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문제 정의
- 태양광과 관련된 연구는 주로 태양광 에너지 산출 및 태양전지분야, 그리고 발전설비 등의 공학적 연구가 주류를 이루고 있으며 태양광 발전시설 입지에 대한 연구는 매우 부족하다. 본 관련연구에서는 태양광 발전시설입지에 관한 연구동향을 파악하고 이를 통해 연구필요성을 도출하고자 한다.
- 본 연구는 재생에너지 중 가장 많은 비중을 차지하고있는 태양광 시설을 중심으로 향후 입지하게 될 재생에너지발전지구의 입지를 결정함에 있어 발전효율성이 매우 중요하다는 인식하에 시작하였다. 그동안 발전효율성보다는 입지가능성이 태양광시설 입지의 중요한 요소였다면 향후에는 발전효율성이 중요한 요소로 고려되어야 할 것이기 때문이다.
- 본 연구는 태양광 효율에 영향을 미치는 요인을 도출하고 이를 통해 향후 태양광의 집적설치시 적정 입지를 선정하는데 기여하고자 연구를 진행하였다. 그러나 통계연보의 기상조건을 구득하기 위하여 2016년으로 시간적 범위를 한정한 점과 전라남도 지역만으로 한정함에 따라 92개 지역만이 분석대상지역 이었다는 한계가 있다.
- 본 연구에서는 전진선택법과 후진제거법의 문제점을 동시에 고려하여, 모형에 설명변수를 하나씩 추가시키면서 모형 내의 설명변수들 중에서 추가되는 설명변수로 인하여 유의하지 않게 되는 것을 제거시키는 방법을 반복하는 단계적 방법(stepwise method)을 사용한다. 이를 통해 통계적으로 유의한 변수를 찾아내고 이를 통해 태양광발전시간에 미치는 영향 요인을 도출하고자한다.
가설 설정
- 전술한 바와 같이, 기상조건을 보여주는 각 지자체별 통계연보가 2016년을 기준으로 작성됨에 따라 본 연구의 시간적 범위는 2016년으로 설정했다. 또한 태양광모듈, 인버터, 변압기 등 발전설비의 효율에 따라 태양광 발전의 효율이 달라진다는 가정하에 동일한 회사의 제품군만으로 연구를 진행하였다.
제안 방법
- 2017년 말 “신에너지 및 재생에너지 개발 이용 보급 촉진법” 개정을 통해 “재생에너지발전지구1”를 신설하고 그동안 산발적으로 입지하였던 재생에너지를 집단적으로 설치 운영함으로써 효율성을 추구함과 동시에 도시경관까지 고려할 수 있는 제도를 도입하였다.
- 설비조건은 설치당시 설비의 변화가 없었으며, 기상조건은 각 지자체별 통계연보를 활용하였다. 대지조건은 현지답사와 토지대장, 지형도면분석 등을 통해 자료를 구축하였다.
- 둘째, 기상조건은 평균기온, 강수량, 평균운량, 일조시간, 평균풍속으로 선정하였으며, 자료는 태양광 시설이 설치되어 있는 지자체의 통계연보를 활용하였다.
- 본 연구는 다양한 재생에너지원중에서 앞으로의 변화추세와 정부정책을 고려하여 태양광에너지산업으로 한정하여 연구를 진행하였다. 그 이유는 태양광에너지는 가장 대중적이고 농가 등의 수입에 기여하는 측면이 강하고, 특히 향후 계획적 입지를 고려하여 집단화시킨다는 정책 등을 고려할 때 태양광이 전체 재생에너지에서 차지하는 비중이 높을 것으로 판단되기 때문이다.
- 본 연구는 태양광 시설의 효율성 극대화를 위한 최적의 입지를 선정할 필요성이 있다는 판단 하에 태양광 효율에 영향을 미칠 것으로 판단되는 설명변수를 선정하고 태양광 효율을 대표할 수 있는 종속변수를 선정하여 연구를 진행한다.
- 설비조건은 설치당시 설비의 변화가 없었으며, 기상조건은 각 지자체별 통계연보를 활용하였다. 대지조건은 현지답사와 토지대장, 지형도면분석 등을 통해 자료를 구축하였다.
- 셋째, 대지조건은 대지면적, 정형성(정형화 지수)5, 용도지역, 입지특성, 경사, 주방향으로 선정하였다.
- 이러한 문제인식하에 본 연구는 태양광 효율을 의미하는 평균 발전시간을 종속변수로 하고 설치방식 등 3가지의 시설조건, 일조시간 등 5가지의 기상조건, 대지면적 등 6가지의 대지조건을 설명변수로 하여 회귀분석을 실시하였다.
- 전술한 바와 같이 기존 연구에서는 태양광 효율에 영향을 미치는 분석변수를 기상조건으로 한정한 반면, 본 연구에서는 설비조건 중 설비용량과 설비종류를 그리고 대지조건 중 대지면적, 정형성, 용도지역, 입지특성 등을 분석변수로 활용하였다.
- 첫째, 태양광 설비조건은 분석결과 오류(bias)를 최소화하기 위하여 가장 대중적으로 활용되고 있는 모듈과 인버터 형식으로 한정하였다. 태양광 설비에 해당하는 설비용량, 설치방식, 설비종류를 설명변수로 선정하였다.
- 첫째, 태양광 설비조건은 분석결과 오류(bias)를 최소화하기 위하여 가장 대중적으로 활용되고 있는 모듈과 인버터 형식으로 한정하였다. 태양광 설비에 해당하는 설비용량, 설치방식, 설비종류를 설명변수로 선정하였다.
- 따라서 태양광 설치 및 유지보수를 지속적으로 진행하고 있는 지역을 대상지역으로 선정하였다. 평균 발전시간을 도출하기 위하여 월별 발전데이타를 기반으로 연누적 발전량을 산출하고 이를 평균 발전시간으로 전환하였다.
대상 데이터
- 태양광의 효율적인 입지를 파악하기 위하여 본 연구는 태양광 시설 입지가 가장 많이 분포하고 있고 태양광 입지의 최적조건을 갖추고 있는 전남지역에 설치된 태양광 시설을 연구대상으로 선정한다. 단, 태양광 모듈이나 인버터 등의 특성에 의해 발전효율이 달라질 수 있는 오류를 피하기 위하여 동일한 기업의 제품군2으로 설치된 지역만을 분석대상으로 한다.
- 분석대상지는 주로 민간부문이 설치한 태양광 시설이기 때문에 이를 위한 데이터 구축은 개인 재산권이나 소유권과 밀접한 관련이 있다. 따라서 태양광 설치 및 유지보수를 지속적으로 진행하고 있는 지역을 대상지역으로 선정하였다. 평균 발전시간을 도출하기 위하여 월별 발전데이타를 기반으로 연누적 발전량을 산출하고 이를 평균 발전시간으로 전환하였다.
- 2016년 발전량으로 한정한 이유는 기상조건을 보여주는 각 지자체의 통계연보가 2016년 자료까지 구축되어 있기 때문이다. 시간적 한계와 유사사양의 모듈 및 인버터 설치지역만을 대상지로 선정함에 따라 조사대상지는 총 96개 지역을 선정하였다. 이중 분석에 적절하지 않은 4개 지역을 제외한 92개 지역을 연구의 공간적 범위로 선정하였다.
- 연구의 시간적 범위는 2016년으로 한다. 2016년 발전량으로 한정한 이유는 기상조건을 보여주는 각 지자체의 통계연보가 2016년 자료까지 구축되어 있기 때문이다.
- 시간적 한계와 유사사양의 모듈 및 인버터 설치지역만을 대상지로 선정함에 따라 조사대상지는 총 96개 지역을 선정하였다. 이중 분석에 적절하지 않은 4개 지역을 제외한 92개 지역을 연구의 공간적 범위로 선정하였다.
- 분석결과, 시설조건에 해당하는 변수 중 통계적으로 유의미한 변수는 도출되지 않았다. 일반적으로 모듈과 인버터의 성능이 태양광 효율에 많은 영향을 미치게 되는데 본 연구에서는 모듈과 인버터의 성능이 최대한 유사한 조건에 해당하는 지역만을 연구대상지로 선정하였다. 이러한 이유로 인해 설비조건에 해당하는 설치방식, 설비용량, 설비종류는 유의미하지 않은 것으로 분석되었다.
- 전술한 바와 같이, 기상조건을 보여주는 각 지자체별 통계연보가 2016년을 기준으로 작성됨에 따라 본 연구의 시간적 범위는 2016년으로 설정했다. 또한 태양광모듈, 인버터, 변압기 등 발전설비의 효율에 따라 태양광 발전의 효율이 달라진다는 가정하에 동일한 회사의 제품군만으로 연구를 진행하였다.
- 전체 분석 대상지는 전남지역내 92개 지역으로서 각 변수별 평균값은 다음의 [표 2]와 같다.
- 태양광의 효율적인 입지를 파악하기 위하여 본 연구는 태양광 시설 입지가 가장 많이 분포하고 있고 태양광 입지의 최적조건을 갖추고 있는 전남지역에 설치된 태양광 시설을 연구대상으로 선정한다. 단, 태양광 모듈이나 인버터 등의 특성에 의해 발전효율이 달라질 수 있는 오류를 피하기 위하여 동일한 기업의 제품군2으로 설치된 지역만을 분석대상으로 한다.
데이터처리
- 범주형 변수에 해당하는 설치방식, 설비종류, 용도지역, 입지특성, 경사, 주방향은 가변수를 만들어서 중선형 회귀분석을 실시하였다.
- 또한 설명변수가 두 개 이상일 경우 중선형 회귀분석을 통해 인과관계를 파악한다. 본 연구는 종속변수인 평균발전시간에 영향을 미치는 설명요인을 설비조건, 기상조건, 대지조건으로 선정하여 중선형 회귀분석을 실시한다. 설명변수가 2개 이상일 경우 중선형 회귀분석 모형은 다음과 같다.
- 태양광의 효율성을 파악하기 위하여 태양광 발전시간을 산정하여 종속변수로 설정하고 이에 영향을 미칠 수 있다고 판단되는 시설조건, 기상조건, 대지조건을 독립변수로 하여 중선형 회귀분석을 실시한다.
이론/모형
- 본 연구에서는 전진선택법과 후진제거법의 문제점을 동시에 고려하여, 모형에 설명변수를 하나씩 추가시키면서 모형 내의 설명변수들 중에서 추가되는 설명변수로 인하여 유의하지 않게 되는 것을 제거시키는 방법을 반복하는 단계적 방법(stepwise method)을 사용한다. 이를 통해 통계적으로 유의한 변수를 찾아내고 이를 통해 태양광발전시간에 미치는 영향 요인을 도출하고자한다.
성능/효과
- 태양전지는 대규모 투자를 통해 상업적 생산규모를 확보할 때 경쟁력을 갖출 수 있다. 넷째, 태양광산업은 전후방연관효과가 높아 시장창출효과가 큰 산업이다[3].
- 넷째, 평균풍속이 높을수록 태양광 발전효율이 높다고 분석되었다. 바람이 잘 통하는 지역이 발전효율이 높은 것은 특히 여름철 뜨거워진 모듈온도로 인해 발전효율이 저하되는 현상을 완화하기 때문이다.
- 다섯째 용도지역상 농림지역이나 자연환경보전지역에 설치된 태양광 시설일수록 도시지역이나 관리지역에 설치된 시설에 비해 발전효율이 높은 것으로 분석되었다. 농림지역과 자연환경보전지역일수록 도시지역이나 관리지역에 비해 지장물이 적고 파노라마식 경관을 보이는 특징이 있다.
- 9시간으로 큰 편차가 발생하지 않았기 때문에 일조시간은 제외된 것으로 판단된다. 대지조건 중 유의미한 변수는 대지면적, 용도지역, 입지특성, 대지의 주방향인 것으로 분석되었다.
- 둘째, 입지특성으로 하천 섬 바닷가에 위치한 지역일수록 전답, 임야, 시가지에 입지한 태양광시설에 비해 발전효율이 높은 것으로 분석되었다. 하천, 섬, 바닷가지역은 주변에 지장물이 없는 개방형 경관을 가지고 있는 특성이 있다.
- 태양광산업은 폴리실리콘 등의 소재, 반도체, 인버터, 전기제어, 배터리, 건축 등 여러 산업의 복합적인 성격을 띠고 있다. 둘째, 태양광산업은 정부주도형 산업이다. 태양광산업은 아직 기존의 화석에너지에 비해 경제성이 낮기 때문에 정부의 보급 및 육성정책에 좌우되는 경향이 있다.
- 평균운량은 비슷한 수준을 보이고 있다. 변수별 표준편차값을 살펴보면, 설비용량, 강수량, 일조시간, 대지면적이 표준편차값이 큰 것으로 나타났다.
- 일반적으로 태양광 효율에 영향을 미치는 변수는 일조시간과 풍속이 영향을 미치는 것으로 기존 연구에서 분석되었다. 본 연구는 전라남도 지역만을 대상으로 한 결과, 일조시간이 최저 2014.3시간에서 최고 2360.9시간으로 큰 편차가 발생하지 않았기 때문에 일조시간은 제외된 것으로 판단된다. 대지조건 중 유의미한 변수는 대지면적, 용도지역, 입지특성, 대지의 주방향인 것으로 분석되었다.
- 본 연구에서 사용한 범주형 자료에 대한 빈도수를 파악해보면, 설치방식은 가변형이 절대적으로 높은 분포를 보이고 있으며, 설비종류는 저압식이 고압식보다 다소 높게 분포하고 있다. 용도지역은 관리지역에 설치된 비율이 높게 나타났으며, 입지특성은 비슷한 분포를 보여주고 있다.
- 분석결과, 시설조건에 해당하는 변수 중 통계적으로 유의미한 변수는 도출되지 않았다. 일반적으로 모듈과 인버터의 성능이 태양광 효율에 많은 영향을 미치게 되는데 본 연구에서는 모듈과 인버터의 성능이 최대한 유사한 조건에 해당하는 지역만을 연구대상지로 선정하였다.
- 김호용(2010)은 태양광 시설의 입지를 위하여 일사량 및 일조시간 등의 변수를 통해 태양광시설의 입지에 대한 연구를 진행하였다. 분석결과, 일사량은 남서방향으로 경사진 지역이 가장 높게 나타나고, 일조시간은 평지가 산악과 같은 경사지역보다 높게 나타나는 것으로 분석하였다[5].
- 분석대상지의 기상조건을 인근 광주광역시와 비교할때, 일조시간과 평균풍속은 높은 반면, 평균기온은 낮고 강수량은 상대적으로 적은 것으로 조사되었다. 평균운량은 비슷한 수준을 보이고 있다.
- 박유민 외(2012)는 태양광 시설이 입지한 81개 지역을 대상으로 크리킹 기법과 네트워크분석법을 통해 태양광 시설의 입지 적정성을 분석하였다. 분석변수는 기후기준(일사량, 평균기온, 강수량, 습도, 전운량), 지형기준(경사도, 향), 인문기준(토지매입비)으로써 기 개발된 지역중 23곳이 태양광 발전소로 적합하지 않은 지역으로 분석되었다[7].
- 셋째, 대지의 주방향이 동서북쪽 방향일수록 남향에 비해 발전효율이 높다는 것은 최근의 연구결과를 뒷받침하는 결과라 할 수 있다. 그동안 일반적으로 남향에 설치할 경우 발전효율이 높다라는 것이 정설처럼 여겨졌었지만 최근 김수완(2017)의 연구결과나 전자신(2013)의 보도내용7을 살펴보면 남향에 비해 서향이 더 발전효율이 높다는 연구결과가 도출되고 있다.
- 태양광산업은 아직 기존의 화석에너지에 비해 경제성이 낮기 때문에 정부의 보급 및 육성정책에 좌우되는 경향이 있다. 셋째, 태양광산업은 자본집약적인 산업이다. 태양전지는 대규모 투자를 통해 상업적 생산규모를 확보할 때 경쟁력을 갖출 수 있다.
- 간의 관계를 파악하기 위하여 제주도 지역을 4개 권역으로 구분하고 기 설치된 22개의 MW급 태양광발전소를 대상으로 최근 2년간의 발전데이터를 활용하였다. 연구결과, 이용률은 서부지역이 가장 높은 것으로 조사되었으며, 서부지역의 특성은 일조시간은 남동지역에 비해 짧지만 풍속이 상대적으로 높기 때문에 이용률이 높은 것으로 분석하였다. 그러나 일조시간과 풍속만을 대상으로 태양광 발전 효율을 분석함으로써 태양광 발전의 효율성을 담보할 수 있는 연구결과로서는 다소 부족하다[9].
- 유의수준 0.05에서 유의한 변수는 대지면적, 입지특성(하천, 바다, 섬), 주방향(남향), 평균풍속, 용도지역(농림 자연환경보전지역)인 것을 분석되었다.
- 첫째, 대지면적은 면적이 넓을수록 평균 발전시간이 높은 것으로 분석되었다. 대지면적이 넓을 경우 태양광 모듈설치의 다양성과 모듈간의 배치가 서로 중첩되지 않는 등 공간활용에 효과적이기 때문이라고 판단된다.
후속연구
- 그동안 일반적으로 남향에 설치할 경우 발전효율이 높다라는 것이 정설처럼 여겨졌었지만 최근 김수완(2017)의 연구결과나 전자신(2013)의 보도내용7을 살펴보면 남향에 비해 서향이 더 발전효율이 높다는 연구결과가 도출되고 있다. 본 연구결과와 기존의 일부 연구결과만을 토대로 남향에 비해 다른 향을 가진 모듈설치가 발전효율이 높다라고 단정할 수는 없지만, 최소한 남향설치가 절대적으로 효율이 높다라는 그동안의 일반적 견해를 수정할 필요성이 제기된다고 할 수 있다.
- 비슷한 위·경도상의 모든 지점이 동일한 값으로 일사량을 받는다고 가정할 수 없고 주변 여건에 따라 심한편차를 나타내기 때문에 소규모 지역에 대한 정확한 입지결정에는 한계가 발생하고, 특히 도시지역의 경우에는 주변 건축물의 형태 및 음영효과, 지형요소에 영향을 많이 받으므로 이를 고려한 입지선정 연구가 필요하다[4].
- 이상의 분석결과를 토대로 향후 재생에너지발전지구의 적정입지를 제안하면, 충분한 풍속이 유지될 수 있는 바다나 하천과 인접한 개방적인 공간에 모듈 배치등의 효율성을 고려한 넓은 대지에 태양광 시설이 입지하는 것이 효율적인 입지조건이라는 정책적 시사점을 제시할 수 있다.
- 그러나 2030년까지 폐기물, 바이오 등의 비중은 점차 낮추는 대신, 태양광을 전체의 63%, 풍력은 34%까지 확대하고자 하고 있다[1]. 향후 태양광의 비중은 지금보다 현저하게 높게 나타날 것이고, 이를 위한 다양한 제도적, 정책적 지원이 이루어질 것으로 예상된다.
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