서 론

연구의 배경 및 목적

우리나라는 최근 기후변화에 따른 3계적인 재생에너지 정책 변화에 따라 주 전력원으로 사용하는 원자력, 석탄화력발전을 감축하고 에너지 수급 불안정에 대비하기 위하여 친환경적이고 독립적 에너지 정책인 ‘재생에너지 3020 정책’을 시행하였다. 따라서 정부는 2030년까지 재생에너지 발전량 비중을 총발전량의 20%까지 늘릴 계획이며 이중 신규 설비 95%이상을 태양광과 풍력으로 공급하고자 한다.

이에 한국에너지공단은 산업단지 지붕 및 주차장 등 특별한 활용 목적이 없는 유휴공간을 활용하여 정부의 ‘재생에너지 3020’ 목표달성에 기여하고자 하였으며, 현재 지자체 및 정부의 주도로 보조금과 투자를 이용한 산업단지 태양광 보급 사업을 실시하고 있다.

또한, 최근 태양광시스템(Photovoltaics System; PV)과 태양열시스템(Solar Thermal System; ST)을 복합 적용하여 개발된 액체식 태양광열시스템(Liquid type Photovoltaic Thermal System; L-PVTs)은 온도에 민감한 PV의 효율을 높이는 동시에 열에너지를 생산하기에 기존 개별 시스템에 비하여 설치면적 대비 에너지생산량이 높아 설치면적이 제한적이고 에너지사용 형태가 다양한 건축물에 효율적이다.

이에 본 연구는 국가산업단지에 태양광 보급사업을 실시함에 따라 기존에 보급되고 있는 PV와 최근 개발된 L-PVTs를 국가산업단지에 적용했을 때의 에너지생산량과 투자회수기간 산출을 통한 경제성 분석을 실시하고 비교하여 L-PVTs 보급에 따른 에너지 및 경제적 효과를 도출하고자 한다.

연구의 방법 및 범위

본 연구는 기존에 보급되고 있는 PV와 최근 개발된 L-PVTs를 산업단지에 적용하고 TRNSYS18을 이용한 에너지해석을 실시하여 시스템별 에너지 생산량을 산출·비교하며, 투자회수기간분석 기법을 이용한 경제성 분석을 실시하여 시스템별 에너지 및 경제적 효율을 도출하는 연구로서 연구 방법 및 범위는 다음과 같다.

1) 국내 국가 산업단지를 조사하여 지역별 산업단지 분포 및 현황을 분석하였다.

2) 기상청에서 제공하는 태양광기상자원지도를 이용하여 국가 산업단지가 밀집해 있는 지역과 산업단지 건축물 지붕의 태양에너지 잠재량을 분석하였고 PV와 L-PVTs 설치가 적합하다고 판단되는 3지역을 선정하였다.

3) 지역별 PV와 L-PVTs의 에너지생산량을 비교분석하기 위하여 산업단지를 선정 후 시스템 설치 가능 면적과 용량을 산출하여 TRNSYS18 에너지 해석을 통한 지역별 에너지 생산량을 분석하였다.

4) 산업단지의 PV 및 L-PVTs 설치에 따른 초기투자비용을 산출하고 에너지생산량과 물가상승률 및 이자율을 고려한 투자회수기간을 산출하여 비교·분석하였다.

지역별 국가 산업단지의 태양에너지 잠재량 분석

국가 산업단지의 분포 및 현황

국가 산업단지는 ‘산업입지 및 개발에 관한 법률 제 6조’에 따라 국가기간산업, 첨단과학기술산업 등을 육성하거나 개발 촉진이 필요한 낙후지역이나 둘 이상의 특별시 광역시 또는 도에 걸쳐 있는 지역을 산업단지로 개발하기 위하여 지정되었다.

국가 산업단지는 일반 산업단지와 같이 산업시설 외에 관련된 교육, 연구, 업무지원, 정보처리, 유통 시설 및 이들 시설의 기능향상을 위하여 주거, 문화, 공원, 의료, 관광, 체육, 복지 시설 등이 집단적으로 설치되어있다.

우리나라 전국의 국가 산업단지 현황을 산업입지정보센터의 자료를 조사하여 Figure 1과 같이 국가 산업단지의 수와 면적을 지역별로 비교하였다. 우리나라는 총 47개의 국가 산업단지가 조성되어 있으며 경상남도가 9개로 가장 많은 단지가 조성되어 있고 경기도가 227,810,018 ㎡으로 면적이 가장 넓은 것으로 조사되었다.

Figure 1.

National industrial complexes in Korea

지역별 태양에너지 잠재량 분석

본 연구는 국가산업단지가 밀집해 있는 지역의 태양에너지잠재량을 분석하여 PV 또는 L-PVTs의 발전가능성을 판단하기 위하여 국립기상과학원에서 제공하는 태양기상자원지도를 이용하였다.

국립기상과학원에서 제공하는 태양기상자원지도는 기상정보와 지형정보를 이용하여 지표면에 도달하는 태양에너지의 강도를 시공간에 대하여 통계 분석하여 표출된 자료로, 지형에 의하여 태양광이 가로막히는 현상을 고려한 GWNU (Gangneung-Wonju National University) 단층 태양복사 모델을 기반으로 개발되었으며 경도, 위도 단위의 전천일사와 직달일사 그리고 산란일사의 월누적데이터를 제공하고 있어 태양에너지시스템의 사업성 검토에 사용되고 있다.

본 연구는 PV와 L-PVTs 발전량과 직접적으로 관련이 있는 직달일사량 데이터를 선정하였으며, 대상지역은 지역별 단지 수가 많고 면적이 넓어 시스템 유효 설치면적이 많을 것으로 예상되는 경기, 경북, 전남 3지역을 선정하여 지역별 월누적 직달일사량 데이터를 Figure 2와 같이 비교 분석하였다.

Figure 2.

Comparison of monthly cumulative direct solar radiation in Gyeonggi, Gyeongbuk and Jeonnam provinces

경기와 경북 그리고 전남지역의 월누적 직달일사량(MJ/㎡)은 경기와 경북이 3월에 각 339, 361, 전남이 2월에 357으로 최저를 유지하다 4월에 급격하게 증가하여 경기는 6월 483, 경북과 전남은 5월에 각 526, 477까지 증가하였다. 7~8월은 3지역 모두 430~480까지 감소하였고 9월부터 다시 증가하여 경기는 10월 522, 경북은 11월 570, 전남은 9월 562까지 증가하는 것으로 조사되었다.

지역별 연간 누적 직달일사량(MJ/㎡)은 경기 5,247, 경북 5,866, 전남 5,666으로 산출되어 경북이 경기보다 약 11.7%, 전남보다 3.5% 높은 것으로 나타났다.

대상 국가산업단지 선정

우리나라의 국가산업단지를 구글에서 제공하는 구글어스를 이용하여 단지 형태를 분석하였으며, Figure 3과 같이 대형 공장, 창고가 있는 산업단지와 중소규모의 공장이 밀집해있는 산업단지 그리고 소규모의 공장과 창고 오피스 빌딩이 밀집한 연구단지로 분류할 수 있는 것으로 조사되었다.

Figure 3.

Types of national industrial complexes

이에 본 연구는 Figure 4와 같이 우리나라 국가산업단지 중 가장 많은 면적을 차지하며, 태양에너지시스템 설치에 용이한 대형 공장이 있는 산업단지 중 일부 구역을 선정하여 모델링을 실시하고 시스템 설치가능 면적을 산출하였다.

Figure 4.

Selection and modeling of target national industrial complexes (73,060 ㎡)

대상 산업단지의 공장건축물 지붕면적은 총 73,060 ㎡으로 산출되었으나, 건축물의 방위를 고려하여 A구역은 남쪽에 면한 지붕 27,140 ㎡을 설치면적으로 산출하였으며, B구역은 지붕의 전체 면적 18,780 ㎡을 설치면적으로 산출하였다.

또한, Choi (2009)를 참고하여 태양에너지시스템의 어레이 간의 그늘을 고려한 설치 유효면적을 산출하였으며, 설치된 어레이의 수직높이($L$)에 따라 생긴 그림자의 길이 ($Ls$)와 방위각($\alpha$)을 고려하여 수직높이에 따른 그림자 길이의 비율(R)을 다음 식 (1)과 같이 계산하였다.

A구역은 Figure 5와 같이 태양입사각($\theta$)은 그림자가 가장 긴 동지의 태양입사각 29.5°에 지붕 경사각 15°를 고려해 44.5°로 설정하여 어레이간 이격거리는 0.35m로 산출되었고, B구역은 Figure 6과 같이 구조물을 설치해 어레이를 구성하여 어레이간 이격거리는 1m로 산출되었다.

Figure 5.

Installation plan for solar energy system arrays on the roofs of factory buildings (Zone A)

Figure 6.

Installation plan for solar energy system arrays on the roofs of factory buildings (Zone B)

따라서, 대상건축물의 태양에너지시스템 설치 유효면적은 A구역 20,103 ㎡, B구역 9,390 ㎡으로 대상 산업단지 공장건축물 총지붕면적의 약 40%인 29,403 ㎡으로 산출되었다.

$L$: 설치된 어레이의 수직높이(m)

$Ls$: 그림자의 길이(m)

$\theta$: 태양 입사각(동지 29.5°)

$\alpha$: 설치 방위각(0°)

국가 산업단지의 에너지생산량 산출 및 비교

태양에너지시스템(PV, L-PVTs) 선정 및 변수 설정

PV의 기본모델은 국내에서 보편적으로 상용되고 있는 H사의 단결정 PV셀을 적용한 모듈을 선정하여 Table 1과 같이 설정하였고, L-PVTs의 기본모델은 선행연구인 Dai et al. (2019)와 Kim and Hwang (2019)를 통해 제안된 투과율 93.5%의 유리커버와 열전도율 401W/mK의 구리 흡열판, 열저항 7.41 ㎡·K/W의 글라스울 하부 보온재 그리고 구리 튜브 직경 8mm의 Table 2과 같은 모델을 선정하였으며, TRNSYS18의 PVT 모듈 중 Type 560 컴포넌트를 이용하여 에너지해석을 실시하였다.

Table 1. PV Basic model

Table 2. L-PVTs Basic model

각 시스템 설치에 따른 지역별 에너지생산량 도출

대상 산업단지의 공장건축물에 적용된 PV와 L-PVTs의 지역별 태양에너지 잠재량에 따른 변화를 비교분석 하고자 기상데이터는 TRNSYS18에서 제공하는 Meteonorm 기상데이터 중 경기지역은 안산시, 경북지역은 안동시, 전남지역은 광양시의 기상데이터를 적용하여 Figures 7, 8과 같이 지역별 PV와 L-PVTs의 에너지생산량을 도출하였다.

Figure 7.

Electric energy productions from PV systems by region (MWh)

Figure 8.

Electric and thermal energy productions from L-PVTs by region (MWh)

지역별 PV와 L-PVTs의 일누적 전기 및 열에너지생산량을 월누적으로 산출하여 Tables 3, 4와 같이 나타내 비교하였다.

Table 3. Monthly cumulative electric energy productions from PV systems by region (MWh)

Table 4. Monthly cumulative electric and thermal energy productions from L-PVTs systems by region (MWh)

PV의 월누적 전기에너지생산량(MWh)은 12월 경기와 경북 그리고 전남지역이 각 332, 403, 378로 최소로 나타났고, 최대 월누적 전기에너지생산량은 경기는 4월 544, 경북은 5월 531, 전남은 3월 603으로 나타나 강수량과 운량이 적고 일사량이 많은 봄철에 에너지생산량이 가장 많은 것으로 분석되었다.

L-PVTs의 월누적 전기에너지생산량(MWh)은 PV와 동일한 12월에 377, 464, 437로 최소로 나타났고, 최대 월누적 전기에너지생산량은 경기는 4월 650, 경북은 5월 645, 전남은 3월 727로 나타났으며, PV에 비하여 L-PVTs가 모든 지역에서 에너지생산량이 평균 약 20% 많은 것으로 분석되었다.

L-PVTs의 월누적 열에너지생산량(MWh)은 경기는 12월 701, 경북과 전남은 1월 995, 914로 최소로 나타났고, 최대 월누적 열에너지생산량은 8월에 각 4,273, 4,972, 5,211로 산출되어 열에너지생산은 강수량과 운량 및 일사량보다 외기온도에 영향을 많이 받는 것으로 분석되었다.

경제성 분석 및 비교

신재생에너지원의 효율검증과 경제성 분석은 보편적으로 초기투자비용($P_i$) 대비 에너지생산량과 투자회수기간(Payback period; $n$)으로 평가할 수 있으며, 투자회수기간($n$)은 초기투자비용($P_i$)과 유지보수관리비용($P_f$) 및 에너지생산량으로 식 (2)~(3)과 같이 산출되어 신재생에너지원의 경제성을 평가하는 방법으로 많이 사용되고 있다.

따라서, 본 연구는 국가산업단지에 적용된 PV와 L-PVTs의 경제성을 평가하고자 투자회수기간을 산출하여 비교하였다.

$P_i$: Investment costs for new and renewable energy systems (won)

$P_f$: Maintenance management cost (7% of $P_i$)

$P_e$: Future value of new and renewable energy production cost (won)

$P_e$: Future value of new and renewable energy production cost (won)

$i$: Inflation rate (%)

$N$: Current value of new and renewable energy production cost (won)

$n$: Number of years

시스템별 초기설치비용 및 변수 설정

PV와 L-PVTs의 투자회수기간을 산출하기 위하여 각 시스템의 초기설치비용을 조사하였으며, 이때 초기설치비용은 각 시스템의 패널 및 부속부품과 설치비용을 모두 합한 비용이다.

PV는 국내 H사에서 보급, 판매중인 Table 1의 시장가격을 조사하여 반영하였으며, L-PVTs는 국내에 보급, 판매중인 제품이 없기에 Matuska et al. (2015)의 논문을 참고하여 유럽에 보급중인 제품을 Table 5와 같이 반영하였다.

Table 5. Initial investments and variables of PV and L-PVTs systems

각 태양에너지시스템의 유지보수관리비용은 ‘서울시 햇빛발전지원제도 도입방안(2013)’을 참고하여 초기투자비의 7%를 적용하였으며, 물가상승률은 1%, 3%, 5%를 가정해 적용하였다.

또한, 연간 전기에너지생산에 대한 수익금은 ‘한국전력거래소의 태양광 SMP (System Marginal Price)가격’을 참고하여 1kW당 80원으로 가정하였으며, L-PVTs가 생산하는 열에너지는 약 45%의 효율을 갖는 폐열이용 소형 열병합발전기를 연계하여 전기로 변환하는 것으로 가정하고 투자회수기간을 산출하였다.

시스템별 투자회수기간 산출 및 비교

지역별 PV와 L-PVTs의 물가상승률($i$)에 따른 투자회수기간($n$)은 Figures 9~11과 같이 산출되었다.

Figure 9.

Payback period of PV and L-PVTs systems based on the inflation rate in Gyeonggi province (Unit: year)

Figure 10.

Payback period of PV and L-PVTs systems based on the inflation rate in Gyeongbuk province (Unit: year)

Figure 11.

Payback period of PV and L-PVTs systems based on the inflation rate in Jeonnam province (Unit: year)

경기지역 PV의 투자회수기간($n$)은 물가상승률($i$)이 1%일 때 10년 9개월, 3%일 때 9년 10개월, 5% 일 때 9년 2개월이며, L-PVTs는 각 4년 10개월, 4년 8개월, 4년 6개월로 산출되었고, 경북지역 PV의 투자회수기간은 물가상승률이 1%일 때 10년 5개월, 3%일 때 9년 7개월, 5%일 때 8년 11개월로 산출되었으며, L-PVTs는 각 4년 5개월, 4년 4개월, 4년 2개월로 산출되었다.

전남지역 PV의 투자회수기간($n$)은 물가상승률($i$)이 1%일 때 9년 9개월, 3%일 때 9년, 5%일 때 8년 5개월로 산출되었고, L-PVTs는 각 4년 1개월, 3년 11개월, 3년 10개월로 산출되어 각 지역 PV와 L-PVTs의 투자회수기간은 L-PVTs가 PV에 비하여 약 45% 짧은 것으로 나타났으며, 경북은 경기보다 투자회수기간이 PV는 약 2.6%, L-PVTs는 약 7.7% 짧았고 전남은 경북보다 PV는 약 6.4%, L-PVTs는 약 10.6% 짧은 것으로 나타났다.

결 론

본 연구는 국가산업단지에 태양광 보급사업을 실시함에 따라 기존에 보급되고 있는 PV와 최근 개발이 활발하게 이루어지는 L-PVTs를 국가산업단지에 적용했을 때의 에너지생산량과 투자회수기간 산출을 통하여 경제성 분석을 실시하고 비교 분석하여 L-PVTs 보급에 따른 에너지 및 경제적 효과를 도출한 연구로써 결과를 요약하면 다음과 같다.

(1)우리나라는 총 47개의 국가 산업단지 중 경상남도에 9개로 가장 많은 단지가 조성되어 있으며 경기도는 227,810,018 ㎡으로 가장 면적이 넓은 것으로 조사되었다. 이에 단지 수가 많고 면적이 넓은 경기, 경북, 전남 3지역을 대상으로 태양에너지 잠재량을 국립기상과학원에서 제공하는 지역별 월 누적 직달일사량을 기준으로 비교하여 경북이 경기보다 약 11.7%, 전남보다 3.5% 높은 것으로 분석되었다.

(2)국가 산업단지 중 가장 많은 면적을 차지하며 태양에너지시스템 설치에 용이한 대형공장을 대상건축물로 선정하여 모델링을 실시하고, 지붕각도와 어레이 간의 그늘을 고려한 시스템 설치가능 면적을 산출한 결과 A구역은 20,103 ㎡, B구역은 9,390 ㎡으로 총 설치가능 면적은 29,403 ㎡으로 산출되었다.

(3)대상 산업단지의 공장건축물에 적용된 PV와 L-PVTs의 연간에너지생산량을 TRNSYS18을 이용하여 에너지해석을 실시하였으며, PV의 월 누적 전기에너지생산량(MWh)은 경기는 4월에 544, 경북은 5월에 531, 전남은 3월에 603으로 가장 많이 생산되었으며, L-PVTs의 월 누적 전기에너지생산량은 경기는 4월에 650, 경북은 5월에 645, 전남은 3월에 727로 나타나 PV에 비하여 약 20% 많이 생산하는 것으로 분석되었다. 또한, L-PVTs의 월 누적 열에너지생산량(MWh)은 8월에 각 4,273, 4,972, 5,211로 가장 많이 생산되는 것으로 분석되었다.

(4)PV와 L-PVTs의 경제성을 분석하기 위하여 투자회수기간을 산출하여 비교하였으며, 각 지역 PV와 L-PVTs의 투자회수기간은 L-PVTs가 PV에 비하여 약 45% 짧은 것으로 분석되었고, 지역별 PV는 경북이 경기보다 투자회수기간이 약 2.6%, L-PVTs는 약 7.7%짧았고 전남은 경북보다 PV는 약 6.4%, L-PVTs는 약 10.6% 짧은 것으로 분석되었다.

따라서, 국가산업단지에 L-PVTs를 보급·설치할 경우 PV를 설치했을 경우에 비하여 전기에너지생산량은 약 20% 증가할 것으로 예상되며, 동시에 생산되는 열에너지는 활용방안에 따라 약 45%의 효율을 갖는 소형 열병합발전에 연계하여 전기를 생산한다면 L-PVTs의 투자회수기간은 PV보다 45% 짧아 경제성 또한 우수한 것으로 판단된다.

추후, 선행연구에서 제안된 L-PVTs를 시제작하고 실외 또는 Solar Simulator를 이용한 실험을 실시하여 에너지해석을 이용한 데이터를 검증하고 보완해야 할 것으로 사료된다.