태양광 설비 고장방치로 손실 에너지 커…

[인더스트리뉴스 권선형 기자] “태양광발전소는 한번 설치하면 20년 이상 유지될 것으로 믿고 있지만 사실은 태양광 모듈만 20년 이상이고 시스템 측면에서는 전혀 그렇지 않다. KS 인증제도가 시행되기 이전에 설치된 접속함의 경우 5년 이내에 화재로 이어질 가능성이 높다. 정기적인 시스템 안전검사 제도도입이 시급하다.”

한국에너지기술연구원 재생에너지연구소 태양광연구단 고석환 박사는 현재 태양광 O&M 현황에 대해 “과거 RPS 시장뿐만 아니라 국가에서 보급한 가정, 학교, 지자체 설비도 관리하지 않고 있는 곳이 상당하다”며, “심하게는 운전여부도 인식하지 못해 수년째 멈춰있는 설비도 있는 것으로 파악하고 있다”고 지적했다.

태양광시스템 시스템 SI 및 O&M 기술을 연구하고 있는 고 박사는 “고장 방치 시 태양광은 시스템적인 손실이 큰 단점을 갖고 있는 설비”라며, “모듈 20장이 직렬로 연결됐다고 가정했을 때 한 장의 고장으로 출력이 저하되면, 20장 직렬연결 모듈이 낮은 출력을 가질 수 있어 고장이 최대 20배로 증가 할 수 있다(태양광 미스매칭 손실)”고 설명했다. 지금도 태양광발전소 곳곳에서 일부 고장 방치로 에너지가 버려지고 있다는 설명이다.

고 박사는 태양광시장이 견고하게 성장하기 위해서는 무엇보다 발전소 설립 때부터 올바른 건설 확인을 위한 준공검사를 강화해야 한다고 제안했다. 미국, 유럽, 일본 등 선진국의 경우 준공검사 때 I-V 특성곡선 데이터 및 절연검사를 전기안전공사 같은 기관에 의무적으로 제출하게 돼 있는 반면, 국내는 육안검사 정도만 하고 있다고 지적했다. 이어 태양광발전소는 정기검사 하는 제도가 국내엔 없다며, 2년에 한번 성능점검만 해도 발전소를 안전하면서 효율적이고 또 오래 사용할 수 있다고 강조했다.

현재 태양광발전소의 O&M 상황은 어떤가?

2020년 국내 발전사업용 태양광 누적 설치량이 약 15GW 이상을 상향하고 있다. 대다수의 태양광발전소 운영 사업자는 ‘시스템은 고장이 발생하지 않는 설비’로 간주하고 있는 것 같다. 공공기관의 발전사업용 설비나 수 MW급 이상 중대형 발전소만 O&M을 하고 있는 상황이다. 현재 정확한 O&M 용량에 대한 자료는 없으나, 전체 누적 발전소의 약 30% 정도가 기본적인 관리를 진행하고 있는 것으로 추정된다. 그런데 기본적인 관리도 안 되는 곳이 많다. 손실 나는 곳을 분석해보면 관리 미비로 인한 인재라고 할 수 있다. 발전소 설계부터 잘못된 곳이 너무나 많다. 설계한 사람 따로 시공한 사람 따로 안전 관리자가 따로다. 보통 사업주는 발전량이 떨어지면 일사량이 좋지 않아서라고 생각한다.

태양광설비는 사후 관리나 주기적 관리를 해야 한다. 태양광발전소도 관리가 필요한 설비로 인식되면 좋겠다.

정부나 지자체가 어떤 개선책을 내놔야 할까?

일반적인 전기시설물은 2년에 한번 정기적인 검사를 진행해, 설비의 작동상태 고장여부 등을 검사하도록 제도화돼 있다. 하지만 태양광설비는 일반적 전기설비와 같이 진단 점검을 정기적으로 의무화 하고 있지 않다. 그래서 관리미비 설비가 많다고 생각한다. 이에 설비의 관리범주 안에 있도록 검사제도 등의 보완을 통해 해결해 나가야 한다고 생각한다. 전기안전공사가 정기적인 검사를 다 하기 버겁다면 기술력 있는 기업들을 다수 선정해 진행하는 것도 한 방법이다.

특히 초기 준공검사를 강화해야 할 필요가 있다. 시공에 대한 점검을 확실하게 할 수 있는 기준부터 만들어야 한다. 선진국처럼 성능점검부터 확실하게 하고 운영할 수 있게 해야 한다.

현재 태양광 O&M의 기술 트렌드는?

태양광설비는 20년을 사용하는 설비인데, 고장을 파악하기 위해 설치한 센서가 먼저 고장 나는 경우가 많다. 이런 게 과연 필요할까? 앞으로의 기술 트렌드는 과거와는 사뭇 다르게 진행될 것으로 예측하고 있다. 즉, 과거 센서로부터 고장을 판단하는 것이 아니라, 인버터의 디지털화된 입출력 데이터를 기반으로 시스템을 관리하는 빅데이터 기반 O&M으로 변화가 일어나고 있다. 데이터 기반의 인공지능화로 바뀌고 있는 상태다. 몇 년 전부터 태양광 O&M 사업은 AI, ICT 등의 기술과 융합돼 다양한 기술이 개발되고 있다. 과거 빅데이터 학습을 통해 현재 발전량을 추정하고, 현재 발전량과 비교해 상태 진단하는 시스템도 개발되고 있다. 즉, 발전설비의 인공지능화가 이뤄지고, 디지털화를 가속시켜 향후에는 무인운영 발전소가 될 것으로 예측한다.

태양광 O&M 사업은 신재생에너지원의 활용 확대 및 안정적인 전력망 운용을 위해 발전량을 예측하고 관리하는 기술이 대부분을 이룰 것으로 예측된다. 또한, 설비관리 미비에 대한 책임 또한 사업주에게 있으므로, 이러한 관리운영에 대한 중요성이 커질 것이다. 현재 빅데이터를 이용해 발전소 간 발전량 분석 등 다양한 연구개발이 진행중 인 것으로 알고 있다. 그러나 태양광발전 설비의 기술적 특징을 이용한 빅데이터 분석이 이뤄져야 할 것으로 보인다. 무조건 빅데이터를 이용해 분석을 하는 것은 잘못된 생각이다. 올바른 데이터를 활용해 분석해야 유의미한 것을 찾고 해결할 수 있다. 또한, 시스템 상태를 추정하기 위한 디지털 트윈기술도 태양광 설비에 적극 활용될 것으로 예측된다.

중앙관제는 빅데이터 기반의 시스템이 운영 된다면, 발전소 현장에서는 어떤 기술이 적용돼야 하나?

발전소 성능저하, 어떠한 고장이 발생했다면, 현장에서는 이를 개선하는 서비스가 이뤄져야 할 것이다. 즉 현장에서 고장을 조치하고, 개선하는 등의 진단서비스 기술 등의 발전도 급격히 진행되고 있다. 예를 들면 I-V특성곡선을 현장에서 다채널을 동시에 측정해 손실요인을 분석하는 현장진단 장비도 최근 사용되고 있다. 한국에너지기술연구원에서는 국내 중소기업에게 이와 관련된 기술을 이전했을 뿐 아니라 연구소기업 설립을 추진 중이다. 발전소 현장에서 상태를 진단할 수 있는 기술인 다채널 I-V 측정 장치가 널리 활용될 것이다.

선진국의 태양광 O&M 모범사례가 있다면?

태양광 O&M은 저비용으로 초기 발전량을 유지하는 기술이다. 중국 화웨이에서는 태양광 스트링인버터 I-V 특성곡선 데이터를 측정하고 인공지능적으로 데이터를 분석하고 발전소를 관리해 전년대비 약 10% 가까운 발전량을 향상했다고 보고자료를 제시하고 있다. 즉, 태양광 모듈의 전기적 특성은 I-V곡선을 확인하면, 보다 면밀히 현재 상태를 확인할 수 있다. 중국 화웨이는 스트링 인버터의 특징을 살려 I-V 데이터를 수집하고 이를 분석해 효율적인 발전소 O&M이 가능한 사례라고 할 수 있다.

태양광 O&M사업의 향후 전망은?

태양광 O&M사업은 설비의 누적 설치량이 증가될수록 확대될 것으로 전망한다. 발전소는 디지털화되고 무수히 많은 빅데이터를 생산하게 될 것이다. 이런 빅데이터 기반에 사업, 즉 서비스 사업자는 대형화 되고 Local 진단업체 등과 연계된 새로운 시장이 형성될 것으로 전망하고 있다. 최근에는 국가 전력망의 안정적인 운영 등을 위해 운영하고 있는 소규모 태양광 중개거래 사업 등으로 기상조건에 따른 현재 발전량을 추정하고, 1일 이후 예측 발전량을 보고하고 있다. 이러한 사업 등으로 중소형 태양광 발전설비의 O&M 관리범주 안으로 편입이 되고 있어 점차 O&M 시장은 확대될 것으로 보인다.

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