마이크로원자로 비용 경쟁력 평가: 불확실성 하에서 최적 설계와 정책 효과

초록

본 논문은 마이크로원자로의 수준화 전력비용(LCOE)을 최소화하기 위해 유전 알고리즘(GA)과 시뮬레이션 어닐링(SA)으로 설계 변수(용량, 연료 농축도, 꼬리 농축도, 재급유 주기, 방전 연소도)를 최적화한다. 연료 사이클 비용에 대한 확률분포함수(PDF)를 도입해 비용 불확실성을 정량화하고, 생산세액공제(PTC) 정책이 LCOE를 22~24% 낮추는 효과를 확인한다. 결과적으로 OCC(초기 자본비용)가 LCOE에 가장 큰 영향을 미치며, 최적 설계는 대용량·저농축·중간 꼬리 농축·적정 재급유 간격·고연소도를 갖는다. 마이크로원자로는 석탄·천연가스·해상풍력 등 기존 발전과 비교해 경쟁력을 유지한다.

상세 분석

이 연구는 마이크로원자로의 경제성을 평가하기 위해 두 차원의 접근을 결합한다. 첫 번째는 설계 단계에서 결정되는 기술 변수(용량, 연료 농축도, 꼬리 농축도, 재급유 주기, 방전 연소도)를 연속적인 설계 공간으로 정의하고, 이 변수들이 LCOE에 미치는 비선형 영향을 고려한 수식 모델을 구축한다. 두 번째는 연료 사이클 전반에 걸친 비용 요소(우라늄 원료, 전환, 농축, 연료 제조, 폐연료 처리 등)에 대해 확률분포함수(PDF)를 할당함으로써 비용 불확실성을 정량화한다. PDF는 문헌 기반의 정규분포와 데이터가 부족한 항목에 대해서는 보수적인 균등분포를 적용하였다. 이렇게 정의된 확률적 비용 모델은 몬테카를로 시뮬레이션 형태로 GA의 적합도 함수에 통합되어, 각 후보 설계에 대한 기대 LCOE와 분산을 동시에 평가한다.

GA는 초기 무작위 집단을 생성하고, 적합도(예상 LCOE가 낮을수록 높은 적합도) 기반으로 룰렛 휠 선택, 교차, 돌연변이 연산을 수행한다. 세대가 진행될수록 비용 효율이 높은 설계가 진화하며, 최종 해는 전역 최적에 근접한다는 점에서 복잡한 비선형 제약조건을 가진 마이크로원자로 설계에 적합하다. GA 결과는 독립적인 탐색 메커니즘인 시뮬레이션 어닐링(SA)으로 검증되었으며, 두 알고리즘이 수렴한 LCOE 값(48.21~78.32 $/MWh, PTC 적용 시)과 설계 변수 조합을 제시한다.

민감도 분석 결과, OCC(초기 자본비용)가 LCOE 변동의 55~60%를 차지하며, O&M 비용과 연료 비용은 각각 15% 이하의 영향만을 미친다. 이는 대형 원전에서 나타나는 자본비용 비중과 유사하지만, 마이크로원자로는 규모의 경제가 제한적이므로 OCC 변동이 전체 비용에 더 직접적으로 반영된다는 점을 시사한다.

정책적 관점에서, 생산세액공제(PTC)가 적용될 경우 LCOE가 평균 2224% 감소한다. 이는 PTC가 연간 전력 생산량에 직접적인 세액 혜택을 제공함으로써, 초기 고비용 구조를 효과적으로 보완한다는 의미다. 또한, 재급유 주기를 23년으로 설정하고 방전 연소도를 70 MWd/kg 이상으로 높이면 연료 교체 비용과 연료 손실을 최소화해 LCOE를 추가로 낮출 수 있다.

비교 분석에서는 석탄·천연가스·해상풍력·수력·바이오매스와의 LCOE를 제시했으며, 최적 마이크로원자로는 특히 전력 가격이 높은 지역(예: 섬 지역, 원격 기지)에서 경쟁력을 갖는다. 그러나 연료 가격 변동성, 규제 승인 지연, 사회적 수용성 등 비경제적 요인은 논의되지 않아 실제 시장 진입 시 추가적인 리스크가 존재한다.

결론적으로, 이 논문은 확률적 비용 모델과 진화적 최적화를 결합한 새로운 평가 프레임워크를 제시함으로써, 마이크로원자로 설계 단계에서 비용 민감도를 명확히 파악하고 정책 수단(PTC)의 경제적 효과를 정량화한다. 향후 연구는 실제 설계 데이터와 현장 시뮬레이션을 결합해 모델을 정교화하고, 규제·안전·사회적 요인을 포함한 다중 목표 최적화로 확장할 필요가 있다.