참여연구진

(1)

중장기 연료가격 변동에 따른

발전원별 경제성 전망 및 민감도 분석

정 연 제 조 성 진

16- 17

(2)

(3)

참여연구진

연구책임자 : 부연구위원 정연제

연구위원 조성진

외부참여자 : 한양대학교 김진수

(4)

(5)

<요 약>

1. 연구의 필요성 및 목적

2014년 6월 월간 평균 가격이 배럴당 $100.26이던 국제원유가격은 불과 7개월 뒤인 2015년 1월에는 배럴당 $44.74를 기록, 변동성이 크게 확대되었다. 유가 변동은 중․장기적으로 발전 연료 사이의 상대가격 변 화를 유발하여 발전원의 구성에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 중요성에도 불구하고 유가 변동에 따른 우리나라 전력시장에의 영향 을 정량적으로 분석한 연구는 부족한 편이다. 이에 본 연구에서는 상 기 연구의 진행을 위한 중․장기 유가 시나리오 설정과 인공신경망 모 형을 활용한 유가 전망을 수행하였다. 또한 발전원별 연료비용 전망 자료를 토대로 향후 전력시장에 미칠 영향을 분석하였다.

2. 연구 내용

가. 인공신경망 구성

본 연구에서는 2029년까지의 유가 전망을 위하여 NARX(Nonlinear A utoRegressive network with eXogenous inputs) 신경망 모형을 구성하 였다. 이를 위하여 2000년~2015년 기간의 연도별 IEA 세계에너지전망

(6)

비율”, “유가에 영향을 미치는 사건”을 외생 변수로 선정하였으며, 투입 변수 별로 기본 시나리오 이외에 고수요 시나리오와 저수요 시나 리오를 설정하여 분석하였다.

나. 분석 결과

분석 결과, 유가 전망 시나리오 중에서 R/P 비율을 사용한 시나리오 의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났으며, 모든 외생 변수를 모두 반영한 시나리오도 예측력이 뛰어난 것으로 분석되었다. 시나리오 별 분석 결과를 종합한 결과 기본 시나리오에 외부 사건과 R/P 비율을 모 두 투입변수로 설정한 모형이 기준 시나리오로 적합하다고 판단하였 다.

또한 발전원별 연료 비용 변동에 따른 발전 비용의 변화를 살펴보았 다. 유연탄과 LNG 사이의 경제성 차이가 커서 두 전원 사이에 급전 순위가 바뀔 가능성은 희박해 보이지만, 향후 LNG가 유연탄 발전을 대체하기 위해 두 연료사이의 가격이 어떤 수준으로 변해야 하는지를 살펴보고 있다.

3. 결론

본 연구는 사례를 거의 찾아볼 수 없는 인공신경망이라는 기계학습 방법론을 활용하여 에너지 가격 장기 전망을 수행한 선도적인 연구이 다. 이러한 분석 결과를 활용하여 전원별 발전 비용의 변화를 전망하 였으며 향후 전력시장에 미칠 영향에 대해 살펴보았다.

(7)

ABSTRACT

1. Research Purpose

The international crude oil price was dramatically dropped from

$100.26/bbl. at June 2014 to $44.74/bbl. at January 2015. The high vola- tility of the oil price like this can cause a significant impact on power generation mix since natural gas and steam coal prices can be influenced by the oil price. It is, however, hard to find a quantitative analysis for the impact of oil price on the power mix. In the light of this, we setup an artificial neural network model to forecast long-term oil price by scenario.

Also, based on fuel cost forecast data by power generation source, we analyzed the effect on future electricity market.

2. Research Results

A. Establishing NARX Neural Network

To forecast the oil, natural gas, and coal price from 2016 to 2029, NARX(Nonlinear AutoRegressive network with eXogenous inputs) neural netwrok model was established. Scenarios were also setup by the re-

(8)

GDP Growth Rate”과 “GDP Growth Rate of China and India”,

“Reserve/Production Ratio”, and “Major Events on the Oil Market” as an exogenous variables for the NARX model. High, base, and low de- mand scenarios were also considered.

B. Estimation Results

We found that the performance of the R/P ratio case was the best and the case of all three exogenous variables included was also good.

Considering the estimation results and the economic implication, we chose “World GDP+R/P Ratio+Events” scenario as a central scenario of our model.

In addition, the change of power generation cost according to the change of fuel cost by power generation source was examined. It seems unlikely that the order of economic dispatch between bituminous coal and LNG will vary between the two power sources, but it is looking at how the price of the two fuels should change in the future in order for LNG to replace bituminous coal.

3. Conclusion

This is a pioneer study for a long-term forecasting of energy price using machine learning. Using the results of this analysis, we predicted changes in power generation cost by power source and examined the effect on electricity market in the future.

(9)

제목 차례

제1장 서론 ··· 1

1. 연구 배경 및 필요성 ··· 1

2. 연구 개요 ··· 2

제2장 국내외 연료가격 현황과 전망 ··· 5

1. 국제 원유 가격 변화 추이 ··· 5

2. 국제유가 전망 자료: 세계에너지전망 ··· 9

3. 국제유가 전망 자료: 기타 주요 기관 ··· 23

4. 발전연료 상대가격 ··· 29

제3장 중·장기 국제유가 전망 및 타 발전연료 상대가격 변화 전망 ·· 43

1. 국제유가에 대한 시나리오 구성 및 국제유가에 영향을 미치는 불확실성 변수 ··· 43

2. 인공신경망 방법론을 이용한 중·장기 국제유가 전망 및 타 발전연료 상대 가격 변화 전망 ··· 50

제4장 발전원별 경제성 분석 ··· 69

(10)

참고문헌 ··· 81

부록 ··· 85

1. 2012년 이전의 IEA 세계전망 자료 ··· 85

2. 시나리오 별 연 평균 가격 변화 ··· 117

(11)

표 차례

<표 2-1> WEO 2013의 화석연료 가격 전망 ··· 14

<표 2-2> WEO 2014의 화석연료 가격 전망 ··· 17

<표 2-3> WEO 2015의 화석연료 가격 전망 ··· 20

<표 2-4> WEO 2015 설정 시나리오 ··· 21

<표 2-5> 저유가 시나리오에 따른 화석연료 가격 전망 ··· 22

<표 2-6> 연료비의 발전원가 비중 ··· 30

<표 2-7> 7차 수급계획 연료별 기준가격 ··· 37

<표 2-8> 발전원별 미래전망가격 ··· 39

<표 2-9> 발전원별 열량단가 ··· 41

<표 2-10> 발전원별 열량단가 미래전망 ··· 42

<표 3-1> GDP 성장률 전망 ··· 45

<표 3-2> 원유 R/P 비율 ··· 46

<표 3-3> 유가에 영향을 미치는 사건 및 적용 값 ··· 48

<표 3-4> 중․장기 유가 전망 1 ··· 61

<표 3-5> 중․장기 유가 전망 2 ··· 62

<표 3-6> 중․장기 유가 전망 3 ··· 63

<표 3-7> 중․장기 유가 전망 4 ··· 64

<표 3-8> 중․장기 천연가스 가격 전망 ··· 65

<표 3-9> 중․장기 유연탄 가격 전망 ··· 66

(12)

<표 4-4> 전원별 발전 비용 추정 결과 : 시나리오 1 ··· 74

<표 4-5> 전원별 발전 비용 추정 시나리오 분류 및 내용 ··· 75

<표 A-1> WEO 2001 시나리오 별 원유 수요와 공급 ··· 90

<표 A-2> WEO 2006의 화석연료 가격 전망 ··· 101

<표 A-3> WEO 2007의 화석연료 가격 전망 ··· 103

<표 A-4> WEO 2007 고성장 시나리오의 가격 전망 ··· 103

<표 A-5> WEO 2008의 화석연료 가격 전망 ··· 105

<표 A-6> WEO 2009의 화석연료 가격 전망 ··· 107

<표 A-7> 450 시나리오에 적용된 화석연료 가격 전망 ··· 108

<표 A-8> WEO 2010의 화석연료 가격 전망 ··· 110

<표 A-9> WEO 2011의 화석연료 가격 전망 ··· 112

<표 A-10> WEO 2012의 화석연료 가격 전망 ··· 114

<표 A-11> 시나리오 별 연 평균 가격 변화 ··· 117

(13)

그림 차례

[그림 2-1] 미국 원유 수입 가격 변동 (실질가격) ··· 6

[그림 2-2] 주요 지정학 및 경제적 사건과 원유 가격 변동 ··· 7

[그림 2-3] 세계에너지모형의 구조 ··· 10

[그림 2-4] WEM의 수요 도출 과정 ··· 11

[그림 2-5] 지역 별 천연가스 가격 동향 및 전망 ··· 15

[그림 2-6] WEO 2014의 국제 원유 가격 전망 ··· 16

[그림 2-7] WEO 2015의 국제 원유 가격 전망 ··· 19

[그림 2-8] 저유가 시나리오에 따른 국제 원유 가격 전망 ··· 22

[그림 2-9] EIA의 국가 에너지 모형 체계 ··· 23

[그림 2-10] AEO 2016의 Brent 유가 전망 ··· 25

[그림 2-11] 원유-가스 가격 비율 전망 ··· 25

[그림 2-12] BP의 원유 수급 장기 전망 ··· 27

[그림 2-13] BP의 미국 비전통유가스 생산 전망 ··· 28

[그림 2-14] World Bank의 중기 원유 가격 전망 ··· 29

[그림 2-15] LNG 대비 유연탄 상대 발전량 및 상대 열량단가 ··· 31

[그림 2-16] 최근 우라늄 가격 추세 ··· 32

[그림 2-17] 호주 발전용탄 가격 추세 ··· 33

[그림 2-18] WTI 가격 동향 ··· 35

[그림 3-1] ANN 개념도 ··· 51

(14)

[그림 3-5] 분석 차수(epoch) 별 예측 성능(기준 시나리오) ··· 58

[그림 3-6] ANN 추정 결과에 대한 회귀분석(기준 시나리오) ··· 59

[그림 3-7] 기준 시나리오 시계열 학습 및 시험 결과 ··· 60

[그림 3-8] 자기상관도(기준 시나리오) ··· 60

[그림 A-1] WEO 2000의 국제 화석연료 가격 전망 ··· 86

[그림 A-2] 과거 WEO의 국제 원유 가격 전망 ··· 88

[그림 A-3] WEO 2002의 GDP 가정 ··· 92

[그림 A-4] WEO 2002의 국제 화석연료 가격 전망 ··· 92

[그림 A-5] WEO 2003의 R/P 비율 전망 ··· 93

[그림 A-6] 원유 시추 성공률과 완결 유정 수, 국제 원유 가격 ··· 94

[그림 A-7] WEO 2004의 국제 원유 가격 전망 ··· 95

[그림 A-8] WEO 2004의 종류별 원유 생산 전망 ··· 97

[그림 A-10] WEO 2005의 천연가스 가격 전망 ··· 99

[그림 A-17] 원유 가격 대비 천연가스 및 유연탄 가격 비율 ··· 116

(15)

제1장 서 론

1. 연구 배경 및 필요성

2014년 6월 월간 평균 가격이 배럴당 $100.26이던 국제원유가격은 불과 7개월 뒤인 2015년 1월에는 배럴당 $44.74를 기록, 변동성이 크게 확대되었다. 유가 변동은 전력시장에도 직․간접적으로 영향을 미친다.

물론 우리나라 전력 설비에서 원유 발전이 차지하는 비중은 2014년 기 준 3.2%로 단기적인 영향은 제한적일 수 있으나, 중․장기적으로는 발전 연료 사이의 상대가격 변화를 유발하여 발전원의 구성에 상당한 영향 을 미칠 수 있다.

이러한 중요성에도 불구하고 유가 변동에 따른 우리나라 전력시장 에의 영향을 정량적으로 분석한 연구는 부족한 편이다. 기존의 관련 연구는 상대가격을 고려한 포괄적인 연구라기보다는 현안분석 중심이 었으며, 분석 방법도 단순 산술분석이나 회계분석에 그쳤다. 이에 본 연구에서는 상기 연구의 진행을 위한 중․장기 유가 시나리오 설정과 인공신경망 모형을 활용한 유가 전망을 수행하였다. 또한 이러한 전망 을 바탕으로 하여 향후 유가 변동에 따른 전력시장의 파급효과를 분석 하고자 하였다.

학술적인 측면에서도 그 동안 원유 가격이나 천연가스 가격 또는 전

(16)

형을 기반으로 수행된 연구 이외에 다른 연구는 찾아보기 어렵다. 이 는 중․장기 전망에 많이 사용되는 최종사용자 기반(End-use method 또 는 bottom-up approach) 에너지 수요 전망 방법론의 성격 상 대규모 투입 자료와 모형 설정 작업이 필요하여 개인이나 연구실 단위에서 개 발하기가 매우 어렵기 때문이다. 이에 본 연구에서는 최근 많은 주목 을 받고 있는 기계학습(machine learning) 방법론 중 하나인 인공신경 망(artificial neural network, ANN) 모형을 사용하여 최종사용자 기반 방식과는 다른 관점에서 중․장기 유가 전망을 수행하였다.

2. 연구 개요

본 연구의 개요는 다음과 같다. 먼저 중․장기 유가 전망을 위한 ANN 모형의 투입 변수를 설정하기 위하여 주요 기관의 중․장기 유가 전망 결과를 검토하였다. 특히, IEA에서 발표하는 세계에너지전망(World En ergy Outlook, 이하 WEO)에 대해 2000년 이후 발표된 WEO를 순차적 으로 살펴보고 전망에 어떠한 변화가 있었는지 추적해 보았다. 이러한 검토 결과를 바탕으로 중․장기적으로 유가에 영향을 미칠 수 있는 대․

내외 환경요인을 식별하였다.

선행 연구 검토 결과와 유가에 영향을 미칠 수 있는 환경요인 식별 결과를 바탕으로 에너지기본계획 및 전력수급기본계획 등 정부의 에 너지 관련 기본계획 수립에 활용하기 위한 유가 전망 시나리오를 설정 하고, 설정한 시나리오의 ANN 대입 방안을 연구하였다. ANN도 다른 계량분석 방법론과 마찬가지로 투입과 산출 변수를 구조화해야하기 때문에 중․장기 유가 전망에 적합한 모형을 설계하고, 자료 접근 가능 성을 고려하여 투입 변수를 선정하였다. 이상의 모형 설정 결과를 바

(17)

탕으로 ANN 학습을 진행, 시나리오 별 중․장기 유가 전망 결과를 도출 하였다. 이렇게 도출한 유가 전망 자료를 반영하여 유연탄과 천연가스 가격에 대한 중․장기 전망을 수행하였다.

이러한 전망 자료와 더불어 7차 전력수급기본계획 작성 시 입력 전 제로 사용되었던 자료를 활용하여 전원별 발전비용을 균등화비용법을 이용해 추정하였다. 향후 발전원별 연료 가격은 변동성이 크다는 점에 착안하여 본 연구에서는 시나리오에 따른 전력시장 영향을 살펴보고 자 하였으며, 이를 바탕으로 향후 전력시장과 관련된 정책 수립에 기 초자료로 활용할 수 있는 결과를 제공하고자 한다.

(18)

(19)

제2장 국내외 연료가격 현황과 전망

1. 국제 원유 가격 변화 추이

2015년 12월 12일 대표적인 국제 원유 지표가격(benchmark price) 중 하나인 서부 텍사스 중질유 (West Texas Intermediate, WTI)가 배럴당

$35.62로 5년 내 최젓값에 도달한 뒤, 2016년 6월까지 $40 내외를 기록 하고 있다. 국제 원유 가격은 1980년대 후반~1990년대와 같이 비교적 안정화된 시기도 있었지만, [그림 2-1]에서 확인할 수 있듯이 변동성이 매우 큰 편이다. 현재 전 세계 1차 에너지 믹스에서 원유가 차지하는 비중이 31.1%이고, IEA(2015a)의 전망에 따르면 2040년에도 26.4%에 이를 것으로 전망되고 있어 원유 가격의 큰 변동성은 자원개발 사업뿐 만 아니라 에너지 관련 정책을 수립하는데 있어서도 큰 불확실성을 제 공하는 요인이 되고 있다.

(20)

[그림 2-1] 미국 원유 수입 가격 변동 (실질가격)

자료: EIA 홈페이지(http://eia.doe.gov)에서 수치자료 획득

국제 원유 가격의 변동 요인을 살펴보면 과거에는 석유 파동(oil sho ck)이나 걸프전, 아시아 금융 위기, 9-11 테러 등 외부 요인에 의한 공 급 차질이 원유 가격 변동의 주요 요인이었고, 2005년 이후에는 중국, 인도와 같은 신흥국의 수요 급증, 2008년의 전 세계 금융위기와 같은 수요 변화, 최근에는 비전통자원개발¹⁾로 인한 공급확대가 유가 급등락 의 주요 원인으로 꼽히고 있다(김진수, 2015). EIA에서는 지정학적(geo politics) 사건과 경제적 사건에 따른 유가 변동을 [그림 2-2]와 같이 정 리하였다.

(21)

[그림 2-2] 주요 지정학 및 경제적 사건과 원유 가격 변동

자료: EIA 홈페이지(https://www.eia.gov/finance/markets/spot_prices.cfm, 2016. 7.

14. 접속)

EIA가 정리한 각 번호에 해당하는 사건은 다음과 같다.

1. 미국 내 여유 용량(spare capacity) 고갈 2. 아랍 원유 금수조치

3: 이란 회교 혁명 4: 이란 이라크 전쟁

(22)

9: 9-11 테러

10: 낮은 증산 여유(spare capacity) 11: 전 세계 금융 위기

12: OPEC 감산 목표 설정(420만 배럴/일)

이러한 지정학적․경제적 사건이 원유 가격에 영향을 미치는 것은 자 명하다. 그러나 이를 중․장기 원유 가격 예측 모형에 반영하기는 쉽지 않다. 계량경제 모형을 설정하면서 더미(dummy) 변수로 반영하는 방 안을 생각해볼 수 있는데, 더미 변수는 사건의 발생이 원유 가격에 미 치는 영향이 고정되어 있는 식별 가능한 상수(constant)의 역할을 하는 것이기 때문에 사건이 모형에 구조적으로 반영되었다고 보기는 어렵 다. 물론 앞으로 발생할 사건이 어느 정도의 크기(size)로 얼마만큼의 기간(duration) 동안 유가에 영향을 미칠 것인지 예측하는 것 자체가 매 우 어려운 작업이다. 본 연구에서는 ANN 모형의 장점을 활용하여 EIA 에서 정리한 지정학적․경제적 사건을 유가 상승을 유발하는 사건과 하 락을 유발하는 사건으로 구분하고, 시차를 가지고 다른 입력 변수와 상호작용할 수 있도록 ANN 모형의 입력 변수로 구성하여 유가 전망 을 시도해 보았다.

앞서 소개한 대로 다음 절에서는 IEA를 중심으로 주요 기관의 중․장 기 유가 전망 결과를 정리하였다. 먼저 세계에너지모형과 2000년부터 2015년까지 발표된 WEO 각 연도 보고서에 대해 살펴보자.

(23)

2. 국제유가 전망 자료: 세계에너지전망

가. 세계에너지모형

IEA에서는 세계에너지모형(World Energy Model, 이하 WEM)을 사용 하여 중·장기 에너지 전망을 발표하고 WEO(World Energy Outlook)를 작성한다. WEO가 처음 발표된 1993년부터 개발되어 온 WEM은 다음 의 3가지 주요 모듈을 바탕으로 WEO에서 설정한 시나리오에 따라 에 너지 수요와 가격, 투자비, CO2 배출량 등을 전망한다(IEA, 2015b).

• 주거, 서비스, 농업, 산업, 수송 및 비에너지를 포함한 최종에너지 소비

• 발전 및 열, 정제, 기타 전환을 포함한 에너지 전환

• 화석연료 및 바이오 에너지 공급

다음의 [그림 2–3]에서 확인할 수 있듯이 WEM은 원유, 천연가스, 석 탄, 바이오 등 주요 에너지원의 공급과 수요, 장기 경기 전망 등을 바 탕으로 각 주체의 방정식에 대한 균형을 도출하는 모형이기 때문에 매 우 자료 집약적(data-intensive)이다. 물론 이와 같이 공급과 수요, 균형 체계(framework) 안에서 가용한 많은 자료를 수집하여 전망을 수립하 는 것이 이상적인 장기 전망 도출 과정이라고 할 수 있다. 그러나 WE M의 자료 출처만 하더라도 전 세계를 대상으로 하는 에너지 공급, 전

(24)

[그림 2-3] 세계에너지모형의 구조

자료: IEA(2015b), p. 6.

IEA에서는 WEM을 발표한 이후 IEA 관련 업무를 수행하는 내․외부 전문가 그룹과 “Intranational Energy Workshop”과 같은 국제회의에 참 석한 전문가로부터 의견을 수렴하여 지속적으로 모형을 점검하고 개 선하고 있다. 최근에 발표된 WEM에서는 WEO 2015 작성을 위한 2040 년까지의 전망을 수행하였으며, 12개국에 대한 개별 분석을 포함, 25 개 지역을 대상으로 에너지 수급 상황을 분석하였다. WEM에 외생적(e xogenous)으로 투입되는 가정은 “연도별 장기 경제성장률 전망”과 “인 구통계” 그리고 “기술발전 정도”이다. 이러한 외생 가정을 바탕으로

(25)

[그림 2-4]와 같은 과정을 통하여 수요 전망을 수행하게 된다. 철강 생 산이나 가구의 크기와 같은 수요 동인들(drivers)은 IEA 데이터베이스 에 축적된 자료를 바탕으로 계량경제 모형을 통하여 예측한 뒤에 모형 에 투입한다.

[그림 2-4] WEM의 수요 도출 과정

자료: IEA(2015b), p. 7.

산업의 에너지 수요는 세부 산업 별 예상 수요를 반영하며 추정하 며, 철강, 시멘트, 제지, 석유화학, 알루미늄 등 에너지 다소비 산업에 대한 주요국의 참조 자료를 사용하여 전망한다. Kesicki and Yanagisaw a(2014)의 논의를 바탕으로 기술적인 에너지 효율 잠재량(efficiency pot ential)을 반영하며, 로짓 모형(logit model)을 사용하여 수요 전망에 있 어서 연료 전환을 고려한다.

에너지 수요에 있어서 산업, 건물과 함께 주요 수요 부문 중 하나인 수송 부문은 도로와 항공, 철도, 해상 운송에 대해 각각 전망을 수행하 며, 도로 운송량에 대한 전망은 Gompertz 모형에 기반한 Dargay et al.

(2006)의 모형을 사용한다. IEA Mobility Model에 축적된 자료와 WEM 설정 시 나눈 각 지역의 자료를 투입하여 분석한다. 건물에 대한 에너

(26)

것이 특징이며, 건물에 적용된 기술의 변화와 에너지원 전환 또한 함 께 고려한다.

원유 공급은 각국의 원유 공급 전망을 활용하는 부분적 상향식(botto m-up) 방법론을 채택하고 있다. 각국의 공급 전망 이외에도 IEA가 확 보한 공급 관련 자료와 추정치를 적용하며 광범위한 설문도 수행한다.

IEA에서는 WEO 이외에 중기 전망을 담은 시장 보고서를 각 에너지원 별로 매년 발간하고 있는데 원유에 대한 전망인 Medium Term Oil Mar ket Report(MTOMR)에서도 발간 시점 이후 5년에 대한 중기 전망을 담 고 있다. 그런데 MTOMR에서는 발표 시점의 선물 시장 곡선에 따른 가격을 사용하여 전망을 수행하는 반면, WEO에서는 원유 수요와 공 급 밸런스에 따른 균형 가격을 도출하여 장기 전망을 수행한다.

다만, WEO에서는 가격 사이클이 형성되거나 정책의 효과가 모호해 지는 것을 방지하기 위하여 연도별 가격을 각각 추정하는 것이 아닌 장기 추세를 제시한다. 또한 공급 전망 시 OPEC²⁾을 스윙(swing) 생산 자가 아닌 것으로 가정하며, 천연가스와 석탄, 바이오 에너지에 대한 공급 또한 별도로 분석한다. 이러한 수급 자료를 바탕으로 화석연료의 가격을 시나리오 별로 도출하며, CO2 가격과 전력요금, 보조금 등도 WEM에서 고려된다.

나. 세계에너지전망

앞서 WEM에서 살펴보았듯이 IEA에서는 WEO를 처음 발간한 1993 년부터 WEM을 사용하여 에너지 시장에 대한 전망을 수행해왔다. 본 소절에서는 최근 3년간 발표된 WEO의 주요 내용을 소개하기로 하며,

(27)

그 이전의 전망 자료에 대한 분석은 부록에서 소개하고자 한다.

1) 2013년 WEO

2013년도 WEO(IEA, 2013)에서는 에너지 시장 격변의 시점에서 잠시 멈추어 모든 것에 대해 다시 점검해 보아야 할 때라고 언급하였다. 이 는 매우 적확한 표현이었다. 심층 분석 대상으로는 브라질을 선택하였 으며, 중요한 기로에 놓여 있는 원유 시장에 대한 전망을 담았다. WE O 2013을 위한 WEM에 적용한 신정책 시나리오의 연 평균 경제성장 률은 3.6%(2020년까지는 4.0%)로 이전 WEO와 비슷한 수준이었으며, 시나리오 별 국제 화석연료 가격 전망은 <표 2-1>과 같다.

(28)

시나리오 화석연료 2020 2025 2030 2035

New Polices Scenario

IEA 수입 원유

(배럴) 113 116 121 128

미국 수입 천연가스

(백만BTU) 5.1 5.6 6.0 6.8

유럽 수입 천연가스

(백만BTU) 11.9 12.0 12.3 12.7

일본 수입 LNG

(백만BTU) 14.2 14.2 14.4 14.9

OECD 연료탄

(톤) 106 109 110 110

Current Polices Scenario

IEA 수입 원유

(배럴) 120 127 136 145

(백만BTU) 5.2 5.8 6.2 6.9

(백만BTU) 12.4 12.9 13.4 14.0

일본 수입 LNG

(백만BTU) 14.7 15.2 15.9 16.7

OECD 연료탄

(톤) 112 116 118 120

450 Scenario

IEA 수입 원유

(배럴) 110 107 104 100

(백만BTU) 4.8 5.4 5.7 5.9

(백만BTU) 11.5 11.0 10.2 9.5

일본 수입 LNG

(백만BTU) 13.4 12.8 12.2 11.7

OECD 연료탄

(톤) 101 95 86 75

<표 2-1> WEO 2013의 화석연료 가격 전망 (단위: 2012년 $)

자료: IEA(2013), p. 64의 표를 재구성

(29)

WEO 2013에 수록된 [그림 2-5]에서 확인할 수 있듯이 천연가스 가 격의 지역적 편차가 6.2배로 극대화 되었는데, 이는 북미의 비전통가 스 공급 증가와 후쿠시마 사태 이후 증가한 일본의 천연가스 수요, 높 은 수준을 유지하고 있는 원유 가격³⁾이 복합적으로 작용한 결과이다.

그러나 WEO 2013에서는 이러한 차이가 점차 완화되어 2035년에는 2.

2배 수준으로 수렴할 것이라고 전망하였다.

[그림 2-5] 지역 별 천연가스 가격 동향 및 전망

자료: IEA(2013), p. 46.

2) 2014년 WEO

WEO 2014(IEA, 2014)에서는 원자력 발전과 아프리카를 중점적으로 살펴보았다. 본격적인 유가 하락이 시작되기 전에 발행된 전망 보고서

(30)

제성장률은 3.4%(2020년까지는 3.7%, 2020~2030년은 3.6%, 2030~2040 년은 3.0%)로 이전 WEO에 비해 약간 낮아졌으며 시나리오 별 국제 화석연료 가격 전망은 [그림 2-6], <표 2-2>와 같다.

[그림 2-6] WEO 2014의 국제 원유 가격 전망

자료: IEA(2014), p. 49.

(31)

시나리오 화석연료 2020 2030 2040

IEA 수입 원유

(배럴) 112 123 132

(백만BTU) 5.5 6.6 8.2

(백만BTU) 11.1 12.1 12.7

일본 수입 LNG

(백만BTU) 14.4 14.6 15.3

OECD 연료탄

(톤) 101 108 112

IEA 수입 원유

(배럴) 116 139 155

(백만BTU) 5.5 6.8 8.5

(백만BTU) 11.5 13.2 14.0

일본 수입 LNG

(백만BTU) 15.0 16.3 17.3

OECD 연료탄

(톤) 107 117 124

450 Scenario

IEA 수입 원유

(배럴) 105 102 100

(백만BTU) 5.1 5.9 6.1

(백만BTU) 10.5 10.0 9.2

일본 수입 LNG

(백만BTU) 13.6 12.6 12.0

OECD 연료탄

(톤) 88 78 77

(32)

3) 2015년 WEO

2015년에 발표된 WEO(IEA, 2015a)에서는 인도에 대한 중점 분석 결 과를 수록하였으며, “저유가(low oil price)” 시나리오를 새롭게 도입하 여 저유가 상황이 향후 에너지 수급과 가격에 어떠한 영향을 미칠 것 인지를 분석하였다. 아울러 보고서 작성 및 발간 시점이 파리기후협정 발표 전이지만 2015년 10월 1일까지 제출된 150여 개국의 INDCs(Inten ded National Intended Nationally Determined Contributions)를 검토하여 새로운 기후협정에 따른 변화를 최대한 반영하고자 하였다.

원유와 관련하여 WEO 2015에서 언급한 최대 쟁점은 원유 수급에 대한 새로운 균형이 형성되는 새로운 시대가 시작된 것인지를 점검하 는 것이었다. 상류 개발 비용은 비전통원유 생산 단가의 하락으로 지 속적으로 낮아지는 상황에서 수요 또한 파리협정 이후의 기후변화 대 응 차원에서 하락하여 유가가 상승할 유인이 없다는 것이다. 그러나 WEO 2015에서는 450 시나리오를 고려하더라도 원유 가격이 더 이상 급격하게 하락하지는 않을 것으로 전망하였다. 이는 기존 유전의 생산 감퇴를 보전하기 위하여 2040년까지 상류 투자비 $7,500억의 약 85%

에 이르는 막대한 투자비가 필요할 것으로 보았기 때문이다. 나머지 1 5%만이 신규 수요 충족에 사용될 것이라고 전망하였다.

WEO 2015를 위한 WEM에 적용한 신정책 시나리오의 연 평균 경제 성장률은 3.5%(2020년까지는 3.7%, 2020~2030년은 3.8%, 2030~2040년 은 3.1%)로 WEO 2014와 비슷한 수준이었다. WEO 2015에서도 언급하 고 있듯이 탐사 시작에서부터 실제 생산에 이르기까지 오랜 시간이 소 요되는 자원개발 사업의 특성과 원료 사용뿐만 아니라 연료 대체가 즉 각적으로 이루어지기 어려운 수요 특성으로 인하여 낮아진 원유 가격

(33)

에 따른 수급 균형이 재조정되기까지는 적지 않은 시간이 소요될 것으 로 예상된다. 현재 WEO의 중심 시나리오인 신정책 시나리오에 따르 면 원유 가격은 실질가격 기준으로 2020년에 배럴당 $80, 2040년에는 배럴당 $128에 도달할 것으로 전망하였다([그림 2-7] 및 <표 2-3>).

[그림 2-7] WEO 2015의 국제 원유 가격 전망

자료: IEA(2015a), p. 49.

(34)

시나리오 화석연료 2020 2030 2040

IEA 수입 원유

(배럴) 80 113 128

(백만BTU) 4.7 6.2 7.5

(백만BTU) 7.8 11.2 12.4

일본 수입 LNG

(백만BTU) 11.0 13.0 14.1

OECD 연료탄

(톤) 94 102 108

IEA 수입 원유

(배럴) 83 130 150

(백만BTU) 4.7 6.3 7.8

(백만BTU) 8.1 12.5 13.8

일본 수입 LNG

(백만BTU) 11.4 14.9 16.0

OECD 연료탄

(톤) 99 115 123

450 Scenario

IEA 수입 원유

(배럴) 77 97 95

(백만BTU) 4.5 5.7 5.9

(백만BTU) 7.5 9.4 8.9

일본 수입 LNG

(백만BTU) 10.7 11.8 11.1

OECD 연료탄

(톤) 80 79 77

자료: IEA(2015a), p. 47의 표를 재구성

앞서 언급한대로 WEO 2015에서는 저유가 시나리오를 새로 도입하 였다. 각 시나리오의 정의와 목적은 <표 2-4>와 같이 정리할 수 있다.

(35)

시나리오 정의 목적

New Policies Scenario

기존의 정책과 함께 공식적으로 채택되지 않았더라도 새롭게 발표된

약속과 계획이 주의 깊게 실행되었을 경우

최신의 에너지․기후 정책의

성과와 한계를 평가하기 위한 참조기준(benchmark) 제공

Current Policies Scenario

WEO 발표 직년 전도의 중반까지 실행되거나 채택된 정부 정책이 변함없이 유지될

경우

주어진 조건에 따라 에너지 수급 여건이 변하지 않았을 때

시장이 어떻게 변화하는지를 살펴보기 위한 기준(baseline)

제공

450 Scenario

산업화 이전과 비교하여 평균 지구 기온 상승을 2℃ 이하로

유지할 확률이 50%일 경로(path)를 위한 정책이

실행되는 경우

기후 목표를 달성하기 위해 가능한 경로를 보여주기 위함

Low Oil Price Scenario

신정책 시나리오를 기반으로 하지만 공급측면에서 OPEC의

전략이 오래 유지되고, 지정학적 문제가 적고, 비 OPEC 공급 회복성 높으며,

수요측면에서 단기 경제성장률이 낮고, 화석연료

소비에 대한 보조금 개혁이 빠르게 진행될 경우

앞으로의 원유 가격 변화 방향을 점검하고 그 영향을

보여주기 위함

<표 2-4> WEO 2015 설정 시나리오

자료: IEA(2015a), p. 4, 5, 154, 155의 내용을 재구성

이러한 저유가 시나리오에 따른 국제 원유 가격 전망은 [그림 2-8],

<표 2-5>와 같다.

(36)

[그림 2-8] 저유가 시나리오에 따른 국제 원유 가격 전망

자료: IEA(2015a), p. 154.

시나리오 화석연료 2020 2030 2040

Low Oil Price Scenario

IEA 수입 원유

(배럴) 55 70 85

(백만BTU) 4.7 6.2 7.5

(백만BTU) 5.9 8.9 11.4

일본 수입 LNG

(백만BTU) 8.8 10.7 12.4

OECD 연료탄

(톤) 88 97 102

<표 2-5> 저유가 시나리오에 따른 화석연료 가격 전망 (단위: 2014년 $)

자료: IEA(2015a), p. 47의 표를 재구성

(37)

3. 국제유가 전망 자료: 기타 주요 기관

가. EIA

EIA에서도 매년 에너지 전망 보고서를 발표하고 있다. 미국의 에너 지 정책, 기준, 규제에 따른 미국 내 에너지 시장에 초점을 맞춘 “Annu al Energy Outlook(AEO)”과 전년도 AEO의 전망을 바탕으로 국제 에너 지 시장에 대한 전망을 수록한 “International Energy Outlook”을 발간하 고 있으며, IEA처럼 대규모 거시 모형인 National Energy Modeling Syst em(NEMS)으로 AEO 전망을 수행한다([그림 2-9]).

[그림 2-9] EIA의 국가 에너지 모형 체계

(38)

AEO에서는 WEO 보다 다소 많은 시나리오를 설정하고 있는데 2015 년도 AEO에서 설정한 시나리오는 다음과 같으며, 각 시나리오에 따른 유가 전망과 원유-가스 가격 비율은 각각 [그림 2-10, 2-11]과 같다.

• 기준(reference) 시나리오: 2040년까지 실질 연 평균 GDP 성장률은 2.4%, 2013년 불변 Brent 유가가 $140로 상승

• 저성장(low economic growth) 시나리오: 2040년까지 실질 연 평균 GDP 성장률은 1.8%, 다른 에너지 시장 가정은 기준 시나리오와 동일

• 고성장(high economic growth) 시나리오: 2040년까지 실질 연 평균 GDP 성장률은 2.9%, 다른 에너지 시장 가정은 기준 시나리오와 동일

• 저유가(low oil price) 시나리오: 기준 시나리오에 비해 낮은 경제성 장률로 인하여 OECD 비회원국의 원유 수요가 낮은 수준으로 유 지되면서 전 세계 공급은 충분한 경우. 생산 비용도 기준 시나리 오보다 낮게 유지되어 유가가 2017년에 배럴당 $52를 기록한 뒤에 천천히 상승하여 2040년에 배럴당 $76을 기록하는 시나리오

• 고유가(high oil price) 시나리오: OECD 비회원국의 원유 수요가 높 은 수준을 기록하고 비OPEC 지역의 원유 생산이 느리게 증가하여 실질 유가가 2040년에 배럴당 $252를 기록하는 시나리오

• Oil and Gas: high oil and gas resource: 비전통유․가스의 궁극회수율 (estimated ultimate recovery)이 기준 시나리오보다 50% 더 높고, 새 로운 치밀 유전(tight oil wells)이 발견되며 기술 발전으로 치밀․셰 일 가스전의 궁극회수율이 기준 시나리오 대비 매년 1%씩 상승하 는 경우

(39)

[그림 2-10] AEO 2016의 Brent 유가 전망

자료: EIA(2016), p. 21.

[그림 2-11] 원유-가스 가격 비율 전망

(40)

나. BP

세계적인 메이저 석유회사 중 하나인 BP에서도 전 세계 에너지 통 계 리뷰(BP Statistical Review of World Energy)와 함께 “에너지 전망(En ergy Outlook)”을 발표하고 있다. BP 에너지 전망에서도 IEA, EIA처럼 인구와 GDP가 에너지 수급에 주요 영향 인자일 것으로 가정하였다. 2 016년 전망(BP, 2016)의 인구와 GDP 설정은 다음과 같다.

• 인구는 2035년까지 15억 명이 증가, 88억 명에 도달

• 20%는 인구 증가, 80%는 생산성 증가에 의해 전 세계 GDP는 203 5년까지 현재의 두 배 수준이 될 것임.

• 중국과 인도가 이러한 GDP 중가의 거의 절반을 차지할 것이며, 인구 증가의 절반은 아프리카에서 이루어 짐.

BP 전망에서는 원유 가격 예측 결과를 따로 수록하지는 않았다. 앞 서 제시한 가정에 따라 에너지원 별 수급과 지역 별 전망 결과를 정리 하였으며, 2025년까지 원유 수급 변화량을 [그림 2-12]와 같이 제시하 였다. BP는 원유와 바이오연료를 포함한 액체(liquids) 에너지 수요가 전 세계적으로는 현재보다 약 2,000만b/d 늘어날 것으로 전망하였는데, OECD 회원국의 수요는 오히려 500만b/d 감소할 것이라고 예상하였다.

(41)

[그림 2-12] BP의 원유 수급 장기 전망

자료: BP(2016), p. 20.

2016년 BP 전망에서 특징적인 내용 중 하나는 미국의 치밀 원유와 셰일 가스가 놀랍도록 빠르게 성장하고 있다는 내용이다. 기술 혁신과 그에 따른 생산성의 향상이 예상을 벗어나고 있으며, [그림 2-13]에서 확인할 수 있듯이 매년 전망을 발표하면서 예상 생산량이 지속적으로 높아지고 있다. 특히 셰일 가스 성장률(증산률)은 연 평균 4% 이상을 기록하면서 2035년에는 미국 전체 가스 생산의 약 3/4, 전 세계 생산량 의 20%에 육박할 것이라고 전망하였다.

(42)

[그림 2-13] BP의 미국 비전통유가스 생산 전망

자료: BP(2016), p. 52.

BP 전망에서는 에너지 수급에 있어서 앞으로의 주요 불확실 요인으 로 전 세계 경제성장률의 하향과 저탄소 경제로의 빠른 전환, 셰일 오 일과 가스의 큰 잠재량을 꼽았다.

다. World Bank

World Bank는 분기 별로 “원자재 시장 전망(Commodity Markets Outl ook)”을 발표하고 있으며, 에너지, 음료용 작물, 식용 작물, 목재, 금속 및 광물 등의 46개 원자재 별로 중기(약 10년) 가격 전망을 제시한다.

가격 전망 자체보다는 현재 시장 상황에 대한 분석을 바탕으로 향후 어떠한 움직임이 나타날 것인지에 초점을 맞추어 보고서를 발간하고 있으며, 최근에 발표된 2016년 3분기 보고서의 원유 가격 전망에 따르

(43)

면, 평균⁴⁾ 명목 현물가격 기준으로 2025년에 배럴당 $82.6으로 상승할 것으로 예상하였다([그림 2-14]).

[그림 2-14] World Bank의 중기 원유 가격 전망

자료: World Bank(2016), p. 43.

4. 발전연료 상대가격

일반적으로 연료비는 발전원가에 지대한 영향을 미치게 된다. 원자 력의 경우 연료비가 발전원가의 10% 미만이지만, 석탄의 경우 69%, L

(44)

구분 원자력 1500 석탄 1000 LNG 복합 800 고정비(원/kWh) 37.8 (91.1%) 19.6 (31.1%) 13.6 (11.5%) 연료비(원/kWh) 3.7 (8.9%) 42.4 (68.9%) 104.2 (88.5%)

합계(원/kwh) 41.5 (100%) 62.0 (100%) 117.9 (100%)

<표 2-6> 연료비의 발전원가 비중

주: 6차 전력수급기본계획 기준이며, 이용률 90% 기준임 자료: 전력거래소, 6차 전력수급기본계획

국내 전력시장에서 발전연료로 주로 사용되는 것은 원자력, 유연탄, LNG, 중유 등이다. 경제급전 원칙에 따라 운용되는 현행 체제에서 시 장가격인 SMP를 주로 결정하는 발전연료는 유연탄과 LNG이며, 따라 서 유연탄과 LNG 간의 상대가격이 어떻게 설정되느냐에 따라 전력시 장에 미치는 파급효과 또한 다른 경로로 나타나게 된다.

[그림 2-15]는 2002년 1월부터 2016년 8월까지의 유연탄 및 LNG의 상대 발전량 및 상대가격 추이를 보여주고 있다.⁵⁾ 그림에서 좌측에 표 시된 단위는 해당 월의 LNG 복합 발전기를 통한 총 발전량을 1로 뒀 을 때, 유연탄 발전기의 총 발전량을 상대적인 값으로 표시한 수치를 뜻하며, 황색 선은 이를 도식화한 것이다. 우측에 표시된 숫자는 동일 한 기준으로 LNG와 유연탄간의 상대 열량단가를 표시한 값이다. 즉, LNG의 열량단가를 1이라 했을 때 유연탄의 열량단가가 상대적으로 얼마나 싼지 (혹은 비싼지) 나타내고 있으며, 파란 실선을 통해 그 추 세를 확인할 수 있다.

5) 향후 특별한 언급이 없는 한 본 보고서에서 사용하는 ‘상대가격’은 연료원간의 열량단가를 비교한 것을 의미한다. 일반적 의미에서 연료가격을 지칭할 때는, 일 정 단위의 해당 연료를 구매하기 위해 지불하는 금액 즉, 연료비를 뜻하는 경우 가 많으나 전력시장에서는 동일한 수준의 열량을 확보하기 위해 필요한 금액을

(45)

[그림 2-15] LNG 대비 유연탄 상대 발전량 및 상대 열량단가

자료: 전력거래소 통계시스템(http://epsis.kpx.or.kr)

발전량에 영향을 미치는 요소는 열량단가 이외에도 여러 가지가 있 을 수 있지만, [그림 2-15]를 통해 상대가격이 발전원별 발전량에 미치 는 영향을 대략적으로 확인해 볼 수 있다. LNG 대비 유연탄의 상대 열량단가가 비싸지기 시작한 2009년 하반기 이후 유연탄의 상대 발전 량이 감소하는 것을 확인할 수 있는데, 이는 상대가격이 비싸짐에 따 라 급전지시를 받게 되는 유연탄 발전기의 수가 감소함에 따른 결과로 해석하는 것이 자연스럽다. 또한 수급계획을 수립하며 적정 전원믹스 를 결정하는 과정에 영향을 미치는 주요 요소로는 연료비, 운전유지비,

(46)

가. 원전연료 수급 현황 및 전망

IEA(2015)에 따르면 2035년까지 전 세계 원자력발전소의 규모는 511 GW 내지는 782GW로 증가할 것으로 전망되고 있고, 이에 따라 우라 늄에 대한 수요도 증가하여 87,370톤~138,165톤에 달할 것으로 보인다.

향후 원전과 우라늄에 대한 수요는 기저부하 전력에 대한 수요, 핵 비 확산 우려, 원전과 폐기물 처분에 대한 사회적 수용성, 타 에너지원에 대한 원자력의 경제성에 좌우될 것으로 전망된다.

원자력발전의 주 연료로 사용되는 우라늄의 가격은 2003년 이후 상 승세를 유지하다가 2007년 6월 사상 최고치인 135$/lbU3O8를 기록한 이후 최근 2년간은 50$/lbU3O8 이하를 유지하고 있는 중이다.

[그림 2-16] 최근 우라늄 가격 추세

자료: Cameco Corporation (https://www.cameco.com/invest/markets/uranium-price), 2016 년 8월 28일.

나. 석탄 수급 현황 및 전망

국제 석탄가격의 움직임은 유가와 비슷한 추세를 보이고 있는데, 이 는 호주 발전용탄 가격의 추세를 보여주는 [그림 2-17]을 통해 확인할

(47)

수 있다. 유가가 사상 최고치를 기록했던 2008년 후반 정점을 찍은 후 급락하였으나, 이후 2011년 상반기까지 지속적인 상승세를 유지하였 다. 이후 지속적인 하락 추세를 기록하였으며 2013년의 경우 연평균

$84.6/톤을 기록하며 전년 대비 12.8% 하락하였다. 국제 석탄가격의 폭 락은 신흥개도국의 경제성장 둔화, 유럽지역의 소비 감소, 2012년 이 후 생산국의 생산량 증대에 따른 과잉공급 지속 등에 기인하는 것으로 판단된다.

BP(2016)에 따르면 석탄 수요는 2035년까지 매년 1.1% 증가할 것으 로 전망되고 있으며, 석탄수요 증가분의 87%는 중국 및 인도의 경제 성장에 기인할 것으로 예상된다.

[그림 2-17] 호주 발전용탄 가격 추세

(단위 : USD/톤)

(48)

다. LNG 수급 현황 및 전망

국제 천연가스 시장은 공급이 수요를 초과하여 2008년부터 공급과 잉물량이 증가했으며, 향후에도 공급과잉상태가 지속될 전망이다. 201 3년의 경우 미국 천연가스 가격은 한파의 영향으로 $3.75/mmBtu를 기 록하여 전년 대비 약 36% 상승하였다. BP(2016)의 전망에 따르면 천연 가스 수요는 매년 1.9% 증가하여 2035년에는 497 Bcf/d에 이를 것으로 보인다.

2011년 일본대지진, 서유럽의 재정위기, 2013년과 2014년 이상기온 에 의한 한파, 석탄가격 하락 등으로 인해 천연가스 가격을 추정하기 위한 불확실성은 커진 상황이다. 다만, 셰일가스의 등장으로 인한 공급 자 다변화로 향후 LNG 가격의 추가 하락이 예상된다.

라. 석유 수급 현황 및 전망

2013년 3분기에 평균 $105.8로 급등하였던 국제유가(WTI)는 2014년 하반기 큰 폭으로 하락하기 시작하였으며, 2016년 2월에는 $26.21까지 하락하였다. 세일가스 혁명 및 이에 따른 미국 정유시설 가동 증가에 따라 WTI 가격은 크게 하락하고 있는 상황이며, OPEC의 감산 합의 여부에 따라 증감을 반복하고 있는 양상이다.

(49)

[그림 2-18] WTI 가격 동향

자료 : macrotrends.net, http://www.macrotrends.net/1369/crude-oil-price-history-chart, 2016년 8월 15일 최종방문.

BP에 의하면 2035년 석유 수요는 109백만 b/d까지 증가할 것으로 전 망되고 있으며, IEA 역시 매년 세계 석유 수요가 완만한 증가세를 유 지할 것으로 보고 있다.

마. 연료가격 미래 전망

1) 기준가격 및 연료가격 미래전망

본 보고서에서 사용할 연료가격에 대한 전망치는 7차 전력수급기본

(50)

하느냐가 중요한 이슈로 떠오른다. 따라서 논의를 보다 단순히 하고 7 차 수급계획과의 정합성을 유지하기 위해 본 보고서는 7차 수급계획 의 전망가격을 기본으로 하여 분석을 실시한다.

7차 수급계획은 계획수립 이전 최근 1년의 실적자료를 이용하여 평 균을 낸 것으로 기준가격을 설정하였다. 그리고 각 전문기관의 전망치 를 토대로 발전원별 미래전망가격을 설정하고 있다. 미래전망가격은 다음과 같은 공식에 의해 산출된다.

적용가격 : “기준가격에 증감비율을 곱하여 산정

- A년도 전망가격 = 7차 기준가격 × A년도가격/‘14년가격 - A년도가격 및 ‘14년가격은 전문기관 전망치 활용

이를 위해 먼저 7차 수급계획에서 이용한 기준가격을 살펴보면 <표 2-7>과 같이 정리할 수 있다.

(51)

구 분 (원/Gcal)

7차 계획 적용안 (LNG : ‘15.2월 기타 : ‘14.1~’15.2)

2014년 실적치

원자력 경수로 1,932 1,942

중수로 1,969 -

유 연 탄 15,075 (18,488) 16,360

국 내 탄 18,951 (22,449)

L N G 72,751 (71,372) 78,662

중유 0.3% 79,594

중유 0.5% 75,671

중유 1.0% 71,259

중유 2.5% 70,478 83,828

경 유 154,724

등 유 122,246 (118,688)

<표 2-7> 7차 수급계획 연료별 기준가격

주 : ( )는 발전용 연료원 개별소비세 변동 이후 가격이며, LNG의 경우 산정시 계절 에 따른 공급비 차이를 고려하여 연평균으로 보정한 수치임

자료 : 한국전력거래소(2015), 7차 수급 계획 내부자료 / 한국전력거래소 통계시스템 (http://epsis.kpx.or.kr)

기준가격은 도매시장에서 사용한 비용평가자료를 근거로 하여 산정 된 것이다. 구체적으로 2014년 1월부터 2015년 2월까지의 평균가격을 적용하여 산정하였으며 LNG의 경우 당시 유가급락 등의 대외환경 변 화를 고려하여 2015년 2월의 가격이 기준가격으로 채택되었다. 한편

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과 같다. 해외 전문기관의 전망치를 사용하였다. 구체적으로 원자력의 경우 우라늄가격 장기 전망을 하는 유일한 기관인 Ux Consulting에서 발표한 전망자료가 이용되었으며 석탄은 IEA, LNG는 World Bank, 석 유는 EIA 자료를 사용하였다. 각 기관은 전망자료를 발표할 때 시나리 오별로 연료가격을 전망하는데 2014년 이후의 유가급락 영향을 고려 하여 가장 낮은 시나리오 전망치를 채택하여 7차 수급계획에 반영한 것이 특징이다. <표 2-8>의 전망가격은 2014년도 가격을 기준가격 100 으로 뒀을 때, 연도별 연료가격의 상대가격을 나타낸 것이다. 예를 들 어, 2025년 원자력의 상대 연료가격은 121.7로서 2014년에 비해 21.7%

상승할 것으로 전망됨을 뜻한다. 괄호안의 수치는 각 기관에서 발표한 전망치의 절대적인 수치를 나타낸다. 상대가격을 이용한 미래가격 전 망치를 사용하는 경우, 기준가격이 절대적인 수치가 바뀐다 하더라도 절대치만 바뀔 뿐 연료가격의 상대가격은 변하지 않는 특징이 있으므 로 분석이 보다 용이해진다는 장점이 있다. 7차 수급계획 수립 당시 사용한 기준가격은 현 시점에서 시의성이 떨어지므로, 2014년 실적가 격을 기준가격으로 사용할 경우 분석결과가 어떻게 달라지는지 살펴 볼 수 있다는 장점 또한 존재한다.

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구 분 원자력 ($/lbU3O8) [Ux Consulting]

석탄 ($/톤) [IEA (WEO)]

LNG ($/mmbtu) [World Bank]

석유 ($/bbl) [EIA]

2014 100 (32.3) 100 (86.3) 100 (15.8) 100 (84.7) 2015 92.0 (29.7) 100.3 (86.6) 69.6 (11.0) 92.9 (78.7) 2016 94.4 (30.5) 100.7 (86.9) 70.3 (11.1) 87.0 (73.7) 2017 96.6 (31.2) 101.0 (87.2) 71.5 (11.3) 81.5 (69.0) 2018 101.2 (32.7) 101.4 (87.5) 72.2 (11.4) 81.2 (68.8) 2019 105.9 (34.2) 101.7 (87.8) 73.4 (11.6) 81.1 (68.7) 2020 109.0 (35.2) 102.0 (88.0) 74.1 (11.7) 81.3 (68.9) 2021 111.8 (36.1) 100.8 (87.0) 75.3 (11.9) 81.7 (69.2) 2022 114.6 (37.0) 99.7 (86.0) 75.9 (12.0) 82.1 (69.5) 2023 117.0 (37.8) 98.5 (85.0) 77.2 (12.2) 82.4 (69.8) 2024 119.5 (38.6) 97.3 (84.0) 77.8 (12.3) 82.8 (70.1) 2025 121.7 (39.3) 96.2 (83.0) 79.1 (12.5) 83.1 (70.4)

<표 2-8> 발전원별 미래전망가격

자료 : 한국전력거래소(2015), 7차 수급 계획 내부자료.

전망결과의 특징을 발전원별로 살펴보면 다음과 같다. 먼저 원자력 의 경우, 2025년에 기준년도 대비 22% 상승할 것으로 전망되었는데 이는 화석연료의 지속적 가격하락 전망과 달리 개도국의 신규원전 건 설로 인한 가격상승 가능성이 반영된 것이다. 원전의 기준 연료비원가 가 현재 3원/kWh 수준이므로 22% 증가하더라도 원가가 3.7원/kWh 정 도에 불과에 그 상승폭은 미미할 것으로 보인다. 이러한 차이는 전원

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세와 비교해본다면 이러한 차이는 미미하므로 전망치를 그대로 적용 하는 것에 큰 무리가 없다.

가스의 경우 석유 및 석탄가격의 하락과 셰일가스 등의 영향으로 20 25년 가격수준이 기준년도 대비 21% 하락하는 것으로 전망되었는데, 국내 셰일가스 도입계약 실적 등이 지난 2년간에도 큰 변화가 있었을 것으로 판단되므로 7차 수급계획의 전망치가 현 수준에도 유효한 것 인가에 대한 별도의 논의가 필요해 보인다.

석탄은 2014년과 비교할 때 2025년에 17% 하락하는 것으로 전망되 었으며, 가스의 가격하락과 비슷한 수준을 보이는 것으로 예측되었다.

하지만 석유의 경우 발전량의 비중이 적을뿐더러 전원믹스 결정시 별 도의 검토대상으로 분류되지 않는다는 점을 고려할 때 이 전망치를 그 대로 사용한다 하더라도 결과에 미치는 영향은 미미할 것으로 판단된 다.

2) 열량단가 미래전망

앞서 구한 자료를 이용하여 이제 열량단가의 미래전망이 가능해진 다. 기준가격으로 제시된 각 발전원별 열량단가를 100이라 두고, 앞서 구한 연료가격의 상대가격 자료를 곱한다면 각 연도별 열량단가를 구 할 수 있게 되는 것이다. 이해를 돕기 위해 구체적 예를 들면 다음과 같다. <표 2-7>에 따르면 2014년 경수로의 열량단가는 1,932원/Gcal이 다. 그리고 원자력 발전연료인 우라늄의 2025년 상대가격은 121.7이므 로 해당 연도의 열량단가 전망치는 1,942원/Gcal × 121.7 = 2,351원/Gca l가 되는 것이다.

하지만 7차 수급계획의 기준가격은 이전 자료를 바탕으로 2014년의

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열량단가를 전망한 가격이라는 점을 주목할 필요가 있다. 본 보고서를 작성하는 현 시점에서는 이미 2014년 실적자료를 확보할 수가 있으므 로, 7차 수급계획에서 사용된 2014년의 예상 가격을 분석에 활용하는 것은 다소 적절하지 못한 측면이 있다. 따라서 본 보고서에서는 7차 수급계획에서 제시된 기준가격이 아닌 실제 열량단가의 실적자료를 활용하여 미래 가격을 전망하기로 한다. 열량단가는 전력거래소 통계 시스템을 통해 그 수치를 얻을 수 있으며, 2014년도 열량단가는 아래

<표 2-9>의 실적자료를 통해 확인할 수 있다.

구 분 원자력 유연탄 LNG 유류

실적자료 1,942 16,360 78,662 83,828

기준가격 1,933 18,780 56,870 70,477

<표 2-9> 발전원별 열량단가

(단위 : 원/Gcal)

자료 : 전력거래소 통계시스템, http://epsis.kpx.or.kr

실적자료와 기준가격이 어떻게 차이나는지를 한눈에 파악하기 위해 두 숫자를 모두 제시하고 있으며 기준가격은 앞서 <표 2-7>의 숫자와 동일한 것이다. 이를 통해 7차 수급계획 수립 당시에 비해 유연탄 가 격은 다소 떨어졌으며 LNG 가격은 예측보다 더 상승했음을 확인할 수 있다.

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구 분 경수로 유연탄 LNG 중유 2.5%

2014 1,942 16,360 78,662 83,828

2015 1,787 16,409 54,749 77,876

2016 1,833 16,475 55,299 72,930

2017 1,876 16,524 56,243 68,320

2018 1,965 16,589 56,794 68,068

2019 2,057 16,638 57,738 67,985

2020 2,117 16,687 58,289 68,152

2021 2,171 16,491 59,232 68,487

2022 2,226 16,311 59,704 68,823

2023 2,272 16,115 60,727 69,074

2024 2,321 15,918 61,199 69,410

2025 2,363 15,738 62,222 69,661

<표 2-10> 발전원별 열량단가 미래전망

(단위 : 원/Gcal)

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제3장 중·장기 국제유가 전망 및 타 발전연료 상대가격 변화 전망

1. 국제유가에 대한 시나리오 구성 및 국제유가에 영향을 미치는 불확실성 변수

본 절에서는 제2장에서 정리한 국제유가 전망에 대한 선행 연구를 바탕으로 인공신경망 모형에 투입 변수로 사용될 불확실성 변수를 설 정하였다. 앞서 살펴보았듯이 국제 유가는 매우 다양한 경제․사회적 변 수로부터 영향을 받는다. 이러한 변수들을 종합적으로 고려할 수 있는 모형을 수립하여 중․장기 유가를 전망하는 것이 가장 이상적이라고 할 수 있으며, IEA의 WEM이나 에너지경제연구원의 KEEI-EGMS⁶⁾가 여 기에 해당된다. 그런데 비교적 적은 자료로 분석이 가능하고 통계적인 함의를 도출할 수 있는 등의 장점으로 인하여 시계열 분석 방법론을 활용한 장기 전망 연구도 여전히 활발하게 이루어지고 있다.

서론에서 기술하였듯이 본 연구에서는 거시경제 모형과 시계열 분 석을 이용한 전통적인 접근법에서 벗어나 인공신경망(artificial neural n etwork, ANN) 모형을 사용하여 중․장기 국제유가를 전망해 보았다. AN N은 기계학습 방법론의 하나로 GPU 병렬연산과 같은 계산 능력(comp uting power)의 향상과 딥러닝(deep learning)⁷⁾에 대한 새로운 알고리즘

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받고 있는 모형이다. ANN 이론과 모형 개요는 2절에 간략하게 정리하 였다.

ANN 모형의 특성 상 WEM과 같이 공급과 수요를 구성한 각 주체에 대한 방대한 자료를 입력하여 학습을 진행할 수도 있고, 시계열 분석 을 위한 신경망을 구성하고 주요 변수만 학습하여 분석을 진행할 수도 있다. 이에 본 연구에서는 주요 기관의 전망 검토 결과를 바탕으로

“전 세계 GDP 성장률”과 “중국, 인도의 GDP 성장률”, “매장량/생산량 (Reserve/Production, R/P) 비율”, “유가에 영향을 미치는 사건”을 외생 변수(불확실성 변수)로 학습시키고 중․장기 유가를 분석해 보았다. 많 은 전망에서 주요 변수로 사용하고 있는 인구는 불확실성이 적다고 판 단하여 ANN 모형의 변수로 고려하지 않았으며, 기후도 원유 수급에 영향을 미칠 수 있는 주요 불확실성 변수로 고려해 볼 수 있으나 기후 에 대한 가정을 설정하는 것은 본 연구의 범위를 초과하는 일이라고 판단되어 제외하였다.

가. 불확실성 변수

1) GDP 성장률

앞서 살펴본 선행 연구들에서도 언급하고 있듯이 전 세계 경기는 원 유의 수요에 직접적으로 영향을 미치는 요인이다. 이에 원유 가격 전 망 ANN 모형에서도 전 세계 GDP 성장률을 기본적인 외생 변수로 설 정하였다. IEA의 WEO와 마찬가지로 OECD Data에서 제공하는 GDP 전망 자료를 사용하였으며, 신흥국의 수요가 원유 가격에 큰 영향을 미친다는 선행연구(김진수 외, 2006; Bildirici and Bakirtas, 2014; Fang a