신∙재생에너지 시스템 경제성 분석 프로그램 개발 및 적용방안 연구

Presentation on theme: "신∙재생에너지 시스템 경제성 분석 프로그램 개발 및 적용방안 연구"— Presentation transcript:

1 신∙재생에너지 시스템 경제성 분석 프로그램 개발 및 적용방안 연구
2006년 7월 26일 아주대학교 대학원 에너지학과 부교수 김수덕 아주대학교 에너지학과

2 신재생에너지시스템 경제성분석 프로그램 개발 및 적용방안 연구
목 차 연구 배경 및 목적 1 신∙재생에너지시스템 경제성 평가, RFP (2004.3) 연구 목적 및 내용 1, 2차년도 주요 연구진행내역 및 성과정리 2 3 연구추진내용: 신재생에너지시스템 경제성분석 프로그램 개발 및 적용방안 연구 신∙재생에너지 원별 경제성 평가 방법 도서지역 (off grid) 경제성 평가 방법 신∙재생에너지 보급의 거시 경제적 효과 분석방법 1,2차년도 연구추진내용 비교 기존 프로그램 시연과 GUI 수정방향 4 (예제) 풍력의 경제성 분석

3 연구배경 및 목적 신재생에너지시스템 경제성 평가 RFP(2004.3) 연구목적 및 내용

4 신재생에너지분야의 연구: 에너지와 산업정책
부정적 외부효과 긍정적 외부효과 수요 (사적 편익) 공급 (사적 비용) 사회적 비용 균형점 * 최적점 오염과 외부효과 비용 QOPTIMUM QMARKET P Q O 수요곡선 (사적 한계가치) 공급곡선 (사적 한계비용) 사회적 한계가치 * QOPTIMUM QMARKET P Q O

5 (strict financial cost base)
신∙재생에너지시스템 경제성 평가 특정 에너지시스템의 경제성 분석 구축된 기술 DB를 이용한 입력자료 확보 신∙재생에너지 원별 시스템 구축을 위한 경제성 분석 제주도, 기타 지역 단위 에너지시스템 등 평가 국가 에너지밸런스 표 상의 fuel mix의 변화 → 국민소득, 물가, 실업, 산업별 영향 등 파악 필요 분석 목적에 따른 평가도구의 적절한 선택이 필요 c/kWh 기존 기술 신재생 (a) 현재의 비용 구조 (strict financial cost base) (b) 장기적 사회비용 구조 외부비용 증가 보조금 폐지로 인한 비용상승 상용화에 따른 비용 감소

6 신재생에너지분야 기후변화협약 시장 생산자 화석연료 도소매 시장 신재생 소비자 정부의 역할
<목표: 지속가능한 에너지수급체계 구축> 1. 해외자원의 안정적 확보대책 추진        2. 에너지이용의 합리화        3. 신·재생에너지 개발 및 보급의 확대      4. 기후변화협약에의 대응     5. 에너지정책의 효율적 추진기반 마련 생산자 화석연료 도소매 시장 신재생 소비자 정부 부처간 역할, 에너지특별회계 등 연구 분야

7 신재생에너지 원별 시스템의 경제성 평가 <4>
신재생 전력분야의 분석구조(예) 전력부문 <1> On-grid <2> 기존 전원설비에 미치는 불확실성 <3> Off-grid 도서지역 Hybrid System 풍력 <1-1> 태양광 <1-2> 소수력 <1-3> 해양에너지 <1-4> 재원마련의 문제 <8> - 에너지특별회계 중기재정계획 사회적 수용성 <9> 신재생에너지 원별 시스템의 경제성 평가 <4> 기술진보의 효과 <6> 정책 제도 <5> RPS <5-2> 발전차액 지원제도 FITs <5-3> <5-1> 주요 연구참여자의 연구업적 학술활동 및 연구논문 목표 주요 연구 실적 해외 연구기관과의 협력실적 기 발표된 논문의 표지 참고 사항 <10> 경제적 파급효과 <7>

8 RFP (2004.3)

9 연구 목적 및 내용 기존 국내실정에 맞는 신∙재생에너지시스템 경제성 분석 프로그램 선정/개발 및 사례분석을 통한 성능검증 RFP 참조 새로운 연구목적 및 내용 풍속변화, 일사량조건, 지역별 대기압, 온도 변화 등의 확률적 요소를 감안한 User Friendly, Stand-Alone 신∙재생에너지시스템 경제성 분석 프로그램 개발 개별 신∙재생에너지시스템의 복합형태인 Hybrid 시스템 보급의 경제성분석 기술변화 가능성을 고려하여 신∙재생에너지 보급이 경제전반에 미치는 효과를 산업부문별로 파악하여 볼 수 있는 모형구축

10 경제성 평가 프로그램의 개관 적용분야 개발목적 개발기관 대표적 특징 NRCan DOE NREL DOE EIA RETScreen
신재생에너지 Renewable Energy Technology Screen NRCan 신재생원별 기술, 비용자료입력 세부적 자료 입력 NPV, IRR Homer Hybrid Optimization Model for Electric Renewables DOE NREL (Hybrid2 : Massachusetts Uinv. 공동) 복합적 에너지체계 평가가능 NPC, 민감도분석용이 VIPOR 연계, NPV 계산가능 Vipor Village Power Optimization Model for Renewables Homer 자료 이용, 지역 전력망 최적화 가능 지역에너지계획 등에 활용 Hybrid2 study a wide variety of hybrid power systems Homer 자료 이용 가능 신재생 기술 세부자료 활용 LEAP 에너지 범용 Long-range Energy Alternatives Planning system Stockholm Environmental Institute 에너지 이용에 따른 거시경제적 효과 파악 가능 NEMS National Energy Modeling System DOE EIA 국가 차원의 통합에너지 모형이면서 세부적 표현 가능

11 프로그램 소개 : RETScreen 신재생에너지시스템 설치 지역 조건 설비 특성 연간 에너지 생산량 비용 GHG 저감
기후 조건(풍속, 측정 위치, 기압, 기온 등) 설비 특성 전력망 연계여부, Grid Peak Load(?), 발전용량, 터빈수, 발전량, hub 높이와 해당지점의 풍속, 설비배치에 의한 발전량 손실, airfoil soiling/icing loss, 정지로 인한 손실, 생산회사 등 연간 에너지 생산량 설비특성으로부터 생산량이 계산되도록 하는 각종 계수, 잉여 생샨량 비용 타당성 조사(자원조사, 환경평가, 산출 비용 등) 개발비용(PPA, 인가, 부지확보, 비용 조달, 회계 등) 설계(기계/전기/토목 설계, 계약 등) 설비비용(터빈, spare, 수송 등) 설치비용(설비의 설치, 인력, 건설, O&M 등) GHG 저감 신재생에너지 사용으로 인한 GHG 저감량 산출 화석연료 종류 등 비용 산출 결과 연간비용, 회피비용(avoided cost), GHG 저감량 초기비용, incentive, 채무, 절감량, 수입 cash flow from power production 비용 측면의 타당성(세전/후 IRR, NPV, GHG 저감비용, 생산비용 등)

12 프로그램 소개 : Homer & Vipor (1)
1. 발전원 선택 다양한 전원구성 평가가능 신재생에너지원, 사용연료에 따른 발전원 조합, 전력망 연계방법 설비 특성 발전용량, 발전량, 설치 비용, Power curve, 생산회사별 설비 등 수용가 특성 직/교류, 효율계수, 세부화된 수요(월별, 주중/주말, 시간별) 2. 자원조건 및 경제데이터 입력 자연조건(고려된 신재생에너지원에 대하여) 월별 자원량(풍량, 조사량 등) 경제적 조건 및 제약요인 이자율, 전력부족 해소 비용, 시스템 자본비용 및 O&M, 탄소세 최대 전력부족 비율, 신재생기여 최소 비율, 예비전력(기존, 신재생), 부하추종 여부, 화력발전사양 3. 결과 전원구성 최적화 결과 최저비용 발전원 최적화 각 발전원별 조건 변화에 따른 민감도 분석 비용, 총 현가비용, 발전단가, 신재생 비율, 공급부족비율

13 프로그램 소개 : Homer & Vipor (2)
일정 지역에 대한 배전망 최적화 Homer의 결과를 입력자료로 활용 발전설비용량이 200킬로와트 이하인 경우 장외거래 가능(시행령 제19조) - 신·재생에너지를 이용한 발전사업자로서 당해 발전설비용량이 200킬로와트 이하인 경우에는 전력시장(전력거래소)을 통하지 않고 전기판매사업자와 전력을 거래할 수 있도록 하여 전력거래를 위한 계통연계 ( 개정전기사업법)

14 프로그램 소개 : LEAP 1) LEAP(Long-range Energy Alternative Planning system)
•개발자 : Stockholm Environment Institute •프로그램 개요   - 시나리오에 기초한 energy-environment modeling tool   - 사용자가 예상하는 인구, 경제성장, 기술, 가격 등에 대한 조건하에서 에너지가 어떻게 소비되고, 전환되며, 생산되는지를 설명   - 역할     ․database : 에너지 정보를 종합적으로 관리     ․forecasting tool : 장기 에너지 수급 전망     ․policy analysis tool : 대체에너지 프로그램의 계획, 투자 및 실행에 대한 물리적, 경제적, 환경적인 측면의 효과를 분석

15

16 1, 2차년도 주요 연구진행내역 및 성과정리

17 1.2차년도 과제관련 성과 학 산 해외 관/연 경제성평가 연구과제 풍력단 관련 기업들 남부발전, 효성 기타 건국대학교
동덕여자대학교 서울대학교 인천대학교 한양대학교 홍익대학교 신재생에너지 경제 경제성평가 연구과제 신재생에너지 정책 산업자원부 에너지경제연구원 에너지기술연구원 전력거래소 한국전기연구원 한국해양연구원 한국전력공사 한국가스공사 대구경북연구원 에너지관리공단 신재생에너지 기술 해외 관/연 NREL EMF LBNL Rutgers UNEP Berkeley Nat’l Univ. Rao

18 1차년도 과제관련 주요 진행 내역 3월 29일 : 과제계획서 제출
4월 13일 : 관리공단 경제성 평가 발표 1:50~2:30p.m 5월 경 : 과제 선정 6월 1일 : 과제 계약 9월 17일 : 1차 진도보고, 아주대학교(금요일 4시) 11월 4일 : 산업자원부 후원, 에너지관리공단 주최, 제 16회 신∙재생에너지 Workshop 하정우, 김수덕 “대관령풍력단지의 풍력발전량 및 경제성 분석” 12월 3일 : 자원경제학회 추계 학술대회 발표 김유진, 장하나, 하정우 “독일의 feed-in tariffs 제도를 통해본 한국의 발전차액 지원제도의 문제점” 논문 게재 신청 예정 12월 28일 : 중간보고 4시 아주대학교 1월 12일 : 3차 진도보고, 에너지 관리공단 2시 참석자 : 이창호 소장, 원장묵, 김찬호, 김성우, 손창식 실장 간단한 GUI 구현된 프로그램 시연 1월 21일 UNEP 도서지역 hybrid system 보급 경제성 평가 kickoff 3월 18일 산업자원부 중간보고 (프로젝트 개요 및 진행 현황 보고) 3월 말, UNEP과의 도서지역 hybrid system 보급 경제성 평가 결과 산출(초안) 4월 21일 4차 보고 - 1차 연구결과 최종 보고서 draft 작성 - 3편의 관련논문 개제 및 작성 중 5월 18일 현재 1차년도 최종평가 보고회

19 2차년도 과제 관련 주요진행 내역 2005년 6월 28일, LBNL (Lawrence Berkeley National Lab)
아주대학교 김수덕교수, 신재생에너지 경제성 프로그램 과제관련 연구협의 2005년 6월28일, Stanford 대 – Prof. Hill Huntington (Co-founder of EMF) 아주대학교 김수덕교수 , EMF 상호협력협의 2005년 6월30일, Berkeley대 - Daniel Kammen 교수(ERG 신재생에너지연구소 소장) 2005년 7월 1일~8일, Rutgers 주립대 - H Tsurumi교수 아주대학교 김수덕교수, 석사과정 안재균, 신재생에너지 경제성 프로그램 홍보 및 교육, 향후 자문협의 2005년 8월 26일, 에너지기술연구원 에너지기술연구원 경남호 박사외 8인, 아주대학교 김수덕교수, 석사과정하정우, 김유진, 장하나, 세미나 발표 및 연구협의 2005년 8-9월 자문협의 경남호 박사 – 풍력에너지 계산방식 관련 자문협약 강용혁 박사 – 태양광, 태양열 계산방식 관련 자문협약 2005년 10월 19일, 아주대학교 신현준 박사 – 지열부문 연구자문협약 에너지기술연구원 김현구박사, 풍속전단 형태분석과 측정-보정-예측법 응용 교육 2005년 11월 24일, 대구경북발전연구원 김준한박사(현 POSRI 소장) 초청 ‘국내신재생에너지 보급관련 연구’ 주제 발표 2006년 1월 9-13일, 아주대학교 : 신재생에너지경제성평가교육 시행 (교육일정표 첨부참조) 한국기술연구원 신현준박사, 신재생에너지경제성평가교육 에너지관리공단 정수남실장, 신재생에너지경제성평가교육 에너지관리공단 김인수실장, 신재생에너지경제성평가교육 2006년 2월 3일, 아주대학교 에너지관리공단 김성우, 류창기대리, 업무인수인계 2006년 2월 22일, 에너지관리공단 정책연구과제 중간 진도보고 2006년 3월 8일 내부과제평가회의 프로그램 compile 상의 문제 및 외부자문점검 (프로그램 compile 50% 진척, 4월 6일 70% 확인) 2006년 4월 21일 NREL (National Renewable Energy Laboratory) Homer User Group 초대받음 2006년 4월 28일 최종완료보고서 제출관련 공문 접수 자문보고서 접수 (강용혁 5월17일, 경남호, 김현구 5월10일, Prof. Tsurumi 1차보고서, 5월10일, 최종 5월25일, 신현준, 최종 6월13일) 2006년 5월 29일 최종 내부평가회의 에너지관리공단 오후 4시 2006년 6월 24일 기준가격제도 관련내용 update 요청 – 이창호박사 자문보고서 추가 2006년 7월 5일 신재생경제성분석 프로그램 CD 300장 제작 2006년 7월 현재 신재생경제성분석 프로그램 중국어버전 작업 진행중

20 신재생에너지 경제성평가 교육일정표 (2006년) 구분 1월 9일 (월) 1월 10일 (화) 1월 11일 (수) 1월 12일
(목) 1월 13일 (금) 10:00 ~ 11:00 입교식 및 과정안내 기초통계학 김수덕 (아주대) 풍력시스템 1 경남호박사 (에너지기술연) 태양광시스템 강기환박사 폐기물 및 석탄의 가스화 전망과  기술 동향 유영돈박사 (고등기술연) 11:00 ~ 11:30 신재생에너지 공공보급 정수남실장 (신재생에너지센터) 11:30 ~ 12:00 경제성평가 개관 김수덕교수 풍력시스템 2 김현구박사 태양열시스템 강용혁박사 12:00 ~ 13:00 민간보급 김인수실장 소수력의 개관 이철형박사 13:00 ~ 14:00 점심 14:00 ~ 16:00 선진국의 신재생에너지 정책 서주석 교수(아주대) 지열 신현준박사 (한국건설기술연) 풍력시스템 하정우 태양광, 태양열시스템 하정우, 김환용 소수력시스템 김환용 16:00 ~ 18:00 신재생에너지개관 김수덕 교수(아주대) 프로그램 평가 수강생 김수덕, 하정우, 수강생  수강생  프로그램 평가

21 그간 연구의 성과 신재생에너지시스템 경제성분석 프로그램개발 및 적용방안 연구 (과제수행책임), 산업자원부, 최종보고서(평가용) 신재생에너지시스템 경제성분석 프로그램개발 및 적용방안 연구: GAUSS & Visual C++ Code Book, (과제수행책임), 산업자원부, 최종보고서(평가용) 도서지역 신재생복합전력시스템 보급의 경제성 분석 - 3개 도서지역 분석결과 (장하나 공동), 2006년 한국 신재생에너지학회 춘계학술대회 발표, 제주 신라호텔 제4강연장, 신재생에너지보급과 발전사업 (김유진, 손양훈 공동), under review for publication, 2006 신․재생에너지 전원이 피크타임 전력 공급에 미치는 영향 (김영산 공동), 자원환경경제연구, 제15권 제2호, pp , 신재생에너지보급과 발전사업 (김유진, 손양훈 공동), 한국에너지기후변화학회, 추계학술발표회, 제주대학교 국제교류회관, , 2005 신재생에너지보급과 발전사업 (김유진, 손양훈 공동), 기후변화학회지 2006 (게재예정) 도서지역 전화사업과 신재생복합 전력시스템 보급의 경제성분석 (장하나 공동), 산업조직연구, 제13집, 제4호, pp , 2005 장하나 년 2월 16일-24일, UNEP, Risoe, Denmark 파견연구 - 2005년 10월 27일, 제2회 기후변화협약관련 대학(원)생 논문공모 최우수상(산업자원부 장관상) - 도서지역 전화사업과 신재생복합 전력시스템 보급의 경제성분석 (장하나 공동), 산업조직연구, 제13집, 제4호, pp , 2005 - 2006년 6월 22일, “도서지역 신・재생복합 전력시스템 보급의 경제성 분석 - 3개 도서지역 분석결과” 신재생에너지학회 발표예정 외국의 신재생에너지보급지원제도의 검토를 통한 신․재생에너지 발전차액지원제도 개선방향, 김유진(발표자) 공동, 17차 신재생에너지Workshop 발표, 서울대학교, 김유진 년 5월 16일-18일, APERC 일본 파견 (공동연구 협의) - 2005년 10월 31일, 제1회 한국자원경제학회, 산자부공동주최 대학(원)생 논문공모 우수상(학회장상) 신재생 에너지의 경제성 평가, 에너지 포커스, 제2권 제4호, 대관령 풍력단지의 풍력발전량 및 경제성분석, (하정우 공동), 에너지공학, 제14권 2호 pp.82-97, 2005 하정우 - 제1 회 기후변화협약관련 대학(원)생 논문공모 우수상 (에너지관리공단 이사장상) - 풍력발전이 전원설비에 미치는 영향분석 (논문작성 중) 신재생에너지시스템 경제성분석 프로그램개발 및 적용방안 연구 (과제수행책임), 산업자원부, 1차년도 보고서 신재생에너지시스템 경제성분석 프로그램개발 및 적용방안 연구: GAUSS & Visual C++ Code Book, (과제수행책임), 산업자원부, 1차년도 보고서 "신재생에너지 보급확대를 위한 필요조건", 기고, 신재생에너지저널 (한국에너지정보센터), 대관령 풍력단지의 풍력발전량 및 경제성 분석, (하정우, 공동), 제16회 신재생에너지 Workshop, 산업자원부후원, 자원/보급정책부문 발표,

22 연구추진내용: 신재생에너지시스템 경제성분석 프로그램 개발 및 적용방안 연구
1. 신재생에너지 원별 경제성평가 방법 2. 도서지역(off grid) 경제성평가 방법 3. 신재생에너지 보급의 거시 경제적 효과 분석 방법

23 1. 신재생에너지 원별 경제성평가 방법

24 에너지량 계산 에너지량 On-grid 에너지공급량 Off-grid 에너지공급량 월평균일 풍속, 일사량 등 부하형태별 수요
기타 시스템의 개별특성을 고려한 에너지 공급량 월평균일 풍속, 일사량 등 신∙재생 에너지시스템의 기술적 특성반영 부하형태별 수요 (베터리, 발전기 반영)

25 재무분석 Flowchart                                                                                                    

26 경제성 평가흐름의 재검토 현금흐름 계산 = 수입합계 - 비용합계
현금흐름 계산 = 수입합계 비용합계 가장 단순한 수입의 미래가치를 살펴보면, 우선 GHG 감축에 따른 이득을 제외한 경우 B(i) = Pi x Qi 여기서 Pi 는 신재생에너지의 기준가격, Qi는 해당 신재생에너지의 생산량이다. 이 때 NPV = 0 로 두고, 내부수익률 IRR(internal Rate of Return) 을 구하는 식을 다른 각도에서 살펴보면 우리는 기준가격 Pi 를 쉽게 구해 볼 수 있음을 알 수 있다. 분석시 주어진 외기조건에 따라 Qi 가 주어지고, 투자관련 비용 C0, OM(i) 그리고 필요 수익률 r 이 주어질 경우, 위의 식을 이용하면 기준가격 Pi 를 산정할 수 있다.

27 불확실을 고려한 풍력발전 예측 – ANEMOS 모형 (1/12)
자유경쟁전력시장인 유럽에서 전력거래를 전제로 풍력 발전량 예측에 관한 연구가 진행중임. ANEMOS (Development of A next generation wind resource forecasting system for the large-scale integration of onshore and offShore wind farms) 대규모 풍력발전이 좀더 의존할만한 발전에너지가 되기 위해서는 하루 이틀 정도 이전에 좀 더 관련된 발전량을 예측하는 것이 중요함. 기존의 방법보다 훨씬 예측력이 뛰어난 모형을 만드는 목적으로, 현재로서는 특별한 도구가 존재하지 않는 해상풍력뿐만 아니라 복잡한 지형조건, 최악의 기상조건과 같은 상황을 고려함. 기술적 목표에 대한 해답을 제공하고자 하는 10개의 연구패키지로 구성됨. WP-1: Data collection & evaluation of needs (OVERSPEED) WP-2: Off-line evaluation of prediction techniques (CENER) WP-3: Development of statistical models (DTU-IMM) WP-4: Development of physical models (RISOE) WP-5: Off-shore prediction (UNIV-OLDENBURG) WP-6: Anemos prediction platform development (ARMINES) WP-7: Installation for on-line operation (END USERS) WP-8: Evaluation of on-line operation (UC3M) WP-9: Overall assessment and Dissemination (RAL) WP-10: Coordination (ARMINES)

28 불확실을 고려한 풍력발전 예측 - HONEYMOON 모형 (2/12)
HONEYMOON Project (a High resolution Numerical wind Energy Model for On- and Offshore forecasting using ensemble predictions) HONEYMOON 에너지, 환경, 지속가능개발이라는 5차 프래임워크 하에서 EU의 지원을 받는 연구 프로젝트 연구예산은 2,125 백만 유로이며, 이 중 1,083 백만유로는 환경과 지속가능발전이라는 하부 프로그램에, 그리고 1,042 백만 유로는 년 기간동안 원자력을 제외한 에너지프로그램에 사용됨. 분산형전원을 포함하는 주요 신재생엔너지원(특히 바이오매스, 풍력, 태양광 기술과 연료전지)에 대한 개발과 시연, 풍력에너지의 최적화, 기존 에너지시스템과 신재생에너지원의 통합, 재생에너지원을 송전망과 연계여부에 관한 연구 정보

29 불확실을 고려한 풍력발전 예측 - WILMAR 모형 (3/12)
WILMAR (Wind Power Integration in Liberalised Electricity Markets) 간헐적인 특성의 풍력과 같은 신재생에너지가 급속도로 보급됨에 따라 전원시스템에 기술적, 경제적인 문제점이 발생 이는 지역적인 에너지수요와 전력망에 연결되어 불안정적인 전원공급을 갖는 풍력원간의 불균형과 풍력발전의 예측상 어려움으로 기인함. WILMAR 프로젝트는 모델링 도구를 개발함으로써 SO(System Operator), 발전사업자 그리고 에너지감독기관에게 확고한 의사결정의 도구를 제공하여 이러한 문제를 해결 하는 것을 목적으로 함. 연구의 기간 : 2002년 11월~2005년 10월까지 36개월 기타 해외 연구현황 Akpinar, E.K. and Akpinar, S., 2004, "A statistical analysis of wind speed data used in installation of wind energy conversation system.", Energy conversation and Management, In Press, Corrected Proof, Available online 2004 Dowell, A.C. and C.E. Oram, 1996, “A hysteresis-free wind pump, Wind Energy Conversion 1996, Mechanical Engineering Publications Limited”, 75~80 AWEA, 2003, "Global Wind Energy Market Report" EWEA, 2003, "WIND ENERGY AND THE ENVIRONMENT" EWEA, 2003, "WIND POWER TARGETS FOR EUROPE: 75,000 MW by 2010," EWEA, 2003, "WIND POWER TECHNOLOGY" EWEA, 2003, “Wind Energy - The Facts Vol.2 Costs & Price EWEA, 2004, Wind Force 12. Jaramillo, O.A. and M.A. Borja, 2004, Wind speed analysis in La Ventosa, Mexico; a bimodal probality distribution case, Renewable Energy, Volume 29, 1613~1630. Wind Power Monthly, 2001, Vol. 17, No. 9 Wind Power Monthly, 2002, “The Windindicator”, Wind Power Monthly, 2002, Vol. 18, No. 5

30 풍력의 Case study - 대관령의 경제성분석

31 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation
1) 경제성 분석을 위한 조건 기타 전제조건 전액 현금투자 가정(부채율 0) 적용 할인율:7.5% 전력구매가격 등의 상승률 0 기타 입력 자료 풍력 터빈 운영 현황 660kW X 4기 터빈 설치 높이: 50m 초기투자비 연간 유지보수비 21.315원/kWh (EWEA 적용) 항목 내용 비고 평균풍속 (m/s) 에기연 자료(30m지점) 평균온도(OC) 6.4 2003년 평균 평균대기압 (kPa) 101.61 Wind shear Exponent** 0.14 One seventh power law Shap factor** 1.543 배열 손실율 10% 운영 실적에 의한 통계치를 확보 못해 임의 적용 결빙 손실율 2% 보수 손실율 5% 기타 손실율 4%

32 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation
2) 분석결과 : 연간 풍력 발전량 풍속 Shape Factor 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 864.05 696.98 569.27 470.89 393.79 332.22 282.14 3.5 945.88 834.89 744.41 669.64 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 단위:MWH

33 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation 3)분석결과 :현금흐름(Case1; 온실가스 배출권 거래가=0)
햇수 초기 투자비 유지 보수비 부채상환 비용 비용 소계 전력 판매수입 ghg 거래수입 수익 소계 순수익 5,038,184 -5,038,184 1 147,337 619,049 471,712 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

34 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation 4)분석결과 :현금흐름(Case2; 온실가스 배출권 거래가=14.2천원)
햇수 초기 투자비 유지 보수비 부채상환 비용 비용 소계 전력 판매수입 ghg 거래수입 수익 소계 순수익 5,038,184 -5,038,184 1 147,337 619,049 41,803 660,852 513,515 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

35 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation 5)분석결과 : Case별 현재가치 및 내부수익률
구분 Case1 (온실가스 배출권 거래가=0) Case2 (온실가스 배출권 거래가=10유로) 현재가치 백만원 196.8 백만원 내부수익률 6.896% 8.010% 전력기준가 111.9원/kWH 104.7원/kWH 저감계수 산출용 요소 온실가스 저감량 저감계수:0.5385tCO2/MWh 저감량: 2,941.8 tCO2/년 구분 회피발전 비율 기존 발전 방식의 연료 전환 효율 CO2 배출 계수 (kg/GJ) N2O 배출 계수 CH4 석탄 38.83 0.35 94.6 0.003 0.002 수력 0.82 1 BC유 5.46 0.3 77.4 천연 가스 17.43 0.45 56.1 0.001 원자력 37.46

36 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation 6) 평균풍속 및 shape factor별 현재가치
1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 69.98 174.07 198.26 180.50 140.83 88.94 30.32 -31.32 7 232.29 581.75 781.98 883.42 927.52 939.77 933.07 913.99 886.62 7.5 -57.65 585.95 8 160.52 893.70 8.5 347.69 9 506.95 9.5 641.26 10 753.35 단위:백만원

37 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation 7) 평균풍속 및 shape factor별 내부수익률
1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 -5.35 -6.83 -8.39 -9.89 -11.27 -12.52 -13.64 -14.67 -15.62 -16.51 3.5 -2.800 -3.809 -5.006 -6.208 -7.340 -8.370 -9.293 4 -0.684 -1.262 -2.122 -3.054 -3.969 -4.824 -5.601 -6.296 -6.912 -7.459 4.5 1.094 0.920 0.379 -0.301 -1.010 -1.700 -2.345 -2.934 -3.462 -3.932 5 2.599 2.803 2.568 2.133 1.623 1.097 0.584 0.101 -0.344 -0.747 5.5 3.877 4.431 4.496 4.298 3.982 3.619 3.243 2.871 2.516 2.184 6 4.965 5.840 6.192 6.229 6.104 5.901 5.663 5.409 5.152 4.902 6.5 5.892 7.056 7.682 7.951 8.013 7.968 7.865 7.731 7.579 7.418 7 6.680 8.100 8.984 9.480 9.729 9.836 9.866 9.850 9.803 9.737 7.5 7.349 8.994 10.113 10.828 11.263 11.522 11.679 11.776 11.832 11.858 8 7.916 9.754 11.085 12.007 12.625 13.035 13.316 13.519 13.671 13.787 8.5 8.395 10.395 11.912 13.027 13.822 14.382 14.786 15.091 15.332 15.529 9 8.796 10.932 12.610 13.897 14.860 15.569 16.096 16.499 16.824 17.094 9.5 9.132 11.376 13.189 14.629 15.747 16.600 17.249 17.752 18.156 18.493 10 9.409 11.739 13.663 15.233 16.491 17.480 18.250 18.853 19.336 19.736 단위: %

38 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation 8) 초기투자비 및 전력판매 가격별 내부수익률
(백만원) 전력 구매 단가(원/kWH) 80.745 86.128 91.511 96.894 107.66 5.529 6.682 7.790 8.860 9.898 10.910 11.899 12.867 13.819 14.755 4.763 5.877 6.946 7.977 8.975 9.947 10.895 11.823 12.733 13.627 4.066 5.146 6.181 7.177 8.141 9.077 9.990 10.882 11.756 12.614 3.427 4.477 5.482 6.447 7.381 8.286 9.167 10.028 10.870 11.696 2.839 3.862 4.840 5.778 6.684 7.562 8.416 9.248 10.062 10.859 2.295 3.294 4.246 5.161 6.042 6.895 7.724 8.532 9.320 10.092 1.788 2.765 3.696 4.589 5.448 6.279 7.085 7.870 8.636 9.386 1.315 2.272 3.183 4.056 4.895 5.706 6.492 7.257 8.002 8.731 0.872 1.811 2.704 3.558 4.379 5.172 5.940 6.686 7.413 8.123 0.455 1.377 2.254 3.091 3.896 4.672 5.423 6.152 6.862 7.555 단위: %

39 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation 9) 초기투자비 변화에 대한 내부수익률 및 기준가 변화(GHG 비거래)
초기 투자비 (백만원) 전력 구매 단가(원/kWH) 기준가 (원 /kWH) 80.75 86.13 91.51 96.89 102.28 107.66 113.04 118.43 123.81 129.19 1431 5.529 6.682 7.790 8.860 9.898 10.910 11.899 12.867 13.819 14.755 90.1 1527 4.763 5.877 6.946 7.977 8.975 9.947 10.895 11.823 12.733 13.627 94.4 1622 4.066 5.146 6.181 7.177 8.141 9.077 9.990 10.882 11.756 12.614 98.7 1718 3.427 4.477 5.482 6.447 7.381 8.286 9.167 10.028 10.870 11.696 103 1813 2.839 3.862 4.840 5.778 6.684 7.562 8.416 9.248 10.062 10.859 107.3 1908 2.295 3.294 4.246 5.161 6.042 6.895 7.724 8.532 9.320 10.092 111.6 2004 1.788 2.765 3.696 4.589 5.448 6.279 7.085 7.870 8.636 9.386 115.9 2099 1.315 2.272 3.183 4.056 4.895 5.706 6.492 7.257 8.002 8.731 120.2 2195 0.872 1.811 2.704 3.558 4.379 5.172 5.940 6.686 7.413 8.123 124.5 2290 0.455 1.377 2.254 3.091 3.896 4.672 5.423 6.152 6.862 7.555 128.8

40 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation 10) 초기투자비 변화에 대한 내부수익률 및 기준가 변화

41 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation 11) 할인율 7.5%를 확보할 수 있는 전력판매단가(원/kWh,GHG비거래)
풍속 shape factor 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 327.1 392.8 483.5 3.5 245.5 273.9 314.0 363.3 419.8 482.1 4 198.8 210.1 228.9 252.2 278.8 307.4 337.2 367.3 397.2 426.5 4.5 169.5 172.1 180.4 191.8 205.1 219.3 234.2 249.0 263.6 277.6 5 150.0 147.6 150.3 155.6 162.2 177.2 184.9 192.6 200.0 5.5 136.2 131.0 130.4 132.2 135.2 138.8 142.7 146.8 150.9 154.9 6 126.2 119.2 116.5 116.2 117.2 118.7 120.5 122.5 124.7 126.8 6.5 118.8 110.5 106.5 104.9 104.6 104.8 105.4 106.2 107.2 108.2 7 113.1 104.1 99.2 96.6 95.4 94.9 94.8 95.1 7.5 108.6 99.1 93.6 90.4 88.6 87.6 87.0 86.6 86.4 86.3 8 105.1 95.3 89.4 85.7 83.4 82.0 81.1 80.4 79.9 79.6 8.5 102.4 92.3 86.1 82.1 79.5 77.8 76.6 75.7 75.1 74.5 9 100.2 90.0 83.5 79.2 76.4 74.4 73.1 72.1 71.3 70.7 9.5 98.4 88.2 81.5 77.0 74.0 71.8 70.3 69.2 68.4 67.7 10 97.0 86.7 80.0 75.3 69.8 68.2 66.9 66.0 65.3 단위:원/kWH

42 대관령 풍력발전단지에 대한 Simulation 12)RETScreen과의 비교
내 용 RETScreen (a) Gauss (b) 오차율 (a-b)/a Unadjusted energy production 6,900 6,912 -0.18% Renewable energy delivered 5,717 5,750 -0.58% 온실가스 저감계수 (tCO2/MWh) 0.5385 0.01% 온실가스 저감량(tCO2) 2,925 2,942 현금흐름(GHG emission=0) 초기투자비 ,038,184 ,038,184 0.00% 1'st 468,116 471,712 -0.77% 2'nd 3'th 4'th 17'th 18'th 19'th 20'th 내부수익률 6.798% 6.896% -1.45%

43 태양광의 Case study

44 태양광 경제성 프로그램의 유용성 평가 (1) 검토방법
경제성 평가 시 중요한 변수로서 프로그램에서 계산되는 값은 경사면 일사량과 발전량이며, 관측자료와 프로그램 계산 값의 비교를 통해 프로그램의 유용성 평가 경사각 변화에 따른 경사면 일사량 비교를 위해 대전지방의 관측자료 이용 발전량 비교를 위해 실제 태양광시스템으로서 조선대 기숙사, 이우 학교, 연구목적으로 설치된 전력연구원 등의 3개 태양광시스템 조사 또한, 미국 네브라스카주에 있는 목장의 Solar Pump 사례조사를 통해 Water Puming량 비교

45 태양광 경제성 프로그램의 유용성 평가 (2) 조선대 기숙사(50kWp) 이우학교(30kWp) 전력연구원 연구용시스템
Kreitman 목장(344Wp)

46 태양광 경제성 프로그램의 유용성 평가 (3) 경사면 일사량 비교 (대전 지역 경우)
경사각 15° 경사각 30° 경사각 45° 경사각 90° 경사각 75° 경사각 60° * T-검정 결과 관측자료와 RETScreen, GAUSS 모사 프로그램 모두 통계적으로 일치, 기각불가

47 Case Study Ⅰ 조선대 기숙사 발전량 비교 발전량(계산값 어레이손실 10%) 발전량(계산값 어레이손실 20%)
단위 : kWh 발전량(계산값 어레이손실 10%) 발전량(계산값 어레이손실 20%) 계산값(A) 실측값(B) 차이(A-B) 계산값(E) 차이(E-B) 4월 6,208 5,380 828 5,518 138 5월 5,614 4,891 723 4,991 100 6월 6,241 5,575 666 5,547 -28 7월 4,882 4,288 594 4,339 51 일일평균 (연간) 180.03 - 160.02 (4월~7월) 188.07 165.03 23.04 (13.96%) 167.17 2.14 (1.30%) * ( )안은 오차율 * 실측값은 4월~7월 기간의 에너지성능평가 자료 * 어레이손실은 형태와 표면의 이물질 등에 따라 달라지며 통상 0~20% 범위, 조선대 기숙사의 경우 곡면 형태 로서 평면에서 보다 손실이 클 수 있음

48 Case Study Ⅰ 전력판매를 가정한 경제성 분석(조선대) 주요가정 분석결과 검토기간 할인율 초기투자비 부채 설치보조
전력판매단가 유지보수비 30년 7.5% 653백만원 없음 716.4원/kWh 1 백만원/년 * 물가상승율 등은 고려하지 않음 분석결과 IRR 회수기간 5.28 % 14.2 년

49 Case Study Ⅰ 민감도 분석(전력판매가격, 내부수익율) 비율(%) 전력판매가격(원/kWh) 내부수익율(%) 75
537.30 2.56 80 573.12 3.14 85 608.94 3.70 90 644.76 4.25 95 680.58 4.77 100 716.40 5.28 110 788.04 6.26 120 859.68 7.19

50 Case Study Ⅰ 민감도 분석(투자비, 내부수익율, 기준가) 비율(%) 투자비(백만원) 내부수익율(%) 기준가(원) 75
490 8.22 673 80 522 7.51 716 85 555 6.87 758 90 588 6.29 800 95 620 5.76 842 100 653 5.28 884 110 718 4.41 969 120 784 3.66 1053 * 기준가 : 내부수익율과 할인율이 일치하게 되는 전력판매가격

51 Case Study Ⅱ 이우학교 발전량 비교 발전량(계산값 어레이손실 10%) 계산값(A) 실측값(B) 차이(A-B) 5월
단위 : kWh 발전량(계산값 어레이손실 10%) 계산값(A) 실측값(B) 차이(A-B) 5월 3,541 3,510 31 6월 3,294 3,706 -412 7월 2,561 2,786 -225 8월 3,339 3,381 -42 9월 3,018 4,123 -1,105 10월 3,486 3,422 64 11월 2,238 2,255 -17 12월 2,398 2,234 164 일일평균 (연간) 100.94 - (4월~7월) 97.45 103.74 -6.29 (6.06%) * ( )안은 오차율

52 Case Study Ⅱ 전력판매를 가정한 경제성 분석(이우학교) 주요가정 분석결과 검토기간 할인율 초기투자비 부채 설치보조
전력판매단가 유지보수비 30년 7.5% 450백만원 없음 716.4원/kWh 1 백만원/년 * 물가상승율 등은 고려하지 않음 분석결과 IRR 회수기간 3.53% 17.7년

53 Case Study Ⅰ 민감도 분석(전력판매가격, 내부수익율) 비율(%) 전력판매가격(원/kWh) 내부수익율(%) 75
537.30 1.10 80 573.12 1.62 85 608.94 2.13 90 644.76 2.61 95 680.58 3.08 100 716.40 3.53 110 788.04 4.39 120 859.68 5.22

54 Case Study Ⅰ 민감도 분석(투자비, 내부수익율, 기준가) 비율(%) 투자비(백만원) 내부수익율(%) 기준가(원) 75
338 6.11 817 80 360 5.49 868 85 383 4.93 920 90 405 4.43 972 95 428 3.96 1024 100 450 3.53 1,075 110 495 2.76 1,179 120 541 2.09 1,282 * 기준가 : 내부수익율과 할인율이 일치하게 되는 전력판매가격

55 Case Study Ⅲ 전력연구원 연구용시스템 발전량 비교 단위 : kWh 발전량(계산값 어레이손실 10%) 계산값(A)
실측값(B) 차이(A-B) 1월 2,329 3,626 -1,297 2월 5,752 5,291 461 3월 6,491 6,093 398 4월 6,208 5,971 237 5월 5,876 6,306 -430 6월 5,365 5,204 161 7월 5,211 7 8월 4,832 4,604 228 9월 4,288 4,144 144 10월 5,361 4,904 457 11월 4,432 4,175 257 12월 5,050 3,947 1,103 일일평균 (연간) 167.65 162.48 5.17 (3.18%) * ( )안은 오차율

56 Case Study Ⅳ Kreitman 목장(Water Pumping) 단위 : gallon/day
일평균 펌핑량 (계산값 어레이손실 10%) 계산값(A) 실측값(B) 차이(A-B) 1월 4,769 4,000 769 2월 5,295 5,000 295 3월 5,889 6,000 -111 4월 6,872 872 5월 7,250 7,000 250 6월 7,732 1732 7월 7,741 741 8월 7,212 212 9월 6,605 -395 10월 5,684 -316 11월 4,245 -755 12월 4,217 217 일일평균 (연간) 6,130 5,833 297 (5.1%) * ( )안은 오차율

57 유용성 평가 결론 경사면 일사량의 경우 관측 값과 프로그램 계산 값이 통계적으로 일치
발전량의 경우에도 월별 계산 값은 실측 값과 다소 차이를 보이고 있지만, 평균값을 비교할 경우에는 거의 유사함 - 계산 값의 경우 가장 가까운 지역에서 관측된 월별 일일 평균 수평면 일사량을 사용하며, 실제 기후환경과 설치된 장소의 모든 설비 특성을 반영하기 어려운 점 등으로 완전히 일치된 값을 도출하기는 어려움 경제성 평가는 연간 발전량을 기준으로 한 전력 판매수입 등을 기초로 하고 있으므로 태양광발전 프로젝트의 사전 타당성 검토에 적용 가능함

58 태양열의 Case study

59 모델 계산 체계 외부기상조건 계산(수평면 일사량 등) 집열판 수열 에너지량 (유창형,무창형,진공관형) 온수공급(저탕조 포함)
온수공급(저탕조 미포함) 수영장(옥내/외) 시스템 소요 열부하 계산 태양열 공급 가능 에너지 계산 필요 집열판 면적 및 재무분석

60 재무 분석 연료 절감수입 첫해투자비용 + + Credit 수입 O/M 비용 + + GHG 감축수입 균등상환비용 수입합계 - =
현금흐름 계산 비용합계

61 Simulation 결과 조건 분석결과 현재가치: -75,045천원 지표 일사량 3.2017 kWH/㎡일
60도 4.600㎘의 온수를 매일 급탕(주 7일 사용) 기존 난방방식: 전기(68.05원/ kWH, 저압전력 평균) 시스템 방식:유창형(Glazed) 집열판 57기, 온수 저장고 초기투자비:750천원 (에경원 보고자료 ’04.12) 유지보수비; 초기투자비의 2% (에경연 보고자료 ’04.12) 분석결과 현재가치: -75,045천원

62 Simulation 결과 보고 (1) 일사량 및 현장 조건 등

63 Simulation 결과 보고(2) 민감도 분석

64 모델 Simulation 비교 RETScreen 결과값과 비교:오차율 0.05% 이내 구분 제주 서울 강릉 목포 대구 위도
33.52 37.57 37.75 34.78 35.88 beta 25 경사면 일사각 (r-g)/r jan 0.002% 0.001% 0.000% feb -0.001% mar 생략 nov -0.002% dec 계 0.006% 0.005% 년간 집열량 RET 1.2209 1.2964 1.3965 1.5083 2.0138 Gauss error 0.003% renewable En dlvd 5.6402 4.8335 4.9615 6.3134 7.8175 NPV -0.028% -0.044% -0.039% -0.021% -0.014%

65 소수력의 Case study

66 소수력 발전 개념 영월 소수력발전소 (2.8MW) 소수력발전소 개념도

67 국내 소수력 발전 현황(1) 발전설비 및 발전량 2003년 말 기준 국내 소수력 발전소는 35개소이며, 발전량은 연간
약 GWh임 이 중 2~3MW급의 발전소에서 전체 소수력발전량의 39.1%를 생산하고 있음 소수력발전 현황(2003년 기준) 설비용량 1 MW 미만 1 MW~ 2MW 미만 2MW~ 3MW 미만 3 MW 이상 계 설치개소 13 10 9 3 35 발전량 (GWh/year) 20.0 (10.7%) 45,3 (24.1%) 73.3 (39.1%) 49.0 (26.1%) 187.6 출처 : 한국전기연구소

68 국내 소수력 발전 현황(2) 소수력 발전소 경제성 (기존연구)
토목과 설비를 합한 투자비는 최근 건설된 1.5MW급 설비의 경우 kW당 170 ~ 250만원이며, 민간사에서는 최대 300만원까지로 추정 설비 이용률은 수자원공사가 운영하는 발전소의 경우 저수지나 댐을 이용한 설비로서 50~70% 에 달하지만, 기타 발전소의 경우 20~36% 수준임 설비 이용률이 50% 이상이 되는 비교적 규모가 큰 발전소(3MW)의 경우를 제외하면 현행 기준가격(73.69원/kWh)하에서는 설치가 어려운 실정임

69 국내 소수력 발전 현황(3) 투자비사례(기존연구) 각동 : 2.8MW (1998년) 안동 : 1.5MW (2003년)
(단위 : 백만원) 각동 : 2.8MW (1998년) 안동 : 1.5MW (2003년) 용담 : 1.8MW (건설 중) 직접공사비 6,233 토목 : 1,505 토목 : 1,199 (토목공사) (3,233) (기계공사) (2,543) 기전 : 2,306 기전 : 1,985 (전기공사) (457) 제비용 935 보상비 195 총 사업비 7,363 3,811 * 3,184 * * 안동과 용담의 총사업비에는 자본비용 포함 출처 : 에너지경제연구원

70 국내 소수력 발전 현황(4) 소수력 발전원가(기존연구) 설비 이용률 정부 지원 200 kW 3000 kW 투자비
(단위 : 원/KwH) 설비 이용률 정부 지원 200 kW 3000 kW 투자비 (380만원/kW) (270만원/kW) (300만원/kW) 25.0 무지원 - 138.5 153.9 법인세 5%감면 132.2 146.9 30.0 115.4 128.2 110.2 122.4 35.0 98.9 109.9 94.4 104.9 50.0 112.4 69.2 76.9 107.5 66.1 73.5 60.0 93.6 57.7 64.1 89.6 55.1 61.2 출처 : 산업자원부, 신재생에너지 원별 경제성 분석과 통계체계 개선방안 연구,

71 isolated-grid, off-grid) NPV(순현재가치), IRR(내부수익율)
소수력 발전 경제성 평가 체계 발전량 계산 경제성 분석 발전설비 용량 투자비 (토목공사, 설비) 유지보수비 터빈 선정 및 효율곡선 (Francis, Kapllan 터빈 등) 전력판매 발전량 (central-grid, isolated-grid, off-grid) 온실가스 감축 효과 유량지속곡선 (Flow Duration Curve) NPV(순현재가치), IRR(내부수익율) 민감도 분석 (투자비 증감, 전력판매단가 등)

72 Case Study Ⅰ (용담(2) 소수력 발전소)
설비현황과 프로그램 입력자료 구분 설비현황 프로그램 입력자료 유량지속곡선 자료 미확보 용담지역 강우량과 전북 임실의 일강수량최다 자료를 이용하여 추정 설비용량 1.8 MW × 1기 프로그램에서 계산 전력생산량 11,400 MWh 수차형식 프란시스 수차 설비이용률 73 % 유역면적 456 km3 설계유량 5.21 m3/sec 낙차 41.7 m 재무 분석 검토기간 - 35 년 할인율 7.5 % 투자비 3,558 백만원 3,387 백만원(프로그램에 입력된 단가에 의해 계산) 전력판매단가 73.69 원/kWh * 유량지속곡선은 강우량 자료를 이용하여 단위면적당 월평균 유량을 계산한 다음, 와이블분포를 이용하여 추정   (월평균 유량 계산을 위한 유출계수는 0.5 적용) * 설비개요 출처 : 한국전기연구원

73 Case Study Ⅰ (용담(2) 소수력 발전소)
설비현황과 프로그램 계산결과 비교 구분 설비용량 이용률 발전량 설비현황 1.8 MW * 1기 73.00 % 11,400 MWh 프로그램 계산값 1.73 MW 62.84 % 9,523 MWh * 설비현황과 프로그램 계산값의 차이는 실제유량지속곡선과 추정값의 차이 때문으로 판단됨 재무분석 (민감도 분석 : 전력판매가격, 내부수익율) 비율(%) 전력판매가격(원/kWh) 내부수익율(%) 75 55.27 12.64 80 58.95 18.83 85 62.64 15.00 90 66.32 16.16 95 70.01 17.30 100 73.69 18.43 110 81.06 20.66 120 88.43 22.87

74 Case Study Ⅱ (횡성 소수력 발전소)
설비현황과 프로그램 입력자료 구분 설비현황 프로그램 입력자료 유량지속곡선 자료 미확보 횡성지역 강우량과 강원도 원주의 일강수량최다 자료를 이용하여 추정 설비용량 0.5 MW × 2기 프로그램에서 계산 전력생산량 5,600 MWh 수차형식 프란시스 설비이용률 65 % 유역면적 209 km3 설계유량 2.74 m3/sec (1.37 × 2) 낙차 43.0 m 재무 분석 검토기간 - 35 년 할인율 7.5 % 투자비 2,504 백만원 1,840 백만원(프로그램에 입력된 단가에 의해 계산) 전력판매단가 73.69 원/kWh * 유량지속곡선은 강우량 자료를 이용하여 단위면적당 월평균 유량을 계산한 다음, 와이블분포를 이용하여 추정   (월평균 유량 계산을 위한 유출계수는 0.5 적용) * 설비개요 출처 : 한국전기연구원

75 Case Study Ⅱ (횡성 소수력 발전소)
설비현황과 프로그램 계산결과 비교 구분 설비용량 이용률 발전량 설비현황 0.5 MW * 1기 65.00 % 5,600 MWh 프로그램 계산값 0.93 MW 51.70 % 4,232 MWh * 설비현황과 프로그램 계산값의 차이는 실제유량지속곡선과 추정값의 차이 때문으로 판단됨 재무분석 (민감도 분석 : 전력판매가격, 내부수익율) 비율(%) 전력판매가격(원/kWh) 내부수익율(%) 75 55.27 10.76 80 58.95 11.76 85 62.64 12.74 90 66.32 13.70 95 70.01 14.65 100 73.69 15.59 110 81.06 17.43 120 88.43 19.25

76 2. 도서지역(off grid) 경제성평가 방법

77 1. 발전원 선택 2. 자원조건 및 경제데이터 입력 3. 결과 도서지역(Off-grid)경제성 평가 다양한 전원구성 평가가능
신∙재생에너지원, 사용연료에 따른 발전원 조합, 전력망 연계방법 설비 특성 발전용량, 발전량, 설치 비용, Power curve, 생산회사별 설비 등 수용가 특성 직/교류, 효율계수, 세부화된 수요(월별, 주중/주말, 시간별) 2. 자원조건 및 경제데이터 입력 자연조건(고려된 신∙재생에너지원에 대하여) 월별 자원량(풍량, 조사량 등) 경제적 조건 및 제약요인 이자율, 전력부족 해소 비용, 시스템 자본비용 및 O&M, 탄소세 최대 전력부족 비율, 신재생기여 최소 비율, 예비전력(기존, 신재생), 부하추종 여부, 화력발전사양 3. 결과 전원구성 최적화 결과 최저비용 발전원 최적화 각 발전원별 조건 변화에 따른 민감도 분석 비용, 총 현가비용, 발전단가, 신∙재생 비율, 공급부족비율

78 분석 모형 – Homer 신ㆍ재생복합 전력시스템의 입력요소는 menu를 선택하여 입력.
부하는 일반부하(Primary Load), 지연부하(deferrable load),열부하(thermal load)등이 있어 이 중에 선택 가능, 발전원은 태양광, 풍력, 수력, 수소탱크, 발전기, 배터리으로 선택 가능. 주: Homer의 inputs의 일부분

79 분석 모형 – Homer 1차 부하(primary load)의 경우 위의 그림과 같이 부하종류(AC/DC) 입력이 가능, 월별 평균 부하량이 또는 1년의 시간 별 데이터인 8,760개의 부하 자료가 요구 주: Homer의 inputs의 일부분

80 분석 모형 – Homer 발전설비들의 입력의 경우엔 입력 인자로 발전용량, 발전 단가 당 투자비, 교체비용, 유지보수 비용, 연료명, 구성성분(기 입력된 DB에 의해 자동 선정, 수정가능)이 있음 주: Homer의 inputs의 일부분

81 분석 모형 – Homer Wind Resource 와 Solar Resource
- 월별 평균 풍속과 평균 일사량을 Homer에 입력하면 8,760hr 의 시간 별 풍속 Data 와 일사량 Data를 Homer가 종합적으로 나타냄. 주: Homer의 inputs의 일부분

82 분석 모형 – Homer 시뮬레이션 결과는 총 순 현재 비용(Total net present cost)이 증가하는 순으로 나오며 총 순 현재 비용(Total net present cost)이 가장 작은 최적 설계를 선택 Simulation의 최적 설계 주: Homer의 Results의 일부분

83 분석을 위한 자료 부하량 풍속과 일사량 디젤연료 가격 발전설비비용
- 복합 전력시스템 보급이 가능한 지역으로 규모를 축소시켜 산출 - 부하는 대부분 일반 가정에서 발생하는 것으로 가정 - 계절별 주중, 주말의 8일 데이터만을 보유, 월별 평균 부하량이나 8,760개의 시간 별 부하 자료를 얻는 데는 한계가 있음. - 전국의 시간대별 수요패턴과 도서지역의 부하 패턴을 비교하여, 전국의 수요량을 정규화시켜 도서지역의 실측 자료를 기반으로 8760개의 시간 별 부하량 추정 풍속과 일사량 - 에너지기술연구원의 ‘풍력자원측정결과’에서 얻은 실측 데이터를 이용. - 월별 평균 풍속, 일사량 실측 데이터를 Homer에 입력하면 8,760시간의 시간 별 풍속 데이터 값을 Homer가 나타내줌. 디젤연료 가격 - 연간 연료 소요량과 연료비 소요액을 기반으로 산정, 디젤연료가격은 645원/ℓ($0.645/ℓ) 으로 도출 발전설비비용 - 해외의 시장의 비용 자료를 이용 또는 Homer에 있는 default 값을 사용

84 1. 추자도 추자도 - 상추자도와 하추자도의 큰 섬과 수령도, 염도, 추포도, 흑검도 등의 부속도서.
전력은 2,700kW의 디젤 발전기로 공급 받고 있음.

85 [그림] 추자도 실측 부하패턴과 추정된 하추자도의 시간 별 부하 비교
추자도의 부하 복합 전력시스템 보급이 가능한 지역으로 규모를 축소시켜 하추자도의 250여 가구를 선택하여 부하를 산출 부하는 대부분 일반 가정에서 발생하는 것으로 가정, 실측 자료를 기반으로 250개 가구에 해당하는 추자도의 시간별 부하량 추정  [그림] 추자도 실측 부하패턴과 추정된 하추자도의 시간 별 부하 비교 주: 박스 안의 그래프는 추자도의 실측 부하패턴이며, 박스 밖의 그래프는 추정된 추자도의 시간별 부하.

86 추자도의 외기조건 에너지기술연구원의 ‘풍력자원측정결과’에서 얻은 추자도 지역의 실측 데이터를 기반으로 한 추자도의 연간 평균 풍속은 7.05m/s. 에너지기술연구원의 ‘풍력자원측정결과’에서 얻은 추자도 지역의 실측 데이터를 기반으로 한 추자도의 월별 평균 일사량과 대기 청명도 지수를 나타냄. 월 1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 풍속 (m/s) 10.65  9.6  7.5  6.8  5.5  5.2 4.58  4.95  5.46 6.94 9.48  8.14 월 1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 일사량 (kWh/m2 /day) 2.990  2.310 3.879   4.652   5.164 5.054  5.190   5.62   4.67   3.83  2.33    2.225  청명도 0.568 0.352 0.465 0.464 0.439 0.460 0.541 0.525 0.420 0.458 출처: 에너지기술연구원의 ‘풍력자원측정결과’

87 (10kW PV + AOC 15/50 터빈 5기 + 250kW 디젤 발전기
추자도 Homer 분석 결과 디젤 발전기와 분석 결과 Ⅰ, Ⅱ 의 비교 시스템 구성 설치비용 ($) NPC($) LCOE ($/kWh) 신재생 비율 (%) 디젤 소비량 (liter /year) CO2방출량 (ton/yr) 250kW 디젤 발전기 218,750 4,314,437 0.335 0.0 397,863 1,047 분석결과Ⅰ (AOC 15/50 터빈 5기 + 250kW 디젤 발전기 + 200 Trojan L-16 배터리 + 100kW 인버터) 733,673 3,580,359 0.278 49.0 255,869 673 분석결과 Ⅱ (10kW PV + AOC 15/50 터빈 5기 + 250kW 디젤 발전기 + 600 Trojan L-16 배터리 + 150kW 인버터) 934,134 3,661,627 0.284 52.0 225,214 593

88 2. 거문도 거문도 - 고도, 동도, 서도 3개의 섬, 분석에서는 고도를 선정.
전력 수급은 2,300kW의 디젤 발전기로 공급 받고 있음.

89 [그림] 거문도 실측 부하패턴과 추정된 고도의 시간 별 부하 비교
거문도의 부하 거문도의 170여 가구가 있는 고도를 선택하여 부하를 산출. 부하는 일반 가정에서 발생하는 것으로 가정, 실측 자료를 기반으로 170개 가구에 해당하는 거문도의 시간 별 부하량 추정  [그림] 거문도 실측 부하패턴과 추정된 고도의 시간 별 부하 비교 주: 박스 안의 그래프는 고도의 실측 부하패턴이며, 박스 밖의 그래프는 추정된 고도의 시간별 부하.

90 거문도의 외기조건 거문도는 행원, 추자도, 거제도 세 지역의 중간 지점에 위치하고 있어 이 세 지역의 풍속 데이터의 실측값 이용. 거문도의 연간 평균 풍속은 6.12m/s. 월 1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 풍속 (m/s) 7.17  6.47 6.37 5.2  5.5  4.5 5.33  6.17  6.77 6.83 6.07 7.03 월 1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 일사량 (kWh/m2 /day)  2.285  3.277 3.879   4.652   5.164 5.054   4.636  4.16  3.843  3.761 2.637    2.225  청명도 0.497 0.549 0.492 0.476 0.467 0.437 0.410 0.407 0.452 0.577 0.539 532 출처: 에너지기술연구원의 ‘풍력자원측정결과’

91 (10kW PV + AOC 15/50 터빈 4기 + 150kW 디젤 발전기
거문도 Homer 분석 결과 디젤 발전기와 분석 결과 Ⅰ, Ⅱ 의 비교 시스템 구성 설치비용 ($) NPC($) LCOE ($/kWh) 신재생 비율 (%) 디젤 소비량 (liter /year) CO2방출량 (ton/yr) 200kW 디젤 발전기 175,000 3,778,966 0.299 0.0 365,855 963 분석결과Ⅰ (AOC 15/50 터빈 4기 + 150kW 디젤 발전기 + 100 Trojan L-16 배터리 + 100kW 인버터) 545,173 2,963,007 0.234 38.0 241,615 636 분석결과 Ⅱ (10kW PV + AOC 15/50 터빈 4기 + 150kW 디젤 발전기 625,173 3,042,479 0.241 39.0 239,497 630

92 3. 영산도 영산도는 전라남도 신안군 흑산면 영산리에 딸려있는 섬으로 500호 미만 소도서 중 하나
인구수는 100여명, 가구 수로는 45호 정도로 전력수급은 240kW의 디젤 발전기로 공급 받고 있음

93 [그림] 영산도 실측 부하패턴과 추정된 영산도의 시간 별 부하 비교
영산도의 부하 도서의 규모가 작기 때문에 영산도 전체의 부하를 그대로 이용 부하는 대부분 일반 가정에서 발생하는 것으로 가정, 실측 자료를 기반으로 시간 별 부하량을 추정  [그림] 영산도 실측 부하패턴과 추정된 영산도의 시간 별 부하 비교 주: 박스 안의 그래프는 영산도의 실측 부하패턴이며, 박스 밖의 그래프는 추정된 영산도의 시간별 부하.

94 영산도의 외기조건 풍속, 일사량은 영산도 근접지역인 목포의 에너지기술연구원 풍력자원측정결과 데이터베이스 시스템에서 측정된 실측값을 이용 월 1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 풍속 (m/s) 3.936  3.418 3.318 3.055 2.744 2.22 2.7 2.497 2.146 2.284 2.673 2.587 월 1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 일사량 (kWh/m2 /day)  2.141  3.544 4.282  5.206   6.386 5.478   4.381  4.524  3.796  3.560 921   2.525  청명도 0.419 0.553 0.520 0.523 0.575 0.475 0.388 0.437 0.431 0.512 0.542 0.538 출처: 에너지기술연구원의 ‘풍력자원측정결과’

95 영산도 Homer 분석 결과 디젤 발전기와 Hybrid System 비교 시스템 구성 설치비용 ($) NPC($) LCOE
($/kWh) 신재생 비율 (%) 디젤 소비량 (liter /year) CO2방출량 (ton/yr) 50kW 디젤 발전기 43,750 829,812 0.353 0.0 74,782 197 AOC 15/50 터빈 1기 + 50kW 디젤 발전기 + 20 Trojan L-16 배터리 + 20kW 인버터) 142,534 885,595 0.376 14 67,383 177

96 결 론 추자도 - 신ㆍ재생복합 전력시스템은 LCOE가 디젤발전시스템과 비교하여 $0.335/kWh 에서 $0.278/kWh 까지, PV 모듈을 포함시킬 경우에는 $0.284/kWh 로 감소. 거문도 - 신ㆍ재생복합 전력시스템은 LCOE가 $0.299/kWh 에서 $0.234/kWh, PV 모듈을 포함시킬 경우에는 $0.241/kWh로 발전단가를 낮춰 복합 전력시스템 보급이 상대적으로 경제적인 사업임을 확인. 영산도 - 신ㆍ재생복합 전력 시스템의 발전단가가 디젤발전기만 이용할 때의 LCOE $0.353/kWh보다 상승한 값인 $0.376/kWh으로 분석. 신ㆍ재생원이 조건에 맞을 경우에는 도서지역의 신ㆍ재생복합 전력 시스템 보급이 경제적인 사업이지만 그렇지 않을 경우엔 기존의 시스템보다 발전단가를 높일 수 있으므로 도서지역에 대한 충분한 모니터링 후에 부지를 선정.

97 3. 신재생에너지 보급의 거시 경제적 효과 분석 방법

98 신∙재생에너지 보급의 거시경제적 효과의 분석 방법
독일식 FITs에 준하는 경우로 평가 독일식 FITs 제도를 도입하되, SO (System Operator)가 신∙재생발전으로 인하여 증가되는 소비자가격의 상승 분을 소비자에게 부담시키는 경우를 분석함. 도매시장구입가격은 아래 적용대상 전원 별 기준가격에 의거하여 SO가 생산자에게 구입 이에 따른 추가적인 공급비용에 따른 소비자의 추가비용을 판단해 볼 수 있는 소매시장 가격상승과 그에 따른 최종소매가격, 소비량의 변화를 살펴봄 그 이후 전력가격의 상승과 공급의 변화가 국민경제에 미치는 효과를 IO표를 이용하여 분석 소매시장 전력가격의 산정의 단계 첫 번째 단계에서는 주어진 기준가격에 의거, 신‧재생에너지 발전량의 공급단가가 될 것이며 이는 관련 신∙재생에너지를 이용한 발전량의 비율만큼의 가중치를 가지면서 소매가격의 상승에 영향을 주게 됨 두 번째 단계에서는 상승된 새로운 소매가격은 용도별 가격탄력성에 의해 용도별 전력 소비량에 영향을 주게 됨. 세 번째 단계에서는 용도별 가격탄력성에 의해 영향을 받아 변화된 용도별 전력소비량에 대한 주어진 비율에 따라 새로운 가격이 결정되고, 이는 다시 수요량에 영향을 미치는 과정이 계속적으로 반복되어 균형가격을 만들어가는 과정에 대한 분석이 필요함

99 신∙재생에너지 보급의 거시경제적 효과의 분석 방법
소매시장 전력가격 산정 r: 할당비율, j: 신∙재생에너지원의 종류 Pi : i 용도의 가격 Ti : i 용도의 총 판매량 Pi’ : i 용도의 새로운 평균단가 ** 여기서는 용도별 구분이 되지 않는 SMP 가격이 됨. 최종소매가격의 변동은 용도별 평균기준가격에 SMP 가격기준 변화비중만큼 반영하여 결정함

100 신∙재생에너지 보급의 거시경제적 효과의 분석 방법
소매시장 전력수요변화 최종 전력수요는 기준가격에 의해 신∙재생발전 구매에 따른 가격상승 효과를 반영하여 년 평균 소매가격 대비 수요변화를 감안하여 결정함. 각 용도별 가격탄력성 값은 한국전력 경영통계 등의 자료를 이용함.

101 신∙재생에너지 보급의 거시경제적 효과의 분석 방법
FITs 도입의 거시효과 분석 FITs 가 산업과 경제전반에 미치는 영향을 파악하기 위하여 산업연관표(한국은행, 2004)의 404개 부문을 39개 산업부문으로 재 분류(<표 29>를 참조)하여 사용하였으며 최종수요의 가격탄력성은 Sonn and Kim(2002, p. 16)로부터 구성(<표 30>을 참조)하였다.

102 내생부문 산출변화에 따른 부문별 생산유발효과
내생부문 h 의 총 산출변화에 따른 생산유발효과를 측정하는 기본 식은 내생부문 h의 총 산출변화에 따라 유발되는 부문별 생산유발효과의 크기는 다음과 같이 얻어진다.

103 신∙재생에너지 보급의 거시경제적 효과의 분석
적용대상 전원 별 기준가격 대상전원 기준가격(원/㎾h) 자가용설비 사업용 설비 태양광 716.40 풍력 계통한계가격(SMP) + 일반발전기 용량정산금(CP) 107.66 소수력 73.69 조력 62.81 매립지가스 20㎿ 미만 65.20 20㎿이상～50㎿ 이하 61.80 폐기물소각 (RDF 포함) 출처 : 대체에너지 이용 발전전력의 기준 가격지침(2002) 주 : 1) 전기사업법 제31조 제 2항, 동법 시행령 제 19조 제 2항에 따라 자가용전기설비를 설치한 자가 전력시장에서 전력거래를 할 수 있는 경우는 자기가 생산한 전력의 연간 총 생산량의 50% 미만의 범위 안에서 전력을 거래함       2) IGCC의 경우 계획에는 잡혀있으나 현재 적용되는 기준가격이 정해져 있지 않다. 시뮬레이션에서는 기존 화석연료발전설비의 3배정도의 투자규모가 필요한 것을 감안, 기준가격으로 100원/kWh로 잠정 산정하여 보았다. GUI로 구현된, 첨부되는 프로그램에서 기준가격 입력값을 변화시켜 민감도를 평가하여 볼 수 있다.

104 신∙재생에너지 보급의 거시경제적 효과의 분석
분석의 전제 용도별 평균전력가격 및 가격탄력성 (2003년 기준) (단위 : 원) 가격 탄력성 비고 가정 88.00 0.025 주택용 상업 100.59 0.074 일반용(계) 산업 60.30 0.285 산업용(계) 기타(수송) 요금(산업용 계 사용) 단 탄력성은 일반용 원용 주: 여기에 주어진 가격은 한국전력 경영통계(2004)를 기준으로 얻은 소매가격이다. 식 (1)에서의 SMP에는 까지의 기간 동안 확인된 시간대별 SMP와 수요량 자료를 이용하여 얻어진 원/kWh를 적용하였다.

105 신∙재생에너지 보급의 거시경제적 효과의 분석
분석의 기본시나리오 (단위: GWh)) 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2015 2020 태양광 8 16 39 88 158 262 410 767 1365 1690 3096 풍 력 53 153 274 504 920 1445 2606 3526 5246 6494 11897 소수력 202 224 248 445 681 918 1194 1470 1786 2211 4050 LFG 616 1233 1849 2465 3081 3384 3698 4000 4314 5340 9784 IGCC 79 2138 4356 5392 9879 해양에너지 3 573 843 1726 2137 3915 소계 879 1625 2409 3504 4923 6661 8560 12744 18793 23264 42622 총발전량 288594 299981 311051 321179 330452 339452 347673 355321 362924 465277 532772 총발전량(KEEI) 293780 312056 325161 339140 353304 367654 382826 398433 411802 소계비중(%) 0.30 0.54 0.77 1.09 1.49 1.96 2.46 3.59 5.18 - 소계비중(%) (KEEI) 0.52 0.74 1.03 1.39 1.81 2.24 3.20 4.56 5.00 8.00 주 : 1) 총발전량(KEEI)은 KEEI 내부자료를 이용한 것으로 앞의 표와 약간의 차이를 보인다. 그러나 용도별 전력수요 예측 량이 구분되어 있고 2020년까지의 전망이 포함되어 있으므로, 본 연구의 목적상 이 자료를 기준으로 삼았다.      2) 신‧재생에너지원으로는 분석의 편의를 위해 연료전지를 제외하고, 현재 계획되어 있는 해양에너지,, IGCC를 포함, 태양광, 풍력, 소수력, LFG를 이용한 발전계획량만을 반영하여 기준시나리오로 삼는다.      3) 2015, 2020년의 기준설정은 2011년 신‧재생에너지를 이용한 발전량 소계 중 이들 신∙재생원별 구성이 차지하는 비중이 그대로 유지된다는 가정 하에서 이루어졌다.

106 신∙재생에너지 보급의 거시경제적 효과의 분석
분석 결과 2011 년 BAU대비 1.0배의 신∙재생 발전목표 시나리오 (단위: GWh) 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2015 2020 태양광 8 16 39 88 158 262 410 767 1365 1690 3096 풍 력 53 153 274 504 920 1445 2606 3526 5246 6494 11897 소수력 202 224 248 445 681 918 1194 1470 1786 2211 4050 LFG 616 1233 1849 2465 3081 3384 3698 4000 4314 5340 9784 IGCC 79 2138 4356 5392 9879 해양에너지 3 573 843 1726 2137 3915 소계 879 1625 2409 3504 4923 6661 8560 12744 18793 23264 42622 총발전량 288594 299981 311051 321179 330452 339452 347673 355321 362924 465277 532772 총발전량(KEEI) 293780 312056 325161 339140 353304 367654 382826 398433 411802 소계비중(%) 0.30 0.54 0.77 1.09 1.49 1.96 2.46 3.59 5.18 - 소계비중(%) (KEEI) 0.52 0.74 1.03 1.39 1.81 2.24 3.20 4.56 5.00 8.00 주 : 1) 총발전량(KEEI)은 KEEI 내부자료를 이용한 것으로 앞의 표와 약간의 차이를 보인다. 그러나 용도별 전력수요예측량이 구분되어 있고 2020년까지의 전망이 포함되어 있으므로, 본 연구의 목적상 이 자료를 기준으로 삼았다.      2) 신‧재생에너지원으로는 분석의 편의를 위해 연료전지를 제외하고, 현재 계획되어 있는 해양에너지,, IGCC를 포함, 태양광, 풍력, 소수력, LFG를 이용한 발전계획량만을 반영하여 기준시나리오로 삼는다.      3) 2015, 2020년의 기준설정은 2011년 신‧재생에너지를 이용한 발전량 소계 중 이들 신∙재생원별 구성이 차지하는 비중이 그대로 유지된다는 가정 하에서 이루어졌다.

107 신재생에너지 보급의 거시경제적 효과의 분석

108 재원마련의 문제(1/4) 보급목표치를 달성하기 위해서는 개발비, 보급비, 융자 등을 모두 합해 2004~2012년까지 11조 8726억 원이 필요하며 이 중 발전차액지원제도에 의해 정부가 지원해야 할 차액지원금은 3조 256억원으로 잠정 추산됨. (단위 : 억원) 구  분 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 계 ㅇ개발부문 950  1,130  1,405  1,625  2,025  2,460  2,895  3,335  3,820 19,645    - 기술개발 650  755  1,005  1,110  1,275  1,560  1,945  2,300  2,670 13,270    - 실증연구 200  225  235  315  450  550  600  700 3,925   - 성능평가 100  150  165  300  350  385  450 2,450 ㅇ보급부문 1,670 2,110 3,412 3,824 5,352 7,217 8,888 12,108 14,280 58,861   - 차액지원 105  485  827  1,319  2,217  3,297  4,918  7,643  9,445 30,256   - 보급보조 1,565  2,585  2,505  3,135  3,920  3,970  4,465  4,835 28,605 소  계 2,620 3,240 4,817 5,449 7,377 9,677 11,783 15,443 18,100 78,506 ㅇ보급융자 900  1,340  1,800  2,280  3,300  4,100  6,300  10,600  9,600 40,220 합  계 3,520  4,580  6,617  7,729  10,677  13,777  18,083  26,043  27,700 118,726 ㅇ민간투자 1,300  4,900  7,000  9,000  12,400  18,300  21,700  28,500  30,100 133,200 자료 : 산업자원부(2003)

109 재원마련의 문제(2/4) 전력산업기반조성기금의 제1차 계획기간(2003~2005년)의 투자계획을 보면 대체에너지에 대한 지원을 포함하고 있는 타에너지지원사업 항목은 전체기금의 24%를 차지하고 있는데 이 중 대체에너지발전지원을 위해서는 2.8%가 소요될 전망임. 2003~2005년 동안 전체 전력산업기반조성기금에서 대체에너지지원으로 소요될 예산은 0.68%다 전력기반기금을 통한 차액지원금의 지원의 지속가능성 문제 발생 (단위 : 억원) 구  분 2003년 2004년 2005년 합 계 전력수요관리사업 1,433 1,669 1,940 3,102 전력산업연구개발사업 1,161 1,431 1,699 2,592 전력산업인프라구축지원사업 409 536 678 945 보편적전력공급지원사업 866 848 825 1,714 발전소주변지역지원사업 1,895 1,717 1,310 3,612 전기안전관리지원사업 810 830 850 1,640 전원개발지원사업 600 800 1,000 1,400 타에너지 지원사업 국내무연탄발전지원사업 1,586 1,369 1,452 4,407 LNG발전지원사업 - 열병합발전지원사업 1,188 1,069 732 2,989 대체에너지발전지원 62 70 80 212 합  계 2,836 2,508 2,264 7,608 기금관리비 및 사업운영비 78 87 96 165 10,763 11,204 11,759 21,967 자료 : 산업자원부(2002)

110 기술개발이 없는 경우, 필요한 발전차액 보전규모 (3/4)
독일식 FITs 적용시

111 기술개발을 감안한 경우, 필요한 발전차액 보전규모 (4/4)
독일식 FITs 적용시

112 1,2차년도 연구추진내용 비교

113 1차년도 신∙재생에너지 경제성평가 프로그램 개발내용
신∙재생에너지 원별 경제성 평가 프로그램 개발 내용 풍력: 에너지 산출량 및 경제성 분석 태양광: On/Off Grid 방식에 대한 에너지 산출량 및 경제성 분석 태양열: 급탕/수영장 공급 방식에 대한 에너지 산출량 및 경제성 분석 소수력: On/Off Grid 방식에 대한 에너지 산출량 및 경제성 분석 사용자 편의 위주인 GUI 환경 구축 완료 도서지역 경제성 평가 – 1개 지역 (추자도) 분석 신∙재생에너지 보급의 거시 경제적 효과 결과 (독일FITs에 준하는 경우) 분석의 전제 분석 시나리오 분석결과

114 2차년도 신∙재생에너지 경제성평가 프로그램 개발내용
신∙재생에너지 원별 경제성 평가 프로그램 개발 내용 기존의 풍력, 태양광, 태양열, 소수력 시스템의 에너지 산출량 및 경제성 분석 프로그램에 지열부문 별도추가 분석(신현준박사) 외생변수의 확률적 변동성을 감안하여 기존의 경제성 분석 프로그램을 Stochastic 모형으로 변환 외부 전문가 (경남호, 강용혁, H. Tsurumi 등)의 자문을 통해 에너지생산량 산정방식에 대한 자문, Stochastic 모형 변환에 따른 문제점 자문 사용자 편의에 따른 GUI 환경개선 도서지역 경제성 평가 – 추자도 외 거문도, 영산도 등 2개 도서지역 분석추가 완료 신∙재생에너지 보급의 거시 경제적 효과 독일FITs에 준하는 경우에 대한 분석의 결과를 기술연구회의 신재생에너지 원별 기술발달에 따른 시나리오 감안, 수정, 보완 분석의 전제 분석 시나리오 분석결과

115 2차년도 추가사항 – 지열의 자문 보고서 한국건설기술연구원의 신현준 박사의 “지열원 열펌프 시스템”의 자문 보고서를 추가함

116 2차년도 추가사항 – 풍력 자문보고서

117 2차년도 추가사항 – 태양에너지 자문보고서

118 2차년도 추가사항 –자문보고서(풍속추정방법)

119 2차년도 추가사항 –자문보고서(기준가격산정)

120 기존 프로그램 시연과 GUI 수정방향 (예제) 풍력의 경제성 분석

121 풍력 분석 모형 개요 발전량 산출 부문

122 풍력 발전량 계산 분포를 이용한 추정방법 평균풍속 측정 높이와 풍력터빈 높이와의 차에 따른 풍속 보정
Vh = Vm × (Hh/Hm)a a : wind shear exponent (0.1~0.4) 풍속 분포 계산(Weibull 분포함수) p(x)= (k/C) × (x/C)(k-1) × exp[-(x/C)k] C : Vh / [gamma(1+1/k)] (scale factor) 년간 풍력 발전량 E = 24 * 365 * {∑ [Px × p(x)]} Px: 풍속 x에서의 터빈 출력(kw) 대기압 및 온도, 각종 손실율을 보정한 년간 풍력 발전량 Ere = E * Pm/Ps *Ts/Tm * (1-λa) * (1-λi) * (1-λd) * (1-λm) 높이보정된 풍속과 출력커브를 이용한 시간대별 추정 풍속 보정결과 얻어진 풍속자료(Vh)와 출력커브에 따라 예상되는 출력에 각종 손실률을 감안하여 추정하는 방법

123 2차년도 추가사항 – 풍력의 추가 내용 기상대 관측 자료 이용 여부(‘99~’04년간 기상청에서 측정한 일부 지점의 시간별 풍속자료를 제공 함) ‘기상대 관측 자료를 이용 한다’ 선택 시 특정 지역 및 Bootstraping 횟수 및 모집단의 신뢰구간을 입력해야 함. Bootstraping 횟수가 많을수록 무작위로 표본 추출하는 횟수가 증가하여 분석 시간도 많이 소요됨. 기상청 관측자료는 풍력발전 후보지에 대하여 풍속 측정한 것이 아니기 때문에 풍속이 다소 낮아 경제성이 없다고 분석될 가능성이 높음 실제 결과는 상기의 우려를 확인시킴. 그러나 방법론 상의 기여 ‘기상청 자료를 이용하지 않는다’를 선택 시, 평균풍속 및 이것의 상하한 값 등을 입력해야함. 평균값 및 상하한 값 3가지의 경우에 대한 경제성 분석 결과를 제공함.

124 2차년도 추가사항 – 풍력의 추가된 모형 풍력의 추가모형 Weibull 분포함수의 누적밀도함수
Shape factor 및 연 평균풍속은 Weibull 분포함수의 누적밀도함수를 이용하여 이를 회귀분석 하여 추정함.

125 관측 지점별 shape factor 및 평균풍속 회귀분석 결과
2차년도 추가사항 – 추정된 풍속 결과표 관측 지점별 shape factor 및 평균풍속 회귀분석 결과

126 2차년도 추가사항 – 풍속 관측지점 일람표 지상 기상 관측지점 일람표

127 1차년도, 2차년도 프로그램 비교 – 발전량 산출 풍력시스템 발전량 산출 입력화면 1차년도 2차년도

128 Bootstrapping결과

129 1차년도, 2차년도 프로그램 비교 -재무분석 풍력시스템 재무 분석 입력화면 1차년도 2차년도

130 기준가격의 산정

131 1차년도, 2차년도 프로그램 비교 - 온실가스분석 온실가스 분석 1차년도 2차년도

132 프로그램 시연 설치프로그램연결

133 프로그램 CD

134 Thank You !