- 태양광 발전 전력을 이용한 그린수소 생산의 최적 방법, 시스템 규모 제시

- 지역 맞춤형 그린수소 생산 시스템을 통한 수소 생산 단가 절감 및 생산량 증대

- 에너지 분야 국제 저명 학술지 ‘Energy Conversion and Management’ 게재

[그림자료] 태양광 기반 그린수소 생산 개념도

□ 지역의 일사량, 기온 등 기상 데이터만으로도 ‘그린수소’ 생산시설의 최적 규모를 예측하는 모델이 개발됐다. 경제성과 생산성을 함께 고려한 규모 예측은 향후 정부, 기업의 수전해 설비 투자, 운영 관련 의사결정에 크게 이바지할 것으로 기대된다.

* 그린수소: 물의 전기분해를 통해 얻어지는 수소로, 태양광, 풍력 같은 재생에너지를 통해 얻은 전기에너지를 물에 가해 수소와 산소를 생산하며 생산 과정에서 이산화탄소 배출이 전혀 없다.

■ 한국에너지기술연구원(원장 이창근) 에너지AI·계산과학실 박정호 책임연구원 연구진이 태양광 전력을 활용한 그린수소의 경제성과 생산성을 동시에 최적화하는 방법을 개발했다. 이는 수소 생산단가를 낮추면서 수소 생산량과 태양광 전력 이용량은 극대화할 수 있는 해법으로, 그린수소 생산의 경제적 타당성을 뒷받침하는 시금석이 될 것이다.

□ 국제에너지기구(IEA)에 따르면 세계 수소 생산 시장규모는 2020년 1,296억 달러에서 2025년에는 2,014억 달러로 전망되며, 2030년까지 수전해 설비 규모는 연평균 86% 증가해 재생에너지 기반의 그린 수소를 중심으로 세계 수소 생산량이 대폭 확대될 것으로 예측된다.

□ 그린수소는 태양광, 풍력 등 재생에너지 전력을 이용해 전해조 설비에 있는 물을 전기분해해 생산한 수소를 말한다. 생산된 그린수소의 경제성은 ‘전해조 설치비’와 전해조 설비에 사용되는 ‘전력가격’에 따라 좌우된다. 즉, 재생전력을 최대한 활용하는 적정 규모의 수전해 설비 설치는 국내 수소경제의 효용성을 더욱 높일 수 있다.

■ 이러한 상황에서, 연구진은 태양광 기반 그린수소 생산 시스템 관련 투자와 운영 관련 의사 결정에 도움이 될 다목적 최적화* 방법론을 개발했다. 이를 통해 국내뿐만 아니라 미국, 중국, 호주 등 태양광 기반 그린수소 상용화를 앞둔 주요 국가의 균등화수소단가(LCOH)**, 수소 생산량과 이용률에 대한 결과를 도출하고 효과성을 입증했다.

* 다목적 최적화: 경제성 또는 생산량과 같이 시스템에서 중요한 다양한 성능을 동시에 개선하고자 할 때 활용되는 방법론. 각 성능은 서로 상충되는 경우가 많아 상황에 맞는 의사결정을 위해 필수적인 결과를 도출할수 있음.

** LCOH(Levelized Cost of Hydrogen): 수소 생산을 위한 총 자본비와 운전비를 총 수소 생산량으로 나누어 계산하는 균등화 수소 생산 단가를 의미하며, 보통 ‘kg당 가격’으로 표현되는 수소 생산 경제성 분석 지표

□ 개발한 기술은 일사량, 기온 등의 데이터를 기반으로 태양광 발전량과 그린수소 생산량을 계산하고, 도출된 다목적 최적화 방법론을 활용해 최적의 수전해 시스템 규모와 배터리 크기를 계산할 수 있다. 또, 경제성, 생산량, 이용률을 동시에 고려해 어떤 선택지가 가장 효율적인지 분석함으로써, 사용자 목적에 맞는 시스템 규모를 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 

□ 이외에도 연구진은 각 지역의 일사량 특성과 관계없이 설비 용량의 약 60% 수준으로 수전해 시스템을 설계할 때 가장 경제성이 좋다는 사실을 확인했다. 여기에 수소 생산량을 늘리기 위해 유휴 전력을 저장하는 배터리를 설치할 때도 가능하면 설치규모를 최소화해야 경제성이 확보될 수 있다는 것도 입증했다.

■ 주저자인 박정호 책임연구원은 “연구결과는 태양광 기반 그린수소의 본격 상용화에 앞서 경제성과 생산성 측면에서 최적의 시스템 규모를 파악할 수 있다.”며, “향후 국내외의 태양광 기반 그린수소 사업을 수행할 때 지역별 특성, 상황에 맞는 최적의 시스템을 설계하고 결과를 도출해, 기업과 정부의 설비 투자, 운영과 관련한 의사 결정에 도움이 될 것”이라고 밝혔다.

□ 미국 USC 화학공학과 이재형 교수 연구진 등과 공동으로 수행한 이번 연구결과는 에너지 분야 국제 저명 학술지 ‘Energy Conversion and Management’에 게재됐으며, 과학기술정보통신부 공공연구성과 활용촉진 R&D사업의 지원을 받아 수행됐다.