1. 서 론
신재생에너지 설비들은 “신·재생에너지설비의 지원·설치·관리에 관한 기준”에 따라, 특히 10 kW 이상의 발전 용량을 가진 태양광 발전 설비는 모니터링 설비를 설치 운영하도록 규정하고 있다. 그리고 “신재생에너지 설비의 지원 등에 관한 규정”에서는 신재생에너지 센터의 장이 따로 정하는 일정 용량 이상의 경우에도 에너지생산량과 가동 상태 등을 파악할 수 있는 모니터링 설비를 구축하도록 하고 있다.
이러한 법령들에 근거하여 태양광 설비의 경우, ‘재생에너지 클라우드 플랫폼’에서는 RPS 사업에 참여하고 있는 태양광 발전소들의 운전 특성을 연도별로 지역별 발전소의 설치 개소와 발전량 데이터를 제공하고 있다(Fig. 1 참조). 융복합지원사업, 주택지원(공공임대주택)사업, 건물지원사업, 설치의무화사업 및 공공기관 태양광 사업 등의 정부 지원금 사업으로 설치된 태양광 설비의 실시간 운전 모니터링은 ‘신재생에너지 통합모니터링시스템(이하 REMS)’라는 모니터링 시스템(Fig. 2 참조)에서 운전 특성 데이터를 제공하고 있다. 그리고, 공공기관으로 분류되는 지자체 혹은 공기업 발전사 들이 운영하고 있는 태양광 발전 설비들의 발전량을 일반적으로는 1시간 간격으로 제공하고 있는 ‘공공데이터포털’ 사이트(https://www.data.go.kr)에서도 그 결과를 확인할 수 있다.
태양광 발전 설비에서 만들어지는 데이터들을 모니터링하기 위한 다양한 계측·통신 시스템들은 태양광발전시스템의 발전량을 설계, 분석 및 예측하는데 있어 매우 중요한 기준 데이터이다(참고문헌 1 참조)1). 태양광 발전소의 설치를 계획하는 단계에서 발전량 예측은 매우 중요한데, 특히 발전시간을 어느 정도로 설정하느냐는 것은 발전소의 경제성 분석을 포함하는 설치 타당성 검토에 있어 더욱 중요하다.
경남햇빛발전협동조합에서는 30년 기상 통계와 SolarPro라는 프로그램을 활용하여 진해시, 창원시, 그리고 진주시에 설치할 태양광 발전소의 운전 시간을 설비용량 기준으로 3.60 hr, 3.61 hr 및 3.61 hr으로 평가하여 제시하기도 하였다(https://suncoop.tistory.com 참조).
2006년 대전 지역에 설치된 태양광 발전소의 고정식, 수평 추적식, 그리고 양축 추적식 각각에 대하여 발전량과 시스템 효율 분석 결과에 따르면, 발전시간이 고정식의 경우에는 3.72 hr, 수평 추적식은 4.32 hr, 그리고 양축 추적식은 4.59 hr으로 분석되었다(참고문헌 2 참조)2). Park et al. (2010)3)은 2009년 부안에 설치된 1.3 MW 규모 태양광 발전소의 1년 운전 데이터를 분석하여 예측 발전량과 실측량을 비교하였고, 실측이 약 5% 낮게 예측됨을 제시하기도 하였다. Hyun et al. (2015)4)는 상세한 발전량 데이터를 제시하지는 않았으나, 전국에 산재한 0.2 ~ 3.3 MW 태양광 발전소 13개의 월 및 계절별 이용률(발전량[kWh)을 설비용량[kW]과 발전시간[hr]의 곱으로 나누어 평가)을 분석하여, 2014년 연간 이용률이 약 14% 수준임을 제시하였다. 이러한 이용률 값을 발전시간으로 환산 평가하면 일일 기준으로 3.36시간 수준임을 알 수 있다. Han et al. (2019)5)는 강원도 정선에 설치한 700 kW 태양광 발전소에 대하여 고정식 일정 용량 설비와 계절별 1회 태양광 패널 각도를 조절하는 동일 용량 설비의 발전량을 비교하였는데, 계절별 1회 패널 각도 변경에 의하여 발전량을 약 1.5% 증가시킬 수 있음을 제시하였다. 제시한 데이터를 본 연구자가 추가 분석을 통해 2018년 2월에서 9월까지 평균 발전시간이 설치용량 기준으로 약 4.68 hr으로 나타남을 알 수 있었다. Lee and Jeong (2020)6)은 전라남도 해남에 설치한 고정식과 고정가변식 각각 998.64 kWp 용량의 태양광 발전소의 1년 운전 데이터를 비교 분석하였는데, 고정식 30도, 고정가변식은 25도/10도로 발전시 고정가변식의 발전량이 최대 약 2.6% 상승할 수 있으며, 추가적인 본 연구자의 분석으로는 설비용량 기준으로 고정식은 약 3.883 hr, 고정가변식은 3.962 hr의 운전시간을 나타내었다. 최근 Oh et al. (2021)7)은 2017년 세종시에 설치한 33.2 kWp 용량의 태양광 발전소에 대하여 2020년 1년간 운전 모니터링을 실시하였고, 음영에 따른 태양광 발전량의 이론 분석을 통해 연간 발전시간을 3.28시간으로 예측하였고, 측정 발전시간 3.59 hr과 비교하여 이론 발전시간은 91.3% 수준이었음을 제시하였다.
이러한 결과들에서 보듯이 개별 태양광 발전 설비들의 운전 특성 중에서도 발전시간의 평가와 그 결과는 매우 중요하다. 본 논문에서는 현재 태양광 발전 설비에 대한 모니터링 결과를 제시하고 있는 다양한 플랫폼, 시스템, 혹은 사이트들 중에서 기준 데이터로 널리 활용되고 있는 공공성을 가진 모니터링 혹은 데이터 제공 시스템들의 현황과 제공되는 데이터의 특성을 소개하고자 하였다. 특히 각각의 모니터링 시스템들이 공개하고 있는 2013년 이후 2021년까지 1년 이상의 장기 운전 데이터들을 분석하여, 데이터들이 제시하는 발전량과 이를 이용하여 분석되는 발전시간 등을 포함한 발전 특성을 정량적으로 제시하고자 하였다.
2. 모니터링 시스템 및 특성
2.1 재생에너지 클라우드 플랫폼
재생에너지 클라우드 플랫폼(Renewable Energy Cloud Platform)은 웹에서 접속 가능한 사이트이고, 앞서 설명한 바와 같이 RPS 사업 태양광 발전소들의 전체 설비 운전 특성을 2017년부터 2022년 현재까지 발전소 설치 현황, 설비용량 현황, 발전량 현황을 서울, 제주 등 17개 광역자치단체 지역에 대하여 월별 그리고 연도별로 제공하고 있다.
제공되는 데이터들 중에서 2021년 지역별 신규 발전소 설치 용량([MW])과 2021년 지역별 신규 발전소들의 발전량([MWh])을 확인할 수 있다. 그러나, 예를 들어 서울의 경우에는 2021년 신규 발전 설비 용량은 3.44 MW인데 비하여, 발전량은 51,654 MWh 수준이었다. 발전량을 설비용량으로 나누면, 설비용량 기준 1년 전체 운전 시간을 알 수 있는데, 이 결과는 약 15,015 hr이다. 이 값을 다시 365일로 나누면 설비 용량 기준 1일 발전 시간을 얻을 수 있는데, 약 41 hr의 값으로 다소 황당한 값을 얻게 된다.
이러한 결과를 좀 더 명확하게 제시하기 위하여, Table 1과 같이 5년간 지역별로 분석한 결과를 나타내었다. 표에서 보듯이 전체적으로 데이터의 정확성에 대하여 다시 한번 확인할 필요가 있음을 알 수 있다.
플랫폼에서 제공하는 전국의 지난 5년간 월별 발전량 데이터를 비교하면, 5월에 최대 발전량이 발전되었으며, 5월 기준으로 각 월별로는 4월은 거의 비슷한 수준이었으며 최소 발전량은 1월로 5월 발전량의 약 54% 수준임을 알 수 있었다. 각 월별 발전량 비교는 Table 2에 나타내었다.
Table 1
PV power plant operation hours estimated for each year during 2017 ~ 2021
Table 2
PV power plant operation ratio estimated for each month during 2017 ~ 2021
| Ref | Jan. | Feb. | Mar. | Apr. | Jun. | Jul. | Aug. | Sep. | Oct. | Nov. | Dec. |
| May (1.0) | 0.54 | 0.67 | 0.89 | 0.99 | 0.97 | 0.87 | 0.87 | 0.81 | 0.90 | 0.72 | 0.68 |
2.2 신재생에너지 통합모니터링시스템(REMS)
신재생에너지 통합모니터링시스템(이하 REMS)은 앞서 설명한 바와 같이 발전 사업자가 아닌 정부지원금의 지원으로 설치된 태양광 발전 시설들의 운전 특성을 실시간으로 모니터링하기 위해 만들어진 공공 플랫폼이다. 신재생에너지의 개별 주택 보급에 중심을 두고 있는 융복합지원사업을 포함한 주택지원(공공임대주택)사업, 건물지원사업, 설치의무화사업 및 공공기관 태양광 사업 등을 통해 설치된 시스템 들을 모니터링 대상으로 하고 있다. REMS는 Fig. 2에서와 같이 태양광 뿐만 아니라 지열, 태양열, 소수력, 연료전지, 그리고 ESS 설비까지도 포함하고 있다. 그리고 개별 신재생에너지 설비에 대하여 “정상(Operating), 미작동(Not operating), 준비중(Preparing), 경고(Warning), 그리고 고장(Out of order)” 개소까지도 화면상에 나타내고 있다.
이러한 모니터링 데이터를 활용하여 먼저 설비의 운전 상태를 설명하는 결과를 Table 3에 정리하였다. 표에서와 같이 2022년 9월 21일 임의 시간별로 표시 총계(G)가 실제 계산 총계(F)와 다른 숫자를 표시하고 있음을 알 수 있었다. 대부분의 경우에는 2022년 10월 5일과 같이 일치하고 있으나, 어떤 시점에서는 완전히 다른 값을 표시하고 있는 경우가 간혹 발생하고 있어 실제 데이터 분석에는 신중을 기해야 함을 알 수 있다. 또한 모니터링 총계는 표시 총계(G)에서 준비중(C)을 제외한 개소임을 알 수 있으나, 이 또한 실제 계산 총계가 오류를 표시하고 있는 경우에는 실제 모니터링 개소의 숫자도 오류의 값을 표시하고 있을 가능성이 있음을 확인할 수 있다.
Table 4에는 2022년 9월 22일 오후 13:30분 경 태양광 발전 시설들의 발전량을 모니터링한 결과를 표시하고 있다. 표에서와 같이(Fig. 2 참조) 지역별로 발전설비의 개소, 설비 용량, 그리고 금일 발전량을 표시하고 있다. 데이터 출력 당일 서울의 일출 시각은 06시 19분이었고 ,남중은 12시 25분이었다. 표에서와 같이 금일 발전량을 설비 용량으로 나누면 계산할 수 있는 발전 시간 데이터로부터, 부산을 제외한 전국 모든 지역의 발전 시간이 13:30분 까지 약 6시간 이상으로(평균 6.7 hr) 계산됨을 알 수 있다.
대부분의 데이터들은 Table 5 (2022년 10월 11일 오후 13시 30분 경까지 발전 시간의 전국 평균은 2.34 hr)와 Table 6 (2022년 10월 11일 오후 18시 20분 경까지 발전 시간의 전국 평균은 4.34 hr)에서와 같은 정확성이 높은 데이터를 보여주고 있으나, 일부의 시간들에서 보여주는 다소 부정확한 것으로 판단되는 모니터링 데이터의 결과들에 대해서는 원인 규명과 그 해결을 위한 작업이 추가적으로 수행되어야 함을 알 수 있었다.
Table 3
Data set and analysis results from REMS
Table 4
Real time operation data set and results from REMS for 2022.09.22. 13:30:55
Table 5
Real time operation data set and results from REMS monitoring for 2022.10.11. 13:27:19
Table 6
Real time operation data set and results from REMS monitoring for 2022.10.11. 18:17:28
2.3 공공데이터포털
공공데이터포털 사이트(https://www.data.go.kr)에서는 “공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률”에 근거하여 공공기관들이 데이터 형태로 제공할 수 있는 자료들을 일반에 공개하고 있다. 다양한 신재생에너지 설비들의 운전 현황과 상태를 표시하는 데이터들도 엑셀 파일 형태로 제공하고 있으며, 이러한 설비들에는 지자체와 발전 사업자들이 설치한 태양광 발전소들의 1시간 간격 발전량 운전 데이터도 포함하고 있다.
2021년까지 태양광 발전 설비들의 운전 데이터 중에서 최소한 1년 이상 1시간 간격으로 데이터가 명확하게 제시된 발전소 들 중에서, 그리고 발전 설비 용량 기준으로 약 100 kW ~ 1800 kW까지의 범위에서 전국적으로 10개소(장기 운전 데이터로서 정량적인 분석이 가능한 수준에 도달한 개소임)의 발전소 운전 데이터를 확인하고 분석하였다. 분석에 포함한 발전소들의 개요는 아래의 Table 7과 같다. 각 발전소들의 위치는 부산에 6개소, 진주 1개소, 진도 1개소, 인천 1개소와 영월 1개소이며, 발전용량은 아래의 표와 같다.
Table 7
Real time operation data set and result from Public data portal
태양광 발전량 실시간 운전 데이터 중에서 피크 발전량을 설비 용량과 비교하여 표에 나타내었는데, 설비 용량과 비교하여 최소 76%에서 최대 95.4% 수준이었는데, 평균적으로는 86.3% 수준임을 알 수 있었다.
본 연구의 분석에 포함한 발전소 중에서 발전 설비용량이 최대인 한국남부발전의 인천전망대 태양광 발전소를 대상으로, 발전 특성을 분석보기 위하여 시간에 따른 발전량을 가장 가까운 인천기상대에서 측정한 수평면전일사량(이하 일사량)과 비교하여 Fig. 3에 나타내었다. 그림에서와 같이 일사량이 높을수록 발전량은 높아지는 것을 확인하였다. 두 번째로는 일별, 그리고 월별 발전량을 Fig. 4에 나타내었다.
Fig. 4에서와 같이 1일 최대 발전량은 2019년 1월 1일부터 12월 31일 중에서 5월 6일에 생산되었으며, 월 최대 발전량은 5월에 생산됨을 알 수 있었다. 10개 발전소의 1년 총 발전량을 Table 8에 나타내었고, 총 발전량을 설비 용량과 그리고 피크 발전량으로 각각 나누고 365일을 고려하여 계산한 1일 발전 시간도 함께 나타내었다.
Table 8에서 보듯이 설비 용량 기준으로 1일 발전시간은 평균적으로 3.41 hr (피크 발전량 기준 3.95 hr 수준임)이었는데, 태양광 설비 업체들이 설비 설계시 예상 발전량을 평가 계산하는 과정에 고려하는 운전 시간과 거의 유사한 값을 나타냄을 알 수 있다.
Table 8
Analysis result from Public data portal
특히, 발전 시간의 표준편차가 ±0.331 hr 수준으로 평가되는데, 세부적인 일사량 등의 데이터가 부재한 신규 태양광 설비의 발전량 예측에는 전국 어느 지역이라도 본 연구에서 제시하는 운전 시간 값을 고려하는 것도 유용한 기준임을 알 수 있다.
이와 함께, 각 태양광 발전소의 실제 피크 발전량을 기준으로 하여 1시간 간격의 발전량의 비율을 나타낼 수 있는 POO value (P95이면, 발전량이 피크 발전량의 95%를 상회하는 시간의 합)에 대하여 Table 9와 같이 정리하였다. 각 발전소 별 데이터는 Fig. 5(a)에 나타내었다.
평균적으로 1년 중 P95는 15.6 hr, P50의 경우에는 1323.8 hr 수준이었는데, 이는 일년 기준으로는 0.2%와 15.1% 수준에 해당한다. P50에 해당하는 발전 시간은 참고문헌 4에서 분석한 2014년 전국 태양광 발전소의 이용률 약 14%와 매우 일치하는 것을 알 수 있다.
또한 Fig. 5(b)에는 POO에 해당하는 시간을 365일로 나누어 평가한 1일에 해당하는 시간을 나타내었는데, 앞서 Table 8에서 제시한 1년 총 발전량을 피크 발전량으로 나누어 1일 기준으로 평가한 운전시간이었던 3.950 hr와 비교하면 P45 (4.105 hr)와 비슷한 수준이었다. 이는 국내 태양광 발전소들에서의 1일 발전량이 피크 발전량의 45% 수준으로 평균적으로 4시간 정도 발전하는 특성을 가지고 있음을 나타낸다.
이러한 평균적인 데이터들이 부산 지역의 발전소 6개를 집중적으로 포함하여 편중된 경향을 보여주는 지를 확인하기 위하여, Table 9에 POO별로 부산 지역 6개 발전소와 기타 지역 4개 발전소 간의 데이터 차이를 평균과 표준편차로 나타내었다. 표에서와 같이 P75까지는 다소 큰 20% 정도 차이가 나타나지만, P70 이하에서는 거의 유사한 ±5% 이내의 값으로 나타남을 확인할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 제시한 결과들이 전국적으로 명확한 태양광 발전 설비들에 대한 중요한 특성을 대표할 수 있는 분석 결과임을 확인할 수 있다 .
Table 9
Real time operation analysis result from Public data portal
위의 분석에 활용된 명확한 데이터와 달리 공공데이터포털에서 제공하는 다양한 태양광 발전소의 실시간 발전 데이터 들은
-실시간 데이터를 제공하는 태양광 발전소의 개소가 부족한 편이며, 발전소의 설비 용량 등에 대한 정보가 제한적이고,
-두 개 혹은 세 개의 발전소 발전 데이터가 한 개의 데이터 파일에 연이어 포함되거나,
-가장 인근의 일사량 측정값과 비교하였을 때, 발전량의 데이터 정확도가 다소 낮거나,
-시간별 데이터의 값이 검증됨이 없이 업로드 되는(일출 이전 혹은 일몰 이후에도 발전량 값이 표시되거나 혹은 특정 시간의 발전량이 0으로 표시되거나) 등의 다양한 문제점들을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
일반 국민 누구에게나 어떠한 제한도 없이 접속하여 다운로드가 가능한 이러한 중요한 데이터들에 대하여, 특히 신재생에너지 설비 중에서도 상당한 국민적 관심이 주목되고 있는 태양광 발전소 들의 운전 데이터들에 대하여 명확한 사전 검증 단계 및 다양한 확인 과정 혹은 설비의 도입(태양광 발전소 설치 사이트의 일사량을 동시 측정하는 등) 등이 필요함을 알 수 있었다.
3. 결 론
국내에서 널리 설치 보급되고 있는 태양광 발전 설비들에 대하여 공공성을 가진 모니터링 혹은 데이터 제공 시스템들의 현황을 소개하고, 이러한 시스템들에서 제공되는 1년 이상의 장기 운전 데이터의 특성을 분석하여 아래와 같은 결론을 도출하였다.
1. 재생에너지 클라우드 플랫폼은 2개 특별시, 6개 광역시, 9개 도를 포함한 17개 광역자치 지역에 대하여, RPS 사업 태양광 발전소들의 월별 그리고 연도별 발전량 데이터를 2017년부터 제공하고 있다. 제공된 데이터의 분석을 통하여, 플랫폼에서 제공하는 데이터의 정확성을 높이기 위하여 데이터의 신뢰성에 대한 검증이 필요함을 확인하였다.
2. 신재생에너지 통합모니터링시스템(REMS)는 다양한 정부 보급보조 사업으로 설치된 개별 태양광 발전 설비들(지열, 태양열, 소수력, 연료전지, ESS 설비 포함)의 운전 특성을 실시간으로 모니터링 하고, 그 결과 데이터를 제시하고 있다. 특히, 개별 신재생에너지 설비에 대하여 “정상, 미작동, 준비중, 경고, 그리고 고장” 개소까지도 명확하게 나타내고 있어, 운전 데이터의 분석에 충분한 자료를 제시하고 있다. 그럼에도, 일부의 시간들에서 나타나는 부정확한 데이터들에 대해서는 원인 규명과 그 해결을 위한 작업이 추가적으로 필요함을 알 수 있다.
3. 공공데이터포털에서 제공되는 태양광 발전 설비들의 모니터링 데이터들은 공공성을 가진 기관들에서 업로드하여 제공하고 있다. 그럼에도 데이터의 검증 단계를 명확히 거치지 않아서 발생하는 몇 가지 문제점들이 있음을 확인하였다.
4. 상기의 모니터링 플랫폼 혹은 시스템들에서 제공하는 태양광 발전 설비들의 운전 데이터들을 분석하여,
- 지난 5년간 태양광 발전 설비의 최대 발전량은 5월에, 5월 기준으로 4월은 거의 비슷한 수준이었으며 최소 발전량은 1월로 5월과 비교하여 약 54% 수준이었다.
- 태양광 발전 설비 용량과 비교하여 피크 발전량은 최소 76%에서 최대 95.4% 수준으로, 평균 86.3% 수준이었다.
- 설비 용량 기준으로 1일 태양광 설비의 발전시간은 전국 평균적으로 3.41 hr이었으며, 피크 발전량 기준으로는 3.95 hr 수준으로 평가되었다.
- 실제 피크 발전량을 기준으로 하여 나타내는 POO value는 전국적으로 1년 중 P95는 15.6 hr, P50의 경우에는 1323.8 hr 수준으로, 약 0.2%와 15.1% 수준이었다. 또한, 국내 태양광 발전소들에서의 1일 누적 발전량은 피크 발전량의 45% 수준(P45)으로 평균적으로 4시간 정도 발전한 량과 유사함을 확인하였다.
