소규모 재생에너지 늘면서 발전량 예측 기술 확보 시급
소규모 전력중개시장 참여기업, 발전량 예측 정확성 높이는 것이 재생에너지 경제성 담보
30일 전력거래소 국내처음 '재생에너지 발전량 예측기술 경진대회 개최' 관심 높아
작성 : 2019년 09월 02일(월) 15:24
게시 : 2019년 09월 02일(월) 16:13
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전력거래소(이사장 조영탁)는 30일 ‘제1회 재생에너지 발전량 예측 경진대회’ 최종 결선을 열고 팀 주토피아(고려대)와 대나무 헬리콥터(상명대) 등을 태양광, 풍력 최우수팀으로 선정해 시상했다. 전력거래소는 최종결선 참가팀들에게 최우수상(상장 및 포상금 200만원), 우수상(상장 및 포상금 100만원), 장려상(상장 및 포상금 50만원)을 각각 수여했다.

재생에너지의 발전량이 많아지면서 전력계통 운영 및 발전량 예측은 무엇보다 중요해 졌다. 하지만 태양광, 풍력 등 재생에너지의 경우 간헐성 문제가 지적되는 것처럼 정확한 발전량을 예측해 계통운영계획을 수립하는 것은 소위 ‘신의 영역’ 처럼 여겨졌다. 때문에 유럽, 북미 등 재생에너지 발전이 비중이 높은 국가들은 소위 재생에너지의 발전량을 늘리는 것에 대한 관심을 넘어 정확하게 재생에너지의 발전량을 예측하는 기술개발에 힘을 쏟고 있다.
특히 재생에너지의 경우 소규모 발전소가 급격히 증가하면서 전체 발전량을 예측하는 것은 물론 정확한 발전량 전체를 파악하는 것도 힘든 상황이 됐다.
우리나라도 재생에너지가 급격히 증가해 7월말까지 1.64GW(잠정치)의 태양광 설비가 신규로 설치돼 이미 올 목표치를 초과 달성했다. 규모별로 보면 1MW이하 중·소형 태양광 설비가 전체 설치량의 92.1%인 1.5GW를 차지했다. 소규모 분산전원의 확대는 지난해 83% 보다 비중이 더 높아졌다. 100kW초과 1MW이하 태양광 설비의 비중도 지난해 같은 기간 46.2%보다 54.8%로 크게 증가했다. 소규모 재생에너지의 비중은 분산전원의 확대와 에너지 분권 등 다양한 장점이 있지만, 반대로 계통 및 설비운영 측면에선 어려움이 따른다.
때문에 정부는 지난해 12월 소규모 전력중개시장을 본격 개설했다. 소규모 전력중개시장은 태양광 등 소규모 전력자원을 중개사업자가 모집하고 거래, 관리할 수 있는 시장을 말한다. 그간 전력거래소와 한국전력 두 기업만이 전력 거래의 주체가 됐다면 민간사업자가 시장에 뛰어들 틈이 생겼다는 점은 주목된다. 또 소규모 전력중개시장을 통해 통계에 잡히지 않는 소규모 발전량을 정확히 예측해 계통운영과 전력수급 균형에 활용할 경우 비용절감 효과는 물론 안정적인 전력공급 운영에도 큰 도움이 될 전망이다. 정부는 전력중개시장 활성화를 위해 중개시장에 참여해 기업에 대해 ‘인센티브’를 지급하는 등 다양한 유인책을 마련할 계획이다.
임광천 SK E&S 팀장은“재생에너지의 증가로 간헐성 문제가 대두되고 있는데, 이런 문제를 해결할 수 있는 방안이 재생에너지 발전량에 대한 정확한 예측 시스템 구축”이라며 “중개사업에 참여하는 기업들의 경우 예측기술의 정확성이 경제성과 연결될 수 있는 만큼 다양한 실측 및 시물레이션을 통해 예측력을 높여나가고 있다”고 말했다.
임 팀장은 “재생에너지가 늘면 정확한 예측이 가장 경제적”이라며, “예측을 잘하면 경제적 보상이 가능하도록 중개사업자를 위한 인센티브 마련시 고려해야 한다”고 말했다.
김종규 해줌 CTO(최고기술자)역시“소규모 중개사업자의 경쟁력은 아마 재생에너지 발전량에 대한 정확한 예측이 될 것”이라며 “풍부한 데이터가 필요한데 아직 데이터에 대한 접근이 힘든 경우가 많아 이런 문턱을 낮춰야 한다”고 지적했다. 김 CTO “재생에너지 보급이 많은 국가의 경우 발전량 예측이 하나의 서비스산업으로 발전을 했다”며 “현재 우리나라의 경우 예측분야가 취약한데 이는 기술적 요인보다는 제도적 요인이 더 크게 작용한다”고 지적했다.
소규모중개시장제도를 총괄하는 전력거래소도 재생에너지 발전량에 대한 정확한 예측을 통해 합리적인 전력시장 운영을 고민하고 있으며, 최근에는 국내에서 처음으로‘재생 에너지발전량 예측 경진대회’를 개최하는 등 인력 및 예측기술 발전을 위해 관심을 쏟고 있다.
한편 지난달 30일 열린 ‘제1회 재생에너지 발전량 예측 경진대회’ 에선 태양광 분야에서 머신러닝 기반 딥러닝 기법을 이용한 ‘팀 주토피아(고려대)’와 풍력 분야에서 앙상블 기법을 활용한 예측을 수행한 ‘대나무 헬리콥터(상명대)’가 각각 최우수상을 수상했다. 각 분야별 2팀씩 선정된 우수상에는 태양광 분야에서 ‘BTS(해줌)’와 ‘Team KU Solar(건국대)’팀들이, 풍력 분야에서 ‘Cast4U(고려대)’와 ‘KwindU(건국대)’가 각각 수상했다. 김상일 전력거래소 대외협력실장은 “이번 대회는 재생에너지 간헐성의 예측력 제고를 통한 에너지전환 촉진 및 소규모전력중개사업 분야의 새로운 비즈니스 모델 창출에 기여할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
유희덕 기자 기사 더보기

yuhd@electimes.com

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