Abstract
Since the release of mid-term domestic GHG goals until 2020, in 2009, some various GHG reduction policies have been proposed to reduce the emission rate about 30% compared to BAU scenario. There are two types of modeling approaches for identifying options required to meet greenhouse gas (GHG) abatement targets and assessing their economic impacts: top-down and bottom-up models. Examples of the bottom-up optimization models include MARKAL, MESSAGE, LEAP, and AIM, all of which are developed based on linear programming (LP) with a few differences in user interface and database utilization. The bottom-up model for electric sector requires demand management, regeneration energy mix, fuel conversation, etc., thus it has a very complex aspect to estimate some various policies. In this paper, we suggest a bottom-up BAU model for electric sector and how we can build it through step-by-step procedures such that includes load region, hydro-dam and pumping storage.
국가온실가스 감축 로드맵을 통해 2020년 BAU 대비 약 30%의 온실가스감축을 목표로 하고 있는데, 전력부문의 경우 가장 많은 온실가스 배출을 하고 있어서 감축잠재량 산정에 매우 중요한 부문이다. 전력부문의 경우 온실가스 감축을 위해 수요관리, 전원믹스개선, 연료전환 등과 신재생에너지 비중 확대 등의 정책 및 기술확산 등을 통해 2020년 온실가스 감축 목표달성을 하게 된다. 이처럼 매우 복잡한 전력부문 온실가스 감축 정책 수립 및 평가를 위해 대부분의 국가에서는 상향식 모형 또는 하향식 모형을 이용하고 있다. 본 연구에서는 전력부문 상향식 모형의 일반적인 현황 및 적용방안에 대해서 알아보고, 이를 위해 전력부문의 가장 큰 특징인 구간부하(load region)을 분석하고, 이를 이용하여 수력 및 양수 등을 모형화하는 방안을 제시한다. 또한 전력부문에 대한 상향식 기반의 BAU 모형을 제안하고, 이 모형을 이용하는데 필요한 데이터 및 이슈들을 정리한다.
