폭염에 태양광은 무너졌나… 데이터는 정반대를 말한다. 성급한 일반화의 오류 지양해야... > 기타이슈

폭염에 태양광은 무너졌나… 사례는 하나였고, 데이터는 정반대

최근 한 유력 보수언론이 폭염으로 태양광 발전 효율이 떨어지고 발전사업자의 수익성이 악화되고 있다는 취지의 기사를 보도했다. 해당 보도는 충북의 한 1MW 규모 태양광 발전소에서 인버터 과열로 설비의 3분의 1을 정지시킨 사례를 전면에 배치하며 폭염이 태양광 발전의 약점으로 작용하고 있다고 설명했다.

태양광 모듈이 고온에서 발전효율이 저하되는 것은 잘 알려진 기술적 특성이다. 태양광 셀은 기준온도인 25℃를 초과할 경우 일반적으로 온도 1℃ 상승마다 출력이 약 0.4~0.5% 감소한다. 폭염이 지속되면 발전효율이 일부 저하될 수 있다는 설명 자체는 사실이다.

경북 영천 소재 한 태양광 발전소의 인버터

그러나 기술적 사실과 산업 전체의 현실은 구분해야 한다.

문제는 해당 보도가 특정 발전소 사례를 산업 전반의 현상으로 확대 해석했다는 점이다. 기사에는 인버터 과열 사례가 전국적으로 얼마나 발생했는지, 동일한 사례가 얼마나 보고됐는지에 대한 통계는 제시되지 않았다. 해당 발전소의 설치 환경이나 환기 상태, 냉각 설계, 유지관리 수준 등에 대한 설명도 없었다.

인버터 과열은 다양한 원인으로 발생할 수 있다. 대부분의 상업용 인버터는 일정 온도 이상에서 출력을 자동으로 제한하거나 보호정지하는 기능을 갖추고 있다. 직사광선 노출, 환기 부족, 냉각팬 성능, 유지관리 상태 등에 따라 동일한 폭염에서도 운전 결과는 달라질 수 있다. 특정 발전소의 사례만으로 태양광 산업 전체의 성능을 평가하기에는 근거가 부족하다.

같은 시기 국가 전력계통이 기록한 데이터는 오히려 다른 현실을 보여준다.

전력거래소에 따르면 폭염이 이어진 이달 한낮 최대 수요 시간대 태양광 발전량은 약 24GW를 기록하며 전체 발전량의 약 26%를 담당했다. 오후 2시 기준으로는 원자력 발전량을 웃도는 전력을 공급했다. 당초 우려됐던 여름철 전력수급도 안정적으로 유지됐으며, 전력 예비율 역시 안정권을 기록했다.

이는 폭염이 태양광 발전을 무력화했다는 주장과는 거리가 있는 결과다.

일부 발전사업자는 고온으로 인해 기대했던 발전량보다 출력이 감소했을 수 있다. 반면 전국적으로 설치된 태양광 설비는 여름철 최대 전력수요 시간대 계통을 지탱하는 핵심 전원 역할을 수행했다. 개별 발전사업자의 수익성과 국가 전력계통에서의 기여도는 서로 다른 지표다. 이를 동일한 개념으로 해석할 경우 실제보다 과장된 인상을 줄 수 있다.

출력 비교 방식에도 아쉬움이 남는다.

해당 보도는 지난 4월과 최근 폭염 시기의 최대 출력을 비교하며 태양광 발전량이 감소했다고 설명했다. 그러나 태양광 출력은 기온만으로 결정되지 않는다. 일사량과 태양고도, 구름량, 설비 이용 가능 상태, 출력제어 여부 등 다양한 조건이 함께 작용한다. 특정 날짜의 최대 출력만 비교해 폭염이 태양광 발전을 크게 위축시켰다고 단정하기에는 분석이 충분하지 않다.

기후변화로 폭염이 일상화되는 만큼 태양광 산업 역시 고온 대응 기술을 강화해야 한다. 고온 환경에서도 출력 저하가 적은 모듈 개발과 인버터 냉각기술 개선, 발전량 예측모델 고도화는 앞으로 중요한 과제가 될 것이다.

다만 기술 개선의 필요성과 태양광의 역할을 축소하는 것은 별개의 문제다.

원자력 확대의 필요성을 지속적으로 강조해 온 일부 언론은 태양광의 한계를 조명하는 보도를 자주 내놓고 있다. 특정 발전소의 사례를 소개하는 것은 언론의 역할이다. 그러나 국가 전체 데이터를 함께 제시하지 않은 채 개별 사례를 산업 전체의 현실처럼 부각할 경우 독자는 왜곡된 인식을 가질 수 있다.

에너지 정책은 사례가 아니라 데이터로 평가해야 한다.

이번 폭염은 태양광의 기술적 한계를 일부 드러냈지만, 동시에 한낮 최대 전력수요를 뒷받침한 핵심 전원이 태양광이었다는 사실도 확인시켰다. 효율 저하와 계통 기여는 서로 다른 지표이며, 두 사실은 동시에 성립할 수 있다.

에너지원 간 경쟁은 선택적 사례가 아니라 객관적 데이터 위에서 이뤄져야 한다. 폭염이 증명한 것은 태양광의 실패가 아니라, 개별 사례와 국가 전체 데이터를 구분해 해석해야 한다는 기본 원칙이었다.