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[취재파일] 제주도에서는 친환경 에너지가 남는다고?

온실가스가 또? 매년 예상대로다. 지난해 말 세계기상기구가 발표한 온실가스 연보에 따르면 2021년에도 온실가스 농도는 또 한 번 최고치를 경신했다. 이산화탄소 농도는 415.7ppm으로 전년(2020년) 대비 2.5ppm 증가했고, 더 강력한 온실가스인 메탄도 1,908ppb로 가장 높았다. 온실기체의 특성상 농도는 한동안 계속 상승할 것으로 보이는데, 상승세도 꺾이지 않아 문제다. 메탄의 경우엔 전년 대비 18ppb 상승하면서 역대 가장 가파른 상승세를 보였다.

온실가스 연보
(왼쪽 : 이산화탄소, 오른쪽 : 메탄 ㅣ 아래쪽 그래프는 증가율을 보여주는데 메탄 증가율은 최근이 가장 높음)

탄소중립을 위해 각국의 많은 노력을 기울이고 있는데, 우리도 이런 흐름에 맞춰 발걸음이 빨라졌다. 국가온실가스감축목표(NDC, nationally determined contribution)는 전보다 상향 조정됐고, 신재생에너지 비중은 2036년까지 30.6%로 키울 계획이다. 현재 내륙은 신재생에너지 비중이 8% 수준에 불과해 목표 달성을 위해선 앞으로 많은 노력이 필요해 보인다. 그런데 우리나라에서도 이미 한참을 앞서가는 곳이 있다. 바로 제주도다. 제주도는 작년 한 해 신재생에너지 비중이 56% 수준(잠정치)에 육박한 것으로 집계됐다. 말 그대로 국가 목표를 초과 달성한 우리의 미래 도시인 셈이다. 그런데 겉으로 보면 멀쩡해 보이는 제주도의 신재생에너지 사업도 꽃길만 걷고 있는 것은 아니다. 오히려 신재생에너지가 남는 현상이 발생하고 있기 때문이다.
 

신재생에너지가 왜 남아?

면밀하게 이야기하면 매일매일 신재생에너지가 남는 것은 아니다. 다만 분명한 것은 신재생에너지 발전소에서 발전할 수 있는 전기인데도, 기존 LNG 등 중앙급전발전기를 통해 발전하는 상황이 생긴다는 것이다. 그리고 더 큰 문제는 이런 상황이 점차 늘고 있는 것이다.

원인은 이렇다. 우리나라의 전력 거래는 하루 전, 다음 날의 수요를 예측해 공급량을 정한다. 공급량은 각 발전소별로 비중을 정해 결정하는데 신재생에너지 발전소에서 나오는 전기는 현재 100% 거래된다. 그런데 여기서 문제가 발생한다. 풍속이나 일사량 등에 절대적으로 의존하는 신재생에너지 특성상 다음날의 공급량을 정확하게 예측할 수 없기 때문이다. 그 때문에 당일 기상 상황이 오히려 더 좋아 신재생에너지 공급량이 더 많아지면 과잉 공급으로 인한 정전을 막고자 전력거래소에서 더 이상의 발전을 막는 것이다. 이렇게 강제로 발전소의 발전을 막는 현상을 '출력 제어'라고 한다.

예시
[안병진/전력신사업처장 : 전력이라는 것이 수요와 공급이 항상 일치해야 되고, 발전기가 원자력이라든가 석탄이라든가 아니면 LNG 발전기들이 있는데 이런 발전기들이 가동을 하는 데는 하루 정도 시간이 소요가 됩니다. 그렇기 때문에 저희가 하루 전 내일 어떤 발전기를 켤 것이고 얼마나 생산할 것이고 이런 부분들을 미리 결정해야 될 필요가 있습니다.]

같은 재생에너지에서도 풍력의 출력 제어 문제가 더 심하다. 풍력의 경우 태양광보다 예측하기가 더 어려운데, 주기적인 패턴을 보이는 일사량보다 바람은 시시각각 변하기 때문이다. 풍력발전의 출력제어 횟수는 2015년 3회에서 2022년 104회로 34배 이상 증가했다. 이렇게 지난해 한 해, 발전을 포기한 신재생에너지는 25,634MWh로 연간 약 6,000여 가구에게 공급할 수 있는 양이다.

풍력발전
(위쪽 : 풍력에 영향을 주는 풍속 변화, 아래쪽 : 태양광에 영향을 주는 일사량 변화 ㅣ 풍속은 불규칙적인 데 반해 일사량은 규칙적인 패턴을 갖고 있음.)
 

예측 정확도 높이면 되나?

예측 정확도가 문제라면 정확도를 높이면 될 일인가? 맞는 이야기다. 국내 연구진과 기업들도 이를 높이기 위해 힘쓰고 있다. 연세대학교 홍진규 교수 연구팀은 풍력 발전에 영향을 주는 지상 80~100m의 바람을 좀 더 정확하게 예측할 수 있는 연구 결과를 내놨다. 전 세계적으로 많이 사용하는 예측 모델(WRF, Weather Research & Forecasting Model)의 일부 물리 과정을 개선했는데, 특히 우리나라의 지형 특성을 담아 정확도를 높였다. 연구팀은 실제 위성 관측 자료를 활용해 우리나라의 산악 지형과 특성을 담아 지상에 부는 바람의 매커니즘을 다시 연구했고 이를 토대로 복잡한 지형에서도 정확하게 바람의 움직임을 예측할 수 있었다. 실제 개선된 모델을 GS영양풍력발전단지에서 실험해본 결과 풍속 오차를 절반 수준으로 줄일 수 있었다.

풍력발전
(왼쪽 : 개선 전, 오른쪽 : 개선 후 ㅣ 원이 작을수록 풍속 오차율이 적다는 뜻이고 색이 옅을수록 바람이 세지는 줄어드는지를 잘 예측한 것, MAE, mean absoulte error 오차값이 기존 4.3→2.5m/s로 줄어듦)
 
[홍진규 /연세대학교 대기과학과 교수 : 바람이라고 하는 거는요, 기본적으로 기압의 차이, 지구의 자전과 마찰력에 의해서 결정되거든요. 그 마찰력을 이론적으로 표현하는 연구들이 있어왔고요. 그것을 제대로 일기 예보를 하거나 기후 예측을 하는 모형에 접합을 해서 고려를 하도록 저희가 시도를 한 겁니다.]

현재 GS풍력발전과 제주에너지공사 등이 이렇게 바람의 예측 정확도를 높여 풍력발전 예측도를 10% 미만 수준으로 달성했다.
 

시장 개선 · ESS

남는 걸 해결하기 위해선 방법은 간단하다. 남는 걸 저장하거나 애초에 남지 않게 하는 것이다. 남지 않게 하려는 노력 중 하나가 풍력발전에서의 발전 예측성을 높이는 것이었고 또 다른 노력으로 시간 구조의 개선이 있다. 앞서 언급한 것처럼 우리나라의 전력 거래 시장은 하루 전 이뤄진다. 발전량을 예측을 해야하는 것도 이 전력 거래의 특성 때문이다. 만약 거래가 당일에 이뤄질 수 있다면 예측에 대한 의존도도 많이 떨어질 것이다. 현재 유럽에선 전력 거래를 하루 전 시장과 당일에 거래하는 실시간 시장을 동시에 운용하고 있다. 당일 예측이 잘못되더라도 시장에서 해결할 수 있기 때문에 출력 제어를 줄일 수 있다는 것이다. 우리나라도 재생에너지의 변동성에 대응하기 위해서 실시간 시장 도입을 예고하고 있다. 올 10월부터 제주도를 시작으로 실시간 전력 거래 시장이 시범 운용되고 점차 확대될 계획이다. 실시간 시장과 하루 전 시장이 적절히 혼용돼 자리를 잡는다면 지금과 같은 문제를 많이 해결할 수 있을 것으로 기대해본다.

동시에 남는 전기를 저장할 수 있는 기술도 필요하다. 잘 알려진 에너지저장장치 ESS(electric power storage system)가 그것이다. 하지만 ESS 현재 우리나라에선 상용화가 쉽지 않다. 단가가 너무 높고 지원 제도가 사라졌기 때문이다. ESS 사업 초기만 해도 ESS 전기는 단가를 높여주는 제도 등이 있었지만 지금은 사라졌다. 각종 화재 등의 문제가 발생하면서 지원이 끊긴 것이다. 전문가들은 ESS 배터리를 적정 용량 내에서 사용하고 스파크를 일으킬 수 있는 먼지 제거, 적정 온도 등의 관리만 제대로 된다면 기술적으로는 안정된 상태라고 평가한다. 현재 우리나라에선 경북 GS영양풍력발전단지는 좋은 예시일 수 있다. 50MWh급의 ESS가 7~8년째 안정적으로 운영 중이다. 하지만 이마저도 이점이 사라진 제도라서 향후에도 ESS 사업이 계속될지는 의문이다.

ESS
(GS영양풍력발전단지 ESS)

정부가 10차 전력수급기본계획을 통해 신재생에너지 비중을 늘림과 동시에 ESS 확충도 발표했다. 단가를 낮출 수 있는 기술개발과 함께 저장장치가 시장에서 상용화될 수 있는 제도적 뒷받침도 필수적이라고 생각된다.

현재 제주도가 겪는 시행착오는 단순히 제주도만의 일이 아닌 우리 모두의 일이라는 점을 명심해야 한다.

<참고문헌>
Lee, J., Hong, J., Noh, Y., & Jiménez, P. A, "Implementation of a roughness sublayer parameterization in the Weather Research and Forecasting model (WRF version 3.7. 1) and its evaluation for regional climate simulations", Geoscientific Model Development(2020) 13(2), 521-536, doi.org/10.5194/gmd-13-521-2020
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