美 풍력산업 프로젝트 리뷰 방법 벤치마킹

- 태양광산업, 성장기의 풍력산업 참고 필요 -

- 2009년 기준 풍력발전량 3만4863㎿, 태양광 발전 2108㎿ -

 

 

 

□ 미국 풍력산업과 태양광시장의 발전 추이 비교

 

 ○ 2000~09년 풍력과 태양광산업 발전량

  - 지난 10년간 미국 풍력산업은 급격히 성장해 누적 전기 발전량 기준으로 2000년 2472㎿에서 2009년에는 3만4863㎿가 설치돼 연평균 34% 급증함. 태양광도 2000년 494㎿에서 2009년 기준 2108㎿가 설치돼 연평균 18%가 증가함.

 

미국 풍력 누적 발전량

 

자료원 : 미국 에너지부(Department of Energy)

 

미국 태양광 누적 발전량

자료원 : 미국 SEIA(Solar Energy Industries Association)

 

 ○ 성공적인 프로젝트 파이낸싱을 위한 주요 고려사항

  - 풍력산업에서 고려됐던 요소들이 태양광산업에서도 프로젝트 파이낸싱 고려요소로 적용될 수 있음.

  - 풍력산업과 마찬가지로 태양광산업에서도 이용 가능한 자원과 장기간의 에너지 생산확보 가능 여부를 면밀하게 검토해야 하고, 자원의 특징 파악과 이용가능한 데이터의 질적인 요소를 먼저 검증하는 것이 중요함.

  - 풍력산업은 프로젝트 하나가 여러 지역에 걸쳐 있으면서 지역별로 바람의 흐름 자체가 지역별로 또는 시간대별로 매우 상이하지만 태양광산업은 상대적으로 프로젝트가 한 지역에 국한돼 있으면서 지형별·계절적 변화를 상대적으로 덜 받는다고 할 수 있음.

 

□ 프로젝트 리뷰를 위한 다양한 측정방법

 

 ○ 전통적인 방법

  - Meteorological Mast(도량학적 측정)가 전형적으로 여러 지역에 걸쳐 있는 풍력 프로젝트에 대해서 많이 쓰임.

  - 지역적으로 분산된 풍력자원을 세밀하게 파악하고 해당 프로젝트의 에너지 산출능력을 평가하고, 프로젝트의 높은 성공 가능성을 투자자들에게 보여주기 위해 일반적으로 2~3년 동안 장기적으로 측정이 이뤄짐.

 

 ○ NSRDB(National Solar Radidation Data Base)에 근거한 측정방법

  - 태양광 방사조도와 에너지 산출력 사이의 밀접한 관계로 인해 장기간의 산출력 검증절차를 통해 얻어진 가용한 태양광 자원의 편차는 해당 공장의 실제 에너지 산출 예상수치에 큰 영향을 미침.

  - 미국 내 1000개 이상의 구역이 NSRDB상에 구분돼 있고, 구역 대부분이 위성에 기반한 방사조도 데이터를 통해서 만들어지며, 일부 소수지역들에 국한해 현장 실사가 병행돼 측정이 이뤄짐.

 

미국 태양에너지 복사 데이터베이스

자료원 : 미국 국가 재생에너지 연구소(National Renewable Energy Laboratory)

 

 ○ 로버스트 분산분석과 현장 측정방법

  - 눈으로 뒤덮인 지역이나 사막 등 계절에 많이 영향을 받는 지역이나 높은 위도에서의 특수지형 등은 로버스트 분산분석(Robust Analysis) 방법을 통해 정확도를 높일 수 있는 것으로 나타남.

  - 위성모델 데이터가 8~15%의 오류를 보이는 반면 현장측정법(on-site measurement)을 적용할 경우에는 4% 이하로 내려감. 연중 변동성은 태양광보다 풍력이 더 크게 나타나고 있고, 화산 폭발이나 산림의 화재, 산재된 구름 등으로 인한 영향 등 지형에 대한 종합적인 검토가 필요함.

 

 로버스트 분석 맵

자료원 : 영국 캠브리지 대학교(University of Cambridge)

 

□ 성능 저하와 생산성 지표(P)

 

 ○ 풍력산업과 태양광 산업의 차이

  - 풍력과 태양광 모두 장기간 사용에 따라 효율에 있어서 성능 저하가 발생함.

  - 두 에너지 산업의 차이는 태양광 산업의 에너지 산출수준은 시간이 지남에 따라서 연간 0.5~1%정도로 서서히 감소하는데 반해서 풍력산업은 운영 1년차에 장비와 Fleet Management Set-up으로 산출계획 수준보다 실제 산출량이 떨어지지만 1년이 지난 이후에는 연간 에너지 산출수준이 일반적으로 전체 프로젝트의 연평균 산출 수준을 기준으로 상승과 하강을 반복함.

 

 ○ 생산성 지표(P)의 광범위한 사용

  - 로버스트 분석방법으로도 발견할 수 없는 불확실성들을 나타내기 위한 지표로 연간 평균 에너지 산출 예측치인 P지표가 도입됨.

  - P50은 에너지 산출수준(Output)이 예측치와 같거나 그보다 더 높을 확률이 50%임을 의미함.

  - 산업계에서 널리 사용되는 지표로는 일반적으로 P75가  많이 사용됨. 이는 시간이 경과함에 따라 장기간에 걸쳐 기대치보다 더 큰 에너지 산출수준을 바라는 투자자들의 입장을 많이 반영하려는 경향이 있기 때문임.

 

□ 시사점

 

 ○ 대형 프로젝트는 산출량의 편차와 불확실성을 줄이기 위해서 현장측정법(on-site measurement)을 다른 측정방법과 병행해서 사용하는 것 고려

 

 ○ 금융회사 등 투자가들이 프로젝트의 안정성을 철저하게 검증하는 방향으로 가므로, 높은 수준의 생산레벨(P75)을 객관적으로 인증받도록 강화 필요

 

 

자료원 : Solar Industry 11월, Department of Energy 웹사이트, Universitf of Cambridge 웹싸이트 등 현지 언론과 잡지, KOTRA 로스앤젤레스 KBC 자체보유자료 종합