1. 목적

동일본 대지진으로 인한 재해로 많은 원자력 발전소가 정지한 가운데, 제한된 전력 공급은 에너지 문제를 재인식하게 되는 계기가 되었다. 단기적으로는 자가 발전의 확대 등 전력의 안정 확보를 위한 움직임이 활발해지고, 중장기적으로는 태양광, 풍력과 같은 재생 가능 에너지로의 기대가 커지고 있다. 그러나, 지금까지 스케일 메리트(scale merit, 규모의 확장으로 얻게 되는 이익)를 통해 고효율화를 추구하고 규모를 확대해 온 발전소와 비교해, 소규모의 분산 발전이 어느 정도 효과를 나타낼지, 또 기상 조건에 의해 변동하는 태양광 발전 및 풍력 발전이 안정적인 에너지 공급이 가능한지에 대한 의문도 존재한다.

전력 시스템의 최적화는 수년 전부터 “스마트 그리드”라고 하는 키워드로, 신기술의 연구개발, 도입, 보급이 검토되어 왔다. 현재는 대상을 가스, 수도에서 교통, 물류 등의 사회 인프라 전반으로까지 확대하여 한층 더 라이프 스타일의 재검토를 포함한 새로운 도시나 커뮤니티의 창조를 목표로 한 스마트 시티, 스마트 커뮤니티라고 하는 개념으로, 환경, 자원, 에너지와 조화를 이룰 수 있는 사회시스템의 구축이 모색되고 있다.

환경, 자원, 에너지와의 조화는 인류의 지혜에 의해 극복해야 할 큰 테마이다. 따라서, 기술개발을 선도하는 로드맵 작성부터 실제 사회로의 도입, 보급을 위한 제도 설계에 이르기까지 다양한 선택 사항을 검토할 필요가 있고, 미래의 바람직한 모습과 가능성에 대해 폭넓게 논의해 갈 필요가 있다. 논의에는 높은 문제 의식과 이노베이션으로의 정열이 중요하지만, 동시에 이를 지탱하는 충실한 기술 개발과 정량적인 검토(시뮬레이션)가 중요하다.

본 자료에서는 공공성이 높은 기관에서 정비하고 있는 에너지의 효과적인 이용에 관한 시뮬레이션 기술의 사례를 채택해 그 역할과 향후 방향에 대해 정리하였다.

2. 스마트 커뮤니티와 관련한 시뮬레이션 기술

가. 태양광, 풍력 발전과 관련한 시뮬레이션

태양광 발전에 필요한 일조량의 정보는 현재 신에너지․산업기술종합개발기구(NEDO) 및 (재)일본기상협회에서 제공하고 있는 시뮬레이션 소프트인 mETPV/MONSOLA에 의해 계산할 수 있다. 태양광 발전에 필요한 일조량은 설치하는 장소(지역), 계절, 시간, 태양전지 패널의 방향(방향, 경사)에 의해 변화한다. 이를 통해 전국의 어느 지역이 일사량이 많고 적은지를 한눈에 알 수 있다.

한층 더 보다 상세한 정보로서, 도쿄에서의 계절, 일자, 시간에 따른 일사량 변동과 태양전지 패널의 방위, 경사각과의 관계를 사례로써 살펴보았다. 도쿄는 월별로는 5월의 일사량이 가장 많다. 1년 중 5월∼8월까지 큰 일사량을 얻을 수 있고 이 기간 중에는 일사량이 패널의 방위에 큰 영향을 미치지 않는다. 그러나, 가을부터 겨울에는 전체적으로 일사량이 감소하지만, 패널 방위가 남향인 경우 이 저하량이 비교적 적어진다. 일별 일사량 변화에서도 날씨에 의해 매일의 일사량이 크게 변화하고 있었다. 한편, 계절에 따른 패널의 최적 경사각을 보면, 최적의 경사각은 0∼60도의 범위에서 크게 변화하고 있다. 시간별 일사량 변화를 보면 동향, 서향에서는 각각 오전과 오후에 일사량의 피크를 보인다. 따라서, 패널의 방위와 경사는 대체로 남향 30도가 양호하다는 것을 알 수 있다. 하지만, 계절별로 크게 바뀌는 태양광에 대해 남향 30도로만 고정하는 것은 충분하지 않다. 실제로 태양전지에서 패널로의 조사각(傾斜角)의 의존성을 작게 하는 연구가 진행되고 있다.

태양광과 함께, 재생 가능 에너지로서 기대를 모으는 풍력 발전에서도, 신에너지․산업기술종합개발기구(NEDO)와 (재)일본기상협회에서 전국의 풍속과 풍향(풍황)에 관한 시뮬레이터인 LAWEPS(Local Area Wind Energy Prediction System)를 제공하고 있다. 또, LAWEPS를 이용해 전국을 5km×5km로부터 최소 10m×10m의 구역으로 분할해, 각각에 대해 1년 간의 풍황을 계산한 데이터베이스도 풍황맵으로서 제공하고 있다.

LAWEPS는 기상 데이터나 지형 데이터를 캡처해, 기압 배치에 기인한 바람을 수km의 해상도로 계산한 후, 점차 상세한 계산에 정보를 입력하여, 10m 정도의 해상도 계산까지 실시하는 시뮬레이터이다. 최대 해상도의 계산에서는 풍차 인근의 수목이나 험난한 지형도 고려할 수 있다. 시뮬레이터가 공개되어 있어 수치 유체 해석의 지식이 있으면 최신의 기상 조건을 이용한 계산을 실시하는 것도 가능하다.

태양광, 풍력은 기상에 영향을 받으므로, 지역별로 도입 효과에 차이가 있지만, 이러한 시뮬레이터는 전문이 아니어도 개요를 파악할 수 있게 한다.

나. 자가 발전/코제너레이션과 관련한 시뮬레이션

자가 발전은 현재, 대규모 재해에 대비한 분산 전원 시스템으로서 주목받고 있다. 그러나, 기술적으로는, 발전과 동시에 발생하는 열을 유효하게 이용하는 코제너레이션(cogeneration) 시스템으로서 이전부터 연구개발이 진행되고 있다. 특히, 냉난방이나 급탕에 관한 수요가 큰 대규모 사무소, 병원, 호텔, 쇼핑센터나 이러한 복합 시설에서는, 에너지 절약성과 경제성을 겸비한 코제너레이션 시스템의 도입 실적이 증가하고 있으며 그 유효성도 실증되고 있다.

규모의 확대에 의해 높은 효율을 추구하는 대규모 발전소는 입지 조건 때문에 에너지 수요지로부터 먼 장소에 건설되어, 발전시의 배열은 이용되지 않은 채 버려지고 있다. 한편, 수요가 있는 장소에 분산되어 건설되는 코제너레이션 시스템은 규모가 작기 때문에 발전 효율은 낮지만, 발생한 열은 냉난방이나 급탕에 이용할 수 있어, 종합적인 에너지 효율이 높아질 가능성이 있다.

고효율의 대규모 발전 전력을 사용하는 편이 좋을 지, 코제너레이션 시스템이 좋을 지는 열과 전력의 수요의 규모․비율, 설비비, 운용비 등 여러 관점에서 정량적으로 평가, 계획할 필요가 있다. 현재, 이를 지원하는 시뮬레이터로서 (사)공기조화위생공학회에서 코제너레이션 시스템 평가 프로그램인 CASCADE(Computer Aided Simulation for Cogeneration Assessment & Design)를 제안하고 있다.

일례로, 코제너레이션 시스템을 병원과 사무소에 도입했을 경우, 어떠한 효과를 얻을 수 있는지에 대해 사무소와 병원을 대상으로 시뮬레이션을 실시하였다. 여기서 대상으로 하고 있는 사무소와 병원은 모두 바닥 면적이 40,000㎡이고, 전력과 열의 양자를 필요로 하는 시설이다. 전력, 열의 수요로는, CASCADE에서 사전에 준비되어 있는 전형적인 병원과 사무소의 수요 패턴을 이용하였다. 병원의 특징은 급탕 수요가 많은 반면, 사무소에서는 급탕 수요가 거의 없고 냉방 수요가 많다. 우선 병원과 사무소의 양자에 대해, 전력의 최대 수요의 약 30%인 발전 능력을 가진 시스템을 도입했을 때의 효과를 계산하고, 한층 더 병원에 대해서는 코제너레이션 시스템의 용량을 확대해 최대 전력 수요의 약 90%인 발전 시스템을 도입했을 경우의 계산을 실시하여, 각각의 경제성, 에너지 절약성, 환경 적합성에 대해 경비, 에너지, CO2의 저감 효과의 계산 결과를 도출하였다.

발전 도입량이 30%인 경우, 사무소, 병원 모두 연간 3∼4천만엔의 경비가 절감되고, CO2가 약 20% 저감되었다. 또, 에너지의 저감율도 수%로 에너지 절약에도 기여하고 있다. 한편, 병원에 최대 수요의 90%인 발전 시스템을 도입했을 경우에는, 에너지와 CO2의 저감율은 커지지만, 경비 감소는 거의 없다. 이는 시스템 용량 증대로 인한 초기 비용 증가에 의한 것으로, 경제성이라고 하는 의미에서는 성립하기 어려운 설정이 되어 있는 것을 알 수 있다.

다. 전력 시스템과 관련한 시뮬레이션

전력 시스템에서는 향후 진행되는 재생 가능 에너지 및 코제너레이션 시스템 등의 분산 에너지에 대응하기 위해, 고도의 수급 밸런스의 조정이 필요하게 되었으며, 이에 스마트 그리드라고 하는 키워드 아래 다양한 기술개발과 제도의 검토가 진행되고 있다. 이 분야에서도 앞서 제시한 개별 시뮬레이션 기술을 한층 더 발전시킨 정량적인 설계 기술의 진전이 요구되고 있는 상황이다.

일례로, 미국 에너지부(DOE)에서는 미국의 차세대 전력 시스템의 설계 지원을 목표로, 산학관 협력을 통해 전력 시스템 시뮬레이터인 GridLAB-D의 연구개발을 진행하고 있다. GridLAB-D는 2008년에 프리 소프트로서 공개되어 원시 코드 레벨로 사용․수정할 수 있다. 이 때문에 스탠포드 대학이나, google, Amazon에서도 이를 이용한 연구개발이 진행되고 있고 GridLAB-D를 시뮬레이션의 엔진으로 하는, 보다 조작성이 좋은 시뮬레이터(grid SPICE)의 개발이나 이를 이용한 ASP 서비스가 연구되고 있다.