데이터를 활용하기 위해 엔진 최대 출력량, 최대 전력 사용량 등의 변수별 특성을 고려하여 데이터 전처리 프로세스를 설계 및 적용하였다.
노후 무연탄발전소를 리파워링함에 있어 현실적인 대안이 되는 시나리오별로 경제성 분석을 시행한 결과 내부수익률은 750 MW급 LNG 복합화력으로 하였을 때 2.34%, 500 MW급 유연탄 석탄화력으로 하였을 때 3.56%, 200 MW급 유동층 석탄화력으로 하였을 때 2.31%로 나타나 경제성 분석 기준으로 삼았던 할인율 7%보다 낮게 평가되어 경제적 타당성을 확보하지 못하는 것으로 평가되었다. 그러나, 현재의 전력거래시장제도가 규제위주에서 시장위주로 변화되어 경제적 타당성이 현재보다 개선되고, 전력수요 대비 공급이 부족한 상황에서 수명이 소진된 노후 무연탄발전소의 리파워링이 불가피하다면 연구된 경제성을 기초로 초기투자비가 적으며, 유휴부지 활용과 연료수급이 수월하고, $CO_2$ 배출량이 상대적으로 적은 750 MW급 LNG 복합화력으로의 리파워링이 가장 효과적인 방안이라고 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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