1. 서 론
2. 태양광발전 데이터와 기상 데이터의 취득
2.1 제주지역 기상학적 지역 구분
2.2 세부 지역 일조시간 데이터 취득
2.3 태양광발전소의 발전데이터 취득
3. 일조시간과 태양광발전소 이용률의 상관관계 분석
3.1 이용률 계산
3.2 상관계수 식과 해석
3.3 지역별 일조시간과 이용률의 상관관계
4. 지역 일조시간 분석
4.1 세부 지역 4 계절 일조시간
4.2 연간 일조시간의 변동
5. 태양광발전소 이용률 분석
5.1 세부 지역 4 계절 태양광발전소 이용률
5.2 지역별 일조시간과 이용률의 비교
5.3 이용률의 5년간 변동
6. 전체적인 고찰
6.1 일조시간과 이용률 간의 상관관계
6.2 태양광발전소 발전특성의 세분화된 지역 단위 별 관리
6.3 제주도 세부 지역 간 태양광발전소의 발전특성 차이에 대한 기후적 설명
7. 결 론
1. 서 론
2004년 대한민국 경상북도 칠곡군에 200 kW급 (주)신태양에너지의 태양광발전소가 상업운전을 시작한 이래로 태양광발전 설비가 비약적으로 보급되고 있다1). 태양광발전 설비가 전국적으로 보급됨에 따라 특정 지역 태양광발전소의 발전효율을 나타내는 태양광발전소 이용률에 대한 연구도 계속되어 왔다. 2008년 Choi et al. (2008)2)은 2006-2007년 지역별 이용률(capacity factor)을 보고하였고, 이때 제주지역 태양광발전의 이용률을 15.56%이었다. 2011년 Shin et al. (2011)3)은 2007년 1월 ~ 2011년 8월 사이 제주지역 태양광발전의 이용률을 14.0%로, 2016년 Yi (2016)4)은 2013년도 제주지역 태양광발전 이용률을 15.0%로 보고하였다.
미국의 경우 지역별 태양광발전의 이용률을 분석해 미국 태양광발전소의 신뢰도와 성능을 평가한 연구(2020)5)가 있었으며, 인도의 경우 인도의 태양광발전 이용률 지도가 보고되기도 했다6). 제주지역의 경우 이용률을 척도로 한 대용량 단일 태양광발전소의 운영 결과에 대한 보고(2015)7)와 제주지역 태양광발전소들의 하계 피크타임 기여도에 대한 보고(2017)8)가 있었다.
제주특별자치도는 2012년 “카본프리아일랜드제주2030계획(Carbon Free Island Jeju by 2030, 약칭: CFI계획)”을 수립하고 2030년까지 사용 전기에너지를 100% 무탄소전원으로 공급하는 CFI 목표 달성을 위해 매진하여 왔다. 현재 이 CFI계획은 세계적인 탄소중립정책 표방 흐름에 따라 제주특별자치도에 의해 2035년까지 카본중립을 달성하겠다는 선도적인 “2035 탄소중립 제주” 계획으로 수정 발표되었다9).
이러한 녹색정책 기조 아래 2024년 6월 말 기준으로 제주도에 보급된 태양광발전소는 1,643개소가 설치되었고, 24년 2월 말 기준 제주도 태양광발전 설비 용량은 562 MW로 직류해저케이블 연계선 용량을 포함한 제주도 전체 전력공급 설비 용량 2.628 MW의 약 21%에 해당하며, 제주도 중앙급전발전기 전체 용량 923 MW의 약 61%에 상당한다10).
이렇게 제주도에 태양광발전 설비가 증가함에 따라 전기에너지를 적게 사용하는 경부하 시간 동안 재생에너지 발전원에 의해 전기에너지를 과다 발전하는 경우가 발생하게 되며, 이때는 불가피하게 일부 태양광발전소를 포함한 재생에너지 발전원에 의해 발전되는 전기에너지를 전력계통에서 받아 주지 못하게 된다. 이를 “재생에너지 출력제어”가 되었다고 하며, 제주도에서 태양광발전 설비 용량이 꾸준히 증가함에 따라 태양광발전의 출력제어 회수가 2021년 1회, 2022년 28회 및 2023년 64회로 매년 증가하고 있다10). 이러한 재생에너지 출력제어 현상은 2021년부터 제주도 이외의 지역인 전라남도에서도 발생하기 시작했다11).
재생에너지 증가에 따른 이러한 문제점을 해결하고 나아가 재생에너지 발전원을 유연성을 갖는 주력 전원화하기 위해서 대한민국 정부에서는 여러 가지 에너지시장 제도를 시험 도입하고 있다. 2021년부터 시행된 “재생에너지 발전량 예측 제도” 사업에는 20 MW 이상 태양광발전소와 풍력발전소가 참여할 수 있으며 이들 발전소가 하루 전 예측하여 제출한 발전량의 오차가 8% 미만이면 인센티브를 받는 제도이다12). 또 24년부터 제주도에서 시범적으로 시행 중인 재생에너지를 포함한 “실시간시장”, “예비력시장” 및 “재생에너지 입찰제도”는 모두 태양광발전소의 하루 전과 당일 발전량 예측에 기반을 두고 있는 에너지시장 제도이다13). 지금은 태양광발전량 예측이 태양광발전사업 비즈니스의 핵심적인 요소가 되었다. 이러한 태양광발전에 있어 단기 발전량 예측을 정확하게 하기 위해서는 연간 규칙적으로 나타나는 날씨 즉 기후와 연관된 태양광발전소의 발전효율에 대한 정보의 확보가 선행되어야 한다. 기후는 지역에 따라 다를 수 있으며, 기후가 같은 지역을 묶고 기후와 연관된 태양광발전의 발전효율 데이터를 확보하고 참고할 수 있다면 태양광발전 예측에 큰 도움이 될 것이다.
태양광발전 효율을 직접적으로 좌우하는 기후 변수는 일조시간 또는 일사량이다. 또 효율은 태양광발전 셀의 온도에 상대적으로 약하게 영향을 받는다. 태양광발전 단지에서 판넬은 추적형이 아닌 경우 태양의 방위와 고도를 정면으로 추적하지 못한다. 지형적인 여건으로 인해 항상 태양광발전 단지의 판넬들이 정남향으로 설치되는 것은 아니다. 따라서 이러한 사유들로 인해 특정 지역 내 수백 개의 태양광발전소가 있는 상황에서 그 지역 발전효율을 나타내는 이용률과 기후변수의 관계는 통계적으로 처리할 수밖에 없다. 일조시간 또는 일사량과 이용률 간의 긴밀성도 통계적 상관관계로 규정할 수 있으며, 상관관계가 높다면 이들 기후 변수의 회기적 분석 결과를 태양광발전소 이용률 분석에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 핵심 기후변수로 일사량보다는 많이 연구되어지지 않았고 농업과 관련 오랜 기록의 역사를 갖는 일조시간을 선택하고, 제주도 지역별 계절별 일조시간을 분석하며, 일조시간과 태양광발전의 효율을 나타내는 이용률과의 상관관계를 조사한다. 또 일조시간과 이용률이 매년 어느 정도 변동하는지도 살펴본다. 나아가 제주도 세부 지역별 태양광발전의 이용률에 지역 간 어느 정도 차이가 있는지, 그 이유의 기후적 원인이 어떤 것인지 검토하고자 한다.
2. 태양광발전 데이터와 기상 데이터의 취득
2.1 제주지역 기상학적 지역 구분
제주도는 대한민국 가장 남쪽에 있는 섬으로 동서로 약 73 km, 남북으로 약 41 km이며, 총면적은 약 1,825 km2이다. 섬의 중심에 약 1,950 m 높이의 한라산이 위치하고 있어 같은 면적 크기의 육지에 비하여 섬의 동서남북 지역 간의 기후가 다르며, 남북 간 기후 차가 동서 간 기후 차보다 좀 더 크다. 제주도의 기상학적 지역 구분을 Fig. 1에 나타내었으며, 기상청은 제주도를 동서남북 4개 지역과 산악지역까지 5개 기상관측 지역으로 구분해서 관리하고 있다. Fig. 1에서 파란 점으로 표시되어 있는 4지점(제주, 고산, 서귀포, 성산)에 종관기상관측장비(ASOS: automated synoptic observing system)가 설치되어 기상을 관측하고 있다14).
2.2 세부 지역 일조시간 데이터 취득
제주지역 4개의 종관기상관측장비(ASOS)로 관측된 과거 일조시간 데이터는 기상청의 기상자료개방포털로 부터 취득할 수 있다15). 제주ASOS는 1923부터, 서귀포ASOS는 1961년부터, 성산ASOS는 1973년부터, 고산ASOS는 1988년부터 관측을 시작하였다14). 2015년부터 2019년까지 5년간 일조시간 데이터를 포털로 부터 가져와 분석에 사용하였다. 월간 일조시간 데이터를 검증하여 예상보다 짧게 나온 월간 일조시간 데이터 이상치를 발견한 경우 포털 상에서 일간 데이터들을 검증하여 데이터 누락 여부를 확인하였다. 일간 데이터의 결측이 확인된 경우 최종 월간 일조시간 데이터는 오류 데이터로 판정하고 시간적으로 전후의 월간 데이터를 평균하여 사용하거나 데이터가 충분한 상관관계 분석에서는 이 오류 월간 일조시간 데이터는 제외하였다. 데이터를 분석함에 있어 월간 일조시간 데이터들 중에 일부를 샘플링하여 사용하지는 않았으며 모집단 데이터 전체를 분석에 사용하였다.
2.3 태양광발전소의 발전데이터 취득
Fig. 1에서 구분된 제주도의 북부, 남부, 동부, 서부 지역에 위치하는 태양광발전소들을 지역별로 최소 3곳 이상 선택하였다. 이때 전력거래소 전력거래시장에 참여한 용량 약 500 kW 이상의 태양광발전소 중에서 2015년부터 2019년까지 5년간 발전데이터를 갖고 있는 태양광발전소를 선택하고 발전데이터를 전력거래소로부터 취득하였다. 태양광발전 사업자의 개인사업 정보 유출 문제로 발전 데이터 취득에 어려움이 있었으며, 발전데이터를 검증한 결과 누락된 데이터가 있었고 이 경우 평균치의 모수를 줄여 평균값을 구했다. 발전량 데이터에 대한 샘플링은 없었으며 발전량 데이터 전체를 모집단으로 사용하였다. 발전량 데이터를 식(1)에 대입하여 이용률을 구했다.
3. 일조시간과 태양광발전소 이용률의 상관관계 분석
3.1 이용률 계산
태양광발전소의 이용률은 발전기를 정격으로 가동시킨 시간 비율이다. 내연기관 발전기처럼 원한다고 이 가동 시간을 높일 수 있는 것이 아니고 날씨와 계통의 수용 여부에 의존하여 가동 시간이 즉 이용률이 결정된다. 태양광발전소 설치할 때 발전설비의 용량이 결정되기 때문에 기간이 주어지고 이용률을 알게 되면 발전량을 알 수 있다. 이는 이용률이 이 기간 동안 정격출력으로 가동된 시간 비율로 정의되기 때문이다. 이번 연구에서 월간 이용률은 다음 식으로 조정되어 계산되었다.
여기서 은 발전소 수, 는 해당 월의 일수, 는 번째 발전소의 발전설비 용량(kW), 는 해당 월의 번째 발전소의 발전량(kWh)이다.
3.2 상관계수 식과 해석
두 모집단 , 의 상관계수 는 다음 식으로 표시된다16). 이번 연구에서 , 는 각각 월간 일조시간과 월간 이용률이다. 상관계수의 부호는 양음(+, -)이 모두 가능하다. 일반적으로 상관계수의 절대값이 0.7 이상이면 강한 상관관계, 0.3 이상 0.7 미만이면 중간 정도 상관관계, 0.1 이상 0.3 미만이면 약한 상관관계가 있다고 해석한다16). 여기서 와 는 평균을 의미한다.
3.3 지역별 일조시간과 이용률의 상관관계
제주도 4개 지역, 동부, 서부, 남부 및 북부지역에 대해서 2015년부터 2019년까지 5년간 평균 월간 일조시간과 해당 기간 해당 지역 태양광발전소들의 월간 이용률 간의 상관관계를 계산해 Fig. 2에 나타내었다.
식(2)로 계산된 상관계수 는 북부지역이 약 0.95, 서부지역이 약 0.86, 남부지역이 0.83 및 동부지역이 약 0.87이었다. 이 값들은 4개 지역 모두에서 이용률과 일조시간 간에는 강한 양의 선형적인 상관관계가 있음을 나타내는 것이다.
태양광발전의 경우 발전량은 태양광발전 판넬에 입사하는 빛의 양뿐만 아니라 판넬의 에너지변환 효율에도 영향을 받는다. 판넬의 에너지변환 효율은 판넬의 온도에 영향을 받고, 판넬의 온도는 판넬에 불고 있는 바람의 세기나 대기온도에 영향을 받는다. 또한 고정식 태양광발전시스템이라면 동일한 일사량 조건에서도 태양이 동에서 서로 이동하는 동안 판넬로 입사하는 하는 태양으로부터의 광량이 변화하게 된다. 이렇게 태양광발전의 발전 효율에 미치는 여러 변수들이 존재함에도 태양광발전 이용률과 일조시간 간에는 상관계수가 0.83 이상인 강한 상관관계가 존재하고 있다. 이러한 결과는 해당 지역에 있어서 일조시간과 태양광발전 발전량이 직접적으로 비례함을 보여 주는 것이다. 즉 일조시간의 분석을 통해 이용률을 예상할 수 있음을 의미한다.
4. 지역 일조시간 분석
4.1 세부 지역 4 계절 일조시간
Fig. 3에 4개 지역에 대해 4 계절 일조시간을 나타내었다. Fig. 3에서 계절의 구분은 전통적 구분을 따라 3, 4, 5월은 봄, 6, 7, 8월은 여름, 9, 10, 11월은 가을, 12, 1, 2월은 겨울로 하였고, 일조시간은 1개월 합계 값이며 2015년부터 2019년까지 5년간 또 계절별 3개월 평균값이다.
Fig. 3을 분석해 보면, 계절별 일조시간에 차이가 나고, 4개 지역에서 모두 일조시간은 봄철과 여름철에 길며, 다음으로 가을철과 겨울철 순으로 짧아진다. 이러한 계절별 일조시간 추이는 대한민국 제주 이외의 지역, 서울, 대구, 부산과 완도에서도 동일한 경향이 나타남을 보고하고 있다17). 서부지역의 경우 여름철 일조시간이 봄철보다 긴 특이한 사례를 보여 준다. 특히 북부지역에서 가을철과 겨울철 일조시간이 다른 지역에 비해 상대적으로 짧다. 겨울철의 경우 남부지역 일조시간이 북부지역 일조시간보다 거의 2배 길다.
추가적인 분석을 위해 Table 1에 제주도 지역별 계절별 일조시간을 5년간 평균값 수치로 나타내었다. Fig. 3에서와 마찬가지로 일조시간은 1개월 합계 값이며 2015년부터 2019년까지 5년간 또 계절별 3개월 평균값이다. Table 1에서 굵은 글씨체의 파란색으로 데이터 수치가 적힌 지역이 일조시간이 최대이고 밑줄 그어진 붉은색으로 데이터 수치가 적힌 지역이 일조시간이 최소이다. Table 1에서 Average1과 Average2는 각각 4개 지역 평균과 4 계절 평균을 의미한다. Average1과 Average2과 만나는 셀의 값 173.2는 4개 지역 평균이다. %Average1은 Average1을 4개 지역 Average1의 평균값 173.2로 나누고 100을 곱한 값이다. 또 변동 비율을 보기 위해 표준편차를 평균값(Average1 또는 Average2)으로 나누고 100을 곱한 값이 %RSD (% relative standard deviation, %상대표준편차)이다. %RSD-1과 %RSD-2는 각각 지역 간과 계절 간 %상대표준편차이다.
Table 1에서 4개 지역 평균 일조시간 값의 4 계절 추이를 실펴보면 즉 %Average1 값의 계절별 값을 비교해 보면 봄철과 여름철 일조시간이 비슷하고 이 값으로부터 가을철에 약 20%, 겨울철에 약 40% 정도 감소함을 알 수 있다. 또 일조시간의 계절별 지역적인 편차는 %RSD-1의 계절 값으로 부터 봄철에 0.8%로제일 작고 겨울철에 20.9%로 제일 큼을 알 수 있다. 한편 일조시간의 계절적인 편차는 %RSD-2 값으로 부터 확인할 수 있다. 남부지역이 9.0%로 제일 작고 북부지역이 29.1%로 제일 크다.
Table 1.
The last 5 years averaged seasonal monthly sunshine duration in the 4 regions of Jeju. Average1 and Average2 are respectively a column average and a raw average. %Average1 is Average1 divided by the averaged value of Average1s of Spring, Summer, Autumn and Winter, and multiplied by 100 [Unit: hours]
4.2 연간 일조시간의 변동
Table 2에 계절별 지역별 계절 평균 월간일조시간의 5년간 값들의 %상대표준편차(%RSD)를 나타내었다. 이 표로 부터 지역별 계절별 연간 일조시간의 변동량을 비율로 비교하여 확인할 수 있다. 매년 태양광발전소의 발전량이 어느 정도 변동할지는 중요한 문제이다. 그러한 면에서 일조시간의 변동을 살펴보자. 봄, 여름, 가을과 겨울 4 계절 일조시간의 변동은 북부지역에서 6.6 ~ 9.3% 정도로 제일 작으며 동부지역에서 15.8 ~ 15.9% 정도로 제일 크다. 제주지역 전체에서 계절별 지역별 일조시간의 5년간 변동량은 최소 6.6%에서 최대 15.9%까지 나타났다. 4개 지역에서 5년 동안 연간일조시간의 변동은 5.6 ~ 6.8%로 계절별 변동폭 6.6 ~ 15.9% 보다는 훨씬 작다.
5. 태양광발전소 이용률 분석
지난 5년 동안 제주도 지역별 태양광발전의 이용률을 분석해 보고 일조시간의 결과와 어느 정도 부합하는지 살펴보자.
5.1 세부 지역 4 계절 태양광발전소 이용률
제주도 지역별 3개 이상의 태양광발전소의 2015년부터 2019년까지 평균 계절별 이용률을 Fig. 4와 Table 3에 나타내었다. Table 3에서 굵은 글씨체의 파란색으로 데이터 수치가 적힌 지역이 이용률이 최대이고 밑줄 그어진 붉은색으로 데이터 수치가 적힌 지역이 이용률이 최소이다. Fig. 4와 Table 3의 결과를 보면 모든 지역에서 봄철, 여름철, 가을철, 겨울철 순으로 이용률이 높았고, 서부지역이 겨울철을 제외하고 모든 계절에서 나머지 지역보다 이용률이 높았다. 반면에 북부지역은 4 계절 중 여름철을 제외하고 이용률이 4개 지역에서 제일 낮았다. 겨울철에는 4개 지역에서 남부지역이 이용률이 약 12.3%로 가장 높았고 북부지역이 약 7.6%로 제일 낮았다.
동일 지역 내에서도 계절별 이용률의 차이가 크다. Table 3으로 부터 이 차이가 제일 작은 지역인 남부지역에서도 봄철과 겨울철 이용률의 차이가 32.9%로 무려 30% 이상이다. 이 차이가 제일 큰 지역은 북부지역으로 봄철 이용률과 겨울철 이용률의 차이가 약 70% 정도로 크다.
Table 3으로부터 계절별로도 지역 간 이용률 차이가 있음을 알 수 있다. 봄철 지역 간 이용률 차이가 7%로 제일 작으며, 겨울철 남부지역과 북부지역의 간의 이용률 차이 45%로 제일 크다.
Table 3.
5-year averaged seasonal capacity factor of the photovoltaic plants in the 4 regions [Unit:%]
5.2 지역별 일조시간과 이용률의 비교
3장의 내용에서 일조시간과 이용률 간에 모든 지역에서 강한 양의 상관관계가 있음을 보여 주었다. 이를 근거로 2015년부터 2019년까지의 일조시간을 나타내는 Fig. 3, Table 1과 이용률을 나타내는 Fig. 4, Table 3을 지역별 계절별로 비교해 보자.
각 지역에서 4 계절 일조시간과 이용률 패턴의 상대적 크기를 비교해 보면 특히 여름철일 때 일조시간에 비해 이용률이 작음을 알 수 있다. 이러한 특징은 서부지역에서 쉽게 확인할 수 있다. 서부지역의 경우는 여름철이 봄철보다 일조시간은 길지만 이용률은 작다. 모든 지역에서 여름철 일조시간에 비해 이용률이 작아진 특징 이외에는 지역별 계절별 일조시간과 이용률 패턴이 유사하다. 따라서 계절별로 한정하더라도 양 변수 간에 비례적인 관계 즉 양의 상관관계가 있다고 볼 수 있다.
5.3 이용률의 5년간 변동
Table 4에 계절별 지역별 5년간 이용률의 %상대표준편차(%RSD)를 나타내었다. 태양광발전소의 발전량이 매년 어느 정도 변동할지 파악하는 것은 경제적인 면에서 매우 중요하다. 봄, 여름, 가을과 겨울의 4 계절 이용률 변동은 일조시간의 경우와 마찬가지로 북부지역에서 3.3 ~ 7.6% 정도로 제일 작으며 동부지역에서 9.8 ~ 12.0%로 제일 크다. 4개 지역에서 연간 이용률의 변동은 3.2 ~ 5.4%임을 보여준다. Table 2와 비교를 통해 이용률의 연간 변동이 일조시간의 연간 변동보다는 약간 작음을 알 수 있다.
6. 전체적인 고찰
6.1 일조시간과 이용률 간의 상관관계
동일한 단위에서 일조시간과 이용률의 패턴을 비교하기 위해, 각 지역별과 계절별로 월간 일조시간과 이용률의 5년간 평균값을 구하고, 다시 각 지역별로 이 값들을 4 계절 평균값으로 나누어 규격화된 일조시간과 규격화된 이용률의 수치값을 얻어 Fig. 5에 그래프로 나타내었다. Fig. 5의 그래프에서 일조시간과 이용률 평균값의 규격화된 수치가 100%로 나타난다. Fig. 5의 각 지역 일조시간과 이용률의 그래프로부터 각 지역에서 일조시간과 이용률 간에는 비슷한 경향과 값을 갖음을 알 수 있다. 이 결과 또한 일조시간의 분석을 통해 이용률의 예측과 평가가 가능함을 보여 주는 것이다.
기후는 연간 반복적인 패턴으로 나타나기 때문에 특정 지역에서 과거의 특정 기간 동안의 일조시간 분석을 통해 그 지역 미래의 같은 시기에 태양광발전소 이용률을 예상할 수도 있다. 또 과거 특정 지역의 태양광발전소의 발전기가 정상 작동하였는지를 같은 지역 같은 시기에 측정된 일조시간 분석을 통해 추적할 수도 있을 것이다.
6.2 태양광발전소 발전특성의 세분화된 지역 단위 별 관리
제주도의 남북 간의 거리는 불과 41 km이어서 이 거리 안에 남부지역과 북부지역이 위치해 있다. 이렇게 가까운 거리에 있는 태양광발전소들의 간의 이용률 차이가 Table 3을 보면 겨울철에 약 44.7%까지 나고 있다. 인접한 지역 내 태양광발전소들의 이용률 차이가 이렇게까지 크게 나는 현상은 매우 이례적이다.
기존 연구2,3,4)에서 제주도에 대한 태양광발전의 이용률은 14.00 ~ 15.56%로 보고하고 있다. 이번 연구에서 연간 단위로 평가하여 5년간 이용률의 평균은 13.8%이었으며, 지역 간 편차는 최대 13.7%이었다. 기간을 더 짧은 계절 단위로 이용률 변동을 평가하면 지역 간 편차는 앞서 언급한 바와 같이 겨울철에 최대로 44.7%이었다. 이러한 사실들을 고려하면 제주지역의 경우 태양광발전의 잠재력 척도로 이용률 수치를 제시할 때 지역을 세분화하고 계절별로 이용률 값을 제시할 필요가 있다. 특히, 태양광발전소의 발전량 예측의 정확성이 수익에 직결되는 현 시점에는 필요성이 더 크다.
6.3 제주도 세부 지역 간 태양광발전소의 발전특성 차이에 대한 기후적 설명
겨울철에 제주도 태양광발전소의 이용률이 왜 두드러지게 남부지역이 높고 북부지역이 낮은가? 또 여름철 제주도 태양광발전소의 이용률이 남부지역이 두드러지게 낮은가? Table 1은 그 원인이 일조시간에 있음을 입증하고 있다. 그러면 일조시간은 왜 그런 특징을 갖게 되었는가?
Kim (2011)17)의 연구에 의하면 “일조율은 운량과 가장 밀접한 연관이 있다고 알려져 있는데 제주도가 여름철에 남풍 계열의 바람이 지배적으로 나타나고 겨울철에는 북서풍 계열 바람이 주로 불기 때문에 한라산에 의한 지형적인 영향을 받음으로 인하여 풍상측에 하층운이 생성되는 것과 관련이 있다고 판단된다.”라고 해석하고 있다. 즉 겨울철에는 북서풍이 부는데 한라산에 막히게 되고 한라산 아래, 곧 제주도의 북부지역에 구름을 형성한다는 것이며, 여름철에는 남풍이 불고 한라산에 막혀 제주도 남부지역에 구름을 형성한다는 것이다. 이로 인해 일조시간이 짧아 졌다는 것이며, 한라산 반대쪽에서는 푄현상(Foehn phenomena)으로 오히려 맑은 날씨가 형성되어 일조시간이 길어질 수 있다는 것이다.
7. 결 론
제주도의 경우 한국기상청이 행정구역 구분과는 다르게 5개 세부 지역으로 구분하여 기상학적인 면에서 관리하고 있는데, 이번 연구에서는 태양광발전 보급이 저조한 산악지역을 제외하고 북부, 서부, 동부 및 남부지역으로 제주도의 지역을 구분하고, 지역별 태양광발전소의 일조시간과 이용률을 분석하였다. 제주도의 지역별 및 계절별로 구분하여 얻어진 일조시간과 태양광발전 이용률 간에 강한 양의 상관관계가 있음을 보여 주었다. 세부 지역 태양광발전소 간의 계절별 이용률의 유의미한 차이를 확인하였고, 이로부터 행정구역 구분과는 다른 기상학적인 면에서 구분되는 지역 구분으로 태양광발전의 이용률을 제시하는 것이 효과적일 수 있음을 알 수 있었다.
특히 겨울철에 남부지역과 북부지역 간 태양광발전소의 이용률의 차이가 무려 약 45% 정도까지 나는 이례적인 사례가 있었다. 이러한 차이에 대한 원인으로 제주도의 중앙에 있는 높이 1950m 한라산 중심으로 일어나는 푄현상이 그 원인임을 제시하였다. 또, 연구된 5년 동안 제주지역 계절별 태양광발전량은 연단위로 최대 약 12%까지 변동될 수 있는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 지역 별 3곳 이상의 5년간 태양광발전소 발전 데이터를 기반으로 연구를 수행하였으나 향후 연구 결과의 신뢰도를 높이기 위해서는 지역별 더 많은, 더 오랜 기간 태양광발전소의 데이터를 기반으로 하는 추가 연구가 요망된다. 또한 기후변수로 일조시간 대신 일사량을 선택하였을 경우와의 비교 연구가 기대된다.
