기호 및 약어 설명

DER : Distributed Energy Resource

ESG : Environmental, Social, Governance

ESS : Energy Storage System

ESS2load : ESS to Load

Grid2grid : Grid to Grid

Grid2ESS : Grid to ESS

Grid2load : Grid to Load

PPA : Power Purchase Agreement

PV : Photovoltaic

PV2ESS : PV to ESS

PV2load : PV to Load

RE100 : Renewable Energy 100%

REC : Renewable Energy Certificate

SCR : Self-consumption Ratio

SOC : State of Charge

SSR : Self-sufficiency Ratio

1. 서 론

전 세계적으로 기후 위기 극복과 탄소 중립을 위해서 세계적인 기업들이 2050년까지 사용 전력의 100%를 재생에너지로 전환하겠다고 자발적인 선언을 단행하고 있으며 100 GWh를 초과하여 전력을 사용하는 기업들은 RE100 캠페인을 통해서 2030년까지 60% 이상, 2040년까지 90% 이상, 2050년까지 재생에너지 100% 조달을 위한 전략을 수립하고 있다^1,2). 2025년 11월 기준 전 세계적으로 Apple, Adobe, Airbnb, CHANEL, Google, General Motors, NIKE 등 446개 기업이 RE100 가입을 완료하였고 우리나라는 삼성전자, LG전자, SK하이닉스, 카카오, 네이버, 인천공항공사, K-water, KT 그룹 등 36개 기업이 가입하였다³⁾. 국내 산업체의 전력 사용량은 지속적으로 증가되고 있으며 2024년 기준 전체 전력사용량의 53.2%를 차지할 정도로 높고 국제 연료 가격 폭등 등의 영향으로 2022년 이후 6차례 요금이 인상되었으며 2024년 10월에는 평균 9.7%가 추가 인상되어 산업체 전력소비량 절감에 대한 방안이 필요하다⁴⁾. 국내 산업체는 에너지이용합리화법 제10조(에너지 사용 계획의 협의)에 따라 소요 에너지의 공급 계획 및 에너지의 합리적 사용과 그 평가에 관한 계획을 수립해야 하고 산업집적법 제45조의2(산업단지 구조 고도화 사업 계획의 수립)에 따라 산업기반시설의 정비 및 확충 방안을 반드시 수립해야 한다. 이와 관련해서 한국산업단지공단은 산업단지 입주기업의 저탄소 전환 지원 주요사업을 통해서 에너지 소비량과 탄소 배출량을 저감할 목적으로 에너지 효율 솔루션을 제공하는 스마트에너지 플랫폼 구축 지원 사업 등 다방면으로 산업단지의 에너지 효율화 지원 사업들이 추진되고 있다⁵⁾. 또한 ESG (Environmental, Social, Governance) 부상으로 산업단지 입주기업들의 ESG 경영 지원 방안을 도출하기 위해서 입주기업 인식 조사 등 설문조사를 수행하여 ESG 경영에 대한 영향력을 파악한 결과 E (Environmental) 분야가 경영에 미칠 영향력이 64.9% 로 가장 높았고 이중 에너지 사용량이 11.3%를 차지하였다⁶⁾. 이에 산업체는 에너지 절감을 위한 RE100 이행방안으로 녹색프리미엄, REC 구매, PPA, 자체건설 등의 제도를 활용하고자 노력하고 있다⁷⁾.이와 같이 RE100 달성을 위한 기업들의 자발적인 노력과 정부의 정책 지원이 활발할 뿐만 아니라 학계에서도 RE100 이행방안 관련하여 다양한 연구들이 수행되고 있다. An and Woo (2022)⁸⁾은 RE100 이행방안인 녹색 프리미엄, REC 구매, 제3자 PPA, 직접 PPA 계통연계형, 직접 PPA 비계통연계형 A (부지 사용료 발생 有), 직접 PPA 비계통연계형 B(부지 사용료 발생 無), 자체건설 대한 경제성을 분석한 결과 가장 경제적인 방법은 자체건설 방안이라고 밝혔으며 재생에너지 확대를 위해서는 PPA 이행방안이 경쟁력을 갖추어야 한다고 판단하였다. Jung et al. (2023)⁹⁾은 산업단지에서 기존 지붕과 주차장에 설치된 태양광 발전시스템의 발전량을 분석하고 산업단지의 전력소비량 대비 부족한 태양광 발전량은 주변 태양광 발전소와 연계하는 방안을 연구하였으며 산업단지의 RE100 이 향상되는 것을 확인하였다. Lee and Kim (2023)¹⁰⁾은 국내기업의 RE100이행에 있어서 자가소비를 위한 태양광 발전이 경제성을 가지고 있지만 100% 태양광 자가발전-소비는 구조적인 한계가 있음을 밝혔으며 한국의 여건을 고려할 때 태양광 발전의 직접투자 외 녹색 프리미엄, 인증서 구매, PPA 등 다양한 K-RE100 이행 수단의 활용이 필요하다고 분석하였다. Cho (2023)¹¹⁾는 산업단지 내에서 압축공기를 이용하여 에너지 공유거래를 위한 통합 관리 네트워크 구축 방법과 통합 설계는 산업단지의 에너지 생산 및 소비의 효율을 높일 수 있다고 밝혔다. Kim and Woo (2024)¹²⁾는 SAM 프로그램을 이용하여 재생에너지 전기저장 판매 사업을 통해 산업단지 인근 학교의 태양광 발전 잉여전력을 산업단지에 조달하는 RE100 사업모델을 분석한 결과 1년 동안 약 1.1 GWh의 태양광 잉여발전량 기준으로 3,000 kWh 용량의 ESS는 연평균 약 364 MWh를 산업단지에 조달 할 수 있다고 분석하였다.

이와 같이 산업단지의 RE100 이행을 위한 다양한 기술적·정책적 시도가 활발히 이루어지고 있으나 대부분의 연구는 재생에너지 조달수단의 경제성 분석에 집중되어 있으며 실제 산업단지 내에서 PV와 ESS를 연계한 분산형 에너지시스템의 통합 운영이 에너지 자가소비율(Self-Consumption Ratio, SCR)과 에너지 자립율(Self-Sufficiency Ratio, SSR)에 미치는 정량적 영향에 대한 체계적 분석은 미흡한 실정이다. 특히 산업단지는 일반 상업시설과 달리 공정가동 특성, 부하패턴, 주간가동률, 피크전력 등이 다양하게 분포되어 있어 동일한 설비용량의 PV 발전이라 하더라도 단순한 설치용량 대비 SCR은 크게 달라질 수 있다. 따라서 RE100 이행을 위한 산업단지형 분산전원 운영전략을 수립하기 위해서는 PV 발전량과 부하패턴의 실시간 매칭 정도, 잉여전력의 저장·재이용 가능성 등을 반영한 실제 전력에너지 송전 기반의 분석 체계가 필요하다. PV와 ESS 연계는 이러한 잉여전력의 시간적 불일치를 보완하여 산업단지 내 SCR을 향상시키는 핵심 요소로 평가되지만 PV, ESS의 용량, 운전전략 등에 따라 SCR 및 SSR의 개선효과는 크게 달라진다. 그러나 기존 연구들은 PV, ESS 용량별·운전전략별 에너지 자립효과를 실증적으로 비교분석하기보다는 경제성 또는 정책적 접근에 국한되어 있어 산업단지의 실제 부하패턴을 고려한 PV와 ESS를 연계한 통합운영 기반의 SCR과 SSR 규명 연구가 요구되고 있다.

이에 본 논문에서는 부산 지역에 소재한 산업단지의 1년간 15분별 운전 실측 데이터를 이용하여 전력소비 특성과 PV 와 ESS 시스템의 운영 현황을 분석하고 이를 토대로 산업단지 내 부지를 활용한 자가발전 이행 수단 조건에서 PV와 ESS의 용량 변화와 실시간 운영 전략에 따른 SCR 및 SSR을 산출하고 상관관계를 분석함으로써 단순 이론적 분석을 넘어 산업단지 RE100 달성을 위한 현장적용 가능성을 검증하고자 하였다.

2. 산업단지 RE100 달성 운영 전략

2.1 개요

산업단지 RE100을 달성하기 위해서는 태양광(PV) 발전, 에너지저장장치(ESS), 부하(Load), 그리고 계통(Grid) 간의 전력 흐름을 통합적으로 고려한 운영 전략이 필수적이다. Fig. 1과 같이 산업단지 내에서 발생하는 전력을 PV2load, PV2ESS, ESS2load, PV2grid, Grid2ESS, Grid2load 등을 기반으로 실효성 있는 SCR 및 SSR 중심의 운영체계를 구축할 수 있다.

Fig. 1

Schematic diagram of energy flow of PV, ESS, load, and grid

PV2load 경로를 최우선으로 운영하는 것이 가장 중요한 전략이다. 산업단지는 일반 상업시설에 비해 낮 시간대 부하가 상대적으로 규모가 크고 변동성이 작기 때문에 PV 발전량을 실시간 부하에 직접 공급하는 것이 SCR 을 높이는 가장 효과적인 방식이다. 이 과정에서 부하 시프트(load shifting) 기법을 적용하여 주요 공정이나 전력 사용을 일조 시간대에 집중시키는 전략은 PV2load 비중을 더욱 확대할 수 있다. PV2ESS 경로를 통한 잉여전력의 저장 전략으로 부하를 충당하고 남은 PV 잉여전력은 ESS에 우선 저장되며 이는 야간이나 일조가 낮은 시간대에 ESS2load로 활용되어 SSR 을 높일 수 있다. 야간에는 ESS2load 경로를 중심으로 운영하여 계통전력 의존도를 최소화할 수 있다. 저장된 PV 전력은 가능하면 부하가 계통전력(Grid2load)을 사용하기 직전에 우선적으로 사용되도록 제어해야 하며, 이를 통해 야간 부하를 재생에너지로 충당할 수 있다. PV2grid 경로는 잉여전력이 발생하여 ESS가 모두 충전된 경우에 PV 발전량이 부하보다 많고 ESS 충전이 완료된 경우 잉여전력이 계통으로 역송전되는데 이 전력은 자가소비로 인정되지 않기 때문에 RE100 비율 향상에 기여하지 못한다. 또한, Grid2ESS 경로는 RE100 규정에서 허용되지 않는 경우가 많으며 ESS SOC 유지 등 불가피한 기술적 목적을 제외하고는 최소화해야 한다. SOC는 배터리의 저장된 에너지의 상대적 잔량을 나타낸 비율로써 배터리의 열화, 수명 등을 고려하여 최소 20%, 최대 80% 값을 유지하도록 하였다. Grid2load는 PV 및 ESS로 충당할 수 없는 부하를 대응하는 용도로 사용되며 RE100 달성을 위해서는 이 비율을 가능한 한 낮추는 것이 필수적이다. 나아가 이와 같이 PV와 ESS 연계의 용량 최적화와 함께 부족한 재생전력은 PPA, REC 구매 등 외부 재생에너지 조달 수단으로 보충함으로써 산업단지 RE100 달성이 가능해진다. PPA는 재생에너지 발전사업자와 전력사용자가 장기간(통상 10 ~ 20년) 전력을 매매하기로 약정하는 전력구매계약 방식이며, REC는 재생에너지로 1 MWh를 생산할 때마다 발급되는 인증서로써 거래가 가능하다. 본 논문에서는 산업단지 RE100 달성을 위한 SCR, SSR를 평가하기 위해서 건물 및 도시 단위에서 재생에너지 활용에 따른 에너지 SCR과 SSR 분석기법¹³⁾을 활용하였으며 ESS 운영 시나리오를 반영한 아래와 같은 수식들을 사용하였다.

여기서 SCR은 산업단지의 전체 전력 소비량 중 PV 발전량의 소비된 전체 전력에너지(kWh), PV generation 은 PV에서 생산된 에너지(kWh)를 나타낸다. SSR은 산업단지의 전체 에너지소비량 Total consumption (kWh)에 중 부하에 공급된 총 PV에서 생산된 에너지(kWh)의 비율을 나타낸다. PV와 ESS 운영 시나리오를 고려한 SCR과 SSR은 아래 식들을 이용하여 분석하였으며 SCR_PV와 SSR_PV는 ESS의 방전하는 에너지를 고려하지 않은 경우이고 SCR_PV+ESS와 SSR_PV+ESS는 ESS에 저장된 PV의 발전량을 부하에 방전했을 때를 고려한 것이다.

여기서 PV2load는 PV 발전량이 부하에 직접 공급된 에너지(kWh), ESS_PV2load는 ESS에 저장된 PV 발전량이 부하에 공급된 에너지(kWh), PV2grid는 PV 발전량이 계통으로 공급된 에너지, PV2ESS는 PV 발전량이 ESS에 저장된 에너지(kWh), Grid2load는 계통에서 부하에 공급된 에너지(kWh)를 나타낸다.

2.2 산업단지 RE100 사례 분석

본 논문에서 수행한 조사대상 산업단지는 부산 지역 서남쪽 20 km 지점의 부산광역시 사하구 일대에 위치해 있으며 사업체 수의 구성을 업종별로 보면 기계, 섬유 의복, 식음료, 비제조 부문 산업체가 조성되어 있다. 본 연구는 Fig. 2와 같이 섬유 의복 관련 공장 3개소를 대상으로 각 공장에서 사용하고 있는 전력에너지 소비 및 PV, ESS 등 신재생에너지 설치, 운영 현황 조사를 수행하였다.

Fig. 2

Cases of a factory with PV and ESS installed in an industrial park

이 공장은 대부분 염색기, 덴더기, 집진기, 기모기, 공기압축기 등 대형 장비를 사용하고 있으며 주요 에너지원으로 열병합발전, 전기, LNG를 사용하고 있다. 스팀은 주로 겨울철에 사용량이 많고 전기는 겨울철과 여름철에 사용량이 많았다. 각 공장은 전력 에너지 부하를 절감하기 위해서 Table 1과 같이 PV 시스템이 설치되어 운영되어 있었으며 Factory_1에는 ESS 장치가 설치되어 운영되고 있었다. 하지만 Factory_1 공장에는 PV, ESS가 연계되어 운영되지 않고 각각 운영되고 있었으며 PV 시스템에서 생산된 전력은 부하에 직접 공급되고 있었으며 ESS 는 야간 경부하 때 충전하여 낮 최대부하 때 방전하는 방식으로 운영하고 있었다. 이와 같은 운영은 전력요금이 저렴한 경부하 때 전력을 ESS에 충전하고 전력요금인 비싼 최대 부하 때는 ESS에 저장된 에너지를 부하에 공급하므로써 전력요금을 절감하기 위한 방안으로 확인되었다. 실제로 Factory_1의 전력 소비량이 많고 PV 생산량이 낮아 잉여 전력이 많지 않기 때문에 PV와 연계한 ESS 활용은 비효율적인 운영이라고 판단하고 있었다. 다만 주말의 경우에는 전력 소비량이 낮고 PV 발전량이 높아 잉여 전력이 발생하여 ESS에 저장해 두었다가 평일인 월요일에 부하에 공급하는 방식으로 운영을 하고 있었다.

각 공장의 PV와 ESS 시스템 사양은 Table 1와 같으며 Factory_1에 PV와 ESS가 적용되어 있고 Factory_2와 Factory_3은 PV만 적용되었다. 각 공장의 SSR 분석은 2024년 1월부터 2024년 12월까지 실측한 데이터를 사용하여 분석하였으며 3개의 공장의 전력소비량 대비 PV 생산량은 매우 낮은 것으로 나타났으며 Table 2와 같이 연간 에너지 자립율(SSR)은 Factory_1이 7.47%, Factory_2가 7.45% Factory_3는 8.54% 로 낮은 분포를 보였다. 한편 Fig. 3과 같이 2024년 6월 12일부터 6월 15일까지 Factory_1의 PV와 ESS의 운영 실측 데이터를 분석한 결과 낮 시간대 PV 발전량과 ESS 방전 효과의 영향으로 전력 소비량이 절감되는 것을 알 수 있다. ESS는 밤 12시부터 5시까지 충전하고 낮 11시부터 12시까지, 낮 13시부터 19시까지 방전 운영하였다.

Fig. 3

Measurement data from PV and ESS operation at Factory_1

3. 산업단지 에너지 자립율 분석

본 논문에서는 Factory_1을 대상으로 1년간 실측한 데이터를 이용하여 공장 부지내 PV 설치 용량과 실시간 운영 전략에 따른 SCR과 SSR을 분석하였다. 앞서 서술한 것과 같이 산업단지 RE100 달성을 위한 다양한 방법이 있지만 공장 부지 내 PV 설치 용량을 높이는 자가발전 이행수단을 통해서 RE100 수준을 분석하고자 하였으며 PV 설치 용량에 따라 SCR과 SSR의 변화를 분석하였다. PV 설치 용량에 따른 분석은 Fig. 4와 같이 Solar pro 4.7 프로그램을 이용하여 태양광발전량을 분석하였으며 PV 설치 용량은 현재 설치 조건과 동일한 Case_1은 47.52 kW, 현재 설치 용량 보다 2배 높은 Case_2는 95.04 kW, 부지 면적을 최대한 활용하여 설치한 Case_3는 190.8 kW를 설치하는 조건으로 설정하였다. ESS 용량도 PV 설치 용량과 같은 비율로 적용하여 Case_1는 273 kWh, Case_2는 547 kWh, Case_3는 1,000 kWh일 때 조건으로 설정하여 분석하였다. PV 용량이 동일할 때 ESS용량 변화에 따른 조건 Case_4도 분석하였다.

Fig. 4

Simulation model for analyzing PV power generation: (a) 47.52 kW, (b) 95.4 kW, (c) 200 kW

분석 시간 간격은 한국전력의 피크 수요와 기본 요금 체계와 같이 15분 간격을 수행하였으며 PV 발전량의 단기 변동성, ESS 충방전 타이밍, 전력 피크 저감 효과를 확인하고자 하였다. IEC 61724-1:2021에서도 요금제와 제어시스템 관련 기준을 15분 간격으로 권장하고 있다. 시뮬레이션에 사용된 일사량은 산업단지가 소재한 부산지역의 국가참조표준 TMY 기상데이터¹⁴⁾를 사용하였다.

시뮬레이션 모델 검증은 Fig. 5와 같이 Factory_1에 설치된 PV 시스템의 실측한 발전량을 기준으로 시뮬레이션을 이용한 PV 시스템의 발전량을 비교 분석한 결과 월별 누적 발전량의 오차율은 4.3%로 나타났다. Case 별 분석결과를 비교하기 위해서 연간 분석결과 중 피크부하가 발생하는 8월 26일부터 9월 2일을 데이터를 추출하여 비교하였으며 Factory_1의 주요 설비는 평일에 가동되고 주말에 가동하지 않는다. 다만 평일 밤 시간대도 공기압축기와 같은 대형 장비들이 운영되고 있어 많은 전력을 밤 시간에도 소비하고 있다.

Fig. 5

Comparison of measured and simulated values ​​for monthly PV power generation of Factory_1

Case_1은 Fig. 6와 같이 평일에는 PV 발전량이 Load 대비 현저히 낮은 분포를 나타내고 주말에는 Load가 발생하지 않아 잉여 PV 발전량이 발생하였다. 따라서 평일 8월 26일부터 8월 30일까지 PV 발전량은 대부분 Load에 사용(PV2load)되었다. Load가 발생하지 않는 주말 8월 31일 오전에는 잉여 PV 발전량은 ESS에 충전(PV2ESS)되었고 8월 31일 오후부터 9월 1일까지 남은 잉여 PV 발전량은 계통으로 송전(PV2grid)되는 것을 알 수 있다. 다시 평일이 시작되는 9월 2일 월요일 오전에는 ESS에 충전된 전력량이 Load로 방전(ESS2load)되었다. 그 결과 SOC 는 평일에 최소 설정 값 20%, 주말에 최대 설정 80%를 유지하는 것으로 나타났다.

Fig. 6

Energy flow under Case_1 conditions

Case_2는 Case_1 대비 PV 발전량과 ESS 용량을 2배 증대 시켰을 경우를 분석한 것으로 Fig. 7과 같다. 분석 결과 Case_1 보다 PV 발전량을 2배 증대시켰음에도 불구하고 Case_1과 같이 유사한 패턴을 보이는 것은 Load가 차지하는 비중이 상대적으로 크기 때문이다. SOC도 평일에 최소 설정 값 20%, 주말에 최대 설정 80%를 나타냈다. Case_3는 Fig. 8와 같이 Factory_1 부지 내 면적을 최대한 활용하여 PV 시스템의 최대 용량을 설치한 경우를 가정하였으며 ESS 설치 용량은 PV 발전량을 수용할 수 있는 조건으로 반영하였다.

Fig. 7

Energy flow under Case_2 conditions

Fig. 8

Energy flow under Case_3 conditions

Case_3도 Case_1과 Case_2의 결과와 유사한 패턴을 보였으나 낮 시간대 PV 시스템의 높은 발전량으로 인하여 Load의 소비량이 상당히 절감 시킬 수 있는 것으로 나타났다. 하지만 Factory_1 부지를 최대한 활용하였음에 도 불구하고 평일 동안 PV 발전량이 Load를 100% 충당하지 못하는 것으로 나타났다. 이것은 Factory_1의 주요설비 들이 평일 24시간 가동되고 있으며 PV 발전량이 발생하지 않은 야간 시간대 많은 Load가 발생되기 때문이다. Case_4는 Factory_1 부지 내 더 이상 PV 시스템 용량을 증대할 수 없어 ESS 용량을 Case_3 대비 2배 규모로 증대하여 분석한 결과를 Fig. 9에 나타냈다. ESS 용량 증대로 주말에 약 0.5일 충전 시간을 1.5일로 더 증가되었으며 평일이 시작되는 월요일 ESS 방전시간도 약 0.5일에서 1일로 더 증가되었다.

Fig. 9

Energy flow under Case_4 conditions

Case_4의 월별 SCR과 SSR 분석결과를 Table 3에 나타냈다. SCR_PV는 11월에 가장 높은 값을 보였고 SCR_PV+ESS도 11월에 가장 높았다. ESS 적용으로 7월에 최고 29.64%의 에너지 SCR 효과가 개선되는 것으로 나타났다. SSR_PV 경우에는 6월에 가장 높았고 SSR_PV+ESS은 2월에 가장 높게 나타났다. 그 결과 ESS 적용으로 2월에 최고 10.87%의 SSR 효과가 개선되는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석 결과를 토대로 PV 단독 설치 보다 ESS 설치로 산업단지의 SCR과 SSR을 높일 수 있는 것을 확인 할 수 있다.

반면에 Table 4와 같이 Case 별 연간 SCR과 SSR를 비교 분석한 결과를 보면 PV 설치 용량 증가에 따라 SCR 값이 낮아지고 SSR 값은 높아지는 것을 확인할 수 있다. PV 설치 용량을 증대 시켰을 때 연간 SCR_PV를 분석한 결과 Case_1은 66.42%, Case_2는 64.71%, Case_3은 60.81%로 순차적으로 낮아졌지만 연간 SSR_PV은 Case_1은 5.26%, Case_2는 10.29%, Case_3은 19.35%로 PV 설치용량과 비례하여 상승하였다. 이와 같은 현상은 동시간대 부하 매칭 한계로 인한 것으로 PV 발전량이 Load에 공급되는 전력량(PV2load)은 증가 되므로 SSR_PV은 높아지지만 낮 시간대 Load보다 PV 발전량이 높아지면 잉여 PV 발전량이 ESS에 충전(PV2ESS) 되거나 계통에 송전(PV2grid) 되어 상대적으로 SCR_PV이 낮아지는 것으로 나타났다. PV 설치 용량은 동일하고 ESS 용량만 증가시킨 Case_4는 60.81%로 변화가 없었다. 마찬가지로 ESS를 고려한 SCR_PV+ESS는 PV와 ESS 용량 증가에 따라 비율이 감소하는 것으로 나타났지만 Case_4와 같이 PV 용량이 동일할 때 ESS 용량을 2배 증가시킨 경우에는 Case_3 보다 9.76%p 향상된 85.16%까지 상승하는 것으로 나타났다.

ESS를 고려한 SSR_PV+ESS도 PV 용량 증대와 비례하여 상승하는 것으로 나타났지만 PV 용량 이 동일할 때 ESS 용량을 2배 수준으로 증대시켰지만 비율의 상승 폭은 높지 않았다. 이것은 ESS 는 에너지 생산이 아닌 에너지 저장 용도로써 잉여 PV 발전량이 발생하지 않으면 SSR_PV+ESS의 증대 효과는 미미한 것으로 판단된다. 따라서 SSR 향상을 위한 PV와 ESS 연계시 잉여 PV 발전량을 고려하여 최적의 ESS 용량을 선정할 필요가 있다.

4. 결과 및 토의

본 논문에서는 실제 산업단지에 소재하고 있는 공장 시설의 부지 면적을 최대한 활용하는 신재생에너지 직접 설치 조건인 자가 발전으로 RE100 달성 여부를 분석하였다. 신재생에너지 PV, ESS 연계하여 설치하는 조건에 따라 자가 소비율 향상 검토를 위한 SCR과 SSR을 분포를 분석 결과를 Fig. 10에 나타냈다.

Fig. 10

Comparison of SCR and SSR according to Cases

산업단지에서 PV와 ESS을 연계하여 적용한 경우에 Fig. 10(a)와 같이 SCR은 높은 분포를 나타냈고 PV, ESS 용량이 증가할 수 록 반비례하여 낮아졌지만 Fig. 10(b)와 같이 동일한 PV 용량에서 ESS 용량 증대시키면 에너지 SCR은 높아지는 것으로 나타났다. 반면에 에너지 SSR은 상대적으로 낮은 분포를 보였고 PV, ESS 용량이 증가할 수 록 비례하여 높아졌으며 동일한 PV 용량에서 ESS 용량 증대시키면 에너지 자립율도 높아지는 것으로 나타났다. 현재 Factory_1 공장 시설에 설치된 PV 용량, ESS 용량에서 부지 내 면적을 최대한 활용 할 수 있는 조건인 Case_4의 PV 시스템을 최대 190.08 kW 설치하고 ESS 용량을 2,000 kWh를 적용한 경우에는 연간 SCR_PV+ESS는 85.16%, 연간 SSR_PV+ESS은 27.09%로 나타났다. 이와 같이 분석 대상 공장 시설의 경우 분석 조건 기준으로 공장 부지 내 면적을 최대한 활용하더라도 RE100 달성이 어렵다는 것을 확인 할 수 있다. 하지만 본 논문에서는 단일 공장을 대상으로 RE100 달성 여부를 검토하였기에 산업단지 규모에서 직접설치 외 다양한 RE100 달성 여부를 검토 하지 못한 한계가 있었다.

산업단지 RE100 달성을 위한 직접설치 외 그 밖에 전력구매방식 PPA를 도입하여 외부에서 필요한 전력을 구매할 수도 있고 산업단지 전체를 하나의 RE100 단지로 설계하여 부지 면적의 한계를 돌파할 수 있는 방식으로 산업단지 공동 전력망을 구축하여 산업단지 내 공장간 P2P 거래를 통해 수요관리 통합 운영을 시도해 볼 수 도 있을 것이다. 또한 산업단지 주도로 REC를 확보하는 것도 RE100 달성을 위한 하나의 방법일 것이다. 본 연구에서는 ESS의 용량이 증가되는 경우 RE 100 도달에 더 유리하다는 사실을 확인하였으며 다양한 RE100 달성 방법을 검토와 더불어 직접 설치 조건에서 PV와 ESS 설치 용량에 따른 비용 증가와 제어의 복잡성 등을 고려하여 초기투자비(CAPEX)와 운영관리비(OPEX) 등 경제성을 분석할 계획이다.

5. 결 론

본 논문에서는 부산에 소재한 산업단지 내 공장에 대해서 PV, ESS 용량 변화와 운영 전략에 따른 RE100 달성 여부를 실측과 시뮬레이션 분석 데이터를 이용해서 에너지 자가 소비율(SCR)과 에너지 자립율(SSR)을 분석하였다.

현재 분석대상 공장 부지 내 설치된 PV와 ESS 운영 조건에서 연간 에너지 자가 소비율 SCR_PV+ESS은 81.28% 로 나타나 상당히 높은 분포를 보인 반면에 연간 에너지 자립율은 SSR_PV+ESS은 6.44% 로 매우 낮은 분포를 보였다.

공장 부지 내 최대한 면적을 활용한 경우에는 연간 에너지 자가 소비율 SCR_PV+ESS은 75.4% 로 나타나 현재 공장 부지내 설치된 조건 보다 낮았지만 연간 에너지 자립율은 SSR_PV+ESS은 23.99% 로 크게 향상되었다. 이와 같은 현상은 동시간대 매칭 한계로 인한 것으로 낮 시간대 Load보다 PV 발전량이 높아지면 잉여 PV 발전량이 ESS에 충전(PV2ESS) 되거나 계통에 송전(PV2grid) 되어 상대적으로 SCR이 낮아지지만 PV 발전량이 Load에 공급되는 전력량(PV2load)은 증가 되므로 SSR은 높아지는 것으로 나타났다.

공장 부지 내 최대한 면적을 활용하여 PV 설치하고 ESS 용량만을 높이는 경우에는 연간 에너지 자가 소비율이 SCR_PV+ESS 85.16%까지 향상되었고 연간 에너지 자립율도 SSR_PV+ESS 27.09%까지 향상되었다.

ESS는 에너지 생산이 아닌 에너지 저장 용도로써 잉여 PV 발전량이 발생하지 않으면 SSR_PV+ESS의 증대 효과는 미미하였다. 따라서 SSR 향상을 위한 PV와 ESS 연계시 잉여 PV 발전량을 고려하여 최적의 ESS 용량을 선정하는 것이 필요하다.

나아가 PV와 ESS 연계의 용량 최적화와 함께 부족한 재생전력은 재생에너지 발전사업자와 전력사용자가 장기간 전력을 매매하기로 약정하는 전력구매계약 방식(PPA)이나, 재생에너지로 1 MWh를 생산할 때마다 발급되는 인증서(REC) 등으로 거래가 하여 산업단지 RE 100 달성을 이행 할 수 있다.

추후 본 연구에서는 PV, ESS를 연계한 공장 부지 면적을 활용한 직접설치 조건의 자가발전 RE100 이행수단에 대해서 경제성과 더불어 산업단지의 종사자들에게 RE100 달성 검토를 위한 다양한 신재생에너지를 접목하여 활용할 수 있도록 솔루션 프로그램을 개발하고 활용할 계획이다.