해당 시간대의
70 원/kWh 100 원/kWh 150 원/kWh 200 원/kWh
100 158.4 194.8 255.5 316.2
200 146.8 183.2 243.9 304.6
300 135.2 171.6 232.3 293.0
400 123.6 160.0 220.7 281.4
500 112.0 148.4 209.1 269.8
<표 계속>
정산금액의 차이( )를 종속변수로 두고 회귀분석을 한 결과가 표에 요약 되어 있다. 표에서 사용되는 변수는 직도입 발전사업자의 발전참여량(MWh) 을 나타내는 와 해당 시간대의 를 주로 분석한다. 이들 변수는 선형 관계라기 보다는 복잡한 함수관계가 있을 것으로 보이기 때문에 설명력이 높 은 함수를 반복적으로 추정하여 찾아내었다. 시간대별 전력시장의 거래는 연 도별로, 월별로, 요일별로, 그리고 시간대별로 매우 다른 형태를 가질 것이기 때문에 해당 시점 고유의 현상을 고려해 주기 위하여 가변수를 사용하여 모 형을 구성하였다.
추정은 가장 간단한 모형인 Model 1에서 출발하여 함수형태를 좀 더 복잡 하게 구성한 Model 2와 마지막으로 모든 가변수 42개를 모두 포함하여 추정 한 Model 3를 정리하였다. 이 가운데 Model 3를 중심으로 해석해 보자. 우선 모든 변수들의 유의성이 모두 99% 이상의 신뢰수준에서 존재하는 것으로 나 타나서 추정결과의 신뢰도를 보여주고 있다. 정산금액의 감축분( )을 직도 입 발전사업자의 발전량()으로 편미분한 결과는 다음과 같다.
(4)
<표 8> 의 수준과 의 수준에 따른
추정치의 변화
해당 시간대의
70 원/kWh 100 원/kWh 150 원/kWh 200 원/kWh
600 100.4 136.8 197.5 258.2
700 88.8 125.2 185.9 246.6
800 77.2 113.6 174.3 235.0
900 65.6 102.0 162.7 223.4
1000 54.0 90.4 151.1 211.8
1100 42.4 78.8 139.5 200.2
이 식은 직도입 사업자가 1MWh의 발전을 할 때마다 정산금액이 감축하는 정도를 나타낸다. 그런데 이 값이 의 수준과 의 수준에 따라 달라 지는 구조를 갖고 있다. 따라서 그 정도를 의 수준과 의 수준에 따라 정리해 계산하면 표와 같이 나타나게 된다.
이 추정결과는 직도입 발전사업자가 1MWh의 발전을 할 때마다 시장에서 의 정산금액은 감소하게 된다. 그러나 그 정도, 즉
는 발전량의 크기와
해당 시간대의 의 크기에 따라 달라진다. 예를 들어 직도입 사업자가 500MWh를 발전하고, 해당시간대의 가 100원/kWh라면
는 148.4
천원이 된다는 의미이다. 이 표에서 관찰할 수 있는 중요한 특성은 직도입 발 전사업자의 발전시장 참여가 커질수록 단위당 효과를 나타내는
의 크
기는 작아지고, 해당 시간대의 가 높을수록
의 크기가 커진다는
점이다.
상기 자료에서 보는 바와 같이 현실적으로 발생하는 연평균 시장가격의 범 위, 즉 70원/kWh 내외 혹은 그 이상에서 항상 양의 값을 가지기 때문에 상당 한 수준에서 전력시장에 기여하고 있다는 점을 나타낸다. 또한 시장가격이 높 아질수록, 즉, 유가 등 연료비가 높아질수록, 그 수준이 높아지기 때문에 우리
나라 전력시장에 기여하는 정도도 더 크게 나타난다는 점을 관찰할 수 있다.
즉, 전력시장이 불안정하거나 가격이 높을수록 그 기여도가 더 커지는 것으로 나타난다.