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자원․환경경제연구 제15권 제 2호E n viron m en tal an d R esou rce E con om ics R ev iewV olu m e 15, N u m ber 2, M arch 2006 : p p . 269～296

신․재생에 지 원이 피크타임

력 공 에 미치는 향*

김수덕**․김 산***

<차 례>

Ⅰ. 개 요

Ⅱ. 국내외 신․재생에 지보 의

황과 계획

Ⅲ. 분석 방법

Ⅳ. 주요 신․재생에 지원의 피크기여도

분석결과

Ⅴ. 결 론

I. 개 요

구조개편 이후 력수 기본계획은 사업자의 자율의향을 토 로 수립되고 있

으며, 다양한 신․재생에 지 발 소들이 본격 으로 력시장에 진입하고 건설

의향을 제출함에 따라, 신․재생에 지에 한 수 기본계획 반 방안 연구가

* 연구에 도움을 주신 손양훈․박종배 교수, 그리고 학원생 하정우 씨께 감사드린다.

** 아주 학교 학원 에 지학과 부교수(제1 자).

*** 한양 학교 경제 융학부 경제학과 교수(공동 자).

김수덕․김 산

- 270 -

필요하다. 특히, 체 인 력계통 측면에서의 신․재생에 지의 정규모를

악하고, 실 가능한 보 략을 수립하여야 한다.

신․재생에 지원의 원구성 반 의 이유로 ① 경제성장과 에 지 수요의

폭발 증가, ② 비환경 친화 에 지 소비구조, ③ 취약한 에 지 수 구조,

④ 원자력의 높은 비 과 사회 갈등의 심화 등을 들 수 있다. 이러한 이유들

때문에, 정부는 추가 인 비용 지불을 감수하면서도 신․재생에 지를 도입하려

는 극 인 정책을 펴고 있다. 한 원 의 안 성 경제성에 한 문제 제

기와 그 안으로 에 지 약, 신․재생에 지의 공 확 방안 등이 사회단

체 등을 통해 제시되었고, 정부는 신․재생에 지( 수력 포함) 보 지원을 강

화하는 체에 지 개발 이용․보 진법의 개정(안)을 입법 고한 상태

이다. 한편, 련 기 에서는 신․재생에 지 발 량 의무할당제 도입 등을 통

해 신․재생에 지 사업을 략 으로 추진할 수 있는 방안을 모색하고 있다.

향후 신․재생에 지 사업 련 인허가 간소화 의무할당제 도입 등을 한

특별법 제정도 검토 이다.

향후 신․재생에 지의 비 이 높아지게 되어 원계획에서 반드시 고려해야

하는 상이 될 수밖에 없는 경우, 각종 신․재생에 지의 정 보

(penetration) 목표를 검토할 수 있어야 하며, 어떤 비용 수 에서 공 해야 하

는가 하는 질문들이 원계획에 면 하게 연 되어 있다. 이러한 움직임은 기존

의 최 원구성 문제의 재검토를 필요로 하며, 객 이고 구체 인 연구를

통해 신․재생에 지 원을 기술 ․경제 으로 평가하고 체 력 공 에

미치는 향을 면 히 분석하여 한 응방안을 마련하여야 할 필요성이

두되었다.

기술 으로 신․재생에 지는 기존의 화석에 지 원자력 자원과 달리 주

로 풍력, 태양 등 자연조건에 따라 출력이 변동되는 간헐성(intermittency)의

특성을 지니며, 지시자의 의도에 따라 (dispatch)할 수가 없는 비

원설비로서 피크의 기여도가 낮은 편이다. 따라서 신․재생에 지를 원계획

에 포함할 때 다음과 같은 사항을 고려해야 한다.

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 271 -

첫째는 가용한 신․재생에 지 자원의 설정이다. 우선 몇 가지의 신․재생에

지를 고려할 것인가를 결정하여야 한다. 신․재생에 지로 분류되는 자원은

다수가 있지만 원계획에 고려하여야 할 만큼 유효한 자원을 어디까지 포함할

것인가의 문제이다. 둘째는 신․재생에 지의 한계를 설정하여야 한다. 소요되

는 토지의 면 에 한 제약을 고려하여 풍력이나 태양에 지와 같이 이용 가

능한 간헐 인 자원의 총량에 한 추정치를 설정해야 한다. 셋째는 력시스템

에서 신․재생에 지가 차지하는 비 의 상한선을 결정하여야 한다. 시스템의

신뢰도 기 을 충족하는 한도 내에서 간헐 인 신․재생에 지 자원을 얼마나

도입할 수 있는가에 한 상한선을 제시해야 한다는 의미이다. 넷째는 시간이

지나면서 신․재생에 지에 한 기술 습득의 과정을 고려해야 한다. 기에는

신․재생에 지의 R&D와 제작, 그리고 운 에 있어서의 지식이나 경험이 부족

하여 비용이 높을 수밖에 없다. 하지만 시간이 지나면서 기술을 습득하고 체화

하는 과정에서 비용의 하락이나 규모의 경제가 발생할 수 있다. 이와 같은 망

을 고려하여 비용을 계산하여야 한다는 이다. 다섯째는 신․재생에 지 자원

이 부분 매우 간헐 으로 생산되는 특성이 있기 때문에 시스템에서 capacity

value를 결정해 주어야 한다는 이다. 피크에 기여하는 정도를 신․재생에 지

자원별로 설정하여 시스템 신뢰도를 높일 수 있도록 하여야 한다.

신․재생에 지 자원의 공 능력을 산정하기 해, 신․재생에 지 자원의 시

간 별 발 량 데이터에 기 하여 신․재생에 지 자원의 발 량을 연속 확률

변수로 설정할 수 있다. Castro and Ferreira (2001)는 풍속의 력 변환은

형 인 력곡선(typical power curve)을 따른다는 가정 하에 풍력 발 의 공

능력에 한 확률 평가를 수행하 다. 연구의 결과에 의하면, 확률 개념

의 용량 크 딧1)을 구하는 것이 요한 요인임을 지 하고 있다.

본 연구는 신․재생에 지원을 이용한 원구성이 갖는 간헐성, 비 성이라

는 특성으로 인한 시스템 신뢰도와 련된 불확실성의 정도를 악하는 것을

1) 간략하게 용량크 딧=설비용량(installed capacity) ×설비이용률(capacity factor)로 이해

할 수 있다.

김수덕․김 산

- 272 -

주된 목 으로 하며, 특히 각 신․재생에 지원별 발 의 시간 별 패턴과 특성

이 피크공 에 미치는 향을 분석하 다. 조력발 의 경우, 시간 별 패턴을

구하기 한 해수면과 호수면의 수두차 자료를 확보하지 못하여 신 일정한

가정 하에 조석간의 발 량을 시간 별로 분리하는 방법을 고안하 다. 태양

발 량 계산 알고리즘은 태양 발 시스템의 설계시 일반 으로 사용되어지는

Duffie and Beckman (1991)과 RETScreen2)의 알고리즘을 이용하 고, 풍력의

시간 별 발 량 계산은 Giebel 외 (2004)에서 제시된 국평균개념의 출력커

와 풍속 산정 방법에 련된 논의들을 참조하 다.

우선 제Ⅱ 에서는 련된 국내외 사례연구들을 정리 분석하고, 신․재생에

지 보 지원의 황과 제도 근거들을 정리하여 정부가 제시하는 신․재생에

지원 발 목표치를 기본 시나리오로 설정한다. 제Ⅲ 분석 방법에서는 2차

력수 기본계획 상의 발 량과 최 수요를 만족하는 시간 별 력수요를 산

출하여 분석의 기 을 삼고, 이와 함께, 주어진 외기조건 하에서 각 신․재생에

지원별 시간 별 발 패턴의 산정 방법에 해 살펴본다. 분석의 을 신․

재생에 지원을 이용한 발 이 피크시의 공 에 미치는 향에 두고, 실제 자료

를 이용하여 각 신․재생에 지원별 시간 별 패턴을 산정한 뒤, 시뮬 이션을

통해 신․재생 원별 피크공 에 한 확률 기여도를 검토하고, 제Ⅳ 에서

결론을 도출한다.

Ⅱ. 국내외 신․재생에 지보 의 황과 계획

주요 선진국의 신․재생에 지 개발 보 동향을 살펴보면, OECD국가의

신․재생에 지 비 은 1999년 3.9%에서 2010년 4.9%로 증가할 것으로 보고

있으며, 재 선진국의 공 비 은 덴마크 10.4%, 랑스 7.0%, 미국 4.3% 등

2) Renewable Energy Technology Screen.

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 273 -

으로 수력 포함시 1.9%인 우리나라보다 상당히 높은 수 이다. 선진국은 지속

가능한 경제 발 을 해 신․재생에 지 개발 보 목표를 정하여 으로

투자하고 있다. 우리나라 역시 최근의 유가 등과 기후변화 약 규제 등 신․재

생에 지의 요성을 인식하여 신․재생에 지에 한 투자를 활발히 하고 있다.

우리나라는 신․재생에 지원이 2004년 재 1.9%에서 2011년 총에 지의

5%를 차지하도록 보 목표를 세우고 태양 , 풍력, 연료 지 부문에 집 지

원하고 있다. 이 목표치 달성을 해 기술개발, 성능평가센터 지정 운 , 실증연

구단지 조성운 , 체에 지설비인증제도를 실시하고 있으며, 시범마을 100개

소를 조성하고, 태양 10만 호 사업, 풍력발 단지 조성, 연료 지자동차 3,000

여 보 을 해 노력하고 있다. 한 신․재생에 지 보 활성화를 한 지

원제도로 융자지원, 발 차액지원제도 (2002. 5), 세제지원 등을 재 시행 이다.

자료를 살펴보면 폐기물 소각에 의한 신․재생에 지 공 비 이 가장 높은

것으로 나타나며, 뒤이어 수력, 바이오, 태양열 순이다. 수력을 제외하 을 경

우 폐기물이 93.5%를 차지하여 신․재생에 지 공 비 이 폐기물 한 분야에만

편 되어 있고 다른 분야는 미미함을 알 수 있다. 이는 체에 지 분야에

한 공모형식의 산발 인 기술개발과제 추진으로 략 집 개발, 보 이 부

족하여 나타난 상으로 체계 이고 집 인 기술개발과 효과 인 보 정책이

보완되어야 한다.

<표 1>은 우리나라의 ‘연도별 체에 지 공 비 과 증가율’ 실 을 TOE

로 환산하여 나타낸 것이다. <표 2>는 2002년 기 체에 지 원별 자료

를 발 량과 비교해 재구성해 본 자료이다. 체에 지 체로 보아 1993년 이

후 그 치와 1차 에 지에 한 구성비는 계속 증가하고 있는 것으로 나타

난다. 그러나 그 수 은 매우 미미하여 <표 2>에서 알 수 있듯이 체발 량

비 신․재생 발 량은 0.097%, 신․재생 체에 지 체에 해 발 량 비

은 0.89%의 수 에 머무르고 있다.3)

3) 2002년 실 에서 TOE로 표시된 신․재생에 지 체의 양이 미미한 크기이지만 서로 차이

가 난다. 통계치의 취합상 리가 필요한 부분으로 단된다.

김수덕․김 산

- 274 -

<표 1> 연도별 체에 지 공 비 과 증가율(단 : TOE)

구 분 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

1차에 지

(A)

(천TOE)

126,879 137,234 150,437 165,209 180,639 165,932 181,365 192,888 198,410 209,112

증가율(%) 9.4 8.2 9.6 9.8 9.3 △8.1 9.3 6.4 2.8 5.4

신․재생

에 지

공 량(C)

649.6 777.9 908.5 1,161.90 1,421.30 1,715.70 1,900.60 2,131.00 2,457.6 2,922.30

증가율(%) 17.6 19.8 16.8 27.9 22.3 20.7 10.8 12.1 15.3 18.9

C/A×

100(%)0.5 0.6 0.6 0.7 0.8 1 1.1 1.1 1.2 1.4

태양열

태양

바이오

폐기물

소수력

풍 력

지 열

14,141

2,016

58,830

545,550

28,785

313

-

16,839

2,153

57,239

678,832

22,538

303

-

22,083

2,245

59,174

804,496

20,435

108

-

32,016

2,560

50,421

1,056,440

20,349

87

-

45,543

3,078

67,582

1,282,457

22,451

202

-

43,957

3,747

63,178

1,577,194

27,228

369

-

42,105

4,486

64,949

1,760,510

27,123

1,460

-

41,689

5,051

82,004

1,977,662

20,456

4,171

-

37,174

5,911

82,457

2,308,001

20,933

3,148

-

34,777

6,735

116,790

2,732,515

27,645

3,720

122

합 계 649,635 777,904 908,541 1,161,873 1,421,313 1,715,673 1,900,633 2,131,033 2,457,624 2,922,304

자료 : 2002년도 체에 지보 통계임.

<표 1> 2002년 체에 지발 량 실(단 : TOE)

태양 풍력페기물

소각발LFG 소수력

신․재생

체(A)

총발 량

(B)(A/B)%

신․재생 체(A)

신․재생발 (B)

비율(B/A)(%)

신․재생발 (㎿h)

6,735

510

7.57

5,927

3,720

1,279

34.39

14,880

2,732,515

8,221

0.30

95,612

116,790

6,086

5.21

70,783

27,645

9,508

34.39

110,579

2,887,405

25,605

0.89

297,781

26,352,025

306,474,064

0.097164

0.097164

주 : 1MWh=859845.2kcal=0.08598452 TOE.

자료 : 2002년 체에 지보 련자료집(에 지 리공단, 2003. 4) 참조 재편집함.

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 275 -

Ⅲ. 분석 방법

분석의 편의를 해 우리는 <표 3>에서 제시된 신․재생에 지원을 이용한

장기 력생산계획을 목표치로 간주한다. 신․재생에 지원을 이용한 력공

이 주어진 목표치를 달성할 것이라는 조건 하에서 각 신․재생에 지 원이

피크부하시의 공 설비의 변동성에 미치는 향을 시뮬 이션을 통해 확인한

다. 구체 으로는 ① 기 연도의 수요패턴을 이용하여 제2차 력수 기본계획

에 의거한 발 량 목표치와 하계 피크치를 만족하는 부하패턴을 산정하여, ②

신․재생에 지원을 특성별로 분류, 각 원별로 서로 다른 외기조건에 따른 시간

별 발 패턴을 계산하여, ③ 불확실성이 은 신․재생에 지원부터 시뮬 이

션을 통해 각각의 신․재생에 지원이 피크시의 력 공 에 미치는 향을 평

가한다. 시뮬 이션의 결과는 크게 다음의 두 가지로 평가해 보고자 한다.

① 각 신․재생에 지원 단독으로 력수요패턴에 미치는 향

② 된 형태에 의해 력수요패턴에 미치는 향

그리고 체 부하에서 신․재생에 지원 이외의 가능 원만을 고려할

때, 기존의 시간 별 력수요의 피크시기에 비한 새로운 피크의 시기와 크기

등을 살펴본다. 시간 별 패턴에 따라 피크에 미치는 향이 다른 경우, 즉 풍

력, 태양 , 조력발 등에 해서는 하계 피크시 공 향력 산정을 해 시뮬

이션을 시도하 다. 1000회의 시뮬 이션 결과, 각 신․재생 원이 하계 피

크에 미치는 향을 최소, 하 2.5%, 상 97.5% 그리고 최 향이 미치는

경우로 구분하여 정리하여 보았다.

김수

덕․

김산

- 27

6 -

<표

2> 기

본 시

나리

오 작

성을

한

신․

재생

발계

획량

확인

(단 : GWh)

분

야2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

태양

8 16

39

88

158

262

410

767

1,365

1,793

2,152

2,470

2,705

2,821

2,906

풍

력53

153

274

504

920

1,445

2,606

3,526

5,246

6,639

7,970

9,148

10,017

10,444

10,761

소수

력202

224

248

445

681

918

1,194

1,470

1,786

2,140

2,568

2,948

3,228

3,366

3,468

IGCC

79

79

79

2,138

4,356

6,336

7,606

8,730

9,560

9,967

10,269

LFG

616

1,233

1,849

2,465

3,081

3,384

3,698

4,000

4,314

4,616

5,541

6,361

6,965

7,262

7,482

연료

지1

1 5

13

42

175

894

1,711

2,622

3,147

3,612

3,956

4,124

4,249

해

양3

3 573

573

843

1,726

1,726

2,072

2,378

2,604

2,715

2,797

소

계879

1,626

2,410

3,509

4,935

6,703

8,735

13,638

20,503

25,872

31,056

35,647

39,036

40,698

41,932

총발

량288,594

299,981

311,051

321,179

330,452

339,452

347,673

355,321

362,924

369,973

395,496

401,731

407,338

412,313

416,486

2차

수계

획293,599

312,067

328,051

339,804

349,529

358,410

366,801

374,452

381,703

388,775

395,496

401,731

407,338

412,313

416,486

총발

량

비(%)

0.30

0.50

0.80

1.10

1.50

2.00

2.50

3.90

5.60

6.99

7.85

8.87

9.58

9.87

10.07

주: 2003

년 9

월 계

획기, 2012

년 이

후의

계획

은 제2차

력

수기

본계

획에

서 제

시한

자료

를 그

로 사

용함.

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 277 -

1. 각 연도 8760시간의 시간 별 부하패턴에 한 제

2004년도의 실제 력소비 패턴을 기 으로 제2차 력수 기본계획에 의거

한 발 량 목표치와 하계 피크치를 만족하는 부하패턴(load profile)을 산정하기

해 우선 ① 표 화된 시간 별 부하패턴을 산정하고, ② 상기조건을 만족하는

2004년 이후의 시간 별 패턴을 산정하는 방식을 채택하 다. 이를 해

L it : t년도 i 시간의 부하 i = 1,2,⋯,8760

L Mt : t년도 시간 별 부하 L it

최 값

L t : t년도 시간 별 부하의 평균값

G t =∑L it : t년도의 연간 발 량 ( Lt=

Gt8760 )

라고 두면 2004년의 시간 별 부하패턴을 이용하여

I = { I 1,I 2,⋯,I 8760} = {L 1

G 2004

,L 2

G 2004,⋯,

L 8760

G 2004 } (1)

으로 정의하여 각 시간 별 부하를 표 화할 수 있다. 여기서 ∑ I i= 1의 조건

을 만족한다. 이를 근거로, 제2차 력수 기본계획에 의거한 발 량 목표치와

하계 피크치를 만족하는 2004년 이후의 시간 별 부하패턴은 다음의 방식에 따

라 구하 다. 즉, 2004년 이후 어떤 연도 t의 연간 발 량 G t와 최 력수요

L Mt의 목표치를 충족시키는 시간 별 부하패턴은 일단, t년도의 발 량 G t를

만족하는 부하패턴 L t를 L t= Gt×I와 같이 구하고,

dL it = L it- L t

dL maxˆ = max {dL it } , i= 1,2,⋯,8760 (2)

김수덕․김 산

- 278 -

으로 정의하면 새로운 시리즈

L it =dL it

max{dL it}× (L Mt- L t ) + L t

를 생성해 낼 수 있다. 이 게 구한 새로운 부하패턴은 요구하는 연간발 량,

최 피크를 동시에 만족시키면서 2004년도의 부하패턴을 그 로 유지하는 특

성을 갖는다.

2. 신․재생에 지원의 분류와 원별 에 지패턴의 시간 별 분석

서로 다른 신․재생에 지원의 시간 별 발 패턴이 주어진 피크부하패턴에

기여하는 향의 크기를 분석함에 있어, 연구의 편의를 해 시간 별 발 패턴

이 어느 정도 일정한 에 지원을 우선 으로 고려한다. 여기에는 IGCC

(Integrated Gasification Combined Cycle, 석탄가스화 복합발 ), LFG(Land

Fill Gas), 연료 지 등이 포함된다. 이들 신․재생에 지원의 경우 피크설비로

서의 운 이 가능하지만, 재와 같은 발 차액지원제도 하에서는 피크시에

력공 을 집 할 인센티 가 없다는 문제 이 있다.4)

이러한 고려에 입각하여 <표 3>에 나타나 있는 신․재생에 지원을

① IGCC, LFG, 해양에 지(조류발 ), 소수력,5) 연료 지

② 해양에 지(조력발 )

③ 태양

④ 풍력

4) IGCC의 경우 DME(Dimethyl Ether) 동시 생산을 통한 력부하 용성 검토자료 참조,

신․재생 원설비의 력수 계획 용방안, 산업자원부, 2005.

5) 국내 2003년 말 기 국내 소수력 발 소는 총 35개 소이며, 이 10개 소가 한국수자원

공사와 한국수력원자력에서 운 하는 발 소이다. 이들 35개 소수력 발 소 발 차액보

을 염두에 두고 으로 력 매용으로 생산되는 소수력의 숫자를 악하거나, 각

지 의 시간 별 유량곡선 등 분석에 필요한 막 한 자료가 부재하다는 어려움이 있다.

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 279 -

의 네 그룹으로 나 고 ① IGCC, LFG, 해양에 지(조류발 ), 소수력, 연료

지의 경우는 1년 8760시간 동안 발 량이 일정하다고 가정6)하고, 나머지 그룹

을 그 규칙성이 상 으로 측 가능한 순서에 따라 ② 해양에 지(조력발 ),

③ 태양 , ④ 풍력의 순서로 분석하 다.

1) 해양에 지(조력발 )

해양에 지는 그 20%가 조류발 이고, 나머지 80%가 조력발 으로서 해

수면과 호수면의 높이차에 의한 수두차(head difference)가 기본 인 에 지발

패턴을 결정한다. 이 수두차를 결정하는데 요한 역할을 하는 해수면의 높이

는 월력에 따라 월 29.53059일의 각 조석(아침, 녁) 패턴을 갖는다. 본 연구에

서는 수차발 기 12 (2만 1,000kW), 수문 6 (12m×12m) 설치시의 발 량을

조석별로 산정한 결과를 연구에 필요한 시간 별 패턴으로 변환하여 사용하

다. 최 출력은 12 ×22.29(MW)= 267.48(MW)7)이므로 시간 별 피크는 이

크기를 넘지 못한다고 제하고, 조석별 발 시간, 발 개시 수두차, 조석별 발

량의 계를 참고로 시간에 따른 발 량의 패턴은 다음과 같은 함수로 표시

하여 회귀분석을 통한 추세를 분석하 다.8)

y : 시간에 따른 발 량

Y : 시간에 따른 발 량의 분값

t : 시간

T : 발 이 지속되는 시간

H : 발 개시 수두차

6) 이들 신․재생에 지원의 경우 피크설비로서의 운 은 비용의 문제로 귀결된다. 가능은 하

지만 재와 같은 발 차액지원제도 하에서는 이를 고민하여야 할 하등의 인센티 가 없다.

7) 한국수자원공사(2002. 11)의 제5장을 참조하시오.

8) 자세한 분석 방법은 김수덕 외 (2005)를 참조하시오. 조석별 발 량자료로 시간 별 발 패

턴을 산정하는 과정이 서술된 것이며, y와 Y가 이 차이를 나타낸다.

김수덕․김 산

- 280 -

y-cH = -a ( t -T )t

y = -at 2 +aTt+cH

Y = ⌠⌡(-at 2 +aTt+cH )dt

= (-a t3

3+aT

t 2

2+cHt )|

T

0

에서 주어진 조석내 시간 별 발 패턴과 조석별 발 량과의 계를 이용

하여 모집단 회귀식을 다음과 같이 설정하여 주어진 라미터 a,c에 한 통

계 으로 유의한 추정치를 구하 다.

Y = (-a T3

3+aT

T 2

2+cHT ) + ε

=a6T

3 + cHT+ ε

이를 통해 시간 별 발 패턴을 다음과 같이 구할 수 있다.

y = - at 2 + aTt+ cH

추정치 표본오차 t-값

a 12.349 0.195 63.320

c 35.645 0.360 99.065

<그림 1>은 의 추정치를 근거로 모의 산출된 조력발 의 패턴이다. 이러

한 패턴은 월력에 따라 결정되므로 계산상의 오류가 없다고 제한다면, 조력발

의 패턴은 그 미래의 발 패턴이 이미 알려져 있다고 할 수 있다. 하지만 본

연구의 한계로 말미암아 우리가 사용하는 미래의 시간 별 력수요패턴 자체

가 유동 일 수 있음을 감안하여 시뮬 이션을 수행할 때, 주어진 미래 력수

요패턴에 해 거꾸로 조력발 의 패턴이 가변 인 형태인 경우를 상정하는 것

이 한 방법이 될 것이다. 그러나 이 경우에도 략 최 력수요가 7～8월에

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 281 -

<그림 1> 모의 산출된 조력발 의 시간 별 발 패턴

나타나는 것을 감안, 2004년의 경우 5월～10월 말까지의 조력발 패턴을 최

력수요에 비교하여 가면서 다양한 조합의 결과를 찾아내고, 이후 1년씩 진행

됨에 따라 연간 10.63일 정도의 월력의 지연이 생김을 감안하여 5월 1일+10.63

일과 10월 31일+10.63일의 새로운 구간에 한 비교분석을 시도하 다.

2) 태양 발

태양 의 경우는 외기 온도 등의 기본 인 조건에도 향을 받지만 기본 으

로는 매일의 일사량 패턴이 계 에 따라 10시간 내지 12시간 사이의 패턴을 유

지하며, 이에 의한 에 지의 생산결정 과정을 거치기 때문에 해양 에 지에 버

가는 정도의 규칙성을 갖는다고 하겠다. 태양 발 과 풍력 발 은 각각 평

면일사량을 경사면 일사량으로 변환하여 시간 별 발 량을 산정하고, 주어진

기압 는 공기 도조건 하에 풍속자료와 출력커 를 감안하여 발 량을 산

정하 다. 발 량 산출은 2004년～2005년에 걸쳐 진행한 ‘신․재생에 지시스템

280

240

200

160

120

80

40

020 40 60 80 100 120 140

시간( )

MW

김수덕․김 산

- 282 -

<그림 2> 남해의 일사량패턴(2000. 9. 12. 0시～2001. 9. 11. 24시)

경제성 분석 로그램개발 용방안 연구(산업자원부)’에서 GAUSS 통계패

키지로 작성하여 분석에 사용하 던 로그램을 변환하여 이용하 고 지면 계

상 자세한 내용은 여기서는 생략하기로 한다.

분석에 이용한 자료는 에 지기술연구원의 풍력유체기기연구센터에서 발간된

‘풍력자원측정결과 데이터베이스 시스템’에 담겨 있는 지역 1년간의 연속

인 자료가 공통 으로 존재하며 태양 련 연도별 보 황을 참조하여 지역

과 기간을 선택하 다. 2000년 9월 12일 0시～2001년 9월 11일 24시까지, 남

해,9) 제주한림, 새만 , 서산, 그리고 삼척의 자료가 본 연구에 사용되었으며 이

들 5개 지역의 평균이 국을 표하는 일사량으로 제하 다.

3) 풍력발

풍력의 경우는 지역에 따라 다른 풍속자료, 설비규모의 특징을 가지며, 특히

풍속의 변화가 심해 많은 불확실성을 내포하고 있다. 그러면서도 2011년 기

신․재생에 지원 에서 단연 최 발 량을 목표로 하고 있다. 시간 별 풍력

9) 풍력의 경우와 달리 덕 신 남해를 이용한 이유는 덕의 일사량 값이 다른 지역에 비해

매우 은 것으로 나타나 태양 시설이 들어설 조건이 되지 않는다고 단하 다.

1400

1200

1000

800

600

400

200

01 470 939 1408 1877 2346 2815 3284 3753 4222 4691 5160 5629 6098 6567 7036 7505 7974 8443

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 283 -

발 량은 주어진 시 에서의 국 평균 인 풍속에 해 국의 설비규모에

의한 출력커 를 확인하여 발 량을 산정하거나 국 평균 인 풍속에 해 국

의 평균 설비규모에 의한 출력커 를 확인하여 이를 체에 한 발 량으로

환산하는 방법을 사용해 볼 수 있다. 본 연구에서는 국 평균 인 풍속에 해

국의 평균 설비규모에 의한 출력커 를 확인하는 방법을 사용하 다.10) 재

까지 우리나라에 보 된 실 과 측 가능한 미래의 설비구성 망을 통해 국

의 평균 설비패턴이 어떤 형태로 나타날 것인가를 상정하여 보기 한 것이다.

2003년, 2005년의 실 ( 상)과 2008년의 계획을 기 로 각 터빈의 구성비를 고

려하여 각 해당년도의 평균 인 출력커 를 산정하여 보았다. 다른 연도의 출력

커 는 구체 으로 산정할 필요가 없게 되며 그 이유는 다음과 같다. T년도의

시간 별 출력패턴과 이를 이용한 시뮬 이션을 상정하여 보자.

시간 별 풍속 : w 1, w 2, ⋯, wt

시간 별 출력 : aP 1, aP 2, ⋯, aPt

* Pi는 2005년 기 으로 시간평균 풍속이 w i인 경우 해당되는 출력

* a는 모르는 상수

여기서 이 게 얻어진 시간 별 출력이 앞서 제시된 시나리오에 따라 연간풍

력발 의 목표치와 맞게 되도록 하기 해서는 출력을 표 화하는 과정을 거치

는데, 이 때 각 시간 별 출력을 모든 시간 별 출력의 합

(= ∑t

i=1(aP i ) = a∑

t

i=1P i )으로 나 어 주기 때문에 모르는 미지수인 상수 a는

서로 상쇄되기 때문이다.11)

분석에 이용한 자료는 에 지기술연구원의 풍력유체기기연구센터에서 발간된

‘풍력자원측정결과 데이터베이스 시스템’에 담겨 있는 지역 1년간의 연속 인

10) 분석을 한 구체 인 자료수집에 아주 학원 에 지학과 하정우 씨가 도움을 주었다.

자세한 자료는 김수덕 외 (2005)를 참조하시오.

11) <그림 3>은 2003년, 2005년의 실 ( 상)과 2008년의 계획을 기 로 각 해당년도의 평균

인 출력커 를 산정한 결과이며, 선으로 나타난 ‘-Fitted’ 선은 2005년 출력커 를 일정

상수 배하여 구해 본 결과를 비교한 것이다.

김수덕․김 산

- 284 -

<그림 3> 연도별 풍속에 따른 출력커 산출결과

자료가 공통 으로 존재하며 별첨자료에 나타난 풍력단지의 연도별 보 황을

참조하여 지역과 기간을 선택하 다. 2000년 9월 12일 0시～2001년 9월 11일 24

시까지, 덕, 제주한림, 새만 , 서산, 그리고 삼척의 자료가 본 연구에 사용되었

으며 이들 5개 지역의 평균이 국을 표하는 풍속으로 제하 다.12)

Ⅳ. 주요 신․재생에 지원의 피크기여도 분석결과

본 에서는 시뮬 이션을 통해 신․재생에 지원이 피크 공 설비에 미치는

12) 향후 풍력발 규모가 커지고 원구성에 미치는 향이 커지는 것을 감안하여, 외국

의 경우처럼 지 별 풍속 측을 통한 발 량의 측력을 높이는 방법에 한 연구가 매우

필요할 것으로 단된다.

0 5 10 15 20 25

1800

1400

1000

600

200

year 2003 year 2003 _Fitted year 2005

year 2008 year 2008 _Fitted

신․

재생

에지

원

이 피

크타

임

력 공

에 미

치는

향

- 28

5 -

<표 4> 각

연도

별 신․

재생

에지

원별

피크

공기

여도

분석(1 그

룹)

(단: MW, %)

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

IGCC

0.000

0.000

0.000

0.000

9.041

9.041

9.041

244.110497.260723.288868.234996.5721091.319

1137.788

1172.289

0.000

0.000

0.000

0.000

0.015

0.015

0.014

0.370

0.731

1.034

1.210

1.354

1.444

1.470

1.479

LFG

70.354

140.708211.050281.404351.758386.267422.112456.621492.454526.975632.580726.085

795.116

828.972

854.110

0.148

0.274

0.384

0.490

0.589

0.624

0.660

0.692

0.724

0.754

0.882

0.986

1.052

1.071

1.078

연료 지

0.000

0.091

0.068

0.525

1.438

4.817

20.023

102.089195.308299.281359.257412.360

451.564

470.792

485.068

0.000

0.000

0.000

0.001

0.002

0.008

0.031

0.155

0.287

0.428

0.501

0.560

0.598

0.608

0.612

조류

발

0.000

0.000

0.000

0.068

0.068

13.082

13.082

19.247

39.406

39.406

47.303

54.296

59.458

61.989

63.869

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.021

0.020

0.029

0.058

0.056

0.066

0.074

0.079

0.080

0.081

합계

70.354

140.799211.119281.998362.306413.208464.258822.0661224.4291588.9501907.3742189.312

2397.458

2499.541

2575.336

0.148

0.275

0.384

0.491

0.607

0.667

0.726

1.245

1.801

2.272

2.658

2.974

3.173

3.230

3.249

김수덕․김 산

- 286 -

향을 검한 결과를 각 신․재생에 지원별로 구분하여 표와 그림을 통해 정

리하 다. <표 4>는 신․재생에 지원을 분류함에 있어, 시간 별 발 패턴이

어느 정도 일정한 에 지원으로 피크설비로서의 운 이 가능하기는 하나 재

와 같은 발 차액지원제도 하에서는 피크시에 력공 을 집 할 인센티 가

없는 신․재생에 지원―즉, IGCC, LFG, 연료 지, 조류발 ―의 피크 공

기여도를 크기(MW)와 각 연도의 피크크기에 한 %값으로 정리한 결과

이다.

아래에는 그 이외의 신․재생에 지원별 피크기여도에 한 분석결과를 조력

발 , 태양 , 풍력의 순으로 설명한다. 사용된 그림은 GAUSS로 작성하 고,

상단 그림에는 정규분포의 확률 도함수와 경험 확률 도(empirical density)

를 비교하 고, 하단의 그림은 실제 시뮬 이션의 빈도를 막 그래 로 표시한

것이다.

1. 해양에 지(조력발 )

조력발 의 피크기여도에 한 시뮬 이션의 결과는 <그림 4>와 <표 5>에

정리되어 있다. 조력발 의 경우는 <그림 1>에서 보는 바와 같이 조석별 시간

패턴이 조 씩 차이가 있지만 략 반의 시간에는 력이 생산되지 않

음을 알 수 있다. 결과를 정리함에 있어 사용한 자료는 피크기여도가 생기

지 않는 시간 의 경우는 제외하고 나머지 경우들에 해서 결과를 정리한 것

이다. 따라서 표와 그림에서 나타난 기여도의 분포는 략 나머지 반의 조력

발 이 있는 경우에만 해당되는 결과임을 명기할 필요가 있다.

2011년의 경우 95%의 기여도 구간이 략 172～553MW 규모이며, 2017년에

는 292～897MW 정도의 기여도 분포를 갖는 것으로 나타났다.

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 287 -

<그림 4> 2011년 조력발 의 피크기여도 분포

<표 5> 조력발 의 피크 공 기여도 분석결과(단 : MW)

최소 기여도(%) 2.50% 기여도(%) 97.50% 기여도(%) 최 기여도(%)

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

0.20

0.20

26.02

26.02

38.28

78.38

78.38

94.09

182.82

200.20

208.73

215.06

0.00

0.00

0.04

0.04

0.06

0.12

0.11

0.13

0.25

0.26

0.27

0.27

0.29

0.30

49.44

49.44

68.91

172.44

172.44

206.99

237.59

272.01

283.59

292.19

0.00

0.00

0.08

0.08

0.10

0.25

0.25

0.29

0.32

0.36

0.37

0.37

1.02

1.02

195.26

195.26

280.15

553.15

553.71

664.00

762.15

834.61

870.15

896.54

0.00

0.00

0.32

0.31

0.42

0.81

0.79

0.93

1.04

1.10

1.12

1.13

1.02

1.02

195.26

195.26

287.27

588.17

588.17

706.04

810.41

887.46

925.24

953.30

0.00

0.00

0.32

0.31

0.44

0.87

0.84

0.98

1.10

1.17

1.20

1.20

주 : 조력의 경우 기여도 분석결과는 피크에 향을 미치지 않는 경우를 제외한 결과임.

0.0036

0.0024

0.0012

0

0 100 200 300 400 500 600 700

0 100 200 300 400 500 600 700

2011(MW)

2011(MW)60

50

40

30

20

10

0

김수덕․김 산

- 288 -

2. 태양 발

태양 발 의 경우는 결과 으로 조력의 경우와 비슷한 특징을 갖는다. 다만

인 으로 결과 정리시 에 지가 생산되지 않는 녁 이후 새벽까지의 시간을

제외한 것이 아니라 이 때에는 피크에 한 기여도가 없는 2004년의 부하

패턴을 이용하여 분석하 기 때문이다. 분석의 결과 2011년의 경우 95%의 기

여도 구간이 략 318～648MW 규모이며, 2017년에는 691～1,365MW 정도의

기여도 분포를 갖는 것으로 나타났다.

<그림 5> 2011년 태양 발 의 피크기여도 분포

0.0045

0.0030

0.0015

0200 300 400 500 600 700 800

2011(MW)

0 300 400 500 600 700

2011(MW)

60

50

40

30

20

10

0

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 289 -

<표 6> 태양 의 피크 공 기여도 분석결과 (단 : MW)

최소 기여도(%) 2.50% 기여도(%) 97.50% 기여도(%) 최 기여도(%)

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

15.17

25.77

40.51

43.39

110.67

174.86

308.01

144.72

372.62

421.95

518.28

318.23

0.03

0.04

0.07

0.07

0.17

0.26

0.44

0.20

0.51

0.56

0.67

0.40

21.88

38.89

67.41

101.49

185.75

318.33

425.21

510.40

599.11

626.06

671.92

690.78

0.04

0.07

0.11

0.16

0.28

0.47

0.61

0.71

0.81

0.83

0.87

0.87

43.65

78.45

130.07

201.83

370.25

647.59

853.76

1018.72

1163.62

1273.20

1331.50

1364.59

0.08

0.13

0.21

0.32

0.56

0.95

1.22

1.42

1.58

1.69

1.72

1.72

48.71

83.54

147.56

210.95

387.94

710.42

929.69

1099.92

1246.89

1366.45

1473.57

1468.21

0.08

0.14

0.24

0.33

0.59

1.04

1.33

1.53

1.69

1.81

1.90

1.85

주 : 태양 의 경우 기여도 분석결과는 피크에 향을 미치지 않는 경우를 제외한 결과임.

3. 풍력발

풍력발 은 발 목표치가 가장 높게 계획되어 있는 신․재생에 지원이며 시

뮬 이션의 결과 나타난 피크기여도 역시 매우 크다. 2011년의 경우 95%의 기

여도 구간이 략 111～940MW 규모이며, 2017년에는 220～1,713MW 정도의

기여도 분포를 갖는 것으로 나타나 피크 기여도 값이 측되는 범 내에서는

태양 이나 조력의 경우보다 훨씬 피크 기여도의 변동성이 큰 것으로 단된다.

앞서의 결과를 2011년 기 으로 정리해 보면, 조력발 의 경우 95%의 신뢰

구간에서 0.25～0.81% 정도의 피크기여도를 보이고 있고, 태양 의 경우 0.47～

0.95%, 그리고 풍력의 경우는 0.16～1.88%로 변동성 측면에서 풍력이 가장 큰

것으로 악된다. 연구의 편의를 해 시간 별 변동성이 없는 것으로 가

정한 IGCC, LFG, 연료 지 그리고 조류발 의 피크기여도는 같은 2011년 기

으로 각각 0.73, 0.72, 0.16, 그리고 0.029%로 나타났으며, 이들의 합계는 략

김수덕․김 산

- 290 -

<그림 6> 2011년 풍력발 의 피크기여도 분포

<표 7> 풍력의 피크 공 기여도 분석결과 (단 : MW)

최소 기여도(%) 2.50% 기여도(%) 97.50% 기여도(%) 최 기여도(%)

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

10.06

16.12

25.61

45.66

58.58

88.06

120.17

136.78

156.90

167.50

178.78

184.07

0.02

0.03

0.04

0.07

0.09

0.13

0.17

0.19

0.21

0.22

0.23

0.23

11.87

19.52

31.45

57.39

75.14

111.20

139.83

165.40

184.98

208.85

218.29

219.69

0.02

0.03

0.05

0.09

0.11

0.16

0.20

0.23

0.25

0.28

0.28

0.28

117.11

194.57

276.03

505.68

628.13

940.19

1123.61

1343.55

1404.31

1594.51

1566.72

1712.82

0.20

0.33

0.45

0.79

0.95

1.38

1.61

1.87

1.91

2.11

2.02

2.16

175.86

310.84

458.58

722.77

954.74

1328.12

1590.73

1746.33

2100.58

2124.65

2550.54

2308.48

0.31

0.52

0.74

1.13

1.45

1.95

2.28

2.43

2.85

2.81

3.30

2.91

0.0024

0.0016

0.0008

0-600 -200 200 600 1000 1400

2011(MW)

-200 200 600 1000

2011(MW)

80

70

60

50

40

30

20

10

0

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 291 -

<표 8> 기 안 비 피크 공 시의 신․재생에 지발 의 향

(단 : GW)

(1-1) (1-2) (1-3) (1-4) (1-5) (2-3) (2-4) (2-5)

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

57413

59697

61916

63981

66028

67995

69921

71748

73619

75553

77397

79266

57080

59257

61398

63380

65038

66567

68088

69547

71093

72787

74513

76295

57058

59218

61330

63276

64849

66214

67627

68987

70435

72093

73788

75552

57057

59217

61139

63085

64567

65626

67039

68295

69624

71205

72879

74616

57045

59196

61105

63021

64486

65498

66887

68108

69416

70967

72630

74364

57036

59179

61267

63178

64703

65892

67215

68487

69980

71714

73120

74844

57036

59178

61241

63152

64703

65848

67215

68448

69673

71243

72898

74616

56913

58970

60940

62610

64092

64936

66039

66951

68148

69647

71744

72709

주 : 신․재생에 지원을 이용한 발 량으로 피크 공 을 우선 감당하고 난 후의 나머지

피크 크기임.

1.8% 정도의 크기로 나타났다.

<표 8>과 <표 9>는 신․재생에 지원을 이용한 발 량으로 피크 공 을 우

선 감당하고 난 후의 나머지 피크 크기를 각각 GW단 와 기 시나리오에

한 %로 나타낸 것이다( 를 들어, (1-1) 등의 개별 이스에 한 설명은 표의

주를 참조).

여기에서는 시뮬 이션을 해 각 신․재생에 지원별로 2.5%, 97.5%의 결

과를 가져다 주게 된 외기조건을 이용한 에 지생산패턴을 축차 으로 하

여 피크기여도를 다시 계산하여 보았다. 모든 종류의 신․재생 원을 동시에

고려할 경우(즉, 시나리오 (1-5)와 (2-5)), 2011년에는 2.5% 결과와 97.5% 결

과 사이에 체 피크 력 공 량의 약 1%에 해당하는 차이가 나게 되고,

2017년에는 그 차이가 2% 이상으로 확 된다. 이는 달리 표 하면, 신․재생을

김수덕․김 산

- 292 -

<표 9> 기 안 비 피크 공 시의 신․재생에 지발 의 향 (단 : %)

(1-1) (1-2) (1-3) (1-4) (1-5) (2-3) (2-4) (2-5)

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

100

100

100

100

100

100

100

100

100

100

100

100

99.42

99.26

99.16

99.06

98.50

97.90

97.38

96.93

96.57

96.34

96.27

96.25

99.38

99.20

99.05

98.90

98.21

97.38

96.72

96.15

95.68

95.42

95.34

95.31

99.38

99.20

98.75

98.60

97.79

96.52

95.88

95.19

94.57

94.25

94.16

94.13

99.36

99.16

98.69

98.50

97.66

96.33

95.66

94.93

94.29

93.93

93.84

93.82

99.34

99.13

98.95

98.74

97.99

96.91

96.13

95.45

95.06

94.92

94.47

94.42

99.34

99.13

98.91

98.70

97.99

96.84

96.13

95.40

94.64

94.30

94.19

94.13

99.13

98.78

98.42

97.86

97.07

95.50

94.45

93.31

92.57

92.18

92.70

91.73

주 : (1-1) : 기 안

(1-2) : 기 신․재생에 지발 고려시

(1-3) : 기 신․재생에 지+조력발 고려시 (2.5%)

(1-4) : 기 신․재생에 지+조력+태양 발 고려시 (2.5%)

(1-5) : 기 신․재생에 지+조력+태양 +풍력발 고려시 (2.5%)

(2-3) : 기 신․재생에 지+조력발 고려시 (97.5%)

(2-4) : 기 신․재생에 지+조력+태양 발 고려시 (97.5%)

(2-5) : 기 신․재생에 지+조력+태양 +풍력발 고려시 (97.5%)

제외한 기존의 가능 력설비의 부하에 1% 내지 2% 정도의 불확실성이

추가로 부여된다는 것이다. 이 추가 불확실성은 수요 측면의 변동성에서 유래

한 것이 아니라 공 의 일부를 담당하게 된 신․재생 원 측면에서의 간헐성

에서 발생한 것으로서, 이러한 추가 불확실성을 흡수하기 하여 보다 많은

비력을 확보해야 하는 문제 이 발생할 것이다.

실제로 각 신․재생원별 기여도는 축차 으로 그 향을 분석할 경우, 같은

시 에 같은 기여도가 항상 되어야 할 필요는 없다. 좀더 정확하게는 이들

외기조건의 상호연 성이 고려될 수 있다면 더 정확한 시뮬 이션이 될 것이다.

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 293 -

피크의 시 이 시뮬 이션 결과 각 신․재생원에 따라 다르게 나타날 수 있

으며, 특히 풍력의 경우 이러한 상은 매우 변화가 심한 편이다. 향후의 연구

는 기상조건이 서로 독립 이 아니라는 것을 감안하여, 외기조건을 이용한 시뮬

이션에서 조건부 확률분포를 고려할 수 있는 모형이 바람직할 것이다.

Ⅴ. 결 론

본 연구는 신․재생 원설비의 력공 설비로서의 역할 증 가 가져다 주게

될 체 력 공 에 미치는 향에 하여 신․재생에 지원별로 확률 인 분

석을 시도하 다. 각 원별 발 패턴은 풍속, 일사량, 그리고 월력에 근거한 조

수간만의 차이 등에 의해 향을 받으며 이들은 조건부 확률분포를 가질 것이

기 때문에 본 연구에서 진행한 것은 련 분야 연구의 시작에 불과하다고 단

한다. 재와 같은 단순한 시뮬 이션으로는 략 인 피크 기여도에 한

단을 한 자료를 생산할 수는 있으나 종합 단이 가능한 좀더 정확한 기

여도 측정을 해서는 추가 인 연구가 필요함은 물론이다. 이러한 연구는 기상

측과 이를 통한 외기조건들의 상호 연 성 등에 한 보다 정확한 이해를 필

요로 하고 있다. 각 신․재생에 지원의 시간 별 발 패턴의 결정 과정에서

이미 살펴본 것처럼, 각 에 지원별로 보다 자세히 진행되어야 할 연구과제가

산 해 있음을 확인할 수 있다.

본 연구에서는 이러한 연구 상의 한계에도 불구하고, 피크공 에 한 각 원

별 기여도를 확률 모형을 통해 분석함으로써, 각 에 지원별 혹 발 원별 설

비이용률을 이용하여 설비계획에 반 하는 통상 인 력수 계획 형태의 분석

을 지양하고 있다. 신․재생발 원이 력수 이라는 큰 틀 속에서 고려되게 된

다면 피크부하에 한 담당주체가 모호해지는 문제를 야기할 수 있고, 장기 으

로 다른 나라와 력계통연계가 없는 경우에는 이 인 설비 비용을 고스란히

김수덕․김 산

- 294 -

소비자가 부담할 수도 있다는 것을 의미한다. 력계통이 연계되어 있는 다른

지역과 달리 우리나라는 부족한 력의 공 을 자체설비로 조달해야 하기 때문

에, 신․재생 원의 보 이 활발하면서도 공 상의 문제가 상 으로 작은 유

럽 등과는 달리 단하여야 할 여러 가지 문제 들이 있다. 본 연구의 결과는

신․재생 원설비의 확 공 이 가져올 수 있는 원설비상의 불확실성의 문

제를 보다 정확히 이해하고, 설비계획에 반 하는데 고려하여야 할 다양한 방법

론이 시 히 연구되어야 함을 지 하는데 그 의의를 갖는다고 하겠다.

◎ 참 고 문 헌 ◎

1. 기상청, 홈페이지, http://www.kma.go.kr

2. 김수덕 외, “신․재생 원설비의 력수 계획 용방안”, 산업자원부, 2005.

3. 덴마크 풍력산업 회, http://www.windpower.org

4. 독일 풍력 회, http://www.wind-energie.de

5. 박완순․이철형, “소수력발 소의 성능 측 기법”,「한국 수소 신에 지 학회

논문집」, 제14권 제1호, 2003, pp. 61～68.

6. 산업자원부, “주택용 3kW PV시스템 가정용 태양열온수기 실증연구”, 2002.

7. , “ 체에 지 보 통계”, http://www.mocie.go.kr/, 2003.

8. , “산업통계자료 : 체에 지 보 진 지원 황”, 2004.

9. , “신․재생에 지 원별 경제성 분석과 통계체계 개선 방안 연구”, 2004.

10. , “신․재생에 지 이용 의무화를 한 용 모듈 개발 연구”, 2004.

11. , 체에 지 개발 이용 보 진법, 2003년 5월 27일 제정(법률 제06885

호), 2004년 3월 29일 개정( 통령령 제18344호).

12. , 체에 지이용 발 력기 가격지침 2002년 5월 27일 제정(산업자원부

고시 제2002-108호), 2004. 10. 20일 개정(산업자원부고시 제2004-104호).

13. 안교상․임희천․강병삼, “ 규모 태양 발 시스템의 운 특성 분석”, 력연구

원, 2000.

신․재생에 지 원이 피크타임 력 공 에 미치는 향

- 295 -

14. 조덕기․강용 ․이의 ․오정무, “국내 태양 발 시스템의 최 설치에 한 연

구”, 한국태양에 지학회, Vol. 24, No. 3, 2004.

15. 하정우․김수덕, “ 령 풍력단지의 풍력발 량 경제성 분석”,「에 지공학」,

제14권 2호, 2005, pp. 82～97.

16. 한국과학기술정보연구원 홈페이지, http://www.portalenergy.com/

17. 한국수자원공사, 시화호 조력발 건설사업 타당성조사 기본계획 보고서, 2002.

11,

18. 한국에 지기술연구소, “태양 발 기술개발”, http://www.kier.re.kr/, 1999.

19. 한국 력거래소, 력시장 운 실 보고서, 2004. 4.

20. Alnatheer, O., “The Potential Contribution of Renewable Energy to Electricity Supply

in Saudi Arabia,” Energy Policy 33, 2005.

21. Anderson, D. and M. Leach, “Harvesting and Redistributing Renewable Energy : On the

Role of Gas and Electricity Grids to Overcome Intermittency Through the Generation

and Storage of Hydrogen,” Energy Policy 32, 2004.

22. British Wind Energy Association; BWEA, Can We Rely on the Wind?,

http://www.britishwindenergy.co.uk/ref/rely.html, 2001.

23. Castro, Rui, M. G., A. F. Luis and M. Ferreira, “A Comparison Between

Chronological and Probabilistic Methods to Estimate Wind Power Capacity Credit,” IEEE

Transactions on Power Systems, Vol. 16, No. 4, November 2001.

24. Duffie, J. A. and W. A. Beckman, “Solar Engineering of Thermal Process,” John

Wiley & Sons, Inc., 1991.

25. EWEA, “Wind Energy : The Facts,” Vol. 2, Costs & Price, 2003.

26. , Wind Force 12, 2004.

27. Geweke, John, “Monte Carlo Simulation and Numerical Integration,” in Hans M.

Amman, David A. Kendrick and John Rust (eds.), Handbook of Computational

Economics, Volume I, Elsevier, Chapter 15, 1996.

28. Giebel, Gregor, Hannele Holttinen, VTT Lennart Söder, KTH Astrid Petterteig,

SINTEF, Fluctuations and Predictability of Windand Hydropower Deliverable,

김수덕․김 산

- 296 -

Risø-R-1443(EN), WILMAR, 2004.

29. ISET, http://www.iset.uni-kassel.de

30. ISSN, “‘Out of the Laboratory and into the Market Place,’ PV Systems’ Goal is to

Become Applicances,” 2002, pp. 1473～8325.

31. Jaramillo, O. A. and M. A. Borja, “Wind Speed Analysis in La Ventosa,” Mexico; A

Bimodal Probability Distribution Case, Renewable Energy, Volume 29, 2004, pp. 1613～

1630.

32. Milligan, M. and K. Porter, “Determining the Capacity Value of Wind: A Survey of

Methods and Implementation,” National Renewable Energy Laboratory, mimeo, 2005

33. RETScreen 매뉴얼, Canada Renewable Energy Decision Support Center,

http://www.retscreen.net/

34. Rosekrans, S., D. Kirshner and C. Marnay, Issues in Electricity Planning with

Computer Models: Illustrations with Elfin and WASP, Utility Policy 7, 1998.

35. Silverman, B. W., “Density Estimation for Statistics and Data Analysis,” London:

Chapman and Hall, 1986.