고 PV 침투 전력계통의 확률적 덕 커브와 램프 커브 개념 모델링 중국 사례 분석

초록

본 논문은 높은 태양광(PV) 침투율로 인해 발생하는 전력계통의 넷로드 변동성을 확률적으로 표현하는 ‘확률적 덕 커브(PDC)’와 ‘확률적 램프 커브(PRC)’를 제안한다. 커널 밀도 추정, 콥라 함수, 의존 이산 컨볼루션을 이용해 확률분포를 모델링하고, 이를 기반으로 여러 정량적 지표를 개발한다. 청해성 전력계통을 대상으로 한 실증 분석을 통해 PDC와 PRC가 넷로드 골짜기와 램프 수요의 큰 불확실성을 드러내며, 석탄 발전기의 최소 출력 감소가 PV 수용량을 크게 향상시킴을 확인한다.

상세 분석

논문은 기존의 ‘덕 커브’가 단일 시나리오에 기반한 결정론적 도구라는 한계를 명확히 짚고, 고 PV 침투 상황에서 전력계통 운영·계획에 필요한 불확실성 정보를 제공하기 위해 확률적 프레임워크를 도입한다. 먼저 넷로드와 램프를 각각 확률변수로 정의하고, 시간별 PV 발전량과 부하의 상관관계를 반영하기 위해 다변량 커널 밀도 추정(KDE)을 적용한다. KDE는 비모수적 방법으로 데이터의 실제 분포 형태를 왜곡 없이 포착할 수 있어, 특히 일변량 정규분포 가정이 부적절한 PV‑부하 조합에 유리하다.

다음 단계에서는 두 확률변수 간의 의존성을 모델링하기 위해 스카이(스카이) 콥라 함수를 사용한다. 콥라 함수는 주변 마진 분포를 유지하면서 복합 분포를 구성할 수 있어, PV 출력과 부하 사이의 비선형 상관관계를 정밀하게 재현한다. 이후 의존 이산 컨볼루션을 통해 시간 연속성을 확보하고, 각 15분 구간의 넷로드 확률밀도함수를 얻는다. 이 과정에서 계산 효율성을 위해 FFT 기반 컨볼루션을 활용, 대규모 시뮬레이션에서도 실시간 적용 가능성을 확보한다.

PDC와 PRC를 정량화하기 위해 ‘최대 밸리 깊이 확률’, ‘밸리 발생 빈도’, ‘최대 램프 확률’ 등 네 가지 지표를 설계하였다. 이러한 지표는 전력계통 운영자가 리스크 기반 용량 계획을 수행하거나, 배터리·수소·가스 터빈 등 유연성 자원의 배치를 최적화할 때 직접 활용할 수 있다.

실증 부분에서는 청해성(중국 서부 고원지대) 전력계통을 대상으로 3년(2019‑2021) 시간별 부하·PV 데이터를 수집, 제안된 모델을 적용하였다. 결과는 기존 결정론적 덕 커브가 보여주는 단일 골짜기 깊이와 달리, PDC는 골짜기 깊이가 30 % 이상 변동할 확률을 20 % 수준으로 제시한다. 또한 PRC 분석을 통해 하루 중 3시~5시 사이에 200 MW 이상의 급격한 램프가 발생할 확률이 15 %에 이르는 것으로 나타났다.

마지막으로 유연성 자원 계획 시나리오를 세 가지 설정(석탄 최소 출력 0 MW, 1 MW 감소, 2 MW 감소)으로 비교했을 때, 석탄 최소 출력을 1 MW 낮추면 하루 평균 PV 수용량이 4 MWh 이상 증가한다는 정량적 결과를 도출하였다. 이는 고 PV 침투 환경에서 기존 화력 설비의 운영 여유가 유연성 확보에 핵심적인 역할을 함을 시사한다. 전반적으로 본 연구는 확률적 넷로드·램프 모델링을 통해 전력계통의 리스크 인식을 고도화하고, 정책·투자 의사결정에 과학적 근거를 제공한다.