기술 변화의 불확실성을 고려한 신재생 전력 기술의 경쟁력 분석
Analysis on the Competitiveness of New and Renewable Energy in Korea's Power Market under Uncertainty of Technical Change
- 주제(키워드) 기술 변화+시스템 다이나믹스+신재생 에너지+기술 예측
- 주제(KDC) 567
- 주제(DDC) 621
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 최기련
- 발행년도 2007
- 학위수여년월 2007. 8
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 에너지학과
- 본문언어 한국어
초록/요약
에너지 시스템 모델링 분야에서 최근 관심을 모으고 있는 사항은 기술 변화의 내생화와 이의 불확실성에 대한 처리 문제이다. 기술 변화를 고려하지 하지 아니하면, 기존 기술이 신기술보다 경제성 측면에서 우세하기 때문에 이러한 가정에서 모형이 제시하는 결과의 대부분은 신기술이 시장 진입에 실패하는 것이다. 한편, 신기술의 기술변화를 고려하더라도 기술 변화의 추세를 추정할 수 있는 충분한 자료가 존재하지 않아 결과에 대한 신뢰성에 영향을 미친다. 본 연구는 한국의 전력 산업에서 기술 변화의 대표적인 지표인 건설 단가(construction unit cost)와 제도 변화의 대표인 탄소세의 변화에 의한 신재생 전력 기술의 경쟁력을 분석하고자 하는 데 그 일차적 목적이 있다. 이를 분석하기 위하여 시스템 다이나믹스(system dynamics)로 전력 시스템 구조(structure)를 모형화하며, 신재생 전력 기술이 갖는 기술 변화의 불확실성을 제거하기 위하여 난수 발생 기법을 통하여 여러 상황을 모형에서 재현해 보았다. 그리고 그 결과물을 기술 지형(technology landscape)에 옮김으로써 신재생에너지의 기술 변화 및 제도 조건에 따른 시장 진입 시점과 보급 가능 용량에 대한 분석을 실시한다. 본 연구는 에너지 시스템 중 발전부문을 대상으로 연구의 범위를 한정하다. 여기에 포함되는 발전 기술로는 원자력 1000MW, 원자력 1400MW, 유연탄 500MW, 유연탄 800MW, 국내탄, 중유, LNG의 7종의 기존 기술과 해상풍력, 육상풍력, IGCC, 태양광, 연료전지 등의 5종의 신재생에너지 기술들이다. 본 분석에 앞서, 기술 변화를 모형화 방법론을 검토하였는데, 이의 대표적인 방법으로는 AEEI(Autonomous Energy Efficiency Improvement), 대체 탄력성의 이용, 확산 모형, 경쟁 모형, 학습 효과 모형 등이 있다. 이중 확산 모형이나 경쟁 모형, 학습 모형은 생물학적 방법론을 적용한 모형으로 분류할 수 있으며, 피드백과 모형의 기술 수명 구조에 큰 관심을 갖는다. 본 연구에서는 시스템 다이나믹스를 이용하여 기술의 수명과 진입과 관련된 구조적 모형을 설계하였다. 기술 변화를 일으키는 방법으로는 AEEI와 같이 외생적 기술변화 및 가격에 의한 단위 건설 비용 절감을 유도하는 내생적 기술 변화를 동시에 사용하였다. 이는 신재생에너지 기술의 수입을 고려하였기 때문이다. 또한 각 기술의 기술 경제적 데이터와 난수를 결합하여 10,000회의 시뮬레이션을 실시한다. 즉 시뮬레이션은 10,000 가지 서로 다른 상황이 발생하며, 생성된 결과물 중에서 2050년 기준으로 ‘2006년 대비 건설 단가 절감 비율’과 ‘탄소세(CO2 tax)’의 상황에 의하여 예상되는 각 신재생 에너지 기술의 진입 평균 용량과 최초 진입년도에 대한 자료를 구성하여 기술 지형(technology landscape)을 만든다. 모형의 설계는 크게 세 부분으로 구성되어 있다. 먼저, 전력 시스템 구조에 대한 설계 부분이다. 여기에는 기술의 연령(Vintage)를 고려하여 수요와 공급되는 차만큼 공급되도록 하기 위한 피드백을 설계한다. 여기에서 가장 중요한 모듈은 균등 발전 원가 계산, 발전소 용량 계산, 심사곡선에 의한 이용률에 따른 적정 용량 계산, 급전우선순위의 결정과 발전원 선택을 포함한다. 다음으로는 불확실성 분석과 관련된 모듈들이다. 여기에는 난수 발생의 주기, 탄소세 부과와 같은 제도 변화의 불확실성을 포함한다. 세 번째로는 기술 변화와 관련된 모듈로서 상수와 난수의 결합방법, 발전원 종류에 대한 선택의 불확실성, 용량 선택의 불확실성이 여기에 속한다. 이렇게 준비된 모형에 시간 관련 변수와, 기술 경제적 자료를 이용하여 시뮬레이션을 수행 하였다. 기술 지형을 따른다면 2050년경에 가장 경쟁력이 있는 신재생에너지 기술로는 육상 풍력으로 나타났다. 가장 취약한 기술로는 태양광으로서 10,000회의 시뮬레이션 중에서 시스템 진입에 성공한 사례가 가장 적었다. 신재생에너지 기술 전체를 살펴보았을 때, 시장 진입에 성공하였다고 하더라도 신재생에너지 기술의 용량은 크지 않을 것으로 나타났으며, 신재생에너지의 비율 분포의 형태도 두 개의 봉을 갖는 형태(bimodal pattern)로서 현재 상태와 같은 수준을 유지하는 수준인 10% 내외에 머무르거나, 기술 진보에 의하여 시장 점유율을 높인 20% 내외 수준에서의 시장 점유를 할 것을 분석되었다. 본 연구는 AEEI와 같은 외생적 기술 변화와 내생적 기술 변화 (Endogenous Technical Change)를 결합하여 기술 변화의 내생화 가능성을 제시하였으며, 불확실성을 취급하기 위하여 난수 발생 기법을 응용하였다. 시스템 구조에 대하여 모형화되어 있어 부가적으로 신기술의 시장 구조에 의한 록아웃(lock-out)되는 현상을 분석 할 수 있었다. 본 연구에서는 기술 경제적 데이터의 불확실성과 무지로 인한 기술 예측의 문제를 해결하기 위하여 기술 경제적 자료에 대하여 난수 발생 기법을 결합하고 그 결과물로서 제시된 기술 지형(technology landscape)의 유용성을 살펴보았다. 이러한 분석틀은 불확실성이 높은 기술 예측 분야에서 유용한 도구로 활용이 가능하다. 역으로 신기술이 시스템에 진입하기에 좋은 조건을 검토하는데 이용 가능하며, 본 연구에서 사용한 조건 이외의 여러 조건의 조합을 통해서도 기술 변화의 조건을 검토할 수 있는 유연한 도구임을 보여주었다. 또한 본 연구는 결정론적 모형을 이용하여 불확실성 분석을 수행하였다는 데 의의가 있다.
more목차
제1장 머리말 1
제1절 문제의 제기 1
제2절 연구의 목적 6
제3절 연구의 범위 10
제2장 에너지 시스템에서의 기술 변화 11
제1절 기술 변화 모형화 방법론 11
1. 기술 변화의 정의 11
2. 기술 변화의 연혁 15
3. 에너지 시스템 모형에서의 기술 변화 모형화 방법론 18
4. 기술 변화 모형화 방법론의 평가와 개선 사항 32
제2절 기술 변화의 불확실성 37
1. 불확실성의 정의 37
2. 생물적 은유(biological metaphor)의 적용 42
제3절 연구의 분석틀 45
1. 내생 및 외생적 기술 변화 47
2. 기술 지형(technology landscape) 51
제3장 모형의 설계 54
제1절 모형 개발 방법(Tool) 54
1. 시스템 다이나믹스 54
2. 연령 기반 모형(Vintage Based Model) 57
제2절 기술 변화 모형의 설계와 구현 59
1. 모형의 기본 구조 59
2. 피드백(feedback) 구조의 설계 61
3. 주요 모듈의 설계 66
4. 프로젝트 평가 79
5. 난수 발생의 설계 87
6. 기술 변화의 불확실성 설계 97
제3절 기술 지형(technology landscape)의 작성 111
제4장 시뮬레이션 및 분석 113
제1절 시뮬레이션 준비 113
1. 주요 입력 자료 113
2. 전력 수요 입력 118
3. 난수 값의 설정 120
4. 기준 시나리오(BAU)의 결과 122
제2절 시뮬레이션 결과 127
1. 에너지 안보(security) 127
2. 기존 기술의 시장 점유 129
3. 신재생에너지 기술의 시장 점유 136
4. 신재생에너지 기술의 록아웃 154
제5장 결론 159
부록 163
부록 Ⅰ: Stock and Flow Diagram 165
부록 Ⅱ: 수식 191
참고문헌 247
Abstract 256
