본 연구에서는 기후변화 시나리오를 고려하여 농촌마을의 태양광 발전시설의 활용에 대한 경제성을 분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 기후변화 시나리오는 IPCC에서 최근에 채택한 RCP 시나리오(RCP8.5, RCP6.5, RCP4.5, RCP2.6)를 사용하였다. RCP 네 가지 시나리오는 2100년을 기준으로 각각 태양복사량의 약 3.6%, 2.5%, 1.9%, 1.1%가 증가하는 것으로서, 이를 고려하여 태양복사량이 증가한다는 가정을 하였으며, 2,100년도에 증가되는 양을 년간 증가하는 양으로 환산하여 사용하였다. 태양광 발전량을 계산하기 위하여, 경기도를 제외한 8개 도의 대표적인 지점의 2010년 기준 평년 경사면 일사량 자료를 사용하였으며, 2009년에 실측된 태양광 발전 시스템의 효율을 도별로 적용하였다. 2. 농촌마을 가구당 전기수요량 분석 결과, 2010년 기준으로 도별로 약간의 차이를 보이나 평균적으로 년간 2,988kWh가 소요되는 것으로 파악되었으며, 3kW PV 시스템을 사용한 태양광 발전량은 도별 평균 발전효율 14.64%를 고려했을 때, 6,287kWh가 생산되어 수요량 대비 태양광발전량은 충분한 것으로 분석되었다. 3. 경제성 분석 결과, 평년 및 4가지 RCP 시나리오의 모든 경우에 있어서, 분석대상 모든 지점에서 NPV25는 마이너스를 나타내었으며, BC25 비는 1.0 이하를 나타내었다. 그러나 전남 목포의 경우 RCP8.5의 경우에 BC25가 0.92로 최대값을 나타내었으며, 그 다음으로 경남 진주에서 RCP8.5의 경우에 0.89를 나타낸 반면, 제주시에서는 최소값을 나타내었다. 4. BC 비가 1.0 이상이 되기 위해서는, 평년 일사량 자료에 대하여 전남 목포에서 37년이 걸리는 것으로 최소값을 보였다. RCP 시나리오의 경우에는 마찬가지로 전남 목포에서 RCP8.5의 경우에 30년이, 경남 진주와 전북 전주에서 RCP8.5의 경우에 31년이 걸리는 것으로 분석되었는데, 전반적으로 RCP8.5가 다른 시나리오에 비하여 발전량에 있어서 높은 값을 나타내는 것으로 분석되었다. 그러나 어떤 시나리오에서도 회수기간 25년을 기준으로 경제성이 없는 것을 알 수 있었다. 5. 경제성 분석 모델의 각 인자들에 대한 민감도 분석을 실시하기 위하여, 경제성이 중가하는 방향으로, 초기 설치 단가(cost)는 -50%, 물가 상승률(Increase rate)는 +50%, 할인율은 -50%, 유지비용은 -50%, 전력 판매단가는 +50%, CO2 판매 수익은 +50%로 설정하여 분석을 실시하였다. 가장 큰 민감도를 보이는 것은 초기 설치비용(Cost), 전력 판매단가(Unit sale price), 할인율(Discount rate)의 순으로 나타났으며, 나머지 인자들은 기준 인자값의 결과와 미세한 차이를 보였다. 초기 설치비용(Cost)이 -50% 변할 때 모든 지점에서 BC 값이 1.0을 훨씬 초과하는 것으로 나타났다. 이것은 정부보조금이 설치비용의 50%이상이면 경제성이 있다는 것을 의미한다. 전력 판매단가가 +50% 변할 경우에는 제주시를 제외하고 모든 지점에서, 그리고 할인율이 -50% 변할 경우에는 제주시, 경북 영주, 그리고 강원 춘천을 제외한 모든 지점에서 RCP 시나리오의 BC값이 1.0이상을 나타내었다. 이와 같은 분석 결과, 태양광 발전시설의 설치에 대한 정부의 보조금 확대, 유가 상승에 의한 전력 판매 단가의 상승, 그리고 할인율의 변동 등이 있을 경우를 고려하면, 지역별로 약간의 차이는 있으나, 우리나라의 대부분 농촌지역에 태양광 발전 시설의 사용은 충분히 경제성이 있을 것으로 평가되었다. 또한 기후변화 시나리오를 고려하면, 농촌공간에 대한 태양에너지의 활용은 더욱더 경제성이 있을 것을 판단되었다.

This study aims to perform the economic analysis to the use of solar power facilities in rural villages considering the climate change scenario. IPCC climate change scenarios in the recently adopted the RCP scenarios (RCP8.5, RCP6.5, RCP4.5, RCP2.6) was used. By RCP scenarios, solar radiation, depending on the scenario in 2100, respectively, 3.6%, 2.5%, 1.9%, 1.1% was assumed to increase. From the economic analysis(payback period is 25 year) on 8 points of each province, in all cases of normal data and four RCP scenarios, at all points analyzed were NPV indicate a negative, BC ratio less than 1.0, respectively. In the case of Mokpo, Chunnam RCP8.5, BC ratio were found to be up to a 0.92, followed by 0.89 in the case of RCP8.5 in Jinju, Kyungnam shows, while the minimum was in Jeju. BC ratio is 1.0 or bigger, in order for the normal solar radiation data in Mokpo, Chonnam was the minimum that it takes 37 years. Similarly, in the case of RCP scenarios, 30 years in Mokpo, Chonnam RCP8.5 and 31 years in the cases of Jinju, Kyungnam and Jeonju, Cheonbuk RCP8.5 were analyzed. It was analyzed that RCP8.5 has the highest value. BC analysis models for each of the factors, the results of the sensitivity analysis, the initial installation costs, electricity sales price, discount rate in the order of economy showed higher sensitivity, and the rest factors showed lower changes. Although there are some differences of solar radiation by region, but in Korea most facilities in rural areas, the use of solar power was considered to be economical enough, considering change of several factors with high sensitivity, such as increasing of government subsidies for the solar power installation of the facility, rising oil prices due to a rise in electricity sales price, and a change in discount rate. In particular, when considering climate change scenarios, the use of solar energy for rural areas of the judgment that there was more economical.