전 세계적으로 깨끗하고 안전한 신재생에너지 비중이 크게 늘고 있다.

작년 유럽에서는 사상 처음으로 태양열, 풍력 등 신재생에너지 비율(26.5%)이 석탄에너지(26.4%)를 추월하였을 정도로, 청정 신재생 에너지 비중 확대는 세계적인 추세이다.

이러한 흐름에 맞춰, 정부는 2030년까지 재생 에너지 발전량 비중을 20%까지 끌어올리는 것을 주요내용으로 하는 ‘재생에너지 3020 이행계획‘을 수립·시행 중이며, 지자체도 이러한 정부 방침에 적극 부응함과 동시에 주민들에게 깨끗한 청정에너지를 공급하기 위해 노력하고 있다.

 

 (자료 = 행정안전부 제공)

대구시는 2000년부터 솔라시티를 국내외에 표방하면서 전국 최초로 솔라시티 지원 조례를 제정하고 2005년 ‘솔라시티 대구 50년 계획’을 수립하는 등 청청에너지 자족도시 조성을 위해 태양광 에너지 관련 정책을 선제적으로 추진하고 있다.

그러나 태양광 에너지는 환경적 요인에 매우 민감하여 일사량, 설치각도 등 외부요인에 의해 발전량이 크게 좌우되는 한계를 가지고 있다.

그럼에도 개인의 제한적 경험에 의존하여 설치·운영되는 경우가 대부분이어서 에너지 효율이 저하되는 문제가 있었다.

이에, 행정안전부 책임운영기관인 국가정보자원관리원과 대구광역시가 힘을 합쳐 빅데이터와 인공지능 기술을 활용, 데이터 기반의 태양광 발전 최적입지 및 발전조건을 알아내기로 하였다.

분석에는 대구시의 3차원 지도(DSM), 태양광 설치 및 운영 정보와 일사량 등 기상청 데이터가 활용되었으며, 분석내용은 크게 일사량 예측 기반의 최적 입지 선정 및 발전량 데이터 기반의 최적 패널 각도 산출 및 발전량 예측이다.

먼저 일사량 예측모델을 통해 대구시 전역의 일사량을 예측하고 환경·경제적 조건과 결합하여 최적입지를 선정하였다.

일사량의 정확도를 높이기 위해, 3차원 지도 및 대기혼탁도에 기반한 일사량 예측모델을 개발하였다.

이 모델의 일별 평균 일사량 오차는 기존 모델의 오차보다 월등히 낮아, 보다 정확한 예측이 가능하다.

예측 일사량을 환경·경제적 조건과 결합하고, 이를 공공·산업 등 사업주체별 특성과 연계하여 최적입지를 선정하였다.

선정된 최적입지에 태양광 발전소를 설치할 경우, 연간 약 35억원 규모의 추가 발전이 가능한 것으로 나타났다.

한편 기계학습을 활용하여 태양광 패널의 최적 각도를 산출하고 시간 단위 발전량 예측으로 안정적인 태양광 발전 운영이 가능해졌다.

패널의 최적 각도 산출을 위해 발전량, 태양고도 데이터를 사용하여 기계학습 알고리즘으로 검증하였으며, 측정결과 매월 한번만 패널 각도를 조정해도 전체 발전량의 3.75%(약 5억원)가 증가하는 것으로 나타났다.

또한 정확한 발전량 예측을 위해 딥러닝 기반의 예측모델을 개발하였다.

이를 이용하면 오전 8~9시의 발전량과 기상예보를 기반으로 시간대별 발전량을 예측할 수 있으며, 이를 통해 최대부하 시간관리 등 보다 안정적인 운영이 가능해졌다.

대구시는 이번 분석 결과인 태양광 최적입지 선정결과 및 예측모델을 신재생 에너지 정책수립에 적극 활용할 계획이다.

우선, 시 전역의 일사량 정보를 대국민에게 공개하여 개인이나 사업자가 활용토록 하고, 태양광 발전사업 허가 시 일사량 기준 등 최적입지 부합여부 확인하고 가변형 패널설치 및 발전량 예측 시뮬레이션을 권장할 계획이다.

공공·산업 등 사업주체별 맞춤형 에너지 정책을 마련하고 특히, 낙동강변 국유지를 활용한 발전소 설치를 적극 검토한다는 방침이다.