제주에서는 바람이 좋은 날 풍력발전기를 멈춘다. 햇빛이 좋은 날 태양광의 출력을 강제로 끊는다. 연료비 한 푼 들지 않는 전기를, 너무 많이 만들어진다는 이유로 버린다. 출력제어(出力制御)다. 제주의 출력제한량은 2017년 1,300MWh에서 2020년 1만 3,416MWh로 3년 만에 열 배가 됐고, 제주에너지공사는 이 추세가 이어지면 2034년에는 발전량의 약 40%를 버리게 되고, 그 한 해의 손실만 5,100억 원대에 이를 것으로 전망한다.

깨끗한 에너지를 버리는 이 장면은, 탄소중립을 향해 달려온 지난 몇 년의 가장 정직한 자화상이다.

전기가 흐름이라는 것은 새로운 통찰이 아니다. 전기는 생산하는 순간 소비되어야 하고, 저장이 어렵고, 생산이 소비에 못 미치면 정전이 나며, 그래서 생산과 소비를 잇는 전력망의 용량이 충분해야 한다 — 교과서 첫 장에 있는 이야기다. 문제는 이 잘 아는 사실을, 정책이 좀처럼 행동으로 옮기지 못한다는 데 있다.

그동안 논의의 중심은 ‘무엇을 얼마나 지을까’였다. 원자력과 재생, 수소와 ESS를 어떻게 조합할 것인가. 그러나 전기가 흐름이라면, 그보다 앞선 질문이 따로 있다. 그 흐름을 실시간으로 어떻게 운영하고, 우리의 계획이 그 운영을 견디는지 어떻게 확인할 것인가. 이 글은 그 질문을 한 걸음씩 따라간다.

한 가지는 처음부터 분명히 해두자. 이 모든 수고의 이유는 탄소다. 값싸고 튼튼한 전력망만 원한다면 길은 오히려 단순하다 — 화석연료가 이긴다. 우리가 굳이 어려운 길로 가는 것은 배출을 끊기 위해서이고, 그렇다면 탄소는 마지막 줄까지 잊혀선 안 되는, 그리고 비용과 나란히 측정되어야 하는 조건이다. 이 글은 탄소를 머리말 속 슬로건이 아니라 끝까지 들고 가는 잣대로 다룬다.

1. 목적지는 바꿨는데, 거기로 데려갈 운영체제는 그대로다

우리는 2050이라는 목적지를 새로 정했지만, 그곳에 데려다줄 운영체제는 여전히 산업화 시대의 것이다.

20세기의 전력 시스템은 전기의 본질을 한 가지 방식으로 길들였다. 큰 발전소를 연료와 물 가까이에 짓고, 수요를 예측하고, 그 수요에 맞춰 공급을 중앙에서 급전(給電)한다. 전기는 한 방향으로 흐르고, 수요는 주어진 것이며, 공급이 그 수요를 쫓아간다. 수요는 협상의 대상이 아니라 예측의 대상이었다. 이것이 산업화 시대 전력의 운영체제(OS)다.

이 운영체제의 깊은 본성은 ‘평균에서의 효율’을 최적화하도록 설계되었다는 데 있다. 예비율을 한 자릿수라도 깎으면 유능하다고 평가받고, 설비를 빠듯하게 돌릴수록 경제적이라고 칭찬받는다. 평상시에 군더더기 없이 돌아가는 것이 미덕인 체제다.

에너지 전환은 이 운영체제를 양쪽에서 동시에 깨뜨린다. 한쪽에서 공급이 날씨에 묶여 더 이상 마음대로 급전할 수 없게 되고(재생의 간헐성), 다른 쪽에서 수요가 폭증하는 데다 생산지와 분리된다. 재생에너지는 남부와 서해안에 몰려 있는데, 수요는 수도권에, 그리고 점점 더 데이터센터에 몰린다. 깨끗하게 만드는 문제를 푸는 사이, 흐름을 맞추는 문제가 통째로 남았다.

2. 세 가지 구조적 오진, 그러나 뿌리는 하나다

현행 정책의 실패는 세 갈래로 나타나지만, 그 뿌리는 모든 것을 ‘위상(topology)‘으로만 보는 하나의 습관이다.

오진 ①. 공급 믹스 전쟁에 갇혀, 운영을 보지 못한다. 원전이냐 재생이냐. 정권마다 뒤집히는 이 싸움은 전부 ‘무엇을 얼마나 지을까’의 싸움이다. 그러나 출력제어는 잘못된 조합 때문이 아니라, 다 지어놓고도 제때 흘려보내지 못하는 운영의 실패다. 정책의 언어에는 이 운영의 층위가 거의 없다.

오진 ②. 계통을 오직 ‘더 까는’ 문제로만 본다. 정부의 대표 처방은 ‘에너지고속도로’, 곧 인공지능 기반 능동형 송배전망의 확충이다. 필요한 일이다. 그러나 송전선로는 짓는 데 10년이 넘게 걸리고, 주민 수용성의 벽에 막힌다. 진짜 지렛대는 ‘더 까는 것’만이 아니라 ‘이미 깔린 것을 더 똑똑하게, 실시간으로 쓰는 것’이다.

오진 ③. 수요를 여전히 ‘예측 대상’으로만 본다. 산업화 운영체제의 제1 가정은 “수요는 주어지고 공급이 따라간다"이다. 그러나 재생과 인공지능의 시대에는 거꾸로, 수요가 공급(날씨)을 쫓아가야 한다. 수요반응(DR), 가상발전소(VPP), 전기차의 양방향 충전(V2G)은 더 이상 변방의 기술이 아니라 새 질서의 중심이어야 한다.

이 셋은 서로 다른 문제가 아니다. 있다/없다, 연결됐다/안 됐다, 몇 GW 지었다 — 모든 것을 ‘위상’으로만 사고하기 때문에 생기는 같은 병의 세 증상이다.

3. 단 하나의 시선: 위상을 용량·시간·비용·확률로 바꾸기

위상을 벗어나는 길은 하나다 — 모든 것을 용량(capacity)·시간(time)·비용(cost)·확률(variability)의 네 숫자로 다시 보는 것.

선로. 위상도는 “연결됐는가"를 묻는다. 물리는 “이 선로가 비상 상황에서 몇 MW까지 흘릴 수 있는가"로 작동한다. 송전은 토폴로지가 아니라 용량과 혼잡확률이다. 출력제어는 선이 없어서가 아니라 용량이 막혀서 일어난다.

발전. 명판에 적힌 설비용량은 거짓말을 한다. 전력거래소 통계 기준 한국 태양광의 연평균 이용률은 14~16% 안팎, 대략 15%다. 풍력도 사정은 비슷해서, 에너지공단·풍력산업협회 집계로 국내 실측 이용률은 평균 24% 안팎 — 바람이 더 세고 고른 해상이 육상보다 높지만, 그래도 유럽 선진국(50% 이상)의 절반 수준이다. 발전은 GW가 아니라 이용률로 읽어야 한다.

면적. 국회예산정책처 조사에 따르면 태양광은 1MW를 깔기 위해 평균 1만 5,000㎡, 축구장 두 개 안팎의 부지가 필요하다 — 같은 용량의 원전보다 스무 배 넓은 면적이다. 국토가 좁고 조밀한 한국에서 면적은, 비용이기 이전에 ‘어디까지 깔 수 있는가’의 천장이다.

건설. 태양광은 1~2년이면 짓지만, 그 전기를 빼낼 송전선로는 10년이 넘게 걸린다. 이 리드타임의 격차가 존재하는 한, 발전을 먼저 깔고 선로를 나중에 까는 순서 자체가 출력제어를 구조적으로 예고한다.

저장(ESS). ESS는 ‘되느냐’의 문제가 아니라 비용 곱하기 지속시간의 문제다. 정부는 2036년까지 26GW의 대형 ESS에 최대 45.4조 원을 추산한다. 그 돈으로도 배터리가 감당하는 것은 수 시간이지 수 일이 아니다. 모든 후보는 짓고·돌리고·폐기하는 전 생애 비용(TCO)으로 줄을 세워야 하고, 탄소도 전 생애 배출(LCA)로 보아야 한다.

4. 30%라는 임계, 그리고 제주라는 실험실

만드는 비용은 더 이상 문제가 아니다. 문제는 통합과 운영으로 옮겨갔고, 제주는 그 미래를 우리보다 먼저 살고 있다.

변동성 재생에너지가 일정 비중을 넘어서는 순간, 그 비중을 감당하는 비용이 비선형으로 치솟는다. 마지막 10%를 채우는 값이 처음 10%보다 훨씬 비싸다. 한국에는 이 임계를 미리 보여주는 실험실이 있다. 제주다. 제주는 이미 재생에너지 설비 비율이 50%를 넘었고, 출력제한량이 3년 만에 열 배, 2034년에는 발전량의 약 40%를 버릴 전망이다.

출력제어가 일어나는 이유는 세 가지가 겹친 결과다. 첫째, 끌 수 없는 발전기(경직성). 한 분석에 따르면 최소발전용량을 20% 수준까지 낮추기만 해도 제주 출력제어의 70%를 회피할 수 있었다. 둘째, 빼낼 통로가 좁다. 제주~육지 HVDC 연계선의 역송 용량이 제한적이다. 셋째, 받을 곳도 빠듯하다. 제주와 육지의 재생에너지 발전 시간대가 거의 겹친다.

덴마크는 풍력·태양광이 전력의 70%, 네덜란드는 45%까지 간다. 그러나 그들은 이웃 나라와 계통이 연결되어 있어 남으면 수출하고 모자라면 수입한다. 한국은 전기적으로 섬이다. 국경을 넘는 연계가 없으니 변동성을 100% 내부에서 흡수해야 하고, 그래서 같은 30%라도 한국의 임계는 더 낮고 더 일찍 온다.

한국 대형 태양광의 균등화발전단가는 이미 MWh당 60달러대로 원자력과 비슷하고, 2030년에는 48달러까지 내려갈 전망이다. 생산은 싸졌다. 문제는 전부 통합 쪽으로 이사를 갔다. 제주의 곡선은 효율의 성적표가 아니라, 견고성의 청구서다.

5. 우리는 계획을 ‘그린다’. 한 번도 ‘시험’하지 않는다

현행 계획은 평균에 맞춰 그린 한 장의 설계도일 뿐, 혹독한 날에 무너지지 않는지 시험받은 적이 없다.

전력수급기본계획도, 송변전설비계획도, 본질적으로는 목표수요 한 점, 전원믹스 한 조합, 예비율 22%라는 한 숫자를 정해놓은 결정론적 점추정이다. 그 점은 대체로 평균적인 해, 평균적인 조건에 찍혀 있다.

그러나 사고는 평균이 아니라 꼬리(tail)에서 터진다. 한파가 오면 난방 수요가 치솟고, 동시에 발전 설비가 얼어붙고, 동시에 바람도 잦아든다. 세 가지가 같은 원인에서 함께 온다. 2021년 2월 텍사스가 그랬다. 유럽이 경계하는 ‘둔켈플라우테(Dunkelflaute, 바람 없고 해 없는 며칠)‘도 같은 구조다.

지금도 계통 계획은 ‘N-1’, 곧 설비 하나가 고장 나는 상황은 본다. 그러나 현실의 위기는 하나의 고장으로 오지 않는다. N-1은 부품 하나를 단일 고장에 세워보는 것일 뿐, 계획 전체를 복합적·연쇄적 시나리오에 통째로 세워보는 일과는 다르다. 우리는 부품은 시험하면서, 계획은 시험하지 않는다.

산업화 OS가 최적화하던 것은 ‘평균에서의 효율’이었다. 지금 필요한 것은 ‘꼬리에서의 견고성’이다. 효율 최적화에서 견고성 보증으로, 운영체제의 목표 함수 자체가 바뀌어야 한다.

6. 처방: 디지털트윈을 ‘계획을 시험하는 규율’로

디지털트윈은 전기를 만드는 도구도, 계통을 운영하는 도구도 아니다. 그것은 “이 계획, 정말 버티는가"를 묻는 시험대다.

작동 방식은 스트레스 테스트다. 은행이 2008년 이후 “평소 말고 최악의 날에 무너지지 않는가"를 검증받듯이, 전력 계획을 가장 혹독한 날에 세워본다. 최악의 기상, 같은 폭설 권역의 선로 두세 개가 한꺼번에 끊기며 연쇄로 무너지는 상황, 그리고 믿던 발전소 한 기가 하필 그 순간 갑자기 멈추는 상황을 가정하고 묻는다. 이 계획, 그래도 버티는가?

트윈의 정직함은 전적으로 ‘어떤 시나리오를 넣느냐’에 달려 있다. 진짜 개혁은 트윈을 만드는 기술이 아니라, 혹독한 시나리오를 계획에 정면으로 들이대도록 강제하는 규율이다. AI 레드팀 에이전트가 여덟 조건과 날씨·고장의 수많은 조합을 스스로 만들어 계획이 무너지는 ‘최악의 상관된 한 수’를 능동적으로 사냥한다.

전력거래소는 이미 실제 전력망을 본뜬 디지털트윈에 해당하는 모델을 상당 수준 돌리고 있다. 현장의 엔지니어들은 이 글의 숫자 대부분을 이미 안다. 한국의 병목은 모델의 부재가 아니다. 병목은, 목표를 먼저 정치적으로 박아두고 물리와 비용을 나중에 따라오게 하는 의사결정의 순서다. 디지털트윈의 진짜 값어치는 목표 설정이 물리·비용·확률과 먼저 대면하도록 강제하는 규율 — ‘정책의 운영체제’로 격상될 때 발휘된다.

7. 실연: 후보들을 같은 시험대, 같은 잣대로

같은 잣대 — 전 생애 비용(TCO)과 네 축 — 를 들이대면, 건설비 한 줄로 줄 세울 때와는 순위가 달라진다.

수소의 왕복효율은 약 35%다. 배터리는 약 95%. 그러나 효율만으로는 답이 갈리지 않는다. 암염동굴 같은 거대한 빈 공간이 있다면 수소는 시간이 길어져도 저장 비용이 거의 늘지 않아 배터리와 교차한다. 그러나 한국에는 그런 지질이 없다. 그린수소는 kg당 4만 원 안팎으로, 4만 원짜리 분자를 35% 효율로 태워 전기로 되돌리는 것은 산술적으로 성립하지 않는다. 한국에서 수소는 ‘전력 저장장치’로는 거의 답이 아니다. 그러나 철강·석유화학 같은 ‘산업 원료’와 ‘출력제한 흡수 싱크’로는 답이다.

양수발전. 건설비로만 보면 비싸 보이지만, 전 생애로 나누면 뒤집힌다. 수명이 수십 년이고, 왕복효율이 70~80%로 저장 기술 중 배터리 다음으로 높다. 단, 제약은 입지다. 위아래 두 저수지의 큰 낙차와 충분한 수량, 지형·지질이 동시에 맞아떨어지는 자리가 국토에 정해진 만큼만 있다. 전 생애로는 가장 값싼 꼬리 보험이지만, 그 약을 살 수 있는 분량 자체가 천장이다.

배터리 ESS. 건설비가 빠르게 떨어져 가장 싸 보인다. 그러나 짧은 수명(10~15년)이 교체비를 부르고, 폐배터리 처리·화재 위험이 운영·폐기 단계에 숨어 있다. 배터리는 ‘몇 시간짜리 일상 변동’에는 최강이되, 며칠짜리 꼬리로 끌고 가려는 순간 TCO가 무너진다.

원전(및 SMR). 해체 비용과 사용후핵연료 처리 비용이 수십 년 뒤의 불확실한 큰 금액으로 매달려 있고, 이 ‘폐기 꼬리’는 좀처럼 전 생애 비용에 정직하게 반영되지 않는다. 비용은 전 생애로(TCO), 탄소도 전 생애로(LCA) — 같은 규율의 두 번째 적용이다.

8. 답은 하나가 아니라 배합이다

어느 하나도 답일 수 없다. 후보마다 다른 축에서 천장을 만나기 때문이다. 답은 서로의 천장을 메우도록 짜인 배합이다.

진짜 배합은 비율표가 아니다. 여러 조건이 동시에 걸리는 다차원 제약 위에서 풀어야 하는 해(解)다.

여덟 조건이 동시에 걸린 이 일은 한 사람의 머리로는 풀 수 없다. 디지털트윈은 두 가지 일을 한다. 하나는 이 여덟 조건 위에 최상의 배합을 찾는 탐색, 다른 하나는 혹독한 상황에서 그 배합이 버티는지 시험하는 검증이다. 탐색이 검증을 부르고 검증이 탐색을 불러, 한 루프 안에서 답이 수렴해 간다. ‘인공지능 시대’라는 말은, 데이터센터가 전기를 먹어치우는 시대라는 뜻만이 아니다. 그 전기를 어떤 배합으로 댈지를 푸는 일에도 인공지능이 운영체제의 자리로 들어서는 시대라는 뜻이다.

9. 운영체제는 책상이 아니라 현장에서 검증된다

새 운영체제는 설계도로 완성되지 않는다. 책상이 아니라, 임계를 이미 넘은 현장에서 실증되어야 한다.

이 글이 걸어온 길을 좌표로 옮기면 이렇다. 정성에서 정량으로. 공급에서 운영과 검증으로. 효율에서 견고성으로. 위상에서 용량·시간·비용·확률로. 슬로건에서 스트레스 테스트로.

시험하지 않은 확신보다, 시험을 통과한 의심이 언제나 더 멀리 간다. 계획을 대신 시험해 줄 도구와, 혹독한 조건을 그 시험에 강제할 규율 — 전기의 새 운영체제는 거기서 첫 줄을 쓴다.

전기는 산업화 시대의 운영체제를 벗어날 수 있을까. 벗어날 수 있다 — 무엇을 지을지 다투는 체제에서, 무엇이 버티는지 시험하는 체제로 갈아탄다면. 그 갈아탐은 책상이 아니라 현장에서, 이미 임계를 넘은 곳에서부터 증명될 것이다.

필자: 함진호 · (전) 한국전자통신연구원(ETRI) 전략기획본부장