신재생에너지 발전단가(LCOE)와 SMP, RPS 제도 및 다양한 시나리오를 활용한 REC 가격 예측 방법론 및 전망 연구 doc_id PCY_201610210249083571_5

국내에서는 RPS시행기간이 길지 않아 자료의 한계 때문에 REC가격 예측 연구가 적다. 미국의 경우는 태양광 REC 가격 변동이 심하기 때문에 이에 관련된 연구가 주로 이루어지고 있다. 황순현 외(2012)에서 ‘제5차 전력수급기본계획’의 자료를 이용하여 REC 의무량과 REC 공급량을 예측한 바 있다. 균등화 발전단가(Levelized Generation Cost) 방식으로 신재생에너지 발전원별 발전단가를 계산하였으며, 그 결과를 바탕으로 연간 REC 가격을 전망하였다. 먼저 의무공급자 비율(국내 전체 발전량 중 RPS이행 의무를 가진 발전사의 발전 비중)은 ’13년 96.3%에서 ’22년93.6%로 감소할 것으로 나타났다. REC가격 예측 결과는 태양광 1 REC 가격이 발전 단가 하락을 고려하여 ’13년 289천원에서 ’18년 247천원, ’22년 216.8천원이 될 것으로 도출되었다. 참고로 2015년 9월 현재 1태양광 REC 평균가격은 92.639원으로 위 연구의 예측 결과에서 많이 벗어난 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발한 두 번째 방법론은 균등화 비용(Levelized cost of energy)과 경험 곡선(experience curve)을 이용한 전망 모형이다. 본 방법론은 신재생에너지 발전의 수익원은 SMP와 REC이며, 이들의 합이 적정 투자보수율을 반영한 LCOE보다 크다는 사실에 근거한다. 또한 한국의 RPS 제도 특성을 고려하여, REC 기준가격을 도출하여 REC 가격의 최대값을 추정한다. 즉 RPS 의무사가 목표 달성을 못 했을 경우 이들에게 기준가격×1.5에서 페널티 비용이 부과되는데, 현물시장에서의 REC 가격은 이 값을 넘는 것이 어렵다. 우선 균등화 비용 전망을 위해 경험곡선과 Bayus 모형을 추정하였다. 즉 태양광(풍력)의 모듈(터빈) 가격은 경험곡선을 활용하였고, 비모듈 가격은 Bayus 모형을 이용하였다. 모듈 비용은 국제시세에 따라 움직이고, 비모듈비용은 각국의 상황에 따라 움직이므로 이 둘을 분리해서 전망할 필요가 있다. 풍력의 경우에는 터빈비용과 비터빈비용으로 구분할 수 있다. 비터빈 비용에는 타워, 기반공사, 계통연계, 기타 비용 등을 포함한다. 우선 모듈 및 터빈 비용의 전망은 Arrow(1962)가 제안한 경험 곡선(experience curve)을 이용한다. 경험 곡선은 일반적으로 기술의 총 누적생산량이 증가함에 따라 기술의 단위당 실질비용이 감소한다는 가정에 근거한다(IEA, 2000). 실질비용의 감소는 투입요소의 규모의 경제, 학습효과로 인한 생산성 향상, 기술의 확산, 기술의 진보 등에 의한 결과이다(Bhandari and Stadler, 2009; Nemet, 2006). 태양광, 풍력과 같은 신재생에너지 기술은 신산업으로 경험 곡선을 이용하기에 적합하며, 실제로 많은 연구에서 널리 활용되어 왔다. CEC(California Energy Committee)는 MPR(Marginal Price Referent)를 발표하고, RPS 계약당사자 간 REC 계약 설정 시 즉, 의무이행비용 산정시 이 가격을 기준으로 할 것을 의무화하고 있다. MPR은 CCGT(복합 사이클 가스 터빈)의 수익과 비용이 같은 수준, 즉 NPV(Net Present Value)를 기반으로 하는 현금흐름 모델을 통해서 결정되는 균등화 가격이다. CEC는 엑셀 형태로 MPR 테이블과 모델을 제공하고 있으며 설치비용, 고정 및 변동 O&M 비용, 천연가스 연료비용, 자본비용 및 환경허가 준수비용 항목 등이 입력값으로 제공된다. 아래의 그래프는 캘리포니아 환경보호국(EPA)가 MPR을 포함하여 2010년 RES 의무이행 시 부담하는 의무 이행 비용에 대한 구성요소를 송배전망이 존재하지 않는 분산전원과 비교하여 예시적으로 발표한 내용이다. 제7차 전력수급기본계획의 수요 측, 공급 측의 자료를 전력시장모형에 적용하여 2016년~2024년까지 SMP을 전망하였다. 7차 수급계획에서의 불확실성을 고려하여 2개의 안을 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 첫째 안(S1)은 7차 수급계획에서의 수요예측, 수요관리, 발전소와 송전선 건설, 신재생발전과 분산형전원 목표 달성 등이 차질 없이 진행된다고 가정하였다. 이에 반해 둘째 안(S2)은 공급 측 불확실성을 반영하여 원전, 석탄 발전소 준공지연, 신재생발전 목표 미달성을 가정하였다. 2014년에서 2027년까지 기간 동안, 6차 대비 7차 수급계획의 원자력 설비는 평균 2,276MW 차이가 나고 유연탄 설비는 평균 2,236MW 차이가 난다. 이는 기저설비 준공 지연에 따른 결과인데 이와 관련하여 본 연구는 7차 수급계획에서 2020년대 이후로 준공이 계획된 기저설비에 대해 원래 계획보다 2년이 지연될 것을 가정하였다. 시나리오 1은 제7차 전력수급계획대로 기저 발전소가 건립되었을 때, SMP 가격 전망과, 태양광 비중이 현재와 같이 15% 수준에 있는 상황을 가정한다. 시나리오 1에서의 결과는 REC의 최저 가격이 2016년 71천원/REC에서 2024년 54천원/REC 수준으로 감소하는 것으로 나타났다. 이는 신재생에너지 LCOE가 하락함에 따라 REC 가격도 이에 맞추어 하락하기 때문이다. 다만 2021년 51천원/REC까지 하락했다가 이후 소폭 상승하는 것으로 나타나는데 이는 SMP 하락속도가 신재생에너지 LCOE 하락속도보다 빨라 이를 REC 가격에서 보충하기 때문으로 풀이된다. REC 최고 가격은 2016년 86천원/REC에서 2024년 82천원/REC으로 안정된 수준을 유지하는 것으로 나타났다. 이는 비싼 기존 신재생에너지 발전량과 보다 저렴한 신규 발전량이 고려되면 연간 REC 기준가격의 하락 폭이 크지 않기 때문으로 풀이된다. 현재와 같이 REC 의무량에 비해 공급량이 부족하게 되면 REC 현물 가격이 상승하게 되어 REC 최고치에서 주로 가격이 형성될 것으로 예상된다. 하지만 신재생에너지 신규 발전 시설이 늘어나 공급량이 충분하게 되면 최저치와 최고치 사이에서 가격이 형성될 것이다. 시나리오 2는 제7차 전력수급계획대로 발전소가 건립되었을 때, SMP 가격 전망과, 태양광 비중이 현재보다 5% 높은 20% 수준에 있는 상황을 가정한다. 시나리오 2에서의 결과는 REC의 최저 가격이 2016년 71천원/REC에서 2024년 54천원/REC 수준으로 시나리오 1과 동일하게 도출된다. SMP가 고정되고 태양광 비중이 높은 상황에서는 REC 기준가격이 변하지만, 태양광 및 비태양광의 적정 REC 가격에는 변동이 없기 때문이다. 즉 REC 현물 최저가격을 형성하는 태양광/비태양광 적정 REC 가격은 SMP 수준에 따라 변동된다는 것을 확인할 수 있다. REC 최고 가격은 2016년 94천원/REC에서 2024년 83천원/REC으로 시나리오 1의 결과보다 소폭 증가한다. 이는 상대적으로 비싼 태양광 비중이 늘어나면서 기준가격이 상승하게 되고, REC 최고 가격에도 영향을 미치기 때문으로 풀이된다. 초기에는 가격 상승폭이 높지만, 향후 태양광 가격이 하락하면서 상승폭은 둔화되는 것을 확인할 수 있다. 시나리오 1과 마찬가지로 현재와 같이 REC 의무량에 비해 공급량이 부족하게 되면 REC 현물 가격이 상승하게 되어 REC 최고치에서 주로 가격이 형성될 것으로 예상된다. 시나리오 5는 제7차 전력수급계획에서의 발전소 건립이 2년 연장되고, 태양광 비중이 현재보다 5% 상승한 20%에 있는 상황을 가정한다. 시나리오 5에서의 결과는 REC의 최저 가격이 2016년 71천원/REC에서 2024년 49천원/REC 수준으로 시나리오 4와 동일한 결과가 도출된다. 시나리오 2와 마찬가지로 SMP가 동일한 상황에서는 REC 최저가격의 변동이 없기 때문이다. REC 최고 가격은 2016년 94천원/REC에서 2024년 75천원/REC으로 시나리오 4의 결과보다 소폭 증가한다. 이는 동일한 SMP 가격하에서 상대적으로 비싼 태양광 비중이 늘어나면서 기준가격이 상승하게 되고, REC 최고 가격에도 영향을 미치기 때문이다. 시나리오 2와 마찬가지로 초기에는 가격 상승폭이 높지만, 향후 태양광 가격이 하락하면서 상승폭은 둔화되는 것을 확인할 수 있다. 본 연구는 REC 가격 전망을 위해 2가지 방법론을 제시하였다. 첫 번째 방법론은 베이지안 다변량 정규모형으로 과거자료를 이용하여 모형의 모수를 추정한 후, 미래를 예측한다. 첫 번째 모형에서는 REC 가격을 설명하는 변수로 신재생에너지 의무량, 신재생에너지 공급량, 계통한계가격, 균등화 비용, 정책변화 등을 고려한다. 사후분포 추정방법은 깁스 샘플링을 활용한다. 그런데 추정결과 정책 더미 변수를 제외하고 모든 변수에서 통계적으로 유의미한 계수가 나타나지 않았다. 이에 대한 원인은 크게 3가지로 요약할 수 있다. 첫째, 자료의 한계로, 국내 RPS의 역사가 짧아 충분한 데이터가 축적되지 못했다. 둘째, 현물시장에서의 REC 거래량은 전체 REC 시장의 5%에 불과하여 REC 공급량으로 REC 가격을 예측하는 데에 무리가 따랐다. 셋째, RPS 정책 변화로 REC 시장 메커니즘이 지속적으로 변경되어 왔다. 가령 2014년 하반기부터 태양광/비태양광 REC 교차 거래를 비공식적으로 허용했고, 2016년 이후에는 태양광-비태양광 시장이 통합됨에 따라 기존 태양광 및 비태양광 REC 가격의 추이로 미래를 예측하는 것이 더욱 어려워졌다는 것이다. 중소형 태양광 사업자들은 판매사업자 선정제도를 통해 보호된다. 태양광 별도 의무량이 폐지되더라도 다음과 같은 방법으로 소규모 판매사업자를 지원할 수 있다. ①소규모 판매사업자 선정제도를 기존 계획보다 확대, ②참여대상을 3MW 이하 사업자로 제한, ③100kW 이하 선정 비중을 60% 이상으로 확대 등의 방법이 있다. 이 때 중소형사업자 외에 대형사업자는 통합시장 내에서 사업을 운영해야 한다. 한편 기존 태양광시장에서는 선시공 물량 확대로 2015년 보급목표인 1.5GW를 초과달성한 바 있다. 그러나 비태양광에서는 여전히 공급이 부족하였다. 따라서 통합시장에서는 판매사업자 선정 시 선시공 물량을 일정 비율 배정함으로써 물량해소에 기여할 수 있다. 뿐만 아니라 현재 태양광은 투자비 하락과 참여자 증가로 REC가격이 지속적인 하락세를 보이고 있다. 통합시장에서는 태양광 선정분에 대해 기존처럼 12년간 고정가격으로 비용을 보전해 주게 된다. 이 때 이행비용은 인증서 조달경로별(외부조달, 자체건설, 선정계약)로 분리해 산정한다.