[논문]신재생에너지 모델링을 위한 풍력 및 태양광 발전 출력 패턴 상관관계 분석

김민정; 박영식; 박종배; 노재형

doi:10.5370/kiee.2011.60.10.1823

신재생에너지 모델링을 위한 풍력 및 태양광 발전 출력 패턴 상관관계 분석
Correlation Analysis of Wind and Solar Power Generation Pattern for Modeling of Renewable Energy 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.60 no.10, 2011년, pp.1823 - 1831

김민정 (건국대학교 전기공학과) , 박영식 (전력거래소) , 박종배 (건국대학교 전기공학과) , 노재형 (건국대학교 전기공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

When the RPS(Renewable Portfolio Standards) becomes effective in 2012, the use of renewable energy will be dramatically increased. However, there are no production simulations and demand supply programs that reflect the characteristics of the renewable energy. This paper analyzes correlations of the domestic wind power and solar power generation pattern in different areas and those of these sources' output and load pattern. Based on the regional correlation analysis, an appropriate method that uses a average output of the renewable energy or another modeling that takes account of uncertainty could be selected. Because it's output is dependent on weather condition, we can not control the generation of renewable energy, that is the reason why the correlation between the load and output pattern of sources can be helpful to determine whether the renewable energy is modeled as a generator or load modifier. Through this analysis, a basis will be provided in order to properly model the renewable energy source.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

하지만 신재생에너지 발전기 간에 상관관계가 있는 경우 이들 출력의 평균을 부하에서 차감해 버리면 불확실성을 고스란히 반영해 버리기 때문에 그에 대비한 순동예비력의 증가나 신뢰도 측면에서 영향을 받게 된다. 그래서 이 논문에서 신재생에너지 자원 중 기상 조건의 영향을 많이 받는 풍력 자원과 태양광 자원에 대해 지역별 상관관계와 부하와의 상관관계를 분석해서, 증가하는 신재생에너지 자원에 대해 적절한 모델링을 할 수 있는 근거를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 국내 풍력 및 태양광 자원들이 갖는 지역별 상관관계와 이들 자원의 출력 패턴과 부하 패턴과의 상관관계를 분석하였다. 이는 신재생에너지를 모델링할 때 우리나라 전체의 발전기들을 하나의 발전기로 보고 그들 출력의 평균을 부하에서 차감할 것인지, 아니면 다른 방법으로 모델링을 해야 하는지 결정하기 위해 필요하다.
본 논문은 풍력과 태양광 자원이 지역별로 어떠한 상관관계를 갖는지 분석하였다. 또한 이들 자원의 출력 패턴과 부하 패턴의 유사성을 찾기 위해 상관분석을 하였다.
하지만 각 지역의 발전기의 출력이 서로 상관관계를 갖는다면, 신재생에너지의 특성인 불확실성 때문에 다른 방법이 적용되어야 한다. 부하 패턴과 풍력, 태양광 자원의 출력 패턴사이의 상관관계 분석은 신재생에너지 자원이 전력 계통에 기여하는 정도를 알기 위해서이다. 풍력과 태양광 발전기의 시간대별 출력예측은 상당히 어려우며 특히 장기 예측은 더욱 어렵다.
본 논문에서 풍력자원의 지역은 2009년에는 강원, 영남, 제주, 호남으로 분류하였고, 2010년에는 2009년 지역에 경기 지역을 추가하였다. 지역 간의 상관관계를 알아보기 위해 우선 지역 내의 발전기들이 서로 어떠한 상관관계가 있는지 알아보았다.

제안 방법

6 이상의 값들이 도출되었다. 따라서 지역내의 발전단지들을 하나로 모아 지역별로 하나의 발전단지가 있다고 보고 그 지역에 속한 개별 풍력 발전소의 시간대별 출력을 취합하여 그 발전기의 시간대별 출력을 설정하였다. 지역별 발전기간의 상관관계는 설비용량 대비 출력으로 정규화한 값을 이용하여 상관분석을 시행하였다.
본 논문에서 풍력자원의 지역은 2009년에는 강원, 영남, 제주, 호남으로 분류하였고, 2010년에는 2009년 지역에 경기 지역을 추가하였다. 지역 간의 상관관계를 알아보기 위해 우선 지역 내의 발전기들이 서로 어떠한 상관관계가 있는지 알아보았다.
8 이상은 강한 상관관계를 갖는다고 본다[9]. 본 논문에서는 상관관계 판단 기준을 0.6 이상을 하여 여러 가지 발전 상황들을 고려한 상관분석을 수행하였다.
부하패턴과 풍력 출력 패턴간의 상관관계를 알아보기 위해, 2009년과 2010년의 각각의 시간대별 수요를 첨두부하로 나눈 값과 우리나라 전체를 하나의 풍력단지로 가정한 전체 풍력 출력 패턴을 비교하였다. 앞서와 마찬가지로 상관계수 존재 여부의 판단 기준은 0.
신재생에너지의 적절한 모델링을 위해 먼저 기존의 모델링 방법을 살펴본다. 우선 전력생산 시뮬레이션 또는 급전모형은 크게 시간대별 부하를 사용하는 모형과 부하지속곡선(LDC : Load Duration Curve)을 사용하는 모형으로 구분할 수 있다.
태양광의 경우 한 지역 내에서 태양광 발전기가 비슷한 위치에 모여 있어서 상관관계가 높게 나왔다. 지역 내의 상관관계를 분석한 후, 지역별 상관관계를 분석하였다. 풍력의 경우, 기준으로 정한 상관계수 0.
또한 이들 자원의 출력 패턴과 부하 패턴의 유사성을 찾기 위해 상관분석을 하였다. 지역별 상관관계를 하기 전에 지역 내 발전기들의 상관분석을 먼저 시행하였다. 풍력의 경우, 지역 내의 출력 패턴이 상관관계가 있는 것으로 나왔다.
첨두부하와 상관관계가 있다면 신재생에너지의 불확실성을 반영할 수 있는 여러 가지 시나리오를 구상하여 발전기 또는 부하조정자로 모델링할 수 있다. 첨두부하 시간대를 설정하는 것은 NY ISO, ISO New England와 같이 하계와 동계에 시간대를 각각 설정하는 방법도 있지만[10], 본 논문에서는 최대부하를 기준으로 상위 10%, 5%, 3% 부하에 대해 각각 상관분석을 시행하였다.

대상 데이터

상관관계 분석 대상은 영남과 충청, 호남 지역의 설비용량 2MW 이상의 태양광 발전으로 제한하였다. 태양광 발전은 지역 내에서 상관 분석을 시행한 발전기들이 한 장소에 모여 있는 경우가 많아서 지역 내의 상관분석은 무의미하다.

데이터처리

본 논문은 풍력과 태양광 자원이 지역별로 어떠한 상관관계를 갖는지 분석하였다. 또한 이들 자원의 출력 패턴과 부하 패턴의 유사성을 찾기 위해 상관분석을 하였다. 지역별 상관관계를 하기 전에 지역 내 발전기들의 상관분석을 먼저 시행하였다.
따라서 지역내의 발전단지들을 하나로 모아 지역별로 하나의 발전단지가 있다고 보고 그 지역에 속한 개별 풍력 발전소의 시간대별 출력을 취합하여 그 발전기의 시간대별 출력을 설정하였다. 지역별 발전기간의 상관관계는 설비용량 대비 출력으로 정규화한 값을 이용하여 상관분석을 시행하였다. 마찬가지로 상관계수가 0.

성능/효과

강원과 제주사이, 영남과 호남사이 등은 별다른 상관관계가 나타나지 않았다. 2009년도의 월별 상관계수를 살펴보니 강원과 영남사이, 제주와 호남사이에 상관관계가 나타났다. 강원과 영남, 호남과 제주는 풍력단지의 지리적 위치가 인접하기 때문에 두 지역간에 상관관계가 나타난 것으로 보인다.
강원과 영남, 제주와 호남지역 사이를 제외하고는 별다른 상관관계가 나타나지 않았다. 경기의 경우 호남과 상관관계를 보였으나, 호남과 상관관계가 있는 제주와는 낮은 상관관계를 보였다. 경기의 경우 2009년에 비해 출력이 나왔으나, 단 한 곳의 풍력단지만 분석에서 고려하였고 설비용량 역시 2.
지도에서 확인할 수 있듯이, 한경풍력과 신창풍력, 월정풍력과 행원풍력의 위치가 가깝기 때문에 상관계수가 높게 나왔다. 또한 2010년 발전을 시작한 성산풍력과 제주삼달풍력도 위치가 근접하기 때문에 높은 상관계수를 얻을 수 있었다. 한경풍력과 신창풍력, 월정풍력과 행원풍력, 성산풍력과 제주삼달풍력 세 부분으로 제주지역을 나눈 후, 이들 사이의 상관계수를 구해보면 표 7과 같은 값을 얻을 수 있다.
발전기로 모델링하는 경우에도 연간 평균 출력 보다는 첨두부하 시간대의 출력 평균을 풍력자원의 용량으로 처리하여야 풍력이 계통 신뢰도에 미치는 영향을 보다 실질적으로 평가할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 전술한 바와 같이 발전기의 고장정지를 확률적으로 처리하는 전산모형의 기능을 활용해 출력의 불확실성을 확률적으로 반영하는 것이 보다 타당할 것으로 판단된다.
풍력의 패턴은 수요가 피크일 때 발전량이 적기 때문에 상관계수가 매우 낮거나 음의 상관계수(수요가 증가할 때 풍력 발전량이 감소하는 경우)가 발생하기도 한다. 이상의 분석 결과에서 알 수 있듯이 우리나라의 경우 첨두부하와 풍력간의 상관관계가 낮으므로 풍력의 용량가치는 낮을 것으로 판단된다. 따라서 풍력을 수급계획에 반영할 때 보다 보수적인 접근이 필요하며, 부하조정자로 처리할 경우 시간대별 평균치와 더불어 첨두부하 시간대에는 최소출력도 고려하여 분석해야 할 것이다.
첨두부하와 자원 간의 상관관계 분석 결과, 첨두부하 시간대와 풍력, 태양광 사이의 상관관계는 없는 것으로 판단된다. 이는 첨두부하일 때 풍력의 출력이 낮아진다는 것으로써 풍력의 피크 기여도가 낮다는 것을 알 수 있다.
따라서 이번 분석 시행 결과 우리나라를 크게 보았을 때, 동부지역과 서부지역으로 나눌 수 있다. 태양광의 경우, 설비용량이 매우 낮은 지역을 제외하고 분석을 시행하였는데, 풍력 자원에 비해 지역별로 매우 높은 상관관계가 나타났다. 그래서 태양광 자원은 우리나라 전체를 하나의 발전기로 봐도 무방하다.
풍력의 경우 2009년과 2010년 지역별 상관관계 분석 결과, 강원과 영남 사이, 제주와 호남 사이에 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 강원과 영남지역의 풍력 발전소들을 하나의 발전기 또는 부하조정자로 그리고 제주와 호남지역의 풍력 발전소들을 하나의 발전기 또는 부하조정자로 모델링하는 방안이 바람직할 것으로 판단된다.

후속연구

장기 전력수급계획에서 신재생에너지 자원의 출력 예측은 어려우므로 실적 평균치를 시간대별 부하에서 차감하는 방식으로 모델링 하여도 무방할 것으로 판단된다. 다만 보수적인 접근을 위해 첨두부하일에 대해서는 첨두부하일 최소출력으로 차감하는 민감도 분석도 수행할 필요가 있을 것이다.
풍력의 경우 2009년과 2010년 지역별 상관관계 분석 결과, 강원과 영남 사이, 제주와 호남 사이에 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 강원과 영남지역의 풍력 발전소들을 하나의 발전기 또는 부하조정자로 그리고 제주와 호남지역의 풍력 발전소들을 하나의 발전기 또는 부하조정자로 모델링하는 방안이 바람직할 것으로 판단된다. 향후 경기지역의 설비용량이 증가하고 2010년도와 같이 경기지역이 호남지역과 상관관계를 갖는다면 제주와 호남 지역에 경기지역을 추가해도 무방할 것으로 보인다.
이상의 분석 결과에서 알 수 있듯이 우리나라의 경우 첨두부하와 풍력간의 상관관계가 낮으므로 풍력의 용량가치는 낮을 것으로 판단된다. 따라서 풍력을 수급계획에 반영할 때 보다 보수적인 접근이 필요하며, 부하조정자로 처리할 경우 시간대별 평균치와 더불어 첨두부하 시간대에는 최소출력도 고려하여 분석해야 할 것이다.
25MW로 다른 지역의 설비용량에 비해 작다. 따라서 호남지역과 상관관계를 갖는다고 판단하기 어려우며, 추후 경기지역의 풍력 발전단지가 증가하게 되면 추가적인 분석을 수행해야 할 것으로 판단된다.
또한 신재생에너지 자원의 위치가 다양한 경우 신재생에너지 발전소들 간의 상관관계도 검토하여야 한다. 근접하게 위치한 신재생에너지 발전소들은 지역적으로 멀리 떨어져 있는 발전소들에 비해 높은 상관관계를 가질 수 있다.
발전기로 모델링하는 경우에도 연간 평균 출력 보다는 첨두부하 시간대의 출력 평균을 풍력자원의 용량으로 처리하여야 풍력이 계통 신뢰도에 미치는 영향을 보다 실질적으로 평가할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 전술한 바와 같이 발전기의 고장정지를 확률적으로 처리하는 전산모형의 기능을 활용해 출력의 불확실성을 확률적으로 반영하는 것이 보다 타당할 것으로 판단된다.
전술한 바와 같이 부하와의 상관관계가 어느 정도 있으므로 시나리오를 상정하고 시간대별 부하에서 차감하는 형태가 바람직한 것으로 판단된다. 장기 전력수급계획에서 신재생에너지 자원의 출력 예측은 어려우므로 실적 평균치를 시간대별 부하에서 차감하는 방식으로 모델링 하여도 무방할 것으로 판단된다. 다만 보수적인 접근을 위해 첨두부하일에 대해서는 첨두부하일 최소출력으로 차감하는 민감도 분석도 수행할 필요가 있을 것이다.
풍력과 태양광 출력 자료가 어느 뚜렷한 경향을 볼 수 있을 정도로 많지 않았다. 추후에는 더 많은 자료로 이번 논문에서 시행한 분석을 보완하여 분석 결과를 토대로 신재생에너지의 적절한 모델링에 관한 연구를 진행할 것이다.
따라서 강원과 영남지역의 풍력 발전소들을 하나의 발전기 또는 부하조정자로 그리고 제주와 호남지역의 풍력 발전소들을 하나의 발전기 또는 부하조정자로 모델링하는 방안이 바람직할 것으로 판단된다. 향후 경기지역의 설비용량이 증가하고 2010년도와 같이 경기지역이 호남지역과 상관관계를 갖는다면 제주와 호남 지역에 경기지역을 추가해도 무방할 것으로 보인다. 그렇게 된다면 전체적으로 봤을 때 풍력은 동부지역과 서부지역 두 개의 발전기 또는 부하조정자로 모델링될 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	전력수급계획 수립 시 고려해야 하는 공급측 자원의 기본 속성은 무엇인가?	따라서 수급계획을 수립할 때는 이들 기술들 또는 자원의 다양한 속성들을 정확하게 파악하여야만 합리적이고 경제적인 계획 수립이 가능하다. 공급측 자원의 기본 속성은 공급능력(capability), 가용성(availability), 급전가능성(dispatchability), 외부비용, 위치(location), 모듈성(modularity), 비용(costs), 리스크(risk) 등이 있다. 이 중에서 신재생에너지 자원의 경우 전력계통의 신뢰도와 공급측 자원들의 발전량을 결정하는데 가장 큰 영향을 미치는 중요한 요소는 공급능력과 가용성이라고 할 수 있다.
	신재생에너지 자원을 이용하여 전력을 수급할 때, 전력계통의 신뢰도와 공급측 자원들의 발전량을 결정하는데 가장 큰 영향을 미치는 요소는 무엇인가?	공급측 자원의 기본 속성은 공급능력(capability), 가용성(availability), 급전가능성(dispatchability), 외부비용, 위치(location), 모듈성(modularity), 비용(costs), 리스크(risk) 등이 있다. 이 중에서 신재생에너지 자원의 경우 전력계통의 신뢰도와 공급측 자원들의 발전량을 결정하는데 가장 큰 영향을 미치는 중요한 요소는 공급능력과 가용성이라고 할 수 있다. 공급능력은 발전 자원의 최대 용량과 정상 상태에서의 에너지 공급량으로 표현하고 가용성은 연료 부족, 고장정지, 예방정비와 같이 정상상태에서 이탈한 상태를 나타낸다.
	신재생에너지 자원의 중요한 요소인 공급능력과 가용성은 무엇을 뜻하는가?	이 중에서 신재생에너지 자원의 경우 전력계통의 신뢰도와 공급측 자원들의 발전량을 결정하는데 가장 큰 영향을 미치는 중요한 요소는 공급능력과 가용성이라고 할 수 있다. 공급능력은 발전 자원의 최대 용량과 정상 상태에서의 에너지 공급량으로 표현하고 가용성은 연료 부족, 고장정지, 예방정비와 같이 정상상태에서 이탈한 상태를 나타낸다. 공급능력과 가용성 면에서 신재생에너지는 기존의 화석에너지 및 원자력 자원과는 다른 양상을 보인다.

참고문헌 (10)

D. Logan, C. Neil, and A. Taylor, "Modeling Renewable Energy Resources in Integrated Resource Planning", NREL, 1994.6
Caramanis, Michael C., Richard D. Tabors, and Kumar S. Nochur. "The Introduction of Non-Dispatchable Technologies as Decision Variables in Long-Term Generation Expansion Models", IEEE Transactions on power Apparatus and Systems, Vol. PAS-101, No. 8, pp.2658-2667, 1982.8

상세보기
Bose, A, and Anderson, P.M, "Impact of New Energy Technologies on Generation Scheduling", IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, VOL. PAS-103, No. 1, pp.66-71, 1984.1

상세보기
Caramanisember, M., "Analysis of Non-Dispatchable Options in the Generation Expansion Plan", IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, Vol. PAS-102, No. 7, pp.2098-2103, 1983.7

상세보기
Andra Rogers, Robert Grahma, "Valuation of Renewable and Distributed Resources: Implications for the Integrated Resource Planning Process", EPRI, 2007.6
Carol Alexander, "The Handbook of Risk Management and Analysis", John Wiley & Sons, 1996
박명섭, 박광태, "EXCEL 활용 통계학개론", 홍문사, 2008.2
강현철, 한상태, 최호식, "SPSS(PASW Statistics) 데이터 분석 입문", 자유아카데미, 2010.10
이종환, "SPSS를 이용한 조사방법 및 통계분석의 이해와 적용", 공동체, 2008.7
전력거래소, "5차 수급계획 적용을 위한 신재생/집단에너지 용량크레딧 산정방안", 2010.3

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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